This study empirically analyzed the influence of fashion brands’ marketing issues on actual sales and consumer preference—focusing on evaluation trends of brands over time by using the theoretical background and big data provided through literature. This study examined the influence of three fashion brands (Balenciaga, Vetements, and Off-White) that have recently seen a drastic increase in the number of searched volumes through social networks. To identify the consumer-brand evaluations and trends and the marketing issues, the time period was divided into Groups A and B, which are from 2014 to 2015 and from 2016 to 2017, respectively. This study analyzed the frequency of overlapping keywords by using the R program to graphically visualize the changes over the timeline. Specifically, this analysis extracted data mainly related to bags, wallets and accessories for 2014-2015, but in 2016-2017, all four brands saw a vast increase in the frequency of searching product keywords related to clothing and footwear, and newly extracted ones were the top keywords. When analyzing the big data with these keywords as indicators, I confirmed that the products related to bags, wallets, and accessories were shifted to those related to apparel and footwear. Consumers previously recognized luxury brands such as Balenciaga as accessoriesoriented brands that were focused on handbags and sunglasses, but now they are gaining popularity and recognition among consumers as a fashion brand.

Within last 10 years, internet has become a daily activity, and humankind had to face the Data Deluge, a dramatic increase of digital data (Economist 2012). Due to exponential increase in amount of digital data, large scale data has become a big issue and hence the term 'big data' appeared. There is no official agreement in quantitative and detailed definition of the 'big data', but the meaning is expanding to its value and efficacy. Big data not only has the standardized personal information (internal) like customer information, but also has complex data of external, atypical, social, and real time data. Big data's technology has the concept that covers wide range technology, including 'data achievement, save/manage, analysis, and application'. To define the connected technology of 'big data', there are Big Table, Cassandra, Hadoop, MapReduce, Hbase, and NoSQL, and for the sub-techniques, Text Mining, Opinion Mining, Social Network Analysis, Cluster Analysis are gaining attention. The three features that 'bid data' needs to have is about creating large amounts of individual elements (high-resolution) to variety of high-frequency data. Big data has three defining features of volume, variety, and velocity, which is called the '3V'. There is increase in complexity as the 4th feature, and as all 4features are satisfied, it becomes more suitable to a 'big data'. In this study, we have looked at various reasons why companies need to impose 'big data', ways of application, and advanced cases of domestic and foreign applications. To correspond effectively to 'big data' revolution, paradigm shift in areas of data production, distribution, and consumption is needed, and insight of unfolding and preparing future business by considering the unpredictable market of technology, industry environment, and flow of social demand is desperately needed.

정보기술의 발전은 수많은 데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내는 시대로 접어들고 있다. 과거 얼마나 성능 좋은 IT기기를 가졌느냐, 얼마나 편리한 응용프로그램을 개발하느냐가 경쟁력이었다며, 이제 수많은 데이터를 어떻게 잘 활용하느냐가 경쟁력인 시대로 접어들고 있다. 즉, 데이터의 폭발적 증가로 데이터를 통한 새로운 가치와 가능성에 집중하는 ‘빅데이터(Big Data) 시대’가 도래하게 된 것이다. 데이터가 IT와 별도로 주목받으면서 데이터가 자원으로써 축적과 공유를 통해 엄청난 규모로 쌓이면서 데이터의 역할은 ‘분석과 추론(전망)’의 방향으로 진화하고 있다. 대규모 데이터를 기반으로 한 자연언어처리, 기계 학습(Machine Learning), 인공지능 기술로 맥락 이해와 추론 서비스의 상용화되고 있다. 이에 따라 지능형 서비스들은 분석 데이터가 늘어나고, 기계학습이 진행될수록 인간의 언어에 대한 맥락의 이해도가 상승하고 있다. 이는 기존과 달리 새로운 분석 기술을 기반으로 대용량 데이터가 새로운 서비스를 개발하는 가능성을 열고 있는 것이다. 새롭게 추가된 추론의 영역은 IT산업의 성장동력으로 부상할 수 있으며, 의료, 금융, 공공 등을 혁신할 수 있는 新산업분야를 개발할 수 있도록 한다. 또한, 개개인의 취향, 관심 있는 정보의 성격, 상태, 개인 의중에 맞는 맞춤형 개인화 서비스, 인공지능 서비스로 IT기반의 서비스 패러다임도 변화해 나가고 있다. 데이터의 양적 팽창은 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 새로운 기회를 발견하는 핵심 수단이 되고 있다. 즉, 빅데이터를 잘 활용하면 미래사회에서 새로운 기회를 창출하고, 위험을 해결하는 사회 발전의 엔진 역할을 수행 할 것으로 기대된다. 미래사회의 불확실성과 리스크를 통찰력을 바탕으로 대응할 수 있도록 할 것이며, 융합에 의해 점점 스마트해지는 사회에 새로운 창의력을 기반으로 경쟁력을 강화시키는 핵심 수단이 될 것이다. 우리정부도 지난 몇 년간 정부의 데이터가 중요한 가치창출의 기반임을 인지하고 공공데이터 공개·개방을 지속적으로 추진하였다. 또한, 적극적인 빅데이터 활용을 통한 정부혁신과 국가경쟁력 제고를 위해 국가정보화전략위원회, 방송통신위원회, 행정안전부 등에서 빅데이터를 활용하는 다양한 정책을 마련하고 있다. 이러한 국가적 전략에 기반하여 앞으로 범정부적으로 데이터를 수집-관리-활용할 수 있는 체계를 마련하고 이를 바탕으로 한 합리적 정책결정과 서비스 개발을 위한 노력이 필요한 시점이다.