2013.07.09

인터뷰 | "빅 데이터 ROI를 산출하라" 서울대학교 조성준 교수

이대영 | ITWorld KR
"빅 데이터에서 ROI를 산출하라"

서울대학교 산업공학과 조성준 교수는 일찍이 기계 학습 분야에서 빅 데이터 분석, 데이터마이닝의 핵심 방법론으로 박사학위를 취득한, 빅 데이터 분석 관련 정통 전문가로 정평이 나 있다.

조성준 교수는 "빅 데이터 분석의 의의는 비즈니스 인사이트(Insight)와 포사이트(Foresight)를 찾는데 있다"며, "이미 산업경제 분야에서 빅 데이터 분석을 통해 새로운 인사이트와 포사이트를 갖게 된 사례들이 많다"고 설명했다.

빅 데이터 분석을 통해 물류, 공정, 품질에 대한 이해, 소비자 요구 파악을 통한 신제품 개발, 개인화 수준의 상품이나 서비스 광고 및 추천, 프로젝트 기간 예측, 임직원 퇴사 예측 등 다양한 방면에서 효과가 나타난다.

그러나 이런 효과를 보기까지 기업들은 수많은 과제를 극복하고 차근차근 단계를 밟아야만 도달할 수 있다.

조성준 교수는 빅 데이터에 관심 있는 기업들이 무턱대고 대규모 인프라 투자부터 하지 말고, 빅 데이터를 본업에 어떻게 적용할 것인지에 대한 분명한 아이디어와 단계별 청사진, 그리고 개념 증명 단계를 거칠 것을 당부했다.

한편 조성준 교수는 7월 10일 한국IDG에서 주최하는 Business Impact & Big Data 2013 컨퍼런스에서 빅 데이터 ROI라는 주제로 특별 세션 강연을 맡아 생산, 재무, 마케팅, 신제품 개발, 영업, 인사 등의 다양한 분야에서의 분석 사례와 함께 기업에서 빅 데이터의 영역을 최대화하기 위한 구체적인 실행 방안을 제시한다.

빅 데이터 ROI에 대해 간략히 설명해 달라.
빅 데이터 도입은 기업의 ROI 산출식 접근이 필요하다. 어느 기업이든 투자를 한다. 투자는 곧 자산이라는 등식이성립한다. 문제는 이런 투자가 얼마나 수익성이 있는가에 달려 있다. 빅 데이터 역시 도입 시 무엇을 할 수 있을 것인가를 따져봐야 한다.

2012년 가트너가 발표한 빅 데이터 관련 하이프 사이클(Hype Cycle)을 보면 현재 빅 데이터 기술 도입 패턴은 중간 단계로, 시장에서는 많은 기술적 요소와 이를 검증하고 실패를 반복하는 등 매우 혼란스러운 단계다.

이런 상황에서는 데이터를 가지고 무엇을 할 것인가라는 접근이 필수적이다. 지금 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 현황 파악(Insight)과 다음 분기에는 어떤 일이 일어날 것인 지에 대한 미래 예측(Foresight) 등의 데이터 활용에 대한 깊은 고민이 필요하다.

우리나라의 데이터 마이닝 수준은 어느 정도이며, 국내 기업들이 빅 데이터를 통해 적극적으로 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 어떤 부분을 먼저 개선해야 한다고 생각하나?
데이터마이닝을 할 수 있는 전문가의 수가 너무 적어 웬만한 기업에는 한 명도 없는 경우가 많다.
일단 기업들이 가장 먼저 해야할 일은 리더와 비즈니스 의사결정자들이 빅 데이터로 무엇을 할 수 있고, 어떤 한계가 있으며, 인적, 조직적, 프로세스적인 면에서 어떤 변화가 필요한지 이해하는 것이다.

빅 데이터 실무 전문가를 육성하기 위한 빅 데이터 MBA 커리큘럼에서 제일 강조하는 것은 무엇이며, 학생들이 본 과정을 통해 무엇을 얻길 바라나?
빅 데이터는 무얼 위해서 왜 하는 것이며, 누가 하는 것이며, 어떻게 해야 하는지, 전체적인 이해를 필요로 하고, 구체적인 분석 방법론과 다양한 응용 분야 사례를 공부하는 것이 필요하다.

빅 데이터 MBA는 △데이터베이스 △분산 프로그래밍 △통계 및 기계학습 기반 분석 △모델링 △비즈니스 응용 △비즈니스 커뮤니케이션 과정으로 구성된다. 이미 미국 버클리 대학과 미시간 대학에서는 이와 같은 과정을 실시하고 있다.

데이터 전문가가 되기 위해 가장 먼저 밟아야 할 절차가 있다면 무엇이라 생각하는가?
결국 데이터 수집, 저장, 가공 그리고 분석, 결과의 시각화 및 해당 비즈니스 이해 등이 가장 선제적 역량이라 할 수 있다.

