빅데이터의 가치
비용 감소 및 리스크 감소
효율적인 공정 파악 및 미래 위험 예측 등을 통해 비용과 리스크를 줄일 수 있다.
새로운 가치 창출
다양한 분야에 빅데이터 기술을 융합을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있다.
불확실성 제거
패턴 분석을 통해 미래 예측을 통해 불확실성을 제거할 수 있다.
스마트한 경쟁력
데이터 분석을 통해 고객에게 맞춤형 서비스 및 지능화 서비스를 제공할 수 있다.
빅데이터의 가치를 이끈 사례
GE사의 비행기 엔진에 센서를 부착하여 데이터 분석한 것을 통해 실시간 점검을 비롯하여 유지보수 비용을 감소시키고 안전을 향상시켰다.
신한카드에서 고객의 소비 패턴을 파악하여 카드 서비스와 혜택 제공으로 결제액 증가를 이끌었다.
페이팔에서 복잡한 사기 수법을 분석하여 예방하는 딥러닝 기술을 도입하였다.
빅데이터의 부작용 및 해결 방안
1. 사생활 침해
개인정보를 포함하는 데이터를 허용하는 범위를 벗어나게 사용하여 사생활 침해할 수 있다.
개인 정보의 유출 및 동의에 관한 법적 제도를 통해 사용자의 책임을 통해 통제하여야 한다.
2. 데이터 분석 오류
데이터 분석에서 오류가 발생할 수 있다. 이러한 데이터 분석 오류를 무시하였을 때 피해가 발생할 수 있다.
데이터 분석 과정의 알고리즘이 부당한 지 확인할 수 있는 접근권을 제공하여야 한다.
불이익을 받은 사람들의 알고리즘 접근권을 대변할 알고리즈미스트가 필요하다.
3. 책임 원칙 훼손
예측 알고리즘에 의해 발생하지 않은 사건의 책임을 묻는 사례가 발생할 수 있다.
결과 기반의 책임을 적용하는 법적 제도 및 시스템을 통해 피해를 최소화해야 한다.
빅데이터의 분석 가치 에스컬레이터
묘사 분석 – 진단 분석 – 예측 분석 – 처방 분석, 뒤로 갈 수록 높은 단계이며 더 많은 가치를 창출한다.
묘사 분석(Descripive Analysis) : 가장 지표를 확인하는 단계
진단 분석(Diagnostic Analysis): 원인을 파악하는 단계
예측 분석(Predictive Analysis): 예측하는 단계
처방 분석(Presciptive Analysis): 최적화하는 단계
