기존에 고객의 신뢰성을 검증하던 설문조사나 포커스 그룹 인터뷰는 비용과 시간이 많이 들고 실시간으로 측정하기도 어렵다.기업이 고객의 신뢰성을 더 잘, 더 빨리 측정한다면 그만큼 자사의 제품이 얼마나 잘 팔리고 있는지 더욱 신속하게 파악할 수 있다.현재 많은 기업이 고객, 종업원, 투자자의 감성을 측정하기 위해 신뢰성 분석을 하고 있다. 일부 기업들은 심지어 수많은 이메일과 커뮤니케이션 내용을 점검하기 위해 개발한 소프트웨어를 사용하기도 한다.자동화된 감정 분석은 최근 주목받고 있는 새로운 분야로 비즈니스 인텔리전스, 고객 서비스,

포레스터 리서치 보고서에 따르면 기업의 마케팅 담당자들은 블로그, 트위터, 페이스북 등 각종 소셜 미디어에서 생성되는 고객들의 대화로부터 많은 정보를 얻기 위해 여러 가지 고객 감성 지표들을 개발하고 있다.보통 토론에 대한 관심과 가치 정도는 댓글의 수 등으로 측정되며, 소셜 미디어에 올라오는 전체 글의 양도 이들에 대한 지표가 된다.토론에 참여하는 사람의 인구통계학적 지표들은 어떤 고객인가를 파악하는 데 중요한 자료이며 연결된 사람의 수나 범위는 고객 감성의 영향력을 파악하는 데 사용된다.감성의 유형을 파악할 때에는 글 속에 등장

미국에서 기아자동차는 신차 에 대해 고객들이 어떻게 생각하고 있는지 매우 궁금했다.전통적으로 연료 효율성과 가격 대비 높은 가치를 내세워온 기아자동차는 이에 더해 수준 높은 디자인과 훌륭한 가치에 대해서도 고객들의 평가를 받고 싶어했다.기아의 마케팅팀은 고객들의 선입견에 무언가 변화를 주어야 한다는 과제를 안고 있었으나 고객의 감성에까지 도달하는 데에는 어려움을 겪고 있었다.이에 따라 공개되거나 공개되지 않은 개인의 표현 속에서 그 개인의 감성을 파악하는 분석 방법인 ‘고객 감성 분석’을 이용했다.이는 2011년 11월 미국

빅데이터가 기존의 것과 다르다는 주장에서 근거가 되는 부분이 바로 비구조적인 실시간 데이터의 수집과 분석 및 활용이 가능해진 점이다.이를 ‘빅 상호작용 데이터’라고 했다. 이와 관련된 각 분야에서 비구조적인 실시간 데이터를 기존 데이터베이스의 데이터와 결합해 이전에 하지 못했던 발견들을 실현하고 있다.마케팅에서는 콜센터나 기업 SNS에서 고객들이 표현하는 개인적 감정이 무엇인지 찾는 것이 중요해지고 있다.또한 병원에서는 중환자에게 부착된 각종 센서들로부터 응급 상황을 탐지하고 조치할 수 있으며 금융산업에서는 실시간으로 수집, 분석되

빅데이터로 발견을 하기 위해 노력하는 실험 문화가 기업의 운명을 바꾸기도 한다. 빅데이터와는 전혀 관련 없어 보이는 화려한 라스베이거스의 카지노들도 빅데이터로 운명을 달리했다.빅데이터에 올인한 해러스와 이에 무관심했던 시저스 이야기다.하버드 경영대학원 교수였던 개리 러브맨은 라스베이거스에서 도박사업 경영에 나선 이후 빅데이터의 선구자가 됐다.1998년 그가 라스베이거스로 올 때만 해도 사람들은 반신반의했다. 메사추세츠 공과대학 박사 출신에 하버드 경영대학원 교수로 4년간 이론을 가르치던 그였지만 ‘실제’는 이론과 달라 고전할 것이라

