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BigData Monthly Vol 15. October 2015

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Big Data & Advanced Analytics Survey 2015

◆ 생산(제조) 분야에서 활용되는 빅데이터 애플리케이션의 42.6%는 대기업에서 개발

◆ 마케팅, 영업, 대고객 서비스 분야가 현재 빅데이터 기반의 고급 분석 애플리케이션의 핵심 목적(38.2%)

◆ 빅데이터 고급 분석 개발자의 33.2%는 SW기업 및 컴퓨팅 산업에 종사하는 인력

◆ 빅데이터 기반 애플리케이션을 개발할 때 가장 큰 애로 사항은 ‘데이터의 품질 문제’ - 19.2%

▷ 본 조사 결과는 美 EvansData Corporation사가 Bigdata 고급 분석 업무를 진행하는 전세계 Bigdata 전문 개발자

를 대상으로 조사하고 분석한 결과로 총 444명의 개발자와의 심층 인터뷰 결과를 담고 있음

Bigdata 기반 개발 활동 : Computing 부문에서 일반 산업으로 확산 양상

o 전세계 Bigdata 기반의 고급 개발자들은 여전히 SW/Computing 분야의 개발이 가장 많은 비

중을 차지하고 있으나 점차 일반 산업의 빅데이터 관련 개발로 확산되는 경향

- 소프트웨어 및 컴퓨팅 분야에서 빅데이터 관련 개발을 하고 있는 개발자는 18%에 이르고 있어

가장 높은 비중을 보였으며 다음으로는 금융(11.6%), 제조업(10.9%), 소매 (9.8%) 순으로

나타남

- 향후 전체 산업으로의 확산이 전개됨에 따라 Entertainment(7.7%), 통신(7.5%), 유틸리티

및 에너지(6.6%), 의료(4.6%)으로도 많은 개발자가 필요할 것으로 예상

[ 현재 개발중인 Bigdata 분석 대응 산업 – 해당 개발자 비중 ]

[자료]� Big� Data� &� Advanced� Analytics� Survey� 2015,� EvansData� Corporation


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Bigdata 기반 분석의 핵심 목적은 ‘데이터분석 확대’, ‘비정형데이터 처리’ 때문

o 기존의 데이터 분석에서 빅데이터 기반의 고급 분석이 필요한 핵심 이유 3가지는 데이터 분석

확대, 비정형데이터의 처리, 새로운 분석결과에 대한 기대로 평가

- 기존의 데이터베이스 분석보다 더 많은 정보(22.6%)를 분석하고자 하는 목적이 가장 높게 나

타났으며 비정형 데이터 분석의 필요성 때문이라는 응답도 21.0%로 나타남

- 또다른 관점의 시각을 갖추고자 하는 목적은 세 번째 순위로 20.7%로 나타나고 있으며 그 외

응답으로는 업데이트 주기를 보다 빠르게 하거나 (16.2%), 여러 데이터의 통합 관리/분석의

목적(14.2%)도 나타남

[ Big Data 기반 분석의 핵심 목적]

[자료] Big Data & Advanced Analytics Survey 2015, EvansData Corporation

o 또한 기존의 데이터베이스 분석 솔루션에서 빅데이터 기반의 분석 솔루션의 도입으로 가는 가장

첫 번째 계기는 데이터의 크기와 비정형데이터의 통합처리의 필요성 때문으로 평가

- 데이터의 생성이 확대됨에 따라 기존의 데이터베이스 솔루션이 처리할 수 없는 수준의 데이터를

분석해야 한다는 점(40.8%)이 빅데이터 기반의 솔루션으로의 변화를 이끄는 요인으로 판단됨

- 또한 비정형 데이터의 분석을 위해서도 빅데이터 기반의 고급 분석 툴이 필요(38.1%)해졌으며

실시간 데이터 처리에 대한 니즈도 중요한 이유(17.7%) 중 하나로 평가


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[ Big Data 기반 시스템 도입의 배경]


빅데이터 개발자의 33.2%는 SW/컴퓨팅 관련 개발

o 기업 규모와 무관하게 빅데이터 및 고급 분석 개발자의 33.2%는 SW 및 컴퓨팅 분야에서 개발

업무를 보고 있으며 그 외 업종에서는 개발 분야의 차이가 존재

- 전체 빅데이터 개발자의 30.1%는 종업원수 100명 이하 기업에 종사하고 있으며 100

명~1,000명 종업원수 규모의 기업에서 개발업무에 종사하는 개발자는 36.7%로 나타남. 또

1,000명 이상 종업원수를 가지는 대기업에 종사하는 빅데이터 개발자는 32.9%로 나타나 기업

규모에 따라 큰 차이가 나타나지는 않음

- 그러나 제조업종에서는 빅데이터 및 고급 분석 개발자의 42.6%는 종업원수 1천명 이상 기업에

서 종사하는 것으로 나타나 다른 업종과는 다소 다른 분포를 보였으며, 금융업종의 경우는

100-1,000명 규모의 기업에서의 개발자 비중이 매우 높게 나타남


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[ 기업 규모별 빅데이터 개발자의 산업별 분포]


o 빅데이터 개발자들은 비즈니스-세일즈 및 고객 데이터를 가장 많이 핸들링(9.6%)하고 있으며

기술 분야 데이터분석(9.4%), 비즈니스 정보부문(8.7%) 및 금융 트랜젝션 분야 데이터(8.4%)

가 그 뒤를 이어 높은 빈도를 보임

<빅데이터 전문 개발자들이 핸들링하는 데이터 종류>



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- 특히 최근 6개월 동안에는 비즈니스 기반 정보 데이터의 핸들링 빈도가 높아졌으며 이는 빅데

이터 기반 분석에서 비즈니스 관련 정보 생성 및 분석 시장의 확대를 의미한다고 할 수 있음

빅데이터의 38.2%는 마케팅, 영업, 고객 서비스 등의 고객 응대 부서에서 활용

o 빅데이터 및 고급 분석의 활용의 제 1순위는 마케팅 분야(14.4%)로 나타나고 있으며, 마케팅

분야 외에도 Sales(12.6%), Customer service(11.2%)를 묶으면 포괄적 의미의 기업의 영업

분야에서 38.2%의 활용 비중을 나타낸다고 할 수 있음

[ 현재 개발되는 빅데이터 기반 애플리케이션의 적용 분야 ]


빅데이터 도입-활용 시 나타나는 여러 가지 문제점

o 기업이 기존의 데이터베이스 관리 솔루션에서 빅데이터 기반의 솔루션으로 변화하는 과정에서 가

장 문제가 되는 부분은 관련 도구의 가용성 문제(10.9%), 스토리지 증대 비용 (10.2%) 등이

우선적으로 발생

- 그 외에도 팀별 혼선이 나타나고, 툴의 품질 문제, 기간계 시스템과의 연계 등의 문제들이 나타

나는 것으로 평가


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[ 빅데이터의 활용에서의 기업이 직면하는 문제]


o 빅데이터 및 고급 분석 개발자 입장에서는 데이터의 품질 문제(19.2%)를 가장 중요한 문제로

인식하고 있었으며, 데이터 중 필요한 관련성이 있는 데이터를 추출하는 데 필요한 리소스 문제

(13.5%), 데이터의 볼륨 처리 문제(12.6%), 적절한 시각화 문제(11.7 %)를 어려운 문제라고

응답

[ 빅데이터 및 고급 분석 개발자들의 애로 사항]



