2012.06.29

"빅 데이터가 우리 회사를 바꿔 놓을 수 있다"

Liz Benison | CIO
빅 데이터에 대한 공통된 정의는 없다. 그러나 일반적으로 3가지 기준 가운데 2가지에 부합하면 빅 데이터라고 일컫는다.
 
-규모(Volume) : 대용량 데이터 세트
-속도(Velocity) : 빠른 데이터 처리
-다양성(Variety): 기업 외부에서 만들어지는 비정형, 반정형, 정형 데이터
 
예를 들어, 고객이 특정 기업의 CRM 시스템에 저장해둔 데이터는 정형 데이터다. 그러나 이메일과 댓글, 소셜 미디어, 동영상 콘텐츠는 정형 데이터가 아니다.
 
대부분의 경우, 데이터는 이 3가지 요소를 두루 갖추게 된다. 그러나 빅 데이터가 반드시 대규모일 필요는 없다는 점에 주목해야 한다.
 
빅 데이터에 관심을 갖는 이유는 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다.
 
예를 들어, 보험회사는 보험사기를 막고자 있지만 보험사기는 이보다 더 빠르게 증가하고 있다. 자동차 보험금의 10~20%가 보험사기에 해당하는 부당 청구인 것으로 조사됐다.
 
이 경우, 예측 모델링, 신원 검색 기술, 사기 지표 규칙 엔진 등을 이용해 보험사기의 가능성을 띠는 행동과 패턴을 파악할 수 있다.
 
보험사기 가능성을 조기에 파악하면 추가 데이터를 수집하고, 사례 관리 활동을 통해 사기일 가능성이 높은 보험 청구 사례를 면밀히 조사할 수 있다.
 
현재 쓰이는 솔루션들은 잠재적인 부당 보험 청구를 2배나 더 많이 감지해낸다. 이런 감지를 통해 한층 빨리 조사에 착수할 수 있다.
 
빅 데이터는 기업 내부와 외부의 많은 정형화, 비정형화 데이터를 이용해 과거보다는 현재 일어나고 있는 일과 앞으로 일어날 일에 대한 아주 값진 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있는 기술이라는데 장점이 있다.
 
신속하고, 적기에
아인슈타인은 "모든 것이 다 중요한 것은 아니다. 또한 중요한 모든 것들을 일일이 수로 셀 수는 없다"라고 말했지만 데이터 혁명은 이를 바꿔놓았다. 앞서, 기업들은 가장 중요한 데이터에만 중점을 뒀다.
 
그러나 빠르고, 강력하며, 지능적인 최신 비즈니스 기술이 빅 데이터 시대를 실현시켜 나가고 있다. 이미 큰 비용을 들이지 않고도 엄청난 데이터 세트를 발굴할 수 있는 시대로 접어들었다.
 
경영활동 및 의사결정 방식을 바꿔 실적을 개선할 수 있는 가능성이 열린 것이다.
 
미국의 대형 보험회사인 블루 크로스(Blue Cross)와 블루 실드(Blue Shield)는 동시에 세계 최대 의료 정보 데이터 웨어하우스를 만들면서 도전에 직면했다.
 
바로 빅 데이터를 이용해 성과를 창출하는 방법을 제시하는 매력적인 기술 솔루션이자 비즈니스 솔루션이다.
 
두 회사는 이른바 '정보 자산' 현금화에 목적을 둔 블루 헬스 인텔리전스(Blue Health Intelligence)라는 회사를 설립했다.
 
그리고 40개 회원사의 데이터를 통합하는 중이다. 이 솔루션은 9,000만~1억 명의 의료보험 및 기타 청구 데이터를 처리할 수 있다. 현재까지 어디에서도 찾아볼 수 없는 가장 정확하고, 포괄적인 의료 연구 데이터를 제공한다.
 
블루 헬스 인텔리전스는 블루 크로스와 블루 실드와 관계된 의사, 연구원, 정부 당국이 의료 서비스의 품질과 일관성을 개선할 수 있도록 협력하는 새로운 기회를 창출해 제공하고 있다.
 
최적화
그러나 이들 의료진과 기관, 기업들이 빅 데이터를 기반으로 중요한 결정을 내릴 수 있도록 만들려면, 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석, 유통할 수 있는 방법을 찾아 구축해야 한다. 여기에 더해, 앞으로 5년 내에 데이터가 650% 이상 증가할 것으로 관측된다. 따라서 지금 당장 조치를 취해야 한다.
 
