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한 장의 인포그래픽이
백 마디 말보다 더 낫다?!
- 빅 데이터 시각화 사례를 중심으로 -



              구 슬
     - 현. 트렌드 인사이트 선임 에디터
-   현. 한국디자인진흥원 전략연구팀 연구원
Contents

     Trend Insight Media 소개
     인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value
     Big Data
      - Data Visualization & Infographics의 역할
     국내 Data Visualization & Infographics
      활용 현황 및 시사점
     Big Data 생성 및 활용 Cycle 에 따른 해외 사례분석
     해외 사례를 통한 비즈니스 시사점 도출
TREND INSIGHT(www.trendinsight.biz)
                      마이크로 마케팅 트렌드 미디어
                      마이크로트렌드를 비지니스 관점으로 다양한
                      사회, 경제, 문화 현상과 사례를
                      징후로 파악하여, 미래의 비지니스 기회를
                      포착한 연구 인사이트 리포트를 컨텐츠로 다양한 채널에서
                      제공하는 마이크로 마케팅 트렌드 전문 미디어


                      마이크로 비지니스 생태계를 위한 미디어
                      국내의 지속가능하며 성장가능한 비지니스 생태계가
                      구축되기 위해서는 마이크로 시장 자체와 메가 트렌드로
                      발전할 수 있는 마이크로 비지니스가 지속적으로 나와야 합니다.

                      이를 가능하게 하는 것은 아이디어 사례와 컨텐츠를 공유하고
                      미디어로서 마이크로 비지니스를 도와야 합니다.

                      트렌드인사이트는 그런 생태계를 구축해나가고 있습니다.


                      트렌드인사이트 미디어 채널
                      ‣ 트렌드인사이트 미디어 사이트
                      ‣ 아이디어 데이터베이스
                      ‣ 월간 마이크로 비지니스 매거진 <MICRO & MARKET>
                      ‣ 마케팅 관련 매체에 지속적인 기고활동
Hans Rosling의 TEDx 강연
- Hans Rosling on HIV: New facts and stunning data visuals




                                                             http://www.ted.com/talks
인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value




                                     Communication의 소재

                                     → 독립적 미디어 채널로 발
                                     전




 ▲ 트렌드 인사이트 웹진에 실린
   인포그래픽 관련 기사




                     ▲ 마이크로앤마켓에 실린
                       인포그래픽 관련 기사
인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value




                             Big
                             Data



                        Communication의 소재
                                ↓
                        내부고객/외부고객대
                                상
                        마케팅&세일즈수단
           Data
                                            Infographics
        Visualization
인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value
사례 중심의 Business Trend 분석



              뉴스 미디어

                                 온라인 PR




                          통계
                     /DB 사이트활용
                                 서비스
                                 활용
인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value




              정보 시각화
           Information Visualization


           정보 시각화부터 이야기를 시작하자
Big Data
I. Big Data 정의



                   Volume




                   Big
                   Data
        Velocity            Variety
□ Big Data 현황



                   2011년 전세계 DATA
                   1.8 Zettabytes
                   대한민국 전국민이 18년동안 1
                   분마다 3건의 트위터 게시



                   매 2년마다 2배씩 증가
                   2015년 7.9 Zettabytes




                (source: IDC, EMC)
□ Big Data는 어떻게 활용해야 하는가?




     Velocity   빠른 정보 처리 속도

     Volume     거대한 크기의 정보 속 Quality 있는
                데이터 수집

     Variety    다양한 수단으로 가치있는 데이터 수집
□ Big Data 시대 Data Visualization/Infographics 역할

  기존의 역할 : 정보전달의 부가적 설명 장치
              (기사의 부가적 설명 장치, 단순한 수치 그래프화)
  Big Data 시대 역할 :
   내부적 - 방대한 정보를 하나의 Insight로 도출 할 수 있는 시각적 분
   석
           도구(정보전달 및 상황 진단을 위한 주요 프로세스)
   외부적 – 일반 사용자(소비자)를 위한 새로운 비즈니스 제공
     DATA SCIENCE TEAM
      38% 35% 33% 36% 32% 23%
       DATA       MANAGE         IT      PROGRA                   DATA
                                                  STATISTICIA VISUALIZATIO
      SCIENTIS     MENT        ADMIN.     MMER
                                                      N            N
          T


