[제10회 ACC]고객 빅데이터 활용 사례 A to Z

일반입력 :2013/11/19 14:02    수정: 2013/11/20 13:46

손경호 기자

빅데이터는 결국 비즈니스를 성장시켜 매출을 늘리기 위한 기술입니다. 이를 위해 중요한 것은 어떤 방법으로 접근해 어떻게 어려움을 해결하느냐입니다.

19일 서울 잠실 롯데호텔 크리스탈볼룸에서 개최된 '제10회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스(ACC)' 기조연설자로 나선 이달수 한국 EMC 글로벌 서비스 상무는 그동안 고객들을 만나 느끼고 배운 점을 공유하는데 초점을 맞췄다.

이 상무는 현업에서 고객들이 빅데이터 서비스를 도입하면서 느꼈던 어려운 점들에 대한 가이드를 제시했다. 그는 A은행과 스마트폰 모듈을 제조하는 B업체를 비교하며 빅데이터 기술을 적용한 기업 간 차이를 설명했다.

기존 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터웨어하우스(DW) 등 전통적인 방식으로 데이터를 분석했던 A은행은 신상품을 팔기 위해 고객들의 거래 이력 데이터 1년치 10만건을 뽑은 뒤 누가 잠재고객인지를 분석하는 프로젝트를 수행했다. 분석 결과 수입과 거래빈도에 따라 특정한 패턴이 확인됐다.

그러나 중요하다고 생각했던 변수는 10년치 1천만건 데이터를 뽑아보니 전혀 의미있는 내용이 아니었다.

전수조사에 가까울 정도로 많은 데이터를 분석했을 때와 BI, DW 등을 분석했을 때 같은 결과가 나오지 않았던 것이다. 이 상무는 특정 패턴에 따라 비즈니스를 하면 될 것이라고 예측했던 것과 실제 빅데이터 관점에서 분석한 결과는 다를 수 있다고 밝혔다.

B업체는 스마트폰 카메라 모듈별 소비자 감성점수를 파악하기 위해 마케팅 부서에서 어떤 부분에 더 집중해야하는가를 알기 위해 빅데이터 기술을 도입했다. 이를 통해 자사에서 공급하고 있는 카메라 모듈에 대해 소비자들의 관심이 떨어지고 있었다는 사실을 알게 됐다. 또 동작 인식 분야에서는 높은 감성점수를 보였지만 소비자 기대에는 미치지 못했다는 것도 파악하게 됐다.

그는 빅데이터를 어떻게 도입해야할 지 혼란을 겪고 있는 기업 담당자들에게 빅데이터 혁신을 위한 프레임워크를 4가지로 제시하고, 이를 위해 필요한 6단계 접근법을 설명했다.

먼저 빅데이터 혁신을 위한 프레임워크에 대해 이 상무는 비즈니스, 데이터, 테크놀로지, 사람으로 분류했다.

이 상무에 따르면 전사적으로 빅데이터적인 접근법을 고민했던 고객사 C사는 무엇부터 손을 대야할 지 몰랐다. 이 과정에서 그는 결국 빅데이터 기술은 기업 내 핵심 고민을 해결할 수 있어야 한다고 말했다. 그 다음에 봐야하는 것은 주제에 맞는 데이터를 정의하고 모으는 일이다.

테크놀로지에 대해 이 상무는 빅데이터 수집, 저장, 분석, 표현 기술은 이론적으로 계획을 모두 마친 뒤에 이뤄지는 것이 아니라 전략을 이행하는 과정에서 도입돼야 한다고 설명했다. 사람에 대해서는 빅데이터 기술을 전사적으로 도입하기 위해 어떤 조직을 만들어야 할까에 대한 논의가 필요하다고 그는 강조했다.

프레임워크에 대한 준비가 끝났다고 해도 여전히 빅데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대해서는 의문이 남는다.

이를 위해 필요한 것이 6단계 접근법이다. 현업에서 가장 고민스러운 부분은 주제선정이다. 이 상무는 '인사부 담당 직원은 인사부에서 어떻게 인재들을 유지할 수 있을까'와 같은 명쾌한 주제를 내놓고 실제로 빅데이터 관련 프로젝트를 진행하고 있다고 말했다.

그 다음으로는 데이터를 준비해야 한다. 주제에 따라 어떤 데이터가 얼만큼 필요한가에 대해 당장 해결하는 것이 아니라 분석이 필요하다는 것이다.

두 과정이 끝난 뒤에는 모니터링과 해석이 필요하다. 원하는 결과를 얻기 위해 한번에 데이터를 모으거나 검증할 수는 없다. 새로운 데이터, 새로운 분석기법 등이 적용될 수 있다는 점이다.

이어 분석모델을 한번 만들고 그치는 것이 아니라 실시간으로 데이터를 업데이트하고 분석하는 과정을 거쳐 꾸준히 진화시켜나갈 필요가 있다.

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이와 함께 데이터 과학자를 지향할 필요가 있다. 무엇을 데이터로 분석할 수 있을지, 필요한 데이터를 선정하고 저장하고, 통계분석을 수행할 수 있는 전문가를 확보해야 한다는 것이다.

끝으로 이 상무는 제대로 된 솔루션을 준비해야한다고 말했다. 빅데이터 기술 전체를 다룰 수 있는 만능 솔루션은 없는 만큼 여러 솔루션을 새로운 모델에 맞게 적용해야한다고 설명했다.