생산되는 모든 데이터들이 접근 가능한 것도 아니고 데이터들이 이미 과도하게 많은 상황에서 어떤 데이터를 선택해 분석하느냐도 쉽지 않은 문제다.빅데이터에서 분석은 소프트웨어가 하지만 해석, 즉 그 의미를 찾는 것은 사람이 해야 하는 경우가 많다. 다시 말해, 그 유의성은 확실하지만 이를 해석하는 것은 매우 어려운 상관관계도 있다.예를 들어 2008년 금융위기에 따른 미국 베어스턴스의 파산 3일 전, 이 투자은행 직원들 100명 이상이 늦은 밤까지 단골 술집을 떠나지 않았던 사생활 패턴은 거의 매일 밤늦도록 일과 씨름해야 하는 투자은행

세상을 뒤바꾼 위대한 진전은 종종 우연한 발견에서 비롯됐다. 기업 3M의 대명사가 된 ‘포스트잇’이 바로 대표적인 경우이다.강력한 접착제를 목표로 실험을 하던 도중에 정반대로 매끄럽게 떨어지면서 여러 번 붙였다 떼었다 할 수 있는 접착제가 탄생한 것이다.보관이 편리하고 충격에도 안전한 폭약을 찾다가 용기 틈새로 새어 나온 액체 니트로글리세린이 규조토와 섞이는 것을 보고 다이너마이트 제조법을 발견한 노벨도 마찬가지이다.일본의 시라카와 히데키 또한 자기 밑에 있던 한국인 유학생이 밀리몰 단위를 몰 단위로 잘못 읽어 촉매제의 양을 원래보

2002년 당시 미국 국방장관이었던 도널드 럼스펠드는 인텔리전스 문제에 대해 토론하면서 ‘우리가 이미 알고 있음을 깨닫는 것’도 있지만 ‘우리가 모르고 있는 것을 아는 것’도 있다고 말했다.또한 ‘우리가 모르고 있는 줄도 모르는 것’도 있다고 했다.럼스펠드 같은 국방장관에게 국가의 위협은 ‘모르고 있음을 모르는 것’을 의미한다. 반면 기업에는 이런 위협이 기회가 되기도 한다.구글이나 네이버에서 키워드 검색은 ‘알고 있음을 아는 것’ 혹은 ‘모르고 있음을 아는 것’에 해당한다.즉 검색을 통해 알고 있는 것을 확인하거나 아니면 알고 있

금융 공급사슬 관리 분야는 소프트웨어와 프로세스가 기업의 상품 흐름에 따른 돈의 흐름을 관리해 수익성을 최대화하고 비용을 최소화하는 것을 말한다.예를 들어 물건을 판매하고 그 돈을 이자율이 낮은 여러 은행에 오랫동안 분산시키는 것보다 높은 이자를 주는 한 은행에 집중시키면 비용도 줄고 수익성도 높아진다.국내에서는 웹케시라는 회사가 개발한 ‘브랜치’ 솔루션을 바탕으로 은행들이 기업에 이와 같은 서비스를 제공하고 있다.예를 들어 한국국토정보공사(LX, 구 대한지적공사)는 자금 관리 시스템을 도입하기 이전에는 오프라인 대금을 지급하고 지

빅데이터는 지속적인 생산성 증대를 위해 필수불가결한 요소다. 정보경제학에서 주장하는 것처럼 생산성을 결정하는 투입 요소로서 자본, 토지, 인력 등 전통적인 요소들의 생산성 기여도는 한계가 있다.물론 실제 생산성 향상이 말처럼 쉽게 이뤄지는 것은 아니다. 여기에는 두 가지 전제 조건이 있다. 바로 IT 인프라에 대한 투자와 인적자본의 육성 및 조직의 변화다.기존에는 기업이 정보기술에 투자해 생산성을 높이려면 정보기술 인프라에 막대한 비용을 투입해야 했다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 발달과 서비스 업체들의 치열한 경쟁으로 이러한 부담은

