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제1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트
1. 빅데이터 열풍과 회의론
- 빅데이터 회의론 원인
- 부정적 학습효과 : 과거의 고객관계관리(CRM) -> 공포 마케팅, 투자대비 효과 미흡
- 부적절한 성공사례 : 빅데이터 필요없는 분석사례, 기존 CRM분석 성과
- 싸이월드 사례
- OLAP과 같은 분석 인프라로 존재했으나 중요한 의사결정에 데이터분석 활용 못함
- 웹로그 분석을 통한 일차원적 분석만 집중
- 소셜 네트워킹 활동 특성과 관련 분석을 위한 프레임워크나 평가자지표도 없었음
- 트렌드 변화가 사업모델에 미치는 영향에 대한 전략적 통찰을 가지지 못함
- 전략적 통찰 없는 분석의 함정
- 단순히 일차원적인 분석의 반복은 해당부서 업무에선 효과적이나 기업의 환경변화와 고객변화에 전략적 대처가 힘듦
- 전략적 통찰력의 창출에 초점을 맞춰 분석을 활용하면 사업의 중요한 기회를 발굴할 수 있음
- 최고가 되기 위해 일차원적 분석을 통해 분석경험을 늘리고 작은 성공을 토해 분석 활용범위를 넓혀 사업성과를 견인할 수 있는 전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석 단계로 발전해야 함
제2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
1. 데이터사이언스의 의미와 역할
- 데이터사이언스 : 데이터로부터 의미있는 정보 추출하는 학문. 정형/비정형 막론하고 다양한 유형 데이터 대상으로 분석 뿐 아니라 이를 효과적으로 구형하고 전달하는 과정. 기존 통계학과 다른 점은 총체적(Holistic) 접근법을 사용한다는 점
- 전략적 통찰 추구
- 비즈니스 핵심이슈에 답을 함
- 사업 성과를 견인
- 소통력 필요
2. 데이터 사이언티스트 : 하드스킬, 소프트스킬 보유해야 함
- 하드스킬
- 빅데이터 이론지식 : 관련기법에 대한 이해와 방법론 습득
- 분석 기술에 대한 숙련 : 최적의 분석 설계 및 노하우 축적
- 소프트 스킬
- 통찰력 있는 분석 : 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판
- 설득력 있는 전달 : 스토리텔링, 비주얼라이제이션
- 다분야간 협력 : 커뮤니케이션
제3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
1. 빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임의 변화
- 디지털화 (Digitalization) : 매직팬으로 커다란 종이에 그려 진행하던 PT가 지금의 PPT를 활용한 PT로의 변화
- 연결(Connection) : 인용이 많을수록 인용자의 권위가 높을수록 높이 평가받는 원리 (구글, 네이버 등)
- 에이전시(Agency) : 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을만하게 관리해주는가
2. 데이터 사이언스의 한계와 인문학
- 분석 과정에서는 가정 등 인간의 해석이 반드시 개입
- 아무리 정량적 분석이라도 모든 분석은 가정에 근거
- 샘플의 무작위 표집나 데이터의 정규분포에 대한 믿음도 하나의 가정일 뿐
- 2008년 전후의 글로벌 금융위기 역시 잘못된 가정에 근거한 잘못된 분석의 결과
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