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아마존 클라우드 2

IT 공룡들, 수요 예측 서비스를 시작하다

사실 수요 관리자 입장에서 시계열 예측이나 분석 시스템에 투자하는 일은 투자 대비 효과가 낮은 영역입니다. 많은 양의 데이터 클렌징과 한땀 한땀 제거해야 하는 아웃라이어(Outlier), 각종 파라미터를 조정해야 하는 등 사용 가능한 수요 예측 정보를 획득하기까지의 과정은 오랜 시간이 소요되었고, 이마저도 최종 수요 예측값으로 바로 사용할 수 없는 참조용 베이스라인 정도입니다. 과거 데이터 기준으로 수립한 시계열 예측에 미래 수요를 변화시키는 새로운 요인들을 추가해야만 수요 예측이 완성되기 때문입니다. 최초 시계열 수요 예측의 모델이 되었던 항공 수요처럼 추세, 계절성, 이벤트 등 영향도 분석이 잘 되는 비즈니스 유형이 많지 않고, 수요 예측 모델 정확도를 높이는 과정에서 통계 전문가와 업무 전문가 사이..

Big Data 속 커져가는 개인정보, 공개와 보호의 딜레마

많은 기업들은 사용자의 개인정보를 활용해 선호도를 분석하고, 분석 결과를 맞춤형 광고 및 추천 서비스 등 다양한 영역에 활용하고 있습니다. 수집, 활용하는 사용자의 정보가 많고 직접적일수록 의미 있는 정보 분석 결과를 도출할 수 있는데요. 실제로 사용자의 웹 쿠키 기록만을 가지고 복잡한 알고리즘을 통한 정보 분석보다 페이스북의 ‘좋아요’ 버튼 기록을 분석하는 것이 사용자 선호도 분석에 있어, 알고리즘의 난이도에 비해 높은 정확도를 보여준다는 것이 업계의 설명입니다. 이는 ‘좋아요’ 기록에는 일반적으로 사용자의 사회관계망(Social Network) 정보와 명시적인 의사 표현이 복합적으로 반영되어 있기 때문입니다. 그러나, 기업들의 개인정보 활용을 통한 서비스는 사용자들에게 항상 가치 있는 서비스로만 다가..

IT Insight 2017.09.21 (1)