IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.
박근혜 정부의 "정부 3.0"에서는 빅데이터가 창조경제의 핵심으로 부각되고 있다. 지난 2월 국토교통부 등에 따르면 정부는 올해 664억원의 예산을 투입해 고품질의 공간정보와 빅데이터 체계를 구축할 예정으로 중앙 및 지자체가 시행하는 385개 공간정보 사업에 2,946억원을 투자할 계획도 세웠다. 이러한 정부의 행보 속에 우리 전력산업은 빅데이터를 어떻게 다뤄야 할까? 한번 살펴보기로 하자.
본 연구의 목적은 기업의 효과적인 데이터 전략 수립과 효율적 투자를 위해 빅데이터 성숙도를 평가하기 위한 프레임워크를 개발하고 이를 실증하는데 있다. 이를 위해 현재까지 개발된 평가의 단점을 보완하여, 기업의 빅데이터 성숙도를 프로세스 통합적으로 평가할 수 있는 프레임워크를 개발하였다. 그 결과 '비전과 전략', '관리', '분석', '활용'의 4가지 평가 영역과 각 영역별 평가항목, 세부내용 및 단계별 준거를 도출하였다. 이를 기업인 설문을 통해 실증하였으며 국내 기업의 빅데이터 성숙도를 진단하였다. 향후 연구방향으로 산업별 특성에 따른 세부 평가요소 개발, 평가 결과에 따른 데이터 활용 프레임워크의 발전, 검증 대상의 조정을 통한 추가적인 타당성 및 신뢰도 향상을 제안하였다.
본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터와 관련하여 많은 성공사례들이 보고되었지만 실제로 시스템을 구축하는 데 있어서는 여전히 많은 어려움이 있다. 기술적인 측면에서 데이터의 수집과 저장, 처리와 분석, 그리고 표현과 사용에 이르는 전 과정을 포괄적으로 이해해야 하고, 비즈니스적 측면에서는 구축된 시스템으로부터 얻을 수 있는 가치를 미리 파악하여 투자를 감행해야 하는 경영진에게 설명해야 한다. 본 연구는 빅데이터 정보시스템을 구축하는 것과 관련된 사항들을 쉽게 파악할 수 있는 5W 1H 프레임워크를 제공하고, 제시된 프레임워크를 기존의 빅데이터 사례들에 적용한 예시를 보여주었다. 투자를 위한 경영진의 의사결정을 이끌어내고 빅데이터 프로젝트의 종합적인 이해와 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있지만 그 성공 여부의 불확실성에 대한 우려도 깊어지고 있다. 이 연구는 빅데이터 성공에 미치는 최고경영층 리더십의 영향을 이론적으로 도출하고 그 타당성을 실증 분석하였다. 국내외 선행 연구를 토대로 빅데이터 성공 단계를 빅데이터 도입, 분석, 유용한 아이디어 발견, 현업 활용, 효과 창출 5단계로 조명하였다. 그리고 5개 단계에서 작용하는 최고경영층 리더십의 영향을 (1) 빅데이터 투자에 미치는 영향, (2) 빅데이터 투자와 아이디어 유용성 사이의 상관관계에 미치는 조절효과, (3) 아이디어 유용성과 현업 활용 사이의 상관관계에 미치는 조절효과 3개 가설로 제시하였다. 빅데이터를 도입한 국내 기업 및 공공기관을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 통계 분석 결과 최고경영층 리더십이 빅데이터 성공 과정 전반에 걸쳐 다양한 형태로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구는 빅데이터 성공에 대한 중요한 역할과 책임이 최고경영층에게 있음을 시사하고 있다.
스마트폰과 태블릿 등 모바일 디바이스의 대중화로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 "빅데이터(Big Data)" 환경이 도래하고 있다. 최근 몇 년간의 빅데이터 기술 혁신은 공히 낙후된 금융 산업에도 많은 변화를 낳고 있다. 해외에는 미국과 영국을 중심으로 핀테크 스타트업에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있으나, 국내의 경우에는 아직 금융IT 분야에 있어 선도적인 서비스가 없어[1], 스타트업 회사들에게 많은 기회가 있다고 파악된다. 본 논문에서는 빅데이터의 도래로 인한 시장 환경 변화를 살펴보고, 해외 금융 시장의 혁신을 선도하는 핀테크 스타트업 동향을 알아본다. 이를 통해, 국내에서 핀테크 스타트업이 앞으로 가질 수 있는 기회에 대하여 전망해 본다.
빅데이터(Big Data)는 현재 생산되고 있는 데이터 중 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치 데이터 뿐 아니라 텍스트 이외의 멀티미디어 등 비정형화된 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터를 처리하여 가치 있는 정보를 추출하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이를 바탕으로 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 국내 주식시장에서도 빅데이터를 이용하여 기업의 투자에 활용하고 있다. 이 논문에서는 인터넷의 증권과 관련된 뉴스를 수집하여 수집된 뉴스와 주가 지수를 이용하여 기업 뉴스 평가 시스템을 개발하는 방법을 제안한다.
최근 주식시장의 관심이 급격하게 높아지고 있으며, 코로나 19의 영향으로 신규 투자가 더욱더 늘어나고 있다. 하지만 개인의 투자자의 경우 기관보다 취득할 수 있는 정보의 양이 제한적이고 정보의 취득 시점이 늦기 때문에 개인의 투자자는 정보를 주관적으로 판단할 수밖에 없는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주식매매의 객관적인 판단을 위하여 페어 트레이딩 기반 빅데이터 분석을 이용하여 주식 매매 시기를 사용자에게 알려주는 알림 시스템을 제안한다. 주식 매매 시기 알림 시스템을 적용할 때 사용자에게 객관적인 주식 매매 시기를 알려주어 투자 손해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
재무분석가의 투자전략 보고서는 전문가의 금융정보 분석으로 사람들간의 금융 정보 격차를 줄일 수 있게 만들어 줄 수 있다. 하지만 여러 다른 인센티브로 말미암아 투자전략 보고서는 왜곡의 소지가 있을 수 있다. 만약, 투자전략 보고서 제목만으로 예측에 미치는 영향을 파악할 수 있다면, 예측력이 높은 투자전략 보고서를 분별할 수 있게 된다. 이에 본 연구는 재무분석가의 투자전략 보고서의 제목과 예측의 관계를 파악하려 한다. 텍스트 마이닝을 사용하여, 국내 재무분석가의 투자전략 보고서 제목으로부터 연구의 중요변수인 투자의견을 추출하고 모형을 구축하여 재무분석가의 예측 정확도와 예측 달성도를 측정하였다. 분석 결과, 강한 매수의견과 매도의견이 제목에 있을수록 재무분석가의 예측 정확도와 예측 달성도가 높아짐을 검증하였다. 본 연구 결과가 투자자에게 더 정확한 투자전략 보고서를 판단하는 기준를 제시하기를 바라고 빅데이터를 통한 분석 연구에 시사점을 주길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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