Offcanvas

��������� ������

애물단지에서 혁신 소스로··· ‘다크 데이터’ 활용하기

데이터에 대한 관심은 그리 새롭지 않다. 기업이 보유한 데이터에는 제대로 활용하기만 하면 꾸준히 경쟁 우위를 유지할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 스타트업과 기존 기업 사이에 오랫동안 알려진 사실이다. 그러나, 데이터 소스가 많이 상품화되고 규모 있는 데이터 조작을 가능하게 해 주는 도구들의 가격과 접근성이 좋아지면서 경쟁의 규칙이 변화하고 있다.  즉, 데이터를 어디에서 구할 것이며 어떻게 사용할 것인가 하는 부분에서 회사들의 창의력이 더욱 발휘되어야 한다. 그리고 '다크 데이터'를 남들보다 일찍 나서서 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 절호의 기회가 열린다. 엄청나게 몰려드는 데이터 IDC에서 시게이트(Seagate)의 의뢰를 받아 실시한 조사에 따르면 기업 데이터는 향후 2년동안 매년 42% 늘어날 것으로 보인다. 그런데 기업 데이터 중 효과적으로 사용되는 비율은 32%에 불과하며 3분의 2 이상은 조직 내 이곳 저곳에 고립된 채 놀고 있는 실정이다.  이처럼 기업의 정상적인 업무 활동의 부산물로 수집되었으나 수입을 창출할 수 있는 다른 활동에 활용되지 못하고 있는 정보 자산을 표현하는 용어가 ‘다크 데이터’다. 가트너에 따르면, 다크 데이터는 많은 부분 규정 준수를 위해 보관되는데, 안전한 보관을 위해 비생산적인 간접비가 많이 발생되고 있다. 대두되는 데이터 문제의 상당 부분은 기업 IoT 보급의 확산에서 기인할 전망이다. IDC의 예측에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결 장치 수가 557억 대에 이르고 그 중 75%는 IoT 플랫폼에 연결되어 연간 73.1ZB의 데이터를 생성하게 된다. 이는 현재의 연간 데이터 생성량 18.3ZB보다 훨씬 높은 수치이다. IoT 데이터는 주로 사내 특정 애플리케이션용으로 수집되지만 다른 목적에도 활용 가능하다. 다크 데이터로 효율성 증대 데이터 활용에 능숙한 기업들 입장에서는 효과적인 데이터 활용 방법을 찾는 것이 관건이다. 처음에는 기존 제품 및 서비스를 개선하고 비즈니스 프로세...

다크 데이터 데이터 사일로 데이터 주도

2020.11.27

데이터에 대한 관심은 그리 새롭지 않다. 기업이 보유한 데이터에는 제대로 활용하기만 하면 꾸준히 경쟁 우위를 유지할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 스타트업과 기존 기업 사이에 오랫동안 알려진 사실이다. 그러나, 데이터 소스가 많이 상품화되고 규모 있는 데이터 조작을 가능하게 해 주는 도구들의 가격과 접근성이 좋아지면서 경쟁의 규칙이 변화하고 있다.  즉, 데이터를 어디에서 구할 것이며 어떻게 사용할 것인가 하는 부분에서 회사들의 창의력이 더욱 발휘되어야 한다. 그리고 '다크 데이터'를 남들보다 일찍 나서서 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 절호의 기회가 열린다. 엄청나게 몰려드는 데이터 IDC에서 시게이트(Seagate)의 의뢰를 받아 실시한 조사에 따르면 기업 데이터는 향후 2년동안 매년 42% 늘어날 것으로 보인다. 그런데 기업 데이터 중 효과적으로 사용되는 비율은 32%에 불과하며 3분의 2 이상은 조직 내 이곳 저곳에 고립된 채 놀고 있는 실정이다.  이처럼 기업의 정상적인 업무 활동의 부산물로 수집되었으나 수입을 창출할 수 있는 다른 활동에 활용되지 못하고 있는 정보 자산을 표현하는 용어가 ‘다크 데이터’다. 가트너에 따르면, 다크 데이터는 많은 부분 규정 준수를 위해 보관되는데, 안전한 보관을 위해 비생산적인 간접비가 많이 발생되고 있다. 대두되는 데이터 문제의 상당 부분은 기업 IoT 보급의 확산에서 기인할 전망이다. IDC의 예측에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결 장치 수가 557억 대에 이르고 그 중 75%는 IoT 플랫폼에 연결되어 연간 73.1ZB의 데이터를 생성하게 된다. 이는 현재의 연간 데이터 생성량 18.3ZB보다 훨씬 높은 수치이다. IoT 데이터는 주로 사내 특정 애플리케이션용으로 수집되지만 다른 목적에도 활용 가능하다. 다크 데이터로 효율성 증대 데이터 활용에 능숙한 기업들 입장에서는 효과적인 데이터 활용 방법을 찾는 것이 관건이다. 처음에는 기존 제품 및 서비스를 개선하고 비즈니스 프로세...

