빅데이터의 특징과 항공 운송 서비스의 활용 분야

 정형화된 데이터베이스는 물론 정형화되지 않은 데이터를 포함하는 빅데이터의 특징은 데이터의 크기, 다양성, 속도 등으로 요약된다.
 빅데이터의 크기(Volume) : 통계에서는 표본의 크기가 클수록 추론의 정확도가 높다. 즉, 분석하는 데이터의 크기가 충분해야 의미 있는 추론이 가능하다. 데이터의 가치에 따라 차이는 있으나 일반적으로는 100테라바이트(terabyte, TB) 이상 크기의 데이터를 빅데이터라고 한다. 1TB는 1,024기가바이트(GB)이다.
 다양성(Variety) : 빅데이터에는 정형화된 데이터베이스뿐 아니라 웹서버에 기록된 사용자 데이터, 기기 데이터, 비디오와 이미지 등의 비정형 데이터 등 다양한 형태의 데이터가 모두 포함된다. 데이터의 다양성이 부족하면 한쪽에서 제공하는 일방적인 데이터를 반영할 확률이 높아지기 때문에 다양한 출처를 확보하는 것이 중요하다.
 속도(Velocity) : 빅데이터는 가공되지 않은 원초적 데이터에서 가치를 창출한다. 데이터가 계속 변하는 환경에서 새로운 분석 방법을 이용하여 새로운 가치를 부여하기 위해서는 데이터의 수집, 가공, 분석이 실시간 또는 일정 주기에 맞춰 신속하게 처리되어야 한다. SNS는 고객의 소통 채널로 끊임없이 새로운 데이터를 생성, 소비하는 곳이기 때문에 과거가 아닌 현재의 데이터를 확보하는 중요한 원천이다.

 항공 운송 서비스의 활용 분야에서 빅데이터는 기존의 데이터베이스(DB)와 무엇이 다른가? DB는 많은 데이터를 효과적으로 저장하기 위한 시스템이다. 효과적이란 의미는 필요한 경우에 쉽게 찾아 사용하고 데이터를 비교 분석해서 필요한 정보를 쉽게 활용하는 것이다. 고객 관리를 위해 승객에 대한 예약기록(PNR)을 데이터로 활용하는 것이 좋은 예가 된다. 다음의 예를 보자.

 고객이 항공권을 구매하는 경우, 이 거래에 대해 다음과 같은 데이터가 만들어진다. '노선 : 인천-뉴욕의 왕복 항공권, 구매날짜 : 2020년 3월 15일, 구매 방법 : 인터넷 구매, 좌석 등급 : 비즈니스석, 지급 가격(조건) : 150만 원(학생 운임)' 등으로 승객의 예약기록(PNR)이 DB 시스템에 저장된다. 그리고 2020년에 항공권 구매를 위해 해당 고객이 항공사에 지불한 금액은? 이라는 질문에 대해 승객이 2020년에 항공권에 지불한 금액이 일치하는 데이터를 따로 모아서 답을 제공하는 기술이다. 그런데 보관되는 데이터가 인터넷 구매, 인천-뉴욕 노선, 영수증 등 제각각이라면 각각 기록에 맞게 DB에 저장하는 것은 불가능하다. 이에 비해 빅데이터는 고객이 소통하는 모든 정형적, 비정형적 기록을 원래 상태의 영수증처럼 그대로 인식하여 저장해 두고 필요할 때 언제든지 실시간으로 정보를 제공할 수 있는 거대한 데이터의 집합을 말한다.

 항공사에서는 오래전부터 상용 고객을 대상으로 DB 기술을 고객관리에 활용하고 있다. 예를 들어, 대한항공의 스카이패스(Skypass), 아시아나항공의 아시아나클럽(Asiana Club), 아메리칸 항공의 AAdvantage 등의 상용 고객 프로그램 DB에는 각각 수천만 명에 대한 고객 정보가 축적된다. 최근에는 DB 기술을 진화시킨 Business Intelligence(BI) 기술이 이용되고 있다. 예를 들면, 수많은 고객 중에서 '최근 1년간 유럽을 3회 이상, 항공권 가격을 150만 원 이상 구매한 고객들은? 물음에 대해 단 몇 초 이내에 검색하여 답하는 기술이다. 빅데이터가 본격적으로 활용되는 경우, 고객의 신용카드 사용기록, 블로그나 SNS에 올리는 여행 사진, 각종 블로그의 여행 경험, 여행 포탈이나 SNS 등에 올렸던 댓글까지 모두 포함하여 개별 고객의 정보를 검색할 수 있다. 고객이 과거에 가보지 못했던 관광지까지도 검색하여 선제적으로 여행을 권유하는 것도 가능해진다. 또한 현재는 정형화되지 못하여 활용할 수 없었던 사진이나 이미지 등의 비정형 데이터들도 DB에 포함해 마케팅과 항공 서비스 개발을 위한 정보로 활용한다.

 DB 기술은 현재 항공사들의 새로운 상품 개발에 이용되고 있다. 예를 들면, 항공 노선을 개발하는 경우, 해당 구간을 탑승했던 고객들의 항공권 구매 가격, 체류 기간, 출발 요일 등을 고려하여 새로운 상품의 표적 고객의 설정부터 운임 수준, 취항 요일 등을 결정한다. 빅데이터와 시스템 기술을 활용하면, 상품의 개발 과정에서 표적 고객을 더욱 정확히 식별할 수 있을 뿐 아니라 과거에 저렴한 운임으로 인해 직항편이 아닌 경유지를 거쳐 여행했던 고객까지 포함하여 더욱 매력적인 운항 스케줄 개발이 가능해진다. 또한 각종 이미지, 동영상까지 포함하는 빅데이터를 활용하여 항공 여행 상품을 다양하게 개발하고, 일반 고객이나 온라인 여행사, 판매 유통 시스템 등의 유료 기내식과 음료, 부가서비스 등에 대한 판매 요청에 대해서도 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.

 마지막으로 데이터 경영이란 데이터 분석에 기초하여 경영의 문제를 해결, 개선하고, 결과의 검증을 통해 기업 경영을 효율화하는 것을 말한다. 항공사는 탑승객 및 여행 대리점 판매 등에 대한 데이터를 실시간으로 축적하여 다양하게 활용하고 있다. 판매와 항공 서비스 등의 핵심적 업무 분야일수록 데이터 분석의 역할이 중요하다. 빅데이터의 활용은 항공사가 전사적 자원관리(ERP), 고객 관계관리(CRM), 서비스 관리 등의 핵심적 업무를 보다 효율화할 수 있다. 특히 데이터 분석 능력은 데이터 경영에서 기업의 경쟁력을 결정하는 중요한 요소가 된다. 빅데이터의 유용성이 다양하게 입증됨에 따라 오늘날 항공사들은 오랜 기간에 걸쳐 축적된 데이터들에 대해 더욱 적극적인 활용방안을 모색하고 있다. 예를 들면, 항공사의 마케팅, 재무 및 수입 관리, 정비, 운항, 객실 승무 부분 등에 폭넓게 빅데이터가 활용될 수 있다.

 

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