빅데이터 경영을 바꾸다

일단 이 책을 한 문장으로 정리해보자. “쓰레기 정보들을 보석 같은 정보로 만드는 방법을 배우고 나면, 경영이 살아난다.” 그럴듯해 보이는 문장이다. 이 책의 전체 주제이자 ‘빅데이터’라는 단어가 주는 의미다. 역사에 전환기를 만들어준 정보의 혁명은 모두 세 번으로 정리할 수 있다. 처음은 문자의 발견으로 인한 정보의 축적이 가능해진 시기이고, 두 번째는 15세기 인쇄기의 발견이다. 15세기 구텐베르크가 인쇄기를 발명한 이후 정보는 기하급수적으로 늘어났다. 전에는 평생에 접할 수 있는 책은 불과 수 백 권에 불과했다. 양피지로 만든 고가에다가 수작업으로 필사하기 때문에 양도 거의 없었기 때문이다. 그러나 인쇄기를 동일한 내용의 책을 무한정 찍어낼 수 있도록 만들었다. 또 한 번의 정보혁명은 컴퓨터와 인터넷의 발견과 확산이다. 종이에 잉크로 인쇄하는 것은 어느 정도 한계가 있다. 그러나 컴퓨터로 디지털화된 정보는 순식간에 무한대로 확장이 가능하다. 수천페이지의 책도 단 한 번의 클릭으로 복사가 가능할 정도다. 문제는 이러한 정보의 혁명이 가져다준 영향이 무엇인가이다. 정보가 귀할 때 사람들은 정보에 대한 신성함을 부여했고, 가치 있는 정보만을 전달하려 했다. 그러나 정보의 혁명을 통해 수많은 정보들이 홍수처럼 밀려들었다. 별다른 가치도 없고, 오히려 정신에 해악을 끼치는 정보들이 난무한 사회가 되고 말았다. 이젠 정보를 추려내야하고 해로운 정보를 제거해야햐는 수고까지 더해지고 있다. 현대의 도시인들은 정보의 홍수 속에 살아가면서 필요한 정보를 얻기 힘들어 한다. 이러다보니 정보를 무차별적으로 버리거나, 편협한 시각으로 정보를 처리하는 일들이 다반사가 되었다. 정보가 너무 흔하니까 당연히 일어난 결과이다. 이 책은 그러한 정보의 홍수 속에서 진정한 정보를 변별하는 법과 활용하는 법을 알려 준다. 그 답은 바로 ‘빅데이터’이다.

빅데이터는 말 그대로 ‘많은 정보’를 뜻한다. 그러나 그것에만 머물지 않는다. 빅데이터는 필요하고 활용 가능한 정보를 뜻하기도 한다. 미국에서는 크리스마스 연휴가 끝나고 나면 홍역을 치른다고 한다. 울혈심부전증으로 입원하는 노인들이 급증을 하는데, 이유는 연휴동안 지나치게 짠 음식을 먹기 때문이다. 우리는 이것을 사실에 근거한 정보라고 말한다. 또한 문제이기도 하다. 이것을 어떻게 해결할 것인가를 보여주는 것이 ‘빅데이터’이다. 마이크로소프트사의 연구원들은 임상경험과 컴퓨터과학지식을 결합하여 환자들을 연구했다. 병원에 입원할 확률을 계산해 냈고, 이것을 토대로 환자들에게 문자메시지나 교육을 통해 입원률을 낮추게 하는 것이다. 이렇게 빅데이터는 수많은 정보를 결합하고 재편성하여 문제에서 대안을 도출해 낼 수 있게 만든다. 즉 정보 가공 기술인 셈이다. “과거에는 들판에 널린 식물 중에서 찧기 쉬운 몇몇 곡식만 골라 먹었다면, 이제는 가공기술이 발달해 그간 못 먹고 버려왔던 열매와 식물, 약초까지 두루 골라 먹을 수 있게 된 것이라고 이해하면 된다.”(39쪽)

구조를 보면 크게 3부로 나누었다. 1부에서는 빅데이터가 무엇인지 어떻게 사회가 영향력을 행사할 수 있는지를 이론적으로 풀어낸다. 2부에서는 빅데이터를 어떻게 활용한 것인가를 논한다. 마지막 3부에서는 빅데이터 시대를 맞이한 지금 어떻게 준비하고 활용할 것인지를 우리나라의 입장에서 제언하는 것으로 마무리한다.

