빅데이터 시대에서 분석을 활용면 어떤 일이 발생할지 사전에 예측할 수 있다 합니다.
분석은 한때 특별한 영역에만 쓰이는 기술이었지만, 이제는 모든 곳에서 활용되고 있는데요.
이제 분석을 이용하면 모든 프로세스를 기능화하고, 데이터 발생 시 이를 포착하고,
통계 모델을 이용해 잠재적인 문제를 예측할 수 있다 합니다.
대표적으로 BMW 그룹은 풍부한 정보를 분석하기 위해 IBM SPSS 비지니스 분석 데이터와
텍스트 마이닝 소프트웨어를 사용하고 있다 합니다.
수만 개의 부품으로 만들어진 자동차를 아무리 꼼꼼하게 점검한다 해도 제조 결함은 언제,
어디서 튀어나올지 알 수 없는데요. 리콜은 한 번 터지면 적게는 수만 대에서 많게는 수백만
대까지 소비자들에게 보상을 해야 하기 때문에 회사의 존립이 좌우될 만큼 중대한 일입니다.
이러한 이유로 BMW는 IBM의 예지 정비 솔루션을 도입했다 합니다.
IBM 예측 분석 솔루션 ‘예지 정비 솔루션’은 자동차, 부품 제조사가 보유한 데이터를 분석해
미리 문제점을 예측, 사전에 방지할 수 있는 다양한 방법을 제공하는 솔루션인데요.
http://bit.ly/1rrHpsa
‘예지 정비(Predictive Maintenance)’ 분석기법은 설비, 계측, 정비이력 등에서
발생하는 수많은 데이터를 취합하고 이를 기반으로 예측 모델을 생성합니다.
반복적으로 발생하는 특정 사건 및 패턴을 발견하고 이를 시간과 연계분석해 미리 예측하는 것인데요.
이 같은 예측 모델을 바탕으로 예지 정비를 실시하여 자동차 제조사와 부품사는
예지 정비 기법을 활용해 문제가 언제, 어디서, 어떻게 일어날지를 예측하고
리콜 사태와 같은 더 큰 문제가 발생하기 전, 사전에 대응할 수 있게 되었다 합니다.
BMW 그룹 같은 글로벌 기업의 경우, 차량 오류 메모리, 딜러 피드백, 정비 보고서 등에서
수집되는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 관리 및 분석함으로써
개선 공정에 적용할 수 있는 유의미한 데이터를 확보해야만 했습니다.
올바른 분석 도구를 통해 분석한 데이터는 기업 비즈니스에 있어서 ‘혈액’과 같은 존재이고,
생존을 좌우하는 ‘생명줄’의 역할을 할 수 있습니다.