4차 산업혁명을 주도하는 핵심기술 중 하나인 '빅데이터'가 일상으로 스며들고 있습니다. 불과 몇 해 전까지만 해도 빅데이터는 구글, 메타(구 페이스북), 아마존 등 소수 빅테크나 대기업들의 영역이었습니다. 하지만 최근에는 거대 기업뿐만 아니라 정부 기관이나 골목상권을 이끄는 소규모 사업자와 1인 셀러들까지도 빅데이터를 통한 비즈니스 혁신을 이끌어내고 있습니다. 코로나19 사태 이후 비대면 활성화로 데이터가 급증하고 이를 바탕으로 한 인공지능의 활용이 빠르게 대중화되면서 빅데이터를 활용할 수 있는 환경이 조성된 덕분입니다.

과거에는 빅데이터를 활용하려면 값비싼 하드웨어와 소프트웨어를 구매하고 데이터 전문가를 고용한 뒤 분석에 엄청나게 많은 시간을 쏟아야 했지만, 지금은 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스 소프트웨어(OSS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등의 발전과 더불어 대기업들이 동네 상권의 빅데이터를 무료로 제공해주고 있기 때문입니다.

예를 들면, KT는 ‘잘나가게’를 통해 자영업자들에게 유동 인구 및 배달 분석 서비스를 제공함으로써 어디서 배달을 많이 시키는지, 어느 시간대에 배달이 많은지, 배달을 많이 하는 연령과 성별은 어떠한지를 분석해 장사 전략을 짤 수 있게 돕습니다.

한편, BC카드는 2019년부터 소상공인에게 약 300종의 데이터를 융합·분석해 구매자의 연령·성별·소비, 지역별 매출 추이 등 기본 분석 데이터와 시간대별 소비 패턴 등 응용 분석 데이터를 제공하고 있습니다.

한국신용데이터(KCD)는 전국 90만 자영업자의 사업 데이터를 관리하면서 현금흐름, 매출 데이터, 단골 현황, 세금 등을 한눈에 알기 쉽게 분석해주는 ‘캐시노트’를 운영하고 있습니다.

이번 베네핏 레터에서는 성공을 위한 필요조건인 '빅데이터'가 다양한 분야에서 문제를 해결해주는 사례를 알아보겠습니다.

서비스 불만 50% 이상 감소, 고객 응대 시간 단축!

마켓컬리는 2015년 사업 초기부터 빅데이터 분석 역량을 꾸준하게 고도화한 결과 지난 7년간 신선식품 폐기율을 1% 미만으로 유지해왔다고 밝혔습니다.

일반적으로 대형마트의 평균 폐기율은 3% 내외, 슈퍼는 7~8%에 달하는 것에 비하면 마켓컬리는 효율적인 물류 시스템 관리에 성공했다고 할 수 있습니다. 더욱이 마켓컬리의 일평균 주문 건수는 지난해 상반기 대비 50% 이상 늘었고, 김포 물류센터 오픈, 지방 권역 샛별배송 진출 등으로 주문 규모, 고객 유형, 상품 종류 또한 더욱 다양해 관리 난이도가 크게 높아진 상황에서 이뤄낸 성과라 더 의미가 있습니다.

(출처 : 중앙일보) 

일등 공신은 데멍이, 데이터 물어다 주는 멍멍이!

마켓컬리가 효율적으로 폐기율을 관리할 수 있는 것은 자체 개발한 데이터 수집·분석 시스템 ‘데이터 물어다 주는 멍멍이(이하 데멍이)’를 통해 고객 주문을 정교하게 예측하기 때문입니다.

데멍이의 머신러닝을 통해 고객의 구매 데이터를 분석하고 향후 발생할 수요 및 주문을 예측하여 상품을 발주합니다. 정교한 예측을 위해 일간, 주간, 월간 단위로 상품의 단위 및 연령별 수요, 날씨, 시기별 이슈, 고객 반응률, 프로모션 등 여러 요소를 고려하여 주문량을 예측합니다. 또한 재고 정보를 실시간으로 트래킹하며 상품 프로모션을 제안하기도 합니다.

