2019.05.23

'애널리스트 4인이 전하는' 최신 데이터 애널리틱스 동향 4가지

Thor Olavsrud | CIO
데이터 애널리틱스는 계속해서 변화하는 영역이다. 데이터 주도적 문화 창출, 기본에 충실하는 자세, 자동화 노력, 외부 데이터 활용과 같은 트렌드가 눈에 띈다는 진단이다. 

올 해 2월, 조사기업 MRF(Market Research Future)는 전 세계 데이터 애널리틱스 시장이 2023년까지 30.8%의 CAGR을 기록해 시장 가치가 7,764억 달러에 달할 것으로 전망했다. 딜로이트의 중앙혁신팀 인기 트렌드 감지 프로그램 상무이사 데이비드 샤츠키에 따르면 데이터 애널리틱스에 대한 투자 증가의 핵심은 디지털 기업이 되고자 하는 동기에 있다.

"디지털 기업들이 지속적으로 발전하고 있다. 시장에 제공하는 것, 이것들을 시장에 제공하는 방법, 운영 방식을 고도화하는데 항상 디지털 기술의 가치를 적용하고 극대화하는 방법을 모색하고 있다. 디지털 기업은 효과적인 디지털 기술과 데이터의 활용을 통해 지속적으로 발전한다"라고 샤츠키가 말했다.

데이터를 통해 비즈니스를 혁신하려는 조직들의 경우 다음의 4가지 애널리틱스 트렌드에 주목할 필요가 있다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


데이터 시민의 등장
조직들이 데이터 주도적 구조를 지향하고 있는 가운데, 전문가와 업계 관계자들 다수는 그나마 기술이 가장 단순한 요소라고 입을 모은다. 데이터 활용에 대한 문화와 조직의 마음가짐을 바꾸는 것이 가장 어려운 경우가 많다는 지적이다.

"데이터에서 가장 중요한 부분은 사람이다. 조직 전체가 자신이 데이터와 정보를 통해 원하는 것을 이해하고 있고 함께 전진한다면 10명의 데이터 사이언티스트를 숨겨 놓는 것보다 훨씬 강력할 것이다"라고 컨설팅 기업 C&J(Carruthers and Jackson)의 이사 캐롤라인 캐러서스가 말했다. 

가트너의 비즈니스 분석팀 연구 부사장 리타 살람이 이에 동의했다. "문화는 언제나 변화 관리와 문자해독 능력 등 기술과 관련된 큰 도전과제이다. 실제로 우리가 현재 이런 새로울 기술을 통해 제공하고 있는 통찰을 얻고 이를 활용할 수 있는 충분히 능력 있는 인력이 있는지가 중요하다"라고 살람은 말했다.

딜로이트의 샤츠키는 데이터에 숙달하기 위해 조직은 더욱 스마트하거나 잘 하는데 도움이 될 수 있는 데이터가 있는지를 고려해야 한다는 마음가짐을 키워야 한다고 덧붙였다.

그는 "마음가짐이 바뀌어야 한다. 그리고 이를 위해서는 리더십의 변화가 필요하다. 리더십이 집중되고 조직을 통해 이를 유도해야 한다"라고 말했다. 샤츠키는 기업들이 점차 데이터 지향적인 마음가짐과 조직 전반의 기본적인 데이터 개념에 대한 능숙도를 조성하는데 집중할 것이라고 전망하고 있다. 

하지만 비즈니스 분석 컨설팅 기업 A4A브라운(Brown)의 사장이자 데이터 마이닝 포 더미스(Data Mining for Dummies)의 저자인 메타 S. 브라운이 이를 확대 해석해서는 안 된다고 경고했다.

그는 "임원 관리자가 데이터 애널리틱스가가 될 수 있는 실질적인 한계가 있다고 생각한다. 용어를 어느 정도 익혀야 하는 것은 당연하지만 정말로 어느 정도면 충분하다"라고 말했다.

브라운은 변호사들을 예로 들었다. 임원관리팀은 준수해야 하는 가장 중요한 법에 대해 알고 계약서를 읽을 수 있어야 하지만 복잡한 법률 문제에 대한 자문을 제공할 필요는 없다. 분석도 마차가지다.

