[기획연재] 김강화의 DX&옴니채널 전략 ⑮

이번 연재에서는 톱니바퀴 비즈니스 모델 7요소 중, 마지막 ⑦-2 옴니채널 시스템을 구축하는 옴니 IT(Omni IT) & 빅 데이터(Big Data) 해석에 대하여 살펴본다.

최근 몇 년간 기업 IT 관련에서 가장 주목 받아 온 키워드라고 하면 클라우드, 빅 데이터, AI(인공지능)를 떠올리는 분들이 많을 것 같다. 사실 빅 데이터는 2011년부터 새로운 키워드로서 급속히 주목 받기 시작해서 오래되기도 했지만 아직도 주목 받고 있다.

빅 데이터라는 말을 자주 듣고 있고,　빅 데이터의　중요성이라든지,　‘빅 데이터가　세계를　바꾼다’라는　식의　과장된 얘기도 나오고, 일단　‘빅 데이터를 모아야 하겠다’고　생각한다든지,　‘빅 데이터로　사람의　본성을　알　수　있다’라는　말까지 나오고 있다.

하지만 ‘빅 데이터가 도대체 무엇인가?’라고 물으면 정확하게 대답할 수 있는 사람이 많지 않을 것이다. 지금까지도 기업은 데이터나 정보를 비즈니스에 유용하게 쓰기 위해서 여러 가지 IT를 이용해 왔다. 많은 기업에서 ‘DWH(데이터 웨어 하우스)나 BI(비즈니스·인텔리전스) 툴이라고 하는 제품 또는 고객 관리나 판매 관리 등의 애플리케이션을 벌써 이용하고 있다’고 생각한다.

그럼, 빅 데이터는 왜 주목을 받고 있을까? 빅 데이터는 지금까지의 것과 무엇이 다를까? 빅 데이터는 그대로 의미로 해석하면 거대한 데이터가 된다. 현재 기업의 DWH의 용량은 수 테라바이트의 규모가 많다. 1,000테라바이트(1 페타바이트) 단위를 일반적으로 빅 데이터로 간주하기도 한다. 다른 예를 들면, 페이스북 등의 소셜 네트워크가 있다. 페이스북 회원 수는 8억 명을 넘었다고 알려져 있으며, 하루에 10테라바이트의 데이터를 처리하고 있다고 한다. 그리고 이러한 소셜 미디어는 RDBMS(릴레이셔널·데이터베이스)가 아니고, NoSQL이라고 하는 다른 데이터 관리 소프트웨어를 이용하고 있다.

빅 데이터는 무엇일까? 유감스럽게도 명쾌한 공통 정의는 아직 정해지지 않고 있다. 하나의 정의로는 빅 데이터란 인터넷의 보급과 IT 기술의 진화에 의해 생겨난 지금까지 기업이 취급해 온 것 이상으로 보다 대용량이며 다양한 데이터를 취급하는 새로운 구조를 나타내는 것으로, 그 특성은 양, 빈도(갱신속도), 다양성(데이터의 종류)에 의해 나타난다는 것이다.

빅 데이터의 활용을 선도하고 있는 기업의 상당수는 구글(Google)나 페이스북(Facebook)과 같은 Web 서비스 사업자이다. 그리고 그들의 데이터 활용은 종래의 매출 데이터나 고객 데이터와 같은 사내에 존재하는 데이터가 아니고, Web상에 있는 문장이나 화상이라고 하는 데이터가 중심이 되고 있다.

또한 지금까지 기업의 대부분은 데이터 활용을 설령 고객 데이터라 할지라도 활용 목적은 개개의 고객 속성이 아니라 집계함으로써 얻을 수 있는 경향정보가 중심이었다. 그러나 이들 웹 서비스 사업자는 고객 개개의 속성을 파악하여 아마존과 같은 레코멘데이션과 같이 세분화된 정보를 이용하고 있다. 그리고 크게 다른 점은 데이터 처리에 대한 정확도보다 속도가 중시한다는 점이다.


기업에 축적된 빅 데이터를 분석하고, 경영관리 및 매출 시뮬레이션 등의 기능을 하기 위해서는 BI(비즈니스 인텔리전스)를 갖추어야 한다. 데이터를 수집하고, 집계·분석, 시각화함으로써 의사결정의 정확도와 스피드의 향상 그리고 업무의 효율화·개선은 물론, 비즈니스 변혁을 가능하게 하는 툴이다. BI툴은 데이터 드리븐 중에서도 핵심 역할을 하며, 대체로 다음과 같은 기능을 갖추고 있다

1) 리포팅(대시보드)
19. 기업 활동 현황을 보여주는 다양한 데이터를 통합하여 보여주는 관리 화면을 말한다. 비주얼화한 데이터를 이용하는 것으로 높은 시점으로부터 넓은 시야로 비즈니스를 바라볼 수 있게 된다.
2) OLAP 분석(온라인 분석 처리)
21. 수집한 빅 데이터에서 ‘지역’ ‘제품’ ‘가격대’ 등 여러 축(다 차원)으로 구성된 데이터 베이스를 생성하고 드릴다운(상세한 심의), 슬라이싱(압축), 다이싱(축의 교체)과 같은 분석처리를 한다.
3) 데이터 마이닝(Data Mining)
23. 중회귀 분석이나 디시전 트리(Decision tree)라고 하는 통계 식을 이용해 데이터를 분석해 그 중에서 가치 있는 법칙이나 관련성을 찾아낸다.
4) 시뮬레이션
과거의 데이터나 조건을 기본으로 컴퓨터상에 구축된 모델을 이용해 기대치(예측 치)를 계산한다.

빅 데이터의 활용이란, 당연할지도 모르지만, 고속의 하드웨어나 고도의 소프트웨어를 이용하는 것이 아니라 데이터나 정보를 더 이용하고, 비즈니스에 유용하게 쓰는 것이다. 즉, 데이터나 정보라고 하는 자산 활용을 하자는 것이므로, 그 활용 범위는 비즈니스의 수만큼 있는 것이다, 업종으로 특정되지 않고 여러 가지 활용 범위를 생각할 수 있다. 어떻게 활용할 수 있는 가를 생각하는 것이 매우 중요한 것이다. 빅 데이터 그 자체 혹은 기술에 함몰되지 말고 데이터를 현 시장 및 기업에 맞게 좀 더 활용하는 것이다. 또한, 여기서 매우 중요한 것은 빅 데이터는 단순히 큰 데이터가 아니라 다루는 데이터의 종류가 지금까지 다르다는 것이다.

옴니채널 시스템에서는 기존의 각종 오프라인 데이터뿐만 아니라 온라인 자사몰 중심의 고객 개개인의 행동 속성을 중심으로 한 비구조적 데이터를 얻을 수 있다. 나아가 오프라인과 온라인 데이터를 비교 분석하고 축적함으로써 고객 개개인의 가장 바람직한 빅 데이터를 얻을 수 있다. 이것을 무기로 시장의 지배자가 되는 것이다.

박우혁 기자(hyouk@kfashionnews.com)