 

한국은 여러 면에서 빅데이터의 영향을 직간접으로 받고 있고, 빅데이터를 통해 많은 경영의 재미를 보고 있는 곳도 있다. 그러나 아직도 대부분의 기업들이 빅데이터를 이해하지 못하고 있으며, 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이유는 정보에 대한 가치를 발견하지 못한 탓이다. 디지털 시대가 되면서 정보는 과(過)해졌다. 정보는 필요한 것이 아니라 해로운 것이라는 인식이 지배적이다. 과다한 정보로 인해 스트레스를 받는 사람들이 늘고 있는 사회현상은 빅데이터에 대한 편견을 만드는 중요한 이유 중의 하나이다. 그러나 정보를 언제까지 해로운 쓰레기로 치부해서는 안 된다. 정보에 대한 새로운 인식과 활용이 적극적으로 필요한 시기가 되었기 때문이다. 그러기 위해서는 ‘정보’를 체계적으로 정리할 필요가 있다. 마치 점심 특선을 만드는 요리사처럼 자기만 아는 요리법으로 수많은 손님들을 맞이해서는 안 되고, 여러 요리사들에게 기술을 전수함으로 체계를 세워나가야 하는 것이다.(78쪽) 이러한 체계적인 정보관리를 통해 필요 적절한 응용이 가능해 진다.

의사결정에 빅데이터를 활용하는 4단계를 소개한다.

1단계: 무슨 일이 일어났는가?

2단계: 어떤 부분이 문제인가?

3단계: 미래에 어떤 결과를 예측할 수 있는가?

4단계: 문제에 대한 최적 해법은 무엇인가?

 저자의 해석을 그대로 인용하면 이렇다.

“이상의 네 가지 수준을 다시 정리해보면 다음과 같다. 첫 단계는 단순히 지난해 우리 회사의 영업이익이 얼마나 되는지 답하는 수준이다. 두 번째 단계는 사용자의 관점에서 지난주 어떤 영업점의 매출이 가장 높았고, 어떤 제품이 가장 잘 팔렸는가 답을 주는 단계이다. 세 번째 단계에서는 다음 달에 어떤 상품이 가장 잘 팔릴지 예측하고 어떤 고객층을 상대로 판촉을 해야 바람직한지 사람이 아닌 소프트웨어가 제안한다. 물론 최종 판단은 사람이 내리지만, 이 단계에서는 현상을 설명하는 이외의 앞으로 일어날 상황에 대한 예측이 들어감을 알 수 있다. 마지막 의사결절 프로세스 최적화 단계는 핵심 의사결정까지 컴퓨터에 의해 제안되어 더욱 신속하고 정확한 판단과 행동이 가능해지는 단계이다.”(204-205쪽)

 

문제를 파악하고, 정보를 분석하고, 대안을 도출하고, 빅데이터를 통해 마지막 예측을 함으로 프로젝트를 만들 수 있는 것이다. 이곳에서 빅데이터의 일은 분석 가능한 패턴들을 찾아내는 원석과 같은 것이 된다. 축적된 정보가 어떻게 예측 가능한 모델을 제시할 수 있을까 의문을 제기할 수 있다. 저자는 이곳에서 구글의 번역시스템을 예로 보여준다. 예를 들어보자. 대부분 수도로 번역되는 capital이 어떤 문맥에 들어가느냐에 따라 뜻이 전혀 달라진다.

Detroit, auto capital of the world 나, Seoul is the capital of Korea 라는 문장에 들어가면 최고 또는 수도라는 뜻이 된다. 그러나 The company was started with a capital of $60,000 라는 문장에 들어가면 ‘자본’이란 뜻이 된다. 그럼에 어떻게 ‘수도’와 ‘자본’이란 올바른 번역을 가능하게 할까? 바로 이곳이 빅데이터가 활용되는 곳이다. 서울이나 도시 등의 단어가 문장 속에 포함이 되면, ‘수도’로 번역을 하고, 은행이나 회사 등의 단어가 나오면 ‘자본’이란 단어로 번역을 하게 된다. 좀 더 정확하게 정밀한 번역을 하기 위해서는 수많은 예sample문장이 있어야 한다. 그렇게 되면 a capital of $60,000 문장에서 자본으로 번역을 하고 a capital of 60,000 이란 문장에서는 도시로 번역하게 될 것이다.