2020.11.27

낭비이기 십상··· 애널리틱스가 '실제 성과’로 이어지게 하는 방법

애널리틱스 전략이 실제 효과를 발휘하려면 ‘비즈니스 성과’에 대해 예리하게 집중할 필요가 있다. 여기 소속 조직을 데이터 주도 기업으로 변화시키고자 노력했던 CIO들의 조언을 정리했다.  애널리틱스(분석)에서 비즈니스 가치를 발굴하는 데 어려움을 겪는 조직들이 많다. 가트너에 따르면, 애널리틱스 인사이트(분석에서 나온 통찰력 있는 정보)가 비즈니스 성과로 구현된는 비율은 2022년에도 20%에 그칠 전망이다. 가트너는 또 AI와 관련해 올해 추진되는 프로젝트 가운데 80%가 “소속 조직과 부합되지 않는 마법사들의 연금술이 될 것”이라고 표현했다. 애널리틱스 프로젝트나 애널리틱스 조직을 출범시킨다고 해서 애널리틱스에서 가치를 도출할 수 있는 것은 아니다. 코로나19 팬데믹 위기가 글로벌 경제를 침체시키면서, 기업들은 비용에 민감해질 전망이다. 애널리틱스와 데이터 사이언스 그룹의 ROI 또한 자세히 분석될 것이라는 의미다. 오하이오 클리블랜드 소재 키뱅크(KeyBank)의 최고 데이터 책임자, 부문 CIO, 엔터프라이즈 아키텍처 책임자인 마이크 온더스는 “애널리틱스와 인사이트 자체에만 몰입해서는 안 된다. 이들이 영향을 끼치도록 하는 것이 중요하다. 영향을 만들지 못하고 있다면 시간을 낭비하고 있는 것이다”라고 강조했다. 비즈니스 성과와 신속하게 애널리틱스를 증명하는 역량에 초점을 맞춰야 한다. 그래야 비즈니스 영향을 끌어내, 이후 대규모로 성과를 일궈낼 수 있다. 엑스페리안(Experian)의 글로벌 애널리틱스 및 AI 담당 총괄 매니저 겸 EVP인 쉬리 산타남은 “실제 달성하려는 특정 비즈니스 성과를 바탕으로 일을 하고자 한다. 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 최종 목표를 달성하도록 도와주는 엔진이기는 하다. 그러나 실제 우리가 이야기하고, 공유하고, 고객을 견인할 때 활용하는 것은 더 나은 결과들과 성과들이다”라고 말했다.   애널리틱스 가치 창출의 장애물 포레스터 리서치의 CIO 부문 수석 애널리스트 겸 VP인 브라이언 ...

CIO 애널리틱스 데이터 주도 데이터 기반 스폰서십 변화 관리 데이터 혁신 데이터 사일로

2020.09.03

애널리틱스 전략이 실제 효과를 발휘하려면 ‘비즈니스 성과’에 대해 예리하게 집중할 필요가 있다. 여기 소속 조직을 데이터 주도 기업으로 변화시키고자 노력했던 CIO들의 조언을 정리했다.  애널리틱스(분석)에서 비즈니스 가치를 발굴하는 데 어려움을 겪는 조직들이 많다. 가트너에 따르면, 애널리틱스 인사이트(분석에서 나온 통찰력 있는 정보)가 비즈니스 성과로 구현된는 비율은 2022년에도 20%에 그칠 전망이다. 가트너는 또 AI와 관련해 올해 추진되는 프로젝트 가운데 80%가 “소속 조직과 부합되지 않는 마법사들의 연금술이 될 것”이라고 표현했다. 애널리틱스 프로젝트나 애널리틱스 조직을 출범시킨다고 해서 애널리틱스에서 가치를 도출할 수 있는 것은 아니다. 코로나19 팬데믹 위기가 글로벌 경제를 침체시키면서, 기업들은 비용에 민감해질 전망이다. 애널리틱스와 데이터 사이언스 그룹의 ROI 또한 자세히 분석될 것이라는 의미다. 오하이오 클리블랜드 소재 키뱅크(KeyBank)의 최고 데이터 책임자, 부문 CIO, 엔터프라이즈 아키텍처 책임자인 마이크 온더스는 “애널리틱스와 인사이트 자체에만 몰입해서는 안 된다. 이들이 영향을 끼치도록 하는 것이 중요하다. 영향을 만들지 못하고 있다면 시간을 낭비하고 있는 것이다”라고 강조했다. 비즈니스 성과와 신속하게 애널리틱스를 증명하는 역량에 초점을 맞춰야 한다. 그래야 비즈니스 영향을 끌어내, 이후 대규모로 성과를 일궈낼 수 있다. 엑스페리안(Experian)의 글로벌 애널리틱스 및 AI 담당 총괄 매니저 겸 EVP인 쉬리 산타남은 “실제 달성하려는 특정 비즈니스 성과를 바탕으로 일을 하고자 한다. 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 최종 목표를 달성하도록 도와주는 엔진이기는 하다. 그러나 실제 우리가 이야기하고, 공유하고, 고객을 견인할 때 활용하는 것은 더 나은 결과들과 성과들이다”라고 말했다.   애널리틱스 가치 창출의 장애물 포레스터 리서치의 CIO 부문 수석 애널리스트 겸 VP인 브라이언 ...

2020.09.03

기고 | 지능형 기업으로 거듭나기

유연하고 선제적이고자 노력했던 기업은 코로나19 위기라는 어려움에 대응하는 데 유리했다. 다른 기업도 이렇게 변신하는 데 아직 늦지 않았다. 여기서는 변화를 시작하는 법을 알아본다.     심지어 코로나19 이전에도 ‘와해’(disruption)은 대다수 기업에게 끊임없는 위협이었다. 액센츄어의 리서치에 따르면 임원의 4분의 3이 지난 3년 동안 디지털로 인한 와해의 속도가 증가했다고 느끼고 있다. 그리고 93%의 임원이 속도가 뒤쳐지는 운영 모델로 인해 회사의 존립 자체가 위험하다고 말했다.  이제, 세계적 위기 가운데 하나인 코로나19 위기가 인간의 행동, 공급 체인, 시장으로의 경로를 근본적으로 변화시키고 있다. 일시적 변화도 있고 영구적 변화도 있다. 그리고 많은 변화가 좋은 쪽을 향해 나아가고 있다.  예를 들어 새로운 방식으로 기술을 활용하고 애자일 업무 방식을 도입하고 가치 체인을 변혁하면서 불확실성을 극복하려는 기업들이 눈에 띈다. 간략히 말해 이들은 이른바 ‘지능형 기업’(intelligent enterprises)이 되어가고 있다. 지능형 기업이란 무엇인가?  지능형 기업은 변화하는 비즈니스 환경, 고객 경험, 이해관계자 요구 및 생태계 변화를 예상할 수 있고 이에 적응할 수 있는 유연한 조직이다. 근본적으로 디지털 중심이고, 기술과 애널리틱스로 지탱되고, 변혁적 목적을 지향하는 디지털 기업은 역동적인 자기 관리와 지속적 적응이 가능하다. 예를 들어 사업 운영 모델의 변경 같은 것들이다. 하향식 의사 결정은 개별 팀들이 주도권을 쥠에 따라 과거의 것이 되었다. 지능형 기업은 아래와 같이 3가지 핵심적 속성을 갖는다.  1. 지능형 기업은 차별화된 방식으로 데이터 주도형이다. 주요 지표에 따라 시장 진출 전략, 제품 믹스, 생태계 파트너십을 조정한다.  2. 이들은 효율과 민첩성을 위해 조직된다. 유리한 경우, 규모와 효율을 최적화하기 위해 통합되고,  필요한...

