[빅데이터 전쟁]-어떻게 빅데이터를 할용해야 진짜 성공하는가?

빅데이터 전쟁 - 글로벌 빅데이터 경쟁에서 살아남는 법
박형준 지음 / 세종(세종서적) / 2015년 8월

현대는 물질과 정보의 과잉 시대이다. 과거처럼 거대 설비와 자본에 기반을 두고 제품을 생산하는 물질적 성장 위주의 시대는 지났다. 또한 누구나 정보에 쉽게 접근하고 자유롭게 활용할 수 있다. 현대 산업에서 데이터는 에너지 자원과 같으며, 데이터 분석 역량은 기업의 엔진과도 같다. 앞으로 데이터를 활용하지 않은 산업은 경쟁력을 갖출 수 없으며 성장할 수도 없다. (본문 16p)

지금 우리는 데이터가 넘쳐나는 시대에 살고 있다. 이에 소비자와 생산자 모두 더 많은 데이터 정보와 활용을 원하고 있기에 빅데이터를 제공하고, 분석하고, 그에 따라 행동을 취할 능력은 기업에서 기본적인 기반이 되어가고 있다. 앞으로 수십 년간 빅데이터를 활용한 분석이 모든 산업과 경영의 기능을 크게 바꿀 것이라고들 말한다. 그런 탓에 빅데이터에 관련 서적만 해도 수십 권이 출간되고 있는 것일 게다. 1년 전즈음, 빅데이터 관련 서적을 읽어본 바 있다. 회사들은 정보를 비축하기에 바쁘지만 기업들 중 28퍼센트만 빅데이터 분석을 시도하고, 그들이 가진 데이터 중 0.5퍼센트만 분석되고 있는 실정이라고 지적한 바 있는데 1년이 지난 지금에도 한국 기업 10곳 중 8곳은 빅데이터를 활용하지 않는다고 한다. 그렇다면 왜 정보량이 증가하고 빅데이터 시장이 크게 성장하고 있으며, 많은 기업이 자사가 보유한 거대한 양의 데이터를 자랑하며 이것이 거업의 미래 자산임을 강조하면서도 데이터 활용에 인색한 것일까? 이 책의 저자는 많은 빅데이터 사업이 실패하는 것을 경험했기 때문이라고 지적하고 있다. 그렇다면 왜 실패하는 것일까? 저자는 이에 대해 과거에 수많은 기업이 BI(Business Inetlligence)나 CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리) 등의 데이터 분석을 수행했지만, 뚜렷한 성과를 이룬 사례가 전무한 실정인 가장 큰 원인을 '목적 수립'이 선행되지 않았기 때문이라고 말하며 <<빅데이터 전쟁>>을 통해 그 실패하는 원인을 집중적으로 다루며, 글로벌 빅데이터 경쟁에서 승리하고 살아남을 수 있는지에 대해 실제 기업의 사례를 들어 말하고자 한다.

"먼저 목적을 명확히 하라. 그런 다음 목적에 의해 데이터가 끌려가게 하라. 데이터에 의해 목적이 끌려다니면 반드시 실패한다." (본문 8p)

현대의 IT 생태계에서 글로벌 기업들을 두 가지 거대한 전쟁을 치르고 있는데, 그 첫 번째는 고객층 확보와 외형적 성장을 통해 데이터를 독점하고자 하는 '플랫폼 전쟁'이고, 두 번째는 선순환 유지와 지속적 성장을 위한 경쟁력을 갖추고자 하는 '데이터 분석 전쟁'이라고 한다. 플랫폼 전쟁은 고객층과 데이터를 선점한 기업이 절대적으로 유리한데, 고객 플랫폼을 확보하기 위해서는 무엇보다 고객을 이해하고(인문학) 서비스를 제공해(공학) 고객의 신뢰를 얻어야 한다. 플랫폼으로 꾸준히 경쟁력을 확보하고 마침내 시장을 장악하기 위해서는 축척되는 데이터를 분석해 새로운 서비스를 창출해야 하는데, 결국 미래에 기업들의 최종 목표는 고객에게 '개인화된 플랫폼과 서비스'를 제공하는 것이며 이러한 소프트파워의 핵심은 '빅데이터 분석 역량'이며 이 중요성은 갈수록 높아지고 있다. 지인 네트워크를 기반으로 출발해 고객층을 확보한 뒤 데이터 분석으로 수익 모델을 만들어간 케이스인 페이스북은 고객별 행동 특성에 집중해 니즈를 파악하는데 데이터 분석 노력을 집중하고 있는데 이는 고객이 원하는 바를 정확히 포착해 적합한 서비스를 외부에서 끌어들여 가치를 창출한 경우다. 플랫폼 확대와 데이터 분석을 상호 보완적으로 추진하는 대표 사례를 들 수 있는 것은 온라인 유통 기업인 아마존으로 트래픽 강화를 위해 고객 유입 민감 서비스를 분석해 신선식품, 패션 등으로 사업을 확대하여 이를 기업 전략에도 활용하고 있다.

