‘어떻게’보다 ‘무엇’이 더 중요 빅데이터 활용 방안은 천차만별… 내 몸에 맞는 옷 선택이 관건 빅데이터의 일반적으로 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity) 등 세 가지를 특성으로 손꼽는다. 업계 전문가들은 빅데이터를 활용하는 데 있어 가장 중요한 것은 ‘어떻게’보다 ‘무엇’에 있다고 강조한다. 산업별로, 기업 환경에 따라 비즈니스가 다른 만큼 특정 활용 방법을 일률적으로 적용할 수 없기 때문이다. 금융업계의 경우 빅데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대한 고민은 많이 하고 있지만 이렇다 할 구체적인 내용을 마련하지 못하고 있다. 일부는 적극적인 관심을 갖는 반면 여러 여건상 아직 검토할 단계가 아니라고 판단하는 곳도 있다. 제조업의 경우는 이론에 머물러 있던 것을 구체화하려는 움직임이 일기 시작했다. 고객에 대한 이해에서부터 데이터 분류 및 분석, 신속한 의사결정 등 구체적인 방안이 나오고 있다. 올해 빅데이터 관련 이슈는 전문 인력 양성, 비즈니스인텔리전스(BI)와 분석, SNS와 기업 내 데이터의 통합분석, 클라우드, 예측분석 등이 핵심을 이룰 것으로 전망이 일반적이다. 산업군으로 보면 제조, 유통, 서비스 등을 시작으로 금융, 통신 분야에서 빅데이터에 대한 관심이 많은 편이다. 또 빅데이터를 활용하려는 기업들은 빅데이터에 대한 이해, 추세 분석, 미래 예측, 계획 수립, 예측의 타당성 검증 등을 통해 정확한 결론을 도출하는 것을 중요하게 생각하고 있는 것으로 나타났다. 또 이 같은 결론을 얻기 위해 비즈니스 분석 기법을 활용한 문제 해결, 성과 개선, 기술 혁신을 통한 지속 성장 등의 전략에 관심이 많았다. 이번 특집에서는 금융권과 제조업을 중심으로 빅데이터 활용 방안을 살펴봤다. Contents I. 금융업계 동향 - 고민은 많지만 구체적 방안은 미완성 II. 제조업계 동향 - 빅데이터 분석 성공 조건은 IT·현업 ‘협공’ I. 금융업계 동향 고민은 많지만 구체적 방안은 미완성 빅데이터 활용 필요성·중요성 ‘동감’ 금융권은 빅데이터의 필요성이나 중요성에 대해서는 대체적으로 긍정적인 입장을 나타냈다. 또 활용을 하는 데 있어 최대 관심사로 손꼽은 것은 비즈니스에 대한 영향 정도, 전략 수립, 비용 및 분석 방법, 유의미한 정보 추출 방법론, 현업 부서의 구체적 요구사항과 시장 기술 동향, 경쟁 우위 확보를 위한 전략 및 분석 방법, SNS 활용 전략, 분석 방법 및 비용 등이다. 하지만 빅데이터를 활용하기 위한 구체적인 일정이나 계획을 수립한 곳은 많지 않았다. 기존 인프라나 조직도 거의 변화가 없을 것이라는 입장이 대부분이었다. 또한 관련 솔루션이나 시스템을 도입하려는 계획의 경우 활용 범위나 방향 등에 따라 입장에 차이가 컸다. 김종영 편집장 sisacolumn@ciomediagroup.com 빅데이터를 활용할 필요성과 중요성에 대해서는 각양각색이다. 관심이 높아지고 솔루션 수요도 증가할 것으로 보고 있으면서도 빅데이터 기술 발전 단계가 초기라는 점에서 아직 중요성이 필요성을 넘지 못하고 있다. 이 때문에 아직은 마케팅이나 신상품 개발에 앞서 고객의 요구를 파악할 수 있다는 점에서 비즈니스 패러다임에 큰 영향을 줄 것이라고 전망하면서도 선뜻 계획을 수립해 실행하는 곳은 거의 없다. 