2019.03.21

그들이 애널리틱스 예산을 늘리는 이유·· ‘3사의 사례’

Bob Violino | CIO

데이터 분석에 더 많은 돈이 투입되고 있다. 전세계 곳곳의 조직에서 나타나는 현상이다. 결국 관건은 이런 투자금이 실제로 비즈니스 가치를 유도하고 있는지, 그리고 그렇지 않은 경우 다른 최선의 결과는 무엇인지다.

2018년, IDC의 연구에 따르면 전 세계 빅데이터와 비즈니스 애널리틱스 매출이 2022년에 2,600억 달러에 달할 것으로 전망된다. 또 2017년부터 2022년까지의 전망 기간 동안 CAGR(Compound Annual Growth Rate)은 12%이다. 지난해 매출은 2017년보다 12% 증가한 총 1,660억 달러로 추산됐다.

비즈니스 분석 도구에 가장 많이 투자하는 산업은 은행, 별도 제조업(discrete manufacturing), 공정 제조업(process manufacturing), 전문 서비스, 정부 등이다. 이들 산업 분야는 2018년 전 세계 분석 기술 매출의 약 절반을 차지했다.

가장 빠르게 성장하는 기술 카테고리는 인지/인공지능(AI) 소프트웨어 플랫폼(37% CAGR)과 비 관계형 분석 데이터 스토어(Data Store, 30%)라고 IDC가 밝혔다.
 

ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



한편 최근의 가장 큰 분석 트렌드는 머신러닝을 통해 증강 분석의 등장이라고 가트너가 밝혔다. 해당 기업이 2019년 상위 10개 전략 기술 트렌드에 포함시킨 증강 분석은 머신러닝을 이용해 분석 콘텐츠를 작성, 소비, 공유하는 방법을 혁신하는 기술을 말한다. 데이터 준비, 통찰 생성, 통찰 시각화를 자동화함으로써 증강 분석을 통해 많은 경우에 전문적인 데이터 사이언티스트가 필요 없게 될 것이라고 가트너가 밝혔다.

증강 분석을 통한 자동화된 통찰은 기업 애플리케이션에서도 적용될 전망이다. 인적 자원, 재무, 영업, 마케팅, 고객 서비스, 조달, 자산 관리를 위한 소프트웨어와 서비스에 머신러닝이 더해져 분석가와 데이터 사이언티스트뿐만이 아니라 모든 직원의 의사 결정 및 행동을 최적화하는데 도움이 될 것이라고 가트너는 덧붙였다.

가트너는 데이터 사이언스 인재에 대한 경쟁이 치열한 상황에서 분석에 대한 목마름이 재조명되고 있다고 진단했다. 그리고 벤더들이 머신러닝과 데이터 사이언스 역량을 플랫폼의 패브릭에 통합하면서 비전문가 사용자들이 데이터로부터 예측 및 규범적인 통찰을 추출할 수 있을 것이라는 ‘시민 데이터 사이언스’의 약속이 현실이 될 것이라고 가트너가 밝혔다. 2020년까지 시민 데이터 사이언티스트의 수는 전문가 데이터 사이언티스트의 수보다 5배나 빠르게 증가할 것으로 예상된다.

-> 모두가 빅데이터 전문가··· '시민 데이터 과학자'가 뜬다 

다양한 조직들이 기술, 파트너십, 직원의 측면에서 분석 예산을 어떻게 지출하고 있으며 그들이 생각하는 투자의 가장 큰 보상은 무엇인지 살펴본다.

캠퍼스에서의 분석
펜실베니아 인디애나 대학교는 2018년의 데이터 웨어하우징 플랫폼과 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 포함하여 분석 도구와 인프라에 대한 대규모 투자를 완료했으며 2019년에도 일부 투자를 지속할 계획이다.

이 대학의 CIO 빌 밸린트는 "데이터 자체의 품질, 시의적절성, 완전성에 대한 분석과 데이터 모델의 품질에 집중하고 있다. 이 영역은 고등 교육 데이터 웨어하우징/비즈니스 인텔리전스 부문에서 간과되는 경우가 많다"라고 말했다.

그에 따르면 펜실베니아 인디애나 대학은 점차 데이터 분석 역량을 기능에 내장하는 트랜잭션 시스템과 클라우드 애플리케이션으로 마이그레이션하는 중이다. 

밸린트 CIO는 최고의 결과와 투자수익(ROI)을 제공할 가능성이 높은 분석 사용례는 입학생 증가라고 전했다.

그는 "새로운 학생을 유치하고 입학한 후 그들을 유지하고 졸업시키는 것이 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 목표를 달성하기 위한 행동 단계를 밝히는데 도움이 될 수 있는 분석 결과가 가장 중요하다"라고 말했다.

어떤 학생이 출석하지 않거나 학업을 지속하지 않거나 낙제할 위험에 처해 있는지 알려줄 수 있는 예측 분석이 한 예이다.

