2014 . 5. 27

1. 빅데이터 활용 스마트 서비스 시범사업 (빅데이터 기반 유통시장 상품판매 분석 서비스) 착수보고 2014. 5. 27

2. “성공이 보장된”시범사업 추진 배경 ’13년 한국정보화진흥원빅데이터 컨설팅 과제 선정 총 45개 기관의 수요조사 참여 중 4개 과제 선정(대한상공회의소 포함) 민간 분야 높은 효과 분야로서 유통/물류 분야 빅데이터 컨설팅 과제 선정(13년06월) ’13년 빅데이터 분석 플랫폼 구축 컨설팅 성공적인 수행 대한상공회의소의22개 대형 유통사 대상 판매정보수집분석 컨설팅 미래창조과학부 컨설팅 과제 우수 평가 및 우수사례 KBS9시 뉴스 취재 (`14.4.2 보도) ’14년 미래창조과학부빅데이터 신규 모델 우선분야 선정 '14년 한국정보화진흥원빅데이터 신규비즈니스 모델 권고(출처: 빅데이터신규 비즈니스 모델 연구보고서) 대중소정보격차 해소를 위한 빅데이터분석 정보 공동 활용 가능한 서비스 개발

3. 언론 보도 사례 KBS 뉴스 9시 뉴스 보도(`14. 4. 3) ▶ ◀ 전자신문 지면기사(`14. 4. 10)

4. 순 서 Presentation Contents 사업 개요 사업 수행 방안 사업 관리 방안 사업중점 사항 2

5. Ⅰ.사업 개요 • 사업 목적 및 배경 • 사업 범위 3

6. Ⅰ. 사업 개요 1. 사업 목적 및 범위 대·중소 정보격차 해소를 위한 중소 유통·제조사 대상 시장분석정보제공 빅데이터분석시스템 구축 유통분야 빅데이터 및 마스터데이터 관리 유통시장 빅데이터 분석 서비스 유통시장 분석 정보 서비스 대형마트부터 슈퍼마켓까지 유통 채널별 소매점을 총 망라하는 판매 정보 기반 주관기관 현황 빅데이터 기반 이용 활성화 정책 유통•물류 분야 시장 환경변화 • 미래창조과학부 빅데이터 분야 추진 정책 • 2013년 한국정보화진흥원 주관 유통분야 판매 정보 빅데이터 분석시스템 구축 컨설팅 진행 • 빅데이터를활용하는 상위 3개의 유통기업은 경쟁자보다 5%이상 생산성 ,수익률은 6%이상 높음 • 소비자 니즈, 유통시장 트랜드 분석정보는 상품기획에서 마케팅에 이르는 경영전반에 걸친 의사결정 필수 정보 • 외부 시장정보를 전혀 활용하고 있지 않는 중소업체는 전체기업의 60%이상 • 빅데이터 기반 창조경제 실현(‘13.02) • 빅데이터 산업 발전전략 수립(13년12월) • 공공데이터 개방 대비를 위한 실태조사(13.2~3월) • - 중앙정부,지자체,공공기관,민간기업 약 300개 • PDS(POS Data Service) 사업(2001.09 ~ 현재) • 유통사로부터 매월 매장별 매출데이터 수집 • 사업자에게 정보 제공 및 시장정보 분석 진행 • 2011년 3월, ‘유통시장 분석정보 시스템” 구축 • 한국정보화진흥원 빅데이터분야 추진 정책 • 빅데이터 산업 활성화 기반 환경 구축(13년~현재) • - 빅데이터 활용 시범사업(13년04월~12월) • - 빅데이터 분석활용 센터 구축 및 운영(13년10월~12월) • 빅데이터 신규 비즈니스 모델 연구(2013년12월) • - 빅테이터 비즈니스 모델 유통분야 우선순위 선정 • 보유 데이터 • 총 23개 유통사, 총 642개 매장의 POS 매출데이터 • 유통사로부터 매월 수집 (약 16 백만 Row DB化) • 분석시스템용 상품마스터 총 116,399개 ※ 출처 : 한국정보화진흥원 빅데이터 컨설팅 유통분야 수요조사서 (2013년04월) 4

