실제 세계에서 빅 데이터의 응용 – 완전한 가이드

빅 데이터는 어디에나 있습니다. 거의 모든 산업에 침투했으며 실제로 데이터 과학 응용 프로그램을 가능하게 하는 구성 요소입니다. AI, ML, 딥 러닝 - 모두 빅 데이터가 필요합니다. 전 세계적으로 개인과 조직이 계속해서 대규모 데이터를 생성함에 따라 빅 데이터는 일상 생활에서 더욱 중요해지고 있습니다. 온라인 쇼핑에서 우리가 온라인으로 보는 쇼에 이르기까지 빅 데이터는 우리 주변의 모든 것에 영향을 미칩니다. 비즈니스 운영, 마케팅 전략, 제품 캠페인 등을 더 나은 방향으로 변화시켰습니다.

빅 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

기업은 비즈니스 프로세스 최적화, 운영 개선, 고객 서비스 향상, 개인화되고 미래 지향적인 마케팅 캠페인 생성 또는 궁극적으로 수익 및 수익 증대를 위한 기타 조치를 취하는 등 다양한 이유로 빅 데이터에 의존합니다. 빅 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 잠재적으로 경쟁 우위를 누릴 수 있습니다. 기업은 빅 데이터를 활용하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

빅 데이터는 소비자 행동에 관한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 회사는 이 정보를 사용하여 마케팅, 프로모션 및 광고를 최적화하여 고객 참여를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다. 과거 및 실시간 데이터를 처리하고 분석하여 고객의 선호도와 요구 사항을 결정할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 대상 고객에게 신속하게 대응할 수 있습니다.

이 기사에서 우리는 현실 세계에서 빅 데이터의 8가지 적용을 강조했습니다.

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빅 데이터의 실제 적용

빅 데이터의 주요 목표는 방대한 양의 실시간 데이터를 분석하여 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다. 여기에는 웹 서버 로그 추적, 인터넷 클릭스트림 데이터 또는 소셜 미디어 콘텐츠 공간 활용, 고객의 문자 메시지, 휴대전화 통화 세부정보, 이메일 또는 기타 기계 데이터와 같은 활동 보고서 평가가 포함됩니다.

다양한 영역의 기업들이 일상 업무에 빅 데이터를 적용하는 데 투자하기 시작했습니다. 이를 위해 그들은 실행 가능한 비즈니스 결정으로 전환될 수 있는 다양한 숨겨진 패턴, 익숙하지 않은 상관 관계 등을 밝히기 위해 대규모 데이터 세트를 검사하는 앱에 투자하기 시작했습니다.

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오늘날 빅 데이터가 사용되는 다양한 방법은 다음과 같습니다.

• GPS 및 모바일 지도

혼란스러운 종이 로드맵의 시대는 지났습니다. 현재 위성 기반 GPS 기술을 통해 전 세계 모든 위치를 실시간으로 탐색할 수 있습니다. 출발지와 목적지를 입력하면 GPS 지도가 최단 경로, 목적지에 도달하는 대략적인 시간을 제공하고, 음성 안내를 제공하고, 도중에 다양한 정류장을 표시하는 등의 작업을 수행합니다.

빅 데이터 덕분에 개발자는 빅 데이터 덕분에 GPS 추적 및 모바일 매핑을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 다양한 모바일 기반 앱과 스마트폰의 도입으로 통신 그리드가 자유화되면서 사물 인터넷이 더욱 향상되었습니다. 방대한 양의 빅 데이터를 생성하기 때문에 기업은 이 데이터를 활용하여 지도를 더욱 풍부한 데이터로 만들 수 있습니다. 예를 들어 Google 지도는 지속적인 업데이트와 조정으로 인해 지난 몇 년 동안 크게 개선되었습니다.

• 온라인 쇼핑

전자 상거래 플랫폼은 이제 우리가 검색을 시작하는 순간부터 표적 광고에 노출되어 제품 배송에 이르기까지 빅 데이터를 사용합니다. 온라인 쇼핑의 빅 데이터를 통해 기업은 구매자의 선택, 선호도 및 문제점을 이해할 수 있습니다. 이것이 온라인이나 특정 사이트에서 무언가를 검색할 때 여러 온라인 플랫폼에서 타겟 광고를 보게 되는 이유입니다. 이것은 실제 세계에서 광범위한 데이터 적용의 전형적인 예입니다.

구매자의 온라인 프로필은 판매자에게 판매 최적화를 위한 정보의 일부를 제공합니다. 클릭을 추적하고 클릭당 지불 광고 기능을 활성화함으로써 판매자는 자신의 상품에 대해 훨씬 더 나은 구매 프로필을 구축할 수 있습니다.

• 도시계획

정부는 빅 데이터를 사용하여 스마트 도시와 도심을 계획합니다. 빅 데이터를 통해 도시 계획자는 도시 기능에 대한 새로운 이해를 개발할 수 있습니다. 빅 데이터가 도시 계획을 최적화할 수 있는 한 가지 좋은 예는 대중 교통 기능을 변환하는 것입니다.

