혁신의 시대를 다시 생각해 본다.


2015 해가 저물고 있다. 이제 달력이 12월 한 장 남았는 걸 보니 여러모로 많은 생각이 든다. 해도 여러 일들이 있었지만 가장 두드러진 변화는 IT 기술을 통한 오프라인 비지니스에서의 혁신이다에어비엔비, 우버를 필두로 최근 삼성페이에 이르기까지  IT 기술은 오프라인에 새로운 혁신을 만들어 내고 있다.  IT 기술 측면에서는  Social - Mobile - Cloud - Analysis 기술을 기반으로 해당 오프라인 비지니스의 기존 질서를 새롭게 바꾼다. 질서를 바꾸는 과정이 혁신이다.  다시 말해 ,  지금은 신기술을 통해 기존 질서를 파괴하고 새로운 질서를 만들어 내는 혁신의 시대라 있다. 많은 기회과 위기가 공존하는 카오스의 시대.  무질서속에서 일정한 규칙이나 프레임웍은 없을까? 그 생각의 프레임웍에 대해 생각해 본다. 






1. 불편에서 편리로의 이동


  • 배달의 기수 등 간편 주문과 배달을 위한 간편 배달 서비스 , 간편 택시 서비스 , 간편 주택 거리 서비스 등 간편하고 편리한 많은 서비스들이 출현했다.
  • 특히 삼성페이 , 애플페이, 알리페이, 위페이 , 카카오페이 많은 모바일 간편 결제 서비스가 출현했다
  • 과거 결제시 사용하던 서명 등의 방법이 얼굴 구조,홍체,지문,정맥 등을 이용한 생체 인증이나 나아가  목소리, 타이핑 리듬 등을 통한 행동 인증으로 발전하고 있다.
  • 카드 불법 복제와 개인 정보 유출 등을 통한 부정 거래 등을 막기 위해 신용카드 토큰화를 비롯하여 다양한 안건 거래 방법이 출현하고 있다.


소유에서 공유로 표현되는 우버나 에어비엔비나 배달의 기수나 카카오택시 같은 많은 O2O 서비스 그리고 간편 결제 서비스들은 사용자 입장에서 모두 기존 불편함을 편리하게 만들어주는 것 들이다.  당연한 이야기 인지 모르지만 소비자는 이상 불편함을 참아주지 않기 때문이다


중국에서 성공을 거두고 글로벌 확산을 거듭하고 있는 알리페이를 보자. 사용자 입장에서 모바일 결제를 QR 코드만으로 손쉽게 결제가능하도록 해준다. 또한 신용카드 발급이 어려운 중국 현실에  사용자들은 계좌 기반으로 손쉽게 결제를 할 수 있고 , 심지어 해당 계좌를 MMF 만들어서 돈도 불려준다. 더구나 사용할 마다 계속적인 혜택을 주어 사용하지 않을 없게 만든다.  인프라 측면에서도 카드 발급은행 --- 유니온페이 같은 결제 중개 업체 --- POS 설치해 주고 가맹점으로 부터 전표를 매입해주고 정산해주는  매입 은행( 국내 VAN 유사으로 이어지는  복잡한 질서를 한방에 해결했다. 알리페이 자체가 PG사가 되어 MMF 계좌를 발급하고 관리해주며 QR코드를 통해 결제된 트렌젝션을 직접 처리해 준다. 이상 기존의 복잡한 질서 ( 카드 발급 은행 - 결제 중계 업체 - 매입 은행  ) 따르지 않고 새로운 질서를 만들었다.  새로운 질서를 신속하게 현실화 하기 위해 알리페이는 바코드 리더기를 상점들에 무상으로 지원하고 , 심지어  마케팅 비용을 지불하고 있다.


지금은 세상의 모든 불편이 혁신을 통해 편리하게 바뀌고 있다. 누가 빨리 편리하게 바꾸느냐가 경쟁력이고 이에 따라 사용자들이 새로운 비지니스 기회를  줄 것이다. 