서울대 빅 데이터 센터가 하는 역할은 무엇인가?
빅 데이터 센터는 국내 대기업, 중소기업, 공공기관의 빅데이터 분석 요구에 맞는 기초연구, 시스템 개발, 교육, 컨설팅 및 빅 데이터 분석 서비스를 체계적으로 수행하기 위해 설립됐다.

이에 따라 방대하고 다양한 데이터로부터 인사이트와 포사이트를 찾아내기 위한 슈퍼컴퓨팅, 분산컴퓨팅, 분산 데이터베이스, 하둡, 맵리듀스 등의 인프라와, 분석 모델링 및 비즈니스, 사이언스, 엔지니어링까지 모든 분야를 아우르는 200여 명의 서울대 교수, 연구원, 대학원생들이 참여한다.

빅 데이터 센터는 빅 데이터와 관련된 ▲기초연구는 물론 ▲개발(시스템, 모델, 엔진) ▲기업 대상 교육 ▲기업 대상 컨설팅 등 연구와 교육, 컨설팅 등 전방위적인 활동을 벌일 계획이다.

또한 임원 CEO와 중간 관리자와 실무자를 대상으로 교육 프로그램도 실시하는데, 임원을 대상으로 하는 1일 교육 프로그램은 사례 위주로, 중간 관리자 및 실무자를 대상으로 단기 과정 및 심화 과정으로 진행할 예정이다.

데이터 과학자가 가장 기본적으로 갖춰야 할 소양은 무엇인가?
데이터과학자의 소양은 첫째, 비즈니스 과제를 이해하고 이를 빅 데이터 문제로 표현하는 능력, 둘째, 데이터 수집 관리 및 분석 능력, 마지막으로 분석 결과를 의사결정자에게 전달할 수 있는 의사소통 능력이다.

7월 10일, 한국IDG는 데이터가 창출하는 비즈니스 가치를 찾기 위해 Business Impact & Big Data 2013 컨퍼런스를 서울 리츠칼튼 호텔에서 개최한다. 이번 컨퍼런스에는 코카콜라, 링크드인, CJ오쇼핑, SK 플래닛과 같은 비즈니스 성공 사례들을 소개하고 빅 데이터를 전략적으로 활용하기 위한 가이드라인을 제공한다. editor@itworld.co.kr



2013.07.09

인터뷰 | "빅 데이터 ROI를 산출하라" 서울대학교 조성준 교수

이대영 | ITWorld KR
"빅 데이터에서 ROI를 산출하라"

서울대학교 산업공학과 조성준 교수는 일찍이 기계 학습 분야에서 빅 데이터 분석, 데이터마이닝의 핵심 방법론으로 박사학위를 취득한, 빅 데이터 분석 관련 정통 전문가로 정평이 나 있다.

조성준 교수는 "빅 데이터 분석의 의의는 비즈니스 인사이트(Insight)와 포사이트(Foresight)를 찾는데 있다"며, "이미 산업경제 분야에서 빅 데이터 분석을 통해 새로운 인사이트와 포사이트를 갖게 된 사례들이 많다"고 설명했다.

빅 데이터 분석을 통해 물류, 공정, 품질에 대한 이해, 소비자 요구 파악을 통한 신제품 개발, 개인화 수준의 상품이나 서비스 광고 및 추천, 프로젝트 기간 예측, 임직원 퇴사 예측 등 다양한 방면에서 효과가 나타난다.

그러나 이런 효과를 보기까지 기업들은 수많은 과제를 극복하고 차근차근 단계를 밟아야만 도달할 수 있다.

조성준 교수는 빅 데이터에 관심 있는 기업들이 무턱대고 대규모 인프라 투자부터 하지 말고, 빅 데이터를 본업에 어떻게 적용할 것인지에 대한 분명한 아이디어와 단계별 청사진, 그리고 개념 증명 단계를 거칠 것을 당부했다.

한편 조성준 교수는 7월 10일 한국IDG에서 주최하는 Business Impact & Big Data 2013 컨퍼런스에서 빅 데이터 ROI라는 주제로 특별 세션 강연을 맡아 생산, 재무, 마케팅, 신제품 개발, 영업, 인사 등의 다양한 분야에서의 분석 사례와 함께 기업에서 빅 데이터의 영역을 최대화하기 위한 구체적인 실행 방안을 제시한다.

빅 데이터 ROI에 대해 간략히 설명해 달라.
빅 데이터 도입은 기업의 ROI 산출식 접근이 필요하다. 어느 기업이든 투자를 한다. 투자는 곧 자산이라는 등식이성립한다. 문제는 이런 투자가 얼마나 수익성이 있는가에 달려 있다. 빅 데이터 역시 도입 시 무엇을 할 수 있을 것인가를 따져봐야 한다.

