Article at a Glance 데이터를 확보하고 이를 분석해 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 기업들이 점차 많아지고 있다. 그런데 아무리 방대한 데이터를 확보해도, 전문 인력을 기용해도 성과를 내지 못하는 기업들이 많다. 이유는 여러 가지다. 데이터의 속성을 이해하지 못해 실질적으로 필요한 데이터를 보유하지 못하거나, 데이터 전문가들이 시장이나 경영 환경과 데이터를 연계하지 못해 성과로 이어지지 못하는 경우가 대표적인 예다. 이러한 문제를 해결하기 위해선 데이터에 대한 이해도를 높이고 전문가를 위한 교육에도 더 많은 자원을 투입해야 한다. 왜 데이터 친화 조직은 꾸리기 어려운 걸까?
기업의 규모나 역량, 업의 특성, 경쟁 환경 등에 따라 문제의 양상은 다양하게 나타날 수 있겠으나 데이터 활용 문제의 본질은 다음과 같은 4가지 관점에서 크게 벗어나지 않는다고 생각한다.
1.빅데이터를 보유하고 있습니까? 2.데이터분석가는 비즈니스 현장을 이해하고 있습니까? 3.데이터 분석 활용 성공/실패 경험을 자산화하고 있습니까? 4.데이터 분석과 활용을 이해하는 관리자와 일하고 있습니까?
이 4가지 질문에 자신 있게 ‘그렇다’라고 답할 수 있는 회사와 조직이라면 이미 ‘데이터 친화적(data friendly)’이라고 말할 수 있다. 즉, 데이터 분석/활용 역량이 기업의 ‘비즈니스 핵심 역량’으로 자리 잡았을 것이다. 데이터로부터 고객 경험을 차별화할 수 있는 상품과 서비스를 발굴하고, 시장의 반응을 통해 데이터 분석의 실패와 성공으로부터 상품과 서비스를 수정하고 강화하고 있을 것이다. 상품과 서비스는 다시 고객을 끌어모으고 있으며 고객으로부터 생성된 다양한 고객 경험 데이터는 고객 경험을 더욱 차별화하는 인사이트로 이어지는 선순환 구조를 구축했을 것이다.
그런데 이 질문을 현재 각자 회사에 대입해보자. 자신 있게 4개 질문에 ‘그렇다’라고 대답할 수 있을까. 쉽지 않을 것이라 짐작된다. 아마도 소수의 회사에 국한하는 문제도 아닐 것이다. 포털에서 ‘빅데이터’를 검색해보면 오늘도 어딘가에선 ‘빅데이터 콘퍼런스’가 열리고 있다. 많은 선진 기업이 ‘빅데이터 플랫폼을 구축했다’ ‘박사급 빅데이터 전문 인력을 영입했다’와 같은 기사도 쉽게 눈에 띈다. 하지만 무엇이 달라졌는지 체감하기 어렵다는 내부적 평가가 많은 것도 사실이다.
