Let's Master 빅데이터 (7) 경영 빅데이터의 필요성
美 보건분야서 年 3300억弗 창출
CEO는 분석지향 조직문화 만들어야
맥킨지는 빅데이터의 사회경제적 가치를 산업의 투명성 증대, 소비자 니즈 발견·트렌드 예측·성과향상을 위한 실험, 소비자 맞춤형 비즈니스를 위한 고객 세분화, 자동 알고리즘을 통한 의사결정 지원과 대행, 비즈니스 모델·상품·서비스 혁신 등 다섯 가지로 제시했다. 그리고 미국 정부가 빅데이터 활용을 통해 보건 분야에서만 연간 3300억달러 상당의 가치를 창출하고 있다고 추정했다. 의료와 건강, 소매, 제조 분야에서 1%의 추가적인 생산성 향상을 가져올 것이며 적게는 1000억달러에서 많게는 7000억달러 규모의 경제적 효과를 창출할 것이라고 전망했다.
영국 연구기관인 팔러시 익스체인지도 빅데이터의 경제적 가치를 추정한 보고서 ‘빅데이터의 기회’를 발표했다. 이 보고서에 따르면, 영국이 공공 부문에서의 빅데이터 활용을 통해 연간 160억파운드에서 최대 330억파운드를 절감할 것으로 추정했다.
사실 빅데이터를 통해 얻을 수 있는 가치를 측정한다는 것은 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터의 재사용 및 재조합, 다목적용 개발 등 데이터 활용 방식에 따라 천차만별로 가치가 달라지기 때문이다. 그리고 데이터의 활용 가치를 산출하는 방식에 따라서도 달라질 수 있다. 더구나 분석하는 기술이 계속 발전해 데이터 관리 및 분석 비용이 낮아지고 있는 데 반해 그 활용 성과는 점차 커지고 있기 때문이다. 그럼에도 중요한 것은 이코노미스트가 얘기한 것처럼 데이터가 자본이나 노동력과 거의 동등한 레벨의 경제적 투입자본으로 비즈니스의 새로운 원자재 역할을 수행하기 시작했다는 점이다. 즉 데이터의 투입가치, 활용가치를 따질 겨를도 없이 경제의 새로운 원자재로 자리매김하기 시작한 것이다.
# 데이터는 비즈니스의 새로운 원자재
결국 데이터를 가치로 연결하는 사람의 문제로 귀결된다. 문제는 대부분 데이터 취급이 ‘나완 무관한 일’이라고 생각한다는 데 있다. 물론 데이터를 전문적으로 다뤄야 하는 전문가 집단이 필요한 것은 사실이다. 그러나 데이터 분석을 통해 정보를 얻어 의사결정을 잘해야 하는 것은 조직의 모든 구성원에 해당하는 사항이라는 점을 인식하면 얘기는 달라진다. 즉 빅데이터 시대에 조직 구성원들에게 요구되는 데이터 분석 역량은 구성원 각각이 위치한 자리와 역할에 따라 다르지만 반드시 필요한 것이다. 기업의 경우 수행하는 직무와 역할에 따라 구성원을 경영층, 분석 전문가, 일반 직원의 세 집단으로 구분해 설명할 수 있다.
먼저, 경영층은 분석이 경쟁력의 핵심임을 신봉하고 조직이나 전문 인력 등의 분석 인프라를 갖추기 위해 지속적인 투자를 하면서 분석 지향적인 기업 문화를 조성하려고 노력해야 한다. 기업이 분석을 근간으로 경쟁하기 위해서는 분석 지향 문화 정착을 위한 경영층의 신념과 헌신이 매우 중요하다. 둘째, 분석 전문가 집단은 기업 내에서 관련 데이터를 수집, 관리하고 다양한 분석과 해석을 통해 경영층에 전략적 조언을 해야 한다. 이들은 수학, 통계학, 컴퓨터 공학 등 관련 전문 분야의 학력 소유자이거나 데이터 분석 전문지식을 습득한 전문가 집단이다. 셋째, 말단 사원으로부터 팀장, 부장에 이르기까지 일선 직원은 기업 내의 라인에서 실제로 다양한 업무를 수행한다. 이들이 업무 수행과정에서 경영 성과를 극대화하기 위해서는 분석적 소양을 갖추고 분석 기반의 과학적이고 합리적인 의사결정을 할 수 있는 역량을 갖춰야만 한다. 결국 조직은 분석 전문가뿐 아니라 경영자로부터 일반 직원에 이르기까지 데이터에 관한 이해와 분석적 사고를 필수적으로 갖춰야만 하는 시대를 맞이하기에 이른 것이다.
