[빅데이터 분석] 다섯가지 가치 창출의 방향

[빅데이터 분석] 다섯가지 가치 창출의 방향

 빅데이터 분석은 어떤 식으로 비지니스 가치를 창출하게 되는가?

 

from

Michael Chui (McKinsey Global Institute)

Strata Summit 2011: Michael Chui, "Big Data: The Next Frontier"

( http://www.youtube.com/watch?v=C5VB0E1bWiI )

 

 

-  작성중 - June 2011. 전용준. 리비젼컨설팅/아카데미.  http://cafe.daum.net/revisioncrm

 

마이클 츄의 강연 내용 중에 빅 데이터 분석이 어떤 식으로 비지니스 가치를 만들어내게 되는가에 대한 내용이 있었다. 막연한 빅데이터에 대한 관심이 실질적으로 가치로 연결되기 위해서, 분석과 기술이 그저 분석과 기술 그 자체로 머물지 않게 하기 위해서는 이 대목이 그 무엇 보다 중요한 부분일 수 밖에 없다. 기업과 조직들이 가장 크게 그리고 먼저 관심을 둘 부분이 바로 이 대목. 이에 마이클 츄가 정리한 다섯가지를 옮기고 풀이해 본다. 

 

5 ways of trasformational value (performance improvement)

1   create transparency
2   expose variability and enable experimentation
3   segement populations to customize actions
4   replace/ support human decision making
5   innovation of biz models, products, and services

 

1   create transparency  (투명성을 높임)

   - 대표적으로 사기적발과 같은 유형의 적용사례가 이런 경우일 수 있음. 테러리스트 색출을 위해 의심스러운 대상과 그와 연결된 (통화내역, 페이스북 친구, 이메일 송수신자 등) 네트워크등을 분석해 허브를 찾아내고, 추가적인 의심 대상을 색출하는 등의 경우도 예가 됨. 기업내에서 내부적인 부정을 밝히는 작업도 이에 해당될 수 있음. 비정형적인 데이터가 분석될 수 있는 개연성이 높으며, 소셜네트워크 등 관계 데이터가 유용하게 사용될 수 있음.

주식시장에서 특정 종목이 작전에 의해 움직인다고 했을때 그 움직임에 대해 의심하고 있는 사람들의 생각이 조기에 공유될 수 있도록 하는 프로세스가 존재한다면 이 역시 공공의 이익을 위한 투명성 제고의 대표적인 사례가 될 수 있을 것임

2   expose variability and enable experimentation (변화/변경에 노출시키고 실험을 가능하게 함)
   - 상품이나 마케팅 정책 등을 구분해서 수행하고 그에 대한 반응을 수집하여 새로운 상품이나 마케팅 정책을 만들어 내는 것이 예가 될 수 있음 

 

3   segement populations to customize actions (활동에을 맞춤형으로 하기 위해 그 대상을 세분화함)
   - 아마존이나 야후의 타겟 캠페인과 개인화, 타겟 광고 등 맞춤형 마케팅이 대표적인 예가 될 수 있음. 광고 뿐 아니라 서비스를 고객의 요구와 상황의 특성에 따라 수행하는 것도 이 유형에 해당함

 

4   replace/ support human decision making (인간의 의사결정을 대체하거나 지원함)
    - 전통적인 의사결정지원과 자동화의 범주에서 완전히 벗어난다기 보다는 다양한 유형의 데이터를 활용하고, 특정 목적을 위해 수집된 소량의 표본 대신 대량의 데이터를 사용한다는 측면에서 진일보 된 것으로 볼 수 있음. 정량적인 분석의 한계인 '왜 이런가, 왜 이 것이 바람직한가' 등에 대한 답 내지는 힌트를 제공할 수 있다는 점에서 가치를 줌

 

5   innovation of biz models, products, and services (비지니스 모델, 상품, 서비스 등에 혁신을 이룸)

    - 링크드인이 전문인력들의 네트워크를 사업모델의 대상으로 만든 것이 대표적인 사례. 링크드인은 데이터를 가공해서 만들어진 새로운 정보를 '상품(data product)'으로 제공하고 이로 부터 수익을 창출하고 있음. 고객들 스스로 또는 고객들이 상호간 협력하여 A/S를 수행할 수 있도록 하는 경우 즉, self service 내지는 collaborative service 기능을 제공하여 고객의 만족과 편의성, 기업측의 비용절감을 동시에 얻는 것도 방안이 될 수 있음 

 

이상의 다섯가지가 배타적으로 구분된 것이라기 보다는 다섯가지 속성이나 방향성 정도로 구별될 수 있을 것이며, 오버랩은 상당히 있을 수 있을 것임. 이들이 명쾌하게 그리고 꼭 다섯가지가 되지 않더라도 이들 다섯가지 축을 통해 빅데이터 분석이 기업을 비롯한 조직들에 실제 가치로 연결되는 과정과 원리를 설명하는데는 매우 유용할 것이라고 생각됨. 이런 축을 정리해서 공유해준 Michael Chui 에 대해 경의를 표한다.

 

- 끝 - 작성중 - June 2011. 전용준. 리비젼컨설팅/아카데미.  http://cafe.daum.net/revisioncrm

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