2015.04.17

기고 | 빅데이터, 이제는 진정한 가치에 주목할 시점

John Sidhu | Computerworld UK
빅데이터가 IT 이슈의 중심에서 내려올 줄 모른다. IDC에 따르면, 빅데이터 시장은 2015년에 169억 달러의 시장으로 성장할 것으로 관측된다. 전체 IT 시장 성장세를 6배나 앞서는 속도다. 그렇다면 기업들이 빅데이터를 가장 잘 활용하는 방법은 뭘까?

우리는 의사결정에 데이터를 활용한다. 또 데이터를 계속 활용해 이런 판단을 검증하고, 필요하다면 의사결정을 바꾼다. 기업들은 이런 의사결정 변경을 통해 더 빨리, 강력하게 움직일 수 있다.

결과적으로 기업은 빅데이터 분석(애널리틱스)에 힘 입어 경쟁에 앞서 나갈 수 있게 됐다. 예를 들어, 공급 사슬을 개선하고, 제품과 서비스를 재정립하고, 가격을 조정하고, 보다 효과적으로 제품을 판촉하고, 고객 보유 및 유지 전략을 개선할 수 있다.

빅데이터는 나아가 기업들에게 과거에는 도전조차 못했던 문제를 해결할 힘을 준다. 이는 오늘날 빅데이터와 관련해 가장 두드러지게 관심을 끄는 부분이다. 그리고 업계 전문가들은 이것이야말로 데이터의 진짜 가치가 실현되는 상태라고 강조한다.

전자상거래(Ecommerce) 최적화
과거 어느 때보다 데이터 지형(환경)이 복잡해지면서, 거의 모든 산업에서 데이터가 중요한 요소로 부상했다. 전자상거래 기업 등 데이터 환경이 복잡한 기업들에게는 복잡성을 낮추는 것이 아주 중요하다.

예를 들어, 여행 관련 사이트를 방문한 소비자들은 휴가를 위한 호텔 및 교통편 가격을 확인하기 위해 여러 단계를 거친다. 이 때 하나의 예약에도 호텔과 항공편, 렌트카, 보험, 객실 등 서비스 업그레이드, 교통 등 최대 500만 가지의 조합이 존재하곤 한다.

가격에 민감한 이 시장을 공략하기 위해 이미 일부 여행 관련 회사들은 프로세스를 가속화하고, 고객들의 의사결정을 지원하기 위해 빅데이터 기술을 활용, 복잡하지 않은 관계를 검색하고, 가변적인 가격 및 추천 체계를 구현하고 있다. 그리고 이 모든 것이 초단위로 이뤄진다. 이들은 세금과 연료비, 환율 측면에서의 이점을 십분 활용하면서 운영 마진을 높이고 있다.

소비자 행동 파악
브랜드가 빅 데이터를 활용해 고객을 더 잘 이해하는 방법은 뭘까? 여러 접점에서 고객 행동, 구매 행태에 관한 이력 등 개인 고객에 관한 많은 데이터가 생성되고 있다. 소매업체가 고객을 더 효과적으로 파악하기 위해서는 이런 정보를 분석해야 한다.

그러나 이와 관련한 문제가 있다. 정보 수집 능력이 향상됐지만, 이와 동시에 정보 수집과 분석의 복잡성 또한 높아진 것이다. 더 나아가 소비자는 더 나은 제품과 서비스, 더 맞춤화된 제품과 서비스를 기대하고 있다. 이는 오늘날 뚜렷하게 나타나고 있는 압력 요인이다.

빅데이터 분석으로 비즈니스 전략 구축
빅데이터 분석은 성공을 일궈낼 수 있는 핵심 경쟁력이다. IDC의 필립 카터는 2011년 9월 '빅 데이터 분석: CIO들을 위한 미래형 아키텍처, 역량, 로드맵(Big Data Analytics: Future Architectures, Skills and Roadmaps for the CIO)'라는 보고서를 발표했는데, 이 보고서는 전통적인 분석과 빅 데이터 분석에는 중요한 차이점들이 있다는 내용을 담고 있다. 그 중 하나는 변수와 양식이 완전히 새로운 형태라는 것이다. 따라서 과거와는 다른 전략과 새로운 스킬(역량) 세트가 필요하게 된다.

보고서 발표 후 3년이 지난 지금도 기업들이 직면한 가장 큰 도전 과제가 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위한 계획을 수립하는 문제다. 결론부터 말하자면 비즈니스와 IT 부서가 힘을 모아 아키텍처에 바탕을 둔 기획 및 역량에 바탕을 둔 로드맵을 구축하고 현재와 미래를 견인해야 한다.

2011년 IDC 설문조사 결과는 CIO들에게 '경쟁 우위 요소를 활용하는데 가장 중요한 기술'을 묻고 있다. 가장 많은 대답은 '더 나은 비즈니스 인텔리전스와 분석'이었다. 문제는 데이터를 효과적으로 활용해 비즈니스 전략을 수립하기가 힘들다는 것이다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 효과가 없다. 물어야 할 질문을 모르는 경우가 많을 것이기 때문이다.

