2011.10.05

영화 ‘머니볼’에서 배우는 BI 애널리틱스 교훈

Jaikumar Vijayan | Computerworld
영화 머니볼(Moneyball)은 그들만의 독특한 실력 평가 도구(performance metrics tool)를 활용해 최고의 야구 팀으로 거듭난 오클랜드 어슬레틱스(Oakland A's, Oakland Athletics)의 성공 과정을 담고 있다. IT 전문가와 애널리스트들은, 영화 속의 전략이 기업 IT에게도 동일하게 적용될 수 있다고 조언하고 있다.

지난 주 개봉한 머니볼은, 2003년 출간된 마이클 루이스의 동명 저서를 원작으로 한 영화다. 타점이나 홈런 등의 기존의 평가 지표가 아닌 자신만의 기준을 통해 팀에 필요한 선수를 평가하고 선택했던 오클랜드 어슬레틱스의 단장 빌리 빈에 관한 이야기를 다루고 있다.

영입할 선수를 결정하는 과정에서, 그는 이닝 당 출루 허용률이나 출루율, 대체선수 대비 가치 등 저평가 됐거나 활용되지 않았던 척도들에 관심을 기울였다.

이와 같은 시도를 통해 그는 2000년대 초 메이저 리그 구단 중 최저의 예산만으로 오클랜드 어슬레틱스를 운영하며 팀을 수 차례 플레이오프에 진출시키는데 성공했다.

가트너의 애널리스트 리타 살람은 “프로 스포츠 팀과 마찬가지로, 기존의 기업들 역시 어떻게(어떠한) 지표가 비즈니스 프로세스의 변화를 이끌 수 있을지 다시 한번 고민해봐야 할 것이다. 기업들은 초기 개척자들이 보여주는 교훈을 받아들여 자신들의 프로세스를 수정하고 최적화 할 방법을 찾아야만 한다”라고 말했다.

워싱턴 D.C. 기반의 비영리 기관 소셜 컴팩트(Social Compact)는 이미 이러한 방법을 도입해, 상당한 성과를 거두고 있다

소셜 컴팩트의 회장 겸 CEO인 알리사 리는 그들의 비즈니스에 대해, “커뮤니티로부터 그 동안 간과되었던 경제 지표들을 수집하고 이를 분석하여, 이들의 경제적 잠재력에 관한 상세한 프로파일을 구성하는 것”이라고 소개했다. 이어 이러한 프로파일은 센서스(census) 파생 정보를 활용하여 작성되는 그것에 비해 보다 세부적인 디테일을 담고 있다고 덧붙였다.

예를 들어 소셜 컴팩트의 지역 프로파일(neighborhood profile)은, 다양한 지역적 소스에 기반해 작성된다. 지역적 소스에는 건축 허가서나 거주 증명서, 설비 사용 데이터, 세금 평가 지표, 고지서 납부 패턴, 커뮤니티 내 소비자 지출, 심지어는 일부 지역 주민들이 부업을 통해 벌어들이는 이차적 수입까지, 수 많은 척도들에 관련한 정보들이 포함된다.

리는 이러한 프로파일들이 주로 도시 계획가나 지역사회 조직가, 그리고 비즈니스가 센서스 데이터에 기반한 평가로부터 오는 부정적 고정 관념 이상의 진실을 볼 수 있도록 하는데 활용된다고 이야기하며, “우리는 커뮤니티가 지니고 있는 진정한 경제력을 제대로 대표할 수 있는 정보 기반을 창조한다”라고 설명했다.

소셜 컴팩트는 지역 커뮤니티 내부의 다양한 공적, 사적, 상업적 소스들로부터 데이터를 수집하고 있다. 이 비영리 기관은 데이터의 표준화와 승인, 통합에 SAS의 자회사 데이터플럭스(DataFlux)의 테크놀로지를 활용하고 있으며, 지역 커뮤니티 내부에서 식품점이나 약국, 은행 등의 편의 시설이 부족한 영역을 표시하는 지도를 개발하는 작업에도 역시 데이터플럭스의 도구를 활용 중이다.