2. 과거가 새로운 것이 되고 새로운 것이 과거가


  • 필름 카메라와 디지탈 카메라
    필름 카메라는 디지탈 카메라때문에 과거의 것이 되었으나 현재 필름 카메라는 새로운 기술과 프리미엄 마케팅 등으로 새로운 제품으로 거듭나고 있고 , 디지탈 카메라는 스마트폰 카메라의 발전으로 인해 과거의 것이 되고 있다. 
  • 실물카드가 디지탈 카드로 , 실물 통장이 디지탈 통장으로. 

마그네틱이나 IC플라스틱 카드 장을 제작하고 이를 사용자 손에 전달하는 까지 10 이상의 비용이 든다고 한다. 이러한 실물 카드가 점점 디지탈 카드로 변경되고 있고 , 은행의 실물 통장 역시 디지탈 통장으로 바뀌고 있다.  새로운 디지탈 카드 통장이 나오고 실물 카드와 통장은 과거의 것이 되고 있다. 실물 통장이나 카드는 새로운 형태로 진화하고 현재의 자리는 디지탈 통장과 카드가 대체할 것이다.  


디지탈 관점에서 안드로이드폰과 아이폰을 비교해보면 안드로이드폰이 아이폰보다  높은 하드웨어 스펙을 제공하며 , 심지어 가격 경쟁력도 있다. 그럼에도 불구하고 아이폰에 열광하는 사용자들에게 이러한 디지탈 요소는 크게 중요하지 않다. 그냥  아나로그적으로 열광한다. 애플은 이러한 것을 만들기 위해 꾸준히 오프라인 매장을 통해 고급 이미지를 만들고 아나로그 시대에 핵심 키워드 하나인 명품화를 위해 노력해 왔다. 결과 , 아이폰 사용자들은 흔한 안드로이드폰과 구별도는 명품을 사용한다는 만족감과 명품을 사용하는 멤버 하나라는 만족감을 얻는다. 이러한 만족감이야 말고 가장 강력한 락인 효과를 가져온다. 물론 이려한 효과는 국가마다 다른 같다. 


과거 아나로그 시대에서 디지탈 시대로의 변화는 많은 변화와 새로운 질서를 분명 만들어 주었다. 그러나 최근에 보면 다시 디지탈 시대에 새로운 경쟁력 찾는 과정에서 아날로그적 사고가 다시 중요한 경쟁력으로 부각되는 것을 확인할 있다과거가 새로운 것이 되고 , 새로운 것이 과거가 되는 주기가 더욱 짧아졌고 아나로그가 새로운 것이 되고 디지탈이 과거가 되고 있다. 



3. 고립에서 연결로의 이동



인터넷의 본질은 연결성에 있다. 따라서 인터넷상에 연결된 모든 것들은 이미 본질적으로 연결된 것이다. 또한 인간의 본질중 하나가 바로 다른 사람과의 연결, 사회성이다. 이상 연결되지 않은 것은 존재할 없다. 은행을 예를 들어 보자. 이미 은행들은 각기 금융망을 통해 연결되어 있다. 연결망을 통해 부를 만들어 내고 있다.  과거 은행 이용자들은 개별적으로 오프라인상의 은행을 방문하는 것이  유일한 방법이었고 이를 통해 얻는 정보가 유일한 정보였다. 그러나 현재는 페이스북이나 각종 커뮤니티를 통해 다양한 정보를 교환하고 이를 바탕으로 보다 현명한 금융사고를 한다.  이제는 은행에서 대출을 받고 , 투자 기관에서만 사업 자급을 조달하고 , 증권 투자사를 통한 투자가 아니라  개인간에 직접 대출을 주고 받거나 ,  좋은 아디이어 있으면 직접 개인들에게 쇼셜 펀딩을 받을 수도 있으며 , 심지어 증권 투자의 경우에도 좋은 수익율을 내는 투자자의 투자 패턴을 따라 투자하는 쇼셜 증권 투자를 한다.  


