유비쿼터스 네트워크 서비스 환경의 구축, 디바이스 차원에서의 진화가 어울어지면서 다양하고 방대한 디지털 데이터가 네트워크에서 생성·유통·축적되고 있다. 클라우드 컴퓨팅이나 하둡(Hadoop) 등 대용량 데이터의 리얼타임 분산처리기법도 보급됨에 따라 이제까지 이용할 수 없었던 데이터를 활용하고, 미래 예측이나 상품·서비스의 제안, 인프라 보수와 같은 새로운 가치를 창출하는 영역이 넓어지고 있다. 빅데이터의 유통은 모든 산업과 기술, 사회에 걸쳐 영향을 미치며, 향후 기반 기술의 하나가 될 것이라고 전망되며, 빅데이터 시장은 지속적으로 성장하며 다수의 사회·경제적 효과를 창출할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례를 분석 틀을 만들었다. 분석 틀은 빅데이터 유통의 내용적 측면에서 ‘빅데이터 애널리틱스에 의한 경제효과’와 ‘빅데이터 활용에 의한 경제효과’로 나누고, 연구범위를 거시, 준거시, 미시 분석으로 분류하였으며, 분석대상 연구사례는 SAS, TDWI, MIT, Mckinsey, GE 등 5개 기업 및 연구기관이다. 주요 분석결과는 다음과 같다. SAS의 연구는 한 국가 및 산업(건강, 행정, 제조, 운송, 보험, 소매, 정보통신, 금융, 에너지 등)을 분석 단위로 하여 빅데이터 애널리틱스 기술이 증가할 경우의 경제 가치를 산출하였다. 효율성 가치 혁신에 주는 가치, 비즈니스 창출 가치를 결과물 지표로 설정하였다. TDWI와 MIT의 연구는 기업을 분석 단위로 하여, 설문 조사 데이터에서 빅데이터 애널리틱스에 의한 사업 효과를 분석하였다. 주요 결과물 지표로서 보다 효과적인 타깃 마케팅", "보다 적절한 사업계획 수립", "소비자 세분화' 등을 설정하였다. Mckinsey 연구는 산업·업계를 분석 대상으로 빅데이터 활용에 의한 경제 효과를 측정하였으며, 성과물 지표로 비용 절감 효과, 생산성 향상 효과를 설정하였다. GE의 연구는 네트워크 활용에 의한 비용(연료비 등) 절감 효과를 산출하였다.
유비쿼터스 네트워크 서비스 환경의 구축, 디바이스 차원에서의 진화가 어울어지면서 다양하고 방대한 디지털 데이터가 네트워크에서 생성·유통·축적되고 있다. 이 연구에서는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례를 분석 틀을 만들었다.