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BI / 빅데이터 | 애널리틱스

예측 분석 '느낌 아는' 마케팅과 영업

2014.01.22 Nadia Cameron   |  CMO


“예측 분석 비즈니스를 증축하기 위해서는 관계를 맺고 신뢰를 쌓는 것도 중요하다. 전문가들 중에는 새로운 분석 형태를 의심의 눈초리로 바라보는 사람들도 있기 때문이다. 경영진뿐 아니라 기업의 다른 부서들도 참여하는 것이 중요하다. 현업 사용자와 IT, 그리고 다른 그룹 간 협력이 핵심이다”라고 하퍼는 언급했다.

이를 위해서는 우선 개념 검증(POC) 프로젝트를 통해 기업에서 예측 분석의 가치를 보여주는 것에서부터 시작하는 것이 좋다고 그녀는 조언했다.

“성공이 성공을 낳는다. 많은 기업들이 BI로 시작해서 분석 인지도를 높여간다. 그 과정에서 쓸만한 결과가 나오고 가치를 창출하는 것이다”고 그녀는 덧붙였다.

기업들 역시 단계적으로 움직여야 한다. 기업의 모든 부서가 참여하는 것이 중요하며 한 번에 한 걸음씩 나아가야 한다는 게 그녀의 생각이다.

예측 분석을 도입하는 과정에서 기업이 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 기술 검증 단계에서조차 해결할 만한 가치가 있는 문제를 찾아내지 못한다는 것이다. “빅 데이터가 있다고 해도 탐색해 볼 수는 있지만 적어도 관심 있는 분야 정도는 생각해 둬야 한다. 이는 가치의 문제기 때문이다”라고 하퍼는 말했다.

다음 단계는 만들고자 하는 모델의 비용 편익이 얼마나 될 지 결정하고 그 계획을 실행에 옮길 기술이 있는지 살피는 것이다.

하퍼는 “기업들에서는 다양한 방식으로 예측 분석을 계획하고 있다. 전담 분석 팀을 만드는 곳이 있는가 하면 복합 기능 센터를 세우는 것도 있고 센터 안에 다양한 기업 분야를 전담하는 팀들을 두기도 한다”고 보고서를 통해 밝혔다. 이를 통해 전체 팀 간에 정보를 공유하고 협력하는 것이다.

“유명 통계학자들을 한 곳에 모아 예측 모델을 만들고 배치할 수 있는 기업은 매우 드물다. 그것이 가능한 곳이라 해도 예측 분석은 단순히 모델을 만드는 것에서 끝나지 않는다. 예측 분석 모델을 운용 가능케 하기 위해서는 다양한 부서의 다양한 사람들이 함께 참여해야 함을 잊지 말자.”

데이터 주도형 분석이 대개 그러하듯, 예측 분석에 있어서도 조절 가능한 모델 관리 방식이 꼭 필요하고 비정형 데이터를 포함해 다양한 종류의 데이터를 조사해 봐야 한다고 조언했다. 또 데이터 통합, 관리, 그리고 견고한 BI 인프라도 중요하다.

TWDI에서 진행한 이 연구에는 총 373명의 응답자가 참여했으며, 이들 중 34%는 현재 경영에 예측 분석을 적극적으로 사용하고 있는 것으로 나타났다. 52%는 아직 예측 분석에 대해 알아보는 단계며, 20%는 예측 활동에 이미 참여하고 있었다. 또 조사에 참여한 2/3가 기업 스폰서이거나 사용자였다. ciokr@idg.co.kr

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