[경영빅데이터분석사2급] 2과목 경영과 빅데이터 활용 - 분석기법(마케팅/생산운영/회계/재무/인적자원 애널리틱스)

 

2. 분석기법(마케팅/생산운영/회계/재무/인적자원 애널리틱스)

 

ㅇ 발전단계

 - 분석기법은 사후판단, 통찰, 예측/행동 단계로 발전한다.

 - 사후판단은 담당부서별 데이터 취합을 주기적으로 리포팅하는 단계를 말한다.

 - 통찰은 통계기반 지표간 연관관계분석 및 전사적 지표관리의 단계이다.

 - 예측/행동은 고급분석 기법을 이용한 예측 및 직접적 의사결정의 단계이다.

 - 기업에서 진정한 비즈니스 가치와 통찰을 부여하는 것은 빅데이터 자체가 아니라 빅 애널리틱스라고 할 수 있다.

 

ㅇ 애널리틱스와 데이터마이닝

 - 애널리틱스 : 비즈니스의 당면 이슈를 기업 내외부 데이터의 통계적 수학적인 분석을 이용하여 분석하는 의사결정 분석틀이다. 즉, 전략적, 전술적, 운영적 비즈니스 의사결정 문제를 데이터분석 역량인 통계적, 수학적 지식, 데이터 프로그래밍, 전문적 지식 등을 통해 해결하려는 분석툴로 강력한 해결책이다.

 - 애널리틱스는 기업이나 조직의 문제를 컴퓨터 기술, OR(Operational Research) 또는 통계학을 이용하여 문제를 해결하는 응용이라고 정의하며 분석과학으로 설명하기도 한다. 빅데이터 분석을 통하여 전에는 알지 못했던 새로운 사실을 발견하거나 새로운 통창력을 제공한다는 것이 큰 의미를 갖는다.

 - 과거 분석방법인 데이터마이닝은 일회성 분석에 그쳐 자산화되지 못하고 포괄성이 없어 의사결정의 일부 참고자료에 그치고 있으며, 대상주체에 따라 해석이 달라진다는 단점이 있다. 반면 애널리틱스는 의사결정 문제를 먼저 정의하고 이후 데이터 수집, 결합, 분석이 이루어진다.

 

ㅇ 마케팅 애널리틱스

 - 활용정도 : 가끔 애널리틱스 데이터로부터 통찰을 얻음(46%), 일상적/효율적으로 통찰을 얻음(39%)

 - 활용목적 : 마케팅 성과의 증대(56%), 데이터 결합을 통한 상관관계 도출과 예측(39%)

 - 중요한 요소는 고객정보이다. 고객정보는 사회인구 정보와 접촉정보 그리고 고객의 거래정보이다.

  . 고객데이터 : 업무상 데이터(생일, 주소, 웹사이트, 이메일 등 소셜미디어 가입 시 필요한 소비자들이 통상 고유하는 기초데이터), 신체데이터(키, 몸무게), 보안데이터(소득수준, 휴대폰번호, 신용카드 번호), 개인상세 데이터(종교, 정치색, 신조 등) (가족상세데이터X)

 - 고객정보관리의 사례인 카탈리나의 빅데이터 활용

  . 데이터 분석을 통해 마케팅에 응답할 가능성이 높은 고객을 정확하게 예측하여 마케팅에 활용

  . 구매자의 거래 이력이 장기간 축적됨에 따라 고객데이터를 기반으로 타깃 마케팅을 통한 수익 창출

  . 전세계 7천개 매장에 설치되어 매주 2억 5천만 건 이상의 트랜잭션으로부터 데이터를 수집

  . 소비자의 구매행동을 분석 및 예측하여 컬러쿠폰, 광고 및 전국 소매 매장과 약국에 대한 정보지를 제작

  . 카탈리나 마케팅의 특징은 맞춤형 쿠폰 시스템에 있다.

  . 포인트 카드 등으로 고객을 식별하고 판매시스템과 연동하여 고객의 과거 3년 간의 구매 데이터를 축적한다.

 - 신한카드 : 개개인의 카드소비 성향패턴을 분석하여 고객 만족도를 높이고 카드사의 매출액 증대에 기여한 사례이다. 고객 정보를 새로운 가치로 재창출하여 다수가 아닌 고객맞춤형 마케팅에 주력하였는데 빅데이터를 활용하여 소비패턴을 분석하여 카드회원들의 소비성향을 분석한 결과를 바탕으로 선호도가 가장 높은 품목에 대해 할인 혜택을 집중 제공하는 콤보서비스를 제공하였다.