  (source: EMC Data Scientist Study, 2011)
 Google, Facebook, GE, Yahoo, Paypal, Apple 등 데이터사이언스팀을 운영 INSIGHT
 빅데이터에 대한 저장 및 처리 시스템 구축, Data Visualization/Inforgraphics를
 활용하여 새로운 비즈니스 기회를 창출
□ Big Data 시대 Data Visualization/Infographics 역할

국내 Big Data 활용 및 Data Visualization/Inforgraphics 활용 현황
  삼성 그룹, LG(LG CNS), 현대 자동차 등 SNS 및 웹페이지 빅데이터 분석 도
   구 개발
   - 자사 및 경쟁사에 대한 만족도 조사
   - 자사 제품에 대한 품평 조사
   - 바이럴 허브 검색을 통한 ‘SNS 빅 마우스’분석

  Big Data 분석 도구 상 객관적 정확성이 아직 부족한 상황
  여전히 Big Data 저장 처리 및 분석 도구 개발 상황이기에 Data
   Visualization/Inforgraphics에 대한 중요성이 두드러지지 않음
II. 국내 Data Visualization/Infographics 활용 현황




            뉴스 미디어
                             온라인 PR




                  통계 / DB    서비스
                  사이트 활
                              활용
                    용


   Data Visualization/Infographics을 비즈니스에 따라 다양하게 활용하지
   못하고 ‘기존의 역할’만 수행하고 있는 상황
□ 뉴스 미디어 분야 – 인포그래픽 전용 채널 운영



                      조선닷컴 인포그래픽
                      연합뉴스 미디어랩인포그래픽
                      Bloter.net 인포그래픽
                      데이터뉴스 그래픽뉴스


                   인포그래픽 미디어 겸 제작사
                    인포그래픽웍스
                    Vice Versa
                    Akaiving, Seoul
□ 온라인 PR – 블로그 인포그래픽 전문 섹션 운영




   삼성 투모로우 인포그래픽 전문 섹션 운영
   LG The Blog
   SK 에너지 블로그 등
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Big Data 생성 및 활용 Cycle


                           상품화    Product/
                                   Service


  Big Data       Information                  Big Data

                                  Reproduce
             수집/분석        유통/가공
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Data Visualization/Infographics 활용과 비즈니스 활용 단계
      비즈니스
      활용단계

        상
        품
        화
        니
        즈
        해
        결
        자
        사
        홍
        보


                               Data Visualization/
                               Infographics 활용정도
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Big Data 생성 및 활용 Cycle


                           상품화    Product/
                                   Service


  Big Data       Information                  Big Data

                                  Reproduce
             수집/분석        유통/가공
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Big Data → Information 단계

     Resource              Big Data 분석                        Insight

   모바일/스마트 기기             사회/시장 트렌드                      Marketing
   M2M                    Voice of Customer              Sales
   RFID                   제품/서비스 평판                      QC
   Web-based System       Customer Connection            CRM
   SNS                    경쟁자 모니터링                       CS
    등                      사업리스크 감지                       Strategy
                           헬스케어 고객 관리                     Finance
                           제조업의 기계간 데이                     등
                            터
                            등

                                                 Data
                                            Visualization
                                            /Infographics
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Big Data → Information 단계

   Resource
                                 전략적 측면
                    실시간/
                    비정형
                    데이터
                                  Story Telling
                                   (Data간 관계 분석)
 Big Data 분석
                                  빠른 진단, 의사결정 유도

                    Relevance     Visible/Invisible Insight 도출
                    &Integrity
                                   → 소비자의 Behavior 결정
    Insight


                   수집/분석 단계 Big Data Trend
                 : How To Use → How to Show
□ Big Data → Information 단계 Case 1

   Ok Cupid

                        Service   소셜 데이팅
                        Website   www.okcupid.com
                         Ok Cupid 만의 회원관련 Big Data 분
                          석 알고리즘 보유
                         Ok Trends : Ok Cupid 데이터 비주얼
                          라이제이션/인포그래픽 리포트 블로
                          그
                          http://blog.okcupid.com/


           Ok Cupid의 ‘How to Show’- Ok Trends
Ok Cupid의 ‘How to Show’- Ok Trends
Ok Cupid의 ‘How to Show’- Ok Trends




 가입시 회원들의 설문조사 Data/소셜 데이팅 성공&실패 Data/ Facebook&Twitter 계정 Data
  활용
 분석 알고리즘에 의한 Data Visualization/Infographic으로 객관적/효율적 정보 전달
      Ok Cupid 서비스에 대한 신뢰도 증가/새로운 사용자 유도
□ Big Data → Information 단계 Case 2