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o 빅데이터 관련 개발자에게는 보안 문제도 매우 중요하고 어려운 문제로 인식하고 있었으며 특히

전문 벤더에게서 도움을 받고자 하는 의지가 높은 편

- 대체로 빅데이터 기반 개발자들은 실시간 이상 데이터의 탐지 기능, 고속 쿼리에 대한 도움을

필요로 하고 있었으며 빅데이터 분석의 유연성 확보에 대해서도 중요하게 판단

- 특히 보안과 관련하여 개발에 필요한 보안 알고리즘 부문과 포렌식 부문에 대해서도 외부의 도

움을 필요로 한다는 응답이 다수

[ 보안 분야 및 전문 벤더의 도움이 필요한 분야]



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요약 및 결론

o Bigdata 기반 분석의 핵심 목적은 ‘데이터분석 확대’, ‘비정형데이터 처리’ 때문

- 데이터베이스 분석 솔루션에서 빅데이터 기반의 분석 솔루션의 도입으로 가는 가장 첫 번째 계기

는 데이터의 크기와 비정형데이터의 통합처리의 필요성 때문

- 비정형 데이터의 분석을 위해서도 빅데이터 기반의 고급 분석 툴이 필요(38.1%)해졌으며 실시

간 데이터 처리에 대한 니즈도 중요한 이유(17.7%) 중 하나로 평가

- 빅데이터 개발자들은 비즈니스-세일즈 및 고객 데이터를 가장 많이 핸들링(9.6%)하고 있으며

기술 분야 데이터분석(9.4%), 비즈니스 정보부문(8.7%) 및 금융 트랜젝션 분야 데이터(8.4%)

가 그 뒤를 이어 높은 빈도를 보임

- 빅데이터 및 고급 분석의 활용의 제 1순위는 마케팅 분야(14.4%)로 나타나고 있으며, 마케팅

분야 외에도 Sales(12.6%), Customer service(11.2%)가 그 뒤를 이음

o 기업이 기존의 데이터베이스 관리 솔루션에서 빅데이터 기반의 솔루션으로 변화하는 과정에서 가

장 문제가 되는 부분은 관련 도구의 가용성 문제(10.9%), 스토리지 증대 비용 (10.2%) 등이

우선적으로 발생

- 그 외에도 팀별 혼선이 나타나고, 툴의 품질 문제, 기간계 시스템과의 연계 등의 문제들이 나타

나는 것으로 평가

- 빅데이터 및 고급 분석 개발자 입장에서는 데이터의 품질 문제(19.2%)를 가장 중요한 문제로

인식하고 있었으며, 데이터 중 필요한 관련성이 있는 데이터를 추출하는 데 필요한 리소스 문제

(13.5%), 데이터의 볼륨 처리 문제(12.6%), 적절한 시각화 문제(11.7 %)를 어려운 문제라고

응답

- 대체로 빅데이터 기반 개발자들은 실시간 이상 데이터의 탐지 기능, 고속 쿼리에 대한 도움을

필요로 하고 있었으며 빅데이터 분석의 유연성 확보에 대해서도 중요하게 판단


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출 처

1. Big Data and Advanced Analytics Survey 2015, Volume I, Evans Data Corporation.

2. 2015 Big Data Market Update (Forbes, 2015 OCT)

3. ISCM World’s 2015

4. Big Data Analytics in Supply Chain: Hype or Here to Stay? Accenture 2015

5. Turning “Big Data” Into “Big Visibility” One Network, 2015


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빅데이터 뉴스 클리핑 BigData News Clipping

공공부문 활용 동향

서울시, 2016년 '빅데이터 캠퍼스' 조성 계획

∘ 서울시는 내년에 IT(정보기술) 기능이 집적된 상암동 IT콤플렉스와 개포동 디지털 혁신파크에 ‘빅

데이터 캠퍼스’를 조성할 계획. 빅데이터 캠퍼스가 들어설 상암동 IT콤플렉스는 내년 2월에, 개포

동 디지털혁신파크는 내년 9월에 각각 준공 예정이며, 규모는 상암동 275㎡(약 83평), 개포동

120㎡(약 36평). 서울시를 중심으로 데이터 분석(민), 행정데이터 및 환경 제공(관), 데이터 및

분석자원 제공(산), 분석 전문가 지원(학) 4자 파트너십을 형성, 서로 역할 분담하여 공공과 민간

이 보유한 데이터를 융합해 분석할 수 있도록 지원할 계획. 우선 서울시는 KB국민카드와 빅데이터

업무협력 협약을 체결하고, KB국민카드는 KB금융그룹 및 계열사가 보유한 카드소비, 대중교통, 부

동산 시세 등의 빅데이터를 서울시에 무상으로 제공. 서울시는 확보한 60여 종의 빅데이터를 빅데

이터 캠퍼스에서 모두 활용할 수 있도록 현재 관계기관과 협의 중이며, 데이터 공개 수준과 범위

를 점진적으로 확대할 계획으로, 캠퍼스에서 제공하는 원천 데이터는 소유권과 프라이버시 보호를

위해 일부 제한하거나, 외부 반출은 불가능하도록 할 예정. 빅데이터 캠퍼스 개설의 기대효과는 ▲

시민참여로 사회문제 해결의 다양한 기회요소 창출 ▲소규모 기업과 청년 창업 희망자 등 사회적

약자에 데이터 및 분석환경 무상지원으로 창업기회 제공 ▲서울시에 이미 적용된 빅데이터 분석

사례를 활용한 민관협력사업 기회 마련

강원도, 사물인터넷 빅데이터 헬스케어 플랫폼 구축 추진

∘ 강원도가 ‘사물인터넷(IoT) 빅데이터 헬스케어 플랫폼’ 구축을 위한 전담팀(TF)을 구성. TF에

는 원주의료기기테크노밸리, 춘천바이오산업진흥원, 한림대 의대, 네이버, 바디텍메드, 강원발

전연구원 등 도내 산학연관 전문가들이 참여, 앞으로 전문가 포럼과 세미나 등을 열어 ‘IoT

빅데이터 헬스케어 플랫폼’ 구축을 위한 정보화전략계획(ISP)과 로드맵 수립을 위한 활동을

실행하고, 이를 바탕으로 지역혁신 생태계 구축 지원과 강원도만의 차별화한 헬스케어 창업

생태계를 조성할 계획. TF는 활동 종료 후, 도출한 성과를 공개 포럼에서 발표하고 이를 토대

로 관련 부처와 협조해 이른 시일에 플랫폼을 구축할 계획. 한종호 강원창조경제혁신센터장은

“플랫폼이 구축되면 헬스케어 및 제약 관련 기업 서비스 수준 향상과 빅데이터 분석을 기반으

로 한 새로운 개념의 서비스 창업을 지원할 수 있을 것”이라고 밝힘

심평원, "보건의료 빅데이터 대대적 개방"

