빅데이터를 활용한 비즈니스 혁신 사례 분석

부정확하거나 불완전한 데이터는 잘못된 분석 결과를 초래할 수 있습니다. 메드LM은 수많은 의학 논문, 임상 기록, 의료 지식을 바탕으로 학습되었으며, 이를 통해 높은 정확도와 신뢰성을 갖추게 되었습니다. 하지만 구글은 AI의 판단만으로 의료 결정을 내리는 것이 아니라, 반드시 의료 전문가의 검토와 승인이 필요하다는 점을 강조합니다. 메드LM은 의사들의 업무 효율을 높이고, 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

이는 각종 의료 장치와 센서를 통해 실시간으로 수집된 심장 박동, 호흡 상태 등과 같은 신체 정보 관련 데이터가 실시간으로 분석되어 의료진에게 전달되기 때문에 가능하게 되는 것이다. 말을 못하는 미숙아를 대상으로 시작한 이 시도는 기타 증상들을 모니터링하고 발견함으로써 향후 어떤 질병이든지 유연하게 적용시킬 수 있게 될 전망이다. 빅데이터 기술을 통해 샘플 데이터가 아닌 고객 데이터 전체에 대한 대규모 데이터 처리와 분석이 가능해졌다. 주요 고객이 어떤 신용카드를 보유하는지, 모기지론을 보유하고 있는지를 파악하고 재융자가 가능한 지 여부를 결정하기 위해 보유한 트랜잭션과 성향 모델을 활용하였다.

고객 데이터 분석을 통해 개인별 맞춤형 서비스를 제공, 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있어, 보다 낫은 서비스로 고객에게 한 발짝 더 가까울 수 있게 되었습니다. 또한, 내부 운영 데이터 분석을 통해 비효율적인 부분은 제거하고 개선하여, 경영 효율성을 증대시킬 수 있게 되었습니다. 빅데이터는 기업이 경쟁력을 유지하고 성장하는 데 필수적인 도구입니다. 이를 효과적으로 활용하려면 데이터 수집, 분석, 적용의 전 과정에서 체계적인 접근이 필요합니다. 성공적인 빅데이터 전략은 명확한 목표 설정과 적절한 도구 선택, 데이터 보안 강화로 시작됩니다.

1 구글 딥마인드 – 날씨 예측 모델

센서 데이터, 스트리밍 데이터 등 실시간성 정보가 증가하고 유통 속도 또한 증가하면서 이를 의료 분야에 활용하는 사례도 나타나고 있다. 가장 잘 알려진 사례로 캐나다 온타리오 공과대병원의 미숙아 모니터링을 통한 감염 예방 사례이다. 이 사례는 인큐베이터 안의 미숙아로부터 얻어진 다양한 실시간 데이터를 분석하는 것이다. 여기에는 ‘인포스피어 스트림즈(Infosphere Streams)’라는 IBM의 분석 솔루션이 활용된다.

빅데이터 수집과 분석 방법 (사례, 전략, 기술)

원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 것은 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리고 전략적 성장을 촉진하는 데 필수적입니다. 빅 데이터는 고객 상호 작용, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 디지털 플랫폼과 같은 여러 소스에서 수집된 방대한 양의 정보로 구성됩니다. 체계적인 접근 방식이 없으면 이 데이터는 압도적이고 활용도가 낮은 상태로 남아 있습니다. 전력 소모량이 기존 데이터센터의 8배에 달하는 AI 데이터센터에 최적화된 인프라가 필요하다는 설명이다. 발표자들은 AI 데이터센터의 전력 소모량을 최소화하는 ‘저전력 서버’, 발열 문제를 해결하는 최신 기술인 ‘수랭식 냉각 장치’ 등을 소개했다.

벤처캐피탈(VC)을 비롯한 투자자 사이에선 “실제 제품을 통해 어떤 고객에게 얼마를 받고 수익을 낼 수 있는지에 대한 비즈니스 설계가 부족하다”는 평가가 주를 이룬다. 병원이 보유하고 있는 환자 입원 진료 데이터, 입퇴원 기록, 보험 청구 데이터 등 병원 경영 자료를 복합 분석하여 각 과별 병상 배정을 최적화하였다. 계절적 요인, 병원 의료진의 수, 진료 행위의 변화를 모델에 반영하며 이를 토대로 준실시간(semi-real time) 입원 병실의 가동률의 변화 패턴을 파악하고 있다.

