빅데이터, 경영을 바꾸다 - [함유근, 채승병]

[모오띄]

이 책은 믿고 읽는 삼성의 경제 연구소에서 나온 책입니다.

주로 빅데이터를 다루고 있는데, 비록 이 책이 나온지 좀 되기는 했어도 읽을만한 책이라고 생각합니다.

요즘 인공 지능, 사물 인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제·사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명인 4차 산업혁명이 일어나면서 단순한 물건 제조기술보다는 빅데이터를 모으고 이용하는 것이 더 중요하게 되었습니다.

예를 들자면 구글(?)은 자기의 기술력을 오픈소스로 바꿉니다.

이 책을 읽어보지 않은 사람들이라면 정말 무슨 짓인지 이해를 못할 것입니다.

 하지만 구글은 기술력을 오픈소스로 바꿔도 아무런 손해가 없습니다, 오히려 이익이 있죠.

구글은 이때까지 모아온 빅데이터로 승부하기 때문에 지금와서 기술력을 공개해도 다른 회사들은 그걸 따라가지 못하고, 사람들이 이것을 보고 '와... 구글은 정말 좋은 기업이구나, 중소기업들을 위해서 이렇게까지 해주고 말이야.'라고 생각합니다.

사실 구글은 중소기업들에게 재활용 쓰레기를 준 것과 같은데 말이죠.

 자 그러면 본론으로 넘어가서 빅데이터란 무엇일까요?

대부분의 사람들은 빅데이터의 정의를 대충만 알고 있습니다.

빅데이터는 3V(규모, 다양성, 속도)를 골고루 이용하여 정의되어야하는데, 빅데이터라고 불려 질려면 이 세 가지 특징이 어느 정도 수준을 만족해야합니다.

규모 차원에서는 대략 수 테라바이트에서 수 페타바이트 정도 크기의 데이터 집합이여야 되고,

다양성 차원에선 특정형식에 맞춰 잘 정리된 데이터인 정형적(구조적) 데이터와 데이터 하나하나마다 크기와 내용이 사뭇 달라 통일된 구조로 정리하기 어려운 데이터인 비정형(비구조적) 데이터로 나눌수 있습니다.

또한 속도 차원에서는 빅데이터 전 시대보다 사건 발생과 데이터 수집 사이의 간격을 좁혀져 민첩한 감지와 대응이 필요하게 되었습니다.

빅데이터는 또한 좁은 의미와 넓은 의미로 나뉘는데,

좁은 의미의 빅테이터는 수십에서 수천 테라바이트 정도의 거대한 크기를 가지고, 여러 가지 다양한 비정형 데이터를 포함하고 있으며, 생성-유통-소비(이용)가 몇 초에서 몇 시간 단위로 일어나 기존의 방식으로는 관리와 분석이 매우 어려운 데이터 집합을 의미하고, 넓은 의미의 빅데이터는 좁은 의미의 빅데이터 + 이를 관리, 분석 하기위해 필요한 인력과 조직 및 관련 기술까지 포괄하는 용어입니다.

그럼 이제 빅테이터를 사용하는 이유인 빅데이터의 유용성에 대하여 알아보도록 하죠.

세 가지 측면에서의 유용성이 있는데 규모 측면에선 정보의 왜곡이 줄어들고, 새로운 데이터 분석기법을 적용할 수 있다는 점이 있습니다.

다양성 측면에서는 다양한 변수 사이의 새로운 관계를 발견할 수 있고, 고객의 형태가 여과 없이 담겨있는 생생한 비정형 데이터가 핵심이라는 점들이 있습니다.

속도 측면에서는 사건 발생 시점과 데이터 감지 시점 사이의 지연이 거의 없어 실시간 나우캐스팅(nowcasting)이 가능하다는 유용성이 있습니다.

그럼 이렇게 유용한 빅데이터를 활용하게 된 배경이 무엇일까요?

데이터를 저장하는 저장매체 발달과 저장할 때 드는 비용의 하락, 사람과 사람, 기계와 기계관의 연결증가, 급격히 진보하고 있는 데이터 관리, 분석기술의 비용하락 등 한마디로 꿈을 현실로 만들어주는 기술 환경의 변화와, 기업 경쟁 환경의 격화가 빅데이터의 활용배경이라고 할 수 있습니다.

다음으로 빅데이터로 달성할 수 있는 경영혁신의 단계를 알아봅시다.

이는 크게 네 가지로 나누어질 수 있습니다.

첫 번째 단계는 기존의 데이터 및 정보 기술 활용 수준을 진일보시켜(한걸음 더 나아가게 하여) 업무 생산성을 끌어올리는 것으로 빅데이터 경영 혁신의 시작점이라고 할 수 있습니다.

이는 위험과 비용 절감, 시간 절약, 복잡성 감소 등의 이점을 낳을 수 있습니다.

두 번째 단계에서는 기업 활동 곳곳에 도사리고 있는 문제들을 발견하여 해결하는 것입니다.

이는 새로운 패턴 발견, 이상 징후 발견, 부정 행위 방지 등을 할 수 있습니다.

세 번째 단계에 이르면 고객과 시장에 대한 더욱 정확한 정보를 추출하여 경영자의 의사결정 능력을 향상시키는 수준에 도달하게 됩니다.

이를 통하여 더 적합한 전략을 선택하고, 정밀한 고객 타깃팅과 고객의 감성을 개선할 수 있습니다.

최종적으로는 새로운 고객 가치를 창출할 수 있는 신사업으로 연계됩니다.

