빅데이터, 무엇이 중요한가?

빅데이터, 빅데이터 이 단어도 너무 많이 들으니 이제는 별 느낌이 없을 정도다. 빅데이터는 왜 이렇게 인기가 많아졌는가? 우리가 언제부터 이렇게 데이터에 관심이 많았는가? 아마 대부분의 사람들은 신문이나 방송에서 중요하다고 하니까, 그리고 나 말고 다른 사람들은 어떤 것들에 관심이 많나 궁금해 하다가 TV에서 지난 한 주 동안 가장 인기있었던 키워드 등의 데이터를 보여주니 신기하다 싶어서 관심을 갖게 된 것이라 생각한다. 그런데 왜 요즘 회사들마다 빅데이터에 이렇게 관심이 많을까?

경영자이건 실무자이건 일을 할 때 이렇게 할지 저렇게 할지 결정해야 할 때 감이나 경험에 의존하던 것을 이제는 데이터, 특히 고객의 행동과 관련된 데이터를 검증해 보고 결정을 내릴 수 있게 되었다는 것이 빅데이터의 가장 중요한 의미이다. 고객이 디지털 채널에서 어떤 상품을 검색하고 비교하고 구매하고 반품했는지 데이터를 모아 고객이 뭘 좋아하는지, 어떤 상품을 언제 주로 사는지, 보긴 하는데 사진 않는건지 등을 실제 고객의 디지털 흔적을 통해 분석하고 미래의 행동을 예측해 제안하려 하는 것이다. 내 경험으로는 미국 아마존이 이걸 제일 잘 한다.

8년 전, 네이버 가계부를 만들 때 사용자가 작성하거나 카드 사용 내역을 업로드했을 때 모이는 수많은 고객 지출 데이터를 분석해 고객들이 앞으로 필요로 할 것을 다 제안하자는 아이디어를 회장님께 제안해서 승인을 받았고, 그 후에는 금융 외의 업종에서도 우리가 제일 많이 가지고 알고 있는 디지털 흔적을 분석해 그 데이터에서 나온 의미 있는 통찰을 고객에 대해 알고 싶어하는 그 업종 기업들에게도 판매하자는 비전도 제안했다.

요즘 고객사 담당자들과 디지털 분야에서 어떤 준비를 해야 할지를 이야기할 때, 빠지지 않고 나오는 말이, ‘윗분들이 빅데이터에 관심이 많으시다’는 이야기이다. 그래서 어떻게 준비하고 있냐고 물어보면, 잘 몰라서 일단 빅데이터 사업자들을 불러 어떻게 해야 하냐고 물으면 다들 “우리 솔루션을 사면 됩니다, 비용은 얼마입니다”라는 이야기만 한다고 한다. 물론 빅데이터를 어떻게 수집하고 어떻게 저장할지, how가 중요하지만, 왜(why), 무엇(what)을 정하지 않으면 정작 자신들에게 의미 있는 데이터를 모을 수가 없다. 그리고 그 결정은 자신의 비즈니스와 고객에 대해 가장 잘 알고 있는 고객사가 정해야 한다.

이제 업에 대한 지식(domain knowledge)을 가진 사람이 분석 기법을 배워 무엇이 중요한지 결정하고 그 데이터를 쌓고 시행착오를 하면서 가설이 맞는지 해 보고 모델을 또 수정하고 하는 일을 계속 해야 한다. 이제 미국 뿐 아니라 우리 나라에서도 데이터 과학 (Data Science), 데이터 분석 (Data Analytics) 등의 이름으로 빅데이터 분석에 대한 교육 과정들이 많이 만들어지고 있고, R이나 Python 등 관련 통계 패키지나 프로그래밍 언어에 대한 책과 동영상 자료도 많아졌다. 전문가들에게만 맡겨 놓고 “나중에 이건 아닌 것 같은데” 하지 말고 고객 스스로도 공부를 좀 하자.

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