그녀는 "임원이 데이터 애널리틱스 수업을 듣거나 스스로 데이터 애널리틱스를 수행해야 된다고는 생각하지 않는다. 데이터 애널리틱스에 대한 학습의 측면에서 그들에게 기대할 수 있는 것은 최소한이라고 생각한다. 비즈니스 정보를 얻어내는 과정을 거쳐 그들과 더욱 잘 협력하고 그들이 우리에게 비즈니스에 관해 이야기하는 것을 분석 용어로 해석할 책임은 분석 전문가에게 있다고 생각한다"라고 말했다. 

분석의 기본으로
과거 수 년 동안 애널리틱스에 대한 대화는 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 기타 인공지능 요소 등에 집중됐다. 이들 영역은 앞으로도 더욱 많은 관심을 얻게 되겠지만 많은 조직들이 기본적인 분석을 더욱 활용하게 될 것이라는 진단이다.

"너무나 많은 프레젠테이션을 보고 상상조차 하기 힘든 매우 복잡한 수학에 관해 이야기하는 많은 글을 읽을 수 있었다. 훨씬 단순한 수학도 제대로 활용하지 못하는 기업들에게 이런 이야기를 하고 있다는 사실이 충격적이었다. 사실 모든 기업이 기본 통계학만이라도 제대로 활용한다면 경기 호황이 찾아올 것"이라고 브라운은 말했다.

캐러서스도 이에 동의했다. 그는 "많은 사람들이 머신러닝과 AI에 열광하다가 갑자기 '우리는 모든 최신 기술을 도입해야 해'라면서 기본적인 데이터 분석을 도외하는 경향이 있었다. 조직이 애널리틱스에서 얻을 수 있는 가치는 엄청나다는 사실을 잊어버린 것이다"라고 지적했다.

캐러서스는 조직들이 분석을 생산에 접목하고 분석 프로젝트에서 실제로 가치를 도출하기 위해 노력하면서 더욱 기본적인 분석과 보고 기능을 통해 달성할 수 있는 것을 다시금 더욱 강조하게 될 것이라고 전망했다..

자동화가 부상한다
하지만 데이터와 이를 처리하고 분석하기 위해 필요한 것의 복잡성이 증가하면서 앞으로 자동화가 더욱 중요해질 전망이다.

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2019.05.23

'애널리스트 4인이 전하는' 최신 데이터 애널리틱스 동향 4가지

Thor Olavsrud | CIO
데이터 애널리틱스는 계속해서 변화하는 영역이다. 데이터 주도적 문화 창출, 기본에 충실하는 자세, 자동화 노력, 외부 데이터 활용과 같은 트렌드가 눈에 띈다는 진단이다. 

올 해 2월, 조사기업 MRF(Market Research Future)는 전 세계 데이터 애널리틱스 시장이 2023년까지 30.8%의 CAGR을 기록해 시장 가치가 7,764억 달러에 달할 것으로 전망했다. 딜로이트의 중앙혁신팀 인기 트렌드 감지 프로그램 상무이사 데이비드 샤츠키에 따르면 데이터 애널리틱스에 대한 투자 증가의 핵심은 디지털 기업이 되고자 하는 동기에 있다.

"디지털 기업들이 지속적으로 발전하고 있다. 시장에 제공하는 것, 이것들을 시장에 제공하는 방법, 운영 방식을 고도화하는데 항상 디지털 기술의 가치를 적용하고 극대화하는 방법을 모색하고 있다. 디지털 기업은 효과적인 디지털 기술과 데이터의 활용을 통해 지속적으로 발전한다"라고 샤츠키가 말했다.

데이터를 통해 비즈니스를 혁신하려는 조직들의 경우 다음의 4가지 애널리틱스 트렌드에 주목할 필요가 있다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


데이터 시민의 등장
조직들이 데이터 주도적 구조를 지향하고 있는 가운데, 전문가와 업계 관계자들 다수는 그나마 기술이 가장 단순한 요소라고 입을 모은다. 데이터 활용에 대한 문화와 조직의 마음가짐을 바꾸는 것이 가장 어려운 경우가 많다는 지적이다.

"데이터에서 가장 중요한 부분은 사람이다. 조직 전체가 자신이 데이터와 정보를 통해 원하는 것을 이해하고 있고 함께 전진한다면 10명의 데이터 사이언티스트를 숨겨 놓는 것보다 훨씬 강력할 것이다"라고 컨설팅 기업 C&J(Carruthers and Jackson)의 이사 캐롤라인 캐러서스가 말했다. 

