빅데이터가 기존의 것과 다르다는 주장에서 근거가 되는 부분이 바로 비구조적인 실시간 데이터의 수집과 분석 및 활용이 가능해진 점이다.

이를 ‘빅 상호작용 데이터’라고 했다. 이와 관련된 각 분야에서 비구조적인 실시간 데이터를 기존 데이터베이스의 데이터와 결합해 이전에 하지 못했던 발견들을 실현하고 있다.

마케팅에서는 콜센터나 기업 SNS에서 고객들이 표현하는 개인적 감정이 무엇인지 찾는 것이 중요해지고 있다.

또한 병원에서는 중환자에게 부착된 각종 센서들로부터 응급 상황을 탐지하고 조치할 수 있으며 금융산업에서는 실시간으로 수집, 분석되는 거래 데이터를 통해 즉각적이고 세밀한 고객 맞춤화나 리스크 관리를 할 수 있다.

마지막으로 보안산업에서는 컴퓨터로 비디오, 오디오 정보들을 분석할 수 있게 되면서 좀 더 즉각적이고 광범위한 범죄 예방 및 탐지가 가능해지고 있다.

예를 들어 메디시스는 전 세계 웹상의 문서들을 자동으로 뒤져 그 속의 단어들을 분석함으로써 공중보건과 관련된 질병이 발생할 것으로 예측되는 지역에 대해 경고한다.

빅 상호작용 데이터 및 이메일, 블로그, SNS와 같은 비구조적 데이터가 급증하면서 고객이 기업에 직접 표출하지 않더라도 기업이 이들 마음속에 있는 감성을 읽어내는 것이 가능해지고 있다.

SNS 등 고객이 직접 생산해내는 콘텐츠가 많아짐에 따라 이를 토대로 고객의 숨은 의도를 알아내려는 기법들이 발달하고 있기 때문이다.

고객의 진정한 의도를 알아내는 방법인 고객 감성 분석은 개인의 글 속에 숨겨진 감성을 마이닝이나 분석 기법 등으로 알아내는 텍스트 마이닝 또는 텍스트 애널리틱스의 일종이다.

텍스트 애널리틱스는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 이용해 패턴 등을 찾아낸다.

고객 감성 분석은 개업 내부의 텍스트 소스뿐 아니라 주류 웹사이트와 소셜 미디어 아울렛을 포함한 디지털 콘텐츠 소스를 수집한다.

그런 다음 강력한 통계 기법과 언어 규칙으로 텍스트들 속에 표현된 감정을 추출해 요약하고 동향을 파악하며 소비자와 고객 및 경쟁사의 표출된 감정을 실시간으로 설명하는 그래픽 보고서를 생성한다.***

/ 도움말씀= 빅데이터경영연구소