경험과 노하우는 기업에서도 매우 중요한 가치이긴 하지만, 사람에게 직접적으로 의존해야 한다는 단점이 있다. 풍부한 경험을 갖고 있는 사람이 은퇴하거나 이직한다면, 그에게 의존했던 ‘육감의 해법’도 사라지게 된다. 그래서 더욱 중요하게 부상하고 있으며 앞으로 더 중요해질 가치가 바로 ‘데이터’다.
왼손엔 ‘망원경’, 오른손엔 ‘현미경’
단 한 번도 소비하지 않은 하루를 달력에 기록할 수 있을까? 24시간 동안 침대 밖을 나가지 않아도 최소한 수돗물과 전력 정도는 소비해야 한다. 그러니 ‘無소비의 날’은 불가능하다. 그리고 우리의 호흡과도 같은 크고 작은 소비 모두는 다양한 형태의 ‘흔적’으로 남는다. 카드 사용 내역은 기본이고 단순한 검색 행위마저 어딘가에 저장된다.
이렇게 저장된 막대한 양의 데이터는 AI와 결합돼 가치가 추출되고 결과가 분석돼, ‘소비 인류(Homo Consumus)’의 패턴과 상태를 파악하는 핵심 도구가 된다. 이런 빅데이터에 대한 관심의 증폭은 최근 통계학과의 높은 경쟁률만 봐도 알 수 있다.
여러 정황이 말해주듯 확실히 빅데이터는 ‘4차산업의 기반’이라 불러도 무방하다. 전 세계 풍력 발전기 중 1/3을 생산하는 덴마크의 글로벌 에너지 기업 베스타스(Vestas)는 빅데이터 솔루션으로 가장 많은 전력을 생산할 수 있는 최적의 장소를 찾아 풍력 터빈을 배치한다고 한다. 쉽게 말해, 발품을 팔지 않아도 전 세계 기후 데이터를 종합해 바람이 가장 많은 부는 곳을 찾는다는 얘기다.
그런가 하면 빅데이터가 아닌 스몰데이터의 위력을 실감케 한 사례도 있다. 2000년대 초, 경영 위기에 처한 레고는 빅데이터 분석을 통해 “디지털 세대는 즉각적인 만족에 익숙하다”는 결론을 내리고 어린이들이 쉽게 조립할 수 있는 큼지막한 블록을 생산하기로 결정했다. 그러나 결과는 그다지 좋지 않았다.
이에 레고의 마케터들은 어린 고객들을 대상으로 직접 방문 조사를 실시했고, 그 결과 “레고는 어린이들에게 성취의 증표가 돼야 한다”는 또 다른 결론을 얻었다. 이 스몰데이이터를 기반으로 어린이들이 ‘작품’을 완성하는 성취의 희열을 느낄 수 있도록 블록은 작게, 조립 설명서는 어렵게 만들어 성공을 이뤄냈다.
최근 고객의 니즈를 정교하게 분석해 상품과 서비스를 제공하는 ‘초개인화 기술’이 각광받고 있다. 그도 그럴 것이 한 사람의 캐릭터와 니즈, 욕망이 하나일 수 없고, 그것들은 불변하는 것이 아니다. 그러니 마케터는 소비자들의 니즈가 언제 어떤 식으로 변화하는지를 실시간(?)으로 감지해야 한다.
소비자 개인에게 최적화된 수요와 니즈를 파악하고 제공하는 것이 기업의 중요 전략인 시대에 기업은 빅데이터라는 망원경와 스몰데이터라는 현미경을 동시에 사용할 수 있어야 한다.
크게도 보고, 작게도 보라
‘거시(巨視)’라는 단어는 클 ‘거’에 볼 ‘시’로 이루어져 있고, ‘미시(微視)’는 작을 ‘미’에 볼 ‘시’로 구성돼 있다. 그런데 ‘거(巨)’가 상형문자이고, ‘미(微)’가 형성문자라는 점은 참으로 의미심장하다. ‘거’는 목수들이 사용하는 기역자 모양의 큰 자를 본뜬 글자라고 한다. 목수들이 집을 제대로 지으려면 전체를 총괄하는 큰 그림, 아귀가 맞는 설계 도면이 필요할 것이다.