"이런 분석을 이용해 대학은 잠재적으로 해당 학생보다 먼저 필요를 해결하는 방법에 관한 비즈니스적 의사를 결정하거나 같은 상황을 겪는 미래의 학생이 위험해지지 않도록 할 수 있다"라고 밸린트가 말했다.

펜실베니아 인디애나 대학교는 데이터 분석과 관련해 3가지 영역을 강조하고 있다. 첫 번째는 특정 지도를 제공하는 것에 대한 ROI를 파악하는데 도움이 될 수 있는 고등 교육 전용 분석 시스템이다. 두 번째는 그 과정에서 ‘위험 상태의’ 학생을 가능한 조기에 파악하는데 도움이 될 수 있는 예측 모델링 및 조기 경고 시스템이다. 세 번째는 제공된 제품에 분석 역량/준비도가 직접적으로 포함된 새로운 트랜잭션 시스템이다.

다른 조직과 마찬가지로 이 대학은 분석 관련 프로젝트에 참여할 숙련된 사람들을 찾고 싶어한다.

밸린트는 "가장 큰 기술 인력 공백은 데이터 과학자다. 우리는 시골에 위치하고 있고 교육 임금 구조 때문에 특히 가장 필요한 기술에 대한 최고의 인재를 유입하기 어려울 수 있다. 이것이 예상되는 가장 중요한 인력 문재이다"라고 말했다. 이 밖에 데이터 웨어하우스와 BI 환경에서 근무할 수 있는 애플리케이션 개발자와 데이터베이스 관리자에 대한 수요는 항상 존재한다고 그가 말했다.

데이터 분석은 IT 외의 영역에서도 대학의 핵심 구성요소가 되었다. 밸린트는 "돈, 인력, 시간의 제약이 크다. 우리가 필수적이며 집중적인 정보 지향적 의사를 더욱 잘, 신속하게 또는 저렴하게 결정하는데 도움이 될 수 있는 도구나 개념이 이 환경에서는 매우 중요하다. 분석이 어느 정도 적합할 수 있는 가능성이 있다"라고 말했다.

재무 기록 현대화
뉴 멕시코 남동부에서 서비스를 제공하고 있는 AGH(Artesia General Hospital)는 디지털 혁신을 진행 중이며 그 일환으로 데이터 분석이 강조되고 있다.

이 병원 IT 책임자 에릭 지메네스는 지난 1년 동안 데이터 분석에 연간 IT 예산의 30%에 가까운 비용을 지출했다고 전했다.




2019.03.21

그들이 애널리틱스 예산을 늘리는 이유·· ‘3사의 사례’

Bob Violino | CIO

데이터 분석에 더 많은 돈이 투입되고 있다. 전세계 곳곳의 조직에서 나타나는 현상이다. 결국 관건은 이런 투자금이 실제로 비즈니스 가치를 유도하고 있는지, 그리고 그렇지 않은 경우 다른 최선의 결과는 무엇인지다.

2018년, IDC의 연구에 따르면 전 세계 빅데이터와 비즈니스 애널리틱스 매출이 2022년에 2,600억 달러에 달할 것으로 전망된다. 또 2017년부터 2022년까지의 전망 기간 동안 CAGR(Compound Annual Growth Rate)은 12%이다. 지난해 매출은 2017년보다 12% 증가한 총 1,660억 달러로 추산됐다.

비즈니스 분석 도구에 가장 많이 투자하는 산업은 은행, 별도 제조업(discrete manufacturing), 공정 제조업(process manufacturing), 전문 서비스, 정부 등이다. 이들 산업 분야는 2018년 전 세계 분석 기술 매출의 약 절반을 차지했다.

가장 빠르게 성장하는 기술 카테고리는 인지/인공지능(AI) 소프트웨어 플랫폼(37% CAGR)과 비 관계형 분석 데이터 스토어(Data Store, 30%)라고 IDC가 밝혔다.
 

ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



한편 최근의 가장 큰 분석 트렌드는 머신러닝을 통해 증강 분석의 등장이라고 가트너가 밝혔다. 해당 기업이 2019년 상위 10개 전략 기술 트렌드에 포함시킨 증강 분석은 머신러닝을 이용해 분석 콘텐츠를 작성, 소비, 공유하는 방법을 혁신하는 기술을 말한다. 데이터 준비, 통찰 생성, 통찰 시각화를 자동화함으로써 증강 분석을 통해 많은 경우에 전문적인 데이터 사이언티스트가 필요 없게 될 것이라고 가트너가 밝혔다.

증강 분석을 통한 자동화된 통찰은 기업 애플리케이션에서도 적용될 전망이다. 인적 자원, 재무, 영업, 마케팅, 고객 서비스, 조달, 자산 관리를 위한 소프트웨어와 서비스에 머신러닝이 더해져 분석가와 데이터 사이언티스트뿐만이 아니라 모든 직원의 의사 결정 및 행동을 최적화하는데 도움이 될 것이라고 가트너는 덧붙였다.