비지니스 측면에서 고객들과 연결되고 고객간을 연결한다는 것은 연결을 통해 강력한 멤버십을 구축하는 것을 목적으로 두어야 한다. 연결을 통해 사용자에게 혜택을 제공하고 사용자는 혜택을 통해  더욱 해당 비지니스에 로열티를 갖게 된다.  


기존 페북이나 트위터 같은 Loose 하고 일반회된 쇼셜 네트웍상의 멤버쉽이 아니라 보다 강력하고 목적의식적인 연결을 통해 쇼셜 멤버쉽을 구축해야 한다.  고립된 것은 도태할 밖에 없다. 



4.  데이타 중심의 사고


모든 것이 빅데이타로 통한다고 이구동성으로 이야기하던 시절이 있었던 같다. 이런 유사한 이야기는 아주 오래전 부터 있었다. 과거 데이타웨어하우스과 OLAP 유행하던 때도 그랬고 ,  CRM  유행하던 때도 그랬다.  개인적으로는 이런 용어들은  해당 관련 기술이 유행할 수록 돈을 벌게 되는 주체들의 강력한 마케팅때문에 유행한다고 생각하지만 본질에 있어서는 동의한다. 데이타를 중심으로 생각하고 논의하고 판단하고 실행한다. 실행된 결과 데이타는 다시 분석을 거친다.  개인의 건강에서 부터, 금융, 증권 모든 분야 이에 해당된다. 다시 말해, 현재 모든 분야에서 발생하고 있는 새로운 변화들은 모두 과거의 데이타에서 기인하는 것이다. 따라서 이들 데이타를 이해하기 위한 역량을 갖추기 않고는 새로운 기회를 찾을 수도  기존 비지니스를 성공시킬 없다. 


기존 비지니스 입장에서 생각해보자 .  구슬이 서말이라도 꿰어야 보배다라는 말이 있다. 오랜 기업 운영 사업을 통해 모든 데이타를 실제 모든 구성원들이 활용하지 못하면 아무 의미가 없다라는 말이다. 이에 대한 자세한 내용은 다음 글을 참고하기 바랍니다. - 기업에서 빅데이타 성공을 위한 고민 ( http://wisefree.tistory.com/425 ).


신규 비지니스도 마찬가지이다. 모든 비지니스를 철저하게 어떤 데이타를 모을 것인지 , 데이타를 통해 무엇을 알고 이를 어떻게 활용할 것인지 함께 생각해야 한다.  그나마 다행스러운 것은 몇년전만 해도 데이타 분석 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용과 시간이 걸렸으나 최근에는 많은 오픈소스나 분석 클라우드 서비스들이 있으니 손쉽게 구축할 있다.  필자의 경우에도 몇 년 전 빅데이타 플랫폼을 구축시 엄청난 비용과 시간, 노력을 들였으나 최근의  신규 서비스를 위해 구축한 분석 플랫폼은 아주 짧은 기간에 적은 비용으로 구축했고 치열하게 활용하고 있다. 사실 분석플랫폼을 구축할 때 인프라 자체 보다 더욱 중요한 것은 역시 사람이다.  데이타 플랫폼을 구축하고 이를 활용할 있는 전문 엔지니어를 확보하고 준비해야 한다.  최근의 활성화되고 있는 핀테크는 철저하게 데이타 기반의 사업이다. 결제 자체도 마찬가지지만 개인,기업 신용도 분석을 통한 P2P 대출이나 옴니채널 마케팅 등 새로운 분야는 모두 데이타 중심의 사업이다. 