페이스북은 SNS, 아마존은 전자상거래, 구글은 검색이라는 뚜렷한 시장을 토대로 타 영역으로 플랫폼을 확장해나가면서 서비스 영역이 충돌하고 있다. 그야말로 전쟁인 것이다! 여기서 주목할 점은, 하드웨어나 프로세스 알고리즘이 평준화된 지금,'데이터 분석'에 의한 경쟁력 강화 및 서비스 개발이 갈수록 큰 변수로 떠오르고 있다는 사실이다. (본문 21,22p)

그렇다면 이 전쟁에서 어떻게 살아남을 수 있을까? 저자는 이 책에서 데이터 분석이 실패하는 '원인'들을 명확히 규명하여 전쟁에서 살아남는 방법을 모색하고자 한다. 많은 기업에서 비지니스 목적과 빅데이터 간에 괴리가 있었다. 즉 대부분의 기업에서 '데이터 분석을 IT 부서만의 업무'로 여긴다는 것인데 데이터 분석을 시스템적 관점에서 보고 통계 분석 위주의 단순한 '본업 지원'역할로 한정지었기 때문이다. 작은 슈퍼마켓으로 출발한 데스코가 놀라운 데이터 분석 능력으로 영국의 최대 소매 기업이며 세계적 유통 기업으로 성장하였으나 어두운 그림자가 드리워지게 된 이유는 '비즈니스'가 아닌 '데이터'를 우선한 것, '고객'이 아닌 '제품' 위주로 분석한 것, 대기업에서 나타나는 '수익 창출의 단절'이었다. 즉 '데이터'라는 마약에 취해 '비지니스'를 보지 못해 무너진 것이다. 저자는 이 실패 원인이 역설적으로 데이터 분석의 성공 원리를 보여준 셈이라고 말한다.

첫째: 목적-제로 베이스에서 문제를 해결할 것

둘째: 도구-데이터를 능동적으로 가공해 필요한 정보로 만들 것

셋째: 결과-성공과 연결되도록 장애물을 제거할 것 (본문 34p)

모든 빅데이터 사업은 크게 이 세 가지 요소에서 승패가 결정되고 있었던 것이다. 저자는 성공을 위해서는 데이터를 버려야한다고 말한다. 이에 구글 TV의 실패원인이 데이터 분석에 눈이 멀었기 때문임을 예를 들었다. 구글 TV의 실패는 '기술이 아니라 문제에서 출발하라'는 교훈을 던져줌으로써, 문제에 집중하는 것, 이것이 바로 데이터 기술 기업이 데이터를 버려야 하는 이유임을 강조한다. 또한 데이터에서 출발하면 일을 복잡하게 만들 뿐 성과가 나지 않으므로, 빅데이터는 사람에게서 출발해야한다. 성장하는 기업들은 고객 접점을 먼저 확보하고, 그 산업 전체에서 강력한 독점적 영향력을 발휘해 막대한 수익을 올리고 있음을 기억해야 할 것이다. 이렇듯 빅데이터 분석은 데이터를 설계하고 해석하는 과정이 중요한 것이다. 타깃 고객을 정해 그 사람에게 집중하고 니즈를 찾아야 하기에 단순히 기술의 고도화가 아닌, 인문학적 통찰과 통계적 추론이 결합된 융합적 사고가 필요하다. 이것이 빅데이터 분석의 궁극적 방향인 게다.

하버드 대학교의 제럴드 잘트먼(Gerald Zaltman)교수는 인간의 인식 활동 중 무의식이 차지하는 비율이 95퍼센트나 된다고 말했다. 그만큼 인간의 무의식에 존재하는 본질적 욕구와 행동 원리를 파악하는 것은 중요하다. 데이터 분석은 사람의 행동 원리를 가능한 한 깊게 파고드는 자가 최후 승자가 된다. (본문 155p)

저자는 빅데이터를 '가치를 내기 위한' 목적으로 다뤄야 하며, 따라서 언제나 전략에 종속되어 사용되어야 한다고 말한다. 즉, 기업의 '문제'에서 출발해 데이터로 끝나야 한다는 것이다. '데이터를 얼마나 효과적으로 활용할 수 있는가'는 전적으로 문제를 해결하는 당사자에게 달려 있다. 전략에 필요한 데이터만 능동적으로 찾아 가공해서 사용하는 것, 이것이 빅데이터의 성패를 좌우한다고 역설한다. 저자는 다양한 기업의 사례를 통해 성공과 실패의 원인을 명확히 분석하였고 이를 통해 성과를 내는 3대 법칙-실행 프로세스를 최대한 간결하게 유지한다, 조직의 문제를 파악하고 해결한다, 초기 성과를 보여준다-을 내놓았다. 많은 기업이 빅데이터의 중요성을 인정하면서도, 고객에게 가치를 전달하는 데는 도움이 되지 않는다'라고 말하며 빅데이터의 효과에 대해 불신하는 경우가 많다고 한다. 하지만 빅데이터는 미래의 중요한 성장 동력이며 IT인프라가 매우 잘 갖춰져 있는 우리나라는 유리한 위치에서 세계적 수준으로 도약할 수 있는 유리한 조건에 있다. 빅데이터 전쟁에서 성공하는 방법은 분명 있으며, 저자는 이 책을 통해 자신의 실무 경험을 바탕으로 이를 자세히 이야기하고 있다. 이처럼 <<빅데이터 전쟁>>은 빅데이터를 활용하고자 했던 기업과 개인에게 그동안 불분명한 수사와 설명을 통해 모호하게 정의되었던 빅데이터의 실체와 빅데이터를 활용하고 가치를 창출하는 방향을 제시하고 있다.