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블로그 | '소셜, 모바일, 애널리틱스, 클라우드' 2015 SMAC 재점검

2015.05.07 Jonathan Hassell  |  CIO
SMAC(Social, Mobile, Analytics, Cloud) 개념이 각광을 받기 시작한 시기는 몇 년 전부터다. 그러나 관련 데이터 웨어하우징과 데이터 분석 부문은 아직도 꾸준히 변화하고 성장하고 있다. 2016년을 대비해야 하는 CIO들에게 SMAC과 관련해 무엇이 바뀌었고 무엇이 개선됐는지 정리했다.



무엇이 SMAC를 구성하는가?
SMAC은 4가지 요소가 합쳐진 개념이다. 기업이 고객의 선호도 및 행동으로부터 새로운 통찰력을 도출할 수 있다는 생각에 기반하고 있다. 핵심 요소에는 다음이 포함된다.

- 소셜 네트워킹. 소셜 데이터에는 고객 기반의 "타임라인(Timeline)"을 확인할 수 있는 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook), 링크드인(LinkedIn), 야머(Yammer) 등으로부터 수집한 정보가 포함된다. 대화 주제, 관심 분야, 기대하는 것, 기본적인 가족 구성 등의 정보를 데이터시프트(Datasift) 같은 벤더를 통해 살펴볼 수 있다.

- 모바일 기기. 모바일 기기는 새로운 사업이 만들어지는 주춧돌이다. 모바일 기기를 통해 사용자는 다양한 무선 신호 및 NFC(Near Field Communication) 기기에 연결하여 지속적으로 자신의 프로필을 업데이트하고 판매 및 프로모션 정보를 파악하며 위치와 구매 행동을 추적할 수 있다.

- 애널리틱스 프로그램. 데이터베이스가 커지고 프로세서 및 메모리가 수억 개의 기록을 짧은 시간 안에 처리할 수 있게 되면서 분석으로 단순한 추적 이상의 기능을 발휘할 수 있다는 사실을 깨닫기 시작했다. 분석은 개체들을 연계시키고 시스템이 소셜 네트워킹을 통해 고객에 관해 보유하고 있는 지식에 기초하여 고객 행동에 관해 예측할 수 있다.

- 클라우드 컴퓨팅. SMAC의 클라우드 요소는 기업이 분 또는 시간 단위로 비용을 지불하는 방대한 용량을 사용할 수 있는 능력을 뜻한다. 기업은 데이터 웨어하우스를 구축하기 위해 수 백만 달러를 지불하는 대신에 클라우드 제공자로부터 임대하여 업무를 처리한 후 사용을 종료하면 된다. 기업 환경이 바뀌면 클라우드에서 다른 클러스터(Cluster)에 가입하고 불과 수백 달러만 더 지불하면 된다.

이런 기술이 융합되면서 그 어느 때보다도 고객 기반에 대한 심오한 통찰력과 예측 능력을 가질 수 있게 됐다. CIO는 단순히 패치를 제공하고 이메일 백업을 복원하는 것이 아니라 기업에 유형의 결과물을 제공할 수 있게 된 것이다.

2015년 SMAC의 새로운 점?
SMAC의 4요소는 끊임없이 변화하는 발전하는 기술 트렌드다. 그렇다면 SMAC 요소의 개별 개성과 개선점이 조직에 실제로 어떤 영향을 끼칠까?

소셜
SMAC 초기에는 소셜 네트워크가 아직 그 가치를 정립하고 있던 시기였다. 하지만 2015년이 되면서 소셜 데이터를 살피고 새로운 실마리와 패턴을 찾아내는 기업들이 다수 존재하고 있다.

또 페이스북은 10억 명의 사용자를 보유하고 있으며 트위터는 수 억 명을 보유하고 있고 링크드인은 실질적인 전문가 네트워크 사이트이다. 앞으로 이런 소셜 네트워크들은 (광고를 통해) 직접적 또는 (사람들이 API를 사용하도록 함으로써) 간접적으로 콘텐츠를 통해 수익을 창출할 것이다.

모바일
스마트폰 덕분에 수 억 명의 사람들이 1990년대 말 수퍼 컴퓨터 수준의 휴대폰을 주머니에 휴대하고 다닐 수 있게 되었다. 이런 기술에 내재된 힘은 확실히 놀랍다. 이를테면 애플은 애플 페이(Apple Pay)를 통해 애신용카드 기업, 소매상들은 위치, 시간 및 날짜, 신원, 사용 가능 카드, 잔고, 휴대폰 종류, 구매 순서, 일반 카드 형태의 거래 대비 애플 페이 구매 비율, 선택한 무선 통신사, 평균 배터리 충전(장시간 외출 중 어떤 충동 구매가 발생하는지 파악) 등의 데이터를 확보할 수 있다. 이런 데이터 포인트의 수가 점차 증가하고 있다.

애널리틱스
이렇게 많은 데이터 포인트가 존재하는 가운데 분석 솔루션도 이에 걸맞게 증가하고 있다. 컴퓨터가 데이터를 통해 패턴을 학습하고 통찰력을 얻을 수 있는 기계 학습 서비스와 새로운 종류의 데이터베이스가 확산되면서 분석이 더욱 강력하게 성장하고 있다.

특히, 현재 열과 표를 연계시키는 것이 아니라 고객과 특정 서적 또는 (넷플릭스(Netflix)의 경우) 영화와 특정 구독자 등 개체끼리 상호 연계시키는 그래프 데이터베이스가 존재한다. 이런 그래프 데이터베이스는 데이터/소셜 데이터 게임을 크게 바꾸어 놓았다. 데이터베이스 자체는 이제 더욱 스마트해졌으며 분석 애플리케이션에 더욱 적합해졌다.

클라우드
클라우드가 그 어느 때보다도 강력하게 성장하고 있다. 마이크로소프트는 클라우드에 하둡(Hadoop)을 적용했으며 데이터 공학자들이 AML(Azure Machin Learning)을 사용하여 데이터를 분석하고 비교, 예측, 핵심 사항 등을 제공할 수 있게 했다. 아마존과 구글은 특수 데이터 서비스 부서를 운영하고 있다.

지금처럼 시간당 최소 비용으로 고속 컴퓨팅 능력을 이용할 수 있는 시기는 없었다. 이런 서비스를 이용해 필요에 따라 용량과 연산 능력을 확장 또는 축소할 수 있으며, 방대한 워크로드도 타인이 보유한 수 백만 대의 서버에서 운용할 수 있다.

SMAC에 관한 마지막 조언
SMAC은 매일 더욱 강력하고 스마트하게 성장하고 있다. SMAC 전략이 있는가? 기업에 실질적이고 긍정적인 이익을 제공하기 위해 어떻게 성장시킬 것인가? 자신의 로드맵은 무엇인가? 앞으로 이런 트렌드를 어떻게 모니터링 할 것인가? 이런 질문에 대한 답이 생각나지 않는다면 지금이라도 IT 팀원들이 SMAC에 관해 활발히 의견을 나누어야 한다.

* Jonathan Hassell은 컨설팅기업 82벤처스를 경영하고 있다. ciokr@idg.co.kr 
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