Article at a Glance빅데이터 시대의 리더십이란 소셜미디어, 모바일, 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터 분석(기계학습)을 자신의 사업을 혁신하는 도구로 활용해 비즈니스를 차별화하고 혁신하는 것이다. 이 5대 핵심 기술은 이미 미래로서 우리 곁에 와 있는 기술이다. 메리어트호텔, 해러스카지노, 넷플릭스의 성공 사례는 모두 데이터 분석을 얼마나 제대로 하느냐에 따라 비즈니스의 성패가 갈릴 수 있음을 보여주는 케이스들이다. 이러한 ‘디지타이징 비즈니스’를 기업의 전략으로 채택하는 것은 필수고, 그 반응속도와 방식이 자신이 속한 산업의 특징과 그 안에서의 경쟁적 포지션 등에 따라 달라질 뿐이다. 4차 산업혁명이 지금 국내에서 ‘핫이슈’가 돼 있지만 사실 그 근간에는 ‘빅데이터’라는 ‘21세기 원유’가 동력으로 자리 잡고 있다. 실리콘밸리에서는 오히려 ‘4차 산업혁명’이라는 말이 거의 쓰이지 않는 이유다.
사람들은 리더와 보스의 차이에 대해 묻는다. 리더는 이끌고 보스는 몰아붙인다.― 시어도어 루스벨트(前 미국 대통령)빅데이터 리더십은 ‘빅데이터 시대의 리더십’ 혹은 ‘빅데이터 시대에 성공을 보장하는 리더십’을 줄여 쓴 것이다. 빅데이터 리더십은 사업의 차별화와 혁신을 통해 경쟁우위를 확보·유지하기 위해서 ‘디지타이징(digitizing) 비즈니스’를 하는 것이다.
구체적으로는 빅데이터 시대의 5대 핵심 기술인 소셜미디어, 모바일, 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터 분석(기계학습)을 자신의 사업을 혁신하는 도구로 활용해 비즈니스를 차별화하고 혁신하는 것이 빅데이터 리더십이다. 이 5대 핵심 기술은 이미 미래로서 우리 곁에 와 있는 기술이다. 소셜미디어는 기존 미디어를 훌쩍 넘어서서 이제 사람들 간의 핵심적인 소통방식이 됐고, 스마트폰 등의 모바일 기기로 사람들의 모든 행위가 손안에서 이뤄지면서 실시간으로 엄청난 흔적을 남기고 있다. 센서는 활용 영역이 가속적으로 확장돼 이제 모든 사물이 인터넷과 연결되는 사물인터넷 시대로 이어지고 있다. 기업이 필요할 때 사용하고, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 클라우드 컴퓨팅은 빅데이터의 저장·처리·분석을 위한 필수적 인프라가 됐다. 기계학습은 이렇게 축적된 빅데이터에서 통찰력(insight)을 뽑아내 현명한 의사결정을 할 수 있도록 도와주는 인공지능이다. 이 기술들은 제각기 독립적으로 작용하는 것처럼 보여도 실제로는 서로 다양하게 결합하면서 넓게는 글로벌 수준에서 좁게는 우리의 소소한 일상생활에까지 엄청난 영향을 주고 있다. 다시 말해서 이 5대 기술들은 다양하게 조합하면서 사람들이 일하고, 놀고, 먹고, 공부하고, 여행하고, 쇼핑하고, 의사소통하고, 사회활동하고, 사업하는 방식을 변혁시키고 있다. 이제 모든 산업에서, 모든 기업이 예외 없이 그 영향력 안에 놓여 있다. 리더에게는 이런 변화가 자신의 기업에, 나아가서는 자신의 산업에 어떤 영향을 미칠지, 그리고 어떻게 대응해야 하는지를 진지하게 고민해야 할 책임이 있다. 이런 상황에서 리더의 선택은 두 가지뿐이다. 하나는 이런 기술들을 도구로 활용해 자신의 비즈니스를 혁신하는 것이다. 다른 하나는 그냥 가만히 앉아서 적극적으로 빠르게 대응하는 경쟁자들이 앞서가는 것을 지켜보기만 하는 것이다. “성공한 기업은 과거에 누군가가 용감한 결정을 한 기업이다.” 경영의 구루인 피터 드러커가 한 말이다.
빅데이터 리더십의 핵심인 디지타이징 비즈니스는 사업을 혁신하기 위해서 다음과 같은 콘텐츠를 포함한다. 각각에 대한 구체적인 내용은 이후에 ‘빅데이터 리더십을 위한 전략’에서 별도로 다룰 예정이다.
● 비즈니스 문제를 경험이나 감이 아닌 데이터 분석을 바탕으로 접근
● 리더가 평소에 업무와 관련해 데이터 분석과 활용에 대해 강조
● 중요한 의사결정을 논의할 때 임직원들이 데이터에 근거해서 토론하도록 압력
● 기업 내에서 생산되는 데이터를 체계적으로 수집·관리 및 활용 방안 강구
● 제품/서비스의 디지털화로 추가적인 데이터 생산
● 외부 기관과 제휴로 다양한 데이터 확보
● 문제 해결을 위해 사내외 데이터를 종합적 활용
● 다음의 질문에 답하기 위해서 필요한 모델을 개발 및 활용
▷ 무슨 일이 어떻게, 왜 일어났는가?
