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오늘은 빅데이터를 이용한 대표적인 성공 사례에 대하여 포스팅 하겠습니다.

 

1.. 버락  오바마 미국 대통령 선거 전략

오바마

버락 오바마 대통령은 선거기간에 IT전문가들을 고용 하여 SNS를 통해 선거전략을 펼쳤습니다.  집단중 부동층을 파악, 누구에게 투표할지 뜻을 정하지 못한 사람에게 개인별로  맞춤형 선거 캠페인을 전개했습니다. 심지어는 부부 각각에게조차 다른 공약이 갔다고 합니다. 이를 마이크로 타겟팅 전략이라고 합니다.

 

2.아마존·구글·페이스북 광고 시스템

이 또한 유명한 빅데이터 사례라고 보실 수 있습니다. 고객의 성향과 검색패턴, 구매패턴을 분석해 고객의 취향에 맞는 광고를 띄어 주는 시스템 입니다. 구글의 경우에는 자동차 라고 검색을 많이 하는 사람에게는 자동차 광고가 띄어지게 됩니다.

 

3. 구글의 독감 트렌드

2012년 12월 미국에서 독감으로 인한 사망자가 이미 100명을 넘어서자 일부 지역에서 공중보건 비상사태를 선포했습니다.. 미 질병통제예방센터(CDC)에 따르면 122개 도시의 사망자를 조사한 결과, 전체 사망자 중 7.3%가 감기나 폐렴으로 숨진 것으로 파악 됐습니다. 이는 질병의 '유행 단계' 진입 기준인 7.2%를 웃도는 수치로,  공식적으로 독감 유행단계에 접어들었음을 의미합니다.

그런데 CDC가 발표하는 독감 관련 보고서보다 더 앞서 구글에서 독감 바이러스 확산을 예측하였습니다. 구글이 2008년 11월부터 선보인 '독감 트렌드' 서비스는 전 세계 각지에서 '독감증세', '독감치료' 등 독감과 관련된 검색어의 입력 빈도를 지역별로 파악해 독감 유행 수준을 ‘매우 낮음’부터 ‘매우 높음’까지 5개 등급으로 구분해 표시합니다. 이를 이용해 미국CDC보다 1주에서 2주정도 확산경로를 더 빠르게 예측 하는 성과를 거뒀으며, 현재에도 미국 CDC의 독감 감시 리포터와 거의 일치하고 있다고 합니다.

 

4.뉴욕주 시라큐스시,데이터 분석을 기반으로 스마터 시티 추진

뉴욕주 시라큐스시는 버려진 가옥을 줄이고 낙후된 지역을 활성화시키기 위해 원인을 분석한 결과, 택지가 좁은 주거지역일수록 황폐화되고 유기될 가능성 증가하고 지역 황폐화에 교육 및 직업훈련 부족이 직접적으로 영향을 끼치고  여성보다 남성이 직업을 잃었을 경우에 주택을 버리는 확률이 높음을 발견하여 택지구성을 바꾸고 남성이 직장을 가질 수 있도록 직업교육 및 프로그램을 제공하는 정책을 수립하였습니다.

 

5.월마트, 데이터 분석을 통한 투자수익 증대

미국 슈퍼마켓 매장의 평균 재고량은 7.9%이며 물량확보의 경쟁률이 심할 경우 13.4%의 재고가 발생한다고 합니다. 상위 25개 품목의 재고량에 따라 점포당 20만 달러의 손실이 발생하는 것으로 조사되었습니다.

월마트랩을 이용한 소비자 소비 패턴 조사를 통해 점포 운영에 반영하였고, 시시각각 변화하는 소비자의 패턴을 분석하여 적재적소에 필요한 물품을 빠르게 제공함으로써 불필요한 재고 낭비 방지와 포당 고객 만족도 향상으로 이어져 기업 발전에 선순환적인 순기능을 제공했습니다.

 

6. 보스턴 테러범, 빅데이터를 이용해 검거

미국 FBI는 지난 2013년 보스턴 마라톤 행사장 근처 이동통신기지국 로그기록과 주변 사무실, 주유소, 아웃렛 등의 감시카메라(CCTV), 청중의 휴대폰 카메라 등에서 수집한 10테라바이트 데이터를 분석해 용의자를 찾아냈습니다.

 

7. 통화 로그 분석을 통한 서울시 심야버스

서울심야버스

우리나라 공공기관에서 빅데이터로 성공한 대표적인 사례는 서울시 심야 버스입니다. 서울시 심야버스는 서울시와 KT가 손을 잡고 진행한 프로젝트로, KT의 고객 통화 로그 분석을 통해 심야 시간대 최적의 노선을 짜게 됩니다.

시간대별로 통화로그가 많이 남겨진 지역(인구가 많이 밀도 되있는 지역)을 위주로 노선을 짜고, 유동인구의 방향을 추적해서 최대한 많은 사람이 이용할 수 있도록 최적의 노선을 찾게 됩니다. 서울시 심야버스는 국내 빅데이터의 대표적인 성공 사례로 불리우고 있습니다.

이 외에도 많은 빅데이터 사례가 있습니다만, 가장 유명하고 대표적인 성공사례만 가지고 왔습니다. 도움이 되셨길 바랍니다.

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