이것은 데이터를 활용한 스마트화가 새로운 기업 경영의 패러다임을 창출하는 단계로 맥락과 상황을 기반으로 하는 마케팅과 새로운 서비스 제공, 새로운 산업 제공하는 등의 장점을 이미 구*이나 서영이가 사랑하는 페*스북이 그 가능성을 활발히 보여주고 있습니다.

아마도 이러한 신사업이 역동적으로 출현하는 세상이 빅데이터가 궁극적으로 가져올 변화된 풍경일 것이라고 생각합니다.

그럼 이렇게 조직들이 빅데이터를 활용하는 최종적인 목적이 무엇일까요?

아마도 대부분의 경우에선 의사결정 능력을 향상시켜 좀 더 나은 결과를 얻기 위함일 것입니다.

그럼 왜 빅데이터를 활용하는 것이 의사결정 능력을 향상시키는데 도움이 될까요?

사람들이 의사결정을 할 때 가장 많이 범하는 오류가 바로 편견입니다.

편견은 크게 네 가지가 있습니다.

첫 번째는 확증 편향 자신의 주장에 부합되는 정보만 찾고, 자신이 믿고 싶은 것만 믿는 것입니다.

두 번째는 매몰 비용 오류와 몰입 상승효과입니다.

이는 이미 투자하여 회수 불가능한 비용에 집착해 결정하고, 계속 투자하는 것이 실패로 보일 경우에도 추가로 투자하는 것입니다.

이것 때문에 많은 사람들이 주식으로 폭삭 내려앉죠.

마지막으로는 기점화와 조정입니다.

이는 처음의 생각에서 크게 벗어나려 하지 않으려는 경향으로 선입견이라고도 할수 있습니다.

빅데이터는 그동안 모아둔 데이터를 기반으로 의사결정자의 편견을 극복해 좀 더 합리적으로 의사결정을 할 수 있게 해줍니다.

그럼 이렇게 빅데이터가 판치는 세상에서 한국은 어떻게 대처하고 있을까요.

우리 한국은 안타깝게도 빅데이터 선진 기업의 독특한 문화와 빅데이터 역량강화의 선순환 구조가 단절 되어있습니다.

빅데이터가 수집되지 않는 경영현장과 역량 축적으로 이어지지 않는 소모적 데이터 활용 때문이죠.

한국은 높은 기술 수용성, 엄청난 깐깐함, 빠른 반응, 사회적 관계에 민감하다는 특징들로 인해 다양한 국가들에게 좋은 베타 테스트 시장으로 이용되지만 본국 자체는 빅데이터 관리와 분석에 필요한 지식 기반이 취약하여서 활용하지 못하고 있습니다. 우리가 빅데이터를 유용하게 이용하기 위해서 소비자들은 빅데이터에 민감해져야 되고, 기업들은 빅데이터의 중요성을 깨닫고 활발히 사용하기 위해 노력해야 합니다.

하지만 이렇게 모든 것이 좋아 보이는 빅데이터에도 단점이 있습니다.

바로 개인정보보호 문제이죠.

하지만 개인정보를 보호하기 위해 제한을 두면 빅데이터의 성장에 어마어마한 걸림돌이 됩니다.

국가들은 여기서 선택의 갈림길에 빠지죠.

국민들의 개인정보인가 아니면 국가의 사업인가.

유럽은 국민들의 개인정보보호에 중점을 두고있고, 미국은 빅데이터의 활용에 중점을 두고 있습니다.

하지만 한국은 이도저도 아니게 중간에 걸쳐져있죠.

저는 한국도 미국과 같이 빅데이터의 활용에 중점을 두었으면 합니다.

우리나라의 빅데이터 활용률은 아직 미미하여 좀더 발달시킬 필요가 있고, 한국은 비교적 치안이 잘되 있는 편이라서 범죄 같은 것도 충분히 예방할 수 있을 것입니다.

이 책을 처음 봤을 때는 정말... 나한테 왜 그러시지..? 내가 뭐 잘못했나..? 등 자기 반성의 시간을 가졌었지만, 다 읽고 나서는 다른 의미로 자기 반성의 시간을 갖게 되었습니다.

저는 원래 종묘 개발자였던 제 직업을 종묘 빅데이터 개발자로 바꿀 것입니다.

그냥 단어만 갖다 붙였다고 생각하시겠지만 아닙니다.

종묘 빅데이터 개발자는 이전의 빅데이터를 적극 활용하여 앞으로 어떤 종자가 유행할지, 어떤 병이 유행할지를 미리 예측하고 종묘를 개발하는 직업입니다.

(새로 하나 만들어 봤어여ㅎㅎ)

이 책은 아마 제 인생에 (큰) 타격을 준 책 중에 하나로 기억될 것 같습니다.

독후감 쓰기까지 어마무시한 시간이 걸렸지만 그만큼 쓰면서 여러 가지를 생각하게 해준 저에게는 두렵고 힘들지만 보람차고 의미 있는 책이 였습니다.

[PS.이 책을 저처럼 빅데이터에 대해 이때껏 거의 접해보지 않은 사람들에게 추천합니다.]

[스마일]

독후감을 읽으면서 빵 터짐..."나한테 왜 그러시나. 내가 뭐 잘못했나" 이건 이 책을 추천한 샘에 대한 말인 것 같아서
덕분에 재미있게 독후감을 읽었고 내용도 다시 되짚어 볼 수 있어서 무척이나 좋았어....정말 수고 많이 했구나 싶어서 물개박수 "짝짝짝" 보냄...그리고 "보람차고 의미 있는 책"이었다니 샘도 보람을 느껴요..^^

[모오띄]

이거 쓰고나서 저 했어요