∘ 건강보험심사평가원은 제33회 심평포럼 '보건의료빅데이터 연구성과 심포지엄'에서 IT시대를 이을

데이터테크놀로지시대에 대비해 보유 정보의 적극적인 개방과 활용을 시사. 손명세 원장은 "보다

많은 사용자가 정보를 쉽게 이용할 수 있도록 편의성과 효율성을 지속적으로 향상시키고자 노력

하고 있다"며 "의료계, 유관기관 등과 정보를 융합・공유해 좋은 품질의 데이터를 생산하고 가치


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를 창출하는데 앞장설 것"이라고 천명. 또한 이태선 의료정보분석실장은 '연계'와 '융합'으로 대표

되는 심평원의 보건의료 빅데이터 가치화 추진방안을 제시하며 ▲데이터 표준화 ▲연계환경 고도

화 ▲인프라 및 지원 강화 ▲사용자 요구정보와의 연계 및 융합을 내외적 목표라고 밝히고, 이를

토대로 "건강관리에 관한 모든 정보가 왕래하는 '헬스케어 빅데이터 허브'를 구축하고 의료비 절

감과 의료서비스의 질적 향상 및 표준화, 국제 경쟁력 향상을 일궈나갈 것"이라고 강조. 아울러

연구와 분석으로 제한된 시각이나 보건의료데이터가 가지는 근본적인 한계와 오류, 격돌하고 있

는 개인정보 공개와 보호에 대한 논란 등이 선결돼야 한다는 지적에 관해서는, "정보의 내실화와

함께 연계와 융합을 원활히 하기 위한 개인정보 문제와 활용 한계를 극복하고자 원격 데이터 접

근 방식 등을 고도화하고 발전적 방향으로 논의를 이어 나가겠다"고 밝힘

도로교통공단, 빅데이터 분석해 ‘위험도로 예보’

∘ 도로교통공단은 교통사고정보와 기상정보(기상청), 돌발정보(UTIS) 등 빅데이터 분석을 통해 도

로의 위험도를 알려주는 ‘위험도로 예보시스템’을 구축하고 있는 가운데 처리속도· UI(사용자 인

터페이스) 등 일부 기능을 개선해 서비스를 제공. 이번에 개선된 기능들은 시범서비스와 모니터

링과정을 거쳤으며, 공단 교통사고분석시스템(TAAS, http://taas.koroad.or.kr)을 통해 실시간

으로 서비스. ‘위험도로 예보시스템’은 정부3.0 ‘빅데이터를 활용한 과학적‧미래지향적 행정구현’

추진 과제 중 하나로, 전국의 도로 노선별로 과거 3년간 교통사고정보와 실시간 기상정보(강우·

강설) 및 돌발정보(집회·사고·공사 등) 등을 융합‧분석해 해당 도로의 위험도를 4단계(안전·주

의·위험·심각)로 표출. 또한 SK플래닛 티맵의 경로탐색 알고리즘을 적용해 검색된 운전경로상의

도로위험도를 표현함으로써 실제 운전자가 활용 가능토록 구현됨. 박길수 공단 교통사고종합분석

센터장은 “이를 통해 일선 경찰서, 지자체, 도로관리청 등 관계기관에서는 위험지역(도로)에 대

한 교통사고 예방활동을 수행하는 것이 가능해졌고, 나아가 운전자의 주의운전을 유도함으로써

안전한 교통흐름과 교통사고 감소를 기대할 수 있게 됐다”고 강조

광주광역소방, 빅데이터 활용 맞춤형 구급정책으로 대통령상 수상

∘ 광주광역시소방안전본부가 국민안전처 주관으로 ‘제27회 국민안전 119소방정책 컨퍼런스’대회에

서 전국 1위를 차지. 광주소방본부는 구급활동 자료에 기초한 빅데이터 통계분석을 통해 다양한

상관관계를 도출하고 이를 바탕으로 소방구급서비스의 품질향상을 도모하기 위한 연구결과를 발

표해 대통령상을 수상. 연구방향은 2010년부터 축척된 구급활동 빅데이터에 포함된 발생장소,

시간, 나이, 증상, 날씨, 요일, 이송병원 등 다양한 요소들의 상관관계를 통계적 분석방법으로 분

류한 것으로, 시 소방안전본부는 이번 연구결과를 토대로 시간 및 장소에 맞는 구급차 배치, 최

적의 병원 연계방안, 증상에 따른 맞춤형 대처 등 구급대책을 수립해 위급한 상황에 처한 시민들

이 골든타임 내에 치료를 받아 생명을 구할 수 있도록 할 계획


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도로교통공단, 최근 5년간 고령 운전자사고 빅데이터 분석

∘ 도로교통공단에서 최근 5년간(‘10~’14) 교통사고 빅데이터를 활용하여 고령 운전자사고 특성을

분석한 결과, 전체 교통사고에서 고령 운전자 사고가 차지하는 점유율은 ’10년 5.6%에서 ’14년

9.1%로 꾸준히 증가하고 있으며, 지난해 발생한 교통사고 10건 중 1건은 고령 운전자사고인 것

으로 나타남. 면허경력별로는 운전경력 15년 이상 운전자들의 사고율이 72.4%로 가장 높았는

데, 인지반응 능력의 저하 등 고령 운전자들의 신체적 조건을 고려한 면허반납제도 등의 도입을

장기적으로 검토할 필요성이 있는 것으로 나타남. 또한 법규위반 별로는 청·장년 운전자들과 비

교하여 신호위반, 교차로통행방법위반 등에 의한 사고율이 높은 것으로 나타나, 판단력 및 신체

반응속도 저하의 영향이 큰 것으로 나타남. 도로교통공단 교통사고종합분석센터 박길수 센터장은

“우리나라는 인구 고령화가 매우 빠른 속도로 진행되고 있어 고령 운전자들의 사고가 앞으로도

꾸준히 증가할 것으로 예상되며, 고령 운전자를 위한 교육 및 적성검사 강화와 더불어 차량부착

용 실버마크의 보급, 고령 운전자에 대한 양보와 배려운전 등 고령안전에 대한 사회적인 공감대

를 만들어 나가는 것이 필요하다”고 밝힘


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민간부문 활용 동향

SK텔레콤, 빅데이터 기반 무선 네트워크 설계 시스템 ‘MOIRA’ 도입

∘ SK텔레콤이 고객들의 이동통신 사용편의 제고를 목표로 빅데이터 기반 무선 네트워크 설계 시스템인

‘MOIRA (Multi-network Optimization & Intelligence & Revolutionary Analysis system)’를

