[빅데이터 사례] 기업 경영진, 임원의 데이터 분석 방법 (BigData 영향력)

[빅데이터 사례] 기업 경영진, 임원의 데이터 분석 방법 (BigData 영향력)


기업 임직원이나 경영진의 Big Data에 대한 인식도 매체에서 다루는 것과 유사하다. 실제로 빅데이터를 해보며 데이터 분석 방법을 아는 사람들과 옆에서 바라만 본 사람들이 느끼는 것은 다를 수밖에 없다. 빅데이터 사례를 모르는 기업의 경영진 역시 해보지 않았기 때문에 앞으로 많은 시행착오를 거칠 수밖에 없다.


기업 경영진은 빅데이터 도입 시 본인들의 영향력을 간과한다


기업의 경영진은 자신의 역할이 Big Data 도입에 매우 큰 영향을 미친다는 것을 간과하는 경우가 많다. 잘 모르기 때문에 빅데이터에 대한 자신들의 영향력도 크지 않다고 생각하나 경영진은 기업에서 빅데이터를 도입하는 의사 결정 과정에 영향을 준다. (데이터 분석 방법에 결정적이다)


빅데이터 사례 1.

대부분의 임원진이 빅데이터 도입 시점에서 '나는 빅데이터를 잘 모르니 알아서 하라'고 하는 경우가 많고 이대 빅데이터를 그나마 아는 IT 담당 임원, 즉 CIO에게 Big Data TF팀을 맡긴다. 이는 기업, 관공서, 공공 기관 어디서든 일어나고 있는 일이고, 앞으로도 계속 일어날 일이다.

기업 경영진이 빅데이터를 잘 모른다면 먼저 빅데이터를 공부한 후 빅데이터에 대한 의사 결정을 진행해야 하는데, 단지 자신보다 좀 더 안다고 생각하는 임원에게 무작정 프로젝트를 맡기는 것은 옳지 않은 빅데이터 사례다. 그렇게 빅데이터 TF팀을 맡게 된 CIO가 Big Data를 추진하겠다고 하면 다른 경영진은 큰 이슈가 없는 한 내가 할 일은 다 했다고 생각한다. 이래서는 빅데이터 프로젝트가 제대로 진행될 리 없다.


기업 경영진은 빅데이터를 너무 쉽게 생각하는 경향이 있다


빅데이터 기업 경영진[기업 경영진과 임직원] IT 조직의 영향력


보통 기업 경영진은 사회적으로 빅데이터에 대한 열기가 뜨겁고 빅데이터가 트렌드로 자리 잡았으므로 자사에도 빅데이터를 도입할 수 있는지 알아보라고 부서장들에게 지시한다.


여러 분야의 빅데이터를 모으고 처리하고 나면 컴퓨터의 엔터(Enter) 키를 누르는 것처럼 내게 필요한 정보가 나타난다고 생각하는 것이다.


그러나 실제 빅데이터 기술을 도입해서 빅데이터를 다루는 것은 거의 노동에 가깝다. Big Data의 90% 이상은 '데이터 핸들링', 즉 필요한 데이터를 적재하고, 데이터를 검증한 후 플이효나 데이터를 만들고, 데이터 분석하는 어려운 작업을 거쳐야 하며 매우 많은 시간을 투자해야 한다.


빅데이터 사례 2.

빅데이터는 데이터 소스로부터 데이터를 수집하는 단계, 데이터의 적재, 보안 처리 단계, 데이터의 조회 단계, 데이터 분석 단계, 데이터의 시각화 관계 등 대단한 많은 단계를 거친다. 각 단계를 넘어갈 때마다 수많은 데이터 핸들링이 발생하며 시간도 오래 걸린다. 빅데이터의 결과가 나오기까지는 여러 단계를 거쳐야 하며 많은 노력과 전문적인 지식이 필요하다. Big Data는 누르면 답이 나오는 자동화된 시스템이 아니다.

경영진이 '감'에 의해 경영하면서 빅데이터 도입 검토를 지시한다


기업의 문제점 중 하나가 의사 결정을 할 때 데이터에 기반을 두지 않고 경영자의 '감'에 의존한다는 것이다. 흔한 빅데이터 사례이다. 사실 임원 회의 자료에서 볼 수 있는 통계 수치는 대체로 과거 실적을 보여주는 수준이다.