데이터 쿼리 방법을 확실하게 파악하지 않은 상태에서도 데이터를 저장할 수 있는 데이터 웨어하우스를 구축해야 한다. 이를 데이터 호수, 정제소, 저장소라고 부른다.

CIO는 모든 데이터에 잠재적인 가치가 존재한다는 점을 인식해야 한다. 그리고 데이터 과학자들이 이들 데이터를 분석할 수 있게끔 저장 및 보관해야 한다.

데이터 과학자는 비즈니스 부서와 함께 데이터가 의미하는 내용을 파악해야 한다. 이렇게 하면 비즈니스 전략을 수립하는데 도움을 줄 트렌드와 패턴을 파악할 수 있을 것이다.

이후 IT 프레임워크에 맞춰 역량을 발전시킨다. 그리고 이런 과정을 계속 반복한다. 이런 주기가 되풀이될수록 활용하는 데이터가 증가하고, 비즈니스의 전략적 의사결정 역량이 향상될 것이다. 단 끊임없이 증가하는 데이터의 양과 복잡성이 초래하는 문제를 극복할 수 있는 데이터 수집 및 쿼리 기법을 도입해야 한다. 이는 현재 빅데이터와 관련해 가장 크게 문제되는 부분이다.

기업은 이를 위해 불가피한 변화를 허용하는 경로와 성공을 측정하는 체계를 구축해야 한다. 이렇게 해야 장기적으로 더 현명하게 데이터가 원동력이 되는 의사결정을 내릴 수 있다. 이는 조직이 고객을 파악해 대응하는 역량을 향상시켜줄 것이다.

우리는 기업들이 다음 2가지를 실천할 것을 촉구한다. 첫째, 입수한 데이터와 이들 데이터가 비즈니스에 어떤 식으로 도움을 주는지 파악하기 위해 시간을 투자해야 한다.

둘째, 향후 5년과 그 이후 동안 데이터를 탐구하는데 도움을 줄 토대를 마련하는 로드맵을 개발해야 한다. 이는 비즈니스의 중심에서 빅데이터의 가치가 발현되도록 도움을 줄 것이다.


* John Sidhu는 비즈니스 주도적 IT 전략-실행 컨설팅 전문 기업 글루 리플라이의 파트너다. 
ciokr@idg.co.kr



2015.04.17

기고 | 빅데이터, 이제는 진정한 가치에 주목할 시점

John Sidhu | Computerworld UK
빅데이터가 IT 이슈의 중심에서 내려올 줄 모른다. IDC에 따르면, 빅데이터 시장은 2015년에 169억 달러의 시장으로 성장할 것으로 관측된다. 전체 IT 시장 성장세를 6배나 앞서는 속도다. 그렇다면 기업들이 빅데이터를 가장 잘 활용하는 방법은 뭘까?

우리는 의사결정에 데이터를 활용한다. 또 데이터를 계속 활용해 이런 판단을 검증하고, 필요하다면 의사결정을 바꾼다. 기업들은 이런 의사결정 변경을 통해 더 빨리, 강력하게 움직일 수 있다.

결과적으로 기업은 빅데이터 분석(애널리틱스)에 힘 입어 경쟁에 앞서 나갈 수 있게 됐다. 예를 들어, 공급 사슬을 개선하고, 제품과 서비스를 재정립하고, 가격을 조정하고, 보다 효과적으로 제품을 판촉하고, 고객 보유 및 유지 전략을 개선할 수 있다.

빅데이터는 나아가 기업들에게 과거에는 도전조차 못했던 문제를 해결할 힘을 준다. 이는 오늘날 빅데이터와 관련해 가장 두드러지게 관심을 끄는 부분이다. 그리고 업계 전문가들은 이것이야말로 데이터의 진짜 가치가 실현되는 상태라고 강조한다.

전자상거래(Ecommerce) 최적화
과거 어느 때보다 데이터 지형(환경)이 복잡해지면서, 거의 모든 산업에서 데이터가 중요한 요소로 부상했다. 전자상거래 기업 등 데이터 환경이 복잡한 기업들에게는 복잡성을 낮추는 것이 아주 중요하다.

예를 들어, 여행 관련 사이트를 방문한 소비자들은 휴가를 위한 호텔 및 교통편 가격을 확인하기 위해 여러 단계를 거친다. 이 때 하나의 예약에도 호텔과 항공편, 렌트카, 보험, 객실 등 서비스 업그레이드, 교통 등 최대 500만 가지의 조합이 존재하곤 한다.

