빅데이터 분석으로 가치 창출
특히 빅데이터 분석을 통한 가치 창출을 실제적으로 구현하는 데에 어려움을 겪고 있다. 그이유는 무엇일까? 이는 데이터 통합과 가치 구현이라는 두 가지 문제로 나눠 생각해 볼 수 있다.
첫 번째 문제는 데이터 통합이다. 오늘날 기업은 센서 데이터, POS 단말기, 웹사이트, 소셜 미디어, 이메일, 이미지, 음성, 텍스트 등 광범위한 소스를 통해 매일 엄청난 양의 멀티 스트럭처 데이터를 쏟아내고 있다. 그러나 데이터 형식에 따라 어떤 플랫폼이 좋을지, 그리고 기업 어디서든 데이터를 이용할 수 있도록 플랫폼을 어떻게 통합하면 좋을지 결정하는 일도 만만치 않다.
두 번째 문제는 비즈니스 가치 구현이다. 모든 데이터를 수집 및 통합하는 일과 여기서 가치를 창출하는 일은 별개다. 일부 새로운 기술이 등장하기는 했지만 가치를 창출하는 데 전문 인재가 필요할 뿐만 아니라 이러한 인재들을 유치 및 유지하는 데에도 많은 비용이 든다.
그렇다면 이러한 어려움 속에서 다양한 형태의 모든 데이터를 통합해 분석하는 것이 과연 유익할까라는 의문에 다다르게 된다. 결론부터 말하자면, 물론 반드시 필요한 일이라고 단언할 수 있다.
물론 한 한 가지 조건이 있다. 이를 위해서는 기업이 데이터를 수집, 분석 및 표준화해 최고의 의사결정으로 이어나갈 수 있는 기술 세트와 플랫폼을 갖추고 있어야 한다는 것이다. 데이터 유형이나 다양한 분석요건이 변화하면서 기존의 표준 데이터 웨어하우징 및 BI 솔루션으로는 부족하다는 사실을 모르는 기업은 이제 거의 없다.
예를 들어 이러한 문제에 대한 해답 중 하나가 바로 테라데이타 통합 데이터 아키텍처다. 이 아키텍처는 다양한 플랫폼의 처리 성능, 저장용량과 분석 기능을 하나의 통합환경으로 구현하고 있다. 기업내 사용자들은 이를 이용해 유효한 데이터에서 가치를 창출함으로써 중요한 의사결정의 근본이 되는 실행 가능한 인텔리전스를 주요 이해 관계자에게 제공할 수 있다.
‘V+W’ 통합 데이터 환경
그동안 빅데이터의 정의에서 많이 언급됐던 요소인 4V, 즉 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 진실성(Veracity)은 이제 비즈니스 사용자들을 기준으로 하는 3W에 더욱 초점을 맞추고 있다. 3W는 비즈니스 측면에서 빅데이터를 살피는 요소로, 데이터란 ‘무엇인가(what)’, 그리고 데이터에 대한 추론과 함의는 ‘무엇인가(so what)’, 나아가 데이터에서 필요한 의사결정은 ‘무엇인가(now what)’를 의미한다.
IT 측면인 V 요소와 비즈니스 측면인 W 요소를 결합해 주는 것이 바로 통합 데이터 환경이다. 하지만 비즈니스와 IT의 문화적 차이를 좁히기 위해 해결해야 할 과제는 여전히 많이 남아 있다. 나아가 결국 정말로 가치 있는 일이 무엇인지 모르고 시작한다면 빅데이터 분석은 아무 소용이 없을 것이다.