살람은 머니볼에 설명된 기법들이 벤더 선택이나 포트폴리오 최적화와 같은, 기업 내부의 핵심 비즈니스 프로세스에 적용될 수 있다고 설명하며, “예를 들어 벤더 선택은 선수 선발과 유사하다. 이를 위해 당신은 양적, 질적 측면 모두를 고려해야 할 필요가 있다”고 말했다.

그녀는 기업들이 필수적인 요소들만이 아니라 성공의 발판이 되는 모든 양적, 질적 요소들을 확인함으로써 막대한 효용을 얻을 수 있다고 강조했다.

예를 들어, 어떠한 기업은 고객들이 그들 기업에 관하여 부정적인 경험을 할 때보다, 그들의 라이벌 기업이 그들에 비해 보다 나은 가격적 조건을 내걸었을 때 자신을 외면할 가능성이 높아진다고 생각할 수 있다.

그러나 현실은 보다 미묘하다. 데이터를 좀 더 자세히 검토해 본다면, 그들은 소비자들이 한 기업에 관하여 부정적인 경험을 했을 때 그 라이벌 기업의 제안에 보다 크게 반응한다는 사실을 발견할 수 있다는 것이다.

성능 관리 시스템 벤더인 머세드 시스템즈(Merced Systems)에 따르면, 빈이 도입한 이와 같은 유형의 데이터 주도형 관리는 고객 센터(customer contact center)라는 또 다른 영역에서도 유용하게 활용될 수 있다.

머세드 시스템즈는 최근 발간한 백서를 통해 “고객 센터들의 경우 금융이나 제조 등의 기능들에 비해 그간 활용되지 못했던 데이터나 추적이 이루어지지 않았던 프로세스를 풍부하게 보유하고 있다”라고 소개했다.

백서에 따르면 콜 센터 성과에 주요한 영향을 미치는, 기존의 것들과 구별되는 독특한 매트릭스의 예로는 코칭 빈도나 관리자 효율성, 보너스 측정, 그리고 의사 결정의 지원에 활용되는 통계 관련 빈도 등이 있다.

백서는 “이들 ‘머니볼 매트릭스’를 찾는 과정은 데이터 수집을 위한 통제된 프로세스를 수반한다”라고 기술하며. 이러한 과정이 희망하는 경과물을 도출하는 것과 어떠한 상관 관계를 지니는지 제시하고 있다.

연방 정부 역시 머니볼 기법을 적극 참고할 필요가 있다는 주장도 있다. 지난 9월 28일 관리 예산처의 성과 및 개인 관리부 디렉터 셸리 멧젬바움은 블로그 포스트를 통해 연방 기관들이 빈의 사례를 따를 필요가 있다고 주장했다.
 
멧젬바움은 “빈은 자신의 목표가 홈런을 치는 것이 아니라 게임에서 승리를 거두는 것에 있음을 이해하고 있었다. 그와 마찬가지로 정부 기관들 또한 그들이 무엇을 이뤄내야 하는지 명확히 이해해야만 한다. 기관들은 문제를 일으키고 지출을 증대시키는 요소가 무엇이며, 그와 관련한 데이터는 무엇인지 찾아내어 확인할 필요가 있다”라고 밝혔다.

멧젬바움은 2009년 운수부가 머니볼 방식의 데이터 애널리틱스를 활용해, 자동차 충돌 사고의 20%가 산만한 운전 습관으로 인해 발생한 것임을 밝혀냈다고 소개했다.

또 이와 유사하게, 사회보장청도 장애 수당 취득자 기준을 설정하는 프로세스에 예측 애널리틱스(predictive analytics) 방법론을 적용한 바 있다고 전했다.
 
