2017.02.21 7th Business Impact & Big Data 2017

7th Business Impact & Big Data 2017 컨퍼런스

일시: 2017.02.21(화) 

장소: 백범김구기념관, 컨벤션홀

ebay

• 데이터를 통한 가치 창출: Integrated data layer > Standard BI report > Product experience optimization > Biz unit optimization* > Data is part of product* > Data product > Data ecosystem (이 중 *에 대해서만 언급)

• 1) Biz unit optimization: event planning (모든 나라에서 같은 프로세스, 시즌, 기존 히스토리 데이터 분석. 예: 할로윈에도 의류는 할로윈 전 어느 타이밍에 구매/검색이 집중되는지, 다른 상품은 언제 집중되는지 추이 분석 가능)

• 2) Data is part of product: Seller side) 적정 재고를 적정 가격에 (호원M 언급하셨던 Seller Hub 관련), 실시간 인기 상품, 개인화 / Buyer side) 관심 가질 프로모션, 인기 상품

• 개인화 score = f(남성 운동화 카테고리에서의 활동) + f(이베이 내에서 관심 보인 내용) + f(구매할만한 가격 범위) + f(브랜드 선호도)...

• Ebay DataLabs: What’s it worth로 아이템별 중고 아이템 올리기 전 시세 확인 가능

프로그

• Data science는 Descriptive analytics > Predictive analytics > Adaptive experience > Intelligent Systems(AI) 로 나아가는 방향

• 한국 retailer와도 AI 활용 협업 최근에 하였으나 자세한 건 밝힐 수 없음 (...)

현대중공업

• 용접 빅데이터 활용 효율 개선

• 노조에서는 감시로 생각하나 용접기 노후, 고장 개선 등을 통해 생산성/효율성 많이 개선되었음

신한은행

• 고객 니즈 파악 빅데이터 활용 사례: 외부채널 통한 VoC 수집 확대, 민원 대응 및 고객 관계 강화 / 콜센터 인입 내용 텍스트로 분석 (현재 인식률 87% 수준, 전환 시간 10분 소요, 단축 노력 중) / War room (아직 오픈X)

• 내/외부 데이터 활용 적용 방법 (4페이지 참고)

태블로

• Visualization 관련 내용

던험비

• 접점 별 데이터 수집/활용 (10페이지 참고)

• 1명의 loyal = 12명의 new 고객. 고객 어떤 측면에서 분석해야 할 지 (13페이지 참고)

HPE

• 빅데이터 활용 수익 창출

• (데이터 관련 트렌드 + 영업 느낌이라 딱히 적을 게..)

이디엄

• 데이터 활용 보안 관련 이상 징후 감지 (금융 등)

파수닷컴

• “구글 맵이 공짜라고 생각하지만, 사실 우리는 우리의 위치 정보를 지불하는 것” < 우리가 정보 수집하기 위해 깊게 고민해야 할 부분..

• 비식별 데이터 활용 해외 가이드라인

EU: 암호화, 가명화, 익명화 등 다양한 기법으로 비식별 데이터 활용

UK: 데이터 level 별 access 권한 명확

JP: 쓸 수 있는 데이터 명확히 define (예: 질병/범죄 등 치명적인 데이터 opt-out 방식)

CN: 상황별 재식별 위험도 threshold 제공

> 비식별 가명화 일관성 있어 결합 가능. 결합 통해 새로운 dataset 생성.

> 데이터에 잡음 줘서 하나 하나는 구분 못하지만 통계적 수치 유효하게 활용 가능

> 데이터를 grouping 해 privacy 이슈 낮추는 방법도 있음 (우리나라는 익명화 국한)

• 국내 가이드라인 따른 비식별 데이터 5가지 활용 가능

1) 기업 내부 활용

2) 데이터 판매

3) 전문기관에 의한 데이터 병합

4) 지주사 데이터 병합/활용

5) data brokerage (식별 A+B => 비식별화, 현재 아직 불가능)

• 예시: A 금융사 비식별조치, 적정성 평가 후 남은 8~90% 데이터, B 통신사 비식별조치, 적정성 평가 후 남은 8~90% 데이터 전문 기관 통해 merge.

에어비앤비

• 오픈소스 활용 에어비앤비 툴 소개 4가지 (pdf 참고)

• 활용 사례:

• 1) 에어비앤비 호스트들이 중간에 날짜가 뜰 수록 예약 거절하는 것을 보고 데이터를 분석, 검색 모델에 반영하여 최종 예약률 4% 상승

• 2) 수요 예측에 따른 optimal price 알려줌

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• 빅데이터 HR 활용

강의자료: http://www.itworld.co.kr/techlibrary/103530