빅데이터 분석과 전략 인사이트

<< 빅데이터 열풍과 회의론 >>

   CRM을 비롯한 IT솔루션은 일종의 공포 마케팅이 잘 통하는 영역이다. 처음엔 여기저기서 도입만 하면 마치 모든 문제를 한번에 해소할 것처럼 강조하다가 나중에는 분위기에 합류하지 못하면 위험에 처할지도 모른다는 공포 분위기가 조정된다. 그래서 거액을 투자해 하드웨어 박스와 솔루션을 도입한다. 하지만 이걸 어떻게 활용하고 어떻게 가치를 뽑아내야 할지 첫 번째 물음부터 다시 해야하는 사태가 벌어진다. 빅데이터 열풍 또한 이와 유사한 패턴과 흐름을 발복하고 있다.

   현재 소개되는 많은 빅데이터 성공 사례가 실은 기존의 분석 프로젝트를 포장해놓은게 태반이다. 국내 빅데이터 업체들이 성과 내기에 급급해 기존 분석을 빅데이터 분석으로 포장하는 데 열을 올린다고 지적한다.

 

<<왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못했나? >>

  구글이나 링크드인, 페이스북 같은 성공적인 인터넷 기업들은 대부분 데이터 분석과 함께 시작되고 분석이 내부 의사결정에 결정적 정보를 제공한다. 반면 싸이월드는 직관에 근거해 의사결정을 내리는 회사에 머물고 있었다. 즉 데이터 분석에 기초해 전략을 얻고 , 효과적인 의사결정을 내리고, 구체적인 성과를 만들어내는 체계가 없었기 때문이다.

 

<<빅데이터 분석, 'BIG'이 핵심이 아니다 >>

  '빅'한 데이터를 보유하고 있으며 ㄴ거기서 뭔가 쓸 만한 걸 찾아내고 가치를 창출할수 있을 것이라고 생각한다. 하지만 더 많은 데이터가 더 많은 가치로 바로 연결된다고 볼 수 없다. 데이터의 양이 아니라 유형의 다양성과 관련이 있다. 빅데이터가 가져다주는 기회는 데이터의 크기에 있다기보다 음성, 텍스트, 이미지, 비디오 같은 새롭고 다양한 정보 원천의 활용에 있다. 

 

<<전략적 통찰이 없는 분석의 함정>> 

  한국의 경영 문화는 여전히 분석을 국소적인 문제 해결 용도로 사용하는 단계에 머물고 있다. 빅데이터는 고사하고 내부의 '스몰' 데이터도 제대로 활용하지 않는 경우가 더 많지 않을까 한다. 자칫 분석이 경쟁의 본질을 제대로 바라보지 못할 때 아무짝에도 쓸모없는 분석 결과들만 잔뜩 쏟아내게 되고 마는 것이다.

 

**분석 지향성의 중요도 조사 **

성과가 낮은 기업			성과가 높은 기업
23%	상당한 의사결정 지원 / 분석 역량을 갖춤		65%
8%	폭넓은 가치 분석적 통찰력을 갖춤		36%
33%	산업평균 이상의 분석 역량을 갖춤		77%
23%	전체조직에서 분석을 활용		40%

 

  이 조사는 34개국 18개 산업에 이르는 371개 기업에 재직중인 경영진을 대상으로 이뤄졌다. 한 가지 특징적인 부분은 성과가 우수한 기업들도 가치 분석적 통찰력을 갖췄다고 대답한 비율이 매우 낮다는 사실이다. 물론 성과가 높은 기업이 성과가 낮은 기업보다 분석에 대한 태도와 분석의 응용 부분은 차이가 발생하지만 산업평균 이상의 분석역량을 갖췄다고 응답한 비율이 77%에 달한 것에 비해, 가치 분석적 통찰력을 갖췄다고 응답한 비율은 그 절반에도 못 미치는 36% 에 불과했다. 그만큼 기업의 핵심 가치와 관련해 전력적 통찰력을 가져다 주는 데이터분석을 내재화하는 것이 쉬운 일이 아닌 것이다.

 

<< 일차적인 분석 vs 전략 도출 위한 가치 기반 분석 >>

우선적으로 일차원적인 분석을 통해서도 해당 부서나 업무 영역에서도 상당한 효과를 얻을 수 있다. 이런 일차원적인 분석 경험이 증가하고 분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 변화시켜야 한다.

전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석을 위해서는 우선 사업과 이에 영향을 미치는 트렌드에 대한 큰 그림을 그려야 한다. 인구 통계학적 변화, 경제사회 트렌드, 고객니즈의 변화 등을 고려하고, 또한 다른 대변화가 어디서 나타날지도 예측해야한다. 이처럼 큰 그림에서 폭넓게 사업을 바라보지 못한다면 비즈니스 성과와 경쟁력의 핵심인 전략적 이슈를 다룰 수 없다. 

산업	분석 애플리케이션
금융서비스	신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석
소매업	재고 보충 , 수요 예측
제조업	맞춤형 상품 개발, 신상품 개발
에너지	트레이딩, 공급, 수요 예측
온라인	웹 매트릭스, 사이드 설계, 고객 추천