기업 규모에 따른 빅데이터 도입 방식과 과제 선정

피터 틸(Zero to one의 저자,벤처투자자)은 '빅데이터' 라는 단어를 언급하는 스타트업을 조심하라고 얘기했지만 사기성 짙은 트렌디한 단어로 치부하고 넘어가기에는 여전히 빅데이터 기반의 데이터분석은 기업의 경쟁력과 미래 혁신을 위해 중요합니다. 현실적인 문제에 대한 답도 데이터 안에 있고, 앞으로 어떤 방향으로 사업을 해야하는지에 대한 전략과 미래 먹거리에 대한 인사이트가 데이터에 있기 때문인데요. 특히 경쟁이 심한 사업분야라면 경쟁자와 차별화된 새로운 경쟁력을 확보하는데 데이터 분석은 선택이 아니라 필수라고 할 수 있습니다. 

하지만 기업이 막상 빅데이터를 도입하려면 생각할 게 한 두가지가 아닙니다. 오픈소스 기반으로 직접 구축할지 상용 솔루션을 구입해서 할지, 자체 서버를 구입할지, 클라우드를 이용할지, 가장 중요한 어떤 인력을 채용해야하는지, 인원 규모는 어떻게 해야 하는지 등등 말이죠. 하지만 무엇보다 가장 먼저 생각할 것이 도입 방식의 결정입니다. 빅데이터 도입시 고려할 수 있는 2가지 방식을 정리하면 아래와 같습니다. 

첫 번째로 우선 투자금의 여유가 있는 규모가 있고 통합할 데이터가 많은 경우에 해당되는 대기업, 중견 기업이라면 전사 TF 조직을 만들고 통합 대상 데이터에 대한 전수 조사를 진행한 다음, 용량에 맞는 인프라를 구축하고 데이터를 수집하는 플랫폼을 구축하는 것 부터 시작하는 것이 바람직합니다. 전사적으로 추진하지 않고 각 사업부별로 추진하게 되는 경우 인력과 인프라의 중복 투자 문제와 부서간의 이해관계에 따라 협력이 잘 이루어지지 않는 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 

반면에 규모가 작은 기업의 경우에는 투자를 작게 가져가면서 당면한 문제를 해결하기 위한 과제 중심으로 진행하는 것이 좋습니다. 빅데이터 분석에 대한 확신과 전문성을 가진 기업도 있긴 하지만, 일반적으로는 빅데이터 분석을 해야할 것 같은데 어떻게 해야할지 잘 모르고 확신도 없는 경우가 더 많습니다. 특히 경영진이 빅데이터에 대한 개념도 잡지 못하는 상황에서는 의사결정에서도 후순위로 밀리거나 성과가 있어도 제대로 보지 못하는 경우도 생깁니다. 

일단 작은 규모의 인프라로 시작해서 단기간에 실행을 하고 가능성을 검증한 후에, 추가적인 인프라의 도입이나 인력 충원의 방향을 정하는 것이 바람직합니다. 특히나 경영진이 빅데이터에 대해 잘 모르는 경우에는 회사가 당면한 문제를 빅데이터 분석을 통해 해결하는 방향으로 진행을 하고 작은 성과부터 하나씩 만들어 내고 단계별로 설득하고 조직과 투자를 키워나가는 방향이 가장 적합합니다. 

그렇다면 과제 선정은 어떻게 하는 것이 좋을까요?

빅데이터 과제 도출을 위해 현업부서 인터뷰를 해보면 현업담당자는 막상 뭘 할 수 있는지 몰라서 머뭇거리게 되고, 기술부서에서는 현업이 뭘 원하는 지 몰라서 진행이 잘 안되는 경우가 있습니다. 그래서 과제 선정을 위해 가장 먼저 해야할 것은 현업부서의 당면 과제에 대한 이해와 빅데이터 분석을 통해 할 수 있는 것에 대한 공유가 선행 되어야 합니다. 충분한 공유와 이해가 바탕이 되지 않으면 현업부서에서 필요하지 않은 데이터 분석을 열심히 한 뒤에 실제 서비스나 현업이 사용할 수 없는 결과를 도출하게 되게 됩니다. 한마디로 많은 시간과 돈을 들여 기술검토만 하게 될 가능성이 큽니다. 

따라서 과제 선정시에 가장 중요한 점은 현업부서에서 중요도가 높고 원하는 과제 중에 기술 난이도가 낮고 현재 인원으로 충분히 할 수 있는 과제를 선정하는 것이 가장 중요합니다. 작은 성공을 기반으로 역량과 인프라를 늘려가면서 점점 기술 난이도가 있는 과제들을 진행하는 것이 과제 선정의 키 포인트가 아닐까 하네요.

지금까지 빅데이터 도입 방식과 과제선정에 대한 생각들을 간단히 정리해봤는데요. 기업 마다 환경과 상황이 다르기 때문에 똑같이 적용할 수는 없겠지만, 기업이 빅데이터 도입하고 지속하기 위해서 가장 중요한 것은 빅데이터 분석을 통한 성공 사례가 지속적으로 나와야 한다는 점입니다. 그렇지 않으면 데이터 분석을 통해 기업의 매출을 올리고 혁신을 할 수 있는 정작 중요한 과제들을 해보기도 전에 돈 먹는 하마로 전락해버릴 가능성이 크기 때문입니다.