권오대 하나은행 본부장도 “은행에서 IT 역할이 1990년대 종합 온라인 구축을 통한 원장 대체, 2000년대 정보시스템 구축 강화를 통한 전략적인 보고서 지원 등으로 자리매김을 했다고 하면 2010년대에는 IT를 통한 신상품 개발 및 데이터 분석을 통한 경쟁 우위 확보(Business Intelligence) 등으로 변화해야 하는데 이중 빅데이터가 적지 않은 중요한 역할을 할 것이라고 판단하고 있다”고 밝혔다. 아직은 준비·검토 중 CIO와 IT부서에서는 데이터 생산량이 급증하고 비정형 데이터의 비율이 증가하고 있어 빅데이터에 대한 관심은 지속적으로 높아질 것으로 예상하고 있다. 또 이 같은 환경변화에 따라 빅데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 솔루션에 대한 수요도 증가할 것으로 전망한다. 국내외 기업의 활용사례 및 국가기관의 정책을 참고하여 빅데이터를 잘 활용할 경우에는 업무효율성 제고에도 큰 도움이 될 것이라는 데에도 이견이 없다. 하지만 기업 입장에서 여러 가지 상황과 여건을 따져야 하는 상황에서 빅데이터를 활용하는 방안을 쉽게 추진하기는 어려운 게 현실이다. 아직 구체적인 활용 사례 등이 없는 만큼 무르익지 않았다고 보고 추이를 지켜보자는 경향이 많기 때문이다. 김경수 KEB 외환은행 본부장은 “홈페이지, SNS, 페이스북 등을 통한 고객으로부터의 반응, 요구사항 등에 대한 수집을 통해 고객 성향 분석 및 현업부서로부터의 대응 방안 등이 대두되고 있는 상황”이라며 “고객과의 다양한 접점을 통한 데이터 수집 및 수집된 데이터의 분석에 대한 비즈니스 패러다임의 변화에 대하여 관심이 많지만 아직 검토 준비 중”이라고 말했다. 은행권의 빅4에 해당하는 IT 부서의 한 관계자의 경우에는 다소 부정적인 입장을 드러내기도 했다. 이 관계자는 “빅데이터를 새로운 트렌드로 얘기하고 있으나 활용 방안이나 투자대비효과에 대한 의구심이 있어 적극적으로 검토하지 않고 있다”고 말했다. 활용 방안을 모색하기 위해서는 뭔가 확실하고 실질적인 근거가 있어야 한다는 것이다. 활용 계획 검토 방안은 적극적으로 모색 중 사정이 이렇다 보니 활용 계획은 물론 인프라나 조직도 대체적으로 큰 변화가 없는 실정이다. 일부에서는 SNS을 활용하는 수준이거나 업계 동향을 살피는 경우가 많다. 그러나 구체적인 계획을 수립하기 위한 계획은 비교적 많은 곳에서 검토하고 있는 것으로 나타났다. 이는 ‘계획을 위한 계획’으로 볼 수도 있으나 이런 움직임은 올해가 빅데이터를 본격적으로 활용하는 시점이 될 수 있다는 시사점을 주는 것이기도 하다. 윤용빈 코스콤 본부장은 “코스콤의 경우 최종적으로 집계된 데이터를 분석해 정형적인 데이터를 생산하는 범주에 속해 있으나 앞으로는 빅데이터를 활용하기 위한 계획이나 일정 등의 수립이 필요한 상황”이라고 말했다. 황만성 IBK기업은행 부행장은 “포스트 차세대 구축과 병행해 데이터 모델, 데이터 표준, 데이터 거버넌스를 포함한 전행 데이터 아키텍처 설계를 올해부터 계획하고 있다”고 밝혔다. 또 김경수 KEB외환은행 본부장은 빅데이타 추진에 앞서 은행 내부적으로 올해에 BI 고도화를 추진할 계획이며 향후 빅데이터에 대한 추진 전략을 수립할 예정이라고 밝혔다. 