 - B2C 기업에 있어 가장 중요한 의사결정은 가격이며, 애널리틱스 성공기업은 공통적으로 가격 의사결정에 많은 노력을 투입하고 있다. 빅데이터를 활용하여 효과를 보는 분야가 가격과 프로모션의 의사결정이다.

 - 스타벅스 : 고객들의 가격민감도는 상품과 상황에 따라 천차만별로 달라짐을 알 수 있다. 즉, 커피와 에스프레소, 프라프치노, 티와 쵸콜릿, 메뉴에 없는 음료에 따라 다양한 가격최적화를 이룬 사례이다.

 - 넷플릭스 : 데이터 마이닝을 통해 유명 감독과 배우를 캐스팅해 성공을 거두었으며, 가입자의 콘텐츠 기호를 파악하여 영화나 TV프로그램을 추천하는 서비스를 제공한다.

 - 게임분야에서는 1회/일간/월간/접속 시간, 아이템 구매 횟수 등을 분석해 유료 아이템 판매를 끌어올린다.

 - 판도라 : 고객의 취향에 맞는 음악을 추천하는 기능을 제공하는 인터넷 라디오 방송 서비스를 구축

 - 물류 분야로 DHL 사례

  . 2009년에 빅데이터를 도입해 매일 기록되는 배송 도착지, 크기, 무게, 내용물 등 수백만 건의 배송정보를 활용

  . 스마트 트럭은 실시간 교통 상황, 수신자의 상황, 지리, 환경적 요소를 고려한 최적 배송경로를 제공

  . 스마트 트럭 도입 후 배송실패율은 제로에 가까워졌고 연료비도 줄일 수 있다.

  . 장/단기 투자에도 빅데이터를 활용해 물류 센터 확장, 차량 증편 등에 활용해 투자위험을 최소화하고 있다.

 - 물류 분야로 TNT 사례

  . 각 프로세스 단계별 소요시간, 정시 배송 비율, 국가별 처리 화물량 등을 배송서비스 개선에 활용

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ㅇ 생산운영 애널리틱스

 - 복잡한 연산을 수학적 최적화나 고도의 분석 알고리즘을 통해 실시간으로 유입되는 데이터에 대해 분석을 통해 얻은 모델을 적용해 결과를 도출한다는 의미이다.

 - 분야별 활용 데이터

분야	데이터
고객관리	제품사용후기, 제품요구, 제품가격, IoT, VOC/커뮤니티, 실시간 센서데이터
생산관리	생산능력, 표준시간, 설비대수, 생산계획, 교체계획, 생산실적, 생산진척도, 재고수량, 작업시간, 작업내용
원가관리	가동시간, 재료사용량, 에너지사용량, 재고, 작업자투입공수, 관리비, 사전원가, 사후원가
설비관리	설비사양,가동상태, 사용/가동이력, 비가동이력 및 내용, 고장시간, 수리시간, 유지보수계획/실적
품질관리	운전조건, 복구시간, 불량원인, 불량수

 - 제조업에서 활용 가능한 데이터 : 제조영업데이터, 고객데이터, 제조요청일, 다양한 시장데이터

  . 제조 장비 데이터 : 장비로그 데이터(비정형), 반도체 장비에서 생성되는 이벤트 로그 데이터

  . 운영 통합 데이터 : 영업/마케팅/물류 통합 데이터(정형), 고객 구매 데이터/주문데이터/물류 및 생산 통합 데이터

  . 고객 경험 데이터 : 제품 사용 후기(비정형) 혹은 실시간 유입되는 제품 사용정보(정형), 고객 댓글/사용후기/AS자료, 제품 센서로부터 수집된 데이터

 - 생산운영데이터 분석의 한계를 극복하게 된 최근 기술 발달 : 대용량 데이터의 분산 저장 기술의 발달, 시스템의 병렬 연결 기술의 발달에 따른 시스템 가용성 확보, ICT 인프라 구축비용의 하락, 장비의 로그 데이터를 수집하는 센서 발달, 분석 기술 적용 인력은 부족한 상태

 - MES : 주문에서 생산에 이르기까지의 과정에서 생성된 정보를 가장 효과적으로 활용함으로써 데이터들이 발생할 때마다 공정들을 관리, 응답, 보고하는 시스템

 - 맥킨지 앤 컴퍼니의 빅데이터 보고서에 언급한 가치사슬 단계 : R&D 및 설계 단계, 공급 사슬 단계, 생산단계, 마케팅 및 판매, AS단계

  . R&D 및 설계 단계: 제품생산주기관리(PLM)에서 빅데이터를 포착하여 활용할 수 있다. 제품 설계시 판매 데이터 및 고객의 데이터를 참고하고 활용하여 더 가치있는 생산을 도모한다.

