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데이터는 분석하는 것이 아니라 활용하는 것

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작성일2019-09-18

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데이터는 분석하는 것이 아니라 활용하는 것
 
(주)넷스루 전략기획실

'데이터'라는 말에 늘 따라붙는 말이 '분석'입니다. 흔히 데이터 활용이 곧 데이터 분석인 것처럼 생각합니다. 그리고 데이터 분석의 목적은 '숨겨진 인사이트를 찾아내서 의사결정에 사용하기 위해서'라고 생각합니다. 인공지능 시대에 이런 생각들은 바꿔야 합니다. 이제는 데이터에 따라붙는 말은 분석이 아니라 '활용'이어야 합니다. 데이터 분석은 데이터 활용의 여러 행태 중 하나에 불과합니다. 그 둘은 결코 같지 않습니다.

 

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현실에서는 데이터를 분석해서 의사결정을 하는 것이 아니라, 이미 정해진 의사결정에 대한 근거 자료 마련을 위해 데이터를 분석할 때가 아주 많습니다. 특히 직급 높은 사람의 가설 또는 아이디어가 곧 의사결정인 경우가 많기 때문에, 데이터 분석의 목적이 의사결정이라고 하는 것이 무조건 맞는 말은 아닙니다.


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데이터 활용의 좋은 예는 기존 데이터를 통해 전에 없던 새로운 가치를 갖는 데이터를 만들어내는 것입니다. 이것을 데이터 가치화라고 합니다. 예를 들면 구매 총액, 구매 횟수 등 기존에 존재하는 데이터를 가지고, 이전에 없던 '고객별 셔츠 구매 예측 확률값'이라는 새로운 가치 데이터를 만들 수 있습니다. 이런 것이 인공지능 시대의 데이터 활용입니다.

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구매 총액, 구매 횟수 등의 기존 데이터를 가지고 과거의 구매 추이가 어떻게 변했는지, 고객별 평균 구매 금액이 얼마였는지 등의 분석도 물론 중요합니다. 하지만 그러한 분석 행위가 매출 증대와 같은 실질적 이득에 직접적인 영향을 줄 수 있는 것은 아닙니다. 데이터를 분석하는 것에 머무를 것이 아니라, 가지고 있는 데이터를 통해 더 가치 있는 다른 데이터를 만들어 내는 것에 집중해야 합니다.

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그런데 데이터 가치화로 끝나는 게 아닙니다. 진정한 데이터 활용은 바로 분석을 통해 알게 된 인사이트와 새로 만들어낸 가치 데이터를 통해 '비즈니스를 변화'시키는 것입니다. 업무 프로세스가 효율적으로 바뀌든, 매출이 증가하든, 비용이 감소하든, 그 어떤 것이든 변화가 있어야만 의미 있는 데이터 활용이 되는 것입니다.
출처: 인공지능 시대의 비즈니스 전략, 저자 정도희​
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