10여 년 전,

빅데이터(Bigdata)는 실리콘밸리에서 핀테크와 함께

주목받기 시작했다.

 

극장을 보면 은행의 미래가 보이는 것처럼

금융(Finance)과 기술(Technology)이 결합한

핀테크(Fintech) 서비스는 중개자로서의

은행을 필요로 하지 않고, 신용확인 절차가 간단하며,

철저한 개인화를 바탕으로

실시간 금융거래가 이루어지게 함으로써

금융에 새로운 패러다임을 가져왔다.

 

특히 빅데이터 기반의 머신러닝(기계학습)을 통하여

심사 모델을 개발, 대출하는 P2P 대출이 활성화되어

미국 내 개인 신용대출 시장의 9%를 점유한

렌딩클럽(Lending Club)이

2014년 나스닥에 상장하면서

빅데이터가 주목받게 되었다.

 

21세기 원유라고 비유되는 빅데이터는

생활을 바꾸고, 경영을 바꾸며, 공공정보의 개방을

통해 일자리 창출을 확대하는 등

국가 경쟁력을 강화시키며,

미래사회를 예측할 수 있는 합리적 의사결정의 기반이

될 것으로 믿고 많은 학자들을 만났지만

빅데이터는 하나의 트랜드(Trend)가 될 것이며

스몰데이터(Small Data) 나아가 올데이터(All Data)로

변할지 누구도 장담할 수 없다는 시각이

지배적이었다.

 

2016년 알파고와 이세돌의 딥마인드 챌린지 매치가

서울에서 개최되면서

빅데이터는 생각지 않는 방향으로 흘러갔고

4차 산업혁명 시대의 주역이 되었다.

그 뒤 인공지능(AI)이 주목받게 되면서

빅데이터는 인공지능과 불가분의 관계라는 점을

알려야 하는 현상이 생겼는데

그 이유는 빅데이터가 단지 양(Volum)이 많다고

생각하는 사람이 많았기 때문이었다.

 

빅데이터(Bigdata)는

데이터 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)

이라는 특징을 갖고 인공지능의 먹이로서 존재한다는

사실을 알리기도 전에 클라우드와 블록체인이

또 다시 트렌드로 부각되면서

ABC(AI,Bigdata,Cloud)가 주목하게 되었고,

코로나로 인한 디지털 전환이 국가적 아젠다가 되면서

변곡점을 맞게 되었다.

 

문재인정부의 한국판 뉴딜은

디지털 뉴질과 그린 뉴딜로 이원화되어

포스트 코로나 시대를 대비하는 정책인데

디지털 뉴딜은 D.N.A(데이터,네트워크,인공지능) 기술로

산업 혁신을 견인하고 미래 사회를 이끄는 것인데

핵심은 데이터를 ‘댐’에 가둬두고 필요할 때

사용할 수 있도록 “데이터 댐”을 구축하는 데 있다.

문제는 디지털 뉴딜에서 데이터를 강조하다보니

빅데이터가 실종되는 현상을 맞이하게 되었다.

 

데이터 3법이 통과되고, 마이데이터 사업자가 선정되면서

얼핏 빅데이터는 설 자리를 잃은 것처럼 보이지만

NIA에서 추진한 빅데이터 플랫폼 구축 사업은,

공공 및 민간 데이터를 쉽게 연계하여 활용할 수 있게

만들어서 생태계를 조성하고

나아가 데이터 경제에 이바지하게 함으로써

빅데이터(Bigdata)는

플랫폼(Platform)을 기반으로 한 데이터 생산지이자

유통의 장으로 범위를 넓히게 되었다.

 

 

지난 10년은

다양한 4차 산업 기술로 인하여 생태계를 조성하다보니

용어의 개념이나 정의가 혼용되어 왔지만

포스트 코로나 시대에는 5G 인프라를 기반으로

정책을 뒷받침하는 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Bigdata),

인공지능(AI), 클라우드(Cloud), 블록체인(Block Chain)

기술의 융합으로

작게는 경영을 뒷받침하고

크게는 정책을 실현시켜나가는 형태가 되었다.