매년 20억 벌 이상의 의류와 장난감, 액세서리 등의 소비재를 생산하고 900여 개의 브랜드를 관리하는 글로벌 우량기업이 있다.이 회사의 공장과 생산 인력이 대단할 것이라고 생각하는 사람들이 많지만 그렇지 않다. 이 회사는 공장도, 생산 인력도 없다. 그런데 어떻게 그 많은 제품들을 생산해낼까?이는 다른 기업보다 생산성이 높은 글로벌 공급사슬을 보유, 관리하기 때문이다. 이 회사가 세계 곳곳에 흩어져 있는 각각의 다른 기업 및 공장들과 생산을 조율하고 수익을 낼 수 있는 비밀 역시 빅데이터에 있다.실시간 데이터에 진지하게 접근한 이

빅데이터로 가치사슬에서 불필요한 작업이 최소가 되도록 업무 프로세스를 재설계하고 모니터함으로써 생산성 향상을 이끌어내는 기회도 더 많아지고 있다.업무 프로세스에서 발생하는 데이터를 수집해 분석하면 어떤 부분이 가치 창출에 기여도가 낮거나 심지어 마이너스가 되는지 파악할 수 있다.더욱이 기업들이 외부 협력업체나 기관들과 업무 관계를 맺을 경우 엄청난 양의 새로운 데이터가 생산되기 마련인데 이 중 개방적 관계에서 생산, 관리되는 빅데이터가 중요한 역할을 한다.기존에 사람이 하던 작업 순서가 아니라 업무 처리가 가장 효과적으로 이뤄지도록

시간의 가치가 높아진 현재 배송업체들의 경쟁력은 신속성과 정확성에 있다. 이들의 신속한 노력이 없으면 인터넷에 주문한 책들이 주문 당일 내 손 안에 들어오는 것은 불가능하다.물건을 배송하는 차량들은 작은 아파트 단지 내에서도 이리저리 물건의 주인을 찾아다닌다. 배송업체 입장에서 보면 자사가 보유한 수많은 차량의 유지 관리 및 운영비가 인건비를 제외하고 경상운영비의 대부분을 차지하는데, 이 비용의 절약도 빅데이터를 활용해 좀 더 수월해지고 있다.전 세계 최대 물류업체 중 하나인 USP는 정보 기술 활용의 선구자 중 하나로, 2010넌

매장에 진열하는 상품의 종류가 수천 개이고 보유한 대형 점포의 수도 2,000여 개에 이른다면 어떤 문제가 있을까?기업 경영에서 가장 일반적인 문제인 재고 관리가 가장 큰 부담이 될 것이다. 자사가 보유한 상품이 모두 얼마나, 어디에 있고, 누가 관리하고 있으며, 여유분이 얼마나 될지 파악하지 못한다면 기업으로서는 고객이 원하는 제품을 판매하기 어려워질 것이다.사실 이런 문제를 해결하기 위해 기업들이 일찍부터 눈을 돌린 기술이 있다. 앞서 홍콩 대학 도서관에서도 사용하고 있는 RFID 기술이다.이 기술을 이용해 제조업체는 자사 제품

빅데이터를 활용해 연간 삼천만 달러를 절약하는 등 생산성을 향상시킨 기업이 주목을 받고 있다. 식료품 제조업체 네슬레는 자사 식료품 제조에 들어가는 주요 재료인 바닐라의 원가 절감을 위해 다양한 빅데이터를 활용했다.네슬레는 이른바 크라우드소싱을 통해 고객의 선호도를 SNS로 수집해 제품 개발 단계에서부터 반영했다.여러 가지 맛의 제품을 무분별하게 생산해 비용을 높이기보다는 페이스북 등에서 고객이 원하는 맛을 선택하게 하는 투표를 실시하고 개발 제품의 수를 한정해 수요가 적은 제품의 새안 과정 비용을 절감한 것이다.회사 전체적으로 보

