2015.03.27

기고 | 빅데이터 분석 전략을 위한 3단계 접근 방법

Vince Dell’Anno, Brian McCarthy | Network World
은행, 보험사 등 대다수 금융 서비스 기업들이 빅데이터 프로젝트로 혁신의 속도를 높이고 업계의 판도를 바꾸는 비즈니스 성과를 이뤄내고 있다. 이제 문제는 어떻게 지속적인 가치를 더 끌어내고 기회를 더 빨리 발굴해 낼 것인가 이다.

현재 회사에서 빅데이터를 얼마나 활용하고 있든 간에, 빅데이터를 분석 전략으로 통합하기 위해 다음의 3단계 접근방법을 따른다면 성공적인 결과를 얻게 될 것이다.



1단계: 비즈니스 목표와 예상 결과를 정리한다
빅데이터 중심의 분석 프로젝트에서 지속적이고도 강력한 변화를 이끌어내려면 IT, 마케팅, 위기관리, 컴플라이언스, 재무 등 다양한 현업부서들 사이에 서로 이득이 될 수 있는 윈-윈 비즈니스 목표를 설정하고 결과를 예상해서 정리해 봐야 한다. 고객 경험 개선이라던가, 고객 가치 관리 개선과 같은 목표가 그 예다. 또 공동의 목표를 수립하는 과정에서 이를테면 비리를 줄인다거나 고객에게 개인화 서비스를 실시간으로 제공하는 등 그 목표를 달성했을 때 얻게 될 결과에 대해서도 논의해야 한다.

비즈니스 목표와 우선순위가 정해졌으면, 그 다음 어떻게 쓰일지에 맞게 기업 전체에서 데이터를 더 잘 모으려면 기업 인프라를 현대화 하는데 필요한 최적의 빅데이터 기술을 결정할 수 있다. 또 각 현업부서들에서 프로젝트가 계획한대로 잘 진행되는지를 알아보기 위해 분석 활동을 어떻게 추적할 지를 결정하는 것도 매우 중요하다.

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세상을 바꾸는 빅 데이터
->의료와 빅 데이터의 만남, "치료 효과 ↑ 재입원 ↓"
-> '의료IT+빅 데이터 분석' 10가지 실제 사례
-> '빅 데이터로 나무 문제 해결' 뉴욕 시의 사례
-> 빅 데이터가 그려내는 의료 서비스의 미래
-> '빅 데이터 분석으로 퇴역군인 자살 예방' 뒤르켐 프로젝트
->'도시 빈민가의 탈태환골' 미 버팔로 시의 빅 데이터 활용 사례
-> 5가지 전지구적 문제 '빅 데이터로 해결할 수 있을까?'
->고객 접촉부터 타깃 마케팅까지··· 유통기업을 바꾸는 '빅 데이터와 모바일'
->'빅데이터로 교통체증 완화'... 中 지린시의 실험
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2단계: 환경을 이해하고 혁신을 이끌어낸다
일단 달성하고자 하는 목표가 정해지면, 이제는 가지고 있는 데이터를 어떻게 활용해 최적의 가치를 창출해 낼 지 고민할 차례다. 예를 들어, 클라우드로 구현하는 빅데이터 분석 환경은 기존의 중장기 사업 계획 및 IT계획 수립 주기를 단축시킬 수 있다.

이러한 환경들을 활용하면 숨어있던 통찰들을 발견할 수 있다. 또 이 혁신적인 기술들을 기업 안에서 어떻게 가장 적절하게 활용할 수 있는지 이해하고, 기업 전반에 걸쳐 분석 서비스를 어떻게 관리하고 운영할지에 대한 모형을 그려볼 수도 있다.

이러한 접근 방식으로 기업은 데이터와 비관습적인 기술을 통합해 데이터 주도의 경쟁력 있는 기업으로 어떻게 거듭날 지 생각해 볼 수 있다.

전통적으로 금융기업들은 고객의 결제 정보나 예금 정보 등만 이용할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 이 데이터들뿐 아니라 온라인, 콜센터, 소셜 미디어 등 다양한 정보를 활용한다. 새로운 데이터 유형, 소스를 통해 새로운 통찰을 발견하고 분석해가는 과정에서 기업들은 특정 비즈니스 목표를 달성하기 위해 새로운 데이터를 관리하도록 도와주는 기술 인프라간의 차이를 깨닫게 될 것이다. 이에 대한 해결 방안으로, 기업들은 하이브리드 테크놀로지 환경을 확립해야 한다. 기존 기술 인프라에 하둡 등 새로운 테크놀로지를 더하는 것도 한 방법이다. 그렇게 함으로써 빠르고 효율적으로 데이터를 모으고, 분석할 수 있고 비즈니스 성과를 성취해 낼 수 있다.

여기서 끝이 아니다. 이와 동시에 혁신 의제를 만들고 실행해야 한다. 계획한 목표를 달성하기 위해 노력하고 동시에 데이터 발견 기술로 데이터를 테스트 해보고 불분명했던 데이터 패턴을 파악해 비즈니스 가치를 이끌어 내야 한다.

일례로 은행이나 보험사들에서 데이터 발견 기술을 적용해 사기 행각을 적발해 낸 사례도 있다. 한 기업에서는 온라인에서 개인 정보 입력 속도가 빠른 사람일수록 사기 행각을 벌일 확률이 높고, 반대로 이름의 첫 글자를 대문자로 쓰는 사람일수록 사기 행각을 저지르고 있을 확률이 낮다는 것을 밝혀냈다.




