Big Data Solution Forum / ㈜와이즈넛 강용성 상무

1. 빅 데이터 시대, 성공 Biz를 위한 실효적 대안 Big Data Solution Forum / ㈜와이즈넛 강용성 상무

2. Content Understanding Big Data Big Data Analytics ? 세계적 기업 현황 성공 Biz를 위한 실효적 대안

4. 1.1 Big Data 배경 데이터의폭발적인 증가는 산업전분야에 걸쳐 새로운 경영전략의 수립을 필요하게 하고 있습니다. 이런 데이터를 기반으로 현재에 대한 인사이트와 미래에 대한 예측을 경영에 반영하고자 하는 시도가 생기고 있습니다. BIG DATA • User GeneratedContent Social Network Petabytes • Mobile Web • Sentiment • User Click Stream • External • Demographics A/B testing Dynamic pricing Affiliate Networks Search marketing Behavioral Targeting Dynamic Funnels WEB Web logs Offer history Terabytes • Business Data Feeds • HD Video • Speech to Text • Product/Service Logs • SMS / MMS CRM Segmentation Offer details Customer Touches Support Contacts Gigabytes ERP Megabytes Puchase detail Puchase record Payment record Increasing data variety and complexity Source : Teradata

5. 1.2 Big Data Characteristics 컴퓨터 한 대로 처리하기에는 너무 큰 데이터 – 존 루서, 2012 조직의 IT 역량을 초과하는 고해상, 고빈도의 다양한 데이터 – SAS, 2012 일반적인 DB SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 – Mckinsey, 2011 5 million 12 trade eventsper second terabytes of Tweets create daily 100’s Of video feeds from surveillance cameras Documents Transactional Data Smart Gride Images Audio Text Video Source : Gartner Group, March 2011

6. “…now Watson is being put to work digesting millions of pages of research,incorporating the best clinical practices and monitoring the outcomes to assist physicians in treating cancer patients.” The Oscar Senti-meter — a tool developed by the L.A. Times, IBM and the USC Annenberg Innovation Lab — analyzes opinions about the Academy Awards race shared in millions of public messages on Twitter.” “Data is the new oil.” Clive Humby 1.3 Big Data is .. “At the World Economic Forum last month in Davos, Switzerland, Big Data was a marquee topic. A report by the forum, “Big Data, Big Impact,” declared data a new class of economic asset, like currency or gold. “Big Data has arrived at Seton Health Care Family, fortunately accompanied by an analytics tool that will help deal with the complexity of more than two million patient contacts a year…” “Increasingly, businesses are applying analytics to social media such as Facebook and Twitter, as well as to product review websites, to try to “understand where customers are, what makes them tick and what they want”, says Deepak Advani, who heads IBM’s predictive analytics group.” “Companies are being inundated withdata—from information on customer-buying habits to supply-chain efficiency. But many managers struggle to make sense of the numbers.”

7. 1.4 Big Data, Big Challenges! ▼ Source : 빅데이터 시대의 데이터 자원 확보와 품질 관리 방안 (한국정보화진흥원) 생성 주체별 유형별 저장 방식별

8. 1.5 Big Data 활용 성공확률 15%? 그렇다면.. Gatner는 Fortune 500대 기업 중 85%가 빅데이터 활용에 실패할 것이라는 비관적 전망 제시. 빅데이터를 기술자체로만 보는 것이 아닌 빅데이터를 통해 무엇을 얻을 것인지에 대한 지속가능한 전략적 판단 필요 • 데이터 자원 확보 • - 모바일, 스마트 기기,SNS, M2M센서,로그데이터 통합 등 • 서비스/BM발굴 • - 방송통신,금융,교육 등 • 생산 • / 축적 데이터자원 • 활용 • 자원화 기업의 지속가능한 성장 기업경쟁력 핵심요소 • 기술(툴/플랫폼) 전문인력 • 클라우드 컴퓨팅 • 데이터 저장, 관리 기술 • 분산 데이터 처리 • 지능화 처리 기술(예측 모델링 등) • Analytic Strategist • Data Scientist • Analyst • IT Engineer

