엔유정보통신 사업분야
빅데이터 (Big Data)
㈜엔유정보통신은 빅데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 구축하여 기업이 필요로 하는 최상의 해답을 제공하겠습니다.
빅데이터의 정의와 중요성
- 빅데이터란?
- 디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래하고 있다. 빅데이터란 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비하면 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다.
- 빅테이터의 중요성
- 빅데이터는 정형/비정형 데이터의 양과 가용성이 기하급수적으로 증가할 때 흔히 사용하는 용어입니다. 현재 빅데이터가 산업계와 사회에서 인터넷 못지않은 지대한 영향력을 갖게 되었는데, 그 원인은 무엇일까요? 더 많은 데이터를 확보할수록 더 정확한 분석 결과를 도출할 수 있기 때문입니다.
다양한 빅데이터 활용 분야
- 금융
- 사기 방지
- 자금세탁방지
- 리스크 관리
- 공공/정부
- 법 집행
- 반 테러리즘
- 교통흐름 최적화
- 통신
- 방송 모니터링
- 고객 이탈 방지
- 광고 최적화
- 제조
- 공급망 최적화
- 결함 추적
- RFID 상관관계
- 에너지
- 날씨(기상) 예측
- 천연 자원 탐사
- 의료
- 신약 개발
- 과학 연구
- 증거 기반 의학
- 마케팅
- 마케팅 효과성
- 브랜드 인지도 강화
- 세일즈
- 소셜 리드 생성
- 세일즈 최적화
- 고객
- 통합 고객 경험
- 고객 세분화
- 지원 분석
- 공급망 관리
- 수요공급 계획
- 조달 분석
- 리스크 관리
- 사기 모델
- 규정 준수 및 위험
- HR, IT
- 인력 최적화
- IT 성능 관리
빅데이터의 가치(3V)
크기 (Volume)
- MB, GB 단위 규모
- TB, PB, EB 단위
다양한 요인들이 데이터 양의 증가를 부추기고 있습니다.
즉, 수년에 걸쳐 축적해온 상거래 관련 데이터, 소셜미디어 환경에서 생성되는 비정형 데이터, 그리고 지금 이 순간에도 끝임 없이 증가하고 있는 센서 및 M2M (machine-to-machine) 데이터가 바로 그것입니다. 과거에는 과도한 데이터 증가는 곧바로 스토리지 문제로 이어졌습니다. 하지만 이후 스토리지 가격이 하락하면서 어떻게 방대한 데이터에서 관련 데이터를 찾아낼 수 있는지, 그리고 어떻게 분석 기술을 적용해 관련 데이터로부터 가치를 창출할 수 있는 지 등에 대한 새로운 문제들이 대두되기 시작했습니다.
다양성 (Variety)
- 정형 데이터
- 고객 신상 데이터,
- 매출 데이터,
- 재고 데이터,
- 회계 데이터 등
- 비정형 데이터
- 동영상
- 음악
- 메세지
- 소셜
미디어 - 위치
정보 - 게시물
오늘날 데이터는 매우 다양한 형태로 생성됩니다. 즉, 전통 방식의 데이터베이스에서 통용되는 정형 수치 데이터, 산업별 애플리케이션에서 생성되는 각종 정보, 그리고 비정형 텍스트 문서, 이메일, 동영상, 음성, 주식시세표시기 데이터 및 금융 거래 정보 등. 따라서 여전히 많은 조직들이 다양한 유형의 데이터를 관리, 통합, 통제하기 위해서 부단히 애쓰고 있습니다.
속도 (Velocity)
- 유통활용주기
수시간 ~ 수주 - 분, 초
단위 유통 활용
매우 빠른 속도로 이동하는 데이터를 적절한 타이밍에 처리할 수 있어야 합니다. 더욱이 RFID 태그, 센서 및 스마트 미터링(smart metering) 등으로 인해 조직들은 급증하는 데이터를 거의 실시간으로 처리해야 하는 부담을 안게 되었습니다. 결국 관건은 데이터 속도를 감당할 수 있도록 신속한 대응 능력을 확보하는 것입니다.
빅데이터의 서비스 분석
- 실시간 리포트 생성
- 단일 플랫폼으로 분산 데이터 통합
- Pay-Per-Use
- End-to-End 서비스
(진단, 설계, 구축 및 운영)
- 기대효과
- - 신규 진입 시장의 고객 성향 분석, 수요 조사 및 경쟁사 동향 분석 등의 빠른 시장분석
- - 데이터 센터 구축이나 소프트웨어 도입 및 개발 비용 절감
- - 비즈니스 성장에 맞춰 무한대로 확장이 가능하고 사용량에 따라 탄력적 비용 운영