기본적으로 외부 충전 배터리의 전기 동력으로 주행하다가 배터리 방전 시 일반 하이브리드 자동차처럼 내연기관과 배터리를 동시에 사용하는 것이다. 주동력원이 배터리이다 보니, 운전자 입장에서는 배터리 방전 여부와 충전소 위치에 대해 민감할 수밖에 없다. 이를 통해 PHEV 자동차의 불안감을 해소하여 보다 나은 사용자 경험을 제공한다. 심야시간대 승차거부로 인한불편이 심하고, 심야 노동자의 교통수단이 부재해 서울시는 심야시간대 대중교통 편의 마련의 필요성을 느꼈다. 이를 위해 KT의 CDR 30억건, 시내 버스 현황, 정류소 현황, 택시 이용 데이터를 연계 활용해 거리 기반 알고리즘을 제작해 최적의 노선도를 설정했다. 민원이나 버스사업자 의견 등에 의해서만 결정되던 https://www.onlifezone.com/kr-ko 버스 노선을 데이터 분석을 통해 결정함으로써, 보다 최적의 노선을 설정해 편익을 증진시킨 사례다.

그러나 방대한 양의 데이터를 처리하는 데에는 고유한 과제가 따릅니다. 잠재력을 최대한 활용하려면 기업은 먼저 빅 데이터가 수반하는 것과 관리와 관련된 장애물을 이해해야 합니다. 이 가이드에서는 빅 데이터 분석, 데이터 기반 의사 결정 구현 및 분석 도구를 활용하여 비즈니스 잠재력을 발휘하는 효과적인 전략을 살펴봅니다.

이처럼 뉴럴GCM은 빅데이터와 AI를 결합해 기상 예측의 정확성과 효율성을 크게 높인 혁신적인 모델로, 앞으로의 날씨 예보와 기후 연구에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 5G, 사물인터넷 같은 기술이 발전하면서 데이터의 양과 종류가 엄청나게 늘어나고 있고, 이는 인공지능 기술을 더 좋게 만들 것입니다. 동시에 인공지능 기술이 발전하면 데이터를 모으고, 처리하고, 분석하는 방법이 더 좋아져서 빅데이터의 가치도 높아질 겁니다.

• 40년간의 기상 데이터를 학습한 이 모델은 유럽중기예보센터(ECMWF)의 15일 예보만큼 정확하면서도 더 빠르고 효율적입니다.
• AI를 제대로 활용하려면 먼저 데이터 인프라를 잘 구축하는 게 핵심이에요.
• 사람이 처리하기 힘든 많은 양의 데이터를 인공지능이 빠르고 정확하게 분석해서, 데이터 속에 숨은 중요한 정보를 찾아냅니다.
• 인터넷을 통해 전 세계의 관심 있는 이해집단에게 기업이 보유한 데이터를 공유하고 분석 측면에서 직면하고 있는 도전 과제를 개방할 필요성이 있다는 점을 제시하고 있다.
• 중환자로부터 수집되는 심실 모니터링 데이터를 빅데이터 플랫폼에 저장하고, 패턴 분석을 통해 부정맥 발생 상황을 사전 예측하고 있다.
• 분석 기획의 목적은 데이터 분석이 실질적인 성과로연결되기 위해서 해결해야 할 많은 제약조건의 해결 방안을 수립하기 위함이다.

빅데이터를 이용한 프로젝트는 명확한 목표를 설정하고, 그에 따른 전략을 수립하는 것이 매우 중요합니다. 목표는 비즈니스적인 가치 창출과 연결되어야 하며, 전략은 데이터 수집, 분석, 통합, 사용 방식 등을 포괄적으로 고려하여 수립되어야 합니다. AI는 사건의 맥락을 이해하거나 복합적인 의사결정, 창의적 판단 능력이 현저히 부족한 탓에 사람처럼 일의 본질을 파악하고 융통성 있는 대처를 하지 못한다. 단순 자동화에만 의존해 인력을 줄이다 보면, 오히려 조직의 창의성과 기획력이 급격히 약화되는 결과를 초래할 수 있다는 의미다. 이 때문에 많은 기업이 AI는 실무의 부담을 덜어주는 도우미일 뿐, 최종 판단은 여전히 사람이 내려야 한다는 ‘인간 중심 설계(Human-in-the-loop)’ 방식을 택하는 추세다. 기술만으로는 지속 가능한 사업이 되기 어렵다는 점은 이미 여러 산업에서 입증된 바 있다.