지능형 조직 애자일 디지털 파괴 생태계 민첩성 탄력성 지능성 기업 데이터 주도

2020.08.10

유연하고 선제적이고자 노력했던 기업은 코로나19 위기라는 어려움에 대응하는 데 유리했다. 다른 기업도 이렇게 변신하는 데 아직 늦지 않았다. 여기서는 변화를 시작하는 법을 알아본다.     심지어 코로나19 이전에도 ‘와해’(disruption)은 대다수 기업에게 끊임없는 위협이었다. 액센츄어의 리서치에 따르면 임원의 4분의 3이 지난 3년 동안 디지털로 인한 와해의 속도가 증가했다고 느끼고 있다. 그리고 93%의 임원이 속도가 뒤쳐지는 운영 모델로 인해 회사의 존립 자체가 위험하다고 말했다.  이제, 세계적 위기 가운데 하나인 코로나19 위기가 인간의 행동, 공급 체인, 시장으로의 경로를 근본적으로 변화시키고 있다. 일시적 변화도 있고 영구적 변화도 있다. 그리고 많은 변화가 좋은 쪽을 향해 나아가고 있다.  예를 들어 새로운 방식으로 기술을 활용하고 애자일 업무 방식을 도입하고 가치 체인을 변혁하면서 불확실성을 극복하려는 기업들이 눈에 띈다. 간략히 말해 이들은 이른바 ‘지능형 기업’(intelligent enterprises)이 되어가고 있다. 지능형 기업이란 무엇인가?  지능형 기업은 변화하는 비즈니스 환경, 고객 경험, 이해관계자 요구 및 생태계 변화를 예상할 수 있고 이에 적응할 수 있는 유연한 조직이다. 근본적으로 디지털 중심이고, 기술과 애널리틱스로 지탱되고, 변혁적 목적을 지향하는 디지털 기업은 역동적인 자기 관리와 지속적 적응이 가능하다. 예를 들어 사업 운영 모델의 변경 같은 것들이다. 하향식 의사 결정은 개별 팀들이 주도권을 쥠에 따라 과거의 것이 되었다. 지능형 기업은 아래와 같이 3가지 핵심적 속성을 갖는다.  1. 지능형 기업은 차별화된 방식으로 데이터 주도형이다. 주요 지표에 따라 시장 진출 전략, 제품 믹스, 생태계 파트너십을 조정한다.  2. 이들은 효율과 민첩성을 위해 조직된다. 유리한 경우, 규모와 효율을 최적화하기 위해 통합되고,  필요한...

2020.08.10

인터뷰ㅣ맥킨지 CIO가 말하는 '데이터 주도 기업으로 가는 길'

기업의 가장 큰 자산이 직원들의 전문지식이라면 누가 무엇을 알고 있는지 어떻게 파악할 수 있을까? 글로벌 컨설팅 업체 맥킨지 앤 컴퍼니(McKinsey & Company)에서 2013년부터 CIO로 재직 중인 마이크 라이트는 인공지능(AI), 간소화된 아키텍처, 사용자 중심 디자인을 결합해 데이터를 고객 가치로 바꾸고 있다.   라이트는 인터뷰를 통해 ‘데이터 주도(data-driven)’ 기업을 어떻게 만들어가고 있는지 그리고 이를 지원하는 IT 조직의 문화를 어떻게 바꿔 나가고 있는지 자신의 의견을 공유했다. 다음은 라이트와의 일문일답이다.  마사 헬러: 맥킨지에게 ‘디지털’은 어떤 의미인가? 마이크 라이트: 우리는 ‘디지털’을 주로 비즈니스 관점에서 바라본다. 즉 맥캔지의 미션을 구현하는 새로운 역량으로 보는 것이다. 우리의 미션은 유능한 인재를 유치하고 유지하는 것 그리고 고객들이 실질적이고 지속적으로 성과를 개선하도록 지원하는 것이다. '디지털'은 맥킨지의 미션을 어떻게 달성할 것인지 다시 생각해 볼 기회를 준다. 이를테면 특정 프로세스를 없애고 자동화하거나 혹은 데이터를 활용해 고객 경험(CX)과 직원 경험(EX)을 개인화할 수 있다. 고객 및 직원 경험을 향상시키기 위해 데이터를 어떻게 사용하는가? 우리는 모든 고객들에게 최선의 고객 경험을 제공하고자 한다. 이를 위해서는 66개국에 있는 17,000명의 컨설턴트들이 보유한 '지식'을 활용해야 한다. 과거에는 지식정보를 수집, 보존, 제공하는 중앙 저장소가 있었다. 이제 우리는 다음과 같은 질문을 던진다.  영 상 및 음성 파일, 코드 스니펫, 데이터세트와 같은 훨씬 더 다양한 포맷의 데이터를 포함하도록 저장소를 어떻게 확장할 수 있을까? 고객과 직원들이 내부 리소스 외에 검증된 외부 리소스에 접근할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까?  물론 기업 규모가 크기 때문에 이 데이터들을 제대로 관리하지 못할 수도 있는 리스크가 있다. '디지털'은...