7. 02 Ⅰ. 사업 개요 2. 사업 범위 01 데이터 수집 및 마스터데이터 관리 기능 • 표본매장 정보관리 및 암호화 처리(매장구분코드 생성) • 매출데이터 통합 파일 제작 및 배포용 웹페이지및 매출데이터 빅데이터 DB Import • 수집작업 리포트 작성(수집매장리스트, 신규매장리스트, 유통사별 상품리스트 등) 빅데이터분석기능 수행 범위 • 중소 유통매장 맞춤형 분석 • 정보제휴 사업자 및 기관용 리포트 제작 • 매장별 진열 상품 리스트(롯데마트, 농협하나로, 편의점 등) 03 빅데이터분석 및 산출물 서비스 기능 • 분석 결과 조회 페이지(웹페이지를 통한 분석 결과 확인 UI ,조회 , 리포트 등) • 리포트 파일 다운로드(PDF등 인쇄물 파일, 정기/비정기 리포트 구분) • 외부 기업/기관과의 정보연계 API • 중소 매장용 분석정보 전용 API 04 장비 증설 및 도입 • 수집, 저장, 분석 등 플랫폼 서버(8 EA) • R, ETL, 리포팅 툴 등 솔루션 도입 5

8. Ⅱ.사업 수행 방안 • 사업추진전략 • 목표 서비스 개요도 • 서비스 구성도 • 데이터 수집 및 마스터데이터 관리 • 빅데이터 분석 • 빅데이터 분석 산출물 서비스 기능 6

9. II. 사업 수행 방안 1. 사업 추진 전략 본 사업의 성공적인 사업 완료를 위하여 다음과 같은 추진 전략을 기반으로 프로젝트를 진행 시장상황 반영한 분석 제공 사업계획서의 정확한 반영 • 최적의 분석을 위한 데이터 표준화 추진 • 기업별 분석 요구 기반 분석 시스템 및 서비스 제공 • POS, 웹 및 리포팅 등 다양한 정보 제공 • 데이터 수집/메타데이터관리, 빅데이터 분석 및 서비스 제공 등의 원안에 충실한 사업 수행 • 발주사의 발주목적 및 사용처의 Needs를 효과적으로 접목시켜 프로젝트 진행 Application 추진전략 Needs Man Power 최적 인력 배치 • 수집/분석및 서비스에 최적의 인력 투입 • 각 개발 부분(3개 영역)PL인력 배치를 통한 시스템 구축 7

10. II. 사업 수행 방안 2. 목표 서비스 개요도 ㅊ 외부 데이터 연계 시스템 구성도 시범서비스 소스 데이터 분석 정보 제공 데이터 수집 데이터정제 데이터 저장 빅데이터 분석 시스템 레포트 API연계 웹페이지 기초 데이터 유통사 매출데이터 (23개 유통사, 약 640개 표본매장) 웹페이지 특정시즌, 사회적 이벤트 관련 인기상품 분석 날씨, 기온 관련 상품 매출 추이 분석 지역별, 거주 인구별 소비 형태 분석 POS시스템 연계 정보 제공 공공 데이터 실시간 기상정보(기상청) 지역/인구정보(통계청) 지역관리 정보(국토부) 유사지역, 유사규모별 매장판매상품 권장 연관상품 매출 분석을 이용한 상품진열 가이드 기관/기업 제휴 정보 제공 8

11. II. 사업 수행 방안 3. 서비스 구성도 빅데이터 플랫폼은 외부데이터를 연계.수집,분석하여 소비자의 경영효율성을 만족하는 서비스를 도출하여 웹, POS, 리포트 등의 형태로 제공 외부 데이터 연계 시스템 구성도 대민 서비스 판매 데이터 통계 분석 맞춤형 서비스 기초 외부 데이터 데이터 수집 모듈 서비스 시스템 분석 산출물 서비스 수집 API(필요시) 뉴스레터서비스 ADAPTER TCP/IP 공통기능 및 UI 로그인/ 아웃, Searching, My Page DATA 웹페이지 맞춤형영업정보, 대시보드, UX/UI BATCH 대형유통 File Upload FILE UPLOAD 중소유통 (나들가게 데이터) 정보입력 API 관리 기능 데이터 관리 사용자/ 관리자 관리 서비스 Publishing 방문 통계 조회 매시-업 데이터 API 제공처 추가 데이터 형식 관리 관리 시스템 WEB FRAMEWORK 데이터 검증 POS시스템 연계 정보제공 G-PAS 빅데이터분석솔루션 관리포털/ 클라우드UX 분석/ 워크플로우 수집/ 정제 저장소 정보제휴사용 리포트 외부 연동 인터페이스 리포트 분석활용센터 기반자료 공유 유통분야 빅데이터 분석 시스템 9 통합DB