결국 빅데이터의 역할은 사회 현상이나 문제 속에서 연속적으로 이어지는 비슷한 패턴을 찾아내는 일이다. 한 십대의 여학생에게 어느 마트가 임신부용 물품을 추천하는 메일을 보내 부모가 항의를 했다고 한다. 그런데 몇 달 후 그 십대의 부모는 점장에게 사과전화를 했다고 한다. 어떻게 이런 일이 가능할까? 빅데이터의 활용을 통한 미래예측을 했기 때문이다. 일반 여성과 임신한 여성들은 먹는 음식과 행동 패턴이 다르게 나타난다. 마트는 십대의 구매 물품에서 임신부가 주로 취하는 행동을 발견하게 되고, 임신부들에게 맞는 상품을 추천한 메일을 발송하게 된 것이다. 빅데이터의 활용 가치는 무한하다. 불투명한 사회 속에서 불안정한 직감으로 회사를 몰아가지 말고, 체계적이고 합리적인 빅데이터를 통해 회사를 경영한다면, 기업의 미래는 한결 밝아질 것이다.

사 놓고 읽지 않다가 이번에 읽었는데, 정말 세상이 너무 해~라는 말이 나올 정도로 빨리 변하고 있다는 생각이..ㅠㅠ. 나는 뭐하고 있는지..이렇게 다른 세상이 이미 와 있다는게 너무 놀랍기도 하고 슬프기도 하고 기쁘기도 하고..웃프다라는 표현이 적절 할 것 같습니다.

이 책의 내용이 생소한 언어와 생소한 내용, 그리고 내 분야와 너무 다른 이야기가 많아서 책을 읽는 속도도 나지 않고, 이해가 안 가는 부분도 많지만, 한가지 확실한 것은 이것은 굉장한 일이고 어쩔 수 없이 내가 포함 될 수 밖에 없는 일이고 영향을 받을 수 밖에 없는 일이라는 생각이 들었습니다. 내가 외면한다고 내 생활에 영향을 주지 않을 것 같지도 않고. 그리고 우리 모두는 이미 빅데이터의 영향에 들어 있어서 모르는 것 보다는 아는게 좋다는 생각이 들었습니다.

스티브 잡스 같이 소수의 선각자가 있어서 세상을 바꿀 수도 있습니다. 그런데 대부분의 사람들은 그 사람과 같은 그런 위치의 사람이 아니기 때문에, 다른 방식으로 생각을 하는 것이 좋을 것 같습니다. 가끔 사람들은 책 몇권 읽고 나면 자기도 워렌 버핏 같이 수익율을 낼 수 있고, 하는 주식 마다 대박 나고, 하는 사업 마다 큰 성공을 할 것이라는 착각을 합니다. 어떻게 그런 광고가 나오나 모르겠는데, 신문에도 일년에 몇 %의 수익을 보장한다는 거짓말을 큰 글자로 박은 광고도 나오고 그것을 믿는 사람도 있고..세상은 요지경입니다만..

 다음 내용은 본문중에 있는 것에서 발췌된 내용이 주로...

1.우리 누구도 우리 모두 보다는 현명하지 않다.(None of us is as smart as all of us.) 책에서는 브리터니커와 위키피디아의 차이와 오류, 그리고 수정과 정확성등에 대해서 이야기를 하면서 집단 지성에 대한 이야기를 합니다.

2.집단 지성이 항상 옳은 것이냐 하는 이야기를 한다면 또 다른 이야기로 빠질 수도 있겠습니다만, 이 책에는 헨리 포드의 이야기도 적어 놓았습니다. "사람들이 원하는 것이 무엇인지 물으면 더 빨리 달리는 말이라고 했을 것이다." 헨리 포드는 더 빨리 달리는 말을 만들지 않고 자동차를 만들었습니다.

3.고객의 needs 도 중요하지만 그 이상의 것도 필요한데, 거기에도 빅데이터는 중요합니다.

4."우리는 절대로 데이터를 내다버리지 않는다." -제프 베조스

5.20012.4.4일 한국경제 : 빅데이터로 기업의 비즈니스 모델이 바뀌면 소득 1위의 직업도 바뀐다. 미국에서 앞으로 유망 직종 2위에 수학자가 선정 되었고, 1위는 소프트웨어 엔지니어군요. 미국 금융업계에서 가장 많은 연봉을 받는 사람은 전직 수학 교수인 제임스 사이먼스인데, 수학자, 통계학자, 물리학자, 천문학자, 컴퓨터 공학자가 있는 회사를 운영하면서 10년간 2478%의 수익을 만들었다.