멧젠바움은 이와 관련 “이 영화가 연방 정부의 관리 기법을 다룬 것은 아닐 것이다. 그러나 행정 당국은 그들만의 머니볼 방식을 운용에 접목시켜왔다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2011.10.05

영화 ‘머니볼’에서 배우는 BI 애널리틱스 교훈

Jaikumar Vijayan | Computerworld
영화 머니볼(Moneyball)은 그들만의 독특한 실력 평가 도구(performance metrics tool)를 활용해 최고의 야구 팀으로 거듭난 오클랜드 어슬레틱스(Oakland A's, Oakland Athletics)의 성공 과정을 담고 있다. IT 전문가와 애널리스트들은, 영화 속의 전략이 기업 IT에게도 동일하게 적용될 수 있다고 조언하고 있다.

지난 주 개봉한 머니볼은, 2003년 출간된 마이클 루이스의 동명 저서를 원작으로 한 영화다. 타점이나 홈런 등의 기존의 평가 지표가 아닌 자신만의 기준을 통해 팀에 필요한 선수를 평가하고 선택했던 오클랜드 어슬레틱스의 단장 빌리 빈에 관한 이야기를 다루고 있다.

영입할 선수를 결정하는 과정에서, 그는 이닝 당 출루 허용률이나 출루율, 대체선수 대비 가치 등 저평가 됐거나 활용되지 않았던 척도들에 관심을 기울였다.

이와 같은 시도를 통해 그는 2000년대 초 메이저 리그 구단 중 최저의 예산만으로 오클랜드 어슬레틱스를 운영하며 팀을 수 차례 플레이오프에 진출시키는데 성공했다.

가트너의 애널리스트 리타 살람은 “프로 스포츠 팀과 마찬가지로, 기존의 기업들 역시 어떻게(어떠한) 지표가 비즈니스 프로세스의 변화를 이끌 수 있을지 다시 한번 고민해봐야 할 것이다. 기업들은 초기 개척자들이 보여주는 교훈을 받아들여 자신들의 프로세스를 수정하고 최적화 할 방법을 찾아야만 한다”라고 말했다.

워싱턴 D.C. 기반의 비영리 기관 소셜 컴팩트(Social Compact)는 이미 이러한 방법을 도입해, 상당한 성과를 거두고 있다

소셜 컴팩트의 회장 겸 CEO인 알리사 리는 그들의 비즈니스에 대해, “커뮤니티로부터 그 동안 간과되었던 경제 지표들을 수집하고 이를 분석하여, 이들의 경제적 잠재력에 관한 상세한 프로파일을 구성하는 것”이라고 소개했다. 이어 이러한 프로파일은 센서스(census) 파생 정보를 활용하여 작성되는 그것에 비해 보다 세부적인 디테일을 담고 있다고 덧붙였다.

예를 들어 소셜 컴팩트의 지역 프로파일(neighborhood profile)은, 다양한 지역적 소스에 기반해 작성된다. 지역적 소스에는 건축 허가서나 거주 증명서, 설비 사용 데이터, 세금 평가 지표, 고지서 납부 패턴, 커뮤니티 내 소비자 지출, 심지어는 일부 지역 주민들이 부업을 통해 벌어들이는 이차적 수입까지, 수 많은 척도들에 관련한 정보들이 포함된다.

리는 이러한 프로파일들이 주로 도시 계획가나 지역사회 조직가, 그리고 비즈니스가 센서스 데이터에 기반한 평가로부터 오는 부정적 고정 관념 이상의 진실을 볼 수 있도록 하는데 활용된다고 이야기하며, “우리는 커뮤니티가 지니고 있는 진정한 경제력을 제대로 대표할 수 있는 정보 기반을 창조한다”라고 설명했다.

소셜 컴팩트는 지역 커뮤니티 내부의 다양한 공적, 사적, 상업적 소스들로부터 데이터를 수집하고 있다. 이 비영리 기관은 데이터의 표준화와 승인, 통합에 SAS의 자회사 데이터플럭스(DataFlux)의 테크놀로지를 활용하고 있으며, 지역 커뮤니티 내부에서 식품점이나 약국, 은행 등의 편의 시설이 부족한 영역을 표시하는 지도를 개발하는 작업에도 역시 데이터플럭스의 도구를 활용 중이다.

