Data Insight Value
빅데이터는 데이터 사이언티스트의 분석을 통해 인사이트로 바뀌고, 의사결정자의 액션을 통해 밸류로 바뀝니다.
“빅데이터 = Volumne, Velocity, Variety”라는 IT 정의가 있듯이, “빅데이터 = 비즈니스 밸류 창출의 근거가 되는 인사이트의 재료”라고 비즈니스적으로 정의할 수 있습니다.
Amazon은 고객 사용 내역(빅데이터)로부터 누가 어떤 제품을 구매할까를 이해하여 (인사이트) 매출의 40%(밸류)를 추천으로 만듭니다.
GE는 항공 엔진 운항 데이터(빅데이터)로부터 각 부품의 고장 가능 확률 (인사이트)을 계산하여, 이를 바탕으로 하드웨어가 아닌 서비스를 판매하고 있습니다(밸류).
빅데이터가 없던 시대에도, 엔지니어(마케터)는 설비에 대한 물리학적(소비자에 대한 심리학적) 지식으로, 수 년 간의 실무 경험으로, 그리고 설명할 수 없는 영감으로 인사이트를 도출하였습니다. 이제는 거기에 빅데이터가 주는 객관적 인사이트를 추가하여 더 나은 밸류를 창출 할 수 있습니다.
빅데이터를 인사이트로 바꾸고 거기서 밸류를 창출하는 과정을 “빅데이터 실행＂이라고 한다면, 밸류에 대한 비젼을 세우고, 이를 가능케하는 인사이트를 상정하고, 이를 추출할 수 있는 데이터를 찾는 과정은 “빅데이터 기획＂이라고 합니다.
멋진 디너 파티를 성공적으로 하려면, 참석자의 성향을 파악하여 그에 맞는 분위기에 대한 계획을 세우고, 거기에 맞는 요리를 선정하고, 필요한 재료를 찾아 나가야 합니다. 기획을 하지 않고 실행만 하는 빅데이터 시도는 마치 디너 파티 3시간 전에 냉장고 문을 열어보고 거기 있는 재료로 만들 수 있는 요리를 만드는 것이나 마찬가지입니다. 빅데이터 기획을 하려면 리더, 의사결정자, 데이터과학자가 한 팀이 되어 브레인스토밍부터 구체적인 분석 전략을 구축해야 합니다.
ABOUT
서울대학교 연구실에
오신 것을 환영합니다.
