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분야별 빅데이터 활용 방법
앞에서 빅데이터를 활용하는 몇몇 기업의 사례를 봤는데, 앞으로는 사회 전반에서 빅데이터의 활용이 더욱 늘어날 것이다.
각 분야별로 빅데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보자.
의료
의료 정보(R&D, 치료, 진료비)와 환자의 일반 정보(생활 습관, 기호품 등)를 통해 신약을 개발하거나, 질병을 조기 진단한다.
개인의 게놈(Genome) 데이터를 분석하여 개인별 맞춤 약품을 개발하고 처방한다.
유통, 마케팅
소비자의 과거 구매 이력, SNS 메시지, 현재 위치 등의 정보를 통해 최적 상품 및 구매 조건을 실시간으로 제시한다.
또는 광고, 이벤트 등의 마케팅 활동에 대한 소비자 반응을 실시간으로 평가하여 대응한다.
제품 A/S, 품질 개선
제품에 부착된 원격 센서로 제품 상태를 모니터링하여 원격 수리를 하거나, 또는 담당자를 파견하여 수리 조치한다.
제품 사용 패턴, 고장 이력 등의 정보를 차기 제품 개발에 반영한다.
인프라 : 교통, 전력
스마트폰, 차량 내비게이션 위치 등을 활용하여 실시간 최적 경로를 제시한다.
과거의 기후/날씨 정보, 전력 사용 패턴 등의 정보를 활용하여 실시간 전력 요금을 설계하고, 발전 설비 건설 계획을 수립한다.
빅데이터 활용 사례
구글, 독감 증상 예보
홈페이지에서 독감 증상이 있는 사람들이 늘어나면, 기침, 발열, 몸살, 감기약 등 관련 어휘를 검색하는 빈도가 늘어난다는 사실이 발견되었다.
이를 통해 시간별, 지역별 독감 관련 검색어 빈도를 지도에 표시함으로써 독감을 예보할 수 있다.
이 방식으로 구글은 2009년 2월 ‘구글 독감 동향(Google Flu Trends)’이라는 독감 확산 조기 경보 체계를 미국 보건 당국보다 앞서 마련하였다.
실제로 미국 질병 통제 예방 센터의 데이터와 비교해본 결과, 검색 빈도 및 실제 독감 증세를 보인 환자 숫자 사이에 매우 밀접한 상관관계가 있음이 확인되었다.
이는 빅데이터를 통해 실시간으로 사용자 의도를 분석할 수 있으며, 그로부터 더 빠르고 정확한 통계를 확보할 수 있음을 잘 보여준다.
오바마를 승리로 이끈 ‘빅데이터 선거’
오바마 캠프는 유권자 성향 분석을 출마 2년 전부터 준비하였다.
오바마 캠프에서는 빅데이터를 통해 설득 가능한 사람이 누구인지 분석하고, 그 사람이 어느 골목의 누구인지까지 알아내어 선거에 활용하였다.
이처럼 미국 대선 후보들은 정치 헌금 기부 명단, 소유 차량, 구독 신문, 선호 브랜드, 각종 면허, 신용카드 정보, 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등 다양한 빅데이터의 분석을 통해 유권자 개개인의 성향을 파악해 개인별 맞춤형 선거 운동을 전개했다.
일례로 빅데이터 분석 결과, 할리우드에서 정치 헌금 디너 파티에 참가해 돈을 지불할 가능성이 가장 높은 그룹이 40대 여성이라는 결론을 내리고, 이들에게 가장 어필할 수 있는 배우가 조지 클루니라는 분석 결과를 바탕으로 조지 클루니를 파티에 초대했다.
또한 모의 선거를 실시하고 결과에 근거해 선거 경합 지역에 오바마 지지자를 대상으로 SNS를 통한 맞춤형 메시지를 보내 지지를 호소했다.
이와 같은 ‘빅데이터 선거’의 결과로 오바마가 대통령으로 당선될 수 있었다.
서울시의 심야버스 노선
새롭게 추가된 7개 노선은 최신 빅데이터를 활용해 실수요를 예측하고, 도심 강남을 중심으로 시내를 가로지르는 방사 형태의 네트워크를 구축해 지역별 균형을 맞춘 것이 특징이다.
빅데이터로는 올해 3월 1달간 매일 자정부터 05시까지 이용된 이동 통신사 KT의 통화량 데이터 30억 건이 활용되었다.
빅데이터를 분석한 결과, 심야 시간대 강남, 홍대, 동대문, 신림, 종로 등에 유동 인구가 집중된 것으로 나타나, 시가 애초 계획했던 6개 노선의 일부 운행 구간을 그에 맞추어 조정했다고 한다.
구글, 경기 동향 지수 개발
구글은 온라인 쇼핑 데이터를 기반으로 물가 상승률을 독자적으로 측정할 수 있는 ‘구글 물가 지수(Google Price Index)’를 개발하여 실시간으로 경제 관련 통계를 집계하고 있다.
그러나 온라인과 오프라인의 거래 품목 차이 때문에 ‘구글 물가 지수’로 정부가 내놓는 지수를 당장 대체하기에는 부적절하다.
예를 들어 구글은 카메라나 시계 거래에 대해서는 정부보다 더 많은 데이터를 확보할 수 있지만, 인터넷상에서 거의 일어나지 않는 자동차 거래에 대해서는 그렇지 못하기 때문이다.
하지만 갈수록 인터넷을 통해 처리되는 일의 범위가 확대되면서 ‘구글 지수’의 활용 가능성은 점점 커지고 있다.
가령 ‘실업 급여’ 같은 검색어를 입력하는 누리꾼 수를 파악하면 실업률 관련 동향을 빠르게 파악할 수 있다는 얘기다.3)
이상 금융거래 탐지 시스템
이상 금융거래 탐지 시스템(Fraud Detection)은 금융거래 이용자의 전자 금융거래 정보를 분석하여 이상 유무를 분석하고, 이상이 있을 시에는 계정을 차단하는 시스템이다.
도이치 은행(Deutsche Bank), 아메리카 은행(Bank of America), 체이스 은행(Chase Bank) 등의 은행들은 신용카드의 과거 트랜잭션4) 데이터들을 바탕으로 금융사기 감지 및 방지, 신용 위험 감소를 위한 신용 등급 설정 및 분석 모델을 구축하였다.
모든 트랜잭션이 이 모델을 거치는데, 이러한 모델의 구축은 빅데이터 시스템의 도움 없이는 불가능하다.
트루리아, 부동산 가격 및 예측 사이트
트루리아(Trulia)는 미국 부동산 기업으로 현재 Google Maps API를 사용하여 각 지역의 부동산 판매가/임대가, 거주 주민의 개인 자산, 이전 범죄 발생 건수, 학교 수, 도로 교통 상황, 식당, 은행, 주유소, 마트 등의 위치 정보, 지역 날씨 및 지형 정보 등 다양한 거주 관련 관심 정보를 제공하여 매달 약 3천만 명의 웹 사용자와 1천만 명의 모바일 앱 사용자들을 보유하고 있다.