[디지털데일리 심재석기자] GS샵(GS홈쇼핑)이 국내 유통업체 최초로 하둡기반 빅데이터 플랫폼을 구축하고, 이를 기반으로 추천 시스템을 구축해 관심을 끈다. 


세계적으로 아마존닷컴이 빅데이터 기반 추천 시스템을 통해 매출의 35%를 일으키고 있는 것으로 알려진 가운데, 국내 유통 업체도 이와 같은 성공사례를 따를 수 있을지 주목된다.


추천 시스템이란, 사용자가 온라인 쇼핑 사이트에 접속하면 그가 관심가질 만한 상품을 추천해주는 것을 말한다.

 

예를 들어 누군가 책을 사려고 아마존에 접속하면 그의 이전 구매 내역 및 행동 패턴을 분석해 관심을 가질만한 책을 추천해준다. 또 그가 셔츠를 사면 그 셔츠와 어울릴만한 바지를 보여주며 함께 구매할 것을 권한다


추천시스템의 효과를 톡톡히 아마존은 매년 이익의 10% 추천 시스템 성능 향상에 투자한다고 전해진다.


아마존의 추천시스템은 빅데이터 분석에서 시작한다. 아마존 사이트에 접속한 사용자들이 남긴 로그데이터나  상품과 상품의 유사도 분석 등의 대량의 데이터를 분석해 상품을 추천하는 것이다.

 

GS이 빅데이터 프로젝트를 진행한 것도 아마존의 성공 모델을 벤치마킹한 것이다.


GS 빅데이터 프로젝트의 특징은 글로벌 소프트웨어 벤더의 솔루션을 배제하고, 직접 기술을 내재화 하려고 했다는 점이다.

 

국내에서는 이런 프로젝트를 진행할 때 대부분 글로벌 벤더의 솔루션에 의존하기 마련이다. IT인력이 많은 포털이나 게임업체들의 경우 빅데이터 플랫폼을 스스로 구축하는 경우가 있기는 하지만,  유통 업체가 이처럼 IT기술을 내재화 하는 사례는 흔치 않다. 


이에 대해 이 회사 인터넷 사업부 김준식 상무는 인터넷사업의 경쟁력은 IT에 있다면서 IT 를 잘 하려면 (회사 자체적으로) IT 역량이 필요하다고 말했다. 그는 아울러 온라인 쇼핑의 경우 대부분 이윤이 크지 않기 때문에  고가의 외산 솔루션을 사용하는 경우가 거의 없다고 덧붙였다.


이 때문에 GS 이 빅데이터에 접근하면서 글로벌 업체보다는 국내의 전문 벤처기업의 도움을 받았다. 이번 빅데이터 플랫폼 구축 프로젝트에서는 국내 빅데이터 전문 벤처기업인 ‘그루터’의 손을 잡았고, 소셜 분석 및 오피니언 마이닝은 ‘버즈니’와 함께 하고 있다.


물론  GS은 이전에도 추천시스템을 보유하고 있었다. 그러나 이전의 시스템은 데이터를 기반으로 한 과학적 분석의 결과라기 보다는 사람의 직관이 많이 적용된 것이었고, 추천을 위한 독립적인 시스템이 별도로 구축돼 있었다.


그러나 GS은 이번 빅데이터 프로젝트를 통해 플랫폼을 구축했다. 하둡 기반으로 빅데이터 플랫폼을 구축해 놓고, 분석업무가 필요하면 이 표준 플랫폼 위에 애플리케이션만 올리면 되도록 아키텍처를 만들었다.


김 상무는 (이 빅데이터 플랫폼은) 추천뿐 아니라 다양한 분석에 활용될 것으로 기대하고 있다면서 이는 비즈니스 담당자들의 숙제라고 말했다.


<심재석 기자>sjs@ddaily.co.kr



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