빅 데이터 시스템이 창출하는 통찰력과 전망을 토대로 비즈니스 전략을 수립해 이행하려면, 해당 데이터가 적합하고, 신뢰할 수 있다는 확신을 가져야 한다.
 
이를 위해서는 다양하면서도 빠르게 변하는 대용량 데이터를 지원할 수 있는 탄탄하고, 신뢰할 수 있으며, 확장 가능한 IT인프라가 필요하다. 또 이 데이터를 이용해 경쟁자보다 더 빨리, 한층 정확하고 실행 가능한 정보와 통찰력을 뽑아내야 한다.
 
빅 데이터는 BI 이상이다. 이사회는 물론, 고객 서비스 센터 직원이나, 현장 영업직 직원도 예측 정보가 필요하다.
 
어떤 직원이, 그리고 어떤 시스템이 이런 통찰력을 필요로 하는지, 또 이런 통찰력 데이터를 신속하고 안전하게 확보하는 방법을 세워야 경쟁력을 개선하고 비용을 절감할 수 있다.
 
우선순위 정하기
전사적으로 빅 데이터 솔루션을 도입하기 위해서는 많은 예산이 필요하다. 또 집중하지 못할 가능성도 있다.
 
따라서 우선순위가 필요하다. 전사적으로 빅 데이터 분석과 기술을 도입할 필요는 없다.
 
현업을 파트너로 참여시켜 빅 데이터의 잠재성을 조사해, 우선순위를 정하도록 하는 것이 아주 중요하다. 경영진들이 가장 최근에 투자한 빅 데이터 툴과 기술이 기대한 결과를 창출하지 못할 수도 있다는 사실을 발견할 수도 있다.
 
따라서 적합한 정보를 조사해, 신속하게 관계자에게 전달하고, 의사결정을 내릴 수 있는 툴의 우선순위를 정해 투자하는 것이야말로 해결책이다.
 
빅 데이터가 주는 기회는 분명하다. 지금 당장 빅 데이터를 도입하면, 정보를 바탕으로 한 의사결정을 내리고, 경영과 시장, 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있다. 이는 궁극적으로 수익과 비용을 개선한다.
 
기업이 빅 데이터에 관심을 갖는 이유는 바로 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다. ciokr@idg.co.kr


2012.06.29

"빅 데이터가 우리 회사를 바꿔 놓을 수 있다"

Liz Benison | CIO
빅 데이터에 대한 공통된 정의는 없다. 그러나 일반적으로 3가지 기준 가운데 2가지에 부합하면 빅 데이터라고 일컫는다.
 
-규모(Volume) : 대용량 데이터 세트
-속도(Velocity) : 빠른 데이터 처리
-다양성(Variety): 기업 외부에서 만들어지는 비정형, 반정형, 정형 데이터
 
예를 들어, 고객이 특정 기업의 CRM 시스템에 저장해둔 데이터는 정형 데이터다. 그러나 이메일과 댓글, 소셜 미디어, 동영상 콘텐츠는 정형 데이터가 아니다.
 
대부분의 경우, 데이터는 이 3가지 요소를 두루 갖추게 된다. 그러나 빅 데이터가 반드시 대규모일 필요는 없다는 점에 주목해야 한다.
 
빅 데이터에 관심을 갖는 이유는 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다.
 
예를 들어, 보험회사는 보험사기를 막고자 있지만 보험사기는 이보다 더 빠르게 증가하고 있다. 자동차 보험금의 10~20%가 보험사기에 해당하는 부당 청구인 것으로 조사됐다.
 
이 경우, 예측 모델링, 신원 검색 기술, 사기 지표 규칙 엔진 등을 이용해 보험사기의 가능성을 띠는 행동과 패턴을 파악할 수 있다.
 
보험사기 가능성을 조기에 파악하면 추가 데이터를 수집하고, 사례 관리 활동을 통해 사기일 가능성이 높은 보험 청구 사례를 면밀히 조사할 수 있다.
 
현재 쓰이는 솔루션들은 잠재적인 부당 보험 청구를 2배나 더 많이 감지해낸다. 이런 감지를 통해 한층 빨리 조사에 착수할 수 있다.
 
빅 데이터는 기업 내부와 외부의 많은 정형화, 비정형화 데이터를 이용해 과거보다는 현재 일어나고 있는 일과 앞으로 일어날 일에 대한 아주 값진 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있는 기술이라는데 장점이 있다.
 
