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◆ 디지털 경영으로의 혁신 / ④ 빅데이터 성공 활용법 ◆

 

 

최근 빅데이터는 대부분 기업 경영의 최우선 혁신 주제로 다루어지고 있다. 빅데이터는 어떤 기업의 대표 광고 키워드로 활용되기도 한다. 하지만 정작 무엇을 의미하는지 모르겠다는 스타 기업 CEO의 지론이 SNS에서 화제가 되기도 했다. 빅데이터에 대한 투자 의사결정, 업무 적용 방안, 활용 유용성에 대한 다양한 관점이 존재한다. 그런데 이에 대한 공통점은 빅데이터가 기술적 이슈가 아니라 비즈니스적 이슈라는 점이다. 빅데이터뿐 아니라 기업 경영에 있어 기술과 비즈니스의 경계가 없어진 것에 기인한 부분이기도 하다.

 

◆ 빅데이터 접근의 두 방식

 

빅데이터 활용에 대해서는 크게 두 가지 관점이 존재한다. 첫째는 수집 가능한 데이터는 목적성이 명확하지 않더라도 무조건 모은 후 탐색적인 접근을 통해 기존의 논리 틀에서 벗어난 새로운 통찰을 찾아야 한다는 것이다. 귀납적·분석적 접근 방법이다. 둘째는 현재 고민하고 있는 기업 경영상의 문제를 대용량 데이터를 활용해 해결해야 한다는 것으로, 분명한 목적성을 갖고 진행해야 한다는 것이다. 연역적·직관적 접근 방법이다.

 

귀납적·분석적 접근 방법은 온라인·모바일 비즈니스를 주력으로 하는 기술기업들이 주로 사용한다. 가용 데이터를 수집하는 것이 그 본질인데, 저장 하드웨어 및 소프트웨어 비용 등 전통기업이 고려했던 전형적인 정보기술 제약을 끊임없는 혁신으로 극복하려 한다. 이런 기업들은 신규 사업 서비스를 온라인·모바일상에서 고객을 대상으로 운영하기 전에 프로그램의 운영 가능 여부에 대한 최종 품질 확인 절차를 빅데이터 전문가가 수행한다. 이 과정에서 수집 가능한 데이터를 취합하기 위한 프로그래밍이 적절한지 파악하기도 한다. 데이터에 대한 편집광적인 수집을 위해 서비스 개발 프로그래밍, 클라우드, 분산처리, 머신러닝 기법 등과 같은 혁신이 진행된다.

 

연역적·직관적 접근 방법은 전통기업들이 주로 취하는데, 일반적인 정보기술 제약을 고려한다. 예를 들어 생산공정에서 연속적인 데이터가 무한대로 발생하고 있다면 이것을 10분간 평균값으로 저장할지 혹은 1시간당 평균값으로 저장할지, 수집 가능한 데이터 중 의미 있는 데이터가 어떤 것들인지에 대한 고민이 우선적으로 이루어진다. 또한 이 과정에서 기존에 사용하던 관계형 데이터베이스 방식과 연동해서 사용하는 데 무리가 없는지, 관련된 라이선스 가격의 증가가 어느 정도인지, 기술인력을 외부에서 수혈할 수 있는지, 다른 유사 사례가 존재하는지 등이 주요한 의사결정 사항이 된다.

 

온라인·모바일기업과 전통기업으로 구분되는 접근 방법의 차이는 각 기업들이 우선적으로 다루어야 하는 정보 서비스 특성의 차이 때문이다. 온라인·모바일기업의 경우 성장이 시작되면 소비자들의 다양한 활동을 견뎌낼 수 있는 시스템 설계가 필요하고, 발생하는 다양한 데이터를 처리할 수 있는 기술을 개발해야 한다. 이러한 처리 기술에 필요한 투자는 기존 IT 벤처를 통해 얻을 수 없기 때문에 자체적인 기술력으로 데이터 수집 및 활용을 독려하게 된다. 반면 전통기업은 기업 내 시스템 사용자 수가 상대적으로 적다. 또한 정보시스템의 안정적인 운영이 중요하고 기존 IT 생태계 내 IT 벤더와의 관계가 있기 때문에 혁신적인 기술보다는 안정적이고 검증된 기술을 선호한다.