#맞춤형도로개선  #사고예방  #인명피해감소

빅데이터로 위험도로 개선, 교통사고 사망자 76% 감소!

교통사고분석시스템(TAAS)의 빅데이터를 활용, 사고 잦은 도로 개선

도로교통공단이 '교통사고 잦은 곳 개선사업'을 추진해온 결과 교통사고 사망자 수와 사고건 수가 감소된 것으로 나타났습니다. 도로교통공단이 교통사고가 잦은 전국 국도 및 시·군도 277개소의 도로를 개선하기 전 3년과 개선 후 1년간의 교통사고를 분석한 결과, 사망자 수는 약 75.6%, 사고 건수는 약 33.2%가 감소한 것으로 나타났습니다.

'교통사고 잦은 곳 개선사업'은 인명피해 등 교통사고 심각도가 높은 곳을 선정, 사고요인 분석을 통해 맞춤형 도로 환경 개선을 추진하는 사업입니다. 교통사고분석시스템(TAAS)의 사고 통계 및 빅데이터를 활용해 매년 전국 400개 지점, 16개 구간 중 우선순위를 판단하고, 문제점 분석과 맞춤형 개선 대책을 수립해왔습니다.

(출처 : 서울신문)

위험도로 개선으로 사고 건수 줄인 사례

빅데이터와 AI가 농민들 출하 걱정을 해결해요

빅데이터 기반 출하 서비스 '출하반장'이 농가소득 올려줘요!

한국농수산물식품유통공사(이하aT)는 연간 수천만 건에 이르는 도매가격 정보와 민간 스타트업 기업인 (주)센디의 실시간 물류 데이터를 융합해 '출하반장'을 개발했습니다. 출하반장은 AI 빅데이터 기반 농산물 출하 원스톱 웹서비스로, 전국 32개·공영도매시장 82개 경매장의 유통비용을 데이터 기반으로 산출해 출하처별 예상 수취가격을 비교·제공합니다.

(출처 : 서울시 농업기술센터)

견적 비교부터 결제까지 조회 3번으로 편의성과 만족도 향상!

aT는 개발 초기 단계부터 현장에서 농산물 출하 시 생산자와 유통인이 겪는 애로사항을 청취해 문제점을 해결하는 데 초점을 맞추었습니다. 이를 통해 회원가입 후 3번의 조회만으로 견적 비교와 운송예약, 결제가 가능하도록 기능을 구현하여 서비스 이용의 편의성과 만족도를 높인 것입니다.

개발과정에 참여한 관계자는 “흔히 농사보다 더 힘든 것이 판매라고들 하는데, 출하반장이 그런 걱정을 덜 수 있게 해줘 기쁘다.”라고 말했습니다.

#금융데이터댐사업  #사업수익모델  #미래먹거리

보험회사가 보험 말고 데이터도 팔아서 수익낸다

국내 보험사 최초로 빅데이터 판매 계약 체결

전 세계가 데이터 시장 선점을 놓고 치열한 경쟁을 펼치고 있는 가운데 KB손해보험이 국내 보험사 최초로 빅데이터 판매 계약을 체결해 주목을 받고 있습니다. 본업 외에 새로운 '사업 수익 모델'을 만들었다는 점에서 의미가 있습니다.

KB손해보험과 계약을 체결한 한국웰케어산업협회(이하 웰케어)는 KB손해보험의 보험 데이터와 의료 데이터를 결합해 MZ세대를 위한 대사증후군 관련 미니보험 상품을 기획할 예정입니다. 이 과정에서 KB손해보험은 비식별 데이터 제공과 필요한 자문을 합니다.

(출처 : KB 손해보험)

보험회사, 보험 외에 빅데이터 판매와 금융 데이터 댐 사업을 위한 준비 끝!

포화된 보험시장에 미래 먹거리 선점을 위한 데이터사업