[1] 3-1 빅데이터 분석과 전략 인사이트

jdsilver96·2022년 2월 19일
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1. 빅데이터 열풍과 회의론

2. 빅데이터 회의론의 원인 및 진단

가. 투자효과를 거두지 못했던 부정적 학습효과 : CRM

나. 빅데이터 성공사례가 기존 분석 프로젝트를 포함해 놓은 것이 많음(사실상 CRM분석을 빅데이터 분석으로 과장)

핵심: 빅데이터가 초점이 아닌 분석을 통한 가치 생산에 집중!

3. 빅데이터 분석, 'BIG'이 핵심이 아님

가. 빅데이터에 대한 관심 증대

나. 빅데이터 프로젝트에 거는 기대

기존 프로젝트의 자동화를 우선으로 점차적으로 거시적이며, 전략적인 가치를 이끌어내야함

다. 빅데이터 분석의 가치

데이터 크기가 아닌, 비즈니스 핵심에 대해 보다 객관적이고 종합적인 통찰을 줄 수 있는 데이터를 찾는 것이 가장 중요!

4. 전략적 통찰력이 없는 분석의 함정

무조건 많은 데이터 분석이 이뤄지는 것보다 정확한 비즈니스 이슈를 찾아 전략적인 통찰력을 갖고 차별화된 전략으로 기업을 운영해야함

5. 일차원적 분석 vs 전략도출위한 가치기반 분석

가. 산업별 분석 애플리케이션

  • 금융: 신용점수 산정, 사기탐지, 가격책정, 프로그램트레이딩, 클레임분석, 고객 수익성 분석
  • 소매업: 판촉, 매대관리, 수요예측, 재고보충, 가격∙제조 최적화
  • 제조업: 공급사슬 최적화, 수요예측, 재고보충, 보증서분석, 맞춤 상품 개발, 신상품 개발
  • 운송업: 일정관리, 노선배정, 수익관리
  • 헬스케어: 약품거래, 예비진단, 질병관리
  • 병원: 가격책정, 고객로열티, 수익관리
  • 에너지: 트레이딩, 공급/수요예측
  • 커뮤니케이션: 가격 계획 최적화, 고객보유, 수요예측, 생산능력계획, 네트워크최적화, 고객수익성관리
  • 서비스: 콜센터직원관리, 서비스-수익 사슬 관리
  • 정부: 사기탐지, 사례관리, 범죄방지, 수익최적화
  • 온라인: 웹 매트릭스, 사이트설계, 고객추천
  • 모든사업: 성과관리

나. 일차적인 분석의 문제점

새로운 기회를 포착하기 어려움. 급변하는 환경에서는 분석을 일차적 차원에서 점증적, 전술적으로 사용하면 효과가 미미할 수 있음

다. 전략도출 가치기반 분석

일차적인 분석에서 활용범위를 더 넓고 전략적으로 변화시켜 전략적 인사이트를 주는 가치기반 분석단계로 발전해야함 -> 해당 사업에 핵심 기회를 발굴하고 주요 경영진의 지원을 얻을 수 있음

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