2012년 가트너가 발표한 빅 데이터 관련 하이프 사이클(Hype Cycle)을 보면 현재 빅 데이터 기술 도입 패턴은 중간 단계로, 시장에서는 많은 기술적 요소와 이를 검증하고 실패를 반복하는 등 매우 혼란스러운 단계다.

이런 상황에서는 데이터를 가지고 무엇을 할 것인가라는 접근이 필수적이다. 지금 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 현황 파악(Insight)과 다음 분기에는 어떤 일이 일어날 것인 지에 대한 미래 예측(Foresight) 등의 데이터 활용에 대한 깊은 고민이 필요하다.

우리나라의 데이터 마이닝 수준은 어느 정도이며, 국내 기업들이 빅 데이터를 통해 적극적으로 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 어떤 부분을 먼저 개선해야 한다고 생각하나?
데이터마이닝을 할 수 있는 전문가의 수가 너무 적어 웬만한 기업에는 한 명도 없는 경우가 많다.
일단 기업들이 가장 먼저 해야할 일은 리더와 비즈니스 의사결정자들이 빅 데이터로 무엇을 할 수 있고, 어떤 한계가 있으며, 인적, 조직적, 프로세스적인 면에서 어떤 변화가 필요한지 이해하는 것이다.

빅 데이터 실무 전문가를 육성하기 위한 빅 데이터 MBA 커리큘럼에서 제일 강조하는 것은 무엇이며, 학생들이 본 과정을 통해 무엇을 얻길 바라나?
빅 데이터는 무얼 위해서 왜 하는 것이며, 누가 하는 것이며, 어떻게 해야 하는지, 전체적인 이해를 필요로 하고, 구체적인 분석 방법론과 다양한 응용 분야 사례를 공부하는 것이 필요하다.

빅 데이터 MBA는 △데이터베이스 △분산 프로그래밍 △통계 및 기계학습 기반 분석 △모델링 △비즈니스 응용 △비즈니스 커뮤니케이션 과정으로 구성된다. 이미 미국 버클리 대학과 미시간 대학에서는 이와 같은 과정을 실시하고 있다.

데이터 전문가가 되기 위해 가장 먼저 밟아야 할 절차가 있다면 무엇이라 생각하는가?
결국 데이터 수집, 저장, 가공 그리고 분석, 결과의 시각화 및 해당 비즈니스 이해 등이 가장 선제적 역량이라 할 수 있다.

서울대 빅 데이터 센터가 하는 역할은 무엇인가?
빅 데이터 센터는 국내 대기업, 중소기업, 공공기관의 빅데이터 분석 요구에 맞는 기초연구, 시스템 개발, 교육, 컨설팅 및 빅 데이터 분석 서비스를 체계적으로 수행하기 위해 설립됐다.

이에 따라 방대하고 다양한 데이터로부터 인사이트와 포사이트를 찾아내기 위한 슈퍼컴퓨팅, 분산컴퓨팅, 분산 데이터베이스, 하둡, 맵리듀스 등의 인프라와, 분석 모델링 및 비즈니스, 사이언스, 엔지니어링까지 모든 분야를 아우르는 200여 명의 서울대 교수, 연구원, 대학원생들이 참여한다.

빅 데이터 센터는 빅 데이터와 관련된 ▲기초연구는 물론 ▲개발(시스템, 모델, 엔진) ▲기업 대상 교육 ▲기업 대상 컨설팅 등 연구와 교육, 컨설팅 등 전방위적인 활동을 벌일 계획이다.

또한 임원 CEO와 중간 관리자와 실무자를 대상으로 교육 프로그램도 실시하는데, 임원을 대상으로 하는 1일 교육 프로그램은 사례 위주로, 중간 관리자 및 실무자를 대상으로 단기 과정 및 심화 과정으로 진행할 예정이다.

데이터 과학자가 가장 기본적으로 갖춰야 할 소양은 무엇인가?
데이터과학자의 소양은 첫째, 비즈니스 과제를 이해하고 이를 빅 데이터 문제로 표현하는 능력, 둘째, 데이터 수집 관리 및 분석 능력, 마지막으로 분석 결과를 의사결정자에게 전달할 수 있는 의사소통 능력이다.

7월 10일, 한국IDG는 데이터가 창출하는 비즈니스 가치를 찾기 위해 Business Impact & Big Data 2013 컨퍼런스를 서울 리츠칼튼 호텔에서 개최한다. 이번 컨퍼런스에는 코카콜라, 링크드인, CJ오쇼핑, SK 플래닛과 같은 비즈니스 성공 사례들을 소개하고 빅 데이터를 전략적으로 활용하기 위한 가이드라인을 제공한다. editor@itworld.co.kr

X