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표제지
목차
Ⅰ. 고객관리 3
1. BoA, 수익성 및 업무효율 제고를 위한 빅데이터 4
2. 허츠, 실시간 VOC 분석으로 고객 만족도 향상 8
3. GS홈쇼핑 , 고객 추천 서비스 정교화 12
4. 롯데백화점, 고객 세분화를 통한 타겟 마케팅 16
5. 유통 빅데이터를 통한 중소상인 지원 20
6. 빅데이터 분석 기반 외국인 관광산업 지원 31
Ⅱ. e-Business 43
7. Ancestry.com, 온라인 가계도 서비스 제공 44
8. 오비츠, 사용자 특성을 파악하여 맞춤 검색 결과 제공 50
9. NCSOFT, 게임 내 사기 탐지 시스템 구현 54
10. 멜론, 이용자 관심도에 따른 콘텐츠 추천 61
Ⅲ. 의료 65
11. UNC헬스케어, 환자의 재입원 비용 절감 66
12. 서울아산병원, 의료연구 편의성 확대 71
13. 맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공 75
Ⅳ. 제조 80
14. GE, '지능형 항공 운영' 서비스 81
15. 볼보, 운행 정보 활용한 자동차 안전 실현 86
16. 캐터필러, 직원 및 기기 데이터 분석을 통한 제조 생산성 향상 91
17. 한국남동발전, 발전설비 운영효율 극대화 95
18. 자동차 부품기업 공동활용 빅데이터 플랫폼 102
Ⅴ. 재난ㆍ공공 115
19. 농림수산식품교육문화정보원, 스마트 농정 실현을 위한 플랫폼 구축 116
20. 조류 인플루엔자(AI) 확산 조기대응 124
21. 국도 비탈면 붕괴사고 예측 131
참고문헌 140
판권기 144
[표 1] 빅데이터 적용성과(IBM, 2011) 70
[표 2] 전/후 조건설정치 비교 111
[그림 1] 미국 산업별 평균 데이터 보유량 4
[그림 2] 허츠의 다양한 글로벌 고객 데이터 출처 8
[그림 3] 허츠 고객 만족도 측정 및 모니터링 예시 9
[그림 4] 허츠 빅데이터 적용 프로세스 11
[그림 5] GS홈쇼핑의 분석 플랫폼 아키텍처 14
[그림 6] 상향판매 마케팅과 윈백 마케팅 기반 17
[그림 7] 고객 구매 프로세스 유형별 장애요소 극복(Hurdle) 전략 18
[그림 8] 롯데백화점 타겟팅 시스템과 분석 시스템 19
[그림 9] 대한상공회의소 빅데이터 분석 과정 27
[그림 10] 주요 분석결과 28
[그림 11] 대한상공회의소 유통시장 분석정보 서비스: bigdata.korcham.net 29
[그림 12] 대한상공회의소 Open API 서비스 29
[그림 13] 유동인구 데이터 분석 과정 35
[그림 14] 카드정보 분석방법 36
[그림 15] 고객 데이터 분석 사례 45
[그림 16] Ancestry.com의 주요내용 46
[그림 17] Ancestry.com에서의 사용자 패턴분석 48
[그림 18] 웹 애널리틱스 데이터의 처리 프로세스 52
[그림 19] 캐릭터 별 발생 로그를 벡터로 변환 → 각 벡터들의 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 계산 56
[그림 20] 캐릭터 별 코사인 유사도 표준 편차 계산 후 자기 유사도 값으로 변환 56
[그림 21] 정답 집합을 이용하여 자기 유사도 값을 BOT 확률로 전환 56
[그림 22] 뱅커 탐지를 위한 사용자들 간의 관계 네트워크 시각화 57
[그림 23] 그래프 클러스터링 및 Banker의 탐지 시각화 58
[그림 24] 탐지 시스템에서의 패턴에 대응하는 Fraud 패턴 변화 양상 59
[그림 25] 멜론 데이터의 수집-분석-서비스 아키텍처 구성 63
[그림 26] 질병 위험 상태와 병원 지출 비용의 관계 67
[그림 27] UNC 의료정보 분석 플랫폼 68
[그림 28] 아산병원의 빅데이터 인프라가 수용하는 데이터 규모 73
[그림 29] 연관질병 데이터 그래프 78
[그림 30] '지능형 운영(Intelligent Operations)' 서비스 개념도 83
[그림 31] 산업인터넷 추진방향 85
[그림 32] 볼보 데이터 웨어하우스 개념도 88
[그림 33] 한국남동발전(주)의 빅데이터 분석 구조 96
[그림 34] 한국남동발전(주)의 FROMS를 통한 프로세스 개선 97
[그림 35] 한국남동발전(주)의 예방정비 및 예측정비 98
[그림 36] 경험과 지식 기반의 최적 혼탄 비율, 사전 장애 예측 및 신속 대응 개념도 99
[그림 37] 한국남동발전(주)의 추진성과도표 101
[그림 38] 분석대상 알루미늄 다이캐스팅 설비 105
[그림 39] 데이터 분석과정 106
[그림 40] 상세 데이터 분석 절차 107
[그림 41] 작업조건별 불량률 분석 108
[그림 42] 속성별 불량률 분석 109
[그림 43] 의사결정나무기법을 활용한 요인 분석 109
[그림 44] 작업자별 변동계수 분석 110
[그림 45] 작업자별 불량률 분석결과 112
[그림 46] 자동차 부품기업 공동활용 빅데이터 플랫폼 113
[그림 47] 농림수산식품교육문화정보원 빅데이터 서비스 구조 및 제공 기능 117
[그림 48] 5가지 식생활 라이프스타일 유형에 따른 농식품 추천 서비스 구성도 118
[그림 49] 5가지의 식생활 라이프스타일 도출 과정 및 특징 119
[그림 50] 소비자 유형별 농식품 추천 개념도 및 결과 120
[그림 51] 메가트렌드별 농식품 추천 개념도 및 결과 121
[그림 52] 소비자 유형별, 메가트렌드별 선호 농식품 추출을 위한 알고리즘 121
[그림 53] 농림축산식품 공공데이터포털 목표 구성도 122
[그림 54] AI 확산경로 예측 및 대응 프로세스 127
[그림 55] 발생지 예측결과와 실제 발생지역 128
[그림 56] 가축 전염병 확산예측 시스템 129
[그림 57] 비탈면 사고 예측 시스템 구성도 133
[그림 58] 데이터 분석 과정 134
[그림 59] 붕괴영향인자 분석결과 136
[그림 60] 국토비탈면 붕괴사고 예측 서비스 137
[그림 61] 국도비탈면 관리 서비스의 발전방향 139
[그림 62] 국도비탈면 붕괴예측서비스(안) 139
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