맥킨지 데이터 주도 데이터 주도 혁신 데이터 주도 기업 데이터 고객경험 직원경험 인공지능 머신러닝 CIO

2020.05.22

기업의 가장 큰 자산이 직원들의 전문지식이라면 누가 무엇을 알고 있는지 어떻게 파악할 수 있을까? 글로벌 컨설팅 업체 맥킨지 앤 컴퍼니(McKinsey & Company)에서 2013년부터 CIO로 재직 중인 마이크 라이트는 인공지능(AI), 간소화된 아키텍처, 사용자 중심 디자인을 결합해 데이터를 고객 가치로 바꾸고 있다.   라이트는 인터뷰를 통해 ‘데이터 주도(data-driven)’ 기업을 어떻게 만들어가고 있는지 그리고 이를 지원하는 IT 조직의 문화를 어떻게 바꿔 나가고 있는지 자신의 의견을 공유했다. 다음은 라이트와의 일문일답이다.  마사 헬러: 맥킨지에게 ‘디지털’은 어떤 의미인가? 마이크 라이트: 우리는 ‘디지털’을 주로 비즈니스 관점에서 바라본다. 즉 맥캔지의 미션을 구현하는 새로운 역량으로 보는 것이다. 우리의 미션은 유능한 인재를 유치하고 유지하는 것 그리고 고객들이 실질적이고 지속적으로 성과를 개선하도록 지원하는 것이다. '디지털'은 맥킨지의 미션을 어떻게 달성할 것인지 다시 생각해 볼 기회를 준다. 이를테면 특정 프로세스를 없애고 자동화하거나 혹은 데이터를 활용해 고객 경험(CX)과 직원 경험(EX)을 개인화할 수 있다. 고객 및 직원 경험을 향상시키기 위해 데이터를 어떻게 사용하는가? 우리는 모든 고객들에게 최선의 고객 경험을 제공하고자 한다. 이를 위해서는 66개국에 있는 17,000명의 컨설턴트들이 보유한 '지식'을 활용해야 한다. 과거에는 지식정보를 수집, 보존, 제공하는 중앙 저장소가 있었다. 이제 우리는 다음과 같은 질문을 던진다.  영 상 및 음성 파일, 코드 스니펫, 데이터세트와 같은 훨씬 더 다양한 포맷의 데이터를 포함하도록 저장소를 어떻게 확장할 수 있을까? 고객과 직원들이 내부 리소스 외에 검증된 외부 리소스에 접근할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까?  물론 기업 규모가 크기 때문에 이 데이터들을 제대로 관리하지 못할 수도 있는 리스크가 있다. '디지털'은...

2020.05.22

'빅데이터 분석으로 자살 위험 징후 찾는다' 호주 정신건강연구소

대부분 데이터 전문가가 성장을 견인하는 과업을 맡고 있지만, 반대로 증가를 억제하는 일을 하는 경우도 있다. 정신건강 연구 조직인 블랙 독 인스티튜트(Black Dog Institute) 산하 라이프스팬(LifeSpan)의 디렉터인 레이첼 그린은 데이터를 활용해 최근 몇 년간 급증하고 있고, 2015년 사상 처음으로 3,000이라는 숫자를 넘어선 문제를 해결하려 하고 있다. 이 문제는 바로 ‘자살’이다. 그린은 “통계의 숫자 하나하나가 모두 사랑하는 사람, 가족, 지인, 동료 등에 영향을 미치는 사람이다. 자살을 시도하는 사람은 더 많다. 한 해 자살 시도만 약 7만 1,000건에 달하는 것으로 추산한다. 매우 심각한 문제다. 또 자살이 사회에 미치는 영향은 몇십 년간 계속될 수 있다”고 말했다. 그린은 현재 연간 자살률을 20% 내린다는 목표로 데이터 중심의 노력을 주도하고 있다. 라이프스팬은 CRESP(Centre for Research Excellence in Suicide Prevention) 및 분석 기술 공급업체인 SAS와 함께 전세계 자살 방지 연구 결과의 효과를 분석했다. 그리고 9개의 자살 방지 전략을 수립했다. 그린은 “사망 감소, 자살 시도 감소, 기타 입증 가능한 보호 요소를 증가시키는 연구 결과들이었다. 이를 통합해 유의미한 프레임워크를 만들었다. 우리는 이를 통해 자살과 자살 시도를 각각 20%와 31% 감소시킬 수 있을 것으로 전망하고 있다”고 설명했다. 이질적인 데이터 소스를 통합 현재 NWS의 4개 테스트 장소에 라이프스팬이 배포되고 있다. 장소를 선택하고 라이프스팬을 구현하기 위해서는 검시소 데이터, NSW COPS(Computerized Operational Policing Systems) 데이터, 구급차 데이터, 병원 데이터 등 여러 소스의 데이터를 분석해야 한다. 그린은 “호주국립대학교(ANU)와 함께 10년간 이...

