제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

제 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

학습목표

빅데이터 분석의 현황과 현단계 과제에 대한 이해

전략적 가치 기반 분석에 대한 이해

데이터 사이언스의 의미와 역할에 대한 이해

데이터 사이언티스트의 요구 역량에 대한 이해

전략적 통찰력과 인문학 대두의 배경에 대한 이해

데이터 사이언티스트에게 요구되는 인문학적 사고에 대한 이해

데이터 사이언스의 미래에 대한 이해

 

제 1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트

1. 빅데이터 열풍과 회의론

빅데이터 열풍은 마치 흥행의 보증수표처럼 떠오른 모습이지만, 거품현상을 우려하는 시선도 없지 않다. 빅데이터에서 가치, 즉 통찰을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건이다. 근본을 돌아 봐야 한다.

1. 왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못했나?

전략적 분석은 치열한 시장에서 기업 생존을 좌우한다. 싸이월드는 비즈니스의 핵심 가치와 관련된 어떤 심도 있는 분석도 수행하지 않고 있었다. 당시 세계 최대의 소셜 네트워크 서비스를 보유한 나라였음에도 소셜 네트워크에 대한 변변한 논문조차 없는 우리의 현실을 감안한다면 이런 분석 활용 수준을 이해할 수 있다. 통찰력이 필요하다.

1. 빅데이터 분석, 'Big'이 핵심 아니다.

빅데이터를 가장 효과적으로 소비하는 것은 인간인가, 기계인가?

고객 데이터와 운영 데이터 중 어느 것이 더 중요한가?

새로운 데이터가 과연 새로운 인사이트 도출을 촉진하는가, 아니면 단순히 기존의 가설을 입증할 뿐인가?

 

데이터는 크기의 이슈가 아니라, 거기에서 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있느냐의 문제다. 비즈니스 핵심에 대해 보다 객관적이고 종합적인 통찰을 줄 수 있는 데이터를 찾는 것 이 그 무엇보다 중요하다.

1. 전략적 통찰이 없는 분석의 함정

빅데이터 회의론이 고개를 들기 시작한 지금이야 말로 빅데이터와 관련된 호들갑이나 빅데이터 장비 도입을 위한 달콤한 유혹들에 넘어가기 전에 보다 냉정하고 진지한 성찰이 필요한 시기다.

 

아메리칸 항공이 일찍이 분석 시스템을 통해 매우 복잡한 허브 앤 스포크 방식을 일궈내어 경쟁사들을 시장에서 완전히 내몰았으나, 그것도 잠시 사우스웨스트항공의 매우 단순한 모델이지만, 저가항공을 고객에게 제공해 줌으로써 아메리칸 항공을 따라잡았다.

단순히 분석을 많이 사용하는 것이 곧바로 경쟁우위를 가져다 주는 것이 아니다. 데이터 분석이 어디에 포커스를 둬야 하는지 되돌아보게 한다.

 

1. 일차적인 분석 vs. 전략 도출을 위한 가치 기반 분석

미국의 대규모 조직 임원들은 빅데이터가 새로운 용도, 그리고 장기적으로는 전혀 예상치 못한 용도로 활용 될 수 있는 진화적 잠재력을 지니고 있다는데 동의 했다. 전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석을 위해서는 우선 사업과 이에 영향을 미치는 트렌드에 대해 큰 그림을 그려야 한다. 인구 통계학적 변화 경제사회 트렌드, 고객 니즈의 변화 등을 고려하고, 또한 대변화가 어디서 나타날지도 예측해야 한다.  

제 2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

1. 데이터 사이언스의 의미와 역할

데이터 사이언스란 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문이다 통계학이 정형화된 실험 데이터를 분석 대상으로 하는 것에 비해, 데이터 사이언스는 정형 또는 비정형을 막론하는 다양한 데이터를 대상으로 한다. 데이터 마이닝이 주로 분석에 초점을 두고 있는 개념인데 반해 데이터 사이언스는 분석뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지를 포함하는 개념이다.