노철균 메리츠화재 상무는 보험에서 빅데이터에 대한 접근은 조금 다른 시각이 필요하다고 보고 있다며 보험업종에서 발생하는 데이터가 인터넷 로그에서 발생하는 것처럼 대규모의 데이터가 생기는 것은 아닌 만큼 오히려 다양한 이미지, 고객의 소리, 녹취록 등의 비정형 데이터가 더욱 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 노 상무는 “현재까지 이미지의 처리나 음성 녹취록에 대한 분석은 기술적인 면에서 부족한 부분이 있다. 이런 부분에서는 여러 기술적인 부분들이 좀 더 보완된 후에 접근하는 것이 적절하다고 보고 있다. 그렇지만 텍스트와 관련된 부분에서는 상당한 진전이 이루어 진 것으로 파악하고 있다. 이를 활용해 고객이 남긴 메시지를 자동으로 분석하거나 또는 전자우편, 문서 등의 콘텐츠를 활용하는 방법은 현재 그 가능성을 검토하고 있다”고 말했다. 가장 큰 관심은 ‘전략 수립·분석 방법’ 빅데이터 활용에 있어 CIO와 IT 부서가 가장 큰 관심을 갖고 있는 분야는 전략 수립과 분석 방법이 압도적으로 많았다. 이 외에 비용, 비즈니스 영향 정도 등이 있으나 비중이 크지 않았다. 물론 구체적인 전략이나 활용 방안을 수립하지 않은 곳도 있으나 대부분은 전략과 분석에 관심이 집중됐다. 권오대 하나은행 본부장은 빅데이터를 통한 신상품 개발 및 데이터 분석을 통한 경쟁우위 확보(Business Intelligence)라는 목표에 걸맞은 전략수립 및 분석방법에 관심을 갖고 있다고 밝혔다. 또 조직 내 모두가 공감할 뚜렷한 목표를 가지고 이에 따른 확신을 전제로 한 구체적인 전략의 필요성을 강조했다. 특히 다른 업무 영역의 성공 사례보다도 하나은행 실정에 맞는 성공에 대한 명확한 전략 수립(What)과 분석방법(How-to) 이 있으면 나머지 것들은 따라오게 될 것이라고 말했다. 윤용빈 코스콤 본부장은 “빅데이터 활용은 우선 빅데이터의 성격 규정이 중요하고 또한 사업 방향 일치성 여부 및 사업의 발전성을 고려한 분석이 필요하다‘면서 ”따라서 정보 분야에서 기업 내 데이터를 최대한 활용해 신상품 개발에 활용하고 기업 외 데이터 등을 분석해 영업 및 마케팅을 통한 부가서비스에 활용 예정’이라고 말했다. 또 노재균 서울보증보험 상무는 마케팅, 신상품 개발에 관심이 많다고 밝혔다. 노철균 메리츠화재 상무도 이와 비슷한 의견을 내놓았다. 노 상무는 “빅데이터를 통해 얻을 수 있는 정보는 기존에 알지 못했던 새로운 정보 또는 막연하게 추측만 하고 있던 것들을 확인할 수 있는 정보일 것”이라며 “이러한 정보를 가장 잘 활용할 수 있는 부분은 새로운 상품의 개발 측면과 마케팅 측면에서 고객들의 실시간 행동(behaviour)을 활용하는 방법론으로 적용할 수 있을 것”이라고 말했다. 황만성 IBK기업은행 부행장은 일반적으로 마켓 인사이트, 커스터머 인사이트, 마케팅 효과 분석, 평판이나 위기관리에 활용할 계획이며, 고객들의 숨은 생각을 찾아내어 시장의 흐름에 능동적으로 대응하는 데 활용할 수 있을 것으로 봤다. 가장 어려운 점은 ‘데이터 분석’ 빅데이터를 활용하는 데 있어 가장 큰 어려움은 데이터 분석으로 나타났다. 노재균 상무는 비정형 데이터의 분석기술 적합성이라고 밝혔다. 윤용빈 본부장은 빅데이터 활용을 위한 투자 차원의 고려요소가 많을 것으로 봤다. 