모바일 기술과 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술이 발전하고 다양한 디바이스들이 늘면서, 동시에 소셜 등으로 사람들이 실시간으로 여러 가지 정보를 생산하고 내놓게 되다보니 수 많은 데이터들이 쌓이고 이를 처리하는 소위 ‘빅 데이터 (Big Data)’ 라는 것이 각광받게 되었다. 그런데, 빅 데이터라는 이름을 가지고 소개되는 수많은 컨퍼런스나 뉴스, 그리고 이야기들을 듣다보면 주로 대용량 데이터를 처리하는 각종 솔루션과 관련한 이야기들이거나, 마케팅과 영업 등에 활용하기 위한 컨설팅 등에 이야기가 집중되고 있다. 그래서인지, 최근에는 빅 데이터에 대해 단순히 마케팅 용어로 평가절하하는 사람들도 많아지고 있다.
중요한 것은 데이터의 양이나, 이를 저장하는 기술이거나, 데이터를 보여주는 기술이 아니다. 보다 본질적인 변화와 혁신을 이끌어내는 것은 사람들이 무엇을 공유하고, 어디에 가며, 무슨 이야기를 하고 있고, 어디에 관심을 가지고 연결하고 생산하는지에 대한 ‘가치있는 정보’ 들이다. 그리고, 이런 가치있는 정보들은 결국 사람들의 경험을 좋게 만들고, 제품이나 서비스의 혁신을 가져올 수 있다. 데이터의 양이 늘어나면 늘어날수록 사람들의 인지범위를 넘어서는 소위 노이즈(noise)가 늘어나는 것 뿐이며, 처리해야할 데이터가 많으니 속도가 느려지게 되고, 보여주는 것들이 복잡해지면서 혼란만 가중시킬 수도 있다. 그래서, 추천기술이나 인공지능 등과 같은 기술이 점점 더 중요해지는 것이다.
소셜 전문가로도 유명한 브라이언 솔리스는 빅 데이터의 중요한 가치로 “연결된 소비자주의(connected consumerism)“를 언급하였다. 소비자들 이외에 빅 데이터의 중요한 가치는 무엇일까? 아마도 기업에서의 의사결정과 관련한 부분이 될 것이다. 미래의 혁신의 방향성을 읽고, 경쟁에서 앞설 수 있도록 하는 정보의 가치는 기업의 경영에서 정말 핵심적인 것이라고 할 수 있다. 그러므로, 어쩌면 빅 데이터 기술에 관심을 가지는 기업이라면, 빅 데이터 솔루션을 도입하는 것보다 기업이 정적이고 기존의 사업모델과 제품군, 서비스에 집착하는 문화에서 점진적으로 변화를 추구하고, 혁신을 실험할 수 있으며, 그런 혁신실험의 결과로 진화해나갈 수 있는 문화를 심는 것이 더 중요하다. 어떤 조직이든 사람들이 변화하고 있으며, 미래에 적응하는 것이 중요하다는 것을 인지하고 있지 못한 곳은 빅 데이터가 알려줄 수 있는 새로운 트렌드나 기회를 포착하고 이를 낚아챌 수 없다. 데이터가 보여주는 것을 가치로 연결시키는 것이 더욱 중요하다는 이야기다.
데이터가 가치를 가지도록 해석하고, 영감을 줄 수 있으며, 이를 바탕으로 혁신하지 못한다면 빅 데이터와 관련한 기술이나 자원에 투자하는 것은 전부다 비용만 늘어나는 결과를 초래할 것이다. 그리고, 이런 비용에 대한 투자가 결실이 나지 않는다면, 결국 기대만 일으킨 마케팅 용어였다는 비판에 직면하는 것은 당연한 귀결이다.
최근에는 데이터 분석의 가치가 올라가면서, 데이터 과학(Data Science)이 주목받고 있다. 데이터를 분석하는 데이터 과학자들이 필요하다는 이야기도 나오고 있으며, 분석된 내용을 잘 보여주는 것도 또 하나의 테마를 형성하면서 빅 데이터에 대한 분위기가 조금은 바뀌고 있는 듯하다. 이는 분명히 지난 몇 년간 어떻게 데이터를 저장하고, 접근할 것인가에 초점을 맞췄던 것 보다는 확실히 나은 방향이다. 그러나, 여전히 지나치게 기술적이다.
