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빅데이터 분석, 이제는 빅데이터 활용의 시대로

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빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 대규모 데이터로, 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧다. 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함한다. 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 고객의 생각과 의견까지 분석할 수 있다.
쇼핑을 예로 들어보면, 인터넷 쇼핑몰의 경우 방문자가 구매를 하지 않더라도 돌아다닌 기록이 자동적으로 데이터로 저장된다. 이를 통해 어떤 상품에 관심이 있는지, 얼마 동안 쇼핑몰에 머물렀는지를 알 수 있다. 쇼핑뿐 아니라 은행, 증권과 같은 금융거래, 교육과 학습, 여가활동, 자료 검색과 이메일 등에도 활용될 수 있다. 현재의 빅데이터 환경은 과거와 비교해 데이터의 양은 물론 질과 다양성 측면에서 패러다임의 전환을 보여준다. 이런 관점에서 빅데이터는 산업혁명 시기의 석탄처럼 IT와 스마트 혁명 시기에 혁신과 경쟁력 강화, 생산성 향상을 위한 중요한 원천으로 간주되고 있다.
한편 빅데이터 플랫폼은 빅데이터 기술의 집합체이자 기술을 잘 사용할 수 있도록 준비된 환경이다. 기업들은 빅데이터 플랫폼을 사용하여 빅데이터를 수집, 저장, 처리 및 관리할 수 있다. 빅데이터 플랫폼은 빅데이터를 발굴, 보관, 가공하는 일련의 과정을 통합적으로 제공한다. 안정적 기반 위에서 처리된 데이터를 분석하고 이를 다시 각종 업무에 맞게 가공하여 활용함으로써 기업은 사용자가 원하는 가치를 정확하게 얻을 수 있는 것이다.
이를 대표적으로 보여주는 기업의 업무 프로세스로, 보유하고 있는 고객 데이터를 활용해 마케팅 활동을 활성화하는 고객관계관리(CRM) 활동이 있다. 빅데이터를 활용한 CRM은 데이터를 통합하는 ‘데이터웨어하우스’를 이용하여 고객 데이터 분석을 진행하고, 고객 유지와 이탈 방지 등과 같은 다양한 마케팅을 진행하는 것을 의미한다. 이러한 일련의 과정을 통해, 기업은 구매 이력 정보와 웹로그 분석, 위치 기반 서비스(GPS) 결합을 통해 소비자가 원하는 서비스를 적기에 적절한 장소에서 제안하는 것이 가능해졌다.
분석 과정의 비약적 발전과 함께 주목받은 것은 소비자의 행동, 즉 소비패턴을 예측해야 하는 기업의 전략이다. 소비자에 대한 많은 양의 데이터를 바탕으로 고객 소비 유형 세그먼트를 조합하면 천문학적인 경우의 수가 도출된다. 해당하는 조합만으로도 개개인의 특성을 서로 다르게 구분 지을 수 있을 뿐만 아니라, 여러 복잡한 상황에 따라 다르게 드러나는 개별 고객의 성향을 면밀히 파악할 만큼의 데이터 양을 확보할 수 있는 것이다.
그러나 이러한 양적 데이터 분석은 대부분 과거를 단편적으로 설명할 뿐, 사실상 새로운 활용 가능성을 제시하기보다 분석자가 이미 알고 있는 고객 행동과 생각을 증명하는데 그친다. 기업은 데이터를 수집하고 분석하는 과정에 상당 기간 노력하지만, 데이터는 상상 이상으로 방대하기 때문에, 자연히 ‘해석’보다는 ‘수집’에 초점을 두는 것이다. 데이터를 잘 활용하려면 인간의 근본적인 욕구에 해당하는 ‘왜’에 초점을 맞춰 필요한 데이터를 찾아내야 한다. 데이터의 필요성에 대한 진지한 고민 없이 그저 수집한 데이터를 분석하는 기업은 미래의 투자에 실패할 가능성이 높고, 유용한 서비스를 만들어낼 수 없다. 이는 장기적인 지속가능성에 대한 의문으로 이어진다.
비즈니스의 목적은 고객을 창출하고 유지하는 것이기 때문에 데이터에 대한 활용은 소비자에게 도움이 되는 맥락에서, 고객을 유치하고 지속하는 방향으로 이루어져야 한다. 즉, 기업은 데이터를 바라보는 관점을 ‘분석’보다 ‘활용’에 집중함으로써 데이터의 ‘양’에 대한 집착을 버리는 동시에, 수집된 데이터의 ‘질’적 측면을 해석하는 통찰력을 배양해야 하는 것이다. 이러한 통찰력은 직접 비즈니스 모델을 만들고 적용하여 시행착오를 반복하는 과정 속에서 만들어진다. 리처드 도킨스(Clinton Richard Dawkins, 1941~)가 자연의 진화는 우연한 선택이 누적된 결과라고 주장했던 것처럼 데이터 활용도 마찬가지이다. 단번에 혁신적인 비즈니스를 만드는 것은 불가능하며 데이터 활용이 가져온 변화를 점차 선택하는 과정을 통해 유의미한 정보를 발굴해 내는 안목을 길러야 한다. 4차 산업혁명의 시대에 이른 지금, 분석한 데이터들은 축적되고 있는 한편 해당 데이터들이 목적에 적합하게 해석되고 있는지 검토가 필요한 시점이다.

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