이전 글에서는 데이터 사이언스를 위한 프로그래밍 언어와 다양한 기능 아키텍처 계층별 도구들을 소개한 바 있습니다. 하지만 그것은 빅데이터 세계의 끝이 아니라 시작일 뿐입니다. 빅데이터에 대한 지식은 그 방대함에 있어서 빅데이터 자체만큼이나 거대합니다.
빅데이터의 아키텍처와 시장에 존재하는 다양한 도구들을 안다고 해서 충분하지 않습니다. 빅데이터 분야는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 많은 영역으로 뻗어 나가 있으며, 거의 매주 새로운 발전이 이루어지고 있습니다.
그렇다면 어디서부터 시작해야 할까요? 가장 좋은 방법은 단순한 것부터 출발하는 것입니다. 여기 소개할 내용은 빅데이터에서 인사이트를 추출하기 위한 가장 기본적이면서도 실용적인 팁들입니다.
빅데이터 인사이트가 중요한 이유
빅데이터의 궁극적인 목적은 결국 우리가 도출해낼 수 있는 인사이트에 있습니다. 잘 활용된 인사이트는 비즈니스에 다음과 같은 결정적인 도움을 줄 수 있습니다.
- 현재 비즈니스의 가치를 정확히 분석
- 향후 비즈니스의 성장 가능성 예측
- 수익을 창출할 수 있는 전략 수립
- 방대한 소비자군의 니즈와 요구 파악
이 목록은 계속될 수 있습니다. 하지만 빅데이터에서 진정한 가치를 뽑아내기 위해서는 몇 가지 반드시 기억해야 할 원칙들이 있습니다. 인사이트 추출 작업을 시작하기 전에 참고할 핵심 전략들을 하나씩 살펴보겠습니다.
1. 깨끗한 데이터(Clean Data)를 사용하라
우리가 얻는 모든 인사이트는 분석 과정에 투입된 데이터의 질에 달려 있습니다. 따라서 올바른 데이터를 수집하는 것이 무엇보다 중요하며, 동시에 분석 엔진에 입력되는 데이터가 철저하게 정리되고 필수적인 것들로만 구성되어 있는지도 똑같이 중요합니다.
여기에 더해 기업은 가능한 한 많은 데이터를 생성하고 저장하는 노력도 필요합니다. 인사이트를 통해 어떤 결론을 내리기 전에 손에 쥔 데이터가 많을수록 유리하기 때문입니다.
2. 여러 데이터 소스를 활용해 전체 그림을 그려라
모든 기업은 매년 막대한 양의 데이터를 생성하며, 이를 제대로 분석하면 비즈니스 계획에 큰 도움이 되는 심층 인사이트를 얻을 수 있습니다. 하지만 빅데이터를 이해하려면 더 넓은 시각이 필요합니다. 전 세계에 존재하는 모든 데이터 중 특정 기업 하나의 데이터는 극히 일부에 불과하며, 그 결과물 역시 세상에서 일어나는 일의 부분적인 모습만 보여줄 수 있습니다.
다행히 이는 번거로운 작업이 아닙니다. 적절한 도구와 프로세스를 활용하면 여러 데이터 스트림을 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 데이터를 통합하고 연결하면 각 소스 간의 관계를 도출하여 비즈니스 시장을 훨씬 더 정확하게 조망할 수 있습니다.
3. 데이터 무결성은 팀 전체의 노력이다
데이터 전략의 성공과 실패는 기업이 데이터베이스를 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다. 데이터 전략이 제공하는 정보를 신뢰하려면 비즈니스와 관련된 모든 세부 정보가 최신 상태로 유지되어야 합니다. 외부 소스의 실시간 업데이트뿐 아니라 내부 데이터 소스 역시 마찬가지입니다.
데이터 관리는 IT팀, 현장 영업 담당자 등 프로세스에 관여하는 조직 구성원 모두의 책임이라는 점을 명심해야 합니다.
4. 쿼리를 올바르게 구조화하면 집계 데이터는 무엇이든 말해준다
비즈니스 데이터를 수집하고 저장하는 것만으로는 부족하며, 이를 넓은 시야로 분석하는 것 역시 충분하지 않습니다. 손에 쥔 데이터는 생각했던 것보다 훨씬 많은 것을 말해줄 수 있습니다. 핵심은 인사이트를 추출하기 위해 어떻게 쿼리를 설계하느냐에 있습니다.