도입. ‘MOIRA’는 기지국 한 국소를 관리기준으로 삼아 네트워크를 관리하는 현재의 시스템과 달리

전국을 ‘20mX20m’ 크기의 격자 형태로 나눠서 관리하는 것이 핵심으로, 이렇게 나눠진 약 2.5억

개의 격자에서는 무선 환경 품질 정보는 물론 데이터 트래픽, 시스템 품질 등 일일 23억 개에 달하는

다양한 정보들을 ‘MOIRA’ 시스템을 통해 빅데이터로 분석이 가능. SK텔레콤은 이렇게 모아진 빅데이

터를 기반으로 보다 세밀하고 정교하게 네트워크를 설계 또는 관리해 고객들에게 최고·최적의 네트워

크 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대. 향후 ‘MOIRA’를 통해 실내 통신품질에 대한 정밀한 관리가

가능해짐에 따라 인구 및 건물 밀집도가 높고, 지하 및 건물 내부에서도 완벽한 통신 품질을 요구하

는 국내 통신환경에 최적화된 네트워크 환경의 조성과, 미래 사물인터넷 시대가 본격 도래 할 경우

필요한 사물간의 통신을 위한 네트워크 구축과 함께 ‘스몰셀(Small Cell)’ 기반의 네트워크 확산 등

미래 통신환경에 보다 유연한 대응이 가능할 전망

빅스소프트, 빅데이터 위한 HTML5 대시보드 '빅스파이브' 출시

∘ 빅스소프트는 빅데이터 분석 및 시각화를 위한 대시보드 솔루션 '빅스파이브(BIX5)'를 출시. 빅스

파이브는 사용자가 손쉽게 빅데이터를 시각화할 수 있도록 차트, 그리드, 지도 등의 컴포넌트와

라벨, 박스, 버튼 등의 각종 컨트롤러로 구성되어 최적의 UI(User Interface)를 제공하는 대시보

드 솔루션으로, 100종 이상의 특화된 차트, 그리드, 지도 등의 오브젝트를 마우스를 이용해 원하

는 위치에 손쉽게 배치할 수 있으며, 레이아웃과 데이터를 분리해 분업이 가능. 또한 국내지도와

세계지도를 함께 제공하는 것이 특징으로, 지도 위에 각종 객체 표현이 가능하기 때문에 위치기반

의 데이터를 직관적으로 표현이 가능. 임채석 빅스소프트 이사는 "빅스파이브는 정형화된 수치데이

터는 물론 비정형 빅데이터와도 연동이 가능토록 했고, 액티브X가 필요 없어 최근 모바일 환경에

적합한 대시보드 솔루션을 찾는 기업에게 좋은 해결책이 될 수 있을 것"이라고 설명

NHN엔터, 빅데이터 기반 통합 광고 플랫폼 '토스트 익스체인지' 출시

∘ NHN엔터테인먼트가 자회사 어메이징소프트와 공동 개발한 빅데이터 기반의 모바일, PC 통합 광

고 플랫폼 ‘토스트 익스체인지(TOAST eXchange)’를 출시. ‘토스트 익스체인지’는 어메이징소프

트의 실시간 웹로그 분석 서비스인 ‘에이스카운터’와 NHN엔터테인먼트의 빅데이터 처리 기술 노

하우를 결합, 이용자의 관심사와 성향을 입체적으로 분석해 보다 정확하고 효율적인 타깃 광고가


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가능한 광고 익스체인지(AD Exchange) 플랫폼으로, '토스트 익스체인지'를 통해 이용자 데이터

분석부터 매체 선정, 광고 집행에 이르기까지 모든 과정을 원스톱으로 제공할 뿐 아니라 국내 온

라인, 모바일 환경에 최적화된 데이터와 플랫폼으로 비용대비 효과적인 광고가 가능하도록 지원할

계획. 이를 위해 토스트 익스체인지에서는 ▲이용자를 분석해 데이터를 가공해 제공하는

DMP(Data Management Platform) ▲광고주/대행사에 효율적인 광고를 집행해주는

DSP(Demand Side Platform) ▲타 광고플랫폼들과 광고 트래픽을 교환할 수 있는 광고 익스

체인지 ▲광고주들이 타겟팅 광고를 위해 사이트에 게재하는 다양한 스크립트를 편리하게 관리하

는 태그 매니저(Tag Manager) 서비스를 제공. 현재 토스트 익스체인지에는 10여개 플랫폼 사

의 광고가 연동, 350여개 이상의 모바일과 PC 웹 매체 대상으로 광고가 송출되고 있으며, 올 하

반기 앱 광고 및 에이스카운터와 연계된 새로운 서비스도 추가될 예정

KT-흥국화재, 빅데이터 활용한 운전자 보험 개발 실험 착수

∘ KT와 흥국화재가 빅데이터를 활용한 운전자 보험을 개발. KT는 운전자 습관에 따라 달라지는 보험상품

개발을 위해 흥국화재와 1만명의 ‘UBI 데이터 시범사업’ 체험단을 모집할 계획. ‘UBI 데이터 시범사업’

은 IoT 기반 차량정보 수집장치(OBD)를 차량에 장착 후, 확보된 차량운행 정보를 KT의 빅데이터 기술

이 결집된 분석 플랫폼을 통해 운전자의 운전 습관을 분석, 이 정보를 이용해 흥국화재에서는 사고 상관

관계를 분석하고, 한국형 UBI(운전습관 연계보험)를 개발해 상용화 할 계획. UBI 상품이 개발되면 안전

한 주행기록을 가진 운전자들은 보험료를 할인 받을 수 있으며, 또 잦은 급제동, 급가속 등 사고확률이

높은 습관을 가진 고객들도 낮은 보험료를 내기 위해 안전한 방식의 운전습관을 가지게 될 것으로 예상.

