[ADsP 정리] 1과목 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

빅데이터 회의론의 원인과 진단

• 투자효과를 거두지 못했던 부정적 학습효과 – 과거의 고객관계관리CRM
• 빅데이터 성공사례가 기존 분석 프로젝트를 포함해 놓은 것이 많다 (굳이 빅데이터가 필요 없는 경우 등)
• 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야
• 싸이월드의 퇴보 원인

빅데이터 분석

• 빅데이터에 대한 관심 증대
• 빅데이터 프로젝트에 거는 기대
• 빅데이터 분석의 가치 (데이터는 크기의 이슈가 아닌, 그 데이터로부터 얻을 수 있는 시각과 통찰이 관건)

전략적 통찰이 없는 분석의 함정

• 단순히 일차원적인 분석의 반복은 해당부서의 업무 영역에서는 효과적이지만, 기업의 환경 변화와 고객 변화에 전략적으로 대처하기 힘들다
• 단순히 분석을 많이 사용하는 것이 곧바로 경쟁우위를 가져다 주지 않는다
• 전략적인 통찰력을 가지고 분석하고 핵심적인 비즈니스 이슈에 집중하여 데이터를 분석하고 차별적인 전략으로 기업을 운영해야 한다

일차원적인 분석과 전략도출을 위한 가치기반 분석

산업별 일차원적 분석 애플리케이션

• 금융서비스: 신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석
• 소매업: 재고 보충, 수요 예측
• 제조업: 맞춤형 상품 개발, 신상품 개발
• 에너지: 트레이딩, 공급/수요 예측
• 온라인: 웹 매트릭스, 사이트 설계, 고객 추천

전략도출 가치기반 분석

• 중요한 기회 발굴 및 주요경영진의 지원을 얻기에 강력한 모멘텀 생성
• 전략적 통찰력의 창출에 초점을 맞춰 분석을 활용하면 사업의 중요한 기회를 발굴할 수 있다
• 일차원적인 분석으로 경험을 쌓고, 작은 성공을 통해 활용 범위를 넓혀 사업성과를 견인할 수 있는 전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석 단계로 발전해야 한다

2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

데이터 사이언스의 의미와 역할

의미

• 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문으로 분석뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 포괄한 개념
• 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문
• 다양한 유형의 데이터를 대상으로 분석할 뿐만 아니라 효과적으로 구현하고 전달화는 과정까지를 포함

역할

: 비즈니스 성과를 좌우화는 핵심이슈에 답을 하고, 사업의 성과를 견인해 나갈 수 있어야 한다.

데이터 사이언스의 구성요소

데이터 사이언스의 영역

• 전략 컨설턴트 : 비즈니스 분석(스토리텔링, 시각화 등) + analytics (수학, 확률모델, 머신러닝)
• IT 컨설팅 : 비즈니스 분석 + IT (시그널 프로세싱, 프로그래밍 등)

데이터 사이언티스트의 역할

: 데이터 소스 찾기, 복잡한 대용량 데이터 구조화, 불완전한 데이터 연결

: 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 글쓰기 능력, 대화 능력 등을 갖춰야 한다

데이터 사이언티스트의 요구 역량

• Hard skil : 빅데이터 이론 지식, 분석 기술에 대한 숙련
• Soft skill : 통찰력, 설득력 있는 전달, 다분야간 협력

외부 환경적 측면에서 본 인문학 열풍의 이유

• 컨버전스 → 디버전스 : 단순한 세계화에서 복잡한 세계화로 변화
• 생산 → 서비스 : 비즈니스 중심이 제품생산에서 서비스로 이동
• 생산 → 시장창조 : 경제와 산업의 논리가생산에서 시장 창조로 변

3. 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

가치 패러다임의 변화

• 1단계 디지털화 (digitalization) : 과거 pc와 워드프로세스, 이미징 기술의 발달로 문서를 디지털화함으로써 가치를 형상화 표준화 함
• 2단계 연결 (connection) : 현재 인터넷과 모바일 기술의 발전으로 다양한 디지털 정보를 필요한 사람에게 연결해서 효과적이고 횽류적으로 정보를 연결 및 제공함
• 3단계 에이전시(agency) : 미래 개인과 기기 그리고 사물에 이르는 방대한 정보를 하이퍼 연결을 통해 필요한 정보를 효과적으로 제공하고 관리할 수 있는 시대로 발전 예상

데이터 사이언스의 한계와 인문학

: 분석 과정에서는 인간의 해석이 개입될 수밖에 없음, 아무리 정략적인 분석이라도 모든 분석은 가정에 근거한다