데이터 사이언티스트들은 데이터 분석이 과학인 동시에 예술이라고 말합니다. 비즈니스 데이터를 분석할 때 진실은 사소한 디테일 속에 숨어 있습니다. 따라서 진짜 인사이트를 찾으려면 디테일 깊숙이 들어가는 것이 필수적입니다.
5. 픽셀 트래킹 분석을 도입하라
기업은 마케팅 광고와 제품 판매 관련 데이터를 수집할 수 있도록 웹사이트를 설계해야 합니다. 그러면 웹사이트가 단순한 마케팅·판매 채널을 넘어 강력한 데이터 생성 도구로 변모합니다.
픽셀 트래킹(Pixel Tracking)이라 불리는 이 방식은 회사에 막대한 이익을 가져다줄 수 있습니다. IT 부서와 마케팅 부서가 긴밀히 협력하여 회사가 운영하는 모든 웹 자산, 즉 모바일 사이트, 마이크로사이트 등에 픽셀 트래킹을 적용해야 합니다. 소셜 미디어 픽셀 트래킹을 활용하면 SNS에서도 데이터를 추적할 수 있습니다.
또한 이 트래킹은 사용자의 기기 정보까지 제공하기 때문에, 매출이 모바일 사용자에서 발생하는지 웹 사용자에서 발생하는지 파악하는 데도 큰 도움이 됩니다.
6. 통계적 모델링(Statistical Modelling)을 활용하라
마케터는 TV 광고를 제작하기 전에 향상된 데이터 수집 기술을 적극적으로 활용하여 캠페인과 실제 결과를 연결 짓는 것이 좋습니다. 통계 모델을 만들 때는 방송국 정보, 방송 시간, 인구통계학적 정보, 세컨드 스크린(제2화면) 활동 등의 지표를 종합적으로 결합해야 합니다.
7. 특정 인구통계층을 타겟팅하라
마케터는 특정 대상 고객층, 소비자 또는 지역을 중심으로 전략을 설계하는 것이 필수입니다. 디지털 미디어와 TV 광고 집행에서 더 높은 ROI를 얻으려면 대상층의 검색 습관, 사용 기기, 행동 지표 등을 정확히 파악해야 합니다.
8. 혼합 미디어 모델링(Mixed Media Modelling)을 사용하라
더 나은 미래 계획을 세우기 위한 최선의 해법은 혼합 미디어 모델링 기법을 활용하는 것입니다. 이 기법은 판매 및 반응 데이터 분석을 기반으로 하며, 마케터가 모든 유통 채널을 면밀히 평가할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 성과가 저조한 채널은 걷어내고, 수익을 창출하는 채널에 더 많은 예산을 배분할 수 있습니다.
9. 리테일(Retail) 데이터를 파악하라
소매업체의 정보는 고객 선호도를 측정하는 데 가장 좋은 데이터입니다. 이 데이터는 마케팅 정책의 두 가지 조치가 만들어내는 상관관계와 그 효과를 이해하는 데 도움을 줍니다. 고객의 반응을 제대로 이해하면 제품 판매량과 수요 증가로 직결시킬 수 있습니다.
아마존이 보여주는 빅데이터 활용의 교과서
빅데이터를 어떻게 최적으로 활용하는지는 아마존(Amazon)에서 배울 수 있습니다. 사용자가 좋아할 만한 제품을 추천하는 방식, 수백만 건의 거래와 배송을 처리하는 과정 모두가 그 예입니다. 아마존은 빅데이터 분석을 통해 두 가지 방식으로 비즈니스 이점을 얻습니다. 첫째는 인사이트에 기반해 자사의 프로세스를 개선하는 것이고, 둘째는 고객 경험을 향상시키는 것입니다.
아마존만이 빅데이터 분석으로 비즈니스 성장을 이루고 있는 것은 아닙니다. 거의 모든 최상위 기업들이 같은 방식을 활용하고 있습니다. 위에서 소개한 팁들이 여러분의 인사이트 추출 프로세스를 개선하고 비즈니스 수익 증대에 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.