[개미의 걸음 ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

빅데이터 시대의 위기 요인

① 사생활 침해

개인정보가 포함된 데이터를 목적 이외에 활용할 경우, 사생활 침해를 넘어 사회*경제적 위협으로 변형될 수 있다.      ex> 여행 사실을 SNS에 올린 사람의 집을 노리는 강도

② 책임 원칙 훼손

빅데이터 기본 분석과 예측 기술이 발전으로 분석대상이 되는 사람들이 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성이 있다. 민주주의 국가에서는 잠재적인 휘험이 아닌 명확한 결과에 책임을 물으므로 이 원리를 훼손할 가능성이 크다.      ex> 범죄예측 프로그램에 의해 범행을 저지르기 전 체포

③ 데이터 오용

일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 미래 예측이 항상 맞을 수 없으며 잘못된 지표 사용도 빅데이터 폐해가 될 수 있다.     ex> 베트남전쟁 당시, 미국의 맥나마라 장군이 적군 사망수를 전쟁의 진척 사항을 나타내는 지표로 활용했는데,          적군 사망자 수가 과장되어 보고되는 경향으로 인해 겨과적으로 전쟁 상황을 오보하는 결과를 일으킴     ex> 스티브잡스는 일반적으로 사람들이 현실에 대한 인식을 바탕에 두고 있으므로 신제품 개발시 의견을 묻지 않았다.        이때, '포드가 차를 만들 때, 사람들의 의견을 물었다면 더 빠른 말이 필요하다는 대답을 했을 것'이라는 비유를 들었다.

 

위기 요인에 따른 통제 방안

① 동의에서 책임으로   [개인정보 제공자의 동의 → 개인정보 사용자의 책임]

빅데이터에 의한 사생활침해 문제를 해결하기에는 부족한 측면이 많고 매번 개인정보 제공 동의를 하는 비효율적인 단계를 줄이고자 개인정보를 사용하는 사용자의 '책임'으로 변경      기대효과 : 개인정보 유출 및 사용으로 발생하는 피해에 대해 사용자가 책임을 지게 됨으로                   사용주체의 적극적 보호장치를 강구할 것

② 결과 기반 책임원칙 고수

빅데이터 기본 분석과 예측 기술이 발전으로 분석대상이 되는 사람들이 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성이 있다. 민주주의 국가에서는 잠재적인 휘험이 아닌 명확한 결과에 책임을 물으므로 이 원리를 훼손할 가능성이 크다.      기대효과 : 잘못된 예측 알고리즘을 통한 판단을 근거로 불이익을 줄 수 없으며, 이에 따른 피해 최소화 장치를 마련할 것

③ 알고리즘 접근 허용

데이터 오용의 위깅요소에 대한 대응책으로 "알고리즘에 대한 접근권"을 제공해 예측 알고리즘의 부당함을 반증할 수 있는 방법을 명시해 공개     기대효과 : 불이익을 당한 사람들을 대변할 전문가가 필요

 

빅데이터 회의론

원인 1. 과거 CRM[고객관계관리]에서 투자효과를 거두지 못했던 부정적 학습효과

당시 공포 마케팅을 통해 도입만 하면 모든 문제를 해소할 것처럼 강조

     → 막상 거액을 투자해 하드웨어와 솔루션을 도입했지만 어떻게 활용하고 어떻게 가치를 뽑아내는지 모름

원인 2. 잘못된 사례

데이터가 필요 없는 분석 사례 존재    ex> 우수고객, 이탈 예측, 구매패턴 분석 등

국내 빅데이터 업체들이 CRM 분석 성과를 빅데이터 분석으로 과대 포장하는 사례

 

빅데이터 분석, 전략적 통찰의 필요성

 일차적 분석을 통해서도 해당 부서나 업무영역에서 상당한 효과를 얻을 수 있지만

일차원 분석만으로는 환경변화와 같은 큰 변화에 제대로 대응하거나 고객 환경의 변화 파악이 어렵다.

 특히 급변하는 환경에서 일차원적 분석을 점증적, 전술적으로 사용하면 성과가 미미할 수 있다.

