효율적인 비즈니스 운영을 위한 차세대 솔루션으로 빅 데이터가 조명을 받고 있는 가운데 물류분야의 빅데이터를 분석한 보고서가 나왔다.
DHL은 빅데이터에 대한 소개와 산업간 빅데이터 활용 사례, 물류에서의 빅데이터 활용 방법 등을 담은 동향 보고서 ‘물류분야 빅데이터(Big Data in Logistics)’를 발표했다.
빅데이터는 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비해 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치, 문자, 영상 등 다양한 형태를 띠고 있는 정보를 말한다. 최근 빅데이터를 활용해 고객의 패턴을 분석하고 예측함으로써 비즈니스의 효율성을 높이고 비용을 절감하려는 움직임이 일고 있다.
DHL의 고객 솔루션&이노베이션팀은 빅데이터에 대한 관심이 높아짐에 따라 과학적인 방법을 통해 혁신적인 물류 빅데이터를 활용할 수 있는 동향 보고서를 제시하게 됐다. 이 보고서에는 ▲운영 효율성, ▲고객 경험, ▲신규 비즈니스 모델 개발 등 3가지 주요 측면에서 빅데이터가 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 구체적인 예와 함께 이를 활용한 가치 창출 효과를 담고 있다.
첫째, 빅데이터는 물류기업의 운영 효율성을 향상시키는데 도움을 준다. 물류기업은 빅데이터 분석을 통해 고객의 수신가능 여부 및 실시간 교통 상황이 가능해짐에 따라 배송 경로를 최적화하여 배송 시간을 단축할 수 있다. 또한 이를 통해 불필요한 비용을 비롯해 연료를 절감하는 등 전체 물류 네트워크를 최적화하는 효과가 있다.
둘째, 빅데이터를 활용해 고객 경험을 개선시킬 수 있다. 배송 과정 중에 발생할 수 있는 문제점을 미리 예측해 예방함으로써 향상된 고객 경험을 제공하게 된다. 또한 고객선호도나 고객 행동 예측 데이터를 활용해 새롭고 차별화된 서비스를 제공할 수 있다.
셋째, 빅데이터 분석을 통해 신규 비즈니스 모델 창출에 활용할 수 있다. 예를 들어 기상 조건과 독감발생, 그리고 온라인 구매량 사이의 상관관계를 분석을 통해 고객의 행동을 예측하고, 그에 따라 새로운 비즈니스 모델에 대한 실마리를 발견할 수 있다. 궂은 날씨가 온라인 구매량의 증가로 이어지고 이는 물류기업의 물량 증가로 연결된다. 이런 사실을 통해 기업들은 프로세스를 최적화하여 개선된 고객 서비스를 제공할 수도 있고, 새로운 비즈니스 창구를 개발해 시장에서 경쟁우위를 선점할 수도 있다.
DHL 고객 솔루션&이노베이션팀 마틴 웨그너(Martin Wegner) 연구개발 부사장은 “빅데이터와 물류기업은 상호보완적인 관계를 형성하고 있다. 물류기업은 제품의 흐름을 관리하고, 이를 통해 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 도착지, 크기, 무게, 내용물 등 수백만 건의 배송 정보가 매일 기록된다”라며 “이렇게 모인 빅데이터는 기업들이 신규 비즈니스 모델을 개발하는 데 있어 실마리를 제공할 수 있게 되며, 이는 물류기업이 모든 기업들의 검색 엔진 역할을 할 수 있음을 시사한다”고 전했다.
DHL은 빅데이터에 대한 소개와 산업간 빅데이터 활용 사례, 물류에서의 빅데이터 활용 방법 등을 담은 동향 보고서 ‘물류분야 빅데이터(Big Data in Logistics)’를 발표했다.
빅데이터는 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비해 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치, 문자, 영상 등 다양한 형태를 띠고 있는 정보를 말한다. 최근 빅데이터를 활용해 고객의 패턴을 분석하고 예측함으로써 비즈니스의 효율성을 높이고 비용을 절감하려는 움직임이 일고 있다.
DHL의 고객 솔루션&이노베이션팀은 빅데이터에 대한 관심이 높아짐에 따라 과학적인 방법을 통해 혁신적인 물류 빅데이터를 활용할 수 있는 동향 보고서를 제시하게 됐다. 이 보고서에는 ▲운영 효율성, ▲고객 경험, ▲신규 비즈니스 모델 개발 등 3가지 주요 측면에서 빅데이터가 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 구체적인 예와 함께 이를 활용한 가치 창출 효과를 담고 있다.
첫째, 빅데이터는 물류기업의 운영 효율성을 향상시키는데 도움을 준다. 물류기업은 빅데이터 분석을 통해 고객의 수신가능 여부 및 실시간 교통 상황이 가능해짐에 따라 배송 경로를 최적화하여 배송 시간을 단축할 수 있다. 또한 이를 통해 불필요한 비용을 비롯해 연료를 절감하는 등 전체 물류 네트워크를 최적화하는 효과가 있다.
둘째, 빅데이터를 활용해 고객 경험을 개선시킬 수 있다. 배송 과정 중에 발생할 수 있는 문제점을 미리 예측해 예방함으로써 향상된 고객 경험을 제공하게 된다. 또한 고객선호도나 고객 행동 예측 데이터를 활용해 새롭고 차별화된 서비스를 제공할 수 있다.
셋째, 빅데이터 분석을 통해 신규 비즈니스 모델 창출에 활용할 수 있다. 예를 들어 기상 조건과 독감발생, 그리고 온라인 구매량 사이의 상관관계를 분석을 통해 고객의 행동을 예측하고, 그에 따라 새로운 비즈니스 모델에 대한 실마리를 발견할 수 있다. 궂은 날씨가 온라인 구매량의 증가로 이어지고 이는 물류기업의 물량 증가로 연결된다. 이런 사실을 통해 기업들은 프로세스를 최적화하여 개선된 고객 서비스를 제공할 수도 있고, 새로운 비즈니스 창구를 개발해 시장에서 경쟁우위를 선점할 수도 있다.
DHL 고객 솔루션&이노베이션팀 마틴 웨그너(Martin Wegner) 연구개발 부사장은 “빅데이터와 물류기업은 상호보완적인 관계를 형성하고 있다. 물류기업은 제품의 흐름을 관리하고, 이를 통해 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 도착지, 크기, 무게, 내용물 등 수백만 건의 배송 정보가 매일 기록된다”라며 “이렇게 모인 빅데이터는 기업들이 신규 비즈니스 모델을 개발하는 데 있어 실마리를 제공할 수 있게 되며, 이는 물류기업이 모든 기업들의 검색 엔진 역할을 할 수 있음을 시사한다”고 전했다.
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