빅데이터 분석이 정말 실생활에 활용되고 있을까?

최근 들어 빅데이터가 대세인 건 알고 있지만, 진짜로 우리 일상에서 활용되고 있는 건지 궁금합니다.

이번 포스트에서는 어떤 분야에서 빅데이터 분석이 활용되고 있으며, 그 결과 어떤 일이 일어나고 있는지 살펴볼게요.

 

1. 의료 분야

보건당국이 수집한 대규모 환자 데이터를 활용해 질병 예측 및 예방에 활용하는 경우가 많다.

 

예를 들어, 심장병이나 암 등의 질병을 예측하고 조기 발견을 통해 예방을 할 수 있다.

이 경우 보건 당국, 대학, 의료 연구기관 등에서 빅데이터 분석을 시행한다.

 

참고 : "Deep learning-enabled accurate detection of diabetic retinopathy on a handheld smartphone-based retinal camera"이라는 논문은 빅데이터 기술을 활용하여 당뇨병 망막병증을 스마트폰 기반 망막 카메라를 이용하여 정확하게 검출하는 기술을 개발한 것이다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 수집된 대규모 망막 이미지 데이터를 분석하고, 망막병증의 정확한 진단을 가능케하는 모델을 학습시켰다. 이를 통해 망막병증을 더 빠르고 정확하게 진단하고 치료를 시작할 수 있게 되어, 환자들의 치료 및 건강관리에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

2. 교통 분야

빅데이터 분석을 통해 교통체증과 같은 문제를 예방하거나 해결할 수 있다. 대량의 교통 데이터를 수집해 분석하면 교통량 예측, 최적 경로 탐색, 교통사고 예방 등의 문제를 해결할 수 있다.

 

교통 분야에서 빅데이터 분석을 실시하는 대표적인 기관으로는 도시철도공사, 교통안전공단 등이 있다.

 

참고 : 2021년에 발표된 연구에서는 미국 일부 지역의 교통 사고 데이터와 날씨, 도로 상태, 교통량 등의 데이터를 활용하여 교통 사고 발생 확률을 예측하는 모델을 개발하였다. 이 모델은 교통 사고 발생 확률을 실시간으로 예측할 수 있어, 교통 안전성을 향상시키는 데 기여할 것으로 예상된다.

 

3. 마케팅 분야

빅데이터 분석을 통해 소비자의 구매 패턴과 소비 행동을 예측하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 전략을 세우거나 제품 개발에 활용할 수 있다.

 

대표적인 기관으로는 마케팅연구소 등이 있다.

 

참고 :  "Digital Marketing Performance: A Data-Driven Approach to Online Marketing"라는 논문에서는 마케팅 성과를 분석하기 위해 데이터를 어떻게 수집하고 분석할 수 있는지에 대해 다루고 있다. 이 논문에서는 먼저 마케팅 지표를 수집하고 분석하는 방법에 대해 소개한다. 그리고 구글 애널리틱스를 이용한 디지털 마케팅 지표 분석 방법과 이를 활용하여 마케팅 전략을 수립하는 방법을 제시하고 있다. 이를 통해 기업은 소비자들의 행동과 반응을 더 잘 파악하고, 마케팅 성과를 개선하는 데 도움을 받을 수 있다는 결론을 내린다.

 

4. 금융 분야

빅데이터 분석을 통해 금융 기관은 대출 상환 불량 예측, 사기 예방 등의 문제를 해결할 수 있다. 이를 위해 대량의 금융 거래 데이터를 수집하고 분석하는 작업이 필요하다.

 

금융 분야에서 빅데이터 분석을 실시하는 대표적인 기관으로는 은행, 카드사 등이 있다.

 

참고 :  "A Credit Scoring Model Based on Lasso and Random Forest Methods for P2P Lending in China" 논문에서는 중국의 P2P(Peer-to-Peer) 대출 시장에서 개인 신용 평가를 위해 Lasso와 Random Forest 알고리즘을 기반으로한 신용 스코어링 모델을 제안한다. 이 모델은 고객의 개인 정보, 대출 기록 등의 데이터를 활용하여 대출 상환 능력을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

5. 스포츠 분야

빅데이터 분석을 통해 선수들의 경기력 및 부상 가능성 등을 예측하고 분석할 수 있다. 이를 통해 스포츠 팀은 선수 선발, 전술, 훈련 계획 등에 대한 결정을 내릴 수 있다.

 

대표적인 기관으로는 프로 스포츠 팀이 있다.

 

참고 :  "Soccer outcome prediction using big data and machine learning"라는 논문은 축구 경기 결과를 예측하기 위해 빅데이터와 기계 학습 알고리즘을 사용한 연구다. 연구에서는 선수의 기록, 경기장 정보, 날씨 정보, 팀 간 경기력 차이 등 다양한 변수를 수집하고 분석하여 축구 경기 결과를 예측하는 모델을 개발했다. 이 모델은 정확도가 67%로, 기존의 전문가들이 내린 예측보다 높은 예측 성능을 보였다.