본 발표에서는 어떻게 대량의 Transaction Data로부터 의미 있는 특성(Characteristics)을 찾아 낼 수 있을까에 집중해 보고자 한다. 기존의 요약 Data나 Data양이 그리 크지 않은 경우 유의미한 특성을 찾아낼 때 주로 활용했던 방법은 분석가에 의존하는 분석가 중심(Analyst Drive) 방식이었다.

그러나, 대량의 Big Data에서 유의미한 특성을 찾아낼 때 역시 분석가에만 의존할 경우 발생할 수 있는 일반적인 한계가 존재하기 때문에 이를 보완하여 산업과 업무에 무관하게 활용할 수 있는 Data Driven 방식을 소개하고자 한다.

아울러, 소개한 Data Driven 방법을 업무에 적용한 사례를 소개함으로써 기업들이 Transaction Data를 더 이상 축적하는 단계에만 머물지 않고 보다 더 적극적으로 Transaction Data를 충분히 그리고 효과적으로 활용하여 보다 더 정확한 의사결정, 보다 적시에 의 사결정을 할 수 있는 계기가 되는데 도움이 되고자 한다.