Posted by 박재현

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기업에서 빅데이타의 성공을 위한 고민


필자는 아주 오래전 데이타웨어 하우스 구축팀에서 DW 구축 및 관련 솔루션을 개발한 경험이 있다. 모 백화점과 자동차 그리고 보험사의 고객 데이타를  DW로 구축 후 교차 분석하여 각각의 제품 판매를 촉진하는 방법을 도모하는 것이었다.  온갖 고생을 하여 데이타를 정제하고 DW 모델링을 하고 OLAP 을 하는 등 많은 데이처 처리를 하였다. 



공교롭게 빅데이타가 유행하고 있는 지금 ,  (물론 하둡같은 새로운 기술이 나왔지만) 데이타를 처리하고 분석하는 기본 과정에는 큰 변함이 없다. 또한  같은 질문이 나온다. 


과거 CRM 처럼 빅데이타도 유행아니냐? CRM과 마찬가지로 빅데이타 

또한 실패할 것이다. 


라는 것이었다. 맞는 말이기도 하고 틀린 말이기도 할 것이다.


잠시 현재 빅데이타 처럼 유행했던 CRM이 실패한 이유가 무엇인지 살펴보자.


1) 최대우 한국외대 교수(통계학)는 현업 사용자의 외면에서 그 답을 찾는다. 


△실무자들이 사용하기 어려운 시스템 △시스템 사용을 강제하지 않는 기업 문화와 업무 프로세스 △데이터 ‘분석’이 아닌 집계에 불과했다는 점 등이 실무자들의 데이터 분석 회의론 등 총체적인 난국을 만들어냈다는 것이다.

 

데이터 분석은 데이터로부터 비즈니스 의미와 가치를 도출해야 한다. 그러나 데이터는 ‘분석’되지 않고 ‘집계’되었으며 집계 수준의 보고서는 실무자들의 실망을 낳았다. 나아가 데이터 분석 회의론, 무용론 등 데이터 분석에 대한 불신으로까지 이어졌다 (2013년 전자 신문 기사에서).



2) 다음은 가트너에서 정리한  기업들이 CRM을 도입하면서 실패한 7가지 이유이다. 


△ 내부 데이타에 대한 무시  전사 적용이 아니라 일부에 만 적용  기술 조직과 업무 조직간의 협업 부족  장기 전략 부재 △ 문제 있는 내부 프로세스의 개선 부재  고객 중심이 아니라 기업 중심의 서비스  직원들의 기술 숙련도 부족.


3) 구글링을 해보면 수없이 많은 CRM 실패 사례와 이유들이 나온다.  


빅데이타가 이런 전철을 밟지 않으려면 어떻게 해야 할 까? 정답은 아무도 모르지만 필자의 생각은 빅데이타를 스마트 데이타로 만들어야 할 것이다. 


구슬이 서말이라도 꿰어야 보배


아무리 많은 데이타를 모아 빅데티타를 만들어도  이 빅데이타를 꿰어야 보배가 된다. 


구글은 인터넷상의 모든 데이타를 수집하고 이 데이타를 검색이라는 손쉬운 꿰는 방법을 통해 사용자들이 본인들이 원하는 보배를 얻도록 해 주었다. 특히, 랭킹 이라는 방법을 통해 보배를 아주 쉽게 고를 수 있도록 해주었다. 더 나아가 이제는 구글 나우라는 컨텍스트 기반의 검색/추론 방법을 사용하여 사용자의 상황에 맞는 정보를 스스로 제공해주는 서비스로 발전하고 있다. 마찬가지로 페이스북은 수십억 사용자의 쇼셜 데이타를 모으로 이를 분석한 후 ,  쇼셜 그라프를 통해 페이스북 플랫폼의 고객인 개발자들에게  보배를 만들 기회를 준다.      


현재 빅데이타를 생각해 보자.  


현재 기업들에서 구축,활용하고 있는 대부분의 빅데이타는 분석을 통해 통계 정보를 제공한다. 이러한 통계 정보는 이해하기 어렵고 , 활용하기는 더더욱 어렵다. 더구나 이 통계 정보를 스스로 찾고 만들어 활용하는 더더더욱 어렵다.  이러한 활용 환경으로는 보배를 절대 꿰어낼 수 없다.