SAS 지리 정보 라이프스팬 정신건강 자살 데이터 주도 예측 데이터 분석 예방 CMO 빅데이터 블랙 독 인스티튜트

2017.09.07

대부분 데이터 전문가가 성장을 견인하는 과업을 맡고 있지만, 반대로 증가를 억제하는 일을 하는 경우도 있다. 정신건강 연구 조직인 블랙 독 인스티튜트(Black Dog Institute) 산하 라이프스팬(LifeSpan)의 디렉터인 레이첼 그린은 데이터를 활용해 최근 몇 년간 급증하고 있고, 2015년 사상 처음으로 3,000이라는 숫자를 넘어선 문제를 해결하려 하고 있다. 이 문제는 바로 ‘자살’이다. 그린은 “통계의 숫자 하나하나가 모두 사랑하는 사람, 가족, 지인, 동료 등에 영향을 미치는 사람이다. 자살을 시도하는 사람은 더 많다. 한 해 자살 시도만 약 7만 1,000건에 달하는 것으로 추산한다. 매우 심각한 문제다. 또 자살이 사회에 미치는 영향은 몇십 년간 계속될 수 있다”고 말했다. 그린은 현재 연간 자살률을 20% 내린다는 목표로 데이터 중심의 노력을 주도하고 있다. 라이프스팬은 CRESP(Centre for Research Excellence in Suicide Prevention) 및 분석 기술 공급업체인 SAS와 함께 전세계 자살 방지 연구 결과의 효과를 분석했다. 그리고 9개의 자살 방지 전략을 수립했다. 그린은 “사망 감소, 자살 시도 감소, 기타 입증 가능한 보호 요소를 증가시키는 연구 결과들이었다. 이를 통합해 유의미한 프레임워크를 만들었다. 우리는 이를 통해 자살과 자살 시도를 각각 20%와 31% 감소시킬 수 있을 것으로 전망하고 있다”고 설명했다. 이질적인 데이터 소스를 통합 현재 NWS의 4개 테스트 장소에 라이프스팬이 배포되고 있다. 장소를 선택하고 라이프스팬을 구현하기 위해서는 검시소 데이터, NSW COPS(Computerized Operational Policing Systems) 데이터, 구급차 데이터, 병원 데이터 등 여러 소스의 데이터를 분석해야 한다. 그린은 “호주국립대학교(ANU)와 함께 10년간 이...

2017.09.07

데이터 주도 마케팅 문화, 어떻게 조성할까?

전통적인 광고는 시청자들의 눈길을 끌기 위해 본능과 감정을 이용했다. 마케팅 부서는 의사결정을 내리는 주요 방법으로 데이터를 활용하는 기술 진보를 어떻게 받아들이고 있나? 최근 열린 가트너 디지털 마케팅 컨퍼런스 2016에서 이본 제노베제가 기조연설에서 말했듯이 ‘감’으로 하는 시대는 끝났다. 이 행사의 한 세션발표에서 가트너의 리서치 디렉터인 이완 매킨타이어는 데이터가 주도하는 문화 조성에 대해 설명하며 “어제의 직감은 이제 사실과 통찰력을 바탕으로 의사결정을 내리는 데이터 주도형 마케팅 문화로 대체될 수 있다”고 말했다. 데이터 중심의 문화로 가는 첫번째 단계는 이를 방해하는 요인이 무엇인지를 찾아내는 것이다. 무엇이 데이터 중심의 문화를 가로막나 먼저 데이터 중심의 마케팅 능력이 어느 정도 수준인지를 이해하는 것에서 출발한다. 마케팅팀은 데이터 중심이라는 것이 무엇을 의미하는지 기본적인 이해가 있나? 팀원들은 무엇을 성공이라고 이해하고 있나? 데이터 중심에 관한 낮은 수준의 이해는 조직의 성숙도를 높은 수준으로 끌어 올리는 데 걸림돌이 된다. 데이터가 필요한 사람에게 정확히 그 데이터를 전달하는 것도 중요하다. 시장점유율과 수익률을 파악하고자 하는 CEO부터 ROI를 파악하고자 하는 운영 관리자까지 데이터를 활용하는 목적을 연결한 선으로 지도를 만들어야 한다. --------------------------------------------------------------- 빅 데이터와 마케팅 인기기사 ->고객 접촉부터 타깃 마케팅까지··· 유통기업을 바꾸는 '빅 데이터와 모바일' -> 기고 | 빅 데이터 분석, 마케팅 부서에의 큰 혜택 ->"빅 데이터 주도하는 부서는 '마케팅'" IDC -> 'CMO가 싫어하는' 빅 데이터...

빅데이터 의사결정 CMO 마케터 데이터 주도 데이터 중심 데이터 드리븐 Data-driven 가트너 디지털 마케팅 컨퍼런스 2016

2016.05.31

전통적인 광고는 시청자들의 눈길을 끌기 위해 본능과 감정을 이용했다. 마케팅 부서는 의사결정을 내리는 주요 방법으로 데이터를 활용하는 기술 진보를 어떻게 받아들이고 있나? 최근 열린 가트너 디지털 마케팅 컨퍼런스 2016에서 이본 제노베제가 기조연설에서 말했듯이 ‘감’으로 하는 시대는 끝났다. 이 행사의 한 세션발표에서 가트너의 리서치 디렉터인 이완 매킨타이어는 데이터가 주도하는 문화 조성에 대해 설명하며 “어제의 직감은 이제 사실과 통찰력을 바탕으로 의사결정을 내리는 데이터 주도형 마케팅 문화로 대체될 수 있다”고 말했다. 데이터 중심의 문화로 가는 첫번째 단계는 이를 방해하는 요인이 무엇인지를 찾아내는 것이다. 무엇이 데이터 중심의 문화를 가로막나 먼저 데이터 중심의 마케팅 능력이 어느 정도 수준인지를 이해하는 것에서 출발한다. 마케팅팀은 데이터 중심이라는 것이 무엇을 의미하는지 기본적인 이해가 있나? 팀원들은 무엇을 성공이라고 이해하고 있나? 데이터 중심에 관한 낮은 수준의 이해는 조직의 성숙도를 높은 수준으로 끌어 올리는 데 걸림돌이 된다. 데이터가 필요한 사람에게 정확히 그 데이터를 전달하는 것도 중요하다. 시장점유율과 수익률을 파악하고자 하는 CEO부터 ROI를 파악하고자 하는 운영 관리자까지 데이터를 활용하는 목적을 연결한 선으로 지도를 만들어야 한다. --------------------------------------------------------------- 빅 데이터와 마케팅 인기기사 ->고객 접촉부터 타깃 마케팅까지··· 유통기업을 바꾸는 '빅 데이터와 모바일' -> 기고 | 빅 데이터 분석, 마케팅 부서에의 큰 혜택 ->"빅 데이터 주도하는 부서는 '마케팅'" IDC -> 'CMO가 싫어하는' 빅 데이터...

