2012.06.20

“빅 데이터가 우리 회사를 바꿔 놓을 수 있다”

Liz Benison | CIO
빅 데이터에 대한 공통된 정의는 없다. 그러나 일반적으로 3가지 기준 가운데 2가지에 부합하면 빅 데이터라고 일컫는다.

-규모(Volume) : 대용량 데이터 세트
-속도(Velocity) : 빠른 데이터 처리
-다양성(Variety): 기업 외부에서 만들어지는 비정형, 반정형, 정형 데이터

예를 들어, 고객이 특정 기업의 CRM 시스템에 저장해둔 데이터는 정형 데이터다. 그러나 이메일과 댓글, 소셜 미디어, 동영상 콘텐츠는 정형 데이터가 아니다.

대부분의 경우, 데이터는 이 3가지 요소를 두루 갖추게 된다. 그러나 빅 데이터가 반드시 대규모일 필요는 없다는 점에 주목해야 한다.

빅 데이터에 관심을 갖는 이유는 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다.

예를 들어, 보험회사는 보험사기를 막고자 있지만 보험사기는 이보다 더 빠르게 증가하고 있다. 자동차 보험금의 10~20%가 보험사기에 해당하는 부당 청구인 것으로 조사됐다.

이 경우, 예측 모델링, 신원 검색 기술, 사기 지표 규칙 엔진 등을 이용해 보험사기의 가능성을 띠는 행동과 패턴을 파악할 수 있다.
 

---------------------------------------------------------------


보험사기 가능성을 조기에 파악하면 추가 데이터를 수집하고, 사례 관리 활동을 통해 사기일 가능성이 높은 보험 청구 사례를 면밀히 조사할 수 있다.

현재 쓰이는 솔루션들은 잠재적인 부당 보험 청구를 2배나 더 많이 감지해낸다. 이런 감지를 통해 한층 빨리 조사에 착수할 수 있다.

빅 데이터는 기업 내부와 외부의 많은 정형화, 비정형화 데이터를 이용해 과거보다는 현재 일어나고 있는 일과 앞으로 일어날 일에 대한 아주 값진 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있는 기술이라는데 장점이 있다.

신속하고, 적기에
아인슈타인은 "모든 것이 다 중요한 것은 아니다. 또한 중요한 모든 것들을 일일이 수로 셀 수는 없다"라고 말했지만 데이터 혁명은 이를 바꿔놓았다. 앞서, 기업들은 가장 중요한 데이터에만 중점을 뒀다.

그러나 빠르고, 강력하며, 지능적인 최신 비즈니스 기술이 빅 데이터 시대를 실현시켜 나가고 있다. 이미 큰 비용을 들이지 않고도 엄청난 데이터 세트를 발굴할 수 있는 시대로 접어들었다.

경영활동 및 의사결정 방식을 바꿔 실적을 개선할 수 있는 가능성이 열린 것이다.

미국의 대형 보험회사인 블루 크로스(Blue Cross)와 블루 실드(Blue Shield)는 동시에 세계 최대 의료 정보 데이터 웨어하우스를 만들면서 도전에 직면했다.

바로 빅 데이터를 이용해 성과를 창출하는 방법을 제시하는 매력적인 기술 솔루션이자 비즈니스 솔루션이다.

두 회사는 이른바 '정보 자산' 현금화에 목적을 둔 블루 헬스 인텔리전스(Blue Health Intelligence)라는 회사를 설립했다.

그리고 40개 회원사의 데이터를 통합하는 중이다. 이 솔루션은 9,000만~1억 명의 의료보험 및 기타 청구 데이터를 처리할 수 있다. 현재까지 어디에서도 찾아볼 수 없는 가장 정확하고, 포괄적인 의료 연구 데이터를 제공한다.

블루 헬스 인텔리전스는 블루 크로스와 블루 실드와 관계된 의사, 연구원, 정부 당국이 의료 서비스의 품질과 일관성을 개선할 수 있도록 협력하는 새로운 기회를 창출해 제공하고 있다.