구글의 검색 엔진이나 구글 나우 같은 추천 기능 등 기업내 구성원들이 이를 손쉽게 활용하기 위한 방법을 고민해야 한다. 


기업들은 내부 생산성을 높이고 지식을 공유하기 위한 방법으로 기업 내부의 모든 기간 시스템과 컨텐트 및 지식, 업무 프로세스를 하나의 시스템 접접인 기업 지식 포탈에 모으는 작업을 하였다. 모든 기업 구성원은 이 기업 포탈을 통해 회사의 모든 프로세스와 지식에 접근하고 활용한다. 


기업내 빅데이타가 성공하기 위해서는 이러한 기업 포탈의 접점에서 사용자 관점에서 수집된 내.외부 데이타를 손쉽게 검색하여 활용하고 이를 공유하는 환경을 만들어야 한다. 그래야 빅데이타를 통해 기업 구성원들이 보배를 만들어 낼 수 있다.


Posted by 박재현

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단순 수치로만 판단해서는 안된다.




일반적으로 일단 제품이나 서비스를 개발한 후 수익을 얻기 위해 본격적인 제품 판매나 서비스 운영을 시작하면 당연히 정기적으로 실적을 점검하게 된다. 


이 점검 과정에 흔히들 빠지는 오류는 바로 "단순히 해당 제품의 판매 현황이나 서비스 가입자나 사용자의 수치"만으로 모든 것을 판단한다는 것이다. 


이러한 판단이 얼마나 잘못될 수 있는지 생각해 보자. 


"초기 설정한 목표대로 매출이나 가입자를 확보했다. 이 수치로 만 보면 해당 사업은 순조롭게 성장을 하고 있는 것이다."


그러나 이 수치에는 다음과 같은 것들이 반영되어 있지 않다. 


- 경쟁사들의 동향이나 활동 상황

- 고객들의 기호 변화나 유행 변화

- 관련 시장 환경 및 기술 변화

담당 개발자나 운영자들의 상태와 의욕 현황

- 기타 인사이트


가령, 해당 제품과 서비스를 담당하는 주요 직원의 이직( 그것도 경쟁사로!!)한다거나 경쟁사에서 출시한 제품이나 서비스가 시장에서 반응이 좋아 해당 시장의 지배자(Dominent Player)로 성장을 하고 있고 설상가상 경쟁 기업을 구글이나 애플이 M&A를 할 가능성이 있다는 등..


이러한 것을 함께 고려하지 못하고 단지 수치로 만 보면 현재 상황을 정확하게 이해하지 못할 수 있다. 그저 사업이 잘 진행되고 있는 것으로 관련 사람이 함께 착시에 빠지게 된다.  


많은 기업들이 이러한 착시 현상을 극복하기 위해 빅데이타를 구축하여 Insight 를 얻고자 한다. 그러나 이를 진정으로 활용하는 곳은 많지 않는 듯 하다.( 아직도 대부분의 기업 경영진들은 CRM이나 DW/OLAP을 빅데이타의 전부라 생각하는 경향이 있다.)


그렇다면  StartUp은 이러한 Insight를 어떻게 얻어야 할 까? 


1)경험상 한시도 거르지말고 위의 내용들에 대해 파악하고 고민하고 주변 전문과와 소통하고 미래를 예측하는 습관을 갖아야 한다. 


그리고 2) 전문성을 갖고 있는 직원(심혈을 기울여 모은 직원들을 믿어야 한다.왜냐하면 그들은 전문가니까!!)들과 자유롭게 논의를 하여야 한다. 특히 , 3) No라는 의견을 Yes보다 중요시 하는 문화가 또한 중요하다. 



