다양한 유통 분야에서 빅데이터를 활용해 상황별에 따른 유통 패턴을 예측 및 분석하여 추천 서비스를 소비자에게 제공하는 기업이나 창업자가 많아지고 있다. 본 논문은 의류 유통 빅데이터를 활용해 유통 패턴 예측 서비스 개발을 한 것으로 의류 유통업자의 실제 유통 데이터를 사용하여 상품 데이터, 입출고 데이터, 입고 날짜와 같은 빅데이터 성격을 가진 의류 유통 분야의 데이터들을 활용하기 때문에 의류 유통 패턴의 정확도를 높일 수 있다. 의류 유통업자의 실제 유통 데이터를 품목, 월, 계절에 따라 Hadoop 기반의 R을 활용해 필터링을 한 후 가장 많이 유통된 품목 1위부터 10위까지의 결과를 안드로이드 기반의 앱으로 나타낸다. 어플리케이션은 의류소매 업체가 유용한 데이터 값을 표시할 수 있도록 카테고리별로 데이터를 정렬하고 필터링 할 수 있도록 개발되었다. 따라서 개발된 어플리케이션을 통해 이해하기 어려운 데이터 흐름과 유통에 대한 결과 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 본 논문에서 개발한 유통 패턴 예측 앱 서비스는 현재 의류 유통업자가 보유하고 있는 데이터의 범위 안에서 의류 관련 도 소매 창업자들에게 상황별(월, 계절) 의류 유통 패턴 예측하여 결과를 보여줌으로써 원활한 유통서비스를 진행하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 의류 유통 빅데이터를 활용해 유통 패턴 예측 서비스를 개발하였다. 빅데이터 성격을 가진 의류 유통 분야의 데이터들을 활용하기 때문에 의류 유통 패턴의 정확도를 높일 수 있다. 유통 패턴 예측 앱 서비스는 상황별 의류 유통 패턴을 예측하여 결과를 보여줌으로써 원활한 유통서비스를 진행하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.