빅데이터를 활용한 생산성 향상의 첫 번째 유형은 이전까지 관리가 어려웠던 실물의 위치나 움직임을 센서 기술로 파악해 생산성을 높이는 것이다.이전에는 공장 자동화나 사무 자동화와 같이 사람의 작업들을 컴퓨터로 대체해 생산성을 향상시켰다.눈에 보이는 단순한 작업을 기계나 컴퓨터로 대신하면 생산성이 향상된다. 제조업은 물론이고 일반 상거래에서도 거래 과정에서 이전에는 많은 일들이 사람의 손을 거쳐야 했다.하지만 이제는 고객이 웹상에서 직접 주문, 결제하고 배송 정보를 입력해 기업이 하던 일을 떠맡으면서 생산성이 크게 향상됐다.빅데이터 시

빅데이터 세상이 열리면서 산업현장에서 '생산성 혁명'이 전개되고 있다.빅데이터 세상에서는 각종 센서나 태그들이 상품, 원자재, 물건 등에 부착됨으로써 생성되는 실시간 상호작용 데이터, 즉 빅(Big) 상호작용 데이터가 생산성 향상의 주역이다.이들 데이터는 과거와 달리 더 많아지고, 더 다양해지고, 더 빨리 생산·수집되면서 새로운 차원의 생산성 향상을 가능케 하고 있다.더 많은 데이터는 기업 자체의 데이터가 증가하는 부분도 있지만 기업이 외부 기관과 네트워크로 연결돼 업무 협력이 증가하면서 발생하는 부분이 점차 커지고 있다. 특히 센

기업 경영에서 생산성을 이야기하면 이제는 너무 진부하게도 느껴진다. 그러나 여전히 기업 경쟁력을 결정하는 기본은 높은 생산성이다.물론 혁신적인 첨단 제품으로 경쟁자를 압도하는 기업도 있지만 대형 유통업체들 간의 경쟁에서 보듯이 아직도 대부분의 기업은 경쟁자들과 피 말리는 비용 절감 싸움을 벌이고 있다.인건비나 원자재 조달 비용을 마음대로 줄일 수 없는 상황에서 생산성 향상은 기업은 물론 한 나라의 경쟁력을 결정하는 요소로 부각될 수밖에 없다.한국도 과거 개발연대의 요소 투입형 경제성장에서 인적자원 고도화, 생산성 혁신에 의한 성장

과거에 디지털 데이터를 연구하던 사람들에게는 매우 친숙한 사진이 하나 있다.바로 ‘레나(Lena)’라는 이름의 가로세로 512픽셀짜리 테스트 이미지 한 장이다. 이 사진의 주인공은 스웨덴 출신 모델 레나 쇠데르베리이다.서던캘리포니아 대학 연구자들은 유명한 성인잡지 플레이보이 1972년 11월호를 장식했던 그녀의 매혹적인 누드 사진을 보고 오묘한 감동을 받아 이 사진을 공들여 스캐닝하고 얼굴 부분만 잘라 이미지 파일로 만들었다.그리고 당시 연구 중이던 갖가지 기술을 시험 적용해보는 테스트 이미지로 쓰기 시작했다. 이후 이 파일은 널리

빅데이터의 강자 기업들은 미래 전망을 능동적으로 이용하고 있다. 근래 도처에서 각광받는 이른바 ‘프리미엄 전략’을 보자. 이는 ‘공짜’와 ‘웃돈’의 합성어로서 미끼가 될 만한 부분은 공짜로 제공해 판을 키우고 부가적인 제품과 서비스로 실질적인 수익을 챙기는 전략이다.할인매장에서 전단지에 경품이나 파격 할인 상품을 내세우고 손님을 일단 매장으로 유인한 다음, 함께 사가는 다른 제품에서 이익을 내는 방식을 떠올리면 된다. 프린터는 거의 이익 없이 팔아버리고 잉크 카트리지 등 소모품에서 이익을 내는 것도 유사하다.오늘날 IT 업계에서도