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"왜 빅데이터가 실패하는가" 베테랑 CIO의 조언

2015.04.30 Thor Olavsrud  |  CIO


싱은 “이 때 필요한 건 그 지역과 관련한 기후 패턴이다. 데이터 소스의 맥락을 좁혀가다 보면 필요로 하는 결과를 훨씬 더 잘 도출해낼 수 있다”라고 설명을 덧붙였다.

바꿔 말하자면, 어떤 비즈니스 목적을 위해 ‘알아두면 좋을’ 데이터 요소는 무수하지만, 실제로 목적을 달성하는데 그들이 필수적으로 활용되지는 않는다고 설명할 수 있다. 그리고 효율성과 경제성을 향상하기 위해 비즈니스 맥락에 기반해 데이터를 축소할 필요가 있다.

맥락에 대한 이해는 사건의 인과 관계를 이해하는 측면에서도 도움이 된다.

싱은 “물론 말처럼 쉬운 과정은 절대 아니다. 만일을 대비해, 폭넓게 생각하는 건 인간의 본성이다. 그리고 어떤 데이터도 비즈니스와 나름의 연관성을 엮어낼 수 있다. 문제는 ‘진짜 비즈니스 결과’를 이해하는 것이다. 어떻게 그 결과에 도달했는지, 어떤 데이터가 어떻게 판단에 영향을 미쳤는지를 이해하는 역량을 기르라”고 밝혔다.

이를 위해 싱은 하나의 문제를 적당히 측정 가능한 수준의 요소들로 분해해 볼 것을 조언했다.

싱은 “더 중요한 것은 기민한 자세다. 항상 시도하고 거기에서 무언가를 배우려는 자세가 바로 차이를 만드는 열쇠다”라고 덧붙였다.
 


클라우드는 분석에 속도를 더했다
싱은 인프라와 관련해 언제나 골머리를 썩이는 건 돈 문제라고 이야기했다. 기업이 운용 가능한 예산은 실제 필요량에 못 미치는데, 그에 비교해 요구하는 분석 량은 터무니없는 것이 바로 문제다.

클라우드가 가치를 발휘하는 지점이 바로 여기다. 인프라를 자체적으로 구축하지 않아도 대용량 분석을 가능케 해주기 때문이다.

싱은 “SaaS와 클라우드를 통해 우리는 소프트웨어 라이선싱과 인프라에 큰 투자를 하지 않고도 테스트와 학습을 진행할 수 있게 됐다”라고 설명했다. ciokr@idg.co.kr
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