타겟팅을 통해 조사 및 인터뷰를 진행하는 조사회사는, 결합된 가명 정보를 활용한 새로운 형태의 조사 분석을 수행하고, 상호보완적인 역할을 수행하며 서로의 장점을 극대화 할 수 있습니다.
기수집된 데이터를 활용하여 저비용&대규모의 비개입적 측정을 통한 데이터 수집이 가능합니다.
빅데이터와 조사데이터 비교
구분 | 빅데이터 | 조사 |
특징 | - 기업의 운영과정에서 얻어지는 다양한 정형/비정형 데이터 | - 연구 목적에 부합하도록 설계하고 체계적으로 수집된 정형 데이터 |
장점 | - 비개입적 측정
- 실제의 고객 행동 데이터
- 작은 데이터 수집 비용
- 응답률의 문제로부터 자유로움 | - 원하는 형태의 정보를 직접 설문하여 데이터 수집
- 조사 과정 및 데이터 품질에 대한 표준 평가 기준 존재 |
단점 | - 선택 편향(기업체 고객 대상 한정, 데이터 특성 등)
- 한 기업의 데이터만 활용할 경우 전체적인 고객의 모습 추정 어려움
- 원하는 데이터가 없을 수도 있음
- 품질 평가 준거 미흡
- 개인정보 침해 문제 | - 측정 편향(응답률, 기억 의존에 의한 문제 등)
- 높은 데이터 수집 비용
- 개입적인 측정
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가명정보를 활용하여 기존 빅데이터의 단점을 극복하고 조사에 활용 극대화
단점 | - 선택 편향(기업체 고객 대상 한정, 데이터 특성 등)
- 한 기업의 데이터만 활용할 경우 전체적인 고객의 모습 추정 어려움
| → | - 많은 참여사의 데이터 결합을 통하여 대표성 문제 해결
- 다양한 도메인 결합을 통해 고객의 전체적인 모습 추정 |
- 원하는 데이터가 없을 수도 있음
- 품질 평가 준거 미흡
- 개인정보 침해 문제 | → | - 결합이전 결합 대상 데이터의 품질을 도메인 지식하에 분석
- 데이터 3법 및 개인정보 가이드라인 준수
- 안전한 활용을 위한 재현 데이터 등 가/익명 기술 조치
- 안전한 분석 환경 및 운영 프로세스 구축 및 컨설팅 수행 |
과학적인 객관성 기반의 고품질 조사 연구 도움
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조사연구의 기본적인 프로세스 단계별로 가명정보를 활용하면 객관성이 추가로 부여되기 때문에 고품질의 조사 연구가 가능합니다.