제대로 된 미래 예측이나 시뮬레이션 결과 등은 찾아보기 힘든 반면, 실적에 대한 책임 추궁은 대단히 맹렬하다. 기업이 오랫동안 비즈니스를 했다면 실적은 대체로 예측 가능해야 한다. 실적이 떨어질 것으로 예상하거나 실적이 좋을 것으로 예상하면 그에 따른 대책을 마련할 수 있어야 한다.


빅데이터 big data rfp[기업 경영진과 임직원] IT 조직의 영향력


그러나 결과만 가지고 회의를 진행한다면 임원들은 미래를 예측해서 장기적인 대책을 마련하는 데 시간을 쓰기보다는 눈앞의 실적을 챙기는 데 더 많은 시간을 쓸 것이 분명하다.


빅데이터 사례3.

경영진의 '감'에 의해 좌지우지되는 기업은 실적을 채우면 자리에 남고, 그렇지 못하면 문책을 당하는 분위기가 만연해서 데이터 분석하고, 미래를 예측하고, 대책을 세우는 일은 당연히 등한시하게 된다. 이러한 기업 분위기에서 빅데이터 도입을 검토한다면 문제가 생길 수밖에 없다. 기존 데이터 분석하지 않는데, 새로운 빅데이터를 분석해서 결과를 내야 하는 아이러니에 봉착하는 것이다.


천신만고 끝에 Big Data를 분석해서 결과를 만들어낸다고 한들 기업의 의사 결정에 활용하느냐, 마느냐는 또 다른 문제다. 상징적으로 생각하면 어렵게 분석한 결과를 의사 결정에 활용하는 것이 마땅하나 현실적으로는 그렇지 않은 경우가 허다하다. 그렇기에 기업 경영진의 '감'에 의한 경영을 지양하고 데이터에 의한 경영을 추구할 때 비로소 빅데이터를 도입할 수 있는 필요조건이 하나 해결된다고 할 수 있다.

빅데이터를 도입하려면 빅머니가 필요하다?


사실 빅데이터를 어떻게, 어떤 수준으로 도입하는가에 따라서 도입 비용은 천차만별이다. 여기서 꼭 알아야 하는 것은 돈을 많이 들인다고 해서 빅데이터가 성공하는 것은 아니라는 점이다. 빅데이터는 요구 사항을 수렴해서 RFP(Request for Proposal)를 만들고, 업체를 결정해서 프로젝트를 추진한다고 해서 되는 것이 아니다.


빅데이터 임직원 이슈[기업 경영진과 임직원] IT 조직의 영향력


빅데이터 사례 4.


빅데이터를 하기 전에 많은 준비 작업이 필요한데, 앞서 이야기한 것처럼 데이터에 의한 의사 결정 문화뿐 아니라 현업 담당자들의 데이터 분석 능력이 향상이 선행되어야 한다. 따라서 처음부터 Big Data에 큰 비용을 들일 필요는 없고 내부 직원 교육비 정도로 시작하면 된다. 내부 직원의 수준에 따라서 실습이 필요하면 연습용으로 내부에 있는 장비를 활용하고, 직원의 수준이 향상되면 단계적으로 빅데이터 시스템 도입을 고려해봐야 한다.


경험상 여기까지 도달하는 데도 1~2년은 걸릴 것으로 예상한다. 풀 스케일(Full-scale)로 빅데이터를 도입하는 것은 내부 직원들이 충분히 스킬업(Skill-up)된 후다. 실제 업무에서 적용해보고, 효과가 검증된 이후에 시스템 구축에 들어가는 것이 바른 순서다. 직원들의 아이디어가 활발하게 개진되고 대용량 데이터도 처리해야 할 필요성을 느낄 때, 빅데이터 시스템 도입을 생각해볼 수 있다.


빅데이터 도입에는 장기적인 계획 수립과 교육이 선행되어야 한다. 다시 말하면 한꺼번에 투자할 필요가 없다는 뜻이기도 하다. 빅데이터 시스템 도입은 Big Data 도입 과정 일부일 뿐이다. 시스템 도입보다는 빅데이터 교육과 데이터 분석 실습에 많은 시간을 투자해야 한다.


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출처 : 빅데이터로 일하는 기술, 장동인, 한빛미디어. 124p~130p

[빅데이터 사례] 기업 경영진, 임원의 데이터 분석 방법 (BigData 영향력)

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