Posted by 박재현

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디바이스2.0 시대와 빅데이타




최근 구글이 발표한 크롬캐스트를 달리보면 기존에 인터넷 세상과 고립되어 있는 TV를 인터넷에 연결해주는 매개체라고 표현할 수 있을 것이다. 크롬캐스트의 성공 여부에 대해서 논의하기 보다 좀 더 근본적인 변화는 주변의 모든 것들이 인터넷에 연결되고 있다고 말할 수 있다. 이러한 변화를 IoT(Internet of Things) , M2M(Mache to Machine) 이라고도 한다.




Fuelband로 대표되는 나이키+ ,  열쇠없이 핸드폰으로 기존의 문을 제어하게 해주는 Locktron , Romo - RobotSphero, Thermodo , 자동으로 약 먹을 시간을 챙겨주는 스마트 약통인 GlowCap 등 수많은 업체에서 기존 오프라인의 제품들을 인터넷과 융햡하여 새로운 경험을 창출하고 있다 . 뿐만 아니라 구글 글라스, 갤럭시 와치, 아이와치 등 급속히 기존 오프라인 제품들이 온라인화되고 있다. 


아래 그림은 IoT를 잘 정리한 그림이라 소개한다. IoT에는 정책과 법률에서 부터 데이타 관리 및 분석에 이르기까지 폭넓은 분야가 포함되어 있다. 이 말은 다시 말해, IoT 분야가 사회 변혁을 이룰 많은 혁신이 나타날 분야라는 것이다. 






다음의 포스팅을 읽어보면 좀 더 이러한 현실을 확인하고 즐길 수 있다. 



“이런 곳에도 인터넷이?” 기묘한 '사물 인터넷' 사례 25선



이들 최근의 디바이스들은 다음과 같이 발전하고 있다. 


첫째, 모든 디바이스는 Wifi , 블루투스, NFC 등 더이상 유선이 아니라 무선으로 모바일화되어 있다. 이를 통해 모든 디바이스들은 언제, 어디서나 항상 사용자와 함께 존재하며 사용자의 센서가 된다.  


둘째 , 모든 디바이스들은 인터넷에 연결되어 의미있는 존재가 된다. 기존 고립되어 있던 디바이스들이 인터넷에 연결되어 IP주소와 URL을 부여받고 이를 통해 서로 대화하며 원하는 것을 주고 받고 새로운 경험을 만들어 내게 된다. 


셋째, 이들 디바이스들은 끊임없이 사용자의 데이타화가 되고 있다. 서로 연결되어 끊임없이 이동하며 활동하는 디바이스들은 끊임없이 데이타를 생산해 낸다. 이 데이타는 모여서 의미있는 정보가 되고 , 이 정보들이 모여 인류와 사회가 직면하고 있는 문제를 해결할 수 있는 기반이 된다.  


이외에도 소형화, 개인 맞춤형 등의 동향이 있으나 위의 연결화, 모바일화, 데이타화 3가지 동향이 가장 두드러진다 할 수 있다. 

이중 데이타화의 경우 가장 중요하다 말할 수 있다. 왜냐하면 이를 통해 디바이스간의 에코시스템을 구축할 수 있기 때문이다.이러한 데이타 처리를 위해서는 현재 기업트렌젝션상에서 발생하는 데이타의 의미를 찾는 데 주력하고 있는 빅데이타 처리 기술을 대용량 기계 데이타와 로그 데이타 처리가 가능하도록 확장하고 이에 대한 처리 기술을 확보해야 한다.  










Posted by 박재현

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빅데이타 성공 요인 ,  人 人 人.



2001년 가트너에서 발표한 7 key reasons for CRM failures” 이란 보고서에는 CRM을 기업들이 도입하면서 실패한 7가지 이유를 다음과 같이 설명하고 있다. 


1) 내부 데이타에 대한 무시 , 2)전사 적용이 아니라 일부에 만 적용 , 3) 기술 조직과 업무 조직간의 협업 부족 , 4) 장기 전략 부재 , 5) 문제 있는 내부 프로세스의 개선 부재 , 6) 고객 중심이 아니라 기업 중심의 서비스 , 7) 직원들의 기술 숙련도 부족. 