2016.05.31

데이터 기반 조직으로 변화하기 '7가지 원칙'

데이터 기반 조직으로 재탄생하기란 말처럼 간단한 일이 아니다. 신속하게 내부 데이터, 급증하는 새로운 내부 및 외부 출처의 빅 데이터 스트림을 수집, 통합, 분석할 수 있는 능력이 있어야 하는 것은 물론이며, 이를 행동에 활용할 수 있는 정보로 변환시킬 수 있어야 한다. 이 밖에도 다양한 도전 과제들이 있다. 캡제미니(Capgemini)의 NA 인사이트 & 데이터 담당 부사장인 제프 헌터는 "1,000명의 C급 임원과 고위급 책임자들을 설문 조사, CIO들이 조직을 데이터 기반 조직으로 재탄생시킬 때 적용해야 할 7가지 원칙을 밝혀냈다"고 자신했다. 여기 그 7가지 원칙을 공유한다. --------------------------------------------------------------- 데이터 기반 의사결정 인기기사 -> 데이터 주도형 기업들이 성공한다··· '그들의 공통점은?' -> 칼럼 | ‘높으신 분이 오판했다?’··· 데이터 분석과 불편한 진실 -> 기고 | 진단 데이터 기반으로 클라우드 SLA 수립하기 -> '선거와 빅데이터' 美 민주당·공화당 간 IT전쟁 이야기 -> 기고 | 빅데이터 분석 전략을 위한 3단계 접근 방법 -> 데이터가 '자산'되는 시대... CFO에게 닥친 과제 -> 데이터 기반 의사결정의 시대... '직관력' 가치는? --------------------------------------------------------------- ciokr@idg.co.kr 

경영 빅데이터 데이터 주도 데이터 기반

2015.04.02

데이터 기반 조직으로 재탄생하기란 말처럼 간단한 일이 아니다. 신속하게 내부 데이터, 급증하는 새로운 내부 및 외부 출처의 빅 데이터 스트림을 수집, 통합, 분석할 수 있는 능력이 있어야 하는 것은 물론이며, 이를 행동에 활용할 수 있는 정보로 변환시킬 수 있어야 한다. 이 밖에도 다양한 도전 과제들이 있다. 캡제미니(Capgemini)의 NA 인사이트 & 데이터 담당 부사장인 제프 헌터는 "1,000명의 C급 임원과 고위급 책임자들을 설문 조사, CIO들이 조직을 데이터 기반 조직으로 재탄생시킬 때 적용해야 할 7가지 원칙을 밝혀냈다"고 자신했다. 여기 그 7가지 원칙을 공유한다. --------------------------------------------------------------- 데이터 기반 의사결정 인기기사 -> 데이터 주도형 기업들이 성공한다··· '그들의 공통점은?' -> 칼럼 | ‘높으신 분이 오판했다?’··· 데이터 분석과 불편한 진실 -> 기고 | 진단 데이터 기반으로 클라우드 SLA 수립하기 -> '선거와 빅데이터' 美 민주당·공화당 간 IT전쟁 이야기 -> 기고 | 빅데이터 분석 전략을 위한 3단계 접근 방법 -> 데이터가 '자산'되는 시대... CFO에게 닥친 과제 -> 데이터 기반 의사결정의 시대... '직관력' 가치는? --------------------------------------------------------------- ciokr@idg.co.kr 

2015.04.02

BI 프로젝트가 실패하는 이유와 성공 방법

단순히 BI 솔루션을 구입한다고 해서 모든 게 잘 될 것이라고 믿는 건 어리석다. 우선 전략을 찬찬히 살펴야 하는데, 실패 이유와 성공 방법을 알아보자. BI(Business Intelligence) 프로젝트는 근원적인 전략 부재의 문제로부터 자유롭지 못한 경우가 많다. 하지만 많은 기업이 BI를 운영체제나 가상화 기술과 같은 툴 선택의 관점으로 본다. 어쨌든 소프트웨어 패키지니까 그렇지 않을까 싶다. 실제 BI 프로젝트는 실제 'BI'툴, 단순한 대시보드 툴, 데이터 쿼리를 위한 검색 툴, 타블로(Tableau)와 같은 '퀵 히트(quick hits)' 툴 등 몇 가지 다른 툴들을 수반할 수 있다. 하지만 툴 선택은 본질을 파악하지 않고 먼저 접하는 값비싼 장식에 불과하다. 성공적인 첫걸음은 좋은 전략에서 시작되고, 좋은 전략은 비즈니스 요구를 알아내는 것부터 시작된다. 가장 가치있는 BI 시작은 정보와 기술을 합쳐서, 얻어진 통찰이 직접적으로 조직의 전략 실행을 반영하고 의사 결정을 더욱 잘 지원할 수 있다. 균형잡힌 스코어카드(balanced scorecard)는 전략, 기술, 성과 관리 연결을 위한 인기있는 방법이다. 응용 정보 경제학(applied information economics)과 같은 다른 방법들은 기업이 더 나은 정보의 경제적 가치를 계산하는데 도움을 주기 위해 통계적 분석, 포트폴리오 이론, 결정 과학을 결합한다. 공개된 리포팅 툴을 사용하던, 자신만의 내부 리포팅 툴을 자체 개발하던지 BI 활동이 예쁘지만 쓸모없는 대시보드와 보고서만 만들어내고 마는 게 아니라 실질적인 사업 가치를 창출하는데 초점이 맞춰지도록 하는 게 핵심이다. 많은 기업이 '데이터 주도적(data driven)'이라는 의미를 제대로 알지 못한 채 데이터 주도적인 기업이 되고자 한다. 자칭 '데이터 주도적 기업'이라고 소개하는 한 기업 고객이 있었는데, 이 기업은 자사가 상대...