3) 마케팅과 빅데이터 맞춤형 서비스 제공을 위해 빅데이터를 활용은 이제 일반화되었습니다. 카드사 빅데이터를 예로 들면, 모든 서비스가 개인화되어 제공될 수 있습니다. 이는 고객이 원하는 만족도를 높이고, 이를 바탕으로 기업의 매출 성과를 개선하는 데 활용하고 있습니다. 빅데이터(Big Data)는 기업과 조직이 대량의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석하여 가치를 창출하는 핵심 기술입니다.

또 금융감독원의 현장 검사를 체계적으로 지원하여 보다 집중적이고 효과적인 여신 검사가 가능하다. 여신상시감시시스템을 활용, 상시 감시와 현장 검사를 유기적으로 연계하여 선택과 집중을 통해 검사 업무의 효율성을 제고하고 있다. 저축은행의 준법 의식 제고로 스스로불법 및 부실 여신 취급을 자제하도록 하는 예방 효과가 있다. 여신상시감시시스템을 통해 추출된 건전성 부당 분류 혐의 여신의 규모가 2012년 12월 1조 6,019억원에서 2013년 6월 7,135억원으로 약 55% 감소하였다.

빅데이터의 가장 기본적인 특징으로, 테라바이트(TB)에서 페타바이트(PB), 심지어 엑사바이트(EB) 단위의 엄청난 양의 데이터를 다룹니다. 이는 기존의 데이터 처리 기술로는 관리하기 어려운 수준의 규모입니다. 최근 유튜브는 AI로 제작된 영상 콘텐츠에 대해 수익화를 제한하는 정책을 발표했다. 유튜브는 “단순 텍스트 변환이나 반복적 이미지 조합에 불과한 콘텐츠가 플랫폼 신뢰도를 저해하고, 궁극적으로 광고 수익에도 부정적 영향을 준다는 판단”이라고 그 이유를 밝혔다. 결국 AI는 생산성 보조 도구의 역할이 핵심이며, 진정한 창조는 여전히 인간의 몫이라는 점을 여실히 드러내는 대목이다.

시스템 개발자 등 ICT 전문가는 비즈니스 언어로 빅데이터 분석 결과를 풀어낼 수 있는 역량도 갖춰야 한다. 먼저, 고객 데이터의 수집과 분석을 통해 기업은 고객들의 행동 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 개별화된 마케팅 전략을 구축할 수 있습니다. 이는 맞춤형 제품 및 서비스 제공을 통해 고객 만족도를 높이고 매출을 증가시키는 데 큰 도움이 됩니다. 삼성SDS는 브라이틱스 기계학습을 통해 AI 모델 생명주기 전반을 보다 직관적이고 간편하게 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

이 모델은 기존의 일반 순환 모델(GCM)과 인공지능(AI) 기술을 결합한 혁신적인 시스템입니다. GCM은 지난 50년간 대기와 해양의 움직임을 계산해 날씨를 예측하는 데 사용되어 왔습니다. 하지만 복잡한 계산으로 인해 속도가 느리고 비용이 많이 든다는 단점이 있었죠. 맞춤형 마케팅 캠페인은 광범위하고 타겟팅되지 않은 캠페인에 비해 5-8배의 ROI를 제공합니다. 머신 러닝 알고리즘은 사용자 행동을 분석하여 광고 게재위치 및 예산 할당을 최적화합니다.

ICT의 급속한 발전으로 인해 최근에는 생산 공정에도 뛰어난 효율성을 제공하는 기술 및 지식이 제공되고 있으며, 이에 따라 기존 제조 산업은 미래형 제조 산업으로 빠르게 진화하고 있다. 많은 기업들이 단순한 제조 공정을 스마트한 제조 공정으로 혁신하는 데어 빅데이터를 활용하고 있다(kbig.kr). 기술과 분석 도구가 뛰어나도 실제 성과를 낼 수 있는 것은 이를 활용하여 적용하는 사람의 역량에 의해 좌우된다. 데이터 처리와 분석 능력을 갖춘 인력은 ICT 분야 뿐만 아니라 대부분의 기업과 조직에서 필수적으로 확보해야 할 핵심 인력이다.

조직 차원에서 인재를 확보하기 위해서는 내부 역량 강화 및 외부 협력이 중요하다. 효율적인 조직의 특징 중 하나는 정보를 기반으로 의사결정을 한다는 것이다. 데이터에 기반을 둔 의사결정이 그렇지 않은 경우에 비하여 우수하다는 점은 명확하다. 빅데이터 시대에는 구조적인 데이터가 드물기 때문에 빅데이터를 활용하기 위해 전통적인 통계 분석에 앞서 데이터를 정제(cleaning)하고 조직화(organizing)하는 처리 과정이 중요하다.