위의 가트너에서 설명하고 있는 7가지 원인들의 근본 원인은 바로 CRM을 추진하는 조직과 인력, 즉 사람이 문제라 할 수 있다. 최근 많은 양의 다양한 데이타가 엄청난 속도로 발생하고 있는 현실에서 이들 빅데이타를 효율적으로 활용하여 기업의 경쟁 우위와 새로운 비지니스 기회를 만들려는 노력이 다양한 분야에서 진행되고 있다. 


이들 분야에서 진행중인 빅데이타 과제가 성공하기 위해서는 첫째도 사람, 둘째도 사람 그리고 세째도 사람이라는 생각을 갖고 장기적인 관점에서 진행을 해야 한다.  왜냐하면 , 유행하는 빅데이타 솔루션을 사용하여 데이타를 모으고 이를 분석 툴로 분석한다고 해서 원하는 것을 얻을 수 있는 것이 아니기 때문이다. 빅데이타를 통해서 경쟁우위의 인사이트를 얻기 위해서는 빅데이타라는 도구를 능숙히 사용하여 가치있는 것을 찾아 내고 이를 적용할 수 있는 사람과 조직이 중요하기 때문이다. 



먼저, 실무 현업 전문가와 이들로 부터 현장의 문제를 수집하고 ,  이를 해결하기 위한 방안을 모델링 하는 데이타 분석가가 필요하다. 또한 기술적으로 데이타 분석가가 모델링한 방법을 구현할 전문 개발자와  대용량 빅데이타 인프라를 안정적으로 운영하기 위한 인프라 담당가가 필요하다.  그리고 무엇보다도 이들 인력들간의 원활한 소통과 정확한 업무 판단과 결과를 책임질 빅데이타 과제를 이끌어 나갈 빅데이터 코디네이터가 필요하다.  



이들 각각의 기대되는 역할은 다음과 같다. 



1) 기획 중심

  • 현장 전문가  -  해당 분야의 고객 요구 사항을 잘 이해하고 있고 , 고객의 입장에서 실제 업무를 수행한다.
  • 데이타 분석가 - 현장 전문가로 부터 요구사항을 수집하고 이들로 부터 분석 요건을 도출하며 이를 바탕으로 테스트 데이타와 개발을 위한 상세 설계를 수행한다. 또한 데이타이 보안과 관리를 위한 거버넌스 정책을 수립하고 이를 강제화한다.

2) 개발 중심
  • 개발자 - 데이타 분석가로 부터 전달받은 설계 문서에 기반하여 분석 시스템을 구현한다. 이 때, 다양한 솔루션과 방법이 필요하며 이중 가장 적합한 것을 빅데이터 코디네이터와 함께 선정하고 이를 적용한다.
  • 인프라 담당 - 데이타 분석가와 개발자가 필요로 하는 분석용 데이타를 준비하여 제공하고 이를 위한 대용량 빅데이타 인프라를 운영한다.

3) 개발 및 기획 중심
  • 빅데이타 코디네이터 - 관련 인력들간의 커뮤니케이션을 조율하며 , 설계된 문서의 다양한 기술중 최적화된 기술 방안을 찾으며 원하는 결과가 도출되고 인사이트를 찾을 수 있도록 전략을 수립하고 이를 실천해 나간다.  기획과 기술을 모두 겸비해여 원활히 해당 업무를 수행할 수 있다. 


결국 人 이 가장 중요하고 , 이들 을 이끌고 명확한 결과를 도출해 나갈 리더(人), 이들이 원활하게 업무를 수행할 수 있는 조직 구성이 빅데이타를 성공하기 위해서 반드시 필요하다. 이를 간과할 경우 우리는 아마도 몇 년 후  7 key reasons for BigData failures라는 글을 다시 보게 될 지도 모른다. 


 



     


Posted by 박재현

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