6.빅데이터는 3가지가 있어야 한다. 규모(volume), 다양성(variety),속도(velocity)

7.IBM 이 2012년 ceo 교체를 10년만에 했는데, 이 역사상 최초의 IBM 여성 CEO 는 취임후 두달 동안 전 세계 쟁쟁한 고객사들의 CEO 100 을 만나고 2012년 2월 63개국에서 모인 협력사 직원들에게 이런 말을 했다. "그들이 말한 가장 심오한 이야기 가운데 하나는 앞으로 모든 산업에서 데이터가 승자와 패자를 가를 것이라는 점이었습니다."

8.마이클 포터는 경쟁력의 원천으로 "남들보다 저렴한 비용, 남들이 무관심한 틈새 시장, 그리고 남들이 쉽게 모방할 수 없는 차별성" 인건비가 동일한 경우 자동화와 정보기술이 중요하다.

9.어떤 일에 몰입하다가 우연히 이루어지는 큰 발견을 세렌디피티(serendipity)라고 한다. 대부분의 사람들은 그 의미를 가볍게 넘겼지만 누군가는 안목으로 찾아내고 큰 반향을 일으킬 수 있다. "위대한 발견은 목표가 불분명한 연구의 산물이다." -로저 콘버그-

10.발견과 검색은 다르다. 발견을 일상화 하면 운명이 바뀐다. 새로운 발견의 기회는 빅데이터를 잘 다루면 더 많은 기회를 줄 수 있는데 그 회사들의 예가 참 많이도 나옵니다. 정말 모르는 많은 회사들이 기회를 잘 만들고 있네요..

11.발견의 새로운 이름은 예측이다. 1.빅데이터를 이용해서 유명인들의 결혼 지속 기간을 예측 한다. 2.취향을 분석해 행동을 예측한다. -아마존은 어떤 책을 사면 그 책을 샀던 사람들이 구매한 내용을 분석해서 추천 책을 권한다. 3.검색어로 독감 유행을 예측한다.

12.빅데이터는 편견을 극복 할 수 있다. 모든 사람들의 의견을 모을 수 있다.

13.2006년 부터 미국의 MIT 에서는 매년 스포츠 경기 분석 기법의 컨퍼런스를 개최한다. 미국 샌프란시스코 자이언츠의 선수휴게실에는 경기 내내 상대방 투수와 타자의 단계 분석 프로그램을 보게 한다. 2010년에 데이터가 10테라바이트를 넘었다고 한다. 우리나라 프로 스포츠도 이런 것을 이용하고 경기 중에 선수들이 보면서 사용을 할까 ?

14.빅 데이터에도 문제가 있다. 개인정보 보호와 데이터 활용의 자유. 트위터 정보는 누구의 것인데, 미국 법원의 판결은 트위터는 개인정보가 아니고 창 문 밖에 대고 소리친 것과 같다고 판결.

15.빅데이터를 잘 사용하는 타깃사 일화. 고등학생 딸에게 출산 용품 광고가 왔다. 아버지는 항의 하고 타깃사는 사과 했는데, 나중에 딸이 임신한 것으로 판정. 물건 구매 방식을 보고, 컴퓨터가 추측한 것. 지금은 검색으로 정보를 찾지만 앞으로는 내게 필요한 정보를 찾아서 가져다주는 일이 생길것.

16.마이너리티리포트 영화 같은 일이 생길지도. 미리 데이터 분석으로 범죄를 예측하고 범죄가 일어나기 전에 범인을 잡는 것. 그 사람은 범인인가 아닌가 ?

 

이 책은 올해 내에 또 읽어 봐야 할 책으로 생각..심화 학습도 필요할 것 같고.

"빅데이터 시대의 새로운 기회를 찾아서...."

