관련 통계자료 다운로드 아·태지역 주요 기업의 빅데이터 분석 사례 최근 기업들에게 빅데이터(BigData) 전략 마련이 요구되고 있다. 이미 미국에서는 연방정부기관들도 빅데이터 전략 마련을 검토하고 있다. 국내서도 금융, 유통, 전자산업 등을 중심으로 빅데이터 전략 수립을 추진하고 있다. 더욱이 최근 모바일 디바이스 보급이 급속도로 확산되면서 빅데이터 이슈는 커지고 있다. 기업용 소프트웨어(SW) 기업인 SAS가 최근 글로벌 기업을 대상으로 빅데이터 활용에 대해 조사한 보고서가 주목받고 있다.
SAS의 글로벌 조사에 따르면 아시아태평양 기업들도 다른 지역 기업들과 마찬가지로 데이터 활용에 많은 노력을 쏟아 붇고 있다. 이를 통해 도출된 결과를 기업 경영에 적용하고 있지만 아직은 대부분이 초보적인 데이터 분석 기술 수준에 머물러 있다. 그러나 일부 기업들은 이미 빅데이터를 기업 경영에 적용하기 위해 유용하게 분석, 활용하고 있다. 대표적인 기업으로 중국 광파(廣發·Guangfa)은행, 중국공상은행(ICBC), 한국 현대해상화재보험 등이 있다.
광파은행은 중국 최초 신용카드 발급은행이다. 올해 이 은행은 홍콩 주식시장에 수십억 달러 규모로 상장했다. 광파은행은 이때 빅데이터 문제에 직면하게 된 것이다. 상장 추진 당시 광파은행은 신용카드를 약 1200만장 발급한 상태였다. 중국에서는 적지 않은 신용카드 발급이었고 이로 인해 포트폴리오에 대한 신용리스크관리가 요구됐다. 더욱이 상장을 하는 데 있어 리스크관리는 필수였다.
광파은행은 효과적인 리스크관리를 위해 데이터 분석 플랫폼을 도입했다. 야첸 광파은행 신용카드센터 최고리스크관리책임자(CRO)는 “광파은행이 고객·운영·신용리스크 등에 대한 광대한 데이터를 효과적으로 관리하고 가치를 도출해 내기 위해서는 반드시 분석 기술이 필요했다”고 말했다. 이어 야첸 CRO는 “많은 솔루션을 검토한 결과 SAS솔루션을 도입하기로 결정했다”고 덧붙였다. 광파은행은 분석 프레임워크를 통해 끊임없이 변화하는 데이터 분석 요구를 충족시킬 수 있었다. 마케팅 역량을 강화시켜 경쟁업체와 확실한 차별화도 가능하게 했다. 현재 광파은행은 상장 후 엄청나게 늘어날 데이터에 대해서도 동일한 분석 솔루션을 도입해 준비하고 있다.
중국은 물론, 세계 최대 규모 은행으로 꼽히는 중국공상은행도 빅데이터 전략을 수립, 시행하고 있다. 2억2000만명 고객과 6억개 계좌를 보유한 중국공상은행은 일일 거래 규모가 2억건에 달한다. 이 은행은 방대한 양의 데이터를 선별하기 위해서는 반드시 분석 솔루션 도입이 필요했다. 중국공상은행은 SAS 지원을 받아 분석 SW 및 서비스 체계를 갖췄다. 이 결과 의사결정 프로세스 개선, 고객관계 강화, 리스크관리 효율성 증대 등 목표를 달성할 수 있었다.
중국공상은행에게 또 하나의 빅데이터 처리 이슈는 모바일 결제 등 새로운 거래채널이 등장하면서 급증하기 시작한 데이터를 처리하는 것이다. 여기에 기존 전통 방식의 계좌·거래 데이터도 늘어나고 있었다. 중국공상은행은 빅데이터 문제를 차분히 해결하기 시작했다. SAS 분석 기술 기반으로 기업경영에 필요한 빅데이터 전략을 마련한 것이다.
한국 기업들도 빅데이터 처리에 대해 치열하게 고민하고 있다. 가장 대표적인 기업은 현대해상화재보험이다. 당시 국내 자동차 보험회사들은 사기청구로 골머리를 앓고 있었다. 금융감독원 조사에 따르면 사기청구 건수가 연간 30%씩 증가하고 있었다. 그럼에도 불구하고 대부분 자동차 보험회사들은 이에 대해 적절하게 대처하지 못했다. 청구심사 인력이 부족하거나 기존 업계 자료만을 기준으로 예측 모델을 구축했기 때문이다.
현대해상화재보험도 사기청구로 골머리를 앓고 있기는 마찬가지였다. 특단의 조치가 필요했다. 현대해상화재보험은 사기범죄 적발 및 방지를 위해 SAS솔루션을 도입했다. 이를 통해 청구사기를 방지하고 보험료 납입 처리 업무를 개선할 수 있었다. 수익성이 높은 우량 고객을 보호하는 수단으로도 활용됐다.
필립 카터 IDC 아시아태평양 부사장은 “드디어 빅데이터 시대가 도래했다”면서 “페타바이트 규모 데이터웨어하우스(DW), 소셜미디어 인터랙션, 실시간 감지 데이터, 지리공간정보 등과 같은 새로운 유형의 데이터 처리는 기업에게 다양한 과제이면서 새로운 기회이기도 하다”고 강조했다. 이어 카터 부사장은 “CIO들이 과거 데이터베이스와 아키텍처로는 처리할 수 없던 대량의 데이터 세트를 처리·발견·분석하기 위해 신기술을 채택할 것”이라고 주장했다.
실제 기업들은 생성되는 데이터 양과 속도, 다양성을 모두 고려하는 하이엔드 분석기술을 찾고 있다. 조성식 SAS코리아 사장은 “빅데이터는 분석적 가치를 도출해 낼 수 있을때 그 가치를 갖게 된다”면서 “결국 가치와 통찰을 갖는 것은 빅데이터 자체가 아니라 빅 애널리틱스(Big Analytics)”라고 전했다.
<표>아·태지역 주요 기업의 빅데이터 분석 사례
자료 : 각사 종합
신혜권기자 hkshin@etnews.com