 

코로나19 사태 이후인

포스트 코로나 시대는 어떻게 전개되어갈까?

 

고심하는 경영자가 많은데

무엇보다 비대면 상황 하에서 언택트(untact) 활성화가

이루어지면서 그에 따른

빅데이터 경영이 재조명 될 것으로 판단된다.

 

거래 과정에서 발생하는 소비자의 모든 빅데이터가

기업의 자산이 되기에 경영자들은 리더십을 바탕으로

빅데이터 경영에 투자를 아끼지 않을 것이다.

 

그리고 많은 기업들은 디지털 기술을 통해

기업의 상품, 서비스, 프로세스 등을 바꾸어

경영 성과를 창출하고, 지속적인 성장을 위한

새로운 기회로 비즈니스를 변화하고자

디지털 혁신(Digital Transformation)에 대하여

관심을 갖게 될 것이다.

 

지금과 같은 격변의 시기에 디지털 혁신은

생존의 문제이기 때문에

FAANG(페이스북/ 애플/ 아마존/ 넷플릭스/구글)과 같은

디지털 혁신기업들의 시장 지배력은

더욱 공고해지게 될 것이며,

빅데이터, 인공지능, 클라우드 등 미래 산업 생태계를

바꿀 수 있는 기술력을 보유한 기업들의

승자독식 현상은 계속될 것으로 전망된다.

 

많은 기업들은 엄청난 돈을 들여

디지털 혁신을 이루고자 꿈꾸고 있지 않을까?

꼭 아마존처럼 디지털 혁신을 이루지 않더라도

고객의 데이터를 공유하고, 융합하여 사용할 수 있는

빅데이터 경영을 통해서 혁신을 시작할 수 있다면

어떻게 해야할까?

 

무엇보다 플랫폼(Platform)를 구축하여

양질의 데이터를 확보해야 한다.

 

기업에 존재하는 다양한 형태의 데이터를

수집, 처리, 저장하여 목적에 맞게 분석함으로써

조직의 전략적 의사결정이나 생산성 향상

그리고 새로운 비즈니스 모델(BM)을 창출하고자 하는

빅데이터 플랫폼 전략은

하나의 패러다임이 되어가고 있다.

 

소비자의 개인화와 리테일 테크(Retailtech)로 인한

유통산업의 패러다임에 대응하고자

CJ올리브네트웍스는

빅데이터 플랫폼 기반의 유통 채널을 강화하는

빅데이터 분석 인프라를 구축하고,

그룹 내 데이터 서비스와

빅데이터 분석 컨설팅을 지원함으로써

그룹 내 B2B, B2C 영역에서 수집된 다양한 종류의

데이터를 통한 새로운 인사이트와 비즈니스 기회를

발굴할 수 있었다.

 

기존에 사용하지 않던 송장상품 Description를

텍스트 마이닝(Text Mining)한 뒤 외부 데이터와 결합하여

빅데이터 분석(Machine Learning)을 진행한 결과

송장 상품명을 확보하였고,

이를 데이터 크린징(Data Cleansing)하여

유의미한 상품정보로 만들었다.

송장상품 Description를 분석한 결과,

서울시 내에서 물티슈와 생수의 온라인 주문량이

지역별로 차이가 난다는 점을 알게 되어

이를 바탕으로 브랜드 및 상품별, 지역별 선호도를 파악,

온라인 마켓의 새로운 트렌드(New Insight)을

파악할 수 있었다.

 

결과적으로 CJ올리브네트웍스는

CJ대한통운에서 사용하지 않던

데이터(송장상품 Description)를 새롭게 자원화하여

기업 경쟁력 강화에 한층 기여하게 되었다.

