제목
빅데이터 분석을 통한 미래 거버넌스 전략
글쓴이
관리자
작성일
2014-04-15 16:03:53

최근 2년간 비정형적 데이터(각종 동영상, 프리젠테이션 파일, 소셜데이터)의 폭발적인 증가는 빅데이터 분석에 있어 스토리지 확장에 많은 관심을 기울이게 하였다. 이제 데이터는 과학, 기술, 유통 등 산업 각 부분 및 공공 데이터 등 사회 전반적으로 페타바이트, 엑사바이트급으로 존재하고 있는 상황이다. 물론 안정적인 스토리지를 확보하는 것이 우선과제이기는 하지만 이러한 엄청난 데이터의 흐름을 knowledge, 그리고 궁극적으로 actionable intelligence로 가공해나가는 방법을 강구하는 것이 매우 중요할 것이다.




첫째도 추론, 둘째도 추론


모든 데이터가 모두 쓸모있다는 생각은 버려야 한다. AT&T 연구소의 통계학자 John Turkey데이터가 답을 가지지 않을 수도 있다. 실제 데이터 분석 과정에서 변수와 벡터들을 아무리 잘 배열하고 대비시키고 상관관계를 찾아보려 해도 결국은 쓸 만한 답을 얻어내는 경우가 많지 않다.”라고 말한다.

데이터 중심 과학의 시대에, 우리는 데이터 알맹이로부터 적절한 추론을 가능케 하는 분석 기법들을 많이 발달시켜왔다. 그리고 이러한 분석을 통해 비즈니스 영역에 있어 투명성 확보와 생산성 향상이라는 열매를 얻을 수 있었다. 각설하고, 데이터분석 전략에 있어 중요한 점은 데이터 그 자체가 답을 제공해 줄 것이라는 선입관에서 벗어나야 한다는 점이다. 그리고 정형화된 규칙과 알고리즘을 통해 수집된 데이터는 이를 쉽게 분석할 수 있는 플랫폼의 존재가 또한 필요한데, 이 플랫폼의 사용은 너무 어려워서도 안 된다. 데이터 과학자들의 존재는 물론 필수불가결한 것은 맞지만, 경영전략을 위한 분석과 추론을 모두 그들에게 의지하여서는 안 된다. , 데이터를 수집하고 만지고 활용하는 일선 직원들이 최소한의 데이터 분석을 통해 추론을 할 수 있는 환경이 조성되어야 하는 것이다.


C-Level 수준의 데이터 전략 분석 강화


빅데이터 분석 환경의 변화 속도가 매우 빠르고 정보 관련 부서의 긴장감도 더해가고 있는 상황이다. 최근 맥킨지는 기업이든, 정부 부처든 “executive horsepower or top-management muscle”이 데이터 실행전략을 위해 필요하다고 하고 있다. 확실히 C-Level 수준의 장들은 어느 부서를 통해서 그 자리에 이르렀던 일단은 데이터 분석 센터에 대한 전권을 가져야 한다. 더 나아가서 심화된 데이터 분석 경험을 가진 분석가들은 명확한 비즈니스 전략을 가지고 실행전략을 구체화해야 한다. 이러한 선도적인 분석 전략 로드맵은 대개 사업 단위에서 일어나는 것이 당연하다고 보인다. 사업단위별로 각기 가지고 있는 우선순위가 다르고 활용될 수 있는 데이터의 종류 및 취급방법 자체가 달라지기 때문이다.


참조기사: Ben Kerschberg (2014) "Five Steps To Master Big Data and Predictive Analytics in 2014", Forbes


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