살람은 머니볼에 설명된 기법들이 벤더 선택이나 포트폴리오 최적화와 같은, 기업 내부의 핵심 비즈니스 프로세스에 적용될 수 있다고 설명하며, “예를 들어 벤더 선택은 선수 선발과 유사하다. 이를 위해 당신은 양적, 질적 측면 모두를 고려해야 할 필요가 있다”고 말했다.

그녀는 기업들이 필수적인 요소들만이 아니라 성공의 발판이 되는 모든 양적, 질적 요소들을 확인함으로써 막대한 효용을 얻을 수 있다고 강조했다.

예를 들어, 어떠한 기업은 고객들이 그들 기업에 관하여 부정적인 경험을 할 때보다, 그들의 라이벌 기업이 그들에 비해 보다 나은 가격적 조건을 내걸었을 때 자신을 외면할 가능성이 높아진다고 생각할 수 있다.

그러나 현실은 보다 미묘하다. 데이터를 좀 더 자세히 검토해 본다면, 그들은 소비자들이 한 기업에 관하여 부정적인 경험을 했을 때 그 라이벌 기업의 제안에 보다 크게 반응한다는 사실을 발견할 수 있다는 것이다.

성능 관리 시스템 벤더인 머세드 시스템즈(Merced Systems)에 따르면, 빈이 도입한 이와 같은 유형의 데이터 주도형 관리는 고객 센터(customer contact center)라는 또 다른 영역에서도 유용하게 활용될 수 있다.

머세드 시스템즈는 최근 발간한 백서를 통해 “고객 센터들의 경우 금융이나 제조 등의 기능들에 비해 그간 활용되지 못했던 데이터나 추적이 이루어지지 않았던 프로세스를 풍부하게 보유하고 있다”라고 소개했다.

백서에 따르면 콜 센터 성과에 주요한 영향을 미치는, 기존의 것들과 구별되는 독특한 매트릭스의 예로는 코칭 빈도나 관리자 효율성, 보너스 측정, 그리고 의사 결정의 지원에 활용되는 통계 관련 빈도 등이 있다.

백서는 “이들 ‘머니볼 매트릭스’를 찾는 과정은 데이터 수집을 위한 통제된 프로세스를 수반한다”라고 기술하며. 이러한 과정이 희망하는 경과물을 도출하는 것과 어떠한 상관 관계를 지니는지 제시하고 있다.

연방 정부 역시 머니볼 기법을 적극 참고할 필요가 있다는 주장도 있다. 지난 9월 28일 관리 예산처의 성과 및 개인 관리부 디렉터 셸리 멧젬바움은 블로그 포스트를 통해 연방 기관들이 빈의 사례를 따를 필요가 있다고 주장했다.
 
멧젬바움은 “빈은 자신의 목표가 홈런을 치는 것이 아니라 게임에서 승리를 거두는 것에 있음을 이해하고 있었다. 그와 마찬가지로 정부 기관들 또한 그들이 무엇을 이뤄내야 하는지 명확히 이해해야만 한다. 기관들은 문제를 일으키고 지출을 증대시키는 요소가 무엇이며, 그와 관련한 데이터는 무엇인지 찾아내어 확인할 필요가 있다”라고 밝혔다.

멧젬바움은 2009년 운수부가 머니볼 방식의 데이터 애널리틱스를 활용해, 자동차 충돌 사고의 20%가 산만한 운전 습관으로 인해 발생한 것임을 밝혀냈다고 소개했다.

또 이와 유사하게, 사회보장청도 장애 수당 취득자 기준을 설정하는 프로세스에 예측 애널리틱스(predictive analytics) 방법론을 적용한 바 있다고 전했다.
 
멧젠바움은 이와 관련 “이 영화가 연방 정부의 관리 기법을 다룬 것은 아닐 것이다. 그러나 행정 당국은 그들만의 머니볼 방식을 운용에 접목시켜왔다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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