빅데이터, 2000년대 초 수면위로 조금씩 드러나기 시작해서 2010년부터는 IT업계만의 트렌드가 아니라 경영혁신의 핵심 이슈로 부각되어지고 있다. 빅데이터란 쉽게 설명하면 기존 정형화된 데이터(재무, 고객 신상, 재고 등)뿐만아니라 일상적인 언어, 동영상, 메시지, 위치정보 등등등 엄청난 양의 비정형 데이터를 포함하는 데이터를 이야기한다. 하지만 빅데이터를 단순하게 엄청~~ 큰 데이터로만 생각하면 안된다. 빅데이터는 흔히 크기(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)라는 뜻에서 3V (여기에 value를 더해 4V라고 부르기도 함)라고 정의 되어 진다. 몇몇 학자들은 빅데이터를 식스시그마 운동 이상의 변화라고 이야기하며 마치 콜럼버스가 신대륙 발견했을때와 같은 새로운 혁신이라고 이야기하고 있다.

빅데이터의 대표적인 사례로 월마트의 마케팅사례에서 찾을 수 있다. 하루는 한 고객이 고등학생인 딸이 출산용품 광고 메일을 받았다며 매장에서 거칠게 항의를 한다. 후에 딸은 자신이 임신한 사실을 아버지에게 털어놓았다. 어떻게 아버지도 모르는 사실을 월마트는 알고 쿠폰을 보낸 것일까? 월마트는 고객의 구입패턴, 구매품목 등의 엄청난 양의 데이터를 분석하여 특이 패턴을 찾아내는 모델을 운영, 맞춤형 쿠폰을 제공하고 하였던 것이다. 빅데이터는 어쩌면 소비자의 속마음, 무의식까지 점령하는 위력을 갖추고 있다. 

<비구조적 데이터(빨간막대)의 급증 및 비중>

그리고 빅데이터의 선두주자인 구글의 '독감 유행 예측'에서처럼 우리들의 일상언어, 개인 관심사, 의료 기록 등 모든 데이터가 빅데이터의 소스로 활용될 수 있다. 사실 이러한 데이터들은 기존에도 존재했다. 그리고 아마존, 구글, 월마트와 같은 기업들은 이러한 데이터를 꾸준히 활용하기 위해 수많은 투자를 진행해왔다. 그리고 IT기술의 발달과 데이터 과학분야의 발달의 힘을 얻어 이제 결실을 맺고 있는 것이다. 

빅데이터에 의한 경영혁신은 4단계로 나눠진다. 

첫째, 새로운 차원의 생산성 향상. 센서기술로 실물 움직임을 나타내는 데이터를 포착해 인건비와 재고 비용 등을 절감하는 것과 가치사슬에서 불필요한 작업이 최소가 되는 업무 흐름을 찾고, 이에 따라 업무 프로세스를 재설계하고 모니터링해 생산성을 향상 사키는 것이다.

둘째, 발견에 의한 문제 해결. 인간의 인지적 능력이 감당할 수 없는 분량과 속도의 데이터 속에서 고객의 숨은 감성까지도 발견하는 감성 분석, 예측 그리고 이러한 것을 시각화 시켜 고객 자신도 인지하지 못하는 니즈까지도 파악해 능동적으로 서비스를 제공한다.

셋째, 의사결정의 과학화와 자동화. 구체적이며 논리적인 근거와 다양한 시각 속에서 기존 경험과 직관에 의해 이뤄지던 의사결정의 편견과 맹점을 극복할 수 있게 한다.

넷째, 새로운 고객 가치와 비즈니스 창출. 빅데이터를 활용하여 이전에는 간과하거나 보지 못했던 가변적이고 숨겨진 고개 가치를 포착하거나 새로이 만들어 고객에게 제공할 수 있다.

그리고 이러한 빅데이터는 ICT산업을 중심으로 금융업 나아가서 제조업에 까지 크고 작은 영향을 미칠것으로 기대되고 있다. 특히 ICT산업은 빅데이터의 실험장이 될 가능성이 높으며 빅데이터를 통해 단순 통신 인프라구측에서 사용자 주도의 플랫폼을 통한 콘텐츠 및 서비스 창출, 디지털화된 통합 서비스를 제공하는 등 구글과 페이스북 같은 곳으로 나아가는 발판이 될 것이다.

