데이터ㆍ분석

2013년 빅 데이터 시장 현황 3 - 빅 데이터 활용, 숨은 그림 찾기는 '시작됐다'

이대영  | ITWorld 2013.03.04
국민카드는 11월 빅 데이터를 활용해 고객의 소비 패턴 분석에 들어갔으며, 이를 토대로 성년이 돼 신용카드를 발급받는 시점부터 노년기까지 연령대에 맞는 서비스를 하겠다는 평생 부가 서비스를 계획하고 있다. 
 
하나SK카드는 지난해 12월 말, 고객 맞춤형 이벤트, 쿠폰을 제공하는 신용카드 애플리케이션인 하나SK카드 겟모어를 출시했다. 겟-모어 앱은 하나SK카드로 결제시 스마트폰 알림으로 결제 메시지를 무료로 발송해 별도의 문자메시지(SMS) 신청을 하지 않더라도 승인내역을 회원에게 알려준다. 또한 결제 가맹점과 관련된 이벤트 정보와 함께 빅 데이터 분석을 통해 개별 고객의 카드사용 패턴에 따라 주로 이용하는 업종 및 가맹점을 선정하고, 가장 적합한 이벤트를 앱을 통해 알려준다. 
 
신한카드는 대부분의 주유 할인카드가 특정 브랜드의 주유소에서만 할인이나 적립이 되는데, 카드 이용자의 40%가 할인 혜택을 받지 못하는 주유소에서 기름을 넣고 있다는 사실을 알아내고 어느 주유소에서든 휘발유 리터당 100원을 적립해주는 카드를 출시해 히트를 쳤다. 이런 성과를 계기로 신한카드는 결제 정보 분석을 위해 통계학 등을 전공한 50여 명의 인력으로 구성된 별도의 팀을 구성했다. 
 
롯데카드의 경우 고객의 소비 패턴을 분석해 특수 계층을 추출, 이를 통해 차별화 마케팅을 진행한 결과, 마케팅 반응율의 상승과 함께 매출의 급상승을 이뤄냈다.  나머지 카드사들도 비슷하거나 유사한 내용의 빅 데이터 관련 발표가 이어졌다. 
 
이처럼 지난해 거의 모든 카드업체들이 파일럿 프로젝트를 통해 빅 데이터를 활용했다. 그러나 카드 업계에서의 발표하는 고객 분석을 통한 세분화 전략을 세운다는 내용은 2000년대 초반 황금알을 낳은 거위로 기대했던 CRM에서 한걸음도 나아가지 못한 것이다. 
 
특히 카드사에서 소비 패턴 분석이나 고객 세분화를 통한 가치 창출은 기존에도 늘 해왔던 업무 가운데 하나다. 그간 분석하지 못했던 방대한 량의 고객 데이터를 활용한다는 측면에서 그 효과를 기대할 수 있지만 이런 접근 방식은 빅 데이터의 개념과 활용 범위를 기존 CRM의 확장 정도로 축소시킬 수 있다. 
 
빅 데이터 한 관계자는 "빅 데이터를 기존 CRM이나 BI 확장 개념으로 판단할 수 있지만 이는 활용하는 수순일뿐 전부가 아니다. 빅 데이터 활용에 실패하는 것을 두려워해서는 안되며, 무엇보다 국내 빅 데이터를 활용하는 수준이 아직 걸음마 단계라는 점을 잊지 말아야 한다"고 언급했다. 
 
세계적으로 이미 빅 데이터 효과를 누리고 있는 기업들에 비하면 국내에서의 빅 데이터의 활용은 상당히 초보 수준이다. 일부 도입해 활용하고는 있지만 미비한 수준이며, 손에 꼽을 정도다. 
 
통신 업계의 빅 데이터 활용
빅 데이터를 좀더 적극적으로 활용하고 있는 업종은 바로 통신업종이다. KT는 그룹사인 kt 클라우드웨어의 빅 데이터 솔루션을 기반으로 기간계 시스템에서부터 빅 데이터 기술을 적용하고 있으며, 유클라우드 서비스에서도 빅 데이터 분석 서비스를 제공하고 있다.  
 