2012.06.20

“빅 데이터가 우리 회사를 바꿔 놓을 수 있다”

Liz Benison | CIO
빅 데이터에 대한 공통된 정의는 없다. 그러나 일반적으로 3가지 기준 가운데 2가지에 부합하면 빅 데이터라고 일컫는다.

-규모(Volume) : 대용량 데이터 세트
-속도(Velocity) : 빠른 데이터 처리
-다양성(Variety): 기업 외부에서 만들어지는 비정형, 반정형, 정형 데이터

예를 들어, 고객이 특정 기업의 CRM 시스템에 저장해둔 데이터는 정형 데이터다. 그러나 이메일과 댓글, 소셜 미디어, 동영상 콘텐츠는 정형 데이터가 아니다.

대부분의 경우, 데이터는 이 3가지 요소를 두루 갖추게 된다. 그러나 빅 데이터가 반드시 대규모일 필요는 없다는 점에 주목해야 한다.

빅 데이터에 관심을 갖는 이유는 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다.

예를 들어, 보험회사는 보험사기를 막고자 있지만 보험사기는 이보다 더 빠르게 증가하고 있다. 자동차 보험금의 10~20%가 보험사기에 해당하는 부당 청구인 것으로 조사됐다.

이 경우, 예측 모델링, 신원 검색 기술, 사기 지표 규칙 엔진 등을 이용해 보험사기의 가능성을 띠는 행동과 패턴을 파악할 수 있다.
 

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보험사기 가능성을 조기에 파악하면 추가 데이터를 수집하고, 사례 관리 활동을 통해 사기일 가능성이 높은 보험 청구 사례를 면밀히 조사할 수 있다.

현재 쓰이는 솔루션들은 잠재적인 부당 보험 청구를 2배나 더 많이 감지해낸다. 이런 감지를 통해 한층 빨리 조사에 착수할 수 있다.

빅 데이터는 기업 내부와 외부의 많은 정형화, 비정형화 데이터를 이용해 과거보다는 현재 일어나고 있는 일과 앞으로 일어날 일에 대한 아주 값진 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있는 기술이라는데 장점이 있다.

신속하고, 적기에
아인슈타인은 "모든 것이 다 중요한 것은 아니다. 또한 중요한 모든 것들을 일일이 수로 셀 수는 없다"라고 말했지만 데이터 혁명은 이를 바꿔놓았다. 앞서, 기업들은 가장 중요한 데이터에만 중점을 뒀다.

그러나 빠르고, 강력하며, 지능적인 최신 비즈니스 기술이 빅 데이터 시대를 실현시켜 나가고 있다. 이미 큰 비용을 들이지 않고도 엄청난 데이터 세트를 발굴할 수 있는 시대로 접어들었다.

경영활동 및 의사결정 방식을 바꿔 실적을 개선할 수 있는 가능성이 열린 것이다.

미국의 대형 보험회사인 블루 크로스(Blue Cross)와 블루 실드(Blue Shield)는 동시에 세계 최대 의료 정보 데이터 웨어하우스를 만들면서 도전에 직면했다.

바로 빅 데이터를 이용해 성과를 창출하는 방법을 제시하는 매력적인 기술 솔루션이자 비즈니스 솔루션이다.

두 회사는 이른바 '정보 자산' 현금화에 목적을 둔 블루 헬스 인텔리전스(Blue Health Intelligence)라는 회사를 설립했다.

그리고 40개 회원사의 데이터를 통합하는 중이다. 이 솔루션은 9,000만~1억 명의 의료보험 및 기타 청구 데이터를 처리할 수 있다. 현재까지 어디에서도 찾아볼 수 없는 가장 정확하고, 포괄적인 의료 연구 데이터를 제공한다.

블루 헬스 인텔리전스는 블루 크로스와 블루 실드와 관계된 의사, 연구원, 정부 당국이 의료 서비스의 품질과 일관성을 개선할 수 있도록 협력하는 새로운 기회를 창출해 제공하고 있다.


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