[제10회ACC]"빅데이터, 효과 보려면 조직내 민주적 협업 이뤄져야"

이베이에서 하루에 다이아 반지가 얼마나 팔릴까요? 2분에 한 개씩입니다. 시계는 1분에 3개씩 팔립니다. 가방은 1분에 5개씩 팔리고 샴푸는 1초에 한 개씩 판매됩니다. 이베이가 가지고 있는 데이터 크기는 7.5 테라바이트에 이릅니다.

분명 빅데이터에 대한 요구가 커진 건 부정할 수 없다. 그러나 기업에서 빅데이터 분석을 도입하는데 따른 조직적인 이슈가 발생한다. 조직 차원에서 빅데이터를 다룰 필요가 있다는 얘기다.

19일 서울 잠실 롯데호텔 크리스탈볼룸에서 개최된 '제10회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스(ACC)에서 마이크로스트레티지코리아 김연희 부장은 기업에서 효용가치가 있는 데이터를 구분하고 여러 사용자 단계에서 비즈니스 가치가 있는 분석결과를 공유하는데 여전히 어려움이 존재한다고 말했다.

그는 대표적인 이슈로 각 비즈니스 유닛들 사이의 데이터 공유 현업 매니저와 데이터 사이언티스트 간의 신뢰 관계 구축 등 조직 내 데이터 분석 사용자들 사이에 분석환경이 다르다는 점을 문제로 들었다.

그는 조직 내에서 데이터 사용자를 크게 3개 분류로 나눌 수 있다고 말했다. 전문가 그룹인 데이터 사이언티스트들은 모델링과 코딩에 능하고 다양한 툴을 사용할 수 있다. 전문가 수준은 아니지만 업무에 필요한 BI 툴을 잘 사용할 수 있는 '파워유저'인 비즈니스 분석가와 실제 업무를 하면서 의사결정을 위해 데이터가 필요한 일반 비즈니스 사용자들도 있다.

데이터 사이언티스트들은 데이터웨어하우스(DW), 하둡, SNS 등 여러 소스에서 다양한 데이터 마이닝 툴을 이용해 포괄적인 통찰력을 발견할 수 있다. 하지만 실무에 참여하지 않고 백 오피스에 머물러 있기 때문에 이들이 찾은 비즈니스 가치는 현업까지 가지 못하고 단절되기 쉽다.

파워유저인 비즈니스 분석가들은 기업 내 DW에 있는 데이터를 BI툴을 이용해 분석하는 기술은 뛰어나지만 외부의 정보를 결합한 폭넓은 인사이트를 갖긴 어렵다.

이들이 분석한 데이터를 소비하는 일반 비즈니스 사용자들은 데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가들이 만들어낸 데이터 분석의 차이, 즉 분석 리포트가 제공하는 인사이트와 운영 상세 불일치 중 어느 데이터를 믿어야 할지 혼란스럽다.

김연희 부장은 데이터 분석의 전문성에 따라 발생하는 분석 정보 차이와 비효율을 해결하기 위해서 민주적 분석환경을 구축해 하나의 분석 인프라에서 모든 조직에 인사이트가 전달될 수 있어야 한다고 강조했다.

이를 위해 기술적으로는 ▲관련 데이터에 접근하고 필요한 분석 적용 ▲애자일 어낼리틱스, 대시보드, 스테이트먼트, OLAP 리포트 등 다양한 유형의 분석 ▲웹, 모바일, 이메일 등 모든 환경에서 사용 등 3가지 요건이 충족돼야 한다도 설명했다. 또 이런 통합 인프라 구축을 바탕으로 조직내 데이터 분석을 공유하는 문화가 생겨야 한다고 덧붙였다.