IBM SWG 송정숙 부장 / IBM SWG 고희숙 부장

IBM Big Data 2014

빅 데이터 도입 방안 워크숍 ②

Enhanced 360° View of the Customer

© 2014 IBM Corporation

IBM SWG 송정숙 부장 / IBM SWG 고희숙 부장

개인정보 관리에 대한 위협

70%

기업의 70%가 비운영 환경 (개발, 테스트, QA)에 실 고객 데이터를저장하고 있다.

- Database Trends and Applications. Ensuring Protection

for Sensitive Test Data

데이터 1건당 데이터 유출 비용$188

정유사 고객정보 유출 사건

개인정보 관련 침해 사고 증가

52%기업의 52%가 외주 업체에 의해개발하고 있다.

- The Ponemon Institute. The Insecurity of Test Data:

The Unseen Crisis

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데이터 유출로 인한 고객 이탈 손실

- The Ponemon Institute. 2011 Cost of Data Beach Study

$3M

평균 데이터 유출 비용

- The Ponemon Institute. 2013 Cost of Data Beach Study

$5.4M

50%

기업의 50%가 테스트에 사용된데이터의 유출 여부를 확인할 방법이 없다고 답했다.

- The Ponemon Institute. The Insecurity of Test Data:

The Unseen Crisis

데이터 1건당 데이터 유출 비용

-The Ponemon Institute. 2013 Cost of Data Beach Study

$188

- 주요 일간지 및 신문 보도자료 발췌

2008년 10월 개인정보 관리 협력사 직원에

의해 약 1,100만명의 고객정보가

유출되었다가 검거

약 4만 1,000명이 청구금액 100만원의

집단소송 제기 (총 청구금액 약 400억원)

금융위원회, 금융회사 개인정보유출 방지대책,2014

개인정보 관련 법규 강화

개인정보보호법 발효

<법률적인 준수 사항 대비>

•개인정보 보호법 발효 (2011년 9월 30일) –개인정보에 대한 기술적 보호 조치

•개인정보 보호법 계도기간 만료(2012년 3월 31일) 에 따른 실태조사에 대한 대비 필요

•개인정보 보호법 개정안(2014년 8월 7일 시행) –주민등록번호주민등록번호 처리처리 불가불가

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주민등록번호주민등록번호 처리처리 불가불가

•2016년 8월 6일까지 기존기존 보유하고보유하고 있는있는 주민등록주민등록번호번호 파기파기 이행

•예외 조항에 의거 보유한 주민등록 번호에 대해안전성 확보조치 수행

�개인정보 보호법 및 개별법에 따라 개인정보 및

고유 식별 정보에 대한 암호화

�개인정보 보호법에 따라 접속기록의 보관 및 위조

ㆍ변조 방지

�개인정보 보호법에 따라 개인정보에 대한 접근 통

제 및 접근 권한의 제한 조치

Master Data ManagementMaster Data Management

Bill

35 West 15

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Jones

OH / 12345

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CRM

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Toledo, OH 12345

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William Jones

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SOURCE SYSTEMS

360°°°°

View of

Party

Identity

Data ExplorerData Explorer

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Legacy

Billie Jones

Toledo, OH 12345

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비즈니스 사용자는 기업 내부 뿐만

아니라 외부에 존재하는 정형/비정형

데이터를 포함하는 고객과 관련된

모든 정보를 싱글뷰에서 한 눈에

볼 수 있습니다.

저는 Premier Investments 사의 Chief Marketing Officer 입니다.

우리 마케팅팀과 데이터사이언티스트 팀은 회사내부 및 외부의빅데이터를분석했습니다.

좀더 구체적인 세그먼트유인자를 정의했습니다.�둘째 아이가 올해

8살이 되는 케이스

�현금 보유금액 증가

�최근 큰 금액의 규모로

투자한 케이스

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그래서, 세그먼트

프로파일을

도출했습니다.

�2자녀를 둔 엄마

�자녀 나이가 8~12세

�가족수입이 150,000

달러 이상

해당 세그먼트는

대학등록금 대비 및

비상시 즉시 출금이

가능한 저축상품과

관련 있을 것이라고

가정했고 이를 확인해

보도록 하겠습니다.

MDM 기반의 동일고객매칭을 통한 목표세그먼 대상 목록

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MDM 기반의고객 연락처

MDM 과 구매시스템기반의 과거 구매내역

목록

MDM 기반의 고객의 보유 상품

최신 투자금액이 증가

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고객 연락처정보

외부 정보로부터 가져온접촉정보

CRM, 이메일 등 최근다양한 대화 내용

최신 트윗에서 대학비용에

온라인채팅에서 비상시를대비한 입출식 예금에 대해

문의하는 것을 확인함

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최신 트윗에서 대학비용에대해 걱정하는 것을 발견함

만약 주민등록번호가 업무에서 사용할 수 없게 된다면우리는 먼저 무엇을 준비해야 할까요?

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고객에 대한 통찰력 및 예측을 줄 수 있는 고객중심의360o 뷰를 어느 정도까지 운영하고 계십니까? 향후 어떤 범위까지 적용할 계획이십니까?

Attitudinal data- Opinions- Preferences

Interaction data- Email / chat transcripts- Call center notes Why?Why?How?How?

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Behavioral data- Orders- Transactions

- Payment history- Usage history

Descriptive data- Attributes- Characteristics

- Self-declared info- (Geo)demographics

- Preferences

- Needs and Desires

- Call center notes

- Web Click-streams- In person dialogues

Who?Who? What?What?

Why?Why?How?How?