IT 산업 : 유통, 서비스 분야 기업 빅데이터 (Big data) 분석 성공 사례 - 2

앞서 포스팅에서 유통 서비스 분야에서 빅데이터 분석의 성공 사례에 대해 알아보았다.

서비스 분야로는 자동차 렌트 서비스 회사인 허츠(Hertz) 와 유통분야에서 아마존의 구매 예측 시스템이 그 사례였다. http://happybrida.tistory.com/6

 

유통, 서비스 분야의 기업 빅데이터 분석 성공사례에 대해 추가로 알아 보고자 한다.

 

다음사례는 바로 구글(google)이다.

구글(google)은 유행 독감을 미리 예측한 사례가 있다.

 

. 구글(google) 의 독감 발생 예측 시스템 구축 성공 사례

 

2012년에 미국에서는 독감이 심각하게 유행하게 되었고, 이로 인한 사망자의 수가 100명을 넘어 섰다.

미 질병통제예방센터(CDC)에 따르면 122개 도시의 사망자를 조사한 결과, 전체 사망자 중 7.3%가 감기나 폐렴으로 숨진 것으로 파악되었다.

질병통제예방센터(CDC)에서 독감을 유행을 발표 하기 훨씬 전부터 구글에서는 독감 바이러스가 확산 될 것이라는 것을 예측하였다.

구글이 선보인 ‘독감 트렌드’ 서비스는 전 세계에서 구글 엔진에 입력되는 독감 관련 Keyword의 빈도를 파악하여 독감에 대한 유행 수준을 빠르게 예측 할 수 있었다.

독감의 유행 수준을 ‘매우 낮음’부터 ‘매우 높음’까지 5개 등급으로 나누어 구분하였고, 이를 이용해 미국CDC보다 1주에서 2주정도 확산경로를 더 빠르게 예측 할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 이는 시민들이 미리 예측 정보를 접하고 대비 하게 함으로 써, 일상생활의 편의와 보다 높은 삶의 질을 제공하는 서비스를 마련한 것이라고 볼 수 있다.

 

그 다음은 월마트에 대한 사례이다.

월마트, 빅데이터 분석을 통한 재고관리 시스템 성공 사례

 

슈퍼마켓과 마트에서 무엇보다 중요한 것은 재고량이다. 재고량이 늘어나면 마트의 수익을 기대 할 수가 없고, 재고량이 줄어 들고 빠르게 순환 될 수 있는 마케팅 전략이 필수적으로 동반되어야, 매출이 늘어난다.

미국 슈퍼마켓 매장의 평균 재고량은 7.9%이며 물량확보의 경쟁률이 심할 경우 13.4%의 재고가 발생한다고 한다.

상위 25개 품목의 재고량에 따라 점포당 20만 달러의 손실이 발생하는 것으로 조사되었다.

이러한 이슈를 해결 하기 위해 월마트는 소비자의 데이터를 분석하기 시작 했다.

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 제공하였다.

이렇듯 유통/서비스 분야에서의 빅데이터 분석은 실시간적 혹은 즉각적인 대응을 통해 고객 만족도를 높이고, 그로인한 수익을 기대할 수 있기 때문에 빅데이터 분석의 중요도가 굉장히 높은 분야라고 할 수 있다.

 

 

다음 포스팅에서는 금융권에서의 빅데이터 분석 사례에 대해 알아보고자 한다.

금융권 빅데이터(Bigdata) 분석 성공 사례  http://happybrida.tistory.com/8