하지만 예전 식스시그마 운동을 기억하는가? 일본, 미국 등 선진국의 성공사례를 바탕으로 국내의 경영자들은 너도나도 품질경영을 외치면서 도입을 하기 시작했다. 하지만 수많은 기업들은 막대한 돈을 쏟아 붓고도 별다른 성과를 내지 못하거나 실패를 거두었다. CRM도 마찬가지이다. 이러한 실패의 경험과 국내에는 수많은 제도적(개인정보, 빅브라더 등)의 빅데이터를 IT거품이라고 걱정과 우려의 소리도 존재한다. 가트너에서 발표한 '과장광고 곡선'에서도 알 수 있듯이 현재 빅데이터는 기술 도입기에서 기대가 절정에 치다르는 중이다. 

<가트너 2011 과장광고 곡선과 빅데이터 기술의 위치>

이처럼 식스시그마와 CRM를 실패하는 가장 큰 요인은 공통적으로 경영혁신을 단순한 소프트웨어적인 측면에서 접근하였고 단기적 성과에 집중했기 때문이라는 지적이 대다수이다. 월마트나 구글과 같은 현재의 성공사례는 과거 장기간 데이터를 꾸준히 모으고 활용하기 위해 조직을 혁신 했었다. 빅데이터 역시 장기적인 안목을 가지고 일부 부서의 프로젝트가 아닌 CEO의 주도적으로 도입하여 정보관리를 실현할 수 있는 인재를 확보하고 적재적소에 배치하여 (적절한 과제를 선택) 실행 경험을 축적해야 한다. 그리고 빅데이터의 기술은 하나의 부분일뿐 기존에 보유한, 접근 가능한 데이터를 시작으로 출발해야 할 것이다.

빅데이터, 빠르게 급변하는 기업 생태계의 기회이자 위기임이 분명하다. 과거 소니나 코닥처럼 시대의 흐름을 방관해서도 안되고 스마트 폰의 전신이라고도 불리는 PDA나 초기 테블릿PC가 인프라가 갖춰지지 않은 시대에 나와 일부 계층의 전유물로 전락한 사례를 통해 알 수 있듯이 이러한 거대흐름은 길고 고단한 여정을 필요로 할 것이다. 하지만 시작없이는 기쁨도 없다. 이제 첫발을 내딛는 빅데이터의 물결 속에서 향후 누가 주인공이 될 것인지 궁금하다.

그리고 이 책은 베스트셀러인 만큼 트렌드에 관심있는 대다수가 읽었으리라고 생각한다. 혹시 아직도 읽지 않은 사람들이 있다면 처음 인터넷을 배울때의 마음으로 꼭 읽어보길 바란다

"데이터는 답을 알고 있다! 빅데이터 시대의 새로운 기회를 찾아서"

기계류에 무디기도 IT 계통에 대해 잘 알지도 못하지만 많은 분들께서 빅데이터의 중요성에 대해 설파들 하시기에 기본적인 이해라도 하고자 짚어든 책. 물론, 경영정보, 전략정보에 대한 경영적 측면의 증요성은 익히 느끼고 있었기에 솔직하게 얘기하면 그리 새로운 내용은 아니라는 느낌이다. 데이터와 정보 그리고 의사결정의 흐름과 연결, 그리고 활용의 중요성은 지금껏 지속적으로 이어져왔던 중요한 사항이기에 말이다. 어쨋거나 감당할 수 없는 정도의 정보의 홍수 속에서 장기적으로 어떤 마음가짐으로 접근해야 하는지 재차 스스로 각인시키는 중요한 의미를 얻은 책이라 할 수 있다.

 이 책에서 내가 가장 관심있게(재미있고 의미있게) 읽은 부분들은 글로벌 유통기업들의 데이터 분석을 통한 맞춤마케팅 부분이다.

테스코의 경우 자사의 '클럽카드'를 통해 매주 1,500만 건 이상의 식품 거래 데이터를 분석하여 쇼핑 성향, 구매 패턴, 라이프스타일을 파악하고 이에 맞춰 상품의 가격과 프로모션 정책을 변경하고 있다. 아주 매운 파키스탄 카레를 구매하는 고객은 모험심 강한 미식가로, 반조리 상태의 유기농 식품을 주로 구매하는 고객은 '시간은 없지만 먹는 건 잘 먹는 사람(time poor foodies)'으로 분류하는 것이 하나의 예이다.   

