빅 테이터에 대한 느낌.

과연 빅 데이터만이 매출과 이익을 증대 시킬는 것인가?

IT 업체인 IBM, HP, ORACLE등의 컨설턴트 기고문을 보면 항상 강조한다. 기업의 성장을.

이러한 논조에는 결국 하드웨어, 소프트웨어을 팔기위한 수단이라는 것을.

데이터웨어 하우스, CRM, SRM, SIS, EIS 등등 새로운 신조어(?)를 만들어 내어 마치 처음 나온 이론처럼.

새로운 Toll(?)이 나올때 마다 CEO 책임아래...CIO, CMO는 왜 있는지.

 

차가 아무리 좋으면 뭘하나. 운전자의 기량이 있어야 하며 도로의 사정이 양호해야 발휘를 하지.

람브로기니을 타고 시골 비포장길을 달려봤자..

 

모든 결정은 사람이 함으로, 분석할수 있는 힘. 예견하는 지혜. 믿고 맡겨 주는 사람, 그리고 시간, 시기 등
모두가 어우러져야 정보의 가치가 증대하는 것. IT보다 마케팅이 더욱 중요시 되는 시대.

 

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①빅 데이터는 일시적 유행인가?

'빅 데이터'가 IT 기업들이 주기적으로 띄우는 반짝 트렌드에 불과하다는 주장도 있으나 '빅 데이터'는 IT기업들의 마케팅 전유물이 아니다. 올 3월 29일 미국 연방정부는 빅 데이터 연구에 2억달러를 투자하는 '빅 데이터 이니셔티브'를 발표했다. 미국에서는 이에 대해 "과거 연방정부가 투자했던 초고속인터넷, 수퍼컴퓨팅만큼 빅 데이터가 중요하다는 방증"이라는 평가가 많다. 한국 정부도 중점육성할 'IT 10대 핵심기술' 중 하나로 '빅 데이터와 인공지능'을 선정했다.

②'빅'은 데이터의 크기인가?

컨설팅 기업인 '맥킨지'는 작년 5월 '빅 데이터'를 "보편적인 데이터베이스 소프트웨어툴(tool)로 저장·관리·분석하기 어려울 정도로 큰 규모의 데이터 세트"라고 했다. 그러나 '빅 데이터'는 데이터 웨어하우스(DW)와 스토리지의 용량 확대만의 문제가 아니다. 빅 데이터는 데이터의 양(volume), 처리속도(velocity), 형식의 다양성(variety) 등 세 가지 측면에서 접근해야 한다. 빅 데이터는 관리하는 데이터의 양이 테라바이트(TB·1000기가바이트) 단위에서 페타바이트(PB·100만 기가바이트) 단위로 급증한다. 또 정적인 데이터 처리에서 동적인 데이터 처리로 발전하고, 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터까지 분석 대상이 다양하다.

③'빅 데이터 분석=SNS 분석'인가?

'빅 데이터'를 인터넷상의 SNS 분석이라고 생각한다면 한쪽 면만 보는 오해이다. 빅 테이터 분석은 소셜 분석의 경계를 넘어 훨씬 더 포괄적으로 봐야 한다. 구글이나 페이스북은 온라인 기업이어서 이들에게 소셜 분석은 자기 비즈니스의 핵심영역이지만, 대다수 오프라인 기업들에 소셜 분석은 빅 데이터 분석의 일부다. 빅 데이터 분석의 가치는 각자 비즈니스의 핵심을 파고들 때 극대화한다.

베르나르 베르베르의 '상상력 사전'에서는 "전진하지 않는 것은 곧 후퇴하는 것이다. 제자리에 남아 있고 싶으면 죽어라 달려야 해"라는 말이 나온다. 글로벌 기업들은 '빅 데이터' 활용에서 빠른 속도로 달리고 있다. 우리는 더 빨리 달려야 한다.

 

‘빅 데이터’ 성공을 위한 6가지 팁(Tips)
1. 가장 핵심적인 비즈니스 영역을 찾아라
2. 의사결정의 수준을 정하라
3. 필요한 정보와 데이터 소스를 찾아라
4. 빅 데이터 분석 플랫폼을 구축하라
5. 빅 데이터 관리와 분석 전문 역량을 확보하라
6. CEO가 빅 데이터 챔피언을 맡아라

 

 

2012. 4.21.Weekly Biz (조선일보)