또 김경수 본부장은 비정형적인 데이터를 정형적인 데이터로 분석하는 것이 가장 어려울 것이라고 생각하며, 이러한 분석 작업이 선행된 후 이를 바탕으로 추진 전략이 세워야 할 것이라고 말했다. 노철균 상무는 현재까지 빅데이터에 대한 대부분의 논조는 새로운 데이터웨어하우스를 구축하거나 또는 새로운 솔루션을 도입해야 한다는 솔루션 벤더들의 입장이 대부분이라고 지적했다. 그러면서 이를 구체적으로 비즈니스에서 어떻게 활용한다거나 어떠한 효과를 얻을 수 있는가에 대한 부분들은 너무나 추상적인 부분들이 많아 좀 더 구체적인 결과들이 필요하다고 밝혔다. 김경욱 한국은행 과장은 빅데이터의 관리 및 분석 기술, 활용사례 등을 참조할 수 있는 정보의 양이 매우 적어 보인다며 레퍼런스가 많아져야 한다는 입장을 밝혔다. 권오대 본부장은 빅데이터에서 가장 중요한 것은 무엇보다도 다양한(variety) 대량의(volume) 데이터를 어떻게 빠르게(velocity) 분석해 경영에 결정적인 팁을 제공할 수 있느냐가 중요하다고 말했다. 권 본부장은 “포춘 500대 기업의 85% 이상은 빅데이터 활용에 실패할 것이라고 예견하고 있다”며 “그 근거는 데이터에 대한 기업의 자세는 분석기술이 아니라 그 자료를 활용할 수 있는 아이디어가 있어야 하고 거기에는 궁극적으로 창의력을 발휘해야 하는데 제대로 대응하기가 어려울 것이라는 판단 때문인 것 같다”고 말했다. 이런 이유 때문에 가장 어려운 것은 분석에 도움이 되는 중요한 기초 데이터를 어떻게 효과적으로 습득하느냐에 있는 것 같다며, 투입비용 대비 확실한 결과를 얻는다는 확신을 갖는 것 또한 쉽지 않는 문제일 것이라고 지적했다. 솔루션 도입 여부 등은 불확실 빅데이터 관련 솔루션을 도입하거나 시스템을 추가로 도입하는 것과 관련해 대부분의 CIO들은 불확실하다는 입장이다. 윤용빈 본부장은 빅데이터 분석이나 활용은 기업의 현재 및 미래의 사업 방향을 어떤 기준으로 설정 하느냐에 따라 달라질 것이며 관련 솔루션이나 시스템 등도 이 기준의 충족 여부에 따라 역할이 달라질 수 있을 것으로 판단되나 빅데이터를 활용하기 위한 클라우드 기술 및 가격대비 고효율의 시스템을 이용하기 위해 리눅스 등의 시스템을 활용하는 방안이 늘어날 것으로 예상했다. 김경수 본부장도 빅데이터 관련해 아직 구체적인 것은 검토 단계 이전이라며 은행의 요구조건이 구체화되고 이를 지원할 수 있는 솔루션이나 시스템이 가시화될 때 본격적으로 추진할 예정이라고 밝혔다. 노철균 상무는 대부분의 경우에 기존 시스템과 현재 사용 중인 솔루션을 바탕으로 접근이 가능할 것으로 보고 있다고 말했다. 그러나 이미지 처리, 텍스트의 관리 등에서는 새로운 솔루션이 필요하다는 입장을 밝혔다. 반면 노재균 상무는 내부 인력이나 시스템만으로 해결할 수 없는 부분들이 많을 것으로 생각되며 관련 전문기업들과의 파트너십이나 솔루션 도입에 도움이 필요할 것으로 예상한다고 말했다. 새로운 것에 대한 기대감·신중함 공존 빅데이터의 활용과 실행 방안은 ‘어떻게’보다 ‘무엇’이 더 중요한 것으로 정리할 수 있다. 빅데이터를 활용하는 방안은 천차만별이기 때문이다. 전문가들이 내 몸에 맞는 옷을 선택하는 것이 관건이라고 입을 모으는 것도 이 때문이다. 