분석이 많이 필요하다는 것은 ‘분석의 과잉’을 가져올 수 있으며, 이는 너무 많은 데이터 분석의 홍수 속에 사람들이 무감각해지는 결과를 낳을 수 있다. 또한, 잠깐 잠깐 변화하는 것에 지나치게 민감하게 반응하거나, 분석이 이루어지는 시점의 착시효과에 의해 잘못된 판단을 내리거나, 데이터에 대한 일반적인 사람들의 과도한 신념(?)을 이용해서 장난을 치는 일부 데이터 과학자들의 남용과 오용 사례도 많아질 것이다. 결국 데이터에 접근하고, 분석하고, 이를 해석하고 결정을 내리는 사람들이 확실한 자율성을 가지고, 투명하면서도 진정성있게 데이터를 보고 자신들과 관련된 가치를 뽑아내려는 노력을 하지 않는다면 이런 데이터 과학과 분석이라는 것도 아무런 가치를 만들어내지 못할 것이다.
또 한 가지 고려할 점은 이렇게 연결된 사회에서의 빅 데이터는 계속해서 변하므로, 이것을 정해진 시점에서 분석하는 것 자체보다, 시간과 함께 변화하는 양상을 보고 본질을 파악할 수 있는 능력을 길러야 한다는 것이다. 어제의 데이터와 분석의 내용은 오늘과는 다르며, 내일은 또 달라질 것이다. 이런 시간의 흐름과 함께 하는 변화의 요체를 파악하는 능력을 길러야 하며, 이는 데이터 과학자나 도구들이 뽑아낼 수 있는 범위를 넘어선다.
그리고, 고객들이나 데이터를 생산하는 사람들이나 기기의 데이터가 변했다면, 데이터를 생산하는 사람들과 기기들이 왜 변했는지 명확히 이해해야 한다. 사람에 대한 이해와 기술의 변화에 따른 데이터의 변화도 염두에 두어여 한다. 단지 데이터만 가지고 분석을 한다고, 그 가치를 제대로 파악하기란 어렵다. ‘빅 데이터’를 도깨비 방망이로 생각해서는 안된다. 빅 데이터 역시도 융합적인 접근이 필요한 것이다.
그렇다고 ‘빅 데이터’가 쓸 데 없다는 이야기를 하려는 것은 아니다. 어떤 기업에서 고객들이 자신들의 제품이나 서비스에 어떻게 반응하는지 잘 파악하고자 하며, 고객들의 반응에 그 때 그 때 반응하면서 제품이나 서비스를 혁신하려는 의욕에 가득차 있다고 하자. 그런 기업이라면 빅 데이터의 가치를 잘 발견할 수 있을 것이다. 빅 데이터는 여러 고객들의 행동과 생각의 변화를 읽고, 새로운 제품이나 서비스를 내놓게 될 것이고, 이런 혁신의 결과가 좋은지 나쁜지를 고객들이 즉각적으로 피드백을 주게 될 것이다.
고객들이 기업의 혁신에서 좋은 경험을 쌓게 된다면, 자연스럽게 고객의 충성도는 올라가게 될 것이며, 이는 또 다시 고객들이 반응하는 데이터의 신뢰성을 더욱 높여주는 선순환의 고리를 돌 수 있게 만든다. 이런 기업은 이미 ‘빅 데이터’의 필요성을 절감하고 있으며, 어떤 ‘데이터’를 얻고 싶으며, ‘무엇’을 알고 싶은지에 대해서 명확히 정의가 되어 있을 것이다. 도대체 무슨 데이터를 얻고, 어떻게 정보를 획득할 것이며, 무엇을 알고 싶은지도 모르는 상황에서 무슨 유행처럼 ‘빅 데이터’ 솔루션을 도입한다고 기술쇼핑을 일삼는 행위는 크게 주객이 전도된 것이다.
결국 ‘빅 데이터’의 진정한 가치는 무엇일까? 아마도 그것은 ‘작은 혁신과 행동(small innovation and action)’일 것이다. 데이터만 많이 쌓아놓고, 분석만 많이 하는 사람이나 기업이 혁신을 하고 새로운 가치를 창출하는 경우는 많이 보지 못했다.
글 : 하이컨셉
출처 : http://goo.gl/m0mMZS
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