가격에 민감한 이 시장을 공략하기 위해 이미 일부 여행 관련 회사들은 프로세스를 가속화하고, 고객들의 의사결정을 지원하기 위해 빅데이터 기술을 활용, 복잡하지 않은 관계를 검색하고, 가변적인 가격 및 추천 체계를 구현하고 있다. 그리고 이 모든 것이 초단위로 이뤄진다. 이들은 세금과 연료비, 환율 측면에서의 이점을 십분 활용하면서 운영 마진을 높이고 있다.

소비자 행동 파악
브랜드가 빅 데이터를 활용해 고객을 더 잘 이해하는 방법은 뭘까? 여러 접점에서 고객 행동, 구매 행태에 관한 이력 등 개인 고객에 관한 많은 데이터가 생성되고 있다. 소매업체가 고객을 더 효과적으로 파악하기 위해서는 이런 정보를 분석해야 한다.

그러나 이와 관련한 문제가 있다. 정보 수집 능력이 향상됐지만, 이와 동시에 정보 수집과 분석의 복잡성 또한 높아진 것이다. 더 나아가 소비자는 더 나은 제품과 서비스, 더 맞춤화된 제품과 서비스를 기대하고 있다. 이는 오늘날 뚜렷하게 나타나고 있는 압력 요인이다.

빅데이터 분석으로 비즈니스 전략 구축
빅데이터 분석은 성공을 일궈낼 수 있는 핵심 경쟁력이다. IDC의 필립 카터는 2011년 9월 '빅 데이터 분석: CIO들을 위한 미래형 아키텍처, 역량, 로드맵(Big Data Analytics: Future Architectures, Skills and Roadmaps for the CIO)'라는 보고서를 발표했는데, 이 보고서는 전통적인 분석과 빅 데이터 분석에는 중요한 차이점들이 있다는 내용을 담고 있다. 그 중 하나는 변수와 양식이 완전히 새로운 형태라는 것이다. 따라서 과거와는 다른 전략과 새로운 스킬(역량) 세트가 필요하게 된다.

보고서 발표 후 3년이 지난 지금도 기업들이 직면한 가장 큰 도전 과제가 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위한 계획을 수립하는 문제다. 결론부터 말하자면 비즈니스와 IT 부서가 힘을 모아 아키텍처에 바탕을 둔 기획 및 역량에 바탕을 둔 로드맵을 구축하고 현재와 미래를 견인해야 한다.

2011년 IDC 설문조사 결과는 CIO들에게 '경쟁 우위 요소를 활용하는데 가장 중요한 기술'을 묻고 있다. 가장 많은 대답은 '더 나은 비즈니스 인텔리전스와 분석'이었다. 문제는 데이터를 효과적으로 활용해 비즈니스 전략을 수립하기가 힘들다는 것이다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 효과가 없다. 물어야 할 질문을 모르는 경우가 많을 것이기 때문이다.

데이터 쿼리 방법을 확실하게 파악하지 않은 상태에서도 데이터를 저장할 수 있는 데이터 웨어하우스를 구축해야 한다. 이를 데이터 호수, 정제소, 저장소라고 부른다.

CIO는 모든 데이터에 잠재적인 가치가 존재한다는 점을 인식해야 한다. 그리고 데이터 과학자들이 이들 데이터를 분석할 수 있게끔 저장 및 보관해야 한다.

데이터 과학자는 비즈니스 부서와 함께 데이터가 의미하는 내용을 파악해야 한다. 이렇게 하면 비즈니스 전략을 수립하는데 도움을 줄 트렌드와 패턴을 파악할 수 있을 것이다.

이후 IT 프레임워크에 맞춰 역량을 발전시킨다. 그리고 이런 과정을 계속 반복한다. 이런 주기가 되풀이될수록 활용하는 데이터가 증가하고, 비즈니스의 전략적 의사결정 역량이 향상될 것이다. 단 끊임없이 증가하는 데이터의 양과 복잡성이 초래하는 문제를 극복할 수 있는 데이터 수집 및 쿼리 기법을 도입해야 한다. 이는 현재 빅데이터와 관련해 가장 크게 문제되는 부분이다.

기업은 이를 위해 불가피한 변화를 허용하는 경로와 성공을 측정하는 체계를 구축해야 한다. 이렇게 해야 장기적으로 더 현명하게 데이터가 원동력이 되는 의사결정을 내릴 수 있다. 이는 조직이 고객을 파악해 대응하는 역량을 향상시켜줄 것이다.

우리는 기업들이 다음 2가지를 실천할 것을 촉구한다. 첫째, 입수한 데이터와 이들 데이터가 비즈니스에 어떤 식으로 도움을 주는지 파악하기 위해 시간을 투자해야 한다.

둘째, 향후 5년과 그 이후 동안 데이터를 탐구하는데 도움을 줄 토대를 마련하는 로드맵을 개발해야 한다. 이는 비즈니스의 중심에서 빅데이터의 가치가 발현되도록 도움을 줄 것이다.


* John Sidhu는 비즈니스 주도적 IT 전략-실행 컨설팅 전문 기업 글루 리플라이의 파트너다. 
ciokr@idg.co.kr

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