빅데이터 시대… 그러나, 데이터는 데이터일 뿐…

소셜미디어와 스마트폰의 발달로 디지털 콘텐츠는 말 그대로 폭발적으로 증가하고 있습니다.

출근 길에 좋은 뉴스와 정보를 발견하면 페이스북 또는 트위터에 공유하고, 카카오 톡을 통해 지인들에게 안부인사를 전하고, 댓글을 쓰고, 쇼핑을 하고, 밥 먹기 전 먹음직스러운 메뉴 사진을 공유하고, 길을 지나다 눈을 끄는 어여쁜 꽃이 있으면 사진 찍어 업로드하고, 저녁에 친구와 모임 자리에서 포스퀘어로 위치 정보 한 번 찍어 주고……

우리가 하루 하루를 살면서 우리 자신에 대해 흘리고 다니는 디지털 신호들은 생각보다 많고 앞으로 더욱 많아질 것입니다. 이에 대해 2012 Adobe Digital Summit (http://summit.adobe.com)에서는 Digital Self, 즉, 디지털 자아라는 비유를 했는데요…

오늘 날 빅데이터라는 말이 인구에 회자되고 관심을 끄는 것 역시 이렇게 소셜 + 모바일 + 웹 + 오프라인 등 다양한 채널에 떠돌아다니는 어마 어마한 양의 데이터들을 제대로 분석해서 활용하는 기업이 승자가 될이 뻔하기 때문입니다.

그런데, 막상 빅데이터를 어떻게 업무에 활용하고 내 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 아이디어를 얻기 위해 여기 저기 세미나와 컨퍼런스를 쫓아 다녀봐도 하둡이 어떻고, 대용량 데이터 처리 기술이 어떻고 하는 기술적 이야기가 대부분일 뿐, 우리 생활과 비즈니스에 어떤 의미를 지니고 무엇을 준비해나가야 하는지에 대한 아이디어를 얻기는 쉽지 않은 듯 합니다.

도대체 빅데이터가 우리네 현업 마케터들에게 의미하는 바는 무엇일까요?

다양한 채널 공간에 흘러 다니는 이 데이터들은 쪼개고, 나누고, 재조합 돼 마케팅, 영업, R&D, 고객서비스, IT 등 다양한 비즈니스 기능들에게 인사이트를 줄 수 있는 형태로 재가공 돼 궁극적으로 다양한 비즈니스 의사 결정의 원천 데이터로 활용될 것입니다. 또한, 그 양이 방대하여 제대로 마이닝하면 예측 분석 (Predictive Analysis) 에도 활용이 될 것입니다.

특히, 10여 년 전 한 때 마케터들을 열광케 했던 원투원 마케팅, 개인화라는 부분이 드디어 꽃을 피울 수 있을 것입니다.

페이스북 커넥트 기능 하나만 우리 웹 서비스에 연결해도 개별 고객 별로 맞춤 서비스를 제공할 수 있으니, 그만큼 우리의 마케팅 오퍼가 보다 더 정교해질 것은 뻔하지 않을까요?

여기서 중요한 것은 데이터들을 쪼개고, 나누고, 재 조합하여 각 비즈니스 기능 별로 어떤 실행을 해야 하는지 의사결정에 도움이 되는 인사이트가 도출되어야 한다는 점입니다.

빅데이터의 시대에 데이터는 참으로 중요합니다. 그러나 제대로 분석해서 구체적인 실행을 유발할 수 있는 인사이트 (Actionable Insight)를 도출하지 못한다면, 저장 공간만 차지하는 그저 의미 없는 0,1 조합으로 된 신호들에 불과합니다. 그런 의미에서 빅데이터 시대에 무엇보다 중요한 것은 데이터를 이리 저리 쪼개서 보고 분석할 수 있는 Business Question 으로 똘똘 뭉친 호기심 많은 데이터 분석가입니다.

데이터 분석가라고 하면 왠지 통계학과를 나왔고 리서치 회사 경험이 있고 SAS, SPSS와 같은 통계 툴을 능수 능란하게 다루는 사람일 것이라 의례히 짐작합니다. 그러나, 빅데이터 시대에 필요한 데이터 분석 전문가의 자질은 비즈니스 입장에서 데이터를 보는 눈과 무궁무진한 호기심과 새로운 것을 빨리 배우고 흡수할 수 있는 배우는 자질입니다. 또한, 빅데이터라는 단어 자체가 의미하듯 소셜 하나, 모바일 하나, 웹 하나를 따로 보는 것이 아니라 비즈니스 입장에서 개별 채널을 통합해서 의미있는 인사이트를 도출할 수 있는 통합된 관점이 더 중요할 것입니다. 툴은 툴일 뿐이고 분석 이론도 이론일 뿐, 그 때 그 때 필요하면 배우면 되기 때문입니다.

실행에 바로 반영할 수 있는 인사이트를 도출할 수 없다면 빅데이터도 무용지물일 뿐입니다.

최근 빅데이터 분석이라는 명분으로 다양한 소셜 분석 툴을 도입하는 기업에 묻습니다. 귀사에는 데이터를 보고 Actionable Insight 를 제대로 뽑을 수 있는 똘망 똘망한 분석가가 내부에 있습니까? 툴 도입 전에 내부 리소스를 먼저 고민하고 데이터에 의거한 의사 결정을 할 수 있는 문화가 갖추어져 있는지 내부 문화를 먼저 돌아보아야 합니다.