가트너의 비즈니스 분석팀 연구 부사장 리타 살람이 이에 동의했다. "문화는 언제나 변화 관리와 문자해독 능력 등 기술과 관련된 큰 도전과제이다. 실제로 우리가 현재 이런 새로울 기술을 통해 제공하고 있는 통찰을 얻고 이를 활용할 수 있는 충분히 능력 있는 인력이 있는지가 중요하다"라고 살람은 말했다.

딜로이트의 샤츠키는 데이터에 숙달하기 위해 조직은 더욱 스마트하거나 잘 하는데 도움이 될 수 있는 데이터가 있는지를 고려해야 한다는 마음가짐을 키워야 한다고 덧붙였다.

그는 "마음가짐이 바뀌어야 한다. 그리고 이를 위해서는 리더십의 변화가 필요하다. 리더십이 집중되고 조직을 통해 이를 유도해야 한다"라고 말했다. 샤츠키는 기업들이 점차 데이터 지향적인 마음가짐과 조직 전반의 기본적인 데이터 개념에 대한 능숙도를 조성하는데 집중할 것이라고 전망하고 있다. 

하지만 비즈니스 분석 컨설팅 기업 A4A브라운(Brown)의 사장이자 데이터 마이닝 포 더미스(Data Mining for Dummies)의 저자인 메타 S. 브라운이 이를 확대 해석해서는 안 된다고 경고했다.

그는 "임원 관리자가 데이터 애널리틱스가가 될 수 있는 실질적인 한계가 있다고 생각한다. 용어를 어느 정도 익혀야 하는 것은 당연하지만 정말로 어느 정도면 충분하다"라고 말했다.

브라운은 변호사들을 예로 들었다. 임원관리팀은 준수해야 하는 가장 중요한 법에 대해 알고 계약서를 읽을 수 있어야 하지만 복잡한 법률 문제에 대한 자문을 제공할 필요는 없다. 분석도 마차가지다.

그녀는 "임원이 데이터 애널리틱스 수업을 듣거나 스스로 데이터 애널리틱스를 수행해야 된다고는 생각하지 않는다. 데이터 애널리틱스에 대한 학습의 측면에서 그들에게 기대할 수 있는 것은 최소한이라고 생각한다. 비즈니스 정보를 얻어내는 과정을 거쳐 그들과 더욱 잘 협력하고 그들이 우리에게 비즈니스에 관해 이야기하는 것을 분석 용어로 해석할 책임은 분석 전문가에게 있다고 생각한다"라고 말했다. 

분석의 기본으로
과거 수 년 동안 애널리틱스에 대한 대화는 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 기타 인공지능 요소 등에 집중됐다. 이들 영역은 앞으로도 더욱 많은 관심을 얻게 되겠지만 많은 조직들이 기본적인 분석을 더욱 활용하게 될 것이라는 진단이다.

"너무나 많은 프레젠테이션을 보고 상상조차 하기 힘든 매우 복잡한 수학에 관해 이야기하는 많은 글을 읽을 수 있었다. 훨씬 단순한 수학도 제대로 활용하지 못하는 기업들에게 이런 이야기를 하고 있다는 사실이 충격적이었다. 사실 모든 기업이 기본 통계학만이라도 제대로 활용한다면 경기 호황이 찾아올 것"이라고 브라운은 말했다.

캐러서스도 이에 동의했다. 그는 "많은 사람들이 머신러닝과 AI에 열광하다가 갑자기 '우리는 모든 최신 기술을 도입해야 해'라면서 기본적인 데이터 분석을 도외하는 경향이 있었다. 조직이 애널리틱스에서 얻을 수 있는 가치는 엄청나다는 사실을 잊어버린 것이다"라고 지적했다.

캐러서스는 조직들이 분석을 생산에 접목하고 분석 프로젝트에서 실제로 가치를 도출하기 위해 노력하면서 더욱 기본적인 분석과 보고 기능을 통해 달성할 수 있는 것을 다시금 더욱 강조하게 될 것이라고 전망했다..

자동화가 부상한다
하지만 데이터와 이를 처리하고 분석하기 위해 필요한 것의 복잡성이 증가하면서 앞으로 자동화가 더욱 중요해질 전망이다.

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