빅데이터 전쟁

이 책에 대한 찬사의 글

현재 많은 기업들이 빅데이터 수집에 공을 들이고 있지만, 그들이 빅데이터 분석과 활용 전략에 실패하고 있는 것도 사실이다. 이는 수집한 데이터를 어떻게 분석할지, 분석의 목적이 무엇인지 등 데이터의 활용 문제에 집중하는 것이 아니라 데이터를 기업 경영의 부가적 도구로 바라보기 때문이다. 저자는 국내외에서 다양한 빅데이터 분석 프로젝트를 진행한 빅데이터 전략 최고 권위자이다. 이 책은 독자들이 관심과 흥미를 가질 만한 국내외의 다양한 빅데이터 성공 및 실패의 사례를 분석하며 글로벌 경제 전쟁, 빅데이터 전쟁에서 승자가 될 수 있는 방법을 저자의 실무 경험을 바탕으로 자세히 이야기하고 있다.
-유성준(빅데이터 산업진흥센터 센터장, 세종대학교 컴퓨터공학과 교수)

저자의 경험에 근거한 빅데이터 자료들이 가득한 이 책에는 글로벌 기업의 사례는 물론, IT 강국이라는 우리나라가 왜 빅데이터를 제대로 활용하지 못하는지, 빅데이터가 인간에게 어떤 가치가 있는지에 대한 내용이 펼쳐진다. 창조경제의 원동력인 빅데이터 전쟁에서 우리는 어떻게 해야 살아남을 수 있을까? 이 책이 거기에 대한 답을 줄 것이다.
-류관희(한국빅데이터 서비스학회 회장, 충북대학교 소프트웨어학과 교수)



본문 발췌

빅데이터의 잠재력에 대해서는 모두가 믿어 의심치 않지만, 인간에게 가치로 전달되지 않으면 그것은 전혀 의미가 없다. 과연 빅데이터가 인간에게 주는 가치는 무엇일까? (‘프롤로그’에서)

IT 기업의 무기가 컨버전스 서비스라고 한다면 이를 다루는 능력은 데이터 분석 및 활용 역량이라고 할 수 있다. 플랫폼으로 꾸준히 경쟁력을 확보하고 마침내 시장을 장악하기 위해서는 축적되는 데이터를 분석해 새로운 서비스를 창출해야 한다. 결국 미래에 기업들의 최종 목표는 고객에게 ‘개인화된 플랫폼과 서비스’를 제공하는 것이다. 이러한 소프트파워의 핵심은 ‘빅데이터 분석 역량’이며, 이의 중요성은 갈수록 높아지고 있다. (‘글로벌 데이터 전쟁’에서)

데이터 분석이란 전산 담당자가 상사의 지시에 따라 전산실에 틀어박혀 코딩 작업만 하는 것이 아니다. 기업의 미래 핵심 역량을 형성해 전략 방향을 결정하는 활동이며, 기업 활동을 일사불란하게 실행하는 주체가 바로 데이터 분석이다. 데이터 분석의 종착지는 사람이고, 비즈니스이다. 사람의 가치에 맞게 데이터를 요리하는 것만이 현대 기업이 살아남는 유일한 길이다. (‘글로벌 데이터 전쟁’에서)

‘제로 베이스에서 문제를 해결하는 것’, 그것이 데이터 분석의 처음이자 마지막이다. 데이터에 집착해서 그것을 우선적으로 바라보면 정작 그 뒤에 가려져 있는 기업의 문제가 보이지 않는다. 데이터에 대한 집착을 버리고 기업의 문제에 초점을 맞춰 해결하려고 하는 것. 그것이 성공적인 데이터 분석의 첫걸음이다. (‘글로벌 데이터 전쟁’에서)

구글과 대조적으로 애플은 섣불리 스마트 TV 시장에 발을 내딛지 않았다. 당시 애플은 소비자의 인식 변화를 가늠하며 시장 진입 시점을 조절하고 있었다. 과거 아이폰을 출시하기 전, 시장 가능성을 탐색하던 모습 그대로이다.
데이터 중심으로 검색 시장을 장악한 구글에 비해 스마트폰 혁명을 주도하며 사용자의 행동에 집중한 애플은 하드웨어 판매 전략에서 보다 적절한 의사결정을 할 수 있었다. 애플은 제조 기업이지만 ‘기술’ 중심이 아니라 ‘사람’ 중심의 기업이며, 무리한 시도로 기존 충성 고객층의 신뢰를 잃지 않도록 노력한다. 애플은 2015년 이후 시장의 분위기가 무르익을 때를 기다려 완제품 스마트 TV 시장 진출을 엿보고 있다. (‘구글 TV는 왜 실패했는가’에서)

구글은 전략적 판단을 잘못해 많은 비용을 쏟아부었으며, 막대한 손해를 피할 수 없었다. 이 경우 근본 원인은 데이터 분석이 아니라 소비자에 대한 이해 부족과 잘못된 시장 전략에 있었다. 구글 TV의 실패는 다시 한 번 ‘기술이 아니라 문제에서 출발하라’는 교훈을 던져준다. (‘구글 TV는 왜 실패했는가’에서)

피카소는 유능한 데이터 과학자였다. 데이터를 목적에 맞게 분석해 특징들을 뽑아냈고, 실제 풍경을 가공해 새로운 결과를 하나씩 만들었으며, 이를 화판이라는 데이터베이스에 알맞게 저장했다. 실제 풍경이 어떠한지는 중요하지 않다. 실제 풍경이 보고 싶으면 고성능 카메라로 사진을 찍으면 된다. 인간에게 가치를 낼 수 있는 요소를 찾아내고 그 관점에서 실제 데이터를 자유롭게 가공해 사용하는 것, 이것이 진정한 가치 창출이며 진정한 데이터 분석이다. (‘데이터를 창조하라’에서)

데이터 분석을 잘하기 위해 과도하게 집착하는 것은 좋지 않다. 물론 잘하는 것은 좋지만, 성과로 연결하는 것이 훨씬 더 중요함을 잊어서는 안 된다. 이를 위해서는 먼저, 성과 지향 프로젝트 관리를 해야 한다. ‘성과가 나지 않는’ 부분을 버리고 ‘성과가 나는’ 부분을 책임지고 마무리하는 것이다. 또한 실행 과정에서 장애물을 제거하는 활동이 필요하다. 앞에서 말한 것처럼, 데이터 분석이 실제 성과로 이어지기까지는 많은 장애물이 존재하기 때문이다.
(‘빅데이터, 산 넘어 산’에서)

데이터 분석가는 마에스트로와 같은 역할을 한다. 데이터 분석 결과를 활용해 성과를 내기 위해 다양한 조직의 역할을 조화롭게 실행시키는 연주를 하는 것이다. 구글에서 가장 영향력 있는 데이터 분석가에게 전권을 이양하는 것도 바로 이러한 이유에서이다. 큰 기업의 조직은 대부분 새로운 일을 귀찮아하며 자신의 일에 방해가 되지 않는 범위 내에서 소극적으로 수행하려고 하는데, 이러한 조직의 변화 관리를 하는 것도 데이터 분석가의 몫이다. (‘빅데이터, 산 넘어 산’에서)