Transcript 빅데이터 비즈니스 모델 전략 세미나

게임에서 공공까지,
국내 실 사례들로 본
빅데이터 융합 분석
㈜위세아이텍
안동혁
목차
1. 헬스케어 사례
2. 게임산업 사례
3. 제조산업 사례
4. 공공정보 개방
5. 캠페인 관리
6. SNS 분석
빅데이터 비즈니스 모델 전략 세미나
1
빅데이터 융합
데이터의 융합
조화로운 융합
플랫폼의 융합
빅데이터 비즈니스 모델 전략 세미나
분석방법의 융합
2
1. 헬스케어 사례
다양한 유형의 데이터 융합을 통해 가치 있는 정보를 사용자에게 제공
심박(HR)
호흡(Resp)
영상(Video)
평 균 온 도 : 29.72 도
최 고 온 도 : 31.03 도
최 저 온 도 : 23.97 도
온 도 분 포 : 23.97 도
음색(Voice)
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2. 게임산업 사례
게임 분석 DW
게임서버A
• 사용자정보
• 케릭터정보
• 결제정보
•
•
•
•
분석 Tool
아이템분석
사용자분석
캐릭터분석
결제분석
게임서버B
ETL
Data
warehouse
Data marts
빌링서버
계정서버
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글로벌 게임 데이터 수집
클라우드로 글로벌 빅데이터 통합
한국
한국
빠르다
매우 빠르다
Cloud
유럽
Data 전송이 느리고
자주 끊긴다
Cloud
홍콩
매우 빠르다
Cloud
미주
빠르다
유럽
미주
유럽
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빠르다
미주
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글로벌 게임사의 빅데이터 융합
글로벌 클라우드로 빅데이터를 수집
로그성 데이터는 하둡으로 정규데이터는 RDB와 인메모리 활용
지역별
게임 서비스
데이터
Global Public Cloud
Public Cloud BI
SaaS BI
In-Memory
Mart
OLAP
Cube
Cloud Storage
정형데이터
Log
RDB
HDFS
EIS
DW
Hive
DW
Cube
Social Analytics
SNS
Mart
HDFS : Hadoop Distributed File System
SaaS : Software as a Service
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융합 플랫폼의 장점
패키지 구매 방식 대비 훨씬
저렴한 비용
특정 제품에 종속적이지
않은 구조
구축 부담 없이 SNS 데이터를
분석
서버 구매 방식 대비 훨씬 유연한 확장
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3. 제조산업 사례
대용량 데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 RDB 기반의 BI를 구성
글로벌 클라우드를 적용하고 테스트함
Global Public Cloud 1
Global Public Cloud 2
로그생성과 저장
ODS
DW
Mart
Mart
기업 시스템
매출, 서비스
메타데이터
OLAP
Reporting
ODS : Operational Data Store
DW : Data Warehouse
OLAP : On-Line Analytical Processing
Business Intelligence
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빅데이터 아키텍처 개선
전통적 BI 구조의 보완 및 개선
클라우드 환경에서 아키텍처 변경
Global Public Cloud 통합
Hadoop 도입
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전통적
BI구조 유지
인메모리
적용
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글로벌 퍼블릭 클라우드 활용
데이터
보관
보안
확장
변화 대처
데이터 저장 뿐만 아니라 2중 백업을 지원
퍼블릭 클라우드에서 이미 보안은 검증됨
데이터가 빠르게 증가하고 증가세를 산정하기 어려운 곳에서는 확장이
가능한 퍼블릭 클라우드가 유리
클라우드에서는 아키텍처 변경도 유연
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4. 공공정보 개방
서울시 공공 DB 활용을 위한 데이터 관리 인프라 구축
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서울시청 사례
공공데이터의 적극적 활용을 목표로 현재 20종에서 2014년까지 150종을 개방
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공공정보 개방 구조
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5. 캠페인 관리
규모증가
최적화
대상 고객, 캠페인 프로그램, 대고객 채널의 증가
이들의 조합으로 발생하는 캠페인 데이터 증폭
반응과 ROI 예측에 따른 캠페인 최적화 요구
더 복잡해지고 늘어난 캠페인 성과분석 데이터
Campaign
Mart
운영계
오퍼관리
승인결재관리
정산관리
영업
시스템
연계
Campaign
Management System
채널연계
(Web
Service)
오퍼 실행
채널
캠페인
고객 Mart
정보계(DW)
캠페인
성과분석 Mart
대고객
캠페인
메시지 전달
채널
반응 수집
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캠페인성과 분석
Hadoop
고객 반응
모니터링
데이터저장
Data Mart
HDFS
Hive
Map/Reduce
Sqoop
성과분석 Mart
캠페인 성과
HQL
SQL
RDBMS
Dashboard
OLAP
성과분석
Cube
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Reporting
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캠페인성과 분석
캠페인 반응 또는 운영
모니터링 로그와 같은 단순하면서도 대용량인
데이터는 Hadoop 활용
성능을 위해서 Appliance,
요약성이고 마스터데이터와 결합도가
In-Memory 적용
높은 데이터는 기존 RDB 방식 활용
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원투원 마케팅 실현
캠페인 반응 성과와 선호 관련 빅데이터를 분석
고객별로 선호하고 성과가 높은 상품을 매칭
원투원 채널 매칭
예상 고객의 과거 데이터를 근거로 예상 반응과 성과를 예측
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6. SNS 분석
SNS 비정형 데이터와 고객 정보가 융합된 빅데이터 분석
소셜 미디어 분석
비정형 데이터
SNS
Twitter
Facebook
…
작성글
API
정형 데이터
SNS 채널 캠페인
키워드 분석
SNS 고객
프로파일링
SNS
분석
데이터
최적
대상고객 선정
마케팅 메시지
캠페인 실행
Id, Name, follow수,
좋아요.카운트, …
기업보유 데이터
회원, 실적, 상품, 캠페인
※ 출처 : 김종현, “빅데이터 분석 기반의 SNS 고객선정
프로파일링 모델에 대한 실증적 연구”, 2012
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Cloud 환경의 SNS 분석
미디어 홍보 시 얼마나 반응이 있는지를 SNS 데이터로 추정
클라우드 서비스에서 필요 항목만 입력
주제, 키워드, 수집기간
Cloud BI - Social Analytics
Service
SNS 데이터 수집
SNS 데이터 분석
SNS 분석 정보
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굳이 외부 데이터를 수집,
저장할 필요 없이 분석결
과만 수신
데이터 수신
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SNS 채널 캠페인
SNS고객은 1차적으로 기업의 회원 내지 직접적인 고객이 아니라 특정 관심 사항에
따른 그룹 멤버들
비회원이라도 우리의 회원과 소셜 네트워크로 연결되어 있다면 마케팅 메시지를
타겟 고객에게 전달할 수 있음
SNS 채널
캠페인
캠페인 대상자에게
SNS 캠페인 메시지를 전달
캠페인 대상자
빅데이터 비즈니스 모델 전략 세미나
비대상자
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