문항1.

1. 비용절감 – 데이터의 처리 및 저장에 들어가는 비용을 절감하는 것

전통적인 데이터 웨어하우스에 비해서 하둡은 약 5~10배 가량의 비용을 절감할 수 있음

데이터 처리: 컴퓨터 시스템이 데이터를 얼마나 빠르게 분석하는가?

데이터 저장: 테라바이트 단위 등 데이터의 저장이 구조화되어 있는가?

2. 시간절약 – 특정 절차를 수행하는데 필요한 시간을 줄이는 것

시간 절약에서 중요한 점은 절약한 시간으로 무엇을 할 것인가?

위의 질문에 대한 사업 지향적인 대답

더 나은 해답을 얻기 위해서 모델을 자주 반복적으로 조율

고객에게 보내는 실시간 제안을 개선하기 위해 더 많은 변수와 데이터를 사용

발생하는 돌발 상황에 대해서 빠르게 반응하고 대응

3. 새로운 제품개발 및 서비스 제안 – 제품, 서비스, 고객에게 직접적으로 초점을 맞춤

만약 조직이 빅데이터를 이용해서 제품과 서비스를 만들어 내는데 진지하다면

플랫폼, 소프트웨어, 기술, 전문가 등을 보유하고 있어야 함

또한 새로운 적용을 위한 작은 규모의 테스트가 필요함

사업 리더의 지원과 함께 마케팅 팀과 밀접하게 일하는 시간이 필요함

4. 내부 의사결정 지원 – 고객 관계 관리, 공급 체인 관리, 가격 결정 등에 사용됨

고객관계측면: 고객 접점 관리, 고객 이탈 관리, 고객 만족 관리 등을 파악함

공급체인관리측면: 기술 우수성, 재정건건성, 품질 일관성, 배송 신뢰성, 상업적 관습 등을 파악함

가격결정측면: 시장 평판, 선호도, 추세를 파악하고 시장세분화를 수행함

문항2.

사람의 눈으로 축적된 데이터에 해당함

사람들이 비이성적으로 행동하는 이유를 비교적 쉽고 빠르게 파악할 수 있음

빅데이터는 소비자 행동의 전체 그림을 보여주지 않지만 스몰데이터를 통해 사람들의 본 모습을 파악할 수 있음

머리카락, 지문이 사람의 DNA를 나타내듯 스몰데이터는 일종의 감성 DNA를 남긴다고 할 수 있음

스몰데이터는 제품과 서비스 개발 및 개선 아이디어를 도출할 때 가장 효과적임