# ‘경영 빅데이터 분석사’ 대량 양성해야
이런 사내외 데이터들은 경영활동의 과정과 성과를 보여주기도 하지만 많은 경우 그냥 버려지기도 한다. 왜 그럴까. 데이터에 대한 이해 부족과 전문성 부족 때문이다. 이제는 달라져야만 한다. 치열한 경쟁으로 과학적 의사결정이 중요해짐에 따라 데이터 분석에 대한 관심과 중요성이 대두됐기 때문이다.
이런 상황에서 필수적으로 대두된 역량이 경영 빅데이터 분석이다. 경영 빅데이터 분석이란 비즈니스 분야에서 요구되는 다양한 데이터에 관한 분석과 활용을 의미한다. 이런 데이터 분석을 담당하는 인력을 경영 빅데이터 분석사라고 한다. 경영 빅데이터 분석사는 크게 경영 빅데이터 분석을 위한 기회 발견 및 분석 기획 등을 하는 전문가와 R, SPSS, SAS 등의 통계분석도구 혹은 데이터마이닝 도구를 사용해 경영 빅데이터를 분석하는 전문가를 통칭한다.
최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 다양한 분야에서의 빅데이터 축적이 더욱 광범위해지면서 광대한 빅데이터의 축적과 활용은 비즈니스에서 필수불가결한 요소로 자리매김할 전망이다. 여기에서 경영 빅데이터 분석 전문가 양성이 무엇보다 시급한 이유를 찾을 수 있을 것이다.
노규성 < 한국디지털정책학회장·선문대 교수 >
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美 보건분야서 年 3300억弗 창출
CEO는 분석지향 조직문화 만들어야
맥킨지는 빅데이터의 사회경제적 가치를 산업의 투명성 증대, 소비자 니즈 발견·트렌드 예측·성과향상을 위한 실험, 소비자 맞춤형 비즈니스를 위한 고객 세분화, 자동 알고리즘을 통한 의사결정 지원과 대행, 비즈니스 모델·상품·서비스 혁신 등 다섯 가지로 제시했다. 그리고 미국 정부가 빅데이터 활용을 통해 보건 분야에서만 연간 3300억달러 상당의 가치를 창출하고 있다고 추정했다. 의료와 건강, 소매, 제조 분야에서 1%의 추가적인 생산성 향상을 가져올 것이며 적게는 1000억달러에서 많게는 7000억달러 규모의 경제적 효과를 창출할 것이라고 전망했다.영국 연구기관인 팔러시 익스체인지도 빅데이터의 경제적 가치를 추정한 보고서 ‘빅데이터의 기회’를 발표했다. 이 보고서에 따르면, 영국이 공공 부문에서의 빅데이터 활용을 통해 연간 160억파운드에서 최대 330억파운드를 절감할 것으로 추정했다.
사실 빅데이터를 통해 얻을 수 있는 가치를 측정한다는 것은 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터의 재사용 및 재조합, 다목적용 개발 등 데이터 활용 방식에 따라 천차만별로 가치가 달라지기 때문이다. 그리고 데이터의 활용 가치를 산출하는 방식에 따라서도 달라질 수 있다. 더구나 분석하는 기술이 계속 발전해 데이터 관리 및 분석 비용이 낮아지고 있는 데 반해 그 활용 성과는 점차 커지고 있기 때문이다. 그럼에도 중요한 것은 이코노미스트가 얘기한 것처럼 데이터가 자본이나 노동력과 거의 동등한 레벨의 경제적 투입자본으로 비즈니스의 새로운 원자재 역할을 수행하기 시작했다는 점이다. 즉 데이터의 투입가치, 활용가치를 따질 겨를도 없이 경제의 새로운 원자재로 자리매김하기 시작한 것이다.