황만성 부행장은 “기업의 중요한 경쟁력 중 하나가 끊임없이 발생하는 데이터를 정보화해 마케팅이나 경영전략에 효율적으로 활용하는 것”이라며 “다양한 고객접점에서 발생하는 비정형 데이터들을 가장 빠른 시간으로 분석, 예측해 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 기업이 경쟁에서 앞서 갈 수 있다”고 말했다. 그 만큼 기업에서의 데이터 관리와 활용이 중요하며, 새로운 개념인 빅데이터 역시 조직에서 끊임없이 관심의 대상으로 가져가야 할 부문이기 때문이다. 노철균 상무도 “지금 빅데이터라는 주제가 IT 부분에서 많이 회자되고 있지만, 실질적인 접근을 하기 위한 충분한 사례나 자료 등이 주어져 있지는 않은 것 같다”면서 “이러한 상황에서 마치 유행처럼 빅데이터 환경을 도입한다거나 하는 것은 오히려 역효과를 가져올 가능성도 크다”고 말했다. 좀 더 비즈니스에 대한 가치에 집중해 그 필요성을 확인하는 과정이 필요하다고 것이다. II. 제조업계 동향 빅데이터 분석 성공 조건은 IT·현업 ‘협공’ 시스템 퍼포먼스와 미래예측 기능 가미돼야 전 산업에 걸쳐 지능형 이동통신기기가 널리 쓰이고 이들 간 통신이 크게 늘어나면서 다양하고 막대한 양의 데이터가 증산하고 있다. 기존 데이터 처리로는 소화해 내기 어려운 수준에 이르며 이전과는 다른 유형의 데이터가 생산되는 것이다. 데이터양과 특성이 기존 정보관리 및 분석 방식만으로 실시간 소화·해석하기 어려워지면서 많은 기업들은 과거와는 다른 해법에 몰두하고 있다. 오랜 기간 이론 영역에만 머물렀던 데이터 해석 기법이 ‘빅데이터’라는 명 아래 통합돼 실용화되기 시작하면서 관리 방안역시 산업군별로 다양해지고 있다. 일반산업군내 IT관계자들을 만나 각사 빅데이터 발생 현황과 관리·분석 방법에 대한 의견에 대해 들어봤다. 이지혜 기자 jh_lee@ciomediagroup.com 다양한 형태의 데이터를 거의 실시간으로 해석해 얻어낸 지식을 활용하기 위해서는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 능력이 요구된다. 산업 전반에 걸쳐 정보 생성에서 소멸에 이르는 정보관리 기술 전 분야들이 새롭게 전환되는 가운데 최근 다양한 스마트 기기들의 폭증, 디지털 콘텐츠 유통의 확산, 소셜 네트워크 서비스의 일상화 등으로 더욱 팽창하고 있는 추세다. 이에 따라 각 기업의 IT 담당자들은 새로운 데이터의 원천으로부터 지속적으로 생성·유입되는 대규모 비정형 데이터의 시의성을 고려해 실시간에 맞게 분석해야 하는 과제를 안고 있다. 또한 해석된 결과를 사용자나 현업이 이해하기 쉬운 형태로 제공해야 하는 점 등, 기존 사용자들의 요구수준을 맞춰야 하고 있는 추세다. 아모레퍼시픽 고객 바로 알기 위한 경영 측면 접근 아모레퍼시픽은 최근 경영 측면에서 빅데이터를 재정의해 ‘고객 바로알기’를 위해 IT적으로 지원하는 작업들이 한창이다. 과거 전사적자원관리(ERP)가 회사의 경쟁력 강화를 판가름하는 도구였다면 현재는 빅데이터 분석이 경쟁 우위를 정해줄 수 있는 요건이 됐기 때문이다. 조영길 아모레퍼시픽 팀장은 “빅데이터는 단순 데이터양의 증가뿐 아니라 처리 속도와 종류 등을 고려해야 할 요소”라며 “과거 프리즘이란 고객 분석 툴을 사용했으나 두 가지 문제점을 발견하게 됐다”고 말했다. 바로 퍼포먼스 이슈와 너무 정형화 되어 있어 미래예측을 반영하지 못했다는 점이다. 