• 에너지 소비

빅 데이터를 사용하면 효율적인 에너지 소비를 위해 지능형 계량기를 자동화할 수 있습니다. 스마트 미터는 도시 지역에 흩어져 있는 센서에서 데이터를 축적합니다. 그들은 운송 계획자가 사람들을 대하는 것처럼 주어진 시간에 전기 썰물과 흐름이 최대인 곳을 결정합니다. 그 후, 에너지는 최대 전력망을 필요로 하는 장소로 이동하기 위해 전체 그리드에 걸쳐 추가로 재분배됩니다. 스마트 미터는 단기적으로는 값비싼 투자이지만 곧 에너지 유통 부문에 혁명을 일으킬 것입니다. 그들은 주어진 네트워크 전반에 걸쳐 효율적인 분배와 에너지 재분배를 보장하기 위해 자동으로 조정되어야 합니다.

• 마케팅

마케터는 인터넷이 존재하기 전부터 항상 타겟 광고를 잘 활용했습니다. 그때와 지금의 유일한 차이점은 이전에 마케터가 처리할 수 있는 데이터가 최소화되었다는 것입니다. 소비자들은 라디오나 TV 소비량, 이메일 설문조사 응답 등을 바탕으로 소비자가 무엇을 좋아하는지 추측할 수 밖에 없었습니다. 마케팅은 온라인 공간이 진화함에 따라 역동적으로 전환되어 상당한 데이터 의존도를 더욱 부추겼습니다.

오늘날에는 고객이 무엇을 검색하고 클릭하고 선호하는지 나타낼 수 있는 방대한 양의 통찰력 있는 데이터를 구매하거나 수집할 수 있습니다. 클릭 미끼, 노출수 및 기타 여러 최신 알고리즘 측정항목을 통해 다양한 마케팅 캠페인의 효과를 정확하게 측정할 수 있는 성능 관련 데이터의 유입도 있었습니다. 이러한 도구는 단순한 판매 수치보다 훨씬 더 미묘한 차이가 있습니다.

• 범죄 예방 및 예측

경찰서는 고품질의 실시간 분석에 의존하여 범죄 행동을 인식하고 범죄/사고 패턴을 인식하며 특정 영역의 잠재적 위협을 판단하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 인텔리전스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 주거 및 상업 지역을 안전하고 안전하게 만들 수 있습니다.

• 세금 준수

우리는 현재 정보 기술이 지배하는 시대에 살고 있습니다. 여러 금융 및 세무 관리 업무는 빅 데이터 기술을 통해 이루어집니다. 빅 데이터 사용을 통해 세무 부서는 납세자의 데이터와 관련된 정보를 효과적으로 수집하고 이러한 정보를 처리하기 위한 효율적인 관리 단계를 채택하고 완전한 세금 데이터베이스를 구축할 수도 있습니다.

세무 당국은 빅 데이터 앱을 사용하여 서로 다른 출처의 구조화되지 않은 데이터와 구조화된 데이터를 모두 분석하여 의심스러운 행위와 다중 신원을 찾아낼 수 있습니다. 이것은 그들이 세금 사기 사건을 결정하는 데 도움이 됩니다.

지금까지 중소기업의 많은 재무 관리자는 과세 스펙트럼 내에서 빅 데이터 사용에 대해 다소 모호했습니다. 그러나 적절한 교육을 받으면 이 격차를 해소하여 혁신적인 세금 관련 조사의 길을 열 수 있습니다.

• 트래픽 최적화

빅 데이터는 도로 센서, GPS 장치 및 비디오 카메라에서 수집한 실시간 방문자 정보를 집계하는 데 도움이 됩니다. 혼잡한 지역의 기능 방문자 문제는 실시간으로 대중 교통 경로를 조정하여 방지할 수 있습니다.

요즘 선진국들은 빅데이터 기반의 스마트 교통 의사결정 지원 메커니즘을 내놓고 있다. 교통 통제에 빅 데이터를 적용하면 정보 사일로를 깨고 여러 부서와 교통 시스템 간에 정보를 공유하는 데 도움이 됩니다. 이 지능형 교통 솔루션은 AI 센서를 통해 교통과 관련된 모든 유형의 정보를 수집합니다. 이를 통해 실시간 모니터링 및 트래픽 제어가 가능합니다. 또한 실제 데이터 시뮬레이션 및 산술 모델을 기반으로 트래픽 추세를 예측하는 데 도움이 됩니다. 이러한 데이터 기반 교통 시스템은 과학적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 정보를 통해 이 분야의 의사 결정자를 돕는 것을 목표로 합니다.

간단히 말해서

의미 있는 정보로 형성되기 위해서는 빅 데이터가 데이터 통합, 품질 검사, 데이터 거버넌스 등을 거쳐야 합니다. 이러한 단계는 기업이 품질 데이터를 사용하여 일상적인 비즈니스 운영 및 의사 결정을 형성하도록 하는 데 필수적입니다. 빅 데이터가 실생활에 어떻게 적용되는지 이해하면 기업이 데이터 분석 작업을 개선하여 더 많은 성장과 개선을 할 수 있습니다.

빅 데이터 애플리케이션이 더욱 다양해지고 전문화됨에 따라 산업 전반에 걸쳐 모든 규모의 조직이 목표를 달성하기 위해 빅 데이터를 활용하기 시작할 것입니다. 이것은 필연적으로 엄청난 양의 데이터를 다룰 수 있는 숙련된 입찰 데이터 전문가의 필요성을 창출할 것입니다. 이 분야에 관심이 있다면 upGrad의 빅 데이터 과정 고급 인증 프로그램에 등록할 수 있습니다 . 여기에는 업계 관련 주제, 사례 연구, 최고 멘토와의 라이브 세션이 포함되어 학습자에게 포괄적인 기술 향상 경험을 제공합니다.

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