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EMC 기고 | 빅 데이터 HR 전략, 성공을 위한 3단계

2012.06.18 Howard Elias  |  CIO
성공적인 빅 데이터 전략을 세우기란 쉽지 않다. 인력을 확보하고 트렌드에 앞서가며, 기술에 투자하는 것 이상의 것이기 때문이다. EMC의 하워드 엘리아스가 빅 데이터 전략에 필요한 인력을 어떻게 확보할 수 있는지, 그리고 성공에 필요한 조건은 무엇인지 제시한다.

‘빅 데이터는 놀라운 존재다.’ 이 말을 믿기 어렵다면, 대신 (빅 데이터를 주제로 다룬) 영화 머니볼(Money Ball)에 6개의 오스카 트로피를 안겨준 예술 과학 아카데미에 한번 물어보자. 헐리우드에서까지 다뤄질 정도라면, 빅 데이터가 우리 생활에 어떤 존재로 들어와 있는지 알 수 있지 않은가? 빅 데이터가 지닌 잠재력은 무엇이며, 이것이 우리의 삶에는 어떤 변화를 가져올까?

통계적 데이터의 창조적인 활용은 만년 하위권에 머물던 한 야구팀을 기적적으로 부활시켰다. 그리고 시장의 기업들에게도, 빅 데이터는 도약의 발판이 되어줄 것이다.

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그렇다면, 빅 데이터란 무엇인가? 가트너는 빅 데이터를 세 개의 ‘V’로 정의했다. 데이터의 양(Volume)과 제작, 활용의 속도(Velocity), 그리고 데이터베이스 안에서 명확히 정의 내리기 어려운, 이를테면 소셜 활동이나 비디오, 오디오 등과 같은 비정형 데이터 유형 및 소스의 다양성(Variety)이 바로 그것이다. 그리고 나는 빅 데이터를 전통적인 IT 인프라스트럭처에 변화를 가져오는 매우 크고 광범위한 데이터셋(dataset)이라 표현한다.

하지만 정착 이것의 잠재적인 힘을 활용하고 빅 데이터 애널리틱스(Big Data analytics)를 통해 새로운 비즈니스 기회를 찾아내지 못한다면, 이런 저런 정의들이 무슨 소용이 있겠는가.

아직은 신생 테크놀로지라 평가할 수 있는 빅 데이터지만, 산업들에 적용되고 있는 다양한 형태를 살펴보면 여러 흥미로운 점들이 목격된다. 예를 들어 일부 소매 업체들은 RFID 센서 데이터나 소셜 미디어 데이터, GPS 등을 결합해 개인 사용자의 프로필이나 위치 정보, 상품 선호도 등을 파악하고 그들의 모바일 기기에 위치 기반 상품 프로모션을 제공하고 있다. 어쩌면 빅 데이터의 작용 원리는 숲 전체를 조망해 그 중 최고의 나무들을 골라 베어내는 과정에 비유할 수 있을 것이다.

업계에서는 예측적 퍼포먼스 모델(predictive performance model)을 확립해 품질 문제가 고객 만족도에 부정적 영향을 미치기 전에 이를 처리하는데 빅 데이터를 활용해 왔으며, 현재는 공급, 제조, 물류, 품질 관리, 고객 서비스 등의 영역에서 프로세스 및 비용과 관련하여 발생하는 막대한 양의 데이터들을 보다 잘 이해하는데 이를 이용하고 있다. 하지만 이러한 역할들은 빅 데이터가 향후 비즈니스에 변화를 가져올 잠재력을 생각해 본다면 극히 일부에 불과할 것이다.

빅 데이터의 잠재력은 우리를 전통적인 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence)의 ‘이면'으로 이끌어 줄 것이다. 이는 유입되는 데이터를 거의 실시간으로 패턴화함으로써 예측적 비즈니스 프로세스에 비약적인 발전을 가져올 것이며, 나아가서는 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창조해 줄 것이다. 나는 이를 ‘가능성의 미학'(Art of the Possible )이라 부른다.

이러한 ‘가능성의 미학’은, 가장 혁신적인 빅 데이터 방법론의 핵심이라 할 수 있는 ‘미학과 과학'의 독특한 조화를 이해하는 관리자를 필요로 한다. 이 관리자란, 비즈니스의 개념과 운용 원리 이해하는 동시에 데이터 속의 패턴을 파악하고 처리하는데 필요한 애널리틱스 툴과 가상화 툴에 익숙한 인물을 의미한다.

그리고 우리는 이들을 데이터 과학자(Data Scientist)라 부른다. 그들은 지금까지 무관하다고 여겨져 온 요소들 사이를 정량화된 방식으로 연결해 인과관계를 밝혀낸다. 그들은 다른 이들이 놓치는 부분들을 볼 수 있으며, 이와 같은 새로운 시각이 어떻게 비즈니스 운용과 기업적 모델에 변화를 가져다 줄지 이해한다.

하지만 이들 데이터 과학자에 대한 시장의 수요는 증가하는 반면, 그 요구를 충족 시킬 재능을 지닌 관리자 수는 아직 너무나도 부족한 것이 사실이다. 최근 맥킨지가 발표한 빅 데이터 관련 보고서에 따르면, 데이터 과학자에 대한 수요와 공급 간의 격차는 향후 5년 내 150만에 이를 것으로 예상된다.

빅 데이터 전략을 구상 중인가? 그리고 그에 적합한 인재를 찾고 있는가? 그렇다면 당신의 상황은 태평양 한 가운데에서 낚싯대를 드리우고 대어를 기다리는 강태공과 별반 다르지 않을 것이다. 이미 당신의 주변에는 수 많은 배들이 떠있고, 또 그보다 더 많은 배들이 몇 안되는 고기를 잡으러 지금도 몰려오고 있다.

가트너 보고서에 따르면 이미 시장 기업의 3분의 1(33%) 가량이 빅 데이터 프로젝트를 실행 중이거나 적극적으로 실행을 검토 중인 것으로 나타났다. 또한 ‘기존 인력 만으로 빅 데이터 전략 실행이 가능하다'고 생각하는 기업은 전체의 3분의 1 미만(31%)이였다.

전쟁은 이미 시작됐다. 다시 말해 빅 데이터는 시장을 선도하는 트렌드로 자리 잡아가고 있으며, 투자가 가속화됨에 따라 관련 인력에 대한 수요 역시 급격히 증가하게 될 것이다.

이제는 대학들 역시 데이터 과학 교육을 시행하기 시작했다. 하지만 그 진척 상황은 20세기 컴퓨터 과학이라는 개념이 처음 소개되었을 때와 별반 다르지 않은 실정이다. 그렇다면, 당신은 어떻게 자원의 한계를 극복하고 가능성의 미학을 성공으로 이끌 수 있을까? 여기 필요한 인재를 확보하기를 원하는 기업들을 위한 세 단계의 조언을 소개한다.

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