12. II. 사업 수행 방안 3. 서비스 구성도 – 하드웨어 및 소프트웨어 구성 • 본 사업 내용과 방향에 맞는 경제적이며 고효율 위주의 플랫폼 구성 선정 Point • MetaData Node는 32GB 메모리를 확보하여 수백만 규모 네임 사이즈 확보 • R-DB 서버와 G-PAS 관리 서버는 기능 수행을 고려하여 고메모리 사양 확보 • 선형적인 용량 및 성능 증설이 가능한 구성 • Hadoop 기반 빅데이터 클러스터는 자체적인 이중화 구성 지원 • Hadoop의 구성 특성상 Disk-Raid 구성은 불필요 • End-to-End 수집에서 저장까지 모든 기능을 수행할 수 있는 S/W 탑재 Master Node(1EA) H/W Data Node(4EA) 수집서버(1EA) R-DB서버(1EA) 관리서버(1EA) pig S/W 저장/ 분석 고급 분석 워크플로우 수집 G-PAS 구성요소 10

13. II. 사업 수행 방안 4. 데이터 수집및 마스터 데이터 관리 POS 데이터는 6단계의 세분화된 Cleansing 단계를 거쳐 기초분석 데이터로 활용되며 함께 업데이트되는 마스터 데이터는 수집된 외부데이터와 Mashup을 통해 Big Data 분석 진행 Mashup Data PDS 사업 표본점포 POS Data 표준점포 확대 POS Data Big Data 분석용 기초데이터 POS Data Acquisition File Upload • 유통업체별로 POS 데이터를 웹서버에 저장 단계 • 저장된 파일 데이터의 유효성점검 수행 단계 (오류보고서) • 매장별POS 데이터 파일을 병합 단계 • 정제되고 병합된 POS 데이터 파일을 DB에 Import 단계 • DB Import 현황정보를 관리자에게 제공 단계 • 보안을 위해 POS 데이터의 점포코드를 Encoding 코드로 변환 단계 Data Cleansing DB Import Master Data 6단계 Encoding 5단계 업로드 현황 4단계 파일 업로드 3단계 파일 합치기 2단계 파일 정제 1단계 파일 저장 Status Reporting Store Master 백화점, 마트, 편의점 (1천200만 건/월) Product Master • 마스터 관리 • 신상품 등록(바코드, 카테고리 등 세부속성) • 표준점포 추가/폐점 관리 • 매출일 , 매출주 관리 OPEN API(필요시) • 누적 데이터 : 5억 8천만 건 Period Master ADAPTER 독립수퍼 (545만 건/월) Data Cleansing DB Import(Queue) • 상품마스터 관리 • 상품마스터 등록 • 신상품 및 바코드 변경에 따른 상품마스터 Update • 마스터 검증 • 상품마스터 누락 및 속성변경 미반영 등 • 표준점포 확인 • - 미등록, 신규점포 확인 11