‘미’는 ‘자축거리다’와 ‘자잘하다’라는 두 단어가 결합되어 새로운 의미를 갖게 된 형성문자인데, 여기서 ‘자축거리다’란 사람이 걷는 모양새를 뜻한다. 사람은 저마다 걷는 모양새가 다르다. 집을 제대로 짓는 것도 중요하지만, 그렇게 지은 집이 가치 있으려면 그곳에 사는 사람의 걸음새, 지향점과 조화를 이뤄야 한다.
빅데이터 열풍 뒤에 스몰데이터가 화두로 떠오르고 있는 지금, 둘 중 하나를 포기하고 다른 하나를 선택해야 하는 것은 아니다. 둘은 대척점에 있는 개념이 아니라 서로 맞물려야 하는 개념이기 때문이다. 거시와 미시를 함께 통찰해야 더 좋은 결과를 얻을 수 있지 않을까.
여러 정황이 말해주듯 확실히 빅데이터는 ‘4차산업의 기반’이라 불러도 무방하다. 전 세계 풍력 발전기 중 1/3을 생산하는 덴마크의 글로벌 에너지 기업 베스타스(Vestas)는 빅데이터 솔루션으로 가장 많은 전력을 생산할 수 있는 최적의 장소를 찾아 풍력 터빈을 배치한다고 한다. 쉽게 말해, 발품을 팔지 않아도 전 세계 기후 데이터를 종합해 바람이 가장 많은 부는 곳을 찾는다는 얘기다.
그런가 하면 빅데이터가 아닌 스몰데이터의 위력을 실감케 한 사례도 있다. 2000년대 초, 경영 위기에 처한 레고는 빅데이터 분석을 통해 “디지털 세대는 즉각적인 만족에 익숙하다”는 결론을 내리고 어린이들이 쉽게 조립할 수 있는 큼지막한 블록을 생산하기로 결정했다. 그러나 결과는 그다지 좋지 않았다.
이에 레고의 마케터들은 어린 고객들을 대상으로 직접 방문 조사를 실시했고, 그 결과 “레고는 어린이들에게 성취의 증표가 돼야 한다”는 또 다른 결론을 얻었다. 이 스몰데이이터를 기반으로 어린이들이 ‘작품’을 완성하는 성취의 희열을 느낄 수 있도록 블록은 작게, 조립 설명서는 어렵게 만들어 성공을 이뤄냈다.
최근 고객의 니즈를 정교하게 분석해 상품과 서비스를 제공하는 ‘초개인화 기술’이 각광받고 있다. 그도 그럴 것이 한 사람의 캐릭터와 니즈, 욕망이 하나일 수 없고, 그것들은 불변하는 것이 아니다. 그러니 마케터는 소비자들의 니즈가 언제 어떤 식으로 변화하는지를 실시간(?)으로 감지해야 한다.
소비자 개인에게 최적화된 수요와 니즈를 파악하고 제공하는 것이 기업의 중요 전략인 시대에 기업은 빅데이터라는 망원경와 스몰데이터라는 현미경을 동시에 사용할 수 있어야 한다.
크게도 보고, 작게도 보라
‘거시(巨視)’라는 단어는 클 ‘거’에 볼 ‘시’로 이루어져 있고, ‘미시(微視)’는 작을 ‘미’에 볼 ‘시’로 구성돼 있다. 그런데 ‘거(巨)’가 상형문자이고, ‘미(微)’가 형성문자라는 점은 참으로 의미심장하다. ‘거’는 목수들이 사용하는 기역자 모양의 큰 자를 본뜬 글자라고 한다. 목수들이 집을 제대로 지으려면 전체를 총괄하는 큰 그림, 아귀가 맞는 설계 도면이 필요할 것이다.
‘미’는 ‘자축거리다’와 ‘자잘하다’라는 두 단어가 결합되어 새로운 의미를 갖게 된 형성문자인데, 여기서 ‘자축거리다’란 사람이 걷는 모양새를 뜻한다. 사람은 저마다 걷는 모양새가 다르다. 집을 제대로 짓는 것도 중요하지만, 그렇게 지은 집이 가치 있으려면 그곳에 사는 사람의 걸음새, 지향점과 조화를 이뤄야 한다.
빅데이터 열풍 뒤에 스몰데이터가 화두로 떠오르고 있는 지금, 둘 중 하나를 포기하고 다른 하나를 선택해야 하는 것은 아니다. 둘은 대척점에 있는 개념이 아니라 서로 맞물려야 하는 개념이기 때문이다. 거시와 미시를 함께 통찰해야 더 좋은 결과를 얻을 수 있지 않을까.
