전문가들은 수많은 데이터 분석시 행위 자체와 기술보다 데이터 분석의 목적을 확실히 정하는 것이 현명하다고 조언한다.
박용익 LG CNS AA(Advanced Analytics)센터장은 “어떤 기업들의 경우 데이터 분석에 대한 IT `플랫폼`에만 관심이 많다”면서 “단지 저장이 되는지, 시스템이 돌아가는지만 살핀다”고 지적했다. 하지만 “일부 똑똑한 기업들은 `빅데이터 분석으로 무엇을 할 것인가`에 집중해 분석 템플릿과 비즈니스 전략을 연계시키고 효과를 도출해 내는 다음 단계로 나아가고 있다”고 말했다.
또 “지금 많은 기업들이 그러하듯 `빅데이터`의 주제가 단지 인프라에 대한 관심에 머문다면 금방 사라질 이슈가 될 수도 있다”면서 “분석의 목표와 기대 효과에 대한 명확한 제시가 이뤄져야 한다”고 거듭 강조했다.
기업의 BI 조직은 기존 데이터와 다양한 빅데이터 분석을 접목하면 진정한 고급분석을 할 수 있을 것으로 전망했다. 박 센터장은 “변수를 확장하고 만들어진 모델의 적합도 검증을 할 때 과거에는 몇몇 샘플로만 가능했다면 지금은 광범위한 데이터로 검증할 수 있는 빅데이터 기술이 갖춰졌다”면서 “데이터는 그 자체가 아니라 분석을 했을 때 의미가 있기 때문”이라고 말했다.
시스템에는 `무엇`이 쓰였는지 정확히 알지 못하더라도 비즈니스 목표에 집중하는 모습이 오히려 이상적이란 것이다. 박 센터장은 “사용자들은 `빅데이터 플랫폼`인지조차 모르지만 분석값을 얻어 비즈니스 가치를 높이는 것이 궁극적 모습”이라고 말했다.
유효정기자 hjyou@etnews.com