  . 품질관리 단계 : 운전조건, 복구시간, 불량원인 및 불량수, 불량내용 파악으로 제품 품질을 고도화 한다. (고객 서비스 품질 고도화 X)

  . 공급사슬 단계 : 판매업체 등의 수요를 예측하거나 실시간 재고관리로 운영 품질을 높일 수 있다.

  . 생산단계 : 사물인터넷, RFID 센서기술 등을 이용해 제조 품질 향상 및 설비 예측 정비

  . AS단계 : 고객과의 의사소통에 대한 데이터를 활용해 실시간 제품 결함 관리 가능

 - 마이크론 테크놀로지의 반도체 장비 로그데이터 분석

  . 로그 데이터는 끊임없는 텍스트 스트림으로 저장된다.

  . 마이크론은 분석 결과로 생산성을 10% 향상시켜 전사적으로 380억원의 비용을 절감하였다.

  . 로그 데이터의 목적은 장비의 예상치 못한 고장이나 문제를 파악하기 위한 사후 분석용 데이터이다.

  . 자동화 로봇의 움직임과 같은 물리적인 행동뿐만 아니라 행동이 이뤄지기까지의 의사결정 형태가 모두 데이터화되어 있다.

  . 장비가 효율적으로 작업을 진행하고 있는지 관련 분석을 시도하였다.

  . 분석 적용으로 장비가 항상 최적으로 운영되고 있는지 모니터링하고 이상변화가 감지되었을 경우 사전에 감지하여 장비의 가용율을 높이는 작업을 수행하였다.

  . 로그분석에서는 프로세스 마이닝을 적용하였다.

 - 프로세스 마이닝 : 각 이벤트가 다른 이벤트와 순차적인 상관관계로 이뤄진 작업에서 작업이 일어난 시간과 형태가 로그를 분석하여 각 작업의 상관관계를 분석하는 로그 데이터 분석 방식이다. 로그의 이벤트 정보를 바탕으로 사건과 사건의 관계를 파악하고 이러한 일련의 사건들의 상관관계를 바탕으로 어떤 순서로 작업들이 이뤄지고 있는지 수학적 알고리즘으로 유추한다.

 - Petri Net 모델 : 여러 작업들이 서로 직렬-병렬 형태의 상관관계를 가지는 작업을 논리적 모델로 구현한 방식

 - 시리얼 프로세스와 파라렐 프로세스는 웨이퍼를 가공하는데 있어 순차적으로 여러 챔버를 거쳐 가공되는지, 한 챔버에서 모든 공정을 거치고 이러한 챔버가 병렬로 여러 개가 있는지에 따른 분류이다.

 - 설비규모 산출은 장기적인 의사결정이고, 고객에 신속하게 대응하기 위해서는 단기적으로 재고를 조절해야 한다. 제조에서 영업 요구를 실시간 파악하고 분석을 통한 적정재고 산출로 고객의 니즈에 신속히 대응할 수 있다.

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ㅇ 관리부문

 - 경영자의 의사결정에 있어 가장 객관적인 판단 근거 : 회계, 재무, 인적자원 정보

  . 회계정보 : 기업의 활동 결과를 수치적으로 나타내준다.

  . 재무정보 : 도출된 회계정보를 바탕으로 경영 의사결정 활동을 위한 정량적 시사점을 도출

  . 인적자원정보 : 기업의 핵심 자원인 인력을 어떻게 활용할 것인가에 대한 판단 근거를 제시

 - 회계

  . 경제적 의사결정을 하는 이용자를 돕기 위해 유용한 경영활동 정보를 수치로 제공하기 위한 일련의 과정이다. 이 과정은 경영활동 결과를 식별측정 보고하는 절차로 이루어져 있고 그 정보를 화폐액으로 표시된 정보를 회계정보라고 한다.

