데이터 분석으로부터 시작되는 혁신

노자는 인생을 살아가는 데 최상의 방법은 “물처럼 사는 것”이라고 하였습니다. 대단한 힘을 가지고 있으나 부드럽게 흐르는 물로부터 진리를 배우라는 말일 것입니다. 물은 담는 그릇에 따라 그 모양을 바꾸는 순응하는 모습을 가지고 있으나 본질은 변하지 않습니다. 그리고 낮은 곳으로 흐르면서 넓은 바다까지 이르는 동안 생명을 키우기도 하지만 생명을 파괴하는 무서운 힘을 가지고 있기도 합니다.

 

데이터를 물과 비교해서 보는 것은 우리에게 데이터를 보는 색다른 시선을 주지 않을까 해서 물에 대한 노자의 말을 꺼내 보았습니다. 시인이자 비평가이기도 한 사무엘 콜리지(S.T. Coleridge)는 “데이터는 최고의 질서를 가진 최고의 언어”라고 했습니다. 현대인들은 살아가는 모든 곳에서 데이터를 만들기도 하고 데이터를 사용하기도 하는 데이터의 시대에 살고 있습니다. 우리는 변화와 혁신이라는 말을 좋아합니다. 실제로 변화와 혁신이 필요한 순간과 맞닥뜨렸을 때 어떻게 행동하는가 하는 것은 다른 문제이지만 말입니다. ‘빅데이터’가 시장의 키워드가 된지 수년이 지났습니다. 많은 기업들이 변화와 혁신을 위한 키워드로 ‘빅데이터’를 꺼내 들었고 빅데이터에 많은 투자를 하고 있습니다. 하지만 이러한 투자들이 아직은 대부분 도구(인프라, 솔루션 등)들을 도입하는데 머물러 있습니다. 데이터가 말해 주는 핵심에 도달하기 위한 분석(Analytics)에 가깝게 다가가고 있는 기업들은 많지 않은 게 현실입니다.

기업들이 데이터 분석에 투자하지 않는 이유는 무엇일까요? 다른 곳에서는 배울 수 없고 데이터 분석을 통해서만 얻을 수 있는 것은 도대체 무엇일까요? 제가 이런 질문에 답을 할 수는 없을 것입니다. 잘 모르기도 하지만 조금 안다고 하더라도 그걸 기업 전체의 이야기인 것처럼 말할 수는 없을 것입니다. 다만 기업들이 ‘분석’을 혁신의 중심에 두고 자원을 투입할 때 얻을 수 있는 중요한 이점이라면 다음과 같은 것들이 아닐까 하고 생각해 보았습니다.

– 데이터 분석은 사람들에게 무슨 일이 일어나는지를 알려 주고 그 행동의 동기도 알려 준다. 그리고 행동을 이해하는 방법을 돕기도 한다.
– 새로운 고객층을 파악하고 변화된 고객들과 소통하기 위해서 기업 내부의 전환을 일으킬 수 있다. 우리나라나 일본처럼 동아시아 지역 특유의 시장 표준이 강하고 ‘행동감염’이 강한 곳에서는 이러한 분석은 매우 중요하다.
– 혁신의 기회를 파악하고 그것을 어떻게 활용할지에 대한 이해를 돕는다.
– 원초적인 직관적 자료 및 창의적인 통찰과 더불어 상품과 서비스에 대한 우선적 이해를 제공한다.
– 직관적 아이디어 위에 진정한 스토리를 입혀 기업을 새로운 시장으로 이끌어 갈 수 있다.

데이터를 분석에 어떻게 활용할지 고민하기 위해서는 데이터의 속성을 이해할 필요가 있습니다. 데이터는 물과 비슷한 속성을 가졌다고 할 수 있습니다. 데이터는 어떻게 활용하느냐에 따라 그 모양을 바꾸는 유연한 모습을 가지고 있으며 사용하는 사람에 따라 아주 다른 이야기를 들려 주지만 그 본질은 변하지 않습니다. 그리고 밑으로부터 수집되어 많은 사람들에게 이르는 동안 새로운 것을 주기도 하지만 빼앗아 가기도 하는 무서운 힘을 가지고 있습니다.

데이터 활용의 핵심은 분석을 통해 데이터가 주는 의미를 알아내는 것입니다. 많은 핵심 기업들은 내/외부에 존재하는 데이터를 이용하는 것이 기업의 성장에 매우 중요하다는 것을 인지하고 있으며, 데이터를 이용하는 것이 기업을 차별화할 수 있는 새로운 기회가 될 것이라고 보고 있습니다. 데이터를 분석에 활용하는 방법은 매우 다양합니다. 시장 동향을 읽거나 캠페인을 위한 목표 고객 설정, 제품의 수요에 대한 예측 등의 영역뿐만 아니라 제조 현장에서는 품질 관리, 공급망 관리 및 설비나 장비에 대한 예방 정비 등 생산 공정의 모든 단계에서 가치를 극대화하기 위해 데이터 분석을 활용하고 있습니다. 중요한 점은 산업의 특성이나 비즈니스 모델의 형태에 따라 필요한 정보와 필요성에 대한 우선순위가 달라진다는 것이며, 그에 따라 분석을 활용하는 방법도 매우 다양하다는 것입니다. 예를 들어, 서비스 산업의 경우 개별적인 고객 정보가 중요하고 고객의 인구통계 데이터, 거래 데이터 및 지역 정보, 고객 행동 데이터 등이 중요하고 이를 분석에 활용하는 예가 많습니다. 제조 산업의 경우에는 생산 단계의 모든 과정에서 자원을 최적화하면서 고품질의 제품을 생산하기 위해 공정의 모든 단계에서 생성되는 데이터를 분석에 활용합니다.

데이터 분석이 미래의 패러다임 변화를 주도할 것으로 많은 사람들이 전망하고 있습니다. 빅데이터 분석, IoT, 클라우드 같은 기술들이 주도하는 ICT 기술과 산업 기술의 융합은 4차 산업 혁명을 이끌어 낼 것이라고 예측되기도 합니다. 데이터 분석은 산업 프로세스에 혁신을 가져와서 낭비 요소들을 제거하고 보다 효과적이고 빠르게 산업의 생태계에 변화를 주는 지대한 공헌자가 될 것입니다.

 

출처 : 한국데이터진흥원

제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net

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