가트너는 데이터 사이언스 인재에 대한 경쟁이 치열한 상황에서 분석에 대한 목마름이 재조명되고 있다고 진단했다. 그리고 벤더들이 머신러닝과 데이터 사이언스 역량을 플랫폼의 패브릭에 통합하면서 비전문가 사용자들이 데이터로부터 예측 및 규범적인 통찰을 추출할 수 있을 것이라는 ‘시민 데이터 사이언스’의 약속이 현실이 될 것이라고 가트너가 밝혔다. 2020년까지 시민 데이터 사이언티스트의 수는 전문가 데이터 사이언티스트의 수보다 5배나 빠르게 증가할 것으로 예상된다.

-> 모두가 빅데이터 전문가··· '시민 데이터 과학자'가 뜬다 

다양한 조직들이 기술, 파트너십, 직원의 측면에서 분석 예산을 어떻게 지출하고 있으며 그들이 생각하는 투자의 가장 큰 보상은 무엇인지 살펴본다.

캠퍼스에서의 분석
펜실베니아 인디애나 대학교는 2018년의 데이터 웨어하우징 플랫폼과 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 포함하여 분석 도구와 인프라에 대한 대규모 투자를 완료했으며 2019년에도 일부 투자를 지속할 계획이다.

이 대학의 CIO 빌 밸린트는 "데이터 자체의 품질, 시의적절성, 완전성에 대한 분석과 데이터 모델의 품질에 집중하고 있다. 이 영역은 고등 교육 데이터 웨어하우징/비즈니스 인텔리전스 부문에서 간과되는 경우가 많다"라고 말했다.

그에 따르면 펜실베니아 인디애나 대학은 점차 데이터 분석 역량을 기능에 내장하는 트랜잭션 시스템과 클라우드 애플리케이션으로 마이그레이션하는 중이다. 

밸린트 CIO는 최고의 결과와 투자수익(ROI)을 제공할 가능성이 높은 분석 사용례는 입학생 증가라고 전했다.

그는 "새로운 학생을 유치하고 입학한 후 그들을 유지하고 졸업시키는 것이 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 목표를 달성하기 위한 행동 단계를 밝히는데 도움이 될 수 있는 분석 결과가 가장 중요하다"라고 말했다.

어떤 학생이 출석하지 않거나 학업을 지속하지 않거나 낙제할 위험에 처해 있는지 알려줄 수 있는 예측 분석이 한 예이다.

"이런 분석을 이용해 대학은 잠재적으로 해당 학생보다 먼저 필요를 해결하는 방법에 관한 비즈니스적 의사를 결정하거나 같은 상황을 겪는 미래의 학생이 위험해지지 않도록 할 수 있다"라고 밸린트가 말했다.

펜실베니아 인디애나 대학교는 데이터 분석과 관련해 3가지 영역을 강조하고 있다. 첫 번째는 특정 지도를 제공하는 것에 대한 ROI를 파악하는데 도움이 될 수 있는 고등 교육 전용 분석 시스템이다. 두 번째는 그 과정에서 ‘위험 상태의’ 학생을 가능한 조기에 파악하는데 도움이 될 수 있는 예측 모델링 및 조기 경고 시스템이다. 세 번째는 제공된 제품에 분석 역량/준비도가 직접적으로 포함된 새로운 트랜잭션 시스템이다.

다른 조직과 마찬가지로 이 대학은 분석 관련 프로젝트에 참여할 숙련된 사람들을 찾고 싶어한다.

밸린트는 "가장 큰 기술 인력 공백은 데이터 과학자다. 우리는 시골에 위치하고 있고 교육 임금 구조 때문에 특히 가장 필요한 기술에 대한 최고의 인재를 유입하기 어려울 수 있다. 이것이 예상되는 가장 중요한 인력 문재이다"라고 말했다. 이 밖에 데이터 웨어하우스와 BI 환경에서 근무할 수 있는 애플리케이션 개발자와 데이터베이스 관리자에 대한 수요는 항상 존재한다고 그가 말했다.

데이터 분석은 IT 외의 영역에서도 대학의 핵심 구성요소가 되었다. 밸린트는 "돈, 인력, 시간의 제약이 크다. 우리가 필수적이며 집중적인 정보 지향적 의사를 더욱 잘, 신속하게 또는 저렴하게 결정하는데 도움이 될 수 있는 도구나 개념이 이 환경에서는 매우 중요하다. 분석이 어느 정도 적합할 수 있는 가능성이 있다"라고 말했다.

재무 기록 현대화
뉴 멕시코 남동부에서 서비스를 제공하고 있는 AGH(Artesia General Hospital)는 디지털 혁신을 진행 중이며 그 일환으로 데이터 분석이 강조되고 있다.

이 병원 IT 책임자 에릭 지메네스는 지난 1년 동안 데이터 분석에 연간 IT 예산의 30%에 가까운 비용을 지출했다고 전했다.


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