KT는 지난해 보험개발원과 KT 업무용 차량 3500대 운행정보 및 사고상관도 분석 작업을 했으며, 이를

통해 확보된 자동차 빅데이터 분석능력을 이번 시범사업에 적용해 한국형 UBI분석 알고리즘을 만들어갈

계획

효성, 빅데이터 솔루션 등 IT사업 성장 동력으로 육성

∘ 효성이 클라우드·솔루션을 기반으로 '빅데이터 시대'를 선언. 효성ITX, 노틸러스효성, 효성인포메이션

시스템, 갤럭시아컴즈 등 계열사들을 중심으로 빅데이터 솔루션 등 IT 사업을 미래 성장 동력 사업

으로 육성해 나갈 계획. 특히 ▲클라우드 ▲스토리지 및 서버 ▲핀테크 등의 핵심 기술을 확보, 효

성의 글로벌 산업분야와 협업함으로써 지속적인 성장을 이끌어내겠다는 전략. 효성은 우선 창립 30

주년을 맞은 효성인포메이션시스템(HIS)을 적극 육성할 계획. HIS는 최근 HDS가 인수한 빅데이터

분석 및 처리 전문 기업인 '펜타호' 등 기술력을 기반으로 빅데이터 플랫폼 비즈니스 확대에 나설

계획이며, 이를 위해 빅데이터 오픈소스 소프트웨어 기술을 확보하는 동시에 빅데이터 전담조직도

구성. 또한 클라우드 전문 계열사인 효성ITX를 통해 클라우드, 사물인터넷 기반의 IT 영업 강화와

파트너링 등으로 구체적인 경영성과를 이끌어내는 데 집중할 계획


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KB국민카드, 서울시와 빅데이터 업무 협약

∘ KB국민카드와 서울시가 빅데이터를 활용한 공공서비스 정책 수립 및 운영을 위한 '빅데이터 업무

협력 협약'을 체결. 이번 협약으로 KB국민카드는 대중교통 이용객의 승·하차 정보 등 후불교통카

드 관련 빅데이터와 서울시의 공공 데이터를 결합해 분석이 가능해지며, 양 기관은 이를 ▲노선

및 배차 간격 조정 ▲대중교통 접근성 향상 등 대중교통을 효율적으로 운영하기 위한 정책 수립

을 지원할 예정. 또한 KB국민카드는 방대한 카드 이용 데이터와 지역 상권 정보를 KB국민은행

이 보유한 부동산 시세 정보 등과 연계 분석할 계획으로, 이를 통해 도심 개발에 따른 ▲기존 거

주자의 이주 가능 지역 예상 ▲상권 변화 예측 등 '도시 재활성화(Gentrification)' 관련 이슈를

발굴하고 공공 정책 수립을 위한 연구 분석에 공동 참여할 예정


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학계·연구계 활용 동향

JPD 빅데이터 연구소, 4개 단체와 산학 협력 제휴

∘ JPD 빅데이터 연구소는 강원대에서 빅데이터 센터, 강원 경제혁신센터, 강원대 LINC 사업단,

BIG52 등과 산학협력 제휴식을 진행. 이번 산학 협력의 5개 단체 제휴는 글로벌 Big SASS 업무

를 추진할 창조적 인재 발굴을 목적으로, 강원대 학생들을 대상으로 JPD 빅데이터 연구소가 교육

을 총괄하고 진행할 예정. 글로벌 축구 빅데이터 분석 등 다양한 연구와 교육을 협업함으로써, 산

학협력의 새로운 모델을 실체적으로 개발하는데 합의

서울대-BC카드, 빅데이터 연구 협력 협약 체결

∘ BC카드와 서울대학교 빅데이터연구원이 빅데이터 연구 협력 협약을 체결. BC카드는 자체 보유한

신용카드 거래 실적·상권·입지 정보 등 다양한 가맹점 융합 데이터를 활용해 서울대학교 빅데이터

연구원과 ▲자영업자 생존율 분석 ▲권역·업종별 자영업 생존 전략 분석 등 데이터 사이언스 연구

를 공동 수행할 계획. 특히 분석한 빅데이터 자료는 정부 및 공공기관에 제공되어 경제·복지·사회

안전 분야 등 국가 정책 수립에 활용될 수 있으며, 이번 협약에 따라 BC카드는 기존의 지방자치

단체, 공공단체와의 협력에서 한발 더 나아가 빅데이터 산학 협력 연구를 통해 사회 전반 공공서

비스, 공공이익 발전을 위한 공공정책 지원에 기여를 기대

포럼 '빅데이터 미래' 출범

∘ 데이터 기반 초연결시대 도래를 준비하는 포럼 ‘빅데이터 미래’가 출범. 포럼 회원은 빅데이터와 연관

이 있는 공공기관·학계 등 전문가와 기업가 등으로 구성되며, 회원을 중심으로 각 분야 데이터를 활

용한 미래상황 예측하고 대안을 제시할 방침. 장광수 포럼 회장은 “초연결사회 실현과 빅데이터 분석

을 위한 서비스·기술개발·인력양성 지원책을 강구할 것”이라며 “빅데이터 산업과 연계한 각 산업분야

발전 방안도 연구한다”고 밝힘. 이와 함께 공공·민간정보 개방 현황을 파악하고 개방 확대와 활용 방

안을 연구하며, 토론회와 빅데이터 관련 이벤트성 행사도 개최할 계획. 포럼은 빅데이터와 관련한 사

회 각 분야 연구를 통해 데이터 기반 초연결시대 도래에 대처하기 위한 취지로 구성되었으며, 향후

관련 산업 육성과 일자리 창출을 지원하고 민관학 협력체계 구축에 기여할 방침

영남대 연구팀, " ‘BIFF’ 글로벌 홍보에 K-POP 유용"

∘ 영남대 대학원 동아시아문화학과 장아름(27·석사 4기), 박지영(31·박사 4기)씨와 박한우 영남대

언론정보학과 교수가 ‘트위터 데이터를 활용한 부산국제영화제(Busan International Film

Festival·BIFF)의 글로벌 커뮤니케이션 네트워크 분석’ 연구결과를 발표. 빅데이터 분석 도구 노


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드엑셀(NodeXL)을 사용해 BIFF와 관련된 트위터 데이터를 수집해 분석한 결과, K-POP 아이돌

의 팬들이 BIFF에 대한 주요 정보제공자와 중개자 역할을 하고 있다는 사실을 확인. 연구진은 구

글 트렌드를 통한 사전조사에서 총 5개의 검색어(#Busan, #Pusan, #BIFF2014, #BIFF, #부산

국제영화제)를 선정, 트위터에서 2014년 부산국제영화제 데이터를 수집하여 지난해 부산국제영화

제 기간과 영화제 폐막 후 일주일간 수집된 데이터를 분석한 결과, 전 세계 69개국에서 BIFF 관

련 트위터 네트워크를 확인. 특히 익명집단을 제외하면 한국이 아닌 태국에서 가장 많은 사용자를

확인하였으며, 인기 아이돌 팬의 개인아이디가 정보제공자 역할을 담당한 것으로 분석. 영남대 연

구진이 발표한 논문은 한국자료분석학회에서 발간하는 학술지(Journal of the Korean Data

Analysis Society) 제17권 제2호에 게재되었으며, 특히 이번 연구에서는 국내뿐만 아니라 해외

의 트위터 계정까지 데이터에 포함해 연구했다는 점에서 BIFF의 글로벌 홍보방안 수립에 기여할

수 있을 것으로 기대


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KBiG 소식 KBiG News

[‘15년도 9월 K-ICT 빅데이터센터 이용교육 모습]

개요

∘ 일시 : 2015.10.22.(목) ~ 2015.10.23.(금), 09:00 ~ 18:00

∘ 장소 : 고려대학교 과학도서관 209호

∘ 대상 : 공공기관 및 중소기업, 벤처, 창업자, 개발자 그룹, 협단체 등 40여명

교육 내용

∘ 1일차 : (분석기술) KBiG 센터 및 인프라 활용 소개, R 분석 기술 소개·실습

∘ 2일차 : (분석실습) 빅데이터 기반 소셜데이터 이슈 분석 및 실습

(개인정보 처리) 안전한 빅데이터 활용을 위한 분야별 개인정보 조치사항, 비식별 기술

및 실무 활용 사례 소개

(멘토의 지식나눔) 빅데이터 세미나 : 분석 알고리즘 동향

1. '15년도 K-ICT 빅데이터센터 이용교육

□ 창업·중소벤처․대학 등 센터 이용자 대상 Data 처리, 분석, 활용, 개인정보 처리 등 K-ICT 빅

데이터센터 인프라 이용 교육(‘15.10.22)


