데이터사이언스의 산업별 적용 #

사실 데이터사이언스를 산업별로 구분할 필요는 없다. 거의 모든 일에 데이터사이언스가 관련이 있게 되었기 때문이다. 하지만 산업별로 주로 쓰이는 기법이나 관심의 대상은 조금씩 다르다. 그리고 모든 산업의 전문 도메인을 한곳에서 모두 체계적으로 관리할 수도 없다. 산업별로 일부 도메인지식과 특정 기법이나 주로 하는 데이터사이언스와 관련된 일부 부분에 중점을 두고 이 갈래를 다루기로 한다.

산업별 데이터사이언스의 특징 #

각 산업은 고유한 비즈니스 모델과 데이터 특성을 가지고 있어, 데이터사이언스의 적용 방식도 다르게 나타난다:

온라인 비즈니스: 사용자 행동 로그 분석, 실시간 추천 시스템, A/B 테스트 등이 핵심이며, 빠른 의사결정과 개인화가 중요하다.

애드테크: 실시간 입찰(RTB), 사용자 타겟팅, 광고 효과 측정 등에서 밀리초 단위의 예측 모델과 대규모 데이터 처리가 필요하다.

제조업 (철강, 자동차): 생산 최적화, 품질 관리, 예측 정비 등에서 센서 데이터와 시계열 분석이 중심이 되며, 안정성과 정확성이 우선시된다.

도메인 지식의 중요성 #

데이터사이언스의 성공적인 적용을 위해서는 해당 산업의 도메인 지식이 필수적이다. 예를 들어:

• 철강 산업에서는 니켈 가격 예측이나 생산라인 최적화를 위해 금속학적 지식과 시장 이해가 필요하다
• 자동차 산업에서는 CAN 네트워크나 텔레매틱스 시스템에 대한 이해가 선행되어야 한다
• 애드테크에서는 광고 생태계의 복잡한 구조와 실시간 경매 시스템에 대한 깊은 이해가 요구된다

이러한 산업별 특성을 고려하여, 각 분야에서 실제로 활용되는 데이터사이언스 기법과 사례들을 중심으로 내용을 구성하였다.