데이터ㆍ분석

은행, 빅 데이터를 만나 새로운 가치 창출

Ian Alderton | CIO 2012.09.28
데이터 관리 전략
빅 데이터는 기업으로 하여금 고객과 더욱 긴밀한 관계를 맺도록 해준다는 데 진짜 의의가 있으며, 음지의 데이터나 720도 고객 파악과 같은 새로운 방식과 더불어 정형/비정형 소스에서 데이터를 불러오는 역할을 한다.
 
여기에는 매우 다양한 수준의 데이터가 관계돼 있다. 그 속에서 정확한 정보를 파악해 찾아내는 일은 상품 그 자체와 데이터의 생애주기 관리로 통합시킨 접근을 필요로 할 것이다.
 
빅 데이터에서 가치를 창출해 내기 위해 CIO는 비즈니스 결과물에 초점을 맞춘 데이터 관리 전략을 수립해야 한다. 드릴에 끼울 8mm짜리 날을 사기 위해 철물점에 가는 것과 마찬가지로, CIO가 최종 목표로 지향해야 하는 것 역시 드릴 날 자체가 아니라 그 날로 뚫게 될 8mm짜리 구멍인 것이다.
 
마찬가지로, 빅 데이터에 있어서도 필요로 하는 실제 비즈니스 목표가 확실히 정해져 있어야 한다. 단순히 ‘모든 데이터를 다 저장하고 싶다’는 접근 방식은 결국 시각화 하거나 분석, 처리할 수 없을 만큼 방대한 양의 데이터 쓰나미를 야기할 뿐이다.
 
스페인 은행 BBVA는 예전부터 의도적으로 무작위적인 빅 데이터 접근을 지양하고 명확히 규정된 4개의 비즈니스 테마를 집중 공략해 왔다. BBVA가 규정한 4개의 비즈니스 테마는 다음과 같다.
 
1. 교차 판매와 매각: 고객에 대한 개선된 통찰력과 고객 인텔리전스를 바탕으로 각 고객에게 맞춤형 상품을 제공한다.
2. 고객 수익성: 실시간 인텔리전스에 따라 적당한 요율과 가격을 책정하라.
3. 예측 분석: 고객의 삶에서 중요한 사건들을 분석하고 그가 앞으로 맞닥트리게 될 요구 사항 및 욕구 등을 한발 앞서 파악하라.
4. 신상품과 전달 모형: 상품을 차별화하고 고객 충성도를 높이기 위해 고객에 대한 혁신적 통찰력을 확보하라.
 
새롭고 혁신적인 상품을 개발하기 위해서는, 빅 데이터의 버팀목이 되며 구체적인 성과 지표와(고객 통찰력을 포함한) 결과물에 초점을 맞춘 통찰력 있는 데이터 관리 전략이 있어야 한다.
 
빅 데이터에서 얻을 수 있는 또 다른 부산물은 바로 데이터 잔해(Data Exhaust)다. 이는 사용자의 온라인 활동에 의해 생겨나는 비정형 데이터라 할 수 있다.
 
구글은 이 데이터 잔해의 원리를 자사의 많은 서비스에 적용하고 있다. 마이크로소프트는 수백 만 달러를 들여 철자 교정을 개발해 낸 반면, 구글은 검색 엔진에 입력된 오타 정보를 기반으로 전 세계 모든 언어에 철자 교정 서비스를 손쉽게 제공할 수 있었다.
 
구글의 철자 교정 기능은 온라인 검색 엔진에 남은 데이터 잔해의 부산물로 만들어 낸 것이다. 데이터 잔해를 수집, 분석함으로써 기업은 고객의 행동, 생각, 열망 등에 대한 귀중한 상업적 통찰력을 얻을 수 있을 것이다.
 
또, 데이터 잔해를 재사용해 신상품을 개발하거나 서비스를 개선 시키는 것은 이미 빅 데이터를 포용한 기업들에게 새로운 경쟁력이 되어 주기도 할 것이다. 은행은 그 누구보다도 고객을 잘 알아야 하며 깊은 고객 통찰력을 통해 진정으로 가치 있는 데이터를 추려낼 수 있어야 한다.
 
그런 면에서, 은행은 데이터라는 매우 중요한 자산을 활용해 새로운 경제 구조의 개발을 주도할 수 있는 아주 좋은 위치에 있다.
 
은행은 이제 음지의 데이터나 데이터 기록, 720도 고객 파악과 같은 신기술을 이용해 새로운 수준의 고객 인텔리전스와 고객 통찰을 기반으로 한 혁신적인 신상품 개발과 기발한 서비스를 제공할 수 있으며 상품 차별화와 고객 충성도 역시 향상시킬 수 있을 것이다.
 
*Ian Alderton는 2012년 4월까지 스코틀랜드왕립은행(RBS)의 기업 금융 담당 CIO를 역임했고 그 전에는 6년 동안 와코비아(Wachovia) 은행에서 기업 및 투자은행 부문의 유럽 당당 CIO를 맡았다. ciokr@idg.co.kr

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