9. 2.1 Big Data Analytics 본 품목의 개념은 빅데이터의 분석을 위해서 정형데이터와 비정형데이터를 처리할 수 있는 프레임 워크를 의미합니다. 정형 데이터 (15%) 비정형 데이터 (85%) SAS SPSS 레볼류션R 소스 수집 저장 처리 분석 레포트 Data Mining Text Mining DW 검색 빅데이터분석 [ IDC, About 85% of Enterprise Data is unstructured ]

10. 2.2 THE COMPLETE ‘Big Data’ VALUE CHAIN (빅데이터 처리 과정) • 영 역 • 진행과정 • 레포트 • Visualization • Acquisition • 데이터 도표 및 그래프 • 데이터 재해석 및 구현 • NLP • Machine Learning • Serialization • 자연어 처리 • 기계학습을 통한 데이터 패턴발견 • 데이터간의 순서화 • 분석 • 처리 • MapReduce • Processing • 데이터의 추출 • 다중업무 처리 • NoSQL DB • Storage • Servers • 비정형 데이터 관리 • 빅데이터 저장 • 초경량 서버 • 저장 • 수집 • 크롤링 • ETL • 검색엔진 로봇을 이용 데이터 수집 • 소스데이터의 추출,전송,변환,적재 • Database • File Management • File, Multimend • 내부 데이터 • 외부 데이터 • 소스

11. 2.3 빅데이터 분석 사례(1)_월마트 소비자 행동 패턴분석 월마트, 소셜미디어 회사 코스믹스(Kosmix) 인수 트위터의트윗, 페이스북의Feed 등을 해석하여 인물, 사건, 장소, 제품, 조직 등의 관계 분석 source : www.walmartlabs.com/social-genome 효과 변화하는 소비자의 패턴을 분석하여 적재적소에 필요한 물품을 빠르게 제공함으로써, 불필요한 재고 낭비 방지, 고객이 원하는 물품을 충분히 공급할 수 있기 때문에 점포당 고객 만족도 향상

12. 2.4 빅데이터 분석 사례(2)_미국 신시내티 동물원 공공 보조금이 줄면서 관람객을 늘리고, 식음료 유통 판매 향상 모색으로 6개월에 걸쳐 관람객을 대상 조사 6개월 동안 동물원을 방문한 13,000명 이상의 관람객이 입장료 외에는 돈을 쓰지 않음을 발견 효과 입장객과 식음료 판매 데이터를 분석하여 여름 기간동안 하루가 끝날 무렵 아이스크림 가판대를 추가로 몇 시간 더 열어둠으로써 아이스크림을 하루에 2,000달러 이상 판매. (3개월 뒤 ROI 100% 수익)

13. 3.1 Big Data Market Big Data 시장은 2015년 $170억 시장 (연평균 40%) 서앙할 것으로 예상됩니다. source : IDC, world wide Big Data Technology and services 2012-2015 Forecast 서비스 시장 기술시장 $Mn 10417 10,000 7795 8,000 GAGR 40% 5857 6,000 6501 4161 5146 4,000 2773 3871 2681 1982 2,000 1993 1235 2010 2011 2012(E) 2013(E) 2014(E) 2015(E)

14. 3.2 Big Data - Global Vendor

15. 3.3 세계적 기업의 현황 빅데이터는 경영전략의 중요이슈로 부각되고 있고, 각 IT 업체들은이러한 경영환경을 지원하기 위한 기술적 기반확보에 총력을 기울이고 있습니다. 빅데이터 선도기업들은 테이터, 솔루션을 장악하고 주도권을 더욱 공고히하고 있음 경영에 빅데이터 활용 빅데이터 비즈니스 전개 (IT 산업 중심) 페이스북 구글 애플 아마존 빅데이터 활용 선진기업들은 각 영역의 빅데이터를 축적하고 활용 방안을 다양화 하고 있음 빅데이터 솔루션 기업 다른 거대 IT기업들도 속속 빅데이터 비즈니스에 진입 중