내부 데이터양은 연간 40% 이상 증가하는 가운데 관리해야 할 데이터는 정형뿐 아니라 비정형까지 감당해야 하기 때문이다. 특히 상담센터 등에 들어오는 비정형 데이터들을 분석할 수 있는 툴이 전무해 이를 내부 인프라에서 관리해야 할지 클라우드를 접목시켜야 할지를 가르는 ‘빅데이터 아키텍처’를 셋업 하는 것도 과제이다. 아모레퍼시픽은 작년 고객 고급 분석을 통해 미래 예측 측면을 강화하는 한편 IBM 네티자 솔루션을 적용해 퍼포먼스 이슈를 해결한다는 방침이다. 영업 사원들이 보다 고객의 다양한 요구 측면을 분석하는데 용이하도록 보장하는 기반으로 올해는 네티자에 대한 성능 보장의 고도화가 이뤄질 계획이다. 조 팀장은 “이러한 모든 일련의 과정들은 궁극적으로 고객을 바로 알기 위함이며 고객이라 함은 당사와 연관돼 행하는 모든 행위와 일련의 패턴들을 의미한다”고 설명했다. 고객을 단위 단위의 활동을 하는 개체가 아닌 경험관리라는 측면에서 접근해 마케팅과 세일즈, R&D분야에서도 기업 생산성 향상이 영향을 받기 때문이다. 아모레퍼시픽은 2010년 BAO(Business Analytics Optimization)를 시범 도입한 뒤 작년부터 운영해 오고 있다. 소셜 네트워크 붐과 관련해서도 디지털 마케팅을 목표로 개별 브랜드 매니저들의 고객소통을 위한 회사 통합계정을 한 개씩 보유하고 있다. 아모레퍼시픽은 동일 산업군의 다른 기업보다 빅데이터 분석 작업에 한 발짝 빨리 움직인 사례에 속한다. 좀 더 많은 정보원천을 지니고 처리 분석 속도와 양의 측면에서도 접근하고 있기 때문이다. 아모레퍼시픽 측은 향후 수요예측은 물론 세일즈와 고객 알기를 위한 전체 풀 셋 도구로 활용되고 있는 빅데이터 분석을 위해 어떤 대상을 정의하는 수준을 넘어서 방법론에 대한 전략을 수립한다는 계획이다. 현대홈쇼핑 생명주기 고려한 데이터 분류 작업 진행 오픈한지 10여 년이 넘는 현대홈쇼핑은 지난 2008년부터 운영데이터와 정보계 데이터, 즉 데이터웨어하우스(EDW)를 운영 중이다. 또한 시스템 퍼포먼스 측면에서는 오래된 데이터들을 선별해 저장하는 작업을 진행하고 있다. 이 작업은 연 단위로 분할해 분류하는 작업이며 분류 데이터들을 정보계로 옮겨 분석한 후 의사결정에 도움이 될 수 있는 시스템을 구축하기 위해서다. 실제 데이터들을 모두 저장 분석하는 것이 아니라 필요한 정보들만 남긴 후 나머지는 백업으로 내려놓는 방식으로 운영하고 있는 것이다. 실제 운영 중인 데이터는 사용되는 테이블 중 분할해 쓸 수 있는 것과 아닌 것으로 나눠 후자의 경우 저가용 스토리지로 옮기는 작업이다. 오규모 팀장은 “데이터베이스 측면에서는 위와 같은 방식으로 빅데이터를 관리중이며 비정형은 쇼핑몰(Hmall)에 대한 데이터는 유지하고 있으나 향후 새로운 방안을 도출할 수도 있다”며 “데이터 생명주기가 이슈가 됨에 따라 당사는 일 년 이상 지난 데이터에 대한 운영은 거의 이뤄지지 않고 있다”고 말했다. 분석용 데이터 역시 대부분 현업의 요청에 의해 생성되는데 이때 생명주기를 고려해 요약 위주의 작업을 진행 중이다. 현대홈쇼핑의 데이터 분석 작업은 주로 영업기획팀에서 이뤄지며 IT 부서는 분석 작업이 원활이 이뤄지도록 데이터를 유지시키고 화면제공 등의 가시성을 제공하는데 주력하고 있다. 