 이를 예방하기 위해서는 전략적 통찰력을 가지고 분석하여 차별적인 전략으로 기업을 운영해야 한다.

 

# 싸이월드의 몰락

2004년 당시 세계 최대 소셜 네트워크 서비스인 싸이월드의 퇴보 원인

     → OLAP 등과 가은 분석 인프라가 존재했지만 요한 의사결정이 데이터 분석에 기초하지 못함

        (2004년 당시 비즈니스 핵심가치와 관련된 어떤 심도 있는 분석도 수행되지 않았다.)

     → 웹로그 분석을 통한 일차원적 분석을 통한 사업상황 확인에 그침(협소한 문제에 집중)

     → 트렌드 변화가 사업모델에 미치는 영향을 적시에 알아차리지 못했다.

# 아메리칸 항공의 몰락   → 분석을 많이 한다고 좋은 것이 아님을 보여주는 예

수익 관리, 가격 최적화의 분석 접근법을 이용해 비행경로* 승무원 일정 최적화(3년만에 14억달러 수익)

     → 타경쟁사들이 비슷한 분석 역량과 수익관리 능력을 갖춤으로써 경쟁 우위 하락

 

사우스웨스트 항공

단순 최적화 모델로 가격 책정 및 운영 (한 가지 기종의 비행기로 단순화)

     → 36년 연속 흑자, 미국 항공사들의 시장가치를 하빈 것보다 높은 시장가치 확보

 

데이터 기반 통찰의 중요성에 대한 공감대가 상승하며 빅데이터에 대한 관심 증대

     → 빅데이터는 'Big'이 중요한 것(크기의 이슈)이 아니라 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있느냐의 문제가 중요

     → 비즈니스 핵심에 대해 보다 객관적이고 종합적인 통찰을 줄 수 있는 데이터를 찾는 것이 중요

     → 전략과 비즈니스의 핵심가치에 집중하고 이와 관련된 분석평가지표 개발이 필요

     → 분석을 통해 가치를 만드는 것이 중요!

# 링크드인(LinkedIn)의 성공

링크드인은 비즈니스 네트워킹에 초점을 맞춘 소설 네트워크 서비스를 제공하는 기업

 초창기에 사용자들이 다른 유저들과 활발히 인맥을 맺지 않았음

  → 스탠퍼드 물리학 박사 출신인 골드만이 "당신이 알 수도 있는 사람"이라는 배너 추가할 것을 제안

  → 처음에는 경영진들이 지지하지 않았지만 링크드인 공동 설립자 라이드 호프만의 지지로 실험적 서비스 제공

  → 서비스를 시범운영하자마자 클릭율이 폭발적으로 증가하며 서비스 정식 출시

  → 이 서비스로 인해 수백만의 새로운 페이지 뷰를 창출

전략 도출을 위한 가치 기반 분석

  ① 전략적인 통찰력 창출에 포커스를 뒀을 때, 분석은 해당 사업에 중요한 기회를 발굴하고 경영진의 지원을 얻어낼 수 있으며, 이를 통해 강력한 모멘텀을 만들어 낼 수 있다.

  ② 최고가 되기 위해서는 일차원적 분석을 통해 분석 경험을 점점 쌓아나가야 하고 작은 성공을 거두면 분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 변화시켜야 한다.

  ③ 사업 성과를 견인하는 요소들과 차별을 꾀할 기회에 대해 전략적인 인사이트를 주는 가치기반 분석단계로 나아가야 한다.

 

가치 패러다임의 변화

Digitalization[과거]	→	Connection[현재]	→	Agency[미래]
아날로그 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화 하는지가 과거의 가치창출 원천		디지털화된 정보 대상들이 연결됨 연결을 더 효과적이고 효율적으로 제공하는지가 성공 요인		복잡한 연결을 얼마나 효과적으로 믿을 수 있게 관리하는 가의 이슈

     ▶ 미래에는 빅데이터 분석 활용 능력이 핵심적인 역할을 할 것이다!! 

 

 빅데이터는

 

3년만에 14억달러 수익

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