2010년부터 빅 데이터에 대한 준비를 해 온 KT는 기간계 시스템 가운데서도 고성능 서버에 상용 RDBMS를 기반으로 한 CDR 분석 시스템을 kt 클라우드웨어의 빅 데이터 솔루션인 'NDAP(NexR Data Analysis Platform)' 소프트웨어로 대체, 도입하기로 했다. 
 
CDR(Call Data Record)은 유무선 전화 통화에 대한 로그 데이터다. 일반적으로 통신업체 교환 장비에서 생성되는 이 데이터는 전화 사용자의 모든 통화마다 한 건씩 발생하므로 1일 발생량 수억 건 정도의 데이터가 발생하는 셈이다. CDR 데이터는 통신업체가 보유한 가장 중요한 고객 원천 데이터로, 고객의 통화 품질 불만에 대한 실시간 대처에 사용되거나 일월 단위의 통화 품질 통계를 통해 각 통신업체의 운영, 경영의 기반 자료에 활용된다. 
 
KT의 빅 데이터 구축 목표는 원하는 성능과 TCO 절감이었다. 하둡은 고가의 유닉스 서버 대신 x86 서버를 사용함으로써, 하드웨어 비용을 현격히 낮추고, 데이터나 성능이 부족할 때 서버를 추가해 손쉽게 확장 및 선형적 성능 증가를 할 수 있다. CDR 시스템에서 기존 방식으로 고성능 서버/스토리지, RDBMS 기반 아키텍처와 kt클라우드웨어 NDAP 기반 아키텍처의 비용 절감 효과를 비교 계산했을 때, 5년 TCO를 기준으로 최소 약 567억 원의 비용 절감 효과가 예상됐다.  
 
KT는 빅 데이터를 규정하고 저장하려는 것이 아니라 기존 데이터 가운데 비용이나 기술 부족 등으로 활용하지 못하던 데이터를 저장, 분석할 수 있는 플랫폼을 구축하기 위한 수단으로 판단했다. 
 
KT는 인프라의 비용 절감은 기본적인 문제이며, 결국 빅 데이터의 핵심 과제는 이를 통해 얻는 통찰력이라고 보고 있다. 현업에서 자신의 업무상 문제점들을 빅 데이터를 활용해 해법을 찾는 사례가 많이 등장한다면 상승 작용이 일어난다는 것이다. 예를 들어 회계, 관리 결산 마감 시, 데이터베이스를 분석해 수익성을 계산하는 작업들이 매년 진행되는데, 이 작업이 대체로 3, 4일은 기본적으로 소요된다. 이를 하루만에 끝낼 수 있다면 이 또한 빅 데이터 효과라고 할 수 있다.
 
KT가 빅 데이터를 다양한 곳에 활용하고 있다. 이미 외부 데이터와 결합한 융합 데이터를 이용해 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 것에서부터 올레닷컴 사이트나 CDR 시스템, 클라우드 서비스까지 비정형 데이터 분석뿐만 아니라 대용량 데이터 분석 부문 등 곳곳에서 활용하고 있다.  
 
특히 코리아크레딧뷰로(KCB)와 사업 제휴를 맺고 기존의 유통과 금융, 제조, 의료 등 개별적으로 활용되던 빅 데이터를 이종 산업간 데이터 융합을 통해 가치를 창출한다는 전략이다. 양사는 우선 KCB에서 제공하고 있는 지역 기반의 분석 서비스인 알지오(R-geo)에 KT의 올레맵과 지역별 유동인구 정보 등을 결합한 개방형 데이터 플랫폼을 올해 상반기까지 구축한다는 계획이다. 
 
예를 들어 KT가 보유하고 있는 지역별 통화량 등의 유동 인구 정보와 KCB가 보유중인 금융 통계 정보 등을 결합해 새로운 서비스나 가치를 창출하겠다는 것이다. KT와 KCB는 빅 데이터 서비스 플랫폼을 활용해 기업들의 시장 분석 지원만이 아닌 공공 분야에 적용 가능한 서비스 모델을 개발할 예정이다.
 
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