14. II. 사업 수행 방안 5. 빅데이터 분석 – 빅데이터 플랫폼 • 데이터 수집에서 변환 분석까지의 모든 과정을 통합 지원 및 관리하며, 웹 기반 분석 UI를 제공 • 187000 G-PAS 특장점 G-PAS 플랫폼 G-PAS 사용자 / 시스템 관리 • End To End 저장 분석 지원 • 관계형 데이터 저장 기능 • RDB 분석 +빅데이터 분석 지원 • 통합 관제 환경 지원 • 웹기반사용자/관리자 UI 웹 기반 분석 UI • Hadoop기반 ECO S/W 구성 • HbaseNoSQL지원 • R/Mahout 등 고급 분석 기능 지원 • 다양한 프로토콜에 의한 데이터 수집 • 자체 ETL S/W 지원 관리서버 수집서버 데이터 수집 Hadoop마스터 노드 • Open Source 기반 MariaDB지원 • Hadoop + R-DB 연계 분석 지원 • Sqoop을 통한 Hadoop, R-DB 데이터 이동 Hadoop저장 분석 노드X 4 R-DB서버 R-DBMS 지원 • R-DB 기반 SQL 분석 • Hive 기반 SQL 분석 빅데이터 저장/분석 pig • 187000 ETL 2차 분석 : 유통 빅데이터 연계 분석 1차 분석 : PDS 지수 도출 핵심 분석 유통 빅데이터 분석 모델 • 판매증가율 분석 - 쇼핑지수 • 베스트/워스트 상품판매분석 • 신상품 추이 분석 • 카테고리/지역/유통채널/관심상품별 판매 트랜드 분석 • 상품/유통채널/지역별 판매기회 비교분석 • 상품 브랜드 분석 • 상품추천, 연관분석 • 마케팅 켈린더, 지역 세분화 분석 • 비 식별 개인정보와 매출 데이터 연계 분석(데이터 확보 시) • 포털 연관 검색어API를 이용한 연관 상품 추출 • Ambari관리 UI 제공 • S/W 모니터링, 프로비저닝 제공 • HUE 기반 통합 분석 UI 제공 12 ※ G-PAS (Government 3.0 Platform Application Storage server)

15. II. 사업 수행 방안 5. 빅데이터 분석 – 특정시즌, 사회적 이벤트 관련 인기상품 분석 • PDS 데이터 및 시즌 정의 캘린더를 이용한 시즌별 분석 분석방안 ETL 기대 효과 • ETL 기반 정제, 매핑 변환 • ETL 요약 기능 기반 시즌별 요약 분석 • 시즌별 인기상품 분석 서비스 • 시즌별 인기상품 TOP100 서비스 • 판매량 예측을 통한 발주량 조절(악성 재고 절감) • 소비자 수요에 맞는 제품 구성을 통한 판매량 증대 • 찬스로스제거(매출 증대 효과) 설날 여름휴가 밸런타인 추석시즌 김장시즌 화이트데이 PDS 시스템 매장운영도우미(가칭) 서비스 상품 발주 크리스마스 졸업/ 입학 연말연시 가정의달 재고 확인 상품 진열 BIG DATA MASH UP 자체이벤트 ※ 차량용 껌판매량시뮬레이션 결과 - 봄시즌 매출액 48% 증가 등 미리미리 준비하니 상품도 싸게 매입되고 재고도 많이 줄었네! 인기 상품정보 13

16. II. 사업 수행 방안 5. 빅데이터 분석 – 날씨 기온 관련, 상품매출 추이 분석 • PDS 데이터 및 날씨, 기온 데이터를 이용한 상품매출 추이 분석 분석방안 ETL 기대 효과 • ETL 기반 정제, 매핑 변환 • ETL 기반 기상데이터 mesh-up • MapReduce기반 기상상황별 판매분석 수행 • 기상, 기온 변화에 따른 발주량 조절(악성 재고 절감) • 수요에 맞춘 발주량 조절로 매입단가 교섭력 증대 • 날씨 변화와 수요에 맞춘 상품 진열전략 수립으로 판매량 증대 • 날씨 맞춤 Best 판매 상품 정보 제공 서비스 • 인기, 추천 상품 추천 기상정보 온도정보 지역정보 PDS 시스템 매장운영도우미(가칭) 서비스 판매정보 상품 발주 재고 확인 상품 진열 ※ 커피 및 코코아 시뮬레이션 결과 - 10도 이하 / 10도 이상 매출 비교 -> 10도 이하에서는 10도 이상보다 최대 매출 판매가 23%높으며 5도 단위로 낮아질 때마다 판매량 33% 상승 BIG DATA MASH UP 자체이벤트 미리미리 준비하니 상품도 싸게 매입되고 재고도 많이 줄었네! 인기 상품정보 추천 상품 정보 14

17. II. 사업 수행 방안 5. 빅데이터 분석 – 지역별, 거주 인구별 소비형태 분석 • PDS 데이터 및 지역데이터를 이용한 상품 매출 분포 분석 분석방안 ETL 기대 효과 • ETL 기반 정제, 매핑 변환 • ETL 기반 지역 데이터 mesh-up • MapReduce기반 절차적 분석 • 매출 상품 분포 연관 분석 • Oozie기반 분석 작업 관리 수행 • 지역 특성에 맞는 판매 운영으로 매출 증대 • 매장 운영의 효과적인 운영으로 냉난방, 전기료, 인건비 등 운영비 절감 • 지역별 판매량 분석 서비스 • 매출 품목추천 서비스 지역정보 ※ 지역 특성에 맞는 상품 - 와인이 많이 팔리는 지역과 맥주가 많이 팔리는 지역등 지역 특성에 맞게 상품을 추천 맥주 판매정보 와인 채널별, 지역별 정보 음료수 우유 15