2015.03.27

기고 | 빅데이터 분석 전략을 위한 3단계 접근 방법

Vince Dell’Anno, Brian McCarthy | Network World
은행, 보험사 등 대다수 금융 서비스 기업들이 빅데이터 프로젝트로 혁신의 속도를 높이고 업계의 판도를 바꾸는 비즈니스 성과를 이뤄내고 있다. 이제 문제는 어떻게 지속적인 가치를 더 끌어내고 기회를 더 빨리 발굴해 낼 것인가 이다.

현재 회사에서 빅데이터를 얼마나 활용하고 있든 간에, 빅데이터를 분석 전략으로 통합하기 위해 다음의 3단계 접근방법을 따른다면 성공적인 결과를 얻게 될 것이다.



1단계: 비즈니스 목표와 예상 결과를 정리한다
빅데이터 중심의 분석 프로젝트에서 지속적이고도 강력한 변화를 이끌어내려면 IT, 마케팅, 위기관리, 컴플라이언스, 재무 등 다양한 현업부서들 사이에 서로 이득이 될 수 있는 윈-윈 비즈니스 목표를 설정하고 결과를 예상해서 정리해 봐야 한다. 고객 경험 개선이라던가, 고객 가치 관리 개선과 같은 목표가 그 예다. 또 공동의 목표를 수립하는 과정에서 이를테면 비리를 줄인다거나 고객에게 개인화 서비스를 실시간으로 제공하는 등 그 목표를 달성했을 때 얻게 될 결과에 대해서도 논의해야 한다.

비즈니스 목표와 우선순위가 정해졌으면, 그 다음 어떻게 쓰일지에 맞게 기업 전체에서 데이터를 더 잘 모으려면 기업 인프라를 현대화 하는데 필요한 최적의 빅데이터 기술을 결정할 수 있다. 또 각 현업부서들에서 프로젝트가 계획한대로 잘 진행되는지를 알아보기 위해 분석 활동을 어떻게 추적할 지를 결정하는 것도 매우 중요하다.

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세상을 바꾸는 빅 데이터
->의료와 빅 데이터의 만남, "치료 효과 ↑ 재입원 ↓"
-> '의료IT+빅 데이터 분석' 10가지 실제 사례
-> '빅 데이터로 나무 문제 해결' 뉴욕 시의 사례
-> 빅 데이터가 그려내는 의료 서비스의 미래
-> '빅 데이터 분석으로 퇴역군인 자살 예방' 뒤르켐 프로젝트
->'도시 빈민가의 탈태환골' 미 버팔로 시의 빅 데이터 활용 사례
-> 5가지 전지구적 문제 '빅 데이터로 해결할 수 있을까?'
->고객 접촉부터 타깃 마케팅까지··· 유통기업을 바꾸는 '빅 데이터와 모바일'
->'빅데이터로 교통체증 완화'... 中 지린시의 실험
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2단계: 환경을 이해하고 혁신을 이끌어낸다
일단 달성하고자 하는 목표가 정해지면, 이제는 가지고 있는 데이터를 어떻게 활용해 최적의 가치를 창출해 낼 지 고민할 차례다. 예를 들어, 클라우드로 구현하는 빅데이터 분석 환경은 기존의 중장기 사업 계획 및 IT계획 수립 주기를 단축시킬 수 있다.

이러한 환경들을 활용하면 숨어있던 통찰들을 발견할 수 있다. 또 이 혁신적인 기술들을 기업 안에서 어떻게 가장 적절하게 활용할 수 있는지 이해하고, 기업 전반에 걸쳐 분석 서비스를 어떻게 관리하고 운영할지에 대한 모형을 그려볼 수도 있다.

이러한 접근 방식으로 기업은 데이터와 비관습적인 기술을 통합해 데이터 주도의 경쟁력 있는 기업으로 어떻게 거듭날 지 생각해 볼 수 있다.

전통적으로 금융기업들은 고객의 결제 정보나 예금 정보 등만 이용할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 이 데이터들뿐 아니라 온라인, 콜센터, 소셜 미디어 등 다양한 정보를 활용한다. 새로운 데이터 유형, 소스를 통해 새로운 통찰을 발견하고 분석해가는 과정에서 기업들은 특정 비즈니스 목표를 달성하기 위해 새로운 데이터를 관리하도록 도와주는 기술 인프라간의 차이를 깨닫게 될 것이다. 이에 대한 해결 방안으로, 기업들은 하이브리드 테크놀로지 환경을 확립해야 한다. 기존 기술 인프라에 하둡 등 새로운 테크놀로지를 더하는 것도 한 방법이다. 그렇게 함으로써 빠르고 효율적으로 데이터를 모으고, 분석할 수 있고 비즈니스 성과를 성취해 낼 수 있다.

여기서 끝이 아니다. 이와 동시에 혁신 의제를 만들고 실행해야 한다. 계획한 목표를 달성하기 위해 노력하고 동시에 데이터 발견 기술로 데이터를 테스트 해보고 불분명했던 데이터 패턴을 파악해 비즈니스 가치를 이끌어 내야 한다.

일례로 은행이나 보험사들에서 데이터 발견 기술을 적용해 사기 행각을 적발해 낸 사례도 있다. 한 기업에서는 온라인에서 개인 정보 입력 속도가 빠른 사람일수록 사기 행각을 벌일 확률이 높고, 반대로 이름의 첫 글자를 대문자로 쓰는 사람일수록 사기 행각을 저지르고 있을 확률이 낮다는 것을 밝혀냈다.


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