   GE

                      Service     항공기엔진, 가전제품, 의료, 조
                                  명, 전기, 소프트웨어 등
                       GE 제품 및 서비스 관련 Big Data Team
                        보유
                       GE Data Visualization
                         : GE 사업 관련 (환경, 인구, 의료
                           등) Data를 활용한 데이터 비주얼라이제
                      이션
                           및 인포그래픽 전문 블로그
                      http://visualization.geblogs.com/visualization
                      /aging/

         GE 의 ‘How to Show’- GE Data Visualization
GE의 ‘How to Show’- GE Data Visualization
GE의 ‘How to Show’- GE Data Visualization


   GE Data Visualization

 GE 사업 관련 Big Data(실시간/비정형&정형 데이터) 수집/분석
  Visualization 자료로 제공
  → GE 소비자 신뢰도 상승

 특히 자사 제품관련 실시간 모션 그래픽 제공
  → 간접적 브랜드 마케팅 효과

 GE와 연계된 수많은 Data를 시각화하여 제공
  → 효율적인 정보전달/소비자의 브랜드 인식 제고
□ Big Data → Information 단계 Case 3

 Trulia
                          Service             온라인 부동산 서비스
                          Website             www.trulia.com
                                              Trulia Price Monitor
                          Big Data 분석
                                              Trulia Rent Monitor
                           Trulia Trends
                             : Trulia 에서 Lifestyle 트렌드 및 Trulia 자체
                               빅데이터 분석 결과에 대한 비주얼라이제이션
                               리포트 블로그
                              http://trends.truliablog.com/
                           Trulia Dataviz
                             : 분기별 부동산 시장 가격 데이터를 수집하여
                               Trulia Price Monitor 결과를 인터랙티브
                               인포그래픽으로 제공
                          http://explore.trulia.com/datavis/priceredux/Q1-2011/

           Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz


   Trulia Trends/Trulia Dataviz


  부동산 관련 정보(범죄, 학군, 지역별 시세, 주거시설 밀도)를 한 영역
   에 통합한 지도형 인터랙티브 데이터 비주얼라이제이션으로 제공
   → 소비자가 원하는 정보를 통합형 시각화자료로 구성하여
     희망 지역들에 대한 즉각적 비교 Data 제공 → 매출 연결율↑

  소비자의 의사결정을 위한 Insight 도출이 빨라짐
  소비자의 정보활용 ↑ → 소비자의 신뢰도 상승 및 새로운 소비자 유입
 상승
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Information → 상품/서비스 단계



                           상품화    Product/
                                   Service


  Big Data       Information                  Big Data

                                  Reproduce
             수집/분석        유통/가공
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Information → 상품/서비스 단계


  Information                       Data 관리에 대한 소비자의 니즈
                                     - Story Telling화
                      Data          (소비자 개인 Data 관계 분석)
                   Visualization
                   자체상품화
                                    Data에 근거한 빠른 진단, 의사결
   Product/                          정 유도
   Service
                                    소비자의 재구매율 유도



                상품/서비스화 단계 Big Data Trend
                   : How To Make an Action
□ Information → Product/Service 단계 Case 1

 Fitbit
                        Service        운동 및 수면 자동측정기 전문업
                                       체
                        Website        www.fitbit.com
                                        Ultra Wireless Activity - Sleep
                        제품               Tracker
                                        Aria Wi-fi Smart Scale
                         헬스케어 측정기에 Wi-fi 기능을 융합 → 사용자
                          의 실시간 데이터 취합
                          → 사용자의 헬스케어 관리 편의 제공

                         즉각적인 데이터 시각화 기능 + 어플리케이션
                          연결→ 사용자의 데이터 시각화가 곧 상품


           Fitbit의 ‘How To Make an Action’ - Fitbit Progress
Fitbit의 ‘How to Make an Action’- Fitbit Progress


    Fitbit Progress


  관리하기 힘든 헬스케어 데이터
   → 실시간 데이터를 수집하여 웹과 애플리케이션 프로그램(Fitbit Progress)로
     시각화하여 제공
   → 사용자의 즉각적인 정보 분석(Storytelling) 및 관리 편의성 증대

   → 정보에 대한 소비자 즉각적인 Action 발생, 브랜드 이미지 제고
□ Information → Product/Service 단계 Case 2