18. II. 사업 수행 방안 5. 빅데이터 분석 – 유사지역, 유사규모별 매장판매상품 권장 • PDS 데이터 및 지역/인구 데이터를 이용한 매장별 판매 분석 분석방안 ETL 기대 효과 • ETL 기반 정제, 매핑 변환 • ETL 기반 지역/인구 데이터 mesh-up • MapReduce기반 절차적 분석 • Oozie기반 분석 작업 관리 수행 • 신규 매장오픈 지역의 타당성 제공을 통한 사업 성공률 증대 • 매장 규모 및 판매상품 확대/축소 정보 제공을 통한 매출 증대 • 지역별 매장 및 거주 인구 현황 정보 제공 서비스 • 유통 경험 및 노하우의 대체 자료 제공 PDS 시스템 매장운영도우미(가칭) 서비스 인구 분포 거주 특성 경쟁 현황 ※ 부촌/일반 거주지역 분석 결과 - 부촌 지역에서는 일반 거주지역에 비해 건강식품 판매량이 36% 높음 추천 상품 미리미리 준비하니 상품도 싸게 매입되고 재고도 많이 줄었네! 16

19. II. 사업 수행 방안 5. 빅데이터 분석 – 연관상품 매출분석을 이용한 상품진열 가이드 • PDS 데이터 및 API를 통한 연관 검색 데이터를 이용한 연관 분석 분석방안 ETL 기대 효과 • ETL 기반 정제, 매핑 변환 • API를 통한 연관 검색 데이터 mesh-up • MapReduce기반 절차적 분석 • Oozie기반 분석 작업 관리 수행 • 고객 바스켓 카운트 증대 • 동시 구매 상품에 대한 이벤트 및 진열 전략 수립을 통한 상품 추가 구매유도 • 동시 구매상품 대량 발주로 매입단가 하락으로 인한 매입 비용 절감 • 패키지, 묶음상품 개발로 매출 증대 동시판매 상품 • 연동상품 판매량 분석 서비스 • 제품 분류가 아닌 실제로 함께 팔리는 제품 정보 제공 동시판매 상품군 상품진열 TIP 상품 검색 연관상품 정보 제공 선택상품 “맥주”와 함께 팔린 상품 ※ 기능성음료, 건강식품, 꿀의 시뮬레이션 결과 - 기능성음료, 건강식품, 꿀의 추석시즌 판매량이 평균 87% 증가하기 때문에 판매에 활용가능 … 맥주옆에 장난감을 진열하면! 장난감 과일 맥주 17

20. II. 사업 수행 부문 6. 빅데이터 분석 산출물 서비스 기능 – 웹서비스 • WEB 서비스를 기반수요자의 유통 시장 정보 서비스를 제공 웹서비스 예시 (PDS 서비스 고도화) 서비스 흐름도 및 기대효과 • 웹서비스 예시 중소유통 도우미 대한상공회의소 HOME | PDS 포털 | 럭키마트(인천점)님 환영합니다.(Logout) • 회원별 정보, 기상현황별 정보, 상품군별 기상도 • 시간대별 판매량 정보 • 커뮤니티 등 게시판 응용 프로그램 • 각 기능의 요약정보 HOME DASHBOARD 유 통 알리미 금월 신상품정보 • 추석 시즌 추천 상품 정보가 업데이트 되었습니다. < || > 바로가기 웹 서비스 ■ 이 제품을 주목하세요! 상품정보 < > 판매가 판매량 동시판매상품 매입지수 수요자 서비스 지역 판매가 전체 판매가 농심새우깡(200g) • 나의 관심상품 현황(판매가, 판매량, 매입가지수, 동시판매 상품 등) • 기상현황, 상품군별 기상도, 시간대별 판매량 요약 등 ■ 기상현황 및 주목상품 ■ 상품군별 기상도 < > 기상현황 식음료 1 메일진 서비스 (mail-zine) 2 3 16℃ 웹서비스 구성 • 접속 시점의 대상 회원에 대한 맞춤 정보 서비스 제공 • 웹페이지, 메일진 등 수요자별 환경에 맞게 서비스 4 조미료 소스류 향신료 장류 • PDS 서비스 고도화 • 로그인시 회원정보에 부합하는 정보를 Dashboard 형태로 서비스 오뚜기부침가루 5 ■ 시간대별 판매량(인천 연수구) ■ 유통 커뮤니티 MORE MORE HOT TIMES • [공지] 서비스신청방법 • 요즘 정말 힘드네요…(14) • 여러분 이거 아세요?(2) • 재고 관리 어떻게 하시나요?(7) • 이런 서비스가 추가되면 좋겠습니다.(2) 12:00~13:00 16:00~17:00 전체 대형유통 중소유통 18