 

최근에 CJ대한통운은 2년 간 자사에서 배송한

25억5000만 상자의 물품 정보를 731가지 기준으로

분석한 '일상 생활 리포트'를 발간하면서

중요한 사실을 밝혀냈다.

2019년 영화<기생충>의 개봉으로

짜파구리 열풍이 불면서

택배로 오간 짜장라면과 너구리라면이

차지하는 물량 비중이 19%로 영화 개봉 전보다

2배 이상 뛰었다는 사실을 알아냈다.

 

이처럼 무의미했던 송장상품Description를

빅데이터 플랫폼을 통해서

분석함으로써 이루어낸 가치이면서

빅데이터 경영의 결과라고 할 수 있다.

 

콘텐츠 기업에 있어서도 빅데이터는

중요한 자원으로 활용되고 있다.

 

넷플릭스(Netflix)는 고객의 시청 내역을 분석하여

누가, 어떤 영화를 좋아할 것인지 판단하여 추천함으로써

매출을 극대화하기도 하고,

매달 2만 1900원을 내면 ‘일’과 관련된 디지털 콘텐츠를

무제한으로 볼 수 있는 구독서비스 회사 퍼블리(PUBLY)도

고객이 무엇을 선호하는 지 데이터를 분석하고

좋아하는 성향을 파악해서 콘텐츠를 생산하고 있다.

 

특히 콘텐츠 추천을 전문적으로 서비스하는

왓챠(Watcha)플레이는,

그 동안 어떤 감독이 영화를 잘 찍고,

어떤 배우가 호감도가 높고,

어떤 작가가 흥행에 성공하는지 하는 의사 결정에서

대부분 감으로 이루어져 온 영화 제작에

새로운 방향을 가져왔다.

 

특정한 고객이 어떤 영화를 좋아하는 지 철저하게

개인화된(Personalized) 데이터를 분석해서

향유자들이 어떤 감독과 배우와 작가를 선호하는지

추천할 수 있게 만들어줌으로써

약 500만 명의 유저로부터

5억여 건에 이르는 영화 별점 리뷰 빅데이터가

콘텐츠 산업에 있어서

혁신의 마중물 역할을 하게 만들었고

플랫폼(Platform)이야 말로

양질의 빅데이터를 생산할 수 있는

전진 기지로서 그 역할을 충분히 입증하게 되었다.

 

자사에 빅데이터가 부족하다면

데이터 거래소를 찾아가

빅데이터를 구입하는 방법을 찾아야 한다.

 

우리나라에는 현재 누구나 데이터를 사고 팔 수 있는

유통 및 소비 분야 빅데이터 오픈마켓으로

한국데이터거래소(KDX)가 생겼고, 금융보안원에서

운영하는 금융데이터거래소(FinDX)도

거래를 시작하였다.

금융권 데이터를 유통 전단계(등록, 검색, 거래 계약,

결제, 분석, 데이터 송수신)에 걸쳐 안전하게 서비스를

제공하는 금융데이터거래소는 신한은행, KB국민은행,

KB증권, LG유플러스, BC카드, 삼성생명, 코스콤 등

59개 데이터 기업들이 참여하여

다양한 금융 데이터 상품을 제공하고,

필요시에는 데이터를 구매한 뒤

분석 시스템을 통하여 데이터 유출 방지와

분석 결과를 제공하고 있다.

 

아울러

옷가게에서 편하게 쇼핑하듯 데이터 시각(視覺) 자료를

받아볼 수 있는 플랫폼을 활용하는 것도 방법이다.

 

데이터 시각화(Data Visualization)는

데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로

표현하고 전달하는 과정을 의미하는 데,

한 장의 그림이 책 한 권의 설명보다 

더 설득력이 있기 때문이다.

 

미국의 경제학자 프리드먼(Friedman)은

데이터 시각화의 목적은

도표(Graph)라는 수단을 통해 정보를 명확하고

효과적으로 전달하는 것이며 동시에 이상적인 시각화란

단지 명확하게 의사를 전달하는 데 머물러서는 안 되고,

보는 사람을 집중하게 하고

참여하게 만들어야 한다고 했다.