  Mint.com
                  Service    미국 개인 재정 관리 서비스, 부
                             채, 경비, 예산 관리 등 비교 상담
                  Website    www.mint.com
                   개인이 보유한 모든 금융관련 자산 및 금융서비스를
                    통합하여 관리하는 플랫폼 서비스
                   - 각신용카드, 은행계좌, 증권계좌, 대출계좌, 보유부동산의시
                  세, 소유
                      예술품및자동차시세
                   - 자산의증감분석, S&P 수익률비교분석
                   - 사용자의모든자산정보를데이터비주얼라이제이션으로제작하
                  여
                      Application과 웹리포트로제공
Mint의 ‘How to Make an Action’


   Mint.com


 여러 금융자산 데이터를 모아 한 곳에
   금융자산마다 다른 웹사이트/앱 이용(금융자산 Data의 분산)
   → 분산된 정보를 하나의 플랫폼에 데이터 비주얼라이제이션 분석 리포트를 제공
   → 개인 재정에 대한 Insight 획득


 분석 결과를 바탕으로 개인 소비자의 재정관리 솔루션 추천
  → 정보에 대한 소비자의 즉각적인 Action 발생
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Information → Reproduce 단계

                           상품화    Product/
                                   Service


  Big Data       Information                  Big Data

                                  Reproduce
             수집/분석        유통/가공
III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석

□ Information → Reproduce 단계


                                   신뢰할 만한 정보 출처/신뢰할 만
  Information                       한 근거 자료
                     소비자
                    니즈 솔루          많은 사용자의 공감으로 정보의
                      션             검증 및 확산
                    Curation
  Reproduce
                                   Big Data 중 나에게 유의미한 정
                                    보 수집/공유(사용자의 취향 기반)



                  정보 유통/가공 단계의 Trend
           : SNS 정보 확산 → SCS (Social Curtion Service)
□ Social Curation Service

                                   Pin it 기능
                               이미지 기반 정보 큐레이션




                             즉각적 정보탐색과 열람방법의 편
                              의성 극대화
                             사용자의 관심사/취향 기반의 이미지
                             정보 수집/공유

                             사용자들의공감
                             → 정보의 질적 큐레이션 강화
                             → 유의미한 정보 수집/공유

                             실제적 이미지를 통한
                              정보 마케팅 효과 증대
□ Information → Reproduce 단계 역할 분석

‘Pin it!’을 활용한 정보 마케팅 효과 증대 – Infographics 역할 중요



            Infographics        Infographics
                활용              정보 유통채
            정보재생산                    널




                                Infographics
            Infographics
                               전문 미디어 증
            Tool Service
                                     대
□ Information → Reproduce 단계 역할 분석

인포그래픽 툴 큐레이션 서비스 – Visual.ly
□ Information → Reproduce 단계 역할 분석

 인포그래픽 전문 미디어 채널


       소셜 큐레이션
                           Data Visualization/
         서비스
                              Infographic
       이미지 기반 큐레이
                             시각화된 정보
        션 서비스의 부상



       분야별 인포그래픽 활용 증가
       - 인포그래픽 활용으로 어려운 정보/지식에 대한 사용자의
         접근성 및 이해도 제고
       -이미지 기반 소셜 큐레이션 마케팅 활용 목적의 상품 및 서
      비스의
         인포그래픽 활용 증가
□ Information → Reproduce 단계 역할 분석

전문분야별 인포그래픽 활용 증가
  전문분야별 인포그래픽 미디어 증가 - Gapminder
□ Information → Reproduce 단계 역할 분석

전문분야별 인포그래픽 활용 증가
  전문분야별 인포그래픽 미디어 증가 – Visual Budget
□ Information → Reproduce 단계 역할 분석

전문분야별 인포그래픽 활용 증가
  통합형 인포그래픽 미디어 – Cool Inforgraphics
IV. 해외 사례를 통한 비즈니스 시사점




           사실, 인포그래픽은 혁신이 아니다.
     Big Data 속 Insight 도출과 효과적인 정보마케팅을 위해
                  그 기능이 주목 받는 것이다.
IV. 해외 사례를 통한 비즈니스 시사점

Big Data 생성 및 활용 Cycle
                            상품화      Product/
                                      Service


