빅데이터 활용사례와 효과분석 및 미래전망

소개글

빅데이터 활용사례와 효과분석 및 미래전망 연구 보고서입니다.

자세한 내용은 목차를 참고하시고 많은 도움 되시길 바랍니다 !!

목차

1. 빅데이터의 개념과 분석기술
2. 빅데이터활용의 효과분석
3. 빅데이터 활용사례 분석
4. 빅데이터의 미래전망

본문내용

2. 빅데이터활용의 효과분석

기업들은 빅데이터를 이용한 수익 개선, 비용절감, 이탈율(Churn Rate) 감소 등 경쟁력을 제고하는 방법으로 빅데이터를 활용한다. 대표적으로 아마존이 소비자 구매 데이터를 분석해서 상품 추천 서비스를 제공하는 사례를 들 수 있다. 아마존은 자사 웹페이지 상에서 물건을 구매한 내역을 모두 데이터베이스화 하여 저장하고 분석한 빅데이터를 활용하여 이용자들의 소비 패턴을 분석하여, 이용자가 상품을 구매 시 관련 상품을 추천하는 “you might also like....” 기능을 추가함으로써 매출 증대를 이루고 있다. 이를 ‘협업 필터링(collaborative filtering)’이라고 하는데 전체 아마존 매출의 30%를 기여하고 있다. 최근에는 Facebook 정보와 연계하여 이용자의 지인들이 구매 또는 원하는 상품을 추천하는 기능도 제공하고 있다. 경쟁업체인 ebay도 웹사이트 서핑 시 효율성 증대를 위해, 웹사이트에 개제된 상품 사진의 크기나 사이트의 레이아웃 구성 등을 최적화하는데 빅데이터를 활용하고 있다.

3. 빅데이터 활용사례 분석

(1) 구글 번역기

자동 번역 프로그램인 구글 번역에서 또한 빅 데이터가 활용된다. 지난 40년 간 컴퓨터 회사 IBM의 자동 번역 프로그램 개발은 컴퓨터가 명사, 형용사, 동사 등 단어와 어문의 문법적 구조를 인식하여 번역하는 방식으로 이뤄졌다. 이와 달리 2006년 구글은 수억 건의 문장과 번역문을 데이터베이스화하여 번역시 유사한 문장과 어구를 데이터베이스에서 추론해나가는 통계적 기법을 개발하였다. 캐나다 의회의 '수백만 건'의 문서를 활용하여 영어-불어 자동번역 시스템개발을 시도한 IBM의 자동 번역 프로그램은 실패한 반면 구글은 '수억 건'의 자료를 활용하여 전 세계 58개 언어 간의 자동번역 프로그램 개발에 성공하였다. 즉 엄청난 양의 빅 데이터 차이가 두 기업의 자동 번역 프로그램의 번역의 질과 정확도, 프로젝트의 성패를 좌우한 것이다.

참고 자료

없음