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데이터 개방과 공유, 마케터에게 왜 중요한가

2018.01.11 Brad Howarth  |  CMO

기업 대차대조표 어디에도 데이터는 자산 항목에 들어 있지 않다. 하지만 기업이 제3자에게 데이터를 빌려주거나 타사의 데이터를 빌릴 수 있게 되면서 얻게 되는 가치를 인식하면서 데이터는 가장 쟁점이 되는 자산이 되었다.



데이터 공유는 데이터 세트에서 가치를 더 쉽게 추출할 수 있도록 기능을 확장하고 있는 세일즈포스와 오라클 등의 업체가 제공하는 데이터 관리 툴의 핵심 기능이 됐다.

데이터 공유 제휴 사례는 정기적으로 나타나고 있다. NCA(News Corp Australia)는 표적화 및 시청자 통찰을 제공하는 역량을 개선하기 위해 자사가 보유한 1,200만 호주인들의 행동, 거래, 콘텐츠 소비 데이터를 realestate.com.au가 보유한 600만 호주인들의 행동 및 콘텐츠 데이터와 공유할 계획이라고 발표했다. 또 퀀텀(Quantium), 데이터 리퍼블릭(Data Republic) 등도 이러한 흐름에 가세했다. 데이터 리퍼블릭의 경우 2016년 웨스트팩(Westpac), NAB, 콴타스 로열티(Qantas Loyalty)로부터 1,050만 달러의 투자자금을 확보하기도 했다.

데이터 리퍼블릭의 공동 설립자 겸 CEO 폴 맥카니는 데이터 공유의 개념이 새로운 것은 아니지만 지금까지 이를 관리하거나 데이터의 가치를 판단하기 위한 시스템이 없었다고 지적했다.

메카니는 “데이터 개방 움직임, 그리고 특히 유럽의 GDPR과 관련해 목격되고 있는 많은 문제의 핵심은 그 누구도 어떤 데이터가 가치 있는지 모른다는 점이다. 왜냐하면 그 누구의 대차대조표에도 적합하지 않기 때문이다”고 말했다. 이어서 “그 이유는 [동일한 클래스의 단위들 사이의 등가를 판단하는 능력인] 대체 가능성을 현시점에서 적용할 수 없기 때문”이라며 다음과 같이 설명했다.

“현재 미국에서는 5개 대기업이 해당 데이터의 공급 및 광고 시스템 또는 추천 엔진의 판매와 관련해 협력하고 의도를 파악하는 방법을 찾아냈다. 그리고 이 사람들은 해당 데이터 시트에 접근할 수 있기 때문에 그들이 원하는 아무 산업이나 취할 수 있다.”

따라서 많은 조직이 자사 데이터를 통한 수익 개선에 관심을 보이고 있다.

법률기업 NRF(Norton Rose Fulbright)의 파트너이자 APAC 기술 활동 책임자 닉 아브라함스에 따르면, 써드파티 데이터를 ‘정제’할 수 있는 조직에는 직접적인 가치가 있다.

아브라함스에 따르면, 사람들은 NRF가 고객들을 개인적인 수준에서 파악하는 방법에 대한 훌륭한 통찰을 추구하고 있다. 아브라함스는 “우리가 가진 정보로 그것이 가능할까? 아니면 외부 데이터를 통해 확인할 수 있을 때 좀 더 전체적인 관점을 가질 수 있을까?”라고 질문을 던진 후 “많은 조직은 자신들이 보유한 데이터를 더욱 잘 파악하고 활용하기 위해 많은 시간과 노력을 들이고 있다”고 이야기했다.

특히 NSW 정부는 데이터 리퍼블릭 및 퀀텀과의 협력을 포함하여 획득한 데이터로부터 더 큰 가치를 파생시키는 공공 부문 기관으로서 이를 주도했다. NSW의 수석 데이터 과학자 겸 DAC(Data Analytics Centre)의 CEO인 이안 오퍼만 박사는 익명의 데이터 공유가 자신의 팀과 고객 및 NSW 정부가 문제를 다른 관점에서 파악하는 데 도움이 된다고 전했다.

오퍼만은 “데이터가 세상을 보는 방법”이라고 강조했다. 그는 “모든 데이터 세트는 다른 관점을 제시하며 사물을 다르게 볼 수 있도록 한다. 분석 환경에 적용하면 상대적으로 저렴한 방식으로 파악하고 예측하며 여정을 따르고 가설을 세우며 실험할 수 있다”고 설명했다.

이어서 오퍼만은 “궁극적으로 계속해서 갱신할 수 있다면 참여 또는 서비스의 효과를 분석할 수 있다”고 전했다.

NSW의 교통부(Transport)를 위해 수행한 프로젝트는 해당 주의 화물 및 승객 철도 서비스 전반에 걸쳐 지연 확산을 살펴보고 다양한 기관의 데이터를 수집했다.

오퍼만은 “그 누구도 세상 전체를 볼 수 없다”며 “세입부(State Revenue), 교통부, 서비스(Services) NSW의 관점이 다르다”고 말하면서 다음과 같이 말을 이었다.

“다양한 출처에서 얻은 데이터를 통해 더 나은 정보를 얻을 수 있다. 다양성이 그 힘의 근원이며, 모든 데이터 세트는 현재의 문제, 서비스, 통찰 등에 대한 다른 관점을 제시한다. 때로는 상대적으로 장점이 약화되지만 다른 데이터 세트가 정말로 강력한 관점을 제시하는 경우가 많다.”
 


오퍼만은 특히 사기 행동 등의 비정상적인 것을 파악하려고 대규모 데이터 세트를 다룰 때 데이터 공유가 힘을 발휘한다고 강조했다. 하지만 그는 인간적인 수준에서 한계가 있다고 지적했다.

오퍼만은 “집단행동이나 유사한 행동을 보이는 사람들은 상대적으로 예측하기 쉽다”며 “따라서 인간 서비스와 관련된 문제에 관해 생각할 때는 집단을 식별하는 특성을 파악할 수 있다”고 말했다.

“확실히 개인은 예측하기가 매우 어렵다. 개인의 행동을 설명하는 특성을 식별하기는 여전히 매우 어렵다. 즉, 집단 수준에서 특정 행동을 통해 식별한 사실을 개인에게 적용할 때는 매우 주의해야 한다”고 그는 덧붙였다.
 

 

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