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빅 데이터 시장은 2020년까지 매년 30% 이상 성장할 것으로 기대된다. 하지만 빅 데이터 프로젝트의 절반 이상이 실패로 돌아갔으며 성공한 기업조차도 운영 효율에 적용해 보면 성공이라 말하기 어려울 정도다. 싱크 빅 애널리틱스(Think Big Analytics)의 CEO 론 보드킨이 빅 데이터 실패 대열에 들어서지 않기 위한 충고를 던졌다.
빅 데이터는 확실히 큰 비즈니스다. 위키본(Wikibon)에 따르면 빅 데이터 산업은 연간 31%의 성장을 기록하며 2017년에는 500억 달러 규모로 성장할 전망이다(2012년 시장 규모는 110억 달러 수준이었다).
하지만 아직은 낭비되는 돈이 많다. 올해 초 진행된 인포침스(Infochimps)의 조사 결과를 보면 전체 빅 데이터 프로젝트 가운데 55%는 실패한 것으로 나타났다.
미국 샌프란시스코에 있는 분석 서비스 및 솔루션 업체인 싱크 빅 애널리틱스의 CEO 론 보드킨은 빅 데이터 프로젝트가 실패하는 데에는 몇 가지 근원적인 원인이 존재한다고 말했다.
명확한 비즈니스 목표 및 계획의 부재와 비즈니스 결과물을 고려치 않은 계획, 불충분한 예산, 프로젝트 범위의 이해 실패 등이 보드킨이 지적한 원인들이다(데이터 분석 기술의 부족 역시 빼놓을 수 없는 문제다. 이 문제는 향후 5년 간 더욱 심화될 전망이다).
또한 운영 효율성 증진 등 프로젝트가 적절히 마무리되었더라도 그 가치가 IT 외부로 전달되지 않는다면 그 역시 성공적인 프로젝트로 평가하는데 한계가 있을 것이다.
일반적으로 투자의 초점을 판매에 맞추지만, 물류와 금융 산업에서는 ROI가 핵심이다.
최근 타타 컨설팅 서비스(Tata Consulting Services)가 세계적으로 진행한 '빅 데이터가 창출하는 거대 수익(The Emerging Big Returns on Big Data)' 조사에 따르면 기업들은 빅 데이터 투자로 판매, 마케팅, 고객 서비스 등 비즈니스 측면의 가치 창출을 특히 기대하고 있었다.
타타의 보고서는 '고객 가치, 고객 요구사항, 상품 품질, 캠페인 효과, 재고 추적 등 이른 바 금맥 데이터는 기업의 곳곳에 묻혀있다. 이를 탐사함으로써 기업들은 새로운 가치를 획득하게 될 것"이라고 설명했다.
이와는 조금 다르게 물류/유통 산업 및 금융 산업에서는 빅 데이터 프로젝트를 진행함에 있어 투자 수익률(ROI)에 보다 집중하는 경향이 발견됐다. 이들 산업 부문에서는 타타가 제시한 8개의 비즈니스 기능 가운데 마케팅이 가장 낮은 지지를 얻었다.
하지만 이들 산업의 기업들에서 IT에 개별 정보 사일로들 내부의 데이터를 조직화하고 최적화할 것을, 그리고 빅 데이터의 규모와 속도, 다양성을 다룰 테크놀로지를 확충할 것을 가장 주도적으로 요구하는 집단은 역설적이게도 마케팅 임원진인 것으로 나타났다.
보드킨 역시 일부 산업들에서 빅 데이터 프로젝트의 주된 초점이 투자 효용에 있음을 확인해왔다. 제조 업체들은 테스트 데이터를 이용해 효율성과 생산 주기를 개선하는데 관심을 뒀고, 빅 데이터의 얼리 어댑터라 할 수 있는 금융 산업의 경우에는 '덜 전통적인' 비정형 데이터셋을 통합하고 데이 트레이딩(day trading) 분석을 진행할 역량을 확보하고 있다.
퀀캐스트(Quantcast, 보드킨이 싱크 빅 애널리틱스 부임 전 엔지니어링 사업부 부사장으로 재직했던 업체다)와 같은 온라인 서비스 업체들은 어떤 웹사이트 유형에서도 방문자의 모든 정보를 포착하는데 집중하는 모습을 보였다.
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