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.