▷ 무슨 일이 일어나고 있고 최선의 대응은?
▷ 무슨 일이 일어날 것인가?
▷ 최선의 상황을 만들기 위한 최적화 방안(action)은?
● 기계학습 능력 확보를 위한 인적, 물적 투자
● 데이터에 기반해 의사결정하는 조직문화와 프로세스 구현
● 디지타이징 비즈니스를 구현할 인프라(체계)에 투자
● 임직원의 분석능력 향상을 위한 교육 프로그램 개발 및 실행
해러스카지노의 도약요즈음은 날마다 수백 개의 작은 의사결정을 내려야 한다. 그러나 그것들은 중요한 의사결정이다.― 게리 러브만(시저스 회장)카지노 기업인 해러스엔터테인먼트도 위기에서 구원투수로 등장한 빅데이터 리더십 덕분에 세계 최대의 카지노 그룹으로 우뚝 섰다. 사회의 거의 모든 영역에서 빅데이터가 주목을 받고 있기는 하지만 빅데이터를 말할 때 카지노는 언뜻 떠오르지 않는다. 그러나 빅데이터와는 전혀 관련이 없어 보이는 화려한 카지노들도 데이터 분석이 승부를 갈랐다. 사실 빅데이터를 도입한다는 것은 대부분의 비즈니스 문제를 데이터 분석을 바탕으로 해결하고자 하는 것이다. 이런 변화는 결코 우연히 일어나지 않으며 빅데이터 리더십만이 효과적으로 주도하고 이끌어낼 수 있고 조직문화를 사실에 입각한 (데이터 분석에 근거한) 의사결정을 하도록 바꿀 수 있다. 이 스토리는 어려움에 처한 기업이 데이터 분석적인 리더를 영입해 최고의 성과를 거둔 사례로 유명하다.
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1990년대 초 라스베이거스의 카지노들은 고객 유치를 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있었다. 경쟁의 초점은 호사스런 호텔 시설과 쇼에 투자해 고객을 끌어들이는 것이었다. 업계 강자인 시저스는 이미 수조 원을 들여 화려한 호텔과 쇼 무대 등의 시설에 투자하고 있었다. 하지만 자금이 부족했던 해러스는 시설 투자 대신에 고객 데이터에 눈을 돌렸다. 지역별로 산재된 자사의 카지노 시스템을 통합해서 전국적으로 고객에 대한 데이터베이스를 구축했다. 그러나 숙박과 카지노 이용에 대한 보상을 제공하는 해러스의 회원 프로그램은 정작 회원들의 재방문 유인에 별 효과를 거두지 못했다. 회원 중 65%가 다음에는 다른 카지노에서 도박을 할 정도로 충성도가 매우 낮았으며 해러스는 경쟁에서 뒤처지기 시작했다. 위기감을 느낀 해러스는 1998년에 하버드경영대학원에서 서비스 경영을 가르치던 개리 러브만(Gary Loveman) 교수를 영입했다. 카지노 업계에서는 이론과 실제가 다른데 과연 학자 출신인 러브만이 반전을 일으킬 수 있는지에 대해서는 회의적이었다. 그러나 그의 분석 지향 리더십 아래에서 해러스는 승승장구한 끝에 업계 라이벌인 시저스를 아예 인수까지 하는 성공을 거뒀다. 그가 성공할 수 있었던 요인은 무엇일까? 아마도 다음의 몇 가지로 요약할 수 있을 것이다.
첫째는 데이터 수집의 초점을 회원들의 해러스에 대한 충성도를 높이는 데 맞춘 것이다. 충성도를 높이기 위해서는 고객들의 여행과 숙박, 카지노 내에서의 지출 등 모든 행동에 대한 데이터가 필요했다.
러브만은 기존의 회원제도를 강화한 토털리워드(Total Reward)라는 회원카드를 통해서 회원들의 신상 정보는 물론 그들이 호텔에 머무는 동안 행하는 모든 행동을 추적했다. 고객들은 해러스에서 모든 결제를 이 카드로 하는데 레스토랑 이용은 물론 슬롯머신을 이용하려면 이 카드를 기계에 꽂아야 하고, 룰렛 등 다른 도박을 위한 칩도 이 카드로 구매한다. 이를 통해서 해러스는 어떤 고객이 어떤 상점에서 얼마를 지출했으며, 어떤 도박을 얼마만큼 이용했고, 얼마를 잃거나 땄는지를 추적했다. 이렇게 종합하니 단순 회원 수로 치면 그 수가 2800만 명이 넘었고, 이들에 의해 축적된 데이터는 당시로써는 엄청난 양인 1테라바이트에 가까웠다.
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