 Big Data       Information                          Big Data

                                    Reproduce
            수집/분석          유통/가공

                      수집/분석 단계 Big Data Trend
                    : How To Use → How to Show
                    상품/서비스화 단계 Big Data Trend
                      : How To Make an Action
                  정보 유통/가공 단계의 Trend
      : SNS 정보 확산 → SCS (Social Curtion Service) 정보 생산/유통
The End


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Big Data and Data Visualization(Inforgraphics) 2012년 KISTI(한국정보과학기술연구원) 발표 자료

  • 1. 한 장의 인포그래픽이 백 마디 말보다 더 낫다?! - 빅 데이터 시각화 사례를 중심으로 - 구 슬 - 현. 트렌드 인사이트 선임 에디터 - 현. 한국디자인진흥원 전략연구팀 연구원
  • 2. Contents  Trend Insight Media 소개  인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value  Big Data - Data Visualization & Infographics의 역할  국내 Data Visualization & Infographics 활용 현황 및 시사점  Big Data 생성 및 활용 Cycle 에 따른 해외 사례분석  해외 사례를 통한 비즈니스 시사점 도출
  • 3.
  • 4. TREND INSIGHT(www.trendinsight.biz) 마이크로 마케팅 트렌드 미디어 마이크로트렌드를 비지니스 관점으로 다양한 사회, 경제, 문화 현상과 사례를 징후로 파악하여, 미래의 비지니스 기회를 포착한 연구 인사이트 리포트를 컨텐츠로 다양한 채널에서 제공하는 마이크로 마케팅 트렌드 전문 미디어 마이크로 비지니스 생태계를 위한 미디어 국내의 지속가능하며 성장가능한 비지니스 생태계가 구축되기 위해서는 마이크로 시장 자체와 메가 트렌드로 발전할 수 있는 마이크로 비지니스가 지속적으로 나와야 합니다. 이를 가능하게 하는 것은 아이디어 사례와 컨텐츠를 공유하고 미디어로서 마이크로 비지니스를 도와야 합니다. 트렌드인사이트는 그런 생태계를 구축해나가고 있습니다. 트렌드인사이트 미디어 채널 ‣ 트렌드인사이트 미디어 사이트 ‣ 아이디어 데이터베이스 ‣ 월간 마이크로 비지니스 매거진 <MICRO & MARKET> ‣ 마케팅 관련 매체에 지속적인 기고활동
  • 5. Hans Rosling의 TEDx 강연 - Hans Rosling on HIV: New facts and stunning data visuals http://www.ted.com/talks
  • 6. 인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value Communication의 소재 → 독립적 미디어 채널로 발 전 ▲ 트렌드 인사이트 웹진에 실린 인포그래픽 관련 기사 ▲ 마이크로앤마켓에 실린 인포그래픽 관련 기사
  • 7. 인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value Big Data Communication의 소재 ↓ 내부고객/외부고객대 상 마케팅&세일즈수단 Data Infographics Visualization
  • 8. 인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value 사례 중심의 Business Trend 분석 뉴스 미디어 온라인 PR 통계 /DB 사이트활용 서비스 활용
  • 9. 인포그래픽 비즈니스가 갖는 Market Value 정보 시각화 Information Visualization 정보 시각화부터 이야기를 시작하자
  • 10.
  • 12. I. Big Data 정의 Volume Big Data Velocity Variety
  • 13. □ Big Data 현황 2011년 전세계 DATA 1.8 Zettabytes 대한민국 전국민이 18년동안 1 분마다 3건의 트위터 게시 매 2년마다 2배씩 증가 2015년 7.9 Zettabytes (source: IDC, EMC)
  • 14. □ Big Data는 어떻게 활용해야 하는가? Velocity 빠른 정보 처리 속도 Volume 거대한 크기의 정보 속 Quality 있는 데이터 수집 Variety 다양한 수단으로 가치있는 데이터 수집