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개요

∘ 주최 : 경기도, 서울대학교

∘ 주관 : 한국정보화진흥원, 경기콘텐츠 진흥원

∘ 후원 : 미래창조과학부, 행정자치부

∘ 기간 : ‘15. 10. 13.(화) ~ ’15. 10. 15.(목), 경기창조경제혁신센터

∘ 참석 대상 : 중소기업, 벤처, 창업 준비자 등 빅데이터 커뮤니티 회원

주요 내용

∘ 국제포럼

- 기간 : 10월 13일(화) ~ 14일(수), 09:00 ~ 18:00

- 장소 : 지하2층 국제회의장

∘ 빅데이터 전문인력 양성사업 교육수료생 성과발표회 및 시상식

- 일시 : 10월 15일(목), 10:00 ~ 12:00

- 장소 : 지하2층 국제회의장

∘ 채용설명회

- 일시 : 10월 14일(수), 15:30 ~ 17:00

- 장소 : 1층 기가홀

∘ 기타

- 동양의 대표적인 빅데이터 활용사례(한의학 상담 등)

- MBTI 성격 분석 등

2. 2015 빅포럼(Bigdata Initiative of Gyeongi)

□ 글로벌 빅데이터 전문가들과 함께하는 빅데이터 거버넌스 및 개인정보보호 발전 방향 모색의

장 마련(‘15.10.13)


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전체 프로그램


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계약 및 수주 완료 사업

사업명 상세내용 수요기관

재난안전분야

빅데이터 활용

기획연구

§ 국내외 재난안전분야 빅데이터 활용현황 조사 분석

- 국내외 활용현황 조사 및 국민안전처 빅데이터 현황 분석

- 재난안전분야 빅데이터 활용을 위한 시사점 도출

§ 국민안전처 부서별 빅데이터 활용 수요조사

- 실·본부별 업무활용 중심의 빅데이터 활용과제 수요조사

- 기 추진중인 빅데이터 활용과제 현황 조사

§ 수요조사 과제에 대한 활용가능성 분석 및 컨설팅

- 수요조사 과제의 활용성, 적용성 및 목적달성 가능성 등 종

합평가

- 수요조사 과제별 목적 달성을 위한 컨설팅

- 지역안전지수 7개분야에 대한 활용 가능성 분석 및 활용 과

제 도출

§ ‘16년 우선추진 선도과제 발굴 및 설계

- 선도과제 선정 및 과제 추진계획 설계

§ 국민안전처 빅데이터 활용 종합계획 작성

- 빅데이터 활용 전략 및 목표 설정

- 전략별 추진계획 수립

- 빅데이터 활용과제 로드맵(3개년 단계별 추진계획) 수립

국민안전처

국립재난안전연구원

2015년 맞춤형

기상기후 빅데이터

서비스 기반구축

§ 기상기후 빅데이터 분석 플랫폼 개방

- 인터넷을 통해 안전하게 접근 가능하도록 정보보안 인프라 보강

- 수치모델자료 등 접근이 불편했던 기상 빅데이터 제공 편의성 강화

§ 기상기후 융합 시범 서비스 개선 및 확대

- ‘14년 개발된 농업, 관광 분야 시범 서비스(2종) 고도화

※ (방재) 지역맞춤형 호우피해 발생 가능성 분석, (수산) 해양

기상자료를 이용한 오징어 어장 예측

§ 기상기후 빅데이터 이해 증진 및 활용 확산

- 기상기후 빅데이터 활용 및 분석 경진대회(가칭) 개최 수행

- 향후 전문기관에 이양 가능하도록 분리․독립운영 가능한 체

계로 전환 대비

- 지역맞춤형 기상정보 활용 서비스 통합 방안 마련

기상청

빅데이터 이모저모

빅데이터 사업 발주 현황


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서울형 빅데이터

공유·활용 플랫폼

고도화 용역

§ 분석 시스템 고도화 및 유지보수

- 빅데이터 분석시스템 유지보수

- 주소정제 솔루션 유지보수

- 서울시에서 보유하고 있는 BI(Business Intelligence) 솔

루션 라이센스 증설 및 이관 설치

- 하둡서버 모니터링 및 관리 에이전트(HEMON) 추가구매

§ 서울시 빅데이터 분석 과제 추진

- 서울시 결핵환자 발생 및 유형구분에 따른 지역의 특성

요인 분석

- 장애인 이동편의 증진을 위한 이동권 분석

- 서울특별시 문화관광 축제사업 성과 분석

§ 자치구 빅데이터 분석 협력 과제 추진

§ 분석과제 추진을 위한 상용 데이터 구매

- 빅데이터 공유활용 플랫폼 고도화 추진을 위한 적합한

데이터의 확보

§ 서울시 빅데이터 발전 전략 수립

- 빅데이터 거버넌스 체계 수립

- 데이터 표준화 및 품질관리 방안 마련

- 빅데이터 분석·활용 지침 마련

서울특별시

지능형 기술을 활용한

빅데이터 분석시스템

구축 사업

§ 수집 분석 데이터 : 기 적용중인 지능형 관제시스템 영상분석기술 활용

- 초등학교 어린이보호구역내 수배차량 등의 기입력된 블랙리스트

차량 리스트와 낯선 차량 (화이트리스트 제외 차량)리스트 수집 분석

- 농촌지역 농작물절도 취약지역내 기입력된 블랙리스트 차량 리스트

와 낯선차량(화이트리스트 제외 차량)리스트 수집 분석

- 우암산 등산로지역 출입인원 시간대별 카운팅 수집 분석

§ 빅데이터 분석하여 범죄예방 및 행동예측시스템 구축

- 특정지역에 배회하는 차량 및 불법주정차된 차량 중 자주 이용되

는 차량이 아닌 경우 낯선 감시 대상 차량으로 탐지서비스 제공

- 자주 이용되는 차량은 시간대에 따른 몇 달간 탐지 차량을 바탕으

로 화이트리스트 차량으로 탐지된 차량 리스트 관리

- 낯선 차량 + 군집이 아닌 배회서비스 + 시간대 및 일정시간 + 어

른/아이 동행 등의 복합 이벤트 시 필수 모니터링 알람 발생으로 유

괴 등의 범죄예방

- 농촌지역내 블랙리스트 차량 및 낯선 차량 이벤트 시 필수 모니터링

알람 발생으로 농작물절도 등의 범죄예방

- 어린이보호구역 화이트리스트 차량 데이터를 빅데이터 분석시

스템에서 분석 통계화한 자료는 학교주변 상가 등 골목상권에 활

용

- 청주대표명소인 우암산 등산로에 출입하는 등산객들을 시간대

별 카운팅한 통계자료는 우암산 명소화사업에 적극 활용

한국정보화진흥원


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계약 및 수주 미완료 사업

사업명 상세내용 수요기관

공간 빅데이터

클라우드 시스템

구축사업(2단계)