  . 회계정보 이용자 : 주주, 채권자, 경영자, 정보, 노동자

  . 회계데이터 발생 절차 : 거래발생 > 분개장 > 원장 > 시산표 > 수정분개 > 회계보고서

  . ERP의 회계기능 모듈 : 세무회계모듈은 부가가치세, 소득세, 법인세 등 세무 업무와 관련한 데이터의 처리 분석을 담당한다 / 고정자산관리 모듈은 고정자산의 취득, 감가상각, 이동, 매각, 폐기와 관련한 데이터의 처리 분석을 담당한다 / 관리회계 모듈은 비용분석, 제조원가 분석, 실제원가 분석 등을 수행한다 / 자금관리 모듈은 현금유출입관리, 계좌 잔고 관리, 자금계획 등과 관련한 데이터 처리 분석을 담당한다 / 재무회계모듈은 총계정원장, 계정별 원장, 각종 보조부, 분개장, 재무제표 등의 데이터 저장관리와 외부보고 목적 보고서 작성 등의 기능을 담당한다.

 - 재무

  . 도출된 회계정보를 바탕으로 경영 의사결정 활동을 위한 정량적 시사점 도출

  . 재무상태표 데이터 분류 : 자산(매출채권, 미수금, 미수수익, 선급금, 선급비용, 대여금), 부채(매입채무, 미지급금, 선수금), 자본(자본잉여금, 이익잉여금)

  . 손익계산서 데이터 분류 : 수익(매출액, 이자수익, 배당수익, 임대료수입, 유형자산 처분이익, 지분법 평가이익, 유가증권 평가이익, 잡이익 등), 비용(매출원가, 광고비, 운송비, 판매촉진비, 급여, 이자비용, 지급임차료, 유형자산 처분손실, 지분법 평가손실, 유가증권평가손실, 잡손실 등)

  . 재무관리는 재무계획과 재무통제로 구분된다. 재무계획은 자본의 흐름과 관련한 자금관리, 이익계획, 이익통제를 의미한다. 재무통제는 자본의 조달과 운영을 효율적으로 관리하기 위한 것이다. 재무관리는 재무정보에 기반하고, 재무정보는 회계정보를 기반으로 양질의 회계정보 산출이 매우 중요하다. 재무통제는 회계데이터에서 도출된 유동성, 수익성, 생산성 등의 재무정보에 대한 체계를 확립하여 실시한다.

  . 재무 애널리틱스의 절차 : 회계데이터 발생 > 회계보고서 작성 > 재무(비율) 정보 발생 > 재무계획/재무통제

  . 재무정보 유형

구분	재무지표
안정성	유동비율, 이자보상비율, 고정비율, 당좌비율, 부채비율, 차입금의존도
수익성	자기자본 순이익률, 매출액 영업이익률, 매출액 정상이익률
활동성	총자산 회전율, 고정자산 회전율, 재고자산 회전율, 매출채권 회전율, 자기자본 회전율
성장성	매출액 증가율, 영업이익 증가율, 총자산 증가율

  . 회계보고서별 재무정보

회계보고서	재무정보
재무상태표	총자산증가율, 유형자산증가율, 자기자본비율, 부채비율, 유동비율, 고정비율 등
손익계산서	매출액증가율, 매출원가율, 매출총이익률, 영업이익률, 금융비용보상비율, 순이익율 등
현금흐름표	영업현금흐름/투자현금흐름 등
재무상태표, 손익계산서	총자산경상이익률, 총자산영업이익률, 총자산순이익률, 자기자본경상이익률, 차입금평균이자율, 총자산회전율, 재고자산회전율, 유형자산회전율, 총자본회전율, 주당순이익률 등
재무상태표, 현금흐름표	영업현금흐름/차입금 등
손익계산서, 현금흐름표	현금보상비율 등

 - 인적자원관리

  . 인적자원 분석 애널리틱스 : 환경분석 > 인적자원 수요예측 > 인적자원 공급예측 > 인적자원 수급불균형 조정

  . e-HR 구성요소 : 직원 자율 서비스, 경영자 정보시스템, 관리자 자율 서비스, 인사 실무자 관리 시스템

업무	세부업무	데이터
조직관리	분업, 부문화, 권한위양	직급, 호봉테이블, 부문별 이력
인사관리	경력관리, 이직관리, 승급관리	인사기록카드, 인사발령이력
급여관리	기본급/성과급 관리, 임금결정	급여, 상여금, 연장근무
복리후생관리	연금, 휴가, 상병	시설관리, 건강관리표, 4대보험
교육훈련관리	교육, 훈련	교육참가이력, 시험결과, 성과평가, 승진이력

 

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