의사결정 프로세스를 최적화하는 단계는 일상적인 데이터 분석이 실질적인 기업의 성과로 이어질 수 있도록 의사결정을 좀 더 신속히 하고 질을 높이는 수준을 의미한다. 

이 단계에서는 문제에 대한 조직의 최적 해법(what's the best that can happen?)을 찾을 수 있다. 

미국 해러스(현 시저스) 엔터테인먼트나 신용카드 사업을 주력으로 하는 금융회사 캐피털원과 같은 유수의 기업들이 이에 해당한다. 

이들 기업에서 빅데이터의 활용은 일회성이나 임시적이 아니라 일상적인 업무 활동 속에 녹아 있다. 

불확실성이 높은 문제에 대해서는 빅데이터적인 접근법으로 불확실성을 없애거나 낮추고 통제하는 방법을 사용한다.

거기에 더해 데이터를 기반으로 '사물 간 인터넷'에서처럼 수집된 데이터와 분석 내용을 명령어로 전환하고, 네트워크를 통해 이를 구동장치에 피드백하여 의사결정 프로세스를 수정하는 수준에까지 이른다. 

복잡한 환경에 적응하는 시스템은 인간의 관여가 필요 없는 수준에 있어야 하기 때문에 데이터에서부터 자동화된 애플리케이션까지의 순환 과정은 의사결정의 생산성을 높일 수 있다. 

은행의 대출 프로세스를 최적화하는 데에도 같은 개념과 방법이 적용될 수 있을 것이다.

자동화된 프로세스 최적화는 기존 산업의 스마트화와 관련된다. 

화학산업과 같은 분야에서 센서를 설치해 모니터링의 정밀성을 높이는 것처럼, 기업 재무 관리에서는 자금 흐름에 대한 모니터링 능력을 높여야 한다. 

이들 센서가 컴퓨터에 데이터를 전달하면 이들을 분석해 자금 구성이나 이자율, 만기 등의 변화를 파악하고 위험 관리 프로세스를 조정하도록 통제 시스템에 신호를 보낼 수도 있다.

 네 가지 수준을 다시 정리해보자. 

첫 단계는 단순히 지난해 우리 회사의 영업이익이 얼마나 되는지 답하는 수준이다. 

두 번째 단계는 사용자의 관점에서 지난주 어떤 영업점의 매출이 가장 높았고 어떤 제품이 가장 잘 팔렸는가 까지 답을 주는 단계이다. 

세번째 단계에서는 다음 달에 어떤 상품이 가장 잘 팔릴지를 예측하고 어떤 고객층을 상대로 판촉을 해야 바람직한지 를 사람이 아닌 소프트웨어가 제안한다. 

물론 최종 판단은 사람이 내리지만, 이 단계에서는 현상을 설명하는 이외에 앞으로 발생할 상황에 대한 예측이 들어감을 알 수 있다. 

마지막 의사결정 프로세스 최적화 단계는 핵심 의사결정까지 컴퓨터에 의해 제안되어 더욱 신속하고 정확한 판단과 행동이 가능해지는 단계이다.

이미 현실은 상품의 라이프사이클이 짧아지고, 연구개발 속도가 빨라지며, 고객의 기호와 수요가 수시로 변하는 상황에서 단순히 예측만으로 기업의 경쟁력을 유지하기는 힘들다. 

따라서 데이터에 의한 의사결정 프로세스가 순환적으로 진화해야 한다.

What's the best that can happen?

마지막으로 의사결정 프로세스를 최적화하는 단계는 일상적인 데이터 분석이 실질적인 기업의 성과로 이어질 수 있도록 의사결정을 좀 더 신속히 하고 질을 높이는 수준을 의미한다. 

이 단계에서는 문제에 대한 조직의 최적 해법(what's the best that can happen?)을 찾을 수 있다. ***

/ 도움말씀= 빅데이터경영연구소