 미국 Discount Store 업계 2위 '타겟(Target)'의 사례는 더욱 많은 시사점을 주고 있다. 가족조차 몰랐던 딸의 임신사실을 구매행태 분석 기반의 예측 시스템을 통하여 가족보다 먼저 알고 그에 맞는 상품을 제안하는 메일을 보내는 등 맞춤마케팅을 실행하고 있다. 수많은 고객들의 구매이력에 관한 빅데이터를 분석해 특이 패턴을 찾아내는 예측 모형을 가동하고 있다는 것이다.

관심있는 두 사례를 보며 빅데이터로 파헤쳐지고 이용되는 우리의 일상은 먼 미래의 꿈같은 이야기가 아니라는 점을 다시 한 번 느꼈다. 우리나라 기업들도 CRM 등을 활용하여 상당히 노력하고 있는 것 또한 사실이기에(현실적으로 아직까지는 개별 맞춤이 아니고 그루핑이 대부분) 그 실행은 점점 디테일 해 질 것임은 분명할 것이다. 저성장 불경기를 맞이하는 기업(소규모 창업자 또한 마찬가지)들에게는 어떤 형태로든 자사에 맞게 활용하는 것이 점점 더 중요해진다는 의미일 것이다.

책에도 나와 있지만 IT 계통의 트렌드는 확 타올랐다가 금방 식는 냄비같은 부분이 있나보다. 또한, 초기에 상당한 투자도 수반되는 중장기적 필수 대응요소 역시 마찬가지이다. 그러하기에 금방 남을 따라가지 않으면 안된다는 생각에 서두르기 보다 트렌드를 이해하고 차분히 받아들이는 것이 중요할 것이다. 작게 실천할 수 있는 부분으로 접근하고 중장기적으로 체계를 구축해 나가는 것 말이다.

 

 "주위에 널려 있는 수많은 데이터로부터 누가 더 빨리 유용한 통찰력과 지식을 찾아내느냐의 싸움이 시작된 것

2012년 삼성경제연구소가 CEO가 여름휴가동안 읽어야 할 책으로 선정되었던 책일 것이다.

전산기술이 발달하면서 예전에는 상상만 하던 일들이 실제로 경영이나 실생활에 접목되는 것이 참 많다.

어렸을 때 만화에서 보던 얼굴보며 통화하는 게 지금은 페이스타임을 통해 일상에서 가능해진 것이 그 예다.

빅데이터도 사실 그런 분야 가운데 하나이다.

대용량 데이터 처리기술과 비용이 저렴해지면서 고객의 행동을 분석하고 예측할 수 있게 된 것이다.

그리고, 그 기술에 사용되는 데이터들은 CCTV, 스마트폰, POS등에서 얻어지게 된다.

아마 앞으로는 마트에 갔을 때 우연히 내가 원하는 물건을 발견하게 되면 마트에서 나를 잘 분석해서 그자리에 그 물건을 가져다 놓았다고 생각하는 것이 맞을듯하다. 

그만큼 빅데이터의 기술은 잘 사용되면 시간을 단축시키고, 고객에게 만족을 줄 수 있을 것이다.

나쁘게 말하면 예전에 에너미 오브 스테이트라는 영화에서 보았던 것처럼 빅데이터를 통해서 전국민 실시간 감시시스템이 구축할 수도 있다.

이 책을 통해서 얼마나 이 기술이 발전되어있고, 외국의 발전 사례들과 우리나라의 현재 위치, 이 기술이 실생활에 이용되기까지 해결해야할 과제등이 잘 기술되어 있다.

아마 이 책이 나온 가장 큰 이유는 맨 마지막에 있는 해결해야할 과제때문이 아닐까싶다.

빅데이터 기술의 적용을 위해서는 데이터를 얻어야 하는 문제가 있고, 데이터 수집시 나타날 수 있는 프라이버시의 침해의 문제가 아닐까 싶다.

의료비용이 비싸기 때문에 개인의 생활패턴을 분석해서 질병이 발생하기전 예방활동을 할 수 있다는 장미빛 빅데이터 기술은 개인의의료데이터를 수집하지 않고서는 가능하지 않을텐데 개개인이 얼마나 동의할지 모르겠다.

나는 책은 결코 중립적일 수 없다고 생각한다. 책의 저자가 누구인지 잘 확인하고, 그 의도를 파악하는것 역시 책을 읽는 독자가 주의해야 하는 일이라고 생각한다.

이 책은 그런 저자의 의도도 생각하면서 읽어야 하는 책이 아닐까 싶다.

인터파크/후기