국내 빅 데이터 도입 현황

한국 IBM 엄경순 상무

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해외 빅데이타의 5가지 주요 활용 영역 (5 Use Cases)

1. 빅데이터탐색

모든빅데이터를검색하고,

시각화하고, 이해하여

의사결정을향상

2. 고객에대한전방위적인

시야확보내부및외부의추가적인정보

소스를통합하여고객에대한기존의시야 (MDM, CRM 등)를확장

4. 운영분석다양한머신데이터를분석하여

비즈니스성과를향상

5. 데이터웨어하우스강화빅데이터와데이터웨어하우스기능을

통합하여운영효율향상

3. 보안/인텔리전스

확장실시간으로위험을낮추고, 부정행위를발견하고, 사이버

보안을모니터링

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국내 산업별 빅데이터 적용 영역

• VoC(Voice of Customer) Analytics

• Real-time Marketing금융

산업군 주요 업무 영역

• VoC Analytics

• Predictive Maintenance and Quality제조 장치

항공, 통신• Context aware Real-time

Marketing

• Network Analytics (Advanced

Analytics Platform)

유통• Actionable Customer Insight

• Merchandise Optimization

공공• VoC Analytics

• Intelligent video analytics

1. 빅데이터탐색

2. 고객에대한

전방위적인시야확보

4. 운영분석

5. 데이터웨어하우스

강화

3. 보안/인텔리전스

확장

5 Use Cases

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PB 전화상담 데이터의 활용 프로세스

PB 전화상담분석통합고객가치/니즈

분석

개인화된상품/서비스

Offer 화면제공

고객반응, Feedback,

고객 Needs 수집

PB 의활동분석및

성과측정

활용전략

수립

신상품기획

마케팅실행

영업활동

서비스활동

채널고급분석

약 1,000 명의 PB

약 76,000 Call/Day

통합고객

관리DB

사례1. VoC Analytics > OO 증권

PB 전화상담(Voice) 데이터 분석을 통한 영업력 강화

VoC 분석을 통한 목표

PB 역량 강화

개인화된 마케팅,

영업력 강화

향상된 고객정보

자산수집

고객

상담내용

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• 실시간 Keyword 를 detecting 하는 Real Time Flow (빨간색 화살표)

• 모든통화내용을 Dictation하는 Batch Flow (파란색 화살표)

• HDFS (Hadoop Distributed File System) : IBM 의 BigInsight 를이용한 Hadoop 분산파일시스템

• NLP : 자연어처리 (Natural Language Processing)

Voice

Recording

Server

Real Time

Keyword Spotting

Batch

STT (전사)

GUI

Real Time NLP

NLP

음성 분석 엔진

1

2

• 실시간동적대응

• 실시간마케팅전략수립

HDFSHDFS

• 고객가치, 니즈분석에기반한상품개발

• 개인화된마케팅전략수립

Real Time

Batch

• ICA 를이용한

Data 추출적재

RDBMS

PB 전화상담(Voice) 데이터 분석 프로세스 체계

사례1. VoC Analytics > OO 증권

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Big Data 기반 실시간 이벤트 마케팅

O 은행

현행 마케팅의 한계점

감

지

판

단

수

행

•과거 고객정보에

기반한 고객 니즈

포착 한계

•사전에 정의된

Offer만 가능하여

고객행동 변화에

대응 한계

•캠페인의

적시성/지속성

미흡

미래 마케팅

고도화 방향성

•개별 고객에 맞춘

Rule 기반 유연한

Offer 실시간 조합

•다양한 채널의 고객행동

시점의 이벤트 기반

실시간 니즈 발굴

•자동화 기반

즉각적/지속적 캠페인

실행

영업점 판매직원을 위한 실시간 최적 상품 추천

OO 은행

‘感感感感과 개인기’

최적화 오퍼선정을 위한 지

점 직원의 판단

기준은 2

‘실시간 최적화 상품추천’

실시간 최적화 상품추천

시스템의 필요 기능은 2

전행관점의우선순위를온

라인마케팅담당자가설정

오퍼전달제한룰설정

(오퍼노출횟수, 고객군별부

적격오퍼등)

고객반응성향을학습하여

시스템이자동적으로 우선

순위도출

은행 정책상

우선 순위

Fatigue 방지

최근의 경험

사례2. Real Time Marketing > 은행사례

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사례3. Predictive Maintenance > OO 자동차

차량 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 구축

자동차내 R&D, 품질, 서비스와 같은 유관 조직의 차량 빅 데이터를 기반으로 기존 업무를 개선하고

새로운 고객 서비스를 제공을 위한 기반 마련 필요

고객 Needs

- IBM 동종업계 사례를 기반으로 빅 데이터 플랫폼 제안 예정

- 2차 차량분석 프로젝트에 GBS와 함께 제안 중

- 2차 차량분석 프로젝트 후 플랫폼 및 솔루션 선정은 별도 추진 예정

IBM 전략

적용 시나리오 #1 : Predictive Maintenance

BMW 사례 활용 - BMW는 생산, AS, 품질 보증 전 영역

에 IBM 솔루션을 활용하여 Predictive Maintenance를

적용

적용 시나리오 #2 : VoC Analytics

NHTSA (National Highway Traffic Safety

Administration : 미국 고속도로 교통 안전국)

데이터를 분석하여, 보다 조기에 자동차 문제 및 결함을

발견하여 사전 조치 및 리콜을 수행하고, 궁극적으로 품

질 향상에 기여

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시작점

Big Data

Seminar

�빅데이터 솔루션 및

활용방안 세미나

(1일)

Big Data

Pilot

�비즈니스 활용 방안

도출 Pilot 시스템

구축 (1-3개월)

Big Data

Scenario

Workshop

�비즈니스 활용 방안

도출 워크샵(2주)

고객협업방안

1

2

3

4

5

현업과 함께 적용 방법에 대한 협의가 이루어져야 하며, IBM은 Workshop, Pilot 등을 통해 고객과협업하여 구체적인 방안 제시 가능

접근 방법 제안

빅 데이터 구축 사례 연구

측정 가능한 비즈니스 시나리오

통찰력 가시화 (Pilot)

전사적 빅 데이터 스폰서십

분석 역량 강화

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