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예측 분석을 실무에 적용하기··· 앞선 기업들의 생생한 조언

2012.10.10 Robert L. Mitchell  |  Computerworld


그는 “분석이 고도화되면서, 결과가 직관과 어긋나게 되는 경향이 있다. 그러나 그런 직관과 다른 결과들이 바로 좋은 성과를 불러오는 비결이다. 순리에 맞아 보인다면, 대부분의 사람들이 이미 그것을 하고 있을 것이기 때문이다”라고 말했다.

몇 년 전부터, 시스코 시스템는 고객들이 이번 사분기에 구입할지, 아니면 다음 사분기에 구입하거나 아예 구입하지 않을지 등의 확률을 계산하도록 고안된 “구매 경향” 모델들을 만들어냈다. 그 모델은 모든 제품들을 아우른다.

판매직원들은 모델이 구별해낸 몇몇 사람들이 물건 구입을 하리란 사실을 이미 파악하고 있었다. 따라서 시스코는 모델에 대한 성과를 계산할 때 그 판매량은 제외시켰다.

시스코의 고객과 영향력 지능 부서의 선임 이사인 테레사 쿠쉬너는 “그럼에도 불구하고 그 모델을 사용한 첫 해, 10억 달러의 초과 달성을 이뤘다”라며, “이미 잘 알고 있다고 생각하는 이들에게 충격을 안겨줬다”라고 말했다.

궁극적으로, 예측 분석은 데이터-주도 의사 결정과 직관-기반 의사 결정 사이의 대결 구도로 이끄는 양상이다. 분석 훈련 회사이자 컨퍼런스 주도 조직인 프리딕션 임팩트(Prediction Impact)의 회장 에릭 시겔은 “이건 거대한 이념적 충돌이다. 마치 종교적 논쟁과도 같다”라고 말했다.

데이터: 만족할 수 있을 때까지
기술적 측면을 볼 때, 모델을 짜고 데이터를 준비하는 것 모두에 어려움이 도사리고 있다. 예측 분석은 기술인 동시에 과학인데, 첫 모델을 만들고 데이터를 제대로 잡을 수 있게 시간과 노력이 필요하다고 애봇은 말하며, “그러나 한번 모델을 만들고 나면, (같은 데이터를 계속 이용한다고 할 때) 그 이후에는 훨씬 모델링이 쉬워진다”라고 설명했다.

분석가들은 새 데이터로 완전히 다른 모델을 만들 때, 처음에 투자한 시간과 노력 못지 않게 힘이 드는 것을 알아차리게 된다. 그럼에도 불구하고, 애봇은 “경험이 쌓일수록, 절차가 점점 빨라질 것”이라고 말했다.

시겔은 특히 데이터 준비 문제가 프로젝트 자체를 순식간에 전복시킬 수 있다고 경고했다. 그는 “소프트웨어 벤더들은 그 점을 도외시 하고 있다”라며, “데모상의 모든 데이터는 이미 정확한 포맷으로 짜여져 있다. 사실 데이터가 프로젝트 실행의 기술적 측면의 가장 큰 장애물이고, 자동화가 불가능한 프로그래밍 작업이다. 따라서 벤더는 개입하고 싶어하지 않는다”라고 말했다..

페레즈가 올랜도 매직의 에측 분석 계획을 2010년에 시작했을 당시에도, 그는 데이터 준비 기간을 잘못 계산했다.

그는 “우리 모두 그 작업을 실제보다 너무 쉽게 여기고 있었다”라고 토로했다. 티켓마스터(Ticketmaster), 구내 매장 벤더들, 그리고 기타 사업 파트너들로부터 데이터를 추출하여 데이터 저장소에 입력하는 일은 예상보다 훨씬 오래 걸렸던 것이다.

그는 “우리는 거의 한 시즌 대부분의 기간 동안 완전하게 작동하는 데이터 저장소 없이 버텨야 했다. 그로 인해 배운 가장 큰 교훈은, 이 작업에 인내가 필요하다는 것”이라고 말했다.

엘더 또한 “모두가 데이터 품질에 민감하다”라고 말했다. 그는 그러나 모든 데이터가 정비될 때까지 기다리는 것 또한 실수라고 지적했다. 그는 대개의 경우, 진짜 관건이 되는 데이터는 좋은 상태로 남아있기 마련이라고 덧붙였다.

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