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빅 데이터 덕분에 BI가 활기를 찾아가고 있다. 일상적인 업무 의사결정권자들이 빅 데이터에서 예측의 힘을 얻으면서 BI가 새롭게 주목받고 있기 때문이다.
예측분석(Predictive Analytics)은 현장의 경영자들이나 기업 의사 결정권자들과는 거리가 먼 상아탑의 통계학자들과 데이터 과학자들의 전유물에 지나지 않았다. 그러나 빅 데이터가 변화를 가져오고 있다.
더 많은 데이터가 온라인화되고 기존의 BI, CRM, ERP, 기타 중요 비즈니스 시스템으로 통합되면서 그동안 수익성이 높지만 찾기 불가능해 보였던 고객 중심의 시각을 갖게 됐다. 물론 대부분의 고객 서비스 담당자와 현장 영업 직원들은 아직 이런 변화를 느끼지 못하고 있다. 그러나 IBM과 마이크로스트레티지 같은 회사들이 이의 구현을 눈 앞에 두고 있다.
빅 데이터, 분석을 사무실 밖으로 가지고 나오다
고객 서비스 담당자가 자신의 컴퓨터 앞에 앉아 문제의 고객을 계속 유지할지, 아니면 포기할지 독자적으로 결정을 내릴 수 있는 세상이 온다고 상상해 보자. 또 현장 판매 직원이 이동 중에 페이스북과 트위터에 올라온 재즈 페스티벌에 참석하는 사람들의 글을 보고 어떤 와인이 잘 팔릴지 판단해 소매업체 고객의 재고를 그 즉시 맞춰줄 수 있다고 생각해 보자.
빅 데이터는 집단 분석과 회귀 분석에 주로 쓰이던 툴을 현장 관리자들이 사용할 수 있도록 바꿔놓고 있다. 그리고 이들은 이런 비트랜잭션(Non-transactional) 데이터를 사용해 언제 어떤 재고를 채워 넣을 지와 같은 전략적이고 장기적인 의사결정을 내릴 수 있다.
그러나 가트너의 BI 애널리스트 리타 살람은 빅 데이터가 기존의 BI 툴을 대신하지는 않을 것이라고 지적했다. 살람은 BI가 기업에 더욱 가치 있으면서도 유용한 툴이 될 것이라고 전망했다. 그는 "우리는 항상 과거를 조사해야 한다. 게다가 빅 데이터가 있다면 더 그래야 한다. BI는 사라지지는 않는다. 빅 데이터로 강화될 뿐이다"라고 말했다.
그렇다면, 초기에 발견한 사실이 과거를 입증하는지 어떻게 알 수 있을까? 예를 들어 미국 중서부 지역에서는 빨간 지갑이 파란 지갑보다 정말로 더 잘 팔릴까? 초기에 데이터를 조사해보니 지난 분기에 유례없이 빨간 지갑이 잘 팔렸다. 그래서 빨간 지갑이 더 잘 팔릴 것이라고 판단했다고 치자.
그러나 여기에는 아무런 상관관계가 없다. 지난 분기의 매출 호조가 원인이 될 수도 없다. BI 툴로 수집한 과거 트랜잭션 데이터를 이용해 더 자세히 조사를 하면 사실 빨간 지갑이 더 많이 팔린 이유는 소매업체가 빨간 지갑을 눈에 잘 띄는 곳에 놓도록 캠페인을 해서라는 사실을 발견할 수 있다.