다양한 데이터를 분석해서 고객 수요에 맞추어

시각화하는 플랫폼인 인스파일러를

운영하는 스타트업 회사인 서치스(Searcheese)에서는

코로나 바이러스,인구 일반, 생활습관, 건강 신체,

소비지출, 소득 금융, 문화 여가 등 400 여종의 데이터

시각 자료들을 구축해놓고, 소비자들을 기다리고 있다.

 

빅데이터를 이용하여 마케팅에 활용하고자

기획할 경우 객관적인 수치나 그래프들이 필요한데,

보통 외부 리서치 회사에 의뢰하면

기본적으로 2000만~3000만원이 들어가는 데 비해서

시각화 플랫폼 인스파일러를 이용하면 비용 부담 없이

시각화된 데이터를 찾아보고 구입할 수 있도록

서비스를 제공하고 있다.

 

빅데이터 경영에 대하여 전무하지만

뭐라도 움직이지 않으면 불안감을 저버릴 수 없다면

빅데이터 경영을 도와주는 솔루션을

도입하는 것도 좋은 방법이다.

 

디지털 트랜스포메이션을 통해

조직의 디지털 역량을 진단하고, 이를 기반으로

교육 및 조직의 디지털 혁신을 도와주며

나아가 플랫폼을 기반으로 하는

빅데이터 경영을 도와주는

이노핏파트너스의 'DT-Q' 솔루션을 도입하면

쉽게 해결할 수 있다.

 

최근 매일경제신문 기사를 보면

제과기업 오리온(Orion)은 

4년 전에 비해 제품 반품율이 80%까지

줄어들게 되었고, 이를 통해 절감하는 비용만

연간 100억원이 넘게 되었다고 한다.

위와 같은 성공 사례의 배경에는

`포스 데이터'를 활용하는

데이터 경영의 힘(Power)에 있다.

 

판매시점정보관리 시스템인

포스시스템(POS System)은 매상금액을 정산해 줄

뿐만 아니라 동시에 소매경영에 필요한 각종정보와 

자료를 수집·처리해 주는 시스템으로

급변하는 소비 트렌드를 실시간 파악하여 

매출 극대화를 이뤄낼 수 있는 

데이터 보고(寶庫)이다.

 

오리온(Orion)은

과감한 투자와 CEO의 리더십을 바탕으로

대형 마트는 물론 편의점, 슈퍼마켓까지 채널 별로

거미줄 같은 수집망을 활용해서 데이터를 수집하고,

분석해서 실시간으로 소비자들의 반응을 파악,

생산량 증가 및 신속한 종산을 결정해 

반품 처리 비용을 최소화하였다.

 

이처럼 빅데이터는

생활을 바꾸고, 경영을 바꾸며,

공공정보의 개방을 통해 일자리 창출을 확대하는 등

코로나 시대에 경제를 뒷받침해줄 수 있는

성장동력이자 미래사회를 예측할 수 있는

합리적 의사결정의 기반이 되기에

중요하다고 볼수 있다.

 

포스트 코로나 시대의 빅데이터(Bigdata)는

더욱 더 중요한 자원이자

필수불가결한 경영 요소로 자리잡게 되겠지만

만약 분석이 없는 빅데이터는

그 존재의 의미가 없기에

인공지능(AI) 기술을 통하여 분석될 수 있는

빅데이터만이 구슬이 서말이라도 꿰어야

보배가 되듯이

새로운 인사이트(Insight)로서

가치(Value)를 갖게 된다고 할 수 있다.

 

즉, 빅데이터를 분석해 인사이트(Insight)를 얻고,

기업 경영에 소중한 가치(Value)를 창출할 때

진정한 의미의

빅데이터 경영이 될 것이다.