모든 사이즈, 포맷 또는 형태의 빅 데이터는 단지 디스크상에서 한 공간을 차지하고 있는 대용량의 디지털 비트에 지나지 않는다. 기업에서 유용하게 활용할 수 있기 위해서는 최종 사용자들이 여기에 액세스하고 필요한 정보를 추출해 조합할 수 있어야 한다. 즉, 데이터에 생명을 불어 넣어야 하는 것이다.

실제로 데이터를 사용자 중심적으로 만드는 것 이상의 많은 노력이 필요하다. 빅 데이터는 사람들의 상상력을 키우는 매개체의 역할을 수행함으로써 지금까지 단 한번도 시작되지 않았던 새로운 길을 탐험할 수 있도록 해야 한다.

많은 조직들이 새로운 빅 데이터 분석 분야에 뛰어들고 있으며 이를 통해 실현되는 모든 가능성들을 발견하기 시작했다. 하지만 데이터가 페타바이트 수준으로 확장되는 시대가 열리면서 이는 기술 이상으로 그 의미가 확장되고 있다. 이는 파괴적인 힘이며, 파괴를 통해 성장으로 위한 새로운 기회를 제시하고 있다.

혁신적인 파괴를 실현하는 9가지 방법을 살펴보자.

1. “데이터”가 “정보”는 아니라는 사실을 기억할 것
데이터 자체가 귀중한 상품이라고 생각하는 사람들이 너무 많다. 하지만 이는 유전에서 석유를 가져와 주유소에서 바로 팔려는 것이나 마찬가지이다. 이는 바로 사용할 수 없으며, 처리 및 정제되고 배송을 위해 패키지되어야 한다. 데이터도 최종적인 전달과 표시를 위해 통합되어야 하며 마지막으로 정보에 가치를 부여할 수 있도록 이야기를 만들어야 한다.

2. 데이터를 기업 전반에서 공유할 수 있도록 할 것
모든 유형의 데이터와 마찬가지로 빅 데이터도 자연스럽게 기업 전반의 부서 내 사일로를 형성하는 경향이 있다. 사람들은 오랫동안 이들 사일로를 해체하고 모든 관련 데이터에 대한 싱글 뷰를 제공하기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 이제 통합 서비스 계층을 통해 이를 실현할 수 있는 길이 열렸다. 최근 몇 년 간 업계를 주도한 엔터프라이즈 관련 트렌드들, 즉 SOA(Service Oriented Architecture), 데이터 가상화, 검색 기술 등을 생각해 보자. 이를 어떻게 실행하건 관계 없이, 핵심 열쇠는 기업의 경계를 데이터를 넘어 이용할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.

3. 분석을 이용해 혁신의 한계를 넘어설 것
빅 데이터 분석은 최종 사용자들이 질문을 던지고 옵션을 고려할 수 있도록 한다. 이는 표준, 관계형 데이터 환경에서는 불가능했던 것이다.

4. 데이터 사용자 간의 비판적 사고 장려
현업 부서 사용자들은 자신의 재량으로 강력한 툴을 보유하고 이전에는 결코 액세스할 수 없었던 데이터에 액세스하고 있다. 정보가 그 맥락에서, 그리고 기업의 데이터 흐름에 속해 있지 않은 여타 잠재적인 소스에서 생성된다는 점을 고려하는 것이 그 어느 때보다 중요하다.

5. 전반적인 분석 스킬을 개발할 것
Unisphere Research와 공동으로 실시한 조사에서 다양한 셀프 서비스 BI를 제공하는 조직은 10%도 채 되지 않은 것으로 나타났다. 이들은 변화를 요구하고 있다. 모든 사람들이 정보와 데이터를 이용하여 업무를 수행하고 있으며 모든 사람들이 자신이 다루고 있는 정보와 데이터의 의미를 이해하기 원한다.

6. 셀프 서비스를 장려할 것
분석 기능은 셀프 서비스 방식으로 제공되어야 한다. 최종 사용자들은 구글 속도로 제공되는 정보에 익숙해 지면서 IT 부서에 보고서를 요청하고 쿼리를 설정하는 등 업무를 처리하는 프로세스들이 완전히 낙후된 것처럼 느끼고 실망하고 있다.

7. 시각화할 것
데이터를 그래프 형태로 표현하는 것은 이제 20년 이상의 역사를 갖게 되었다. 하지만 지금 사용자들이 단 몇 초 내에 이상 현상 또는 트렌드를 찾아 낼 수 있도록 데이터 포인트를 비주얼 디스플레이로 변환시키는 새로운 차원의 프론트 엔드 시각화 툴이 등장했으며 이는 매우 환상적이다.

8. 모바일 지원
이제 모든 사람들이 모바일 기기를 소지하고 있으며 어디에서나 데이터에 액세스할 수 있게 되었다. 따라서 KPI(Key Performance Indicator) 마케팅에서 드릴다운 탐색, 데이터 선택, 데이터 필터링, 경고 등에 이르는 분석 기능을 제공할 수 있게 되었다.

9. 소셜 지원
빅 데이터 분석과 소셜 미디어를 바라보는 2가지 방법이 있다. 먼저, 소셜 미디어 데이터 그 자체로 보는 것이다. BI와 분석 작업에서 조직 전반으로 전달되는 소셜 미디어 데이터를 처리하지 않는다면, 매우 중요한 부분을 놓치게 될 것이다. 여기에는 신제품에 대한 반응을 파악하거나 고객 요구를 예측하기 위해 감성 분석과 외부 소셜 미디어 사이트상의 상호 작용을 모니터링하는 기타 애플리케이션들이 포함된다. 또한 협업 측면에서 바라보는 것으로 동료 및 파트너들과 통찰력과 발견을 공유하는 기능에 중점을 두는 것이다. 어느 쪽이건 많은 사람들이 이들 모든 데이터에서 정보를 효과적으로 끌어내기 위해 함께 협력해야 할 것이다.


 

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