21. II. 사업 수행 부문 6. 빅데이터 분석 산출물 서비스 기능 – API 제공 • WEB 서비스를 기반의 분석 정보를 포스사업자에게API로 정보를 제공 • 웹서비스 예시 API 로 제공되는 XML 파일에는 상품명, 코드, 매출액 등 POS에서 표현되는 정보들을 포함하여 제공 기간 : 2014.09.1~15(추석시즌) 장소 : 인천 연수구(내 지역) 상품카테고리 : 식음료 전체 유통채널 : 전체 ■ 시즌 추천 상품 중소유통 도우미 2014.9.1~9.15 HOME | PDS 포털 | 럭키마트(인천점)님 환영합니다.(Logout) < > HOME DASHBOARD 식음료 생필품 유 통 알리미 금월 신상품정보 • 추석 시즌 추천 상품 정보가 업데이트 되었습니다. < || > 바로가기 추석 시즌 종합 조미료 XML생성 ■ 이 제품을 주목하세요! 소스류 API 제공 [유사상품] [동시구매] [적정매입가] [관심상품 등록] 장류 상품정보 < > 판매가 판매량 동시판매상품 매입지수 • POS 서비스 예시 향신료 ■ 동일 시즌 3년간 판매량 TOP 10(식음료전체) 유지류 1 2 3 4 5 유가공품 지역 판매가 전체 판매가 농심새우깡(200g) 축산가공품 ■ 기상현황 및 주목상품 ■ 상품군별 기상도 < > 기상현황 식음료 1 2 3 16℃ 4 조미료 소스류 향신료 장류 오뚜기부침가루 5 ■ 시간대별 판매량(인천 연수구) ■ 유통 커뮤니티 MORE MORE HOT TIMES • [공지] 서비스신청방법 • 요즘 정말 힘드네요…(14) • 여러분 이거 아세요?(2) • 재고 관리 어떻게 하시나요?(7) • 이런 서비스가 추가되면 좋겠습니다.(2) 12:00~13:00 16:00~17:00 전체 대형유통 중소유통 19

22. II. 사업 수행 방안 6. 빅데이터 분석 산출물 서비스 기능 – POS 서비스 • POS시스템 연계를 통하여 중소소매점에게 점주 맞춤형 POS 정보 지원서비스 제공 • POS 서비스 예시 기간 : 2014.09.1~15(추석시즌) 장소 : 인천 연수구(내 지역) 상품카테고리 : 식음료 전체 유통채널 : 전체 ■ 시즌 추천 상품 2014.9.1~9.15 < > 식음료 생필품 추석 시즌 종합 조미료 소스류 [유사상품] [동시구매] [적정매입가] [관심상품 등록] 장류 향신료 ■ 동일 시즌 3년간 판매량 TOP 10(식음료전체) 유지류 1 2 3 4 5 유가공품 축산가공품 20

23. II. 사업 수행 방안 6. 빅데이터 분석 산출물 서비스 기능 – Report 서비스 • 사용자에게 POS시스템,웹 등과의 연계를 통하여 점주 맞춤형 리포트 정보 지원서비스 제공 • Report 서비스 예시 중소유통 도우미 HOME | PDS 포털 | 럭키마트(인천점)님 환영합니다.(Logout) HOME DASHBOARD | 분석 결과 게시판 유 통 알리미 금월 신상품정보 • 추석 시즌 추천 상품 정보가 업데이트 되었습니다. 바로가기 ■ 분석 결과 게시판 입니다. < || > ■ 시간대별 판매량(인천 연수구) ■ 유통 커뮤니티 MORE MORE HOT TIMES • [공지] 서비스신청방법 • 요즘 정말 힘드네요…(14) • 여러분 이거 아세요?(2) • 재고 관리 어떻게 하시나요?(7) • 이런 서비스가 추가되면 좋겠습니다.(2) 12:00~13:00 16:00~17:00 전체 대형유통 중소유통 21