  • 15. □ Big Data 시대 Data Visualization/Infographics 역할  기존의 역할 : 정보전달의 부가적 설명 장치 (기사의 부가적 설명 장치, 단순한 수치 그래프화)  Big Data 시대 역할 : 내부적 - 방대한 정보를 하나의 Insight로 도출 할 수 있는 시각적 분 석 도구(정보전달 및 상황 진단을 위한 주요 프로세스) 외부적 – 일반 사용자(소비자)를 위한 새로운 비즈니스 제공 DATA SCIENCE TEAM 38% 35% 33% 36% 32% 23% DATA MANAGE IT PROGRA DATA STATISTICIA VISUALIZATIO SCIENTIS MENT ADMIN. MMER N N T (source: EMC Data Scientist Study, 2011) Google, Facebook, GE, Yahoo, Paypal, Apple 등 데이터사이언스팀을 운영 INSIGHT 빅데이터에 대한 저장 및 처리 시스템 구축, Data Visualization/Inforgraphics를 활용하여 새로운 비즈니스 기회를 창출
  • 16. □ Big Data 시대 Data Visualization/Infographics 역할 국내 Big Data 활용 및 Data Visualization/Inforgraphics 활용 현황  삼성 그룹, LG(LG CNS), 현대 자동차 등 SNS 및 웹페이지 빅데이터 분석 도 구 개발 - 자사 및 경쟁사에 대한 만족도 조사 - 자사 제품에 대한 품평 조사 - 바이럴 허브 검색을 통한 ‘SNS 빅 마우스’분석  Big Data 분석 도구 상 객관적 정확성이 아직 부족한 상황  여전히 Big Data 저장 처리 및 분석 도구 개발 상황이기에 Data Visualization/Inforgraphics에 대한 중요성이 두드러지지 않음
  • 17. II. 국내 Data Visualization/Infographics 활용 현황 뉴스 미디어 온라인 PR 통계 / DB 서비스 사이트 활 활용 용 Data Visualization/Infographics을 비즈니스에 따라 다양하게 활용하지 못하고 ‘기존의 역할’만 수행하고 있는 상황
  • 18. □ 뉴스 미디어 분야 – 인포그래픽 전용 채널 운영  조선닷컴 인포그래픽  연합뉴스 미디어랩인포그래픽  Bloter.net 인포그래픽  데이터뉴스 그래픽뉴스 인포그래픽 미디어 겸 제작사  인포그래픽웍스  Vice Versa  Akaiving, Seoul
  • 19. □ 온라인 PR – 블로그 인포그래픽 전문 섹션 운영  삼성 투모로우 인포그래픽 전문 섹션 운영  LG The Blog  SK 에너지 블로그 등
  • 20.
  • 21. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Big Data 생성 및 활용 Cycle 상품화 Product/ Service Big Data Information Big Data Reproduce 수집/분석 유통/가공
  • 22. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Data Visualization/Infographics 활용과 비즈니스 활용 단계 비즈니스 활용단계 상 품 화 니 즈 해 결 자 사 홍 보 Data Visualization/ Infographics 활용정도
  • 23. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Big Data 생성 및 활용 Cycle 상품화 Product/ Service Big Data Information Big Data Reproduce 수집/분석 유통/가공
  • 24. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Big Data → Information 단계 Resource Big Data 분석 Insight  모바일/스마트 기기  사회/시장 트렌드  Marketing  M2M  Voice of Customer  Sales  RFID  제품/서비스 평판  QC  Web-based System  Customer Connection  CRM  SNS  경쟁자 모니터링  CS 등  사업리스크 감지  Strategy  헬스케어 고객 관리  Finance  제조업의 기계간 데이 등 터 등 Data Visualization /Infographics
  • 25. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Big Data → Information 단계 Resource 전략적 측면 실시간/ 비정형 데이터  Story Telling (Data간 관계 분석) Big Data 분석  빠른 진단, 의사결정 유도 Relevance  Visible/Invisible Insight 도출 &Integrity → 소비자의 Behavior 결정 Insight 수집/분석 단계 Big Data Trend : How To Use → How to Show
  • 26. □ Big Data → Information 단계 Case 1  Ok Cupid Service 소셜 데이팅 Website www.okcupid.com  Ok Cupid 만의 회원관련 Big Data 분 석 알고리즘 보유  Ok Trends : Ok Cupid 데이터 비주얼 라이제이션/인포그래픽 리포트 블로 그 http://blog.okcupid.com/ Ok Cupid의 ‘How to Show’- Ok Trends
  • 27. Ok Cupid의 ‘How to Show’- Ok Trends