16. 3.4 지원의 필요성 Oracle, SAS, IBM, HP 등세계적인 기업들은 빅데이터의 환경에 대응하기 위하여 적극적인 M&A를 통하여 HW, SW 기술확보를 진행하고 있습니다. 국내에서 이런 세계적인 투자에 대응하기 위한 지원이 필요함 • 전세계 시장의 70% 점유율을 가진 검색엔진 최대업체 • 제품라인업을 Power, Promote, Protect로 나누어 검색,분석기술분야 뿐 아니라 40여종의 소프트웨어를 유통하는 종합소프트웨어회사로 성장 • 매출규모 2011년 기준 1.1조원 • Fast Search 노르웨이 오슬로본사 • 미국의 베스트바이에 검색엔진을 공급하면서 미국 내 입지를 확보하여 세계 2위 검색엔진 업체로 성장. • 인수전2006년 1억 6천만 달러 매출 (2003년 대비 4배 성장) • 인수후: Share Point 의검색엔진으로 적용. USD $12 B Search Technology USD $1.2 B USD $1.07 B • 엔데카는 SAP, 인텔 등으로부터 약 6천500만달러의투자금을 유치해 2007년 영업. • 이후 매년 1억800만달러의매출실현 • 제품군: 검색엔진(GuidedSearch) , 비정형 데이터를 관리(MDEX엔진), e커머스 플랫폼(인프론트), 분석 서비스(엔데카래티튜드)

17. 4.1 성공 Biz를 위한 실효적 대안 “CyValue” for Big Data Alliance • Cross-selling • Customer micro segmentation • Sentiment analysis • In-store behavior analysis • Assortment optimization • pricing optimization • placement and design optimization • Performance transparency • Labor inputs optimization • Inventory management • Distribution and logistics optimization • Informing supplier negotiations • Refine and package data • Enable experimentation through enablers • Protect & anonymize data • Enforce regulator and user policies • Build trust basis Marketing Merchandising Operations Supply chain Innovation Governance

18. 4.2 Big Data Solution Forum ( ) 1-1 빅데이터 솔루션 포럼은 2012년 3월, 와이즈넛 , 투비소프트, 야인소프트가 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 분야에 대응하기 위한 한국 기술업체의 연합체 입니다. 최초 6개사로 포럼을 운영하였으나 2012.10 기준, 정회원 8개사로 확대 되었고, 앞으로 1~2개의 업체가 참여예정으로 있습니다. 비정형 데이터 검색, 수집 및 Text Mining 와이즈넛 투비소프트 야인소프트 BUX기반의 Visualization In-Memory 기반의OLAP 한국 키스코 큐브리드 오픈소스 기반의 DBMS, 서비스 제공 RIA 기반의 UX Components 비투엔 컨설팅 클라우다인 데이터품질관리 &DB 성능튜닝 하둡 개발 및 컨설팅 이노룰스 BRMS (Business Rule Management System) & R

19. 4.3 Big Data Market 접근 방안 본 품목은 전세계적인 이슈가 되고 있는 빅데이터환경에 대응하기 위한 프레임워크를 개발하는 것을 목적으로 합니다. 소비자 산업 금융 서비스 공공부문 제조 전자상거래 의료 통신 Manager System Unified Searcher Analysis Result Visualization LAE BusinessIntelligent Market UX Layer 빅데이터 통합검색 빅 로그 분석 감성분석 Wise Query Analysis Layer Indexer Text Mining Data Mining LAE Data Layer Index Data Analysis Data Document Data Collection Layer DB Bridge Web Bridge SNS Bridge E-mail Bridge File Bridge Log Bridge HDFS Big Data Source Layer Document Data Database SNS E-mail File & Folder WebPage Log

20. 4.4 Powered by CyValue 1-1 CyValue Alliance는 기술 네트워크 연합체 입니다. Alliance 내부에속해 있는 각 업체의 기술들의 다양한 조합에 따라서 다양한 형태의 빅데이터 수요에 대응할 수 있습니다. WISEnut MIF Marketing Intelligence M2M Intelligence 와이즈넛 투비소프트 야인소프트 큐브리드 연구소 비투앤 이노룰스 한국키스코 클라우다인 대학교

21. Create Your Value! Thank You. ㈜와이즈넛