오 팀장은 “올해는 데이터 구분 작업이 진행될 예정으로 자동으로 특정 스토리지를 내려놓고 필요시 접속할 수 있는 솔루션을 찾고 있다”고 설명했다. 한편 현대홈쇼핑은 고객 주문에 대한 연관성 분석을 진행 중이나, 누적된 데이터는 매출에 대한 예측이나 상품 판매 예측이 강하기 때문에 개인화된 서비스는 다소 떨어지고 있다는 입장이다. 특히 약 6개 업체의 경쟁구도를 이루고 있는 국내 홈쇼핑에서 노출되는 상품군은 브랜드에 별다른 차이가 있을 뿐 유사한 상품이 많아 고객 충성도가 높지 않기 때문이다. 오 팀장은 “데이터의 양이 많아 빅데이터가 아니라 고객 행위를 유지가면서 마케팅이 잘 활용될 수 있도록 하는 측면에 중요하다”며 “현재 수준에서는 무작정 쌓아놓은 데이터 중 효용성이 강한 데이터만 선별해 운영관리 측면에서 슬림화가 이뤄지게 하는 것이 목표다”라고 강조했다. 한편 현대홈쇼핑은 온라인 산업군 특성상 즉시성이 요구되고 있어, 어떠한 데이터들도 바로 반응해 비즈니스로 연결해야 하는 응답 대응 퍼포먼스가 뒷받침돼야 한다는 입장이다. GS리테일 EDW 구축으로 실시간 의사 결정 속도 높여 GS리테일은 매장 데이터 증가와 소비자 다양화에 대응하기 위해 상품과 고객 간 연계 분석 기능을 강화하는 한편 기존 분리된 DW를 대신해 통합된 전사 데이터웨어하우스(EDW)를 구축했다. 이로 인해 기존 온라인 업무 수행시간의 절약과 많은 정보를 안정적으로 활용해 의사결정을 내리고 데이터 보관 주기가 늘어났다. 특히 기존 업무 처리 대비 몇 십 배에 가까운 시간 절약과 장애에 대한 가용성, 온라인 트랜잭션 처리(OITP) 업무뿐 아니라 배치 업무를 원활하게 수행하기 위한 워크 로드 밸런싱 기능이 가미됐다. 왕영철 상무는 “소셜 네트워크의 비정형데이터를 분석하는 작업이 중요해지면서 작년 상반기 시범운영을 진행했다”며 “편의점 캠페인 진행시 소셜 네트워크에서 발생하는 데이터에 대한 패턴 분석 작업으로 이때 주의해야 할 점은 로직을 디자인하는 작업”이라고 말했다. 로직을 디자인하는 작업 자체가 많은 경험치와 노하우를 지녀야 하며 절대적으로 현업의 도움이 필요한 부분이기 때문이다. 왕 상무는 “하지만 비즈니스에 도움이 되는데도 불구하고 초기 투자비용으로 현업에서 선뜻 결정을 내리지 못하고 있다”며 “정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터까지 합쳐 분석하는 방법은 더욱 필요할 것”이라고 전망했다. GS리테일 측은 소셜과 모바일의 대두로 인해 환경 변화에 따른 의사결정이 갈수록 타이밍을 요구해, 매 순간 분석에 대한 니즈충족이 중요하다고 내다봤다. 왕 상무는 “빅데이터 분석으로 인해 궁극적으로 고객관리가 이뤄져야 하는데 고객관계관리(CRM) 분석 역시 비즈니스 분석을 위한 전초”라고 설명했다. 향후 빅데이터 분석은 상품개발 및 조립비용의 절감, 연구개발(R&D)과 디자인 영역에 적용시 전체 공급사슬에 일관성 있고 상호 운용 가능한 협업 체계 구축을 도울 것으로 전망되고 있다. 또한 가상 협업 사이트를 통한 데이터 공유 및 아웃소싱과 공급망관리 영역에서 공급과 외부 변수를 활용한 수요 예측과 공급 계획뿐만 아니라 제품, 마케팅 및 영업, 사후 서비스에도 빅데이터 분석적용이 붐을 일으킬 것으로 예상이 되는 바 빅데이터 처리 분석에 대한 기업의 움직임 역시 증가할 것으로 예상되고 있다.