BI 데이터 주도 Business Intelligence data driven data lake 리포팅 툴 허브-앤-스포크

2014.10.28

단순히 BI 솔루션을 구입한다고 해서 모든 게 잘 될 것이라고 믿는 건 어리석다. 우선 전략을 찬찬히 살펴야 하는데, 실패 이유와 성공 방법을 알아보자. BI(Business Intelligence) 프로젝트는 근원적인 전략 부재의 문제로부터 자유롭지 못한 경우가 많다. 하지만 많은 기업이 BI를 운영체제나 가상화 기술과 같은 툴 선택의 관점으로 본다. 어쨌든 소프트웨어 패키지니까 그렇지 않을까 싶다. 실제 BI 프로젝트는 실제 'BI'툴, 단순한 대시보드 툴, 데이터 쿼리를 위한 검색 툴, 타블로(Tableau)와 같은 '퀵 히트(quick hits)' 툴 등 몇 가지 다른 툴들을 수반할 수 있다. 하지만 툴 선택은 본질을 파악하지 않고 먼저 접하는 값비싼 장식에 불과하다. 성공적인 첫걸음은 좋은 전략에서 시작되고, 좋은 전략은 비즈니스 요구를 알아내는 것부터 시작된다. 가장 가치있는 BI 시작은 정보와 기술을 합쳐서, 얻어진 통찰이 직접적으로 조직의 전략 실행을 반영하고 의사 결정을 더욱 잘 지원할 수 있다. 균형잡힌 스코어카드(balanced scorecard)는 전략, 기술, 성과 관리 연결을 위한 인기있는 방법이다. 응용 정보 경제학(applied information economics)과 같은 다른 방법들은 기업이 더 나은 정보의 경제적 가치를 계산하는데 도움을 주기 위해 통계적 분석, 포트폴리오 이론, 결정 과학을 결합한다. 공개된 리포팅 툴을 사용하던, 자신만의 내부 리포팅 툴을 자체 개발하던지 BI 활동이 예쁘지만 쓸모없는 대시보드와 보고서만 만들어내고 마는 게 아니라 실질적인 사업 가치를 창출하는데 초점이 맞춰지도록 하는 게 핵심이다. 많은 기업이 '데이터 주도적(data driven)'이라는 의미를 제대로 알지 못한 채 데이터 주도적인 기업이 되고자 한다. 자칭 '데이터 주도적 기업'이라고 소개하는 한 기업 고객이 있었는데, 이 기업은 자사가 상대...

2014.10.28

인포그래픽 | 71% 마케터, 2년 내에 빅 데이터 분석 구축 계획

빅 데이터와 데이터 주도 마케팅이 마케팅 분야에서 중요한 부분이 되고 있다는데 대해 대부분의 마케터들이 동의하지만, 자신들이 어느 방향으로 가야 할 지에 대해 많은 마케터들이 모르는 것으로 조사됐다. 데이터 주도 마케팅을 시작하는 10가지 방법을 확인해 보자. 마케팅 전문가들은 빅 데이터와 분석이 향후 몇 년 동안 자신들의 업무에 중요한 요소가 된다는 데 동의할 것이다. 지난해 3월부터 5월 사이에 이뤄진 테라데이타의 조사에 따르면, 71%의 마케가 데이터 주도 마케팅 활동을 다음 단계로 진행하고자 빅 데이터 분석을 향후 2년 내에 구축할 계획으로 나타났다. 물론 대부분의 마케터들은 이미 고객 서비스 데이터, 고객 만족 데이터, 디지털 상호작용 데이터, 인구 통계 데이터를 이미 활용하고 있다. 하지만 데이터 주도 마케팅의 새로운 시대는 대규모 데이터의 취합과 연결에 그러나 데이터 기반 마케팅의 새로운 시대는 많은 양의 데이터를 수집하고 연결하며 신속하게 분석하고 통찰력을 얻은 다음 각 고객에 맞춘 마케팅 상호작용을 통해 이러한 통찰력을 가져와 결합하게 된다. 테라데이타는 2016년 고객 세분화와 타게팅에 빅 데이터를 활용하는 마케팅 조직이 70% 더 잘 달성할 것으로 예상했다. 이를 달성하려면, 마케터는 고객에 대한 싱글 뷰를 만들기 위해 온라인과 오프라인 데이터 자료를 통합하면서 기업이 상호 작용 데이터(소셜 미디어에서 가져온 데이터 등)와 함께 취합했던 전통적인 데이터를 결합해야 한다. 다음은 테라데이터가 제공하는 데이터 중심의 마케팅 활동을 위한 10가지 팁과 인포그래픽이다. ciokr@idg.co.kr

CIO 마케팅 조사 테라데이타 CMO 마케터 데이터 주도

2014.01.28

빅 데이터와 데이터 주도 마케팅이 마케팅 분야에서 중요한 부분이 되고 있다는데 대해 대부분의 마케터들이 동의하지만, 자신들이 어느 방향으로 가야 할 지에 대해 많은 마케터들이 모르는 것으로 조사됐다. 데이터 주도 마케팅을 시작하는 10가지 방법을 확인해 보자. 마케팅 전문가들은 빅 데이터와 분석이 향후 몇 년 동안 자신들의 업무에 중요한 요소가 된다는 데 동의할 것이다. 지난해 3월부터 5월 사이에 이뤄진 테라데이타의 조사에 따르면, 71%의 마케가 데이터 주도 마케팅 활동을 다음 단계로 진행하고자 빅 데이터 분석을 향후 2년 내에 구축할 계획으로 나타났다. 물론 대부분의 마케터들은 이미 고객 서비스 데이터, 고객 만족 데이터, 디지털 상호작용 데이터, 인구 통계 데이터를 이미 활용하고 있다. 하지만 데이터 주도 마케팅의 새로운 시대는 대규모 데이터의 취합과 연결에 그러나 데이터 기반 마케팅의 새로운 시대는 많은 양의 데이터를 수집하고 연결하며 신속하게 분석하고 통찰력을 얻은 다음 각 고객에 맞춘 마케팅 상호작용을 통해 이러한 통찰력을 가져와 결합하게 된다. 테라데이타는 2016년 고객 세분화와 타게팅에 빅 데이터를 활용하는 마케팅 조직이 70% 더 잘 달성할 것으로 예상했다. 이를 달성하려면, 마케터는 고객에 대한 싱글 뷰를 만들기 위해 온라인과 오프라인 데이터 자료를 통합하면서 기업이 상호 작용 데이터(소셜 미디어에서 가져온 데이터 등)와 함께 취합했던 전통적인 데이터를 결합해야 한다. 다음은 테라데이터가 제공하는 데이터 중심의 마케팅 활동을 위한 10가지 팁과 인포그래픽이다. ciokr@idg.co.kr