  • 28. Ok Cupid의 ‘How to Show’- Ok Trends  가입시 회원들의 설문조사 Data/소셜 데이팅 성공&실패 Data/ Facebook&Twitter 계정 Data 활용  분석 알고리즘에 의한 Data Visualization/Infographic으로 객관적/효율적 정보 전달 Ok Cupid 서비스에 대한 신뢰도 증가/새로운 사용자 유도
  • 29. □ Big Data → Information 단계 Case 2  GE Service 항공기엔진, 가전제품, 의료, 조 명, 전기, 소프트웨어 등  GE 제품 및 서비스 관련 Big Data Team 보유  GE Data Visualization : GE 사업 관련 (환경, 인구, 의료 등) Data를 활용한 데이터 비주얼라이제 이션 및 인포그래픽 전문 블로그 http://visualization.geblogs.com/visualization /aging/ GE 의 ‘How to Show’- GE Data Visualization
  • 30. GE의 ‘How to Show’- GE Data Visualization
  • 31. GE의 ‘How to Show’- GE Data Visualization GE Data Visualization  GE 사업 관련 Big Data(실시간/비정형&정형 데이터) 수집/분석 Visualization 자료로 제공 → GE 소비자 신뢰도 상승  특히 자사 제품관련 실시간 모션 그래픽 제공 → 간접적 브랜드 마케팅 효과  GE와 연계된 수많은 Data를 시각화하여 제공 → 효율적인 정보전달/소비자의 브랜드 인식 제고
  • 32. □ Big Data → Information 단계 Case 3  Trulia Service 온라인 부동산 서비스 Website www.trulia.com Trulia Price Monitor Big Data 분석 Trulia Rent Monitor  Trulia Trends : Trulia 에서 Lifestyle 트렌드 및 Trulia 자체 빅데이터 분석 결과에 대한 비주얼라이제이션 리포트 블로그 http://trends.truliablog.com/  Trulia Dataviz : 분기별 부동산 시장 가격 데이터를 수집하여 Trulia Price Monitor 결과를 인터랙티브 인포그래픽으로 제공 http://explore.trulia.com/datavis/priceredux/Q1-2011/ Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
  • 33. Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
  • 34. Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
  • 35. Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
  • 36. Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
  • 37. Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz
  • 38. Trulia의 ‘How to Show’- Trulia Trends/Trulia Dataviz Trulia Trends/Trulia Dataviz  부동산 관련 정보(범죄, 학군, 지역별 시세, 주거시설 밀도)를 한 영역 에 통합한 지도형 인터랙티브 데이터 비주얼라이제이션으로 제공 → 소비자가 원하는 정보를 통합형 시각화자료로 구성하여 희망 지역들에 대한 즉각적 비교 Data 제공 → 매출 연결율↑  소비자의 의사결정을 위한 Insight 도출이 빨라짐 소비자의 정보활용 ↑ → 소비자의 신뢰도 상승 및 새로운 소비자 유입 상승
  • 39. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Information → 상품/서비스 단계 상품화 Product/ Service Big Data Information Big Data Reproduce 수집/분석 유통/가공
  • 40. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Information → 상품/서비스 단계 Information  Data 관리에 대한 소비자의 니즈 - Story Telling화 Data (소비자 개인 Data 관계 분석) Visualization 자체상품화  Data에 근거한 빠른 진단, 의사결 Product/ 정 유도 Service  소비자의 재구매율 유도 상품/서비스화 단계 Big Data Trend : How To Make an Action
  • 41. □ Information → Product/Service 단계 Case 1  Fitbit Service 운동 및 수면 자동측정기 전문업 체 Website www.fitbit.com  Ultra Wireless Activity - Sleep 제품 Tracker  Aria Wi-fi Smart Scale  헬스케어 측정기에 Wi-fi 기능을 융합 → 사용자 의 실시간 데이터 취합 → 사용자의 헬스케어 관리 편의 제공  즉각적인 데이터 시각화 기능 + 어플리케이션 연결→ 사용자의 데이터 시각화가 곧 상품 Fitbit의 ‘How To Make an Action’ - Fitbit Progress