신속하고, 적기에
아인슈타인은 "모든 것이 다 중요한 것은 아니다. 또한 중요한 모든 것들을 일일이 수로 셀 수는 없다"라고 말했지만 데이터 혁명은 이를 바꿔놓았다. 앞서, 기업들은 가장 중요한 데이터에만 중점을 뒀다.
 
그러나 빠르고, 강력하며, 지능적인 최신 비즈니스 기술이 빅 데이터 시대를 실현시켜 나가고 있다. 이미 큰 비용을 들이지 않고도 엄청난 데이터 세트를 발굴할 수 있는 시대로 접어들었다.
 
경영활동 및 의사결정 방식을 바꿔 실적을 개선할 수 있는 가능성이 열린 것이다.
 
미국의 대형 보험회사인 블루 크로스(Blue Cross)와 블루 실드(Blue Shield)는 동시에 세계 최대 의료 정보 데이터 웨어하우스를 만들면서 도전에 직면했다.
 
바로 빅 데이터를 이용해 성과를 창출하는 방법을 제시하는 매력적인 기술 솔루션이자 비즈니스 솔루션이다.
 
두 회사는 이른바 '정보 자산' 현금화에 목적을 둔 블루 헬스 인텔리전스(Blue Health Intelligence)라는 회사를 설립했다.
 
그리고 40개 회원사의 데이터를 통합하는 중이다. 이 솔루션은 9,000만~1억 명의 의료보험 및 기타 청구 데이터를 처리할 수 있다. 현재까지 어디에서도 찾아볼 수 없는 가장 정확하고, 포괄적인 의료 연구 데이터를 제공한다.
 
블루 헬스 인텔리전스는 블루 크로스와 블루 실드와 관계된 의사, 연구원, 정부 당국이 의료 서비스의 품질과 일관성을 개선할 수 있도록 협력하는 새로운 기회를 창출해 제공하고 있다.
 
최적화
그러나 이들 의료진과 기관, 기업들이 빅 데이터를 기반으로 중요한 결정을 내릴 수 있도록 만들려면, 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석, 유통할 수 있는 방법을 찾아 구축해야 한다. 여기에 더해, 앞으로 5년 내에 데이터가 650% 이상 증가할 것으로 관측된다. 따라서 지금 당장 조치를 취해야 한다.
 
빅 데이터 시스템이 창출하는 통찰력과 전망을 토대로 비즈니스 전략을 수립해 이행하려면, 해당 데이터가 적합하고, 신뢰할 수 있다는 확신을 가져야 한다.
 
이를 위해서는 다양하면서도 빠르게 변하는 대용량 데이터를 지원할 수 있는 탄탄하고, 신뢰할 수 있으며, 확장 가능한 IT인프라가 필요하다. 또 이 데이터를 이용해 경쟁자보다 더 빨리, 한층 정확하고 실행 가능한 정보와 통찰력을 뽑아내야 한다.
 
빅 데이터는 BI 이상이다. 이사회는 물론, 고객 서비스 센터 직원이나, 현장 영업직 직원도 예측 정보가 필요하다.
 
어떤 직원이, 그리고 어떤 시스템이 이런 통찰력을 필요로 하는지, 또 이런 통찰력 데이터를 신속하고 안전하게 확보하는 방법을 세워야 경쟁력을 개선하고 비용을 절감할 수 있다.
 
우선순위 정하기
전사적으로 빅 데이터 솔루션을 도입하기 위해서는 많은 예산이 필요하다. 또 집중하지 못할 가능성도 있다.
 
따라서 우선순위가 필요하다. 전사적으로 빅 데이터 분석과 기술을 도입할 필요는 없다.
 
현업을 파트너로 참여시켜 빅 데이터의 잠재성을 조사해, 우선순위를 정하도록 하는 것이 아주 중요하다. 경영진들이 가장 최근에 투자한 빅 데이터 툴과 기술이 기대한 결과를 창출하지 못할 수도 있다는 사실을 발견할 수도 있다.
 
따라서 적합한 정보를 조사해, 신속하게 관계자에게 전달하고, 의사결정을 내릴 수 있는 툴의 우선순위를 정해 투자하는 것이야말로 해결책이다.
 
빅 데이터가 주는 기회는 분명하다. 지금 당장 빅 데이터를 도입하면, 정보를 바탕으로 한 의사결정을 내리고, 경영과 시장, 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있다. 이는 궁극적으로 수익과 비용을 개선한다.
 
기업이 빅 데이터에 관심을 갖는 이유는 바로 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다. ciokr@idg.co.kr


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