2014.01.28

빅 데이터에서 금맥 찾은 마케터, '하지만 난관도 많다'

데이터 주도적인 마케팅 전략을 전개해야 한다는 압박을 느끼는 마케터들은 빅 데이터 분석이 앞으로 마케팅부서의 중요한 부분이 될 것이라는 주장에 동의하고 있다. 그러나 데이터 분석 기술 인력의 부족과 오래된 비즈니스 프로세스 때문에 마케터들의 노력이 빛을 발하지 못하고 있다. 테라데이타(Teradata)가 올 3월과 5월 전세계 2,200 명의 마케터들을 대상으로 진행한 데이터 주도 마케팅 조사 2013(Data Driven Marketing Survey 2013)이 얼마 전 공개됐다. 테라데이타가 정의하는 데이터 주도 마케팅이란 대량의 데이터를 수집하고 연결해 이를 분석함으로써 새로운 관점을 얻고 개별 고객들의 특성에서 마케팅 가치를 추출하는 마케팅 인터랙션(marketing interaction) 과정을 통해 이 데이터를 시장에 적용하는 일련의 과정을 의미한다. 테라데이타의 애플리케이션 담당 부사장 베스 무어는 “데이터 주도 마케팅이 새로운 개념은 아니다. 이는 아마 초기 마케팅 시장에서도 존재해오던 개념이라 말할 수도 있을 것이다. 하지만 소비자 채널, 그리고 소비자들의 기대는 계속해서 변화하고 있다. 이것이 마케터들이 데이터에 더 많은 노력을 쏟아야 하는 이유다”라고 말했다. 무어의 말은 마케터들의 데이터 활용에 부족함이 있다는 뜻이 아니다. 무어는 그간 마케팅 활동에 쓰였던 데이터란 대부분 수치, 혹은 손쉽게 접근 가능한 형태의 데이터였다고 말했다. “예를 들자면, 조사에 참여한 마케터 가운데 75% 이상이 이미 고객 서비스 데이터, 고객 만족도 데이터, 디지털 상호 작용 데이터, 인구 데이터 등을 마케팅에 활용하고 있었다. 여기에서 한 발 더 나아가 고객 참여 데이터, 거래 데이터, 전자상거래 데이터 등으로 까지 활용 영역을 높이고 있는 마케터의 비율도 50%를 넘는다”라고 그는 설명했다. 데이터 주도 마케팅, 비정형 데이터가 핵심 하지만 진정한 데이터 주도...

마케팅 고객 CMO 빅 데이터 비정형 마케터 분석 데이터 주도

2013.08.13

데이터 주도적인 마케팅 전략을 전개해야 한다는 압박을 느끼는 마케터들은 빅 데이터 분석이 앞으로 마케팅부서의 중요한 부분이 될 것이라는 주장에 동의하고 있다. 그러나 데이터 분석 기술 인력의 부족과 오래된 비즈니스 프로세스 때문에 마케터들의 노력이 빛을 발하지 못하고 있다. 테라데이타(Teradata)가 올 3월과 5월 전세계 2,200 명의 마케터들을 대상으로 진행한 데이터 주도 마케팅 조사 2013(Data Driven Marketing Survey 2013)이 얼마 전 공개됐다. 테라데이타가 정의하는 데이터 주도 마케팅이란 대량의 데이터를 수집하고 연결해 이를 분석함으로써 새로운 관점을 얻고 개별 고객들의 특성에서 마케팅 가치를 추출하는 마케팅 인터랙션(marketing interaction) 과정을 통해 이 데이터를 시장에 적용하는 일련의 과정을 의미한다. 테라데이타의 애플리케이션 담당 부사장 베스 무어는 “데이터 주도 마케팅이 새로운 개념은 아니다. 이는 아마 초기 마케팅 시장에서도 존재해오던 개념이라 말할 수도 있을 것이다. 하지만 소비자 채널, 그리고 소비자들의 기대는 계속해서 변화하고 있다. 이것이 마케터들이 데이터에 더 많은 노력을 쏟아야 하는 이유다”라고 말했다. 무어의 말은 마케터들의 데이터 활용에 부족함이 있다는 뜻이 아니다. 무어는 그간 마케팅 활동에 쓰였던 데이터란 대부분 수치, 혹은 손쉽게 접근 가능한 형태의 데이터였다고 말했다. “예를 들자면, 조사에 참여한 마케터 가운데 75% 이상이 이미 고객 서비스 데이터, 고객 만족도 데이터, 디지털 상호 작용 데이터, 인구 데이터 등을 마케팅에 활용하고 있었다. 여기에서 한 발 더 나아가 고객 참여 데이터, 거래 데이터, 전자상거래 데이터 등으로 까지 활용 영역을 높이고 있는 마케터의 비율도 50%를 넘는다”라고 그는 설명했다. 데이터 주도 마케팅, 비정형 데이터가 핵심 하지만 진정한 데이터 주도...

2013.08.13

회사명:한국IDG 제호: ITWorld 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 편집인 : 박재곤 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2022 International Data Group. All rights reserved.

10.4.0.13