빅 데이터, 지피지기 백전백승
빅 데이터, 지피지기 백전백승
  • 윤진근 기자
  • 승인 2015.03.03 15:03
  • 댓글 0
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‘STAR’ 요소 기준으로 데이터 수집·분석해야
최근 전문가들 사이에서 오르내리는 말 중에서도 빅 데이터는 단연 으뜸이다. 관련 세미나가 미국에서만 한 달에 수 차례씩 열리며, 보다 많은 기업들이 빅 데이터를 처리하기 위해 동분서주하고 있다. 하지만 빅 데이터에 대해 제대로 알고 있지 못하다면 돼지 목에 진주목걸이에 불과하다. 만능통치약이 아닌 만큼, 빅 데이터는 그 수집과 분석에 박차를 가해야 한다.
글 | Chirayu Shah, 로크웰 오토메이션 정보 소프트웨어 제품 관리자

 
필자는 빅 데이터에 대해 ‘대량, 고속, 다양성의 정보’라고 말한 가트너의 정의를 좋아한다.

월마트는 대량 정보의 좋은 예를 제시한다. 이 기업은 현재 시간 당 백만 개에 달하는 거래를 추적한다. FICO는 21억 개 계정의 데이터를 저장하는 데에 그치지 않고 실시간으로 이 계정을 모니터링하여 사기로부터 고객을 보호한다. 다양성 측면에서 페이스북보다 더 좋은 예가 있을까? 21억 명의 사용자와 5천억 장의 사진을 처리하고 있는 홈페이지 말이다.

빅 데이터, 필요할까?
빅 데이터가 반드시 필요하다고 생각하는가? 사실 적은 양의 데이터 또는 작고 정확한 데이터를 통해서도 많은 가치를 얻을 수 있다. 데이터를 얻기 위해 수백만 달러를 투자할 필요 없이, 얻고자 하는 데이터의 가치만큼만 투자하면 된다. 

빅 데이터는 어디에나 통용되는 해답은 아니다. 따라서 그 개념을 이해하는 것이 중요하다. 빅 데이터의 개념은 모든 제조사에 적용할 수 있는 개념이다. 빅 데이터의 장점은 결론을 도출해 패턴을 파악할 수 있는 분석 능력에 있다.

제조업체의 실제 목표는 빅 데이터도 아니고, 그렇다고 제로 데이터도 아니다. ‘정확한’ 데이터가 문제 해결의 핵심이다.
수집 가능하고 다양한 구조화 및 비구조화 정보를 통해 정확한 방향을 잡을 수 있는 최상의 방법은, 문제를 일으키는 최고 핵심 자산 또는 프로세스에서 시작하여 최종 상태 또는 성취하고자 하는 목표를 계획하는 것이다.

다음 두 가지 질문이 시작에 도움이 된다.
1. 어떤 데이터를 수집할 것인가? (해당 자산 또는 프로세스와 관련하여)
2. 수집한 데이터에서 무엇을 알아낼 수 있는가? 운영에 실용적인 부분에 집중함으로써 빅 데이터의 압도적인 개념을 정리하고, 그것을 ‘정량의 데이터’로 전환할 수 있다.

작업을 측정하는 데에는 타당한 이유가 있다. 빅 데이터의 힘은 수집하는 데이터의 양에 있지 않고, 중요한 데이터를 추출·관리하는 방법에 달려있다.

STAR란, 수집하려는 데이터를 파악하는 데 도움이 되는 약어다. 그 구성요소를 간략히 살펴보면 다음과 같다.
·Simple(단순성): 명확한 시각적 자료를 제공함으로써 정보에 입각한 빠른 결정을 내릴 수 있는 기본 목적에 충실하는 것을 말한다.
·Timely(적시성): 현대의 커넥티드 엔터프라이즈를 통해 신속하고 간편하게 데이터에 접근해 시기적절한 정보를 찾을 수 있다.
·Accuracy(정확성): 신뢰성 및 의사 결정 문화 개선에 특히 중요한 요소다.
·Relevant(연관성): 수익이나 손실 등에 대해 측정하는 경우 명확한 기준을 정해야 한다. 업타임에 관한 경우라면 그에 맞춘 KPI(핵심성과지표)를 준비하는 것이 바람직하다.

새로운 기술 및 기능을 이용해 모든 것을 수집하고 싶은 충동이 생기는 것은 당연하다. 이에 따라 직감에 따른 의사 결정에서 데이터 보유를 위한 데이터 수집으로 경향이 변하게 된다. 필자는 적정선을 유지해 어느 한 쪽에 치우치지 않는 것을 권장한다.

‘정량의 데이터’를 찾는 작업은 일종의 과정임을 알아야 한다.
1. 개념에 대해 숙지할 것. 빅 데이터로 무엇을 해야 할지 모르는 경우가 많다. 가장 문제 있는 영역에 집중해야 한다.
2. 데이터 수집에 대한 계획을 세울 것. 데이터 의존적인 문화로 전환할 준비가 덜 되어 있다면, 어떤 부분에 누구의 지원이 필요한지 알아야 한다.
3. 데이터 가시성을 확보할 것. 데이터를 수집하고 나면, 데이터를 공유하고, 의사 결정자를 지원함으로써 조직에 더 큰 성공을 가져올 수 있다.

빅 데이터의 가치는 통계 수치나 보고서가 아니다. 빅 데이터의 진정한 가치는 정보 분석으로 알 수 있는 결과에 있다. 즉, 데이터가 더 많다고 반드시 더 좋은 결과를 도출하진 않는다. 데이터가 있다면 없는 것보다는 더 낫겠지만, 적절한 데이터를 적절한 사람에게 제공하여 정확한 의사 결정을 내리는 것이 최선의 시나리오임을 명심하자.

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