쿠팡이 국내 최대 규모의 이커머스로 거듭날 수 있었던 비결은 바로 빅데이터입니다. 주문부터 배송까지 모든 과정이 데이터를 기반으로 이루어지고 있죠. 특히 제품 데이터를 활용한 물류센터 운영 효율화가 돋보이는데요. 제품 판매량, 판매 추이 등을 분석해 물류센터 내 상품 배치를 달리함으로써 제품을 고르고 포장하는 데 걸리는 시간과 동선을 효율적으로 감축했어요. 또한 재고상품에 대한 빅데이터 분석을 통해 상품 회전율을 개선했죠. 최근에는 빅데이터와 AI를 활용해 사전에 소비자의 구매량을 예측하는 물류 체계를 구축했다고 합니다.
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국내 최대 여성 온라인 쇼핑 플랫폼 지그재그는 성공적인 빅데이터 활용 사례 중 하나입니다. 유저의 선호도, 관심 상품, 구매 이력 등의 빅데이터를 분석해 개인화된 추천 알고리즘을 개발했어요. 이를 통해 앱 내에서 유저의 개인 취향에 맞는 상품을 추천하거나 맞춤형 광고를 노출하는데요. 판매자 입장에서도 더 정교한 타깃군을 대상으로 광고를 진행할 수 있어 효율적인 광고 운영이 가능해졌죠. 최근에는 유저 빅데이터를 기반으로 입점 스토어에게 솔루션을 제공하는 서비스 '지그재그 인사이트'를 출시했어요.
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토스뱅크는 빅데이터와 AI 기반의 최적화된 금융 서비스를 지향하며 다른 인터넷전문은행과 차별화를 꾀하고 있습니다. 서비스 출범 초기부터 뛰어난 기술 역량을 갖추기 위해 노력했는데요. 새로운 방식의 신용평가모델을 개발하는 것뿐만 아니라, 기존 송금서비스 토스 앱을 통해 축적된 금융·비금융 빅데이터를 함께 활용했죠. 이를 통해 중·저신용자외 금융이력부족자를 주로 공략하며 계좌 개설, 입출금, 송금, 이체, 투자, 보험 등 다양한 금융 서비스를 제공하는 디지털 금융 플랫폼으로 성장하고 있어요.
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국내 시장에서 티빙이 넷플릭스를 무서운 속도로 추격하고 있죠. 오리지널 콘텐츠뿐만 아니라 그 뒤에 숨겨진 데이터 기술력이 티빙의 성장에 큰 역할을 하고 있어요. 티빙은 그동안 안정적인 데이터 분석 시스템 및 인프라를 구축하기 위해 노력해 왔는데요. 그 과정에서 AI, 머신러닝을 기반으로 개인화 추천 모델을 고도화했죠. 특히 데이터 부족으로 콘텐츠를 추천하지 못하는 '콜드 스타트(Cold Start)' 문제를 해결했다는 점에서 차별적입니다. 티빙은 앞으로 '초개인화'된 좋은 서비스를 마련하는 것이 목표라고 해요.
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공공기관에서도 빅데이터를 적극 활용하고 있는데요. 대표적으로 서울시에서 운영 중인 심야버스인 '올빼미 버스'가 있습니다. 올빼미 버스의 운행 규모를 확대하는 데 있어, 통신데이터 기반 서울생활이동 데이터, 교통카드 데이터 등 2억여 건의 빅데이터를 활용했다고 해요. 이를 통해 시간대별 유동인구, 거리별 수단별 이용 비율, 심야 주요 통행량 집중지역 등을 면밀히 분석해 새로운 노선을 구축했죠. 이를 통해 대중교통의 사각지대 없이 더욱 촘촘한 서비스를 제공하고 시민들의 편의를 높일 수 있었어요.
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지금까지 국내 기업과 공공기관의 빅데이터 활용 사례를 살펴봤는데요. 데이터의 중요성이 점점 커지는 만큼, 기업에서는 데이터 사이언스 인재를 확보하기 위해 노력하고 있어요. 이에 따라 꼭 관련 직종이 아니어도 데이터를 읽고 다룰 줄 아는 역량이 중요해졌습니다.