 

데이터 사이언스는 또한 전략, 통찰, 창조성, 영감, 인간에 대한 이해 같은 단어들을 포함해야 한다.

 

1. 데이터 사이언스의 구성 요소

데이터 사이언티스트는 매우 복합적인 역할이다. 이 들은 빅데이터의 세계에서 의미있는 발견을 할 수 있도록 훈련된, 호기심을 가진 전문가들이라고 할 수 있다.

데이터 사이언스 = Analytics + IT 전문성 + 컨설팅 능력

1. 데이터 사이언스: 과학과 인문의 교차로

통찰력 있는 분석은 직관과 전략, 경영 프레임워크, 경험히 혼합돼야 한다. 보다 큰 그림을 그릴 줄 알아야 한다. 애플의 성공 이면에는 넓은 시야와 철학이 깊게 작용하고 있다.

1. 전략적 통찰력과 인문학의 부활

인문학 열풍의 외부 환경적 측면

1. 단순 세계화에서 복잡한 세계화. 컨버전스에서 디버전스로.

   단순 세계화에서는 규모의 경제를 추구하고, 글로벌 효율성이 화두였으며, 표준화 이성화가 주된 키워드 였으나, 이제는 디버전스의 동역학이 작용하는 복잡한 세계화의 단계이다. 다양성과 각 사회의 정체성 그 맥락, 관계, 연결성, 창조성 등이 키워드로 대두되게 되었다.

2. 비즈니스의 중심이 제품생산에서 서비스로 이동되었다. 과거에는 고장이 나지 않는 뛰어난 품질의 제품을 만드는 것이 핵심이었다. 하지만 이제는 얼마나 좋은 서비스를 제공하느냐가 관건이 되었다.
3. 생산에서 시장창조

   과거에 단순하게 생산과 관련된 기술이 중심에 놓여있었다면, 이제는 새로운 현지화 패러다임에 근거한 시장을 창조하는 것이 중요하다.

   1. 데이터 사이언티스트에 요구되는 인문학적 사고의 특성과 역할

인문학이란 이미 주어진 지식이나 이를 정리해 주워 담는 것이 아니라, 어떻게 해서 우리가 그 지식으로 세상을 이해한다고 믿는가를 따지는 것, 우리가 어떻게 하다 그런 식으로 생각하게 됐느냐를 집요하게 따지는 것 자체다.

 

1. 데이터 분석 모델링에서 인문학적 통찰력의 적용 사례

인간을 세 가지 관점으로 정리해 본다면,

1. 타고난 성향의 관점에서 바라보는 것 – 인간은 변하지 않는 존재
2. 행동적 관점에서 바라보는 것 – 행동을 지속적으로 관찰하는 것이 중요.
3. 상황적 관점에서 바라보는 것 – 상황이 인간의 행동을 바꾼다.

인간에 대한 새로운 해석 관점의 제공 뿐 아니라, 고정된 사고방식에서 벗어나 혁신을 생각하고, 진부한 상상의 굴레에서 벗어난 창의성을 토대로 남보다 앞서 새로운 가치를 창출하고자 할 때 인문학은 그것의 원천이 될 수 있다.

제 3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

1. 빅데이터의 시대

데이터는 다양한 측면에서 어떤 사실을 객관적으로 보여준다.

 

1. 빅데이터 회의론을 넘어: 가치 패러다임의 변화

가치 패러다임은 부의 원천으로 작용한다.

짧은 지식경제 기간에 국한하면,

첫 단계 가치 패러다임은 '디지털화'

다음 가치 패러다임은 '연결'

세 번째는 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 만하게 관리해주는가에 대한 이슈인 에이전시가 키워드로 등장 할 것.

 

1. 데이터 사이언스의 한계와 인문학

아무리 정량적인 분석도 인간의 해석이 개입되는 단계를 거친다.

데이터 분석은 완벽하지 않다.