# 데이터는 비즈니스의 새로운 원자재
결국 데이터를 가치로 연결하는 사람의 문제로 귀결된다. 문제는 대부분 데이터 취급이 ‘나완 무관한 일’이라고 생각한다는 데 있다. 물론 데이터를 전문적으로 다뤄야 하는 전문가 집단이 필요한 것은 사실이다. 그러나 데이터 분석을 통해 정보를 얻어 의사결정을 잘해야 하는 것은 조직의 모든 구성원에 해당하는 사항이라는 점을 인식하면 얘기는 달라진다. 즉 빅데이터 시대에 조직 구성원들에게 요구되는 데이터 분석 역량은 구성원 각각이 위치한 자리와 역할에 따라 다르지만 반드시 필요한 것이다. 기업의 경우 수행하는 직무와 역할에 따라 구성원을 경영층, 분석 전문가, 일반 직원의 세 집단으로 구분해 설명할 수 있다.
먼저, 경영층은 분석이 경쟁력의 핵심임을 신봉하고 조직이나 전문 인력 등의 분석 인프라를 갖추기 위해 지속적인 투자를 하면서 분석 지향적인 기업 문화를 조성하려고 노력해야 한다. 기업이 분석을 근간으로 경쟁하기 위해서는 분석 지향 문화 정착을 위한 경영층의 신념과 헌신이 매우 중요하다. 둘째, 분석 전문가 집단은 기업 내에서 관련 데이터를 수집, 관리하고 다양한 분석과 해석을 통해 경영층에 전략적 조언을 해야 한다. 이들은 수학, 통계학, 컴퓨터 공학 등 관련 전문 분야의 학력 소유자이거나 데이터 분석 전문지식을 습득한 전문가 집단이다. 셋째, 말단 사원으로부터 팀장, 부장에 이르기까지 일선 직원은 기업 내의 라인에서 실제로 다양한 업무를 수행한다. 이들이 업무 수행과정에서 경영 성과를 극대화하기 위해서는 분석적 소양을 갖추고 분석 기반의 과학적이고 합리적인 의사결정을 할 수 있는 역량을 갖춰야만 한다. 결국 조직은 분석 전문가뿐 아니라 경영자로부터 일반 직원에 이르기까지 데이터에 관한 이해와 분석적 사고를 필수적으로 갖춰야만 하는 시대를 맞이하기에 이른 것이다.
# ‘경영 빅데이터 분석사’ 대량 양성해야
이런 사내외 데이터들은 경영활동의 과정과 성과를 보여주기도 하지만 많은 경우 그냥 버려지기도 한다. 왜 그럴까. 데이터에 대한 이해 부족과 전문성 부족 때문이다. 이제는 달라져야만 한다. 치열한 경쟁으로 과학적 의사결정이 중요해짐에 따라 데이터 분석에 대한 관심과 중요성이 대두됐기 때문이다.
이런 상황에서 필수적으로 대두된 역량이 경영 빅데이터 분석이다. 경영 빅데이터 분석이란 비즈니스 분야에서 요구되는 다양한 데이터에 관한 분석과 활용을 의미한다. 이런 데이터 분석을 담당하는 인력을 경영 빅데이터 분석사라고 한다. 경영 빅데이터 분석사는 크게 경영 빅데이터 분석을 위한 기회 발견 및 분석 기획 등을 하는 전문가와 R, SPSS, SAS 등의 통계분석도구 혹은 데이터마이닝 도구를 사용해 경영 빅데이터를 분석하는 전문가를 통칭한다.
최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 다양한 분야에서의 빅데이터 축적이 더욱 광범위해지면서 광대한 빅데이터의 축적과 활용은 비즈니스에서 필수불가결한 요소로 자리매김할 전망이다. 여기에서 경영 빅데이터 분석 전문가 양성이 무엇보다 시급한 이유를 찾을 수 있을 것이다.
노규성 < 한국디지털정책학회장·선문대 교수 >
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