BI
2011.11.01

기고 | 빅데이터 과장 광고, 그 너머에는

Brian Hopkins | CIO
포레스터에 따르면, 일반적으로 기업들이 사용할 수 있는 데이터의 5%도 사용하지 않는다. 또한 데이터는 매년 약 40~50%정도 늘어나지만, 평균적으로 기업들은 늘어나는 데이터의 25~30%만을 사용하는 것으로 조사됐다.
 
이는 기업에서 사용하지 않는 데이터가 있다는 뜻이며 시간이 지남에 따라 사용하는 데이터와 그렇지 않는 데이터가 구분된다는 의미다.
 
먼지 구덩이의 경쟁에서 벗어날 수 있는 원시 데이터를 사용하는 방법을 알아낸 기업이 있다고 치자. 이 기업에는 과장 광고로 범벅이 된 마케팅 재료인 빅 데이터라는 품목이 추가된다.
 
그러나 포레스터는 그 기업의 미래에 대해 그리 긍정적이기보다는 직원 봉급을 걱정할 만큼 어려워질 것이라고 예상했다.  
 
물론 고객 지향 시스템으로 만들어진 데이터는 타깃 마케팅과 통찰력 유지를 위한 보물이다(이런 가치를 획득하기 위한 노하우를 갖고 있다면 말이다). 이 가치를 차지하는 조치를 해놓지 않으면 경쟁의 언저리에서 지쳐갈 것이다.
 
포레스터는 거대한 규모의 데이터를 경제학적으로 도움이 되게끔 만드는 기술로서 빅 데이터를 정의하고 있다. 빅 데이터는 크게 세 가지 의미가 있다.
 
첫째 가치를 얻기 위한 데이터와 무엇을 할 것인지 아는 사람이 기업에게 필요하다는 것을 의미하는 기술이다.
 
둘째 볼륨과 속도, 다양함, 그리고 다양성으로 인해 현재의 기술로는 도저히 감당이 어려운 규모의 데이터다.
 
셋째, 경제적 가치 또는 솔루션을 저렴하게 제작케하고, 투자에 대한 비즈니스 사례를 지원하는 데이터다.
 
CIO들은 빅 데이터에 대한 실용적인 접근을 해야 한다. 데이터 거버넌스의 핵심을 확립하는 것은 빅 데이터에 대한 특별한 요구 사항이 대부분을 차지한다.
 
빅 데이터 프로젝트의 일환으로 수집된 수십, 수백 또는 수천의 테라바이트급 데이터의 모든 요소들을 발견하지 못하거나, 또는 보호되지 않을 수 있다.
 
아직까지도 빅 데이터에 대한 모범 사례가 없다. 그래서 정책을 시작으로 조금씩 해나가야 한다. 올바른 비즈니스 가치와 충돌한다면, 프로젝트는 접을 수 있을 것이다. 지나치게 복잡한 규칙이 있는 이벤트가 지장을 주는게 아니라 빠르고 지나치게 얻으려는 계획이 문제다. 

*Brian Hopkins는 포레스터 리서치의 수석 애널리스트다. editor@itworld.co.kr
 



BI
2011.11.01

기고 | 빅데이터 과장 광고, 그 너머에는

Brian Hopkins | CIO
포레스터에 따르면, 일반적으로 기업들이 사용할 수 있는 데이터의 5%도 사용하지 않는다. 또한 데이터는 매년 약 40~50%정도 늘어나지만, 평균적으로 기업들은 늘어나는 데이터의 25~30%만을 사용하는 것으로 조사됐다.
 
이는 기업에서 사용하지 않는 데이터가 있다는 뜻이며 시간이 지남에 따라 사용하는 데이터와 그렇지 않는 데이터가 구분된다는 의미다.
 
먼지 구덩이의 경쟁에서 벗어날 수 있는 원시 데이터를 사용하는 방법을 알아낸 기업이 있다고 치자. 이 기업에는 과장 광고로 범벅이 된 마케팅 재료인 빅 데이터라는 품목이 추가된다.
 
그러나 포레스터는 그 기업의 미래에 대해 그리 긍정적이기보다는 직원 봉급을 걱정할 만큼 어려워질 것이라고 예상했다.  
 
물론 고객 지향 시스템으로 만들어진 데이터는 타깃 마케팅과 통찰력 유지를 위한 보물이다(이런 가치를 획득하기 위한 노하우를 갖고 있다면 말이다). 이 가치를 차지하는 조치를 해놓지 않으면 경쟁의 언저리에서 지쳐갈 것이다.
 
포레스터는 거대한 규모의 데이터를 경제학적으로 도움이 되게끔 만드는 기술로서 빅 데이터를 정의하고 있다. 빅 데이터는 크게 세 가지 의미가 있다.
 
첫째 가치를 얻기 위한 데이터와 무엇을 할 것인지 아는 사람이 기업에게 필요하다는 것을 의미하는 기술이다.
 
둘째 볼륨과 속도, 다양함, 그리고 다양성으로 인해 현재의 기술로는 도저히 감당이 어려운 규모의 데이터다.
 
셋째, 경제적 가치 또는 솔루션을 저렴하게 제작케하고, 투자에 대한 비즈니스 사례를 지원하는 데이터다.
 
CIO들은 빅 데이터에 대한 실용적인 접근을 해야 한다. 데이터 거버넌스의 핵심을 확립하는 것은 빅 데이터에 대한 특별한 요구 사항이 대부분을 차지한다.
 
빅 데이터 프로젝트의 일환으로 수집된 수십, 수백 또는 수천의 테라바이트급 데이터의 모든 요소들을 발견하지 못하거나, 또는 보호되지 않을 수 있다.
 
아직까지도 빅 데이터에 대한 모범 사례가 없다. 그래서 정책을 시작으로 조금씩 해나가야 한다. 올바른 비즈니스 가치와 충돌한다면, 프로젝트는 접을 수 있을 것이다. 지나치게 복잡한 규칙이 있는 이벤트가 지장을 주는게 아니라 빠르고 지나치게 얻으려는 계획이 문제다. 

*Brian Hopkins는 포레스터 리서치의 수석 애널리스트다. editor@itworld.co.kr
 

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