§ 시계열 공간 History 데이터 서비스 확대 방안

- (공간영상DB 확대 구축) 1910년대 지형도 TileMap

서비스 기능추가를 통한 직관적 지형변화 분석서비스 구축

방안

- (중첩활용 분석) 기존의 공간영상DB와 동일한 좌표체계

로 구성되어야하며 기존 및 신규 공간·속성DB와 중첩분석

이 가능도록 구현

§ 기존 공간 빅데이터 클라우드 시스템의 접근성 강화 및 고

도화 방안

- (비공간DB 대상 공간DB작성 모듈) 기존의 공간 빅데이

터 클라우드 사용자 운영환경 상에서 비공간DB를 활용하여

공간DB화 할 수 있는 모듈을 고도화

- (공간DB작성 모듈 일반화) 청내 클라우드 시스템 사용

자들이 편리하게 사용할 수 있도록 공간DB작성 모듈을 일반

화하여 부서별 클라우드 담당자 및 일반사용자들의 시스템

접근성 강화 방안

- (신규·기존 공간정보간의 안정적 분석체계) 공간정보를 생

성·관리·활용하는 모든 사용자들이 실시간 업무수행이 가능토

록 개발하여야 하며, 보안 및 시스템의 안정성을 유지하도록

설계·구현되어야 함

강원도

소셜 빅 데이터를

활용한 체육시설

안전관련 담론 분석

§ Date 수집기간동안 체육시설 안전관리 관련 발생상 온라인/

소셜문자(BUZZ) 분석

- 시계열분석

- 채널/사이트분석

- 계정분석/SNS 프로파일분석

- 유사문서 확산도

§ 체육시설 안전관리 관련 BUZZ에서 언급된 키워드(명사) 분

석

- 자동빈출 키워드

- 급상승 키워드

§ 감성분석

- 전체 긍부정 분석

- 채널/사이트별 분석

- 표지셔닝맵

- 표현어 목록

§ 빅 마우스 목록

- 체육시설 안전관리 관련 BUZZ의 다량 작성자

§ 체육시설 안전관리 관련 뉴스사이트 모니터링

- 체육시설 안전관리 뉴스사이트 현황

- 체육시설 안전관리 관련 BUZZ 현황

한국스포츠개발원


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빅데이터를 활용한

상권정보서비스

개선안 연구

§ 상권정보시스템 중장기적 발전방향

- 조직 내외부 빅데이터를 활용하여 상권정보시스템의 발

전을 위한 중장기적 추진방향 연구

- 조직 내부의 분석·설계 데이터와 기존 상권정보(10개

DB, 30종 데이터)가 유기적으로 융합된 신규서비스 및 콘

텐츠 설계

- (데이터 분석 및 정의) 조직 내 보유중인 정보 중 상권

정보와 융합하여 활용할 만한 가치가 있는 자료 정의

- (데이터 설계) 조직 내부 보유중이나 DB화 되지 않아

상권정보에 활용이 난해한 자료의 DB구조 설계

§ 상권정보서비스 및 콘텐츠 설계

- 보유 상권정보를 기반으로 통계나 추이 등 주기적 분석

자료, 상권·업종별 특이사항 등을 효율적으로 제공할 수 있

는 서비스 및 콘텐츠 설계

- ‘(가칭) 창업기상도’를 통해 지역적 창업업종 관련 특이

상황 발생시 이를 분석하여 제공하는 서비스

§ 상권정보시스템의 정확도 고양

- 조직 내외부 빅데이터를 이용하여 상권정보시스템의 정

확도 고양에 활용가능한 방안 연구

소상공인시장진흥공단

2015 부처별

국정홍보과제

온라인홍보 성과

빅데이터 분석

§ 국정현안 및 주요 부처 정책에 대한 주요 키워드 바탕으로 빅

데이터 분석 평가 실시

§ 부처별 정책 키워드 바탕으로 빅데이터 분석을 통해 정책

에 대한 관심도(반응버즈량)와 호감도(호감버즈변화량)를

수치화하여 온라인홍보 성과 평가결과를 도출

§ 평가대상 자료 수집

- 각 부처에서 제출한 정책 및 관련 키워드(1개 과제,

1~2개 키워드)의 ➀온라인뉴스 ➁트위터 ➂포털 블로그

➃포털 지식검색 ➄ 커뮤니티(카페) 데이터 수집 * 42개

부처 66개 정책 80여개 키워드

§ 측정범위

- 온라인 뉴스는 네이버 메인 뉴스 등 기타 뉴스 매체

- 이벤트 진행에 따른 참여 버즈량(예-트위터 RT 이벤트 등)

은 성과측정에서 제외

- 트위터는 트위터 검색에 노출되지 않는 단순 리트윗은 버

즈량에서 제외(단, 의견이 포함된 QRT는 포함)

- 채널별 가중치 및 온라인뉴스 매체에 대한 가중치를 두어

버즈의 채널 및 매체별 영향력 고려

문화체육관광부

* 자세한 사항은 국가종합전자조달 “나라장터(www.g2b.go.kr)”를 참고하세요.


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빅데이터 행사 소식

제5회 빅데이터 분석 콘서트

∘ 일시 : 2015년 10월 30일 (금) 19:30~21:00

∘ 장소 : 한국정보화진흥원 (서울 중구 청계천로 14) 지하1층 제1회의실

∘ 주최 : ankus커뮤니티/어니컴

∘ 신청 방법

: 온오프믹스 홈페이지(http://onoffmix.com/event/55445)에서 사전 등록

∘ 등록기간 : 10월 15일 (목) 10:00 ~ 10월 27일 (화) 16:00

∘ 행사 주제 : 빅데이터 분석을 위한 전처리와 ETL

1. 데이터 전처리 개요

2. 빅데이터 분석을 위한 데이터 전처리

3. 데이터 ETL 개요

4. 전통적 ETL과 빅데이터를 위한 ETL

5. ankus ETL 기능을 통한 빅데이터 분석

∘ 문의 : ankus커뮤니티

(Tel. 070-4620-6022 | E-mail. [email protected])


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HOW TO 빅데이터 마이스터 특강

∘ 일시 : 2015년 10월 20일 (화) ~ 11월 19일 (목)

∘ 장소 : 서울과학종합대학원(aSSIST) 강의장 (2호선 이대역 소재)

∘ 신청 방법

: 홈페이지에서 사전 등록

(http://website.assist.ac.kr/sendmail/assist/20150824_bigdata/regform.php)

∘ 등록기간 : 개원 일주일 전까지

∘ 교육소개

- HOW TO 빅데이터 마이스터 특강 과정은 선도적으로 빅데이터 MBA를 교육하는 aSSIST만의

노하우를 결합, 기업 기획팀 및 마케팅 팀의 현업 실무자 및 예비 경영진들이 비즈니스를 이해

하는 새로운 방식인 빅데이터를 통하여 디지타이징 비즈니스를 실현하고 구축하는 것을 목표로

합니다.