  • 42. Fitbit의 ‘How to Make an Action’- Fitbit Progress Fitbit Progress  관리하기 힘든 헬스케어 데이터 → 실시간 데이터를 수집하여 웹과 애플리케이션 프로그램(Fitbit Progress)로 시각화하여 제공 → 사용자의 즉각적인 정보 분석(Storytelling) 및 관리 편의성 증대 → 정보에 대한 소비자 즉각적인 Action 발생, 브랜드 이미지 제고
  • 43. □ Information → Product/Service 단계 Case 2  Mint.com Service 미국 개인 재정 관리 서비스, 부 채, 경비, 예산 관리 등 비교 상담 Website www.mint.com  개인이 보유한 모든 금융관련 자산 및 금융서비스를 통합하여 관리하는 플랫폼 서비스 - 각신용카드, 은행계좌, 증권계좌, 대출계좌, 보유부동산의시 세, 소유 예술품및자동차시세 - 자산의증감분석, S&P 수익률비교분석 - 사용자의모든자산정보를데이터비주얼라이제이션으로제작하 여 Application과 웹리포트로제공
  • 44. Mint의 ‘How to Make an Action’ Mint.com  여러 금융자산 데이터를 모아 한 곳에 금융자산마다 다른 웹사이트/앱 이용(금융자산 Data의 분산) → 분산된 정보를 하나의 플랫폼에 데이터 비주얼라이제이션 분석 리포트를 제공 → 개인 재정에 대한 Insight 획득  분석 결과를 바탕으로 개인 소비자의 재정관리 솔루션 추천 → 정보에 대한 소비자의 즉각적인 Action 발생
  • 45. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Information → Reproduce 단계 상품화 Product/ Service Big Data Information Big Data Reproduce 수집/분석 유통/가공
  • 46. III. Big Data 생성 및 활용 Cycle에 따른 역할 분석 □ Information → Reproduce 단계  신뢰할 만한 정보 출처/신뢰할 만 Information 한 근거 자료 소비자 니즈 솔루  많은 사용자의 공감으로 정보의 션 검증 및 확산 Curation Reproduce  Big Data 중 나에게 유의미한 정 보 수집/공유(사용자의 취향 기반) 정보 유통/가공 단계의 Trend : SNS 정보 확산 → SCS (Social Curtion Service)
  • 47. □ Social Curation Service Pin it 기능 이미지 기반 정보 큐레이션  즉각적 정보탐색과 열람방법의 편 의성 극대화 사용자의 관심사/취향 기반의 이미지 정보 수집/공유  사용자들의공감 → 정보의 질적 큐레이션 강화 → 유의미한 정보 수집/공유  실제적 이미지를 통한 정보 마케팅 효과 증대
  • 48. □ Information → Reproduce 단계 역할 분석 ‘Pin it!’을 활용한 정보 마케팅 효과 증대 – Infographics 역할 중요 Infographics Infographics 활용 정보 유통채 정보재생산 널 Infographics Infographics 전문 미디어 증 Tool Service 대
  • 49. □ Information → Reproduce 단계 역할 분석 인포그래픽 툴 큐레이션 서비스 – Visual.ly
  • 50. □ Information → Reproduce 단계 역할 분석 인포그래픽 전문 미디어 채널 소셜 큐레이션 Data Visualization/ 서비스 Infographic 이미지 기반 큐레이 시각화된 정보 션 서비스의 부상  분야별 인포그래픽 활용 증가 - 인포그래픽 활용으로 어려운 정보/지식에 대한 사용자의 접근성 및 이해도 제고 -이미지 기반 소셜 큐레이션 마케팅 활용 목적의 상품 및 서 비스의 인포그래픽 활용 증가
  • 51. □ Information → Reproduce 단계 역할 분석 전문분야별 인포그래픽 활용 증가  전문분야별 인포그래픽 미디어 증가 - Gapminder
  • 52. □ Information → Reproduce 단계 역할 분석 전문분야별 인포그래픽 활용 증가  전문분야별 인포그래픽 미디어 증가 – Visual Budget
  • 53. □ Information → Reproduce 단계 역할 분석 전문분야별 인포그래픽 활용 증가  통합형 인포그래픽 미디어 – Cool Inforgraphics
  • 54. IV. 해외 사례를 통한 비즈니스 시사점 사실, 인포그래픽은 혁신이 아니다. Big Data 속 Insight 도출과 효과적인 정보마케팅을 위해 그 기능이 주목 받는 것이다.
  • 55. IV. 해외 사례를 통한 비즈니스 시사점 Big Data 생성 및 활용 Cycle 상품화 Product/ Service Big Data Information Big Data Reproduce 수집/분석 유통/가공 수집/분석 단계 Big Data Trend : How To Use → How to Show 상품/서비스화 단계 Big Data Trend : How To Make an Action 정보 유통/가공 단계의 Trend : SNS 정보 확산 → SCS (Social Curtion Service) 정보 생산/유통
  • 56. The End 트렌드인사이트 선임에디터 구 슬 seul1987@hotmail.com seul1987@kidp.or.kr