 

◆ 두 접근 방법의 장점들

 

빅데이터라는 유행어의 시작은 구글, 페이스북, 트위터, 애플, 아마존 등으로 대표되는 모바일·인터넷·SNS 클라우드 서비스의 데이터 수집, 저장, 검색 등에 적용된 신기술에 바탕을 두고 있다. 따라서 이들의 귀납적·분석적 접근 방법이 더 매력적으로 보일 수 있다. 하지만 인더스트리 4.0, 스마트 팩토리 등으로 표현되는 전통 제조산업 혁신의 근간을 이루는 제조업 빅데이터 성공 사례를 통해 본다면 이들 기업이 주로 활용하는 연역적·직관적 접근 방법에 대한 장점도 충분히 고민해 볼 필요가 있다.

 

귀납적·연역적 방식을 통합할 수 있는 구체적인 방안으로 논의되는 내용 중 최근 화두가 되고 있는 것이 '애널리틱스에서의 인적 요소' 다. 이는 빅데이터를 포함해 애널리틱스에서 과도하게 언급된 기술적 요소나 비즈니스적 가치보다도 분석 업무를 수행하는 사람의 역량과 조직문화에 따라 성패가 갈린다는 내용이다.

 

중소기업에는 거창한 과제보다는 일당백으로 데이터 분석을 집중적으로 할 수 있는 인력을 양성하는 것이 중요하고, 대기업의 경우는 하드웨어나 소프트웨어 등 유형 자산에 대한 투자보다도 교육을 통해 모든 사업영역의 담당자들이 데이터 분석 관련 역량을 보유할 수 있도록 무형 자산에 투자해야 한다는 것이다.

 

우리나라의 많은 기업들은 빅데이터를 효과적으로 활용하며 가시적인 성과를 거두고 있다. 한국의 대표적 전통기업인 A사는 취합할 수 있는 데이터는 모을 수 있는 만큼 모두 모으되, 분석에 있어서는 확실하게 성과가 드러날 수 있는 것들을 통해 접근해 그 유용성을 차근차근 인정받고 있다. 온라인·모바일기업인 B사는 데이터 수집을 위해 가능한 모든 데이터를 수집함과 동시에 데이터 분석에 대한 분명한 목적성을 갖고 분석을 진행해 사업 확장에 효과적으로 활용하고 있다. 또 공공기관인 C기관도 기존에 전통적인 설문조사로 진행되던 해외 시장 조사에 대한 기능을 빅데이터 분석을 통해 점진적으로 대체하고 있다.

 

인적 역량의 중요성은 기업이 정보화를 통해 업무 혁신을 이루었던 사례를 돌이켜 보면 쉽게 해답을 찾을 수 있다. 지금은 너무 당연하게 활용하고 있는 엑셀 등의 사무 자동화 소프트웨어나 ERP(전사적자원관리), SCM(공급망관리) 등의 업무용 정보 시스템을 기업에 처음 도입했을 때 이를 익숙하게 다룰 수 있는 직원의 수는 제한적이었다. 하지만 현재는 모든 직원들이 능숙하게 사용하고 이를 통해 지속적인 생산성 향상을 이루고 있다.

 

 

빅데이터와 관련해서도 'R'와 같은 빅데이터 분석 도구를 통해 누구나 전문가의 도움 없이도 자유롭게 대용량 데이터를 분석하고, 분산기술 등 최신 데이터 분석 기법을 쉽게 이해하고 사용할 수 있게 된다면 기업 내 산재한 다양한 데이터를 무궁무진하게 활용할 수 있을 것이다. 사람과 조직문화가 빅데이터 성공에 가장 중요한 요소다.

 

이광림 EY한영 아시아태평양본부 파트너자료제공 매일경제
발행일 2016.05.20기사입력 2016.05.20

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