24. III.사업 관리 방안 • 사업수행조직 및 역할 • 사업 추진 일정 22

25. III.사업 관리 방안 1. 사업수행 조직 및 역할 주관기관 및 참여기관간 유기적인 협업관계를 구성하여 최종의 목표를 성공적으로 이끌 수 있도록 총 사업기간 동안 지속적인 상호 협력과 기술공유체계를 유지 • 유통 IT 전문 기업 • POS Data System 개발 • 유통기업 시스템 구축 전문기업 • 대용량 유통 데이터 처리 기술 • 빅데이터 플랫폼 전문 • 대한상의 IDC 구축, 운영 • 빅데이터 플랫폼 개발 • 사업관리(PMO) • 빅데이터 전문기업 • 빅데이터 솔루션 전문기업 • 슈퍼컴퓨터 기술 보유 • 빅데이터 구축 컨설팅 • 유통물류 전문기관 • 유통분야 국제표준기관 • PDS 구축, 운영 • 빅데이터 서비스 기획 • 빅데이터 서비스기획 전문 • 유통 빅데이터 분석 ISP 수행 • UX 전문기업 프로젝트 관리(PMO) 한일네트웍스 강상용 부장 분석 산출물 서비스 데이터 수집/관리 총괄책임자 수행책임자 인프라 구축 빅데이터분석 리테일테크 한정훈 연구소장(PL) 네오포인트 김창섭 이사(PL) 클루닉스 강일권 책임(PL) 대한상공회의소 김진곡 팀장 대한상공회의소 전요한과장 한일네크웍스TA 클루닉스TA 23

26. III.사업 관리 방안 1. 사업수행 조직 및 역할 24

27. III.사업 관리 방안 • 2. 사업 추진 일정 Open 1차 Open 중간 보고 • 프로젝트 수행을 위한 추진일정은 다음과 같음 25

28. IV. 사업 중점 사항 • 고려사항 및 해결방안 • 활용도 제고 방안 26

29. IV. 사업 중점 사항 1. 고려사항 및 해결방안 다양한 항목 지표 도출 방안 • 5가지 Type의 분석항목의 정확한 의미 및 분석결과 도출 • 각 분석 장표 도출을 위한 원천 Data의 분석 함수 기반 분석 제공 • 추천강도등사용자 의사결정지원 가능 자료 제공 • 빅데이터 분석 시뮬레이션 제공 분석의 전문성 확보 방안 5 Type • 각분석항목의 정확한 분석 함수 생성을 위한 최적의 전문 인력 투입 • R 기반 전문 인력 투입을 통한 정확한 분석 제공 최적의 분석 항목도출 Analysis Data 데이터 신뢰도 확보 방안 • 각 유통 기관의 신뢰성 있는 데이터 수집 확대 • 데이터 수집을 위한 표준화 적용 • 데이터의 검증 기능 강화 27

30. IV. 사업 중점 사항 2. 활용도 제고 방안 쉽고 친숙한 UX 구성 신뢰성 있는 분석 정보 제공 • 웹,IT 환경에 익숙하지 않은 중소상공인의 접근성 확보 • 단순 명료한 UX 구성 • IT,분석 전문언어를 배제하고, 일반인이 직관적으로 이해 가능한 기능 한 용어 및 적용 가이드 제공 • 5가지 분석 항목에 대한 신뢰성 있는 통계 분석 정보 제공 • 각 분석을 위한 최적의 분석 함수 도출 다양한 홍보 및 연계 강화 • 소매유통 POS 기기 사업자 대상 • 사업 설명회 개최 (API 연계서비스 홍보) • 유통/제조 관련 기관과의 사업제휴 추진 • (소상공인시장진흥공단나들가게 사업 등) 28

31. 질의 / 응답 감사합니다. 29