∘ 문의 : 김보경 대리



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∘ 프로그램 일정


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송길영 부사장의 빅데이터로 마음 읽기 방법론

∘ 일시 : 2015년 10월 17일 (토) ~ 10월 18일 (일)

∘ 장소 : 서울파트너스하우스 한강홀

∘ 신청 방법

: 홈페이지(http://www.sdinsight.co.kr/lecture/79)에서 사전신청

∘ 등록기간 : 10월 7일 (수) 11:00 ~ 10월 16일 (금) 15:00

∘ 행사소개

- 인간의 행동은 특정한 컨텍스트에서 이루어지고, 습관화된 일상 속에는 욕망이 내재되어 있다.

이를 위해 수많은 데이터를 수집하고 수치화하는 기법을 통해, 오랜 기간 대량으로 축적 되어 온

자료들을 분석하여 보다 설득력있게 변화를 묘사하고, 이를 토대로 앞으로의 경향을 예측하는 시

도와 사례를 공유한다. 또한 인간의 기득지는 지난 경험을 기반으로 하기에 태생적으로

retrospective한 기준으로 세상을 바라보게 되므로, 계속 변화하는 세상 속 상식의 유효기간을

집단화된 데이터 속에서 확인하며 갱신하는 방안에 대해 공유한다.

∘ 교육내용

1. 데이터, 데이터, 데이터

2. Signal과 Noise의 차이

3. 분석의 기법

4. 데이터, 마음을 읽다

5. 통찰 얻기

∘ 문의 : 선대인경제연구소



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[2015 빅데이터 활용 기업 지원 교육 참가자 모집]

Growth Hacking을 위한 Log Data 분석

∘ 일시 : 2015년 11월 12일 (목) 19:00 ~ 21:00

∘ 장소 : 세종대학교 율곡관 401호

∘ 신청 방법

: 온오프믹스홈페이지(http://onoffmix.com/rsvp/attend/54799)에서 사전 등록

∘ 등록기간 : 10월 2일 (금) 17:00 ~ 11월 11일 (수) 17:30

∘ 교육소개

- 빅데이터에 의해 가시화된 유저(User)의 정보를 기반으로, 메시지 및 서비스를 끊임없이 반복

적으로 개선하고, 고객을 늘리는 접근방식들을 검증하면서, 최적의 방법을 추구합니다.


1. Growth Hacking 개요(30분)

2. Log Data 분석 활용 사례(30분)

3. 예제를 통한 Growth Hacking을 위한 Log Data 분석 방법(60분)

∘ 문의 : 빅데이터산업진흥센터사무국

(Tel. 02-3408-4468 / 02-465-5266

E-mail. [email protected])


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[빅데이터 교육: 입문]

실무에 바로 적용 가능한 사례 위주 실습형 빅데이터 분석 특강 17기

∘ 일시 : 2015년 10월 20일 (화) 13:00 ~ 19:00

∘ 장소 : 서울시 강남구 신사동 595-1 안국빌딩 6층

∘ 신청 방법

: 홈페이지에서 사전 등록

(http://talkit.tv/Education/?MODE=VIEW&IDX=183&MIDX=&SIDX=&TIDX=&ZType=&

CurrentPage=1)

∘ 등록기간 : 9월 16일 (수) 20:00 ~ 10월 19일 (월) 14:00

∘ 교육소개

- 요즘 많은 사람들이 빅데이터, 빅데이터를 외칩니다. 기획자로서, 마케터로서, 개발자로서, 실제

실무자로서 데이터를 분석하고 이용하고 싶지만, 무엇을 준비하고 어떤 것을 해야 하는지 모르

는 분들을 위해 준비했습니다. 일반 데이터, 웹 데이터, 고객 데이터를 가지고 분석용 데이터를

만들고, 분석 툴을 사용하며, 나아가서는 비즈니스 인사이트를 제시하는 실용적 방법과 방향을

살펴보겠습니다. 본 과정에서는 뜬 구름 잡는 빅 데이터가 아니라 실무에 바로 적용 가능한 사

례 위주로 실습을 통해 데이터를 어떻게 수집하고 분석하는지 살펴보기로 합니다. 충분한 실습

시간을 통해 실무에 바로 적용할 수 있도록 합니다. 빅 데이터가 엄청나게 큰 실시간 적인 데이

터를 처리하는 대기업과 분석전문가의 일이라면, 우리가 가진 일반 데이터, 웹 데이터, 고객 데

이터를 통해 비즈니스와 마케팅을 연결하는 데이터 전문가로서 거듭 날 수 있는 방향을 제시할

것 입니다. DBA, 개발자로서 데이터를 처리해서 수동적으로 보고서를 전달만 하고 계시는 분들

이나 마케팅이나 영업, 경영 부서에서 요구하는 데이터를 뽑아주는 로봇 같은 현재의 모습에서

내가 흥미를 가지고 데이터를 뽑고, 분석할 수 있도록 눈을 열어 드리겠습니다. 빅데이터에 의

해 가시화된 유저(User)의 정보를 기반으로, 메시지 및 서비스를 끊임없이 반복적으로 개선하

고, 고객을 늘리는 접근방식들을 검증하면서, 최적의 방법을 추구합니다.


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∘ 문의 : 토크아이티



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이달의 빅데이터 키워드

뉴스로 본 “가을” SNS로 본 “가을”

* 2015년 9월7일~10월7일 동안 ‘가을’ 키워드를 분석한 결과입니다.(뉴스 / 트위터, 블로그)

‘가을’ 키워드의 언급시기 및 데이터 언급량

∘ ‘가을’에 대한 트렌드 분석 결과, 9월 초부터 언급량이 하락하다가 중순부터 증가하는 모습을 보이

며, 일교차가 점차 커지는 시점인 9월 중순부터 ‘가을’에 대한 관심이 증가하는 것으로 나타남

∘ 9월 초에는 급격한 일교차의 체감과 함께, ‘가을’ 키워드 언급량이 크게 상승

‘가을’ 키워드의 뉴스와 SNS 비교 및 2015년 연관어

∘ 뉴스와 SNS 모두 ‘여행’, ‘날씨’ 등과 같은 키워드가 공통적으로 등장

∘ 뉴스에서는 ‘우울증’, ‘코리아 블랙프라이데이’ 등 가을에 발생하는 계절성 질환과 시기에 맞는 생활

정보 키워드가 많이 언급

∘ SNS에서는 ‘컬러’, ‘신상’ 등 올 가을 트렌드에 관한 관심 키워드와, ‘염색’, ‘데일리룩’ 등 트렌드에 따른

스타일 관련 키워드가 많이 언급

SNS에 등장한 ‘가을’ 관련 HOT 키워드

∘ ‘날씨’, ‘아침’, ‘쌀쌀하다’ 등이 ‘가을’과 함께 많이 언급된 SNS 키워드로 등장하여, 가을로 접어

들면서 나타나는 날씨변화에 관한 관심과, ‘옷’, ‘사진’, ‘여행’ 등 새로운 계절을 맞이하고 이를

즐기는 트렌드와 관련된 키워드가 다수 등장

빅데이터를 통해 본 키워드 ‘가을’

각 항목별 제목을 클릭하시면 해당 페이지로...

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