관련 통계자료 다운로드 빅데이터 분석을 도입할 계획이 있는지 #금융회사인 A사는 고객 이탈을 방지하기 위해 기존 고객정보는 물론이고 부동산정보업체에서 제공하는 부동산 동향 정보와 뉴스, 경쟁 금융회사에서 진행하는 각종 고객 대상 프로모션 정보를 수집해 방대한 데이터를 분석했다. 고객들이 자주 이용하는 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터도 연동, 취합했다. 이를 기반으로 고객이 이탈 가능한 요인을 찾아 사전에 서비스를 제공해 예방하는 방안을 수립했다. 뱅크오브아메리카와 메릴린치 등 다국적 금융회사가 도입한 빅데이터 분석 적용 사례다. 우리나라 증권사들은 아직 빅데이터 분석 도입이 전무하다. 증권사의 빅데이터 분석 도입 해법을 제시한다.
국내 증권사들도 최근 빅데이터 분석 도입을 검토하기 시작했다. 아직은 구체적인 프로젝트 계획은 수립하지 못했지만 빅데이터 분석을 도입해야 한다는 요구가 내부적으로 제시되고 있다.
일부 증권사는 연내 빅데이터 분석 도입을 본격화할 전망이다. 그러나 문제는 상당수 증권사가 빅데이터 분석 도입을 하나의 유행처럼 검토하고 있다는 것이다. 전문가들은 성공적인 빅데이터 분석 도입을 위해 반드시 목표를 명확히 수립해야 한다고 제안한다.
◇현업·IT인력 모두 참여해 분석 목표 수립
증권사가 빅데이터 분석 도입을 위해 가장 먼저 해야 하는 것은 현업과 IT인력 모두가 참여하는 빅데이터 분석 태스크포스(TF)를 구성하는 것이다. 빅데이터 분석 TF는 가능한 다양한 영역의 인력이 참여해야 한다. 데이터를 관리하는 인력의 참여는 필수적이다.
TF 구성이 완료되면 빅데이터 분석을 왜 도입하려 하는지를 명확히 수립해야 한다. 빅데이터 분석으로 어떠한 효과를 얻으려고 하는지 목표를 만들어야 한다. 목표를 수립하면 그에 맞는 가설을 마련한다.
예를 들어 고객 이탈 방지가 목표라면 어떤 데이터를 분석해야 하는지 가설을 세우고 수집해야 할 데이터 목록을 만든다. 김동교 삼정KPMG ICS본부 차장은 “데이터 선정 시 현업의 이해도가 높은 사람이 참여해야 한다”고 강조했다.
데이터 대상이 정해지면 데이터 수집 방법론을 마련해야 한다. 데이터를 어떻게 수집할 것인지, 시스템 연동은 어떻게 할 것인지, 유료와 무료 데이터의 접근 방법은 어떻게 할 것인지를 정한다. 빅데이터 분석 정보시스템 아키텍처를 설계한다.
빅데이터 분석 시스템을 구축, 결과를 도출한다. 결과 수행을 위한 데이터 과학자 양성과 업무 프로세스 개선도 이뤄져야 한다. 빅데이터 분석 결과를 토대로 생산성 향상과 근무 환경을 개선할 수 있다.
◇빅데이터 분석 도입 어려움 많아
증권사들은 빅데이터 분석을 도입하는 데 적지 않은 어려움을 겪게 된다. 빅데이터 분석 대상인 데이터 확보가 쉽지 않다. 상당수 기업은 온라인 시스템에서 발생하는 로그 데이터를 대부분 관리하지 않는다. 지나치게 데이터 양이 많고 대부분 비정형 데이터여서 보관을 위한 가치판단이 쉽지 않다. 박선정 삼정KPMG ICS본부 이사는 “빅데이터 분석 도입 전 목표를 명확히 수립하면 수집할 데이터 범위를 줄일 수 있다”고 강조했다. 사전 샘플링 작업으로 데이터 양을 줄이는 과정도 필요하다.
빅데이터 저장·관리, 분석을 위한 IT인프라 구축비용도 부담이다. 단순히 비용절감을 추진하는 것보다 투자대비효과(ROI)를 고려, 기업 상황과 분석 목표에 맞게 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 무조건 데이터를 축적부터 하는 것도 피해야 한다.
빅데이터 과학자를 확보하는 것도 어려운 일이다. 빅데이터 과학자는 현업을 이해한 가운데 데이터 분석이 가능한 사람이어야 한다. 그러나 국내에는 현업과 데이터 모두를 잘 아는 사람은 매우 드물다. 기업 내부에서 시범 프로젝트를 진행할 때 인력을 함께 양성하는 것도 하나의 방안으로 제시되고 있다.
◇국내 증권사 76.9% 3년 내 빅데이터 도입
국내 증권 업계는 빅데이터 분석 도입 초기단계다. 대부분 이제 검토를 시작하는 단계다. 최근 삼정KPMG가 국내 주요 증권사 대상으로 설문조사를 실시한 결과 응답자 중 19.2%가 1년 이내에 도입한다고 답했다. 3년 이내로 확대하면 76.9%다. 도입계획이 전혀 없다는 응답은 15.4%에 불과하다.
빅데이터 분석 적용은 대부분 세분화에 초점이 맞춰져 있다. 고객과 상품, 채널 등 다양한 세분화 전략을 수립하는 데 빅데이터 분석을 활용하겠다는 계획이다. 고객 이탈 방지 등 고객관리 등이 다음 순위로 조사됐다.
증권사들은 빅데이터 분석을 도입하는 데 공감대는 갖고 있지만 리스크가 클 것으로 우려하고 있다. 응답자 중 46.1%가 `빨리 적용했으면 좋겠으나 리스크가 커 보인다`고 답했다. `빨리 도입해 경쟁력을 확보하겠다`는 응답도 30.8%에 이른다.
삼정KPMG는 지난 6월 25일 서울 63빌딩에서 개최한 증권사 빅데이터 분석 도입 세미나에 참석한 주요 증권사 관계자 26명을 대상으로 설문조사를 실시했다.
빅데이터 분석을 도입할 계획이 있는지?
1)1년 이내 - 19.2%(5명)
2)1~3년 - 57.7%(15명)
3)3~5년 - 7.7%(2명)
4)도입 계획 없음 - 15.4%(4명)
증권업무 중 데이터 인사이트 활용 가능성이 가장 높아 보이는 부문은?(중복 응답)
1)데이터 인사이트 기반 전략 수립 - 3명
2)데이터 인사이트 기반 고객관리 - 11명
3)데이터 인사이트 기반 세분화 - 22명
4)기타 - 0명
최근 빅데이터 분석 동향에 따른 견해는?
1)빨리 적용해 선진 경쟁력을 확보해야 겠다 - 30.8%(8명)
2)빨리 적용하면 좋겠으나 리스크가 커 보인다 - 46.1%(12명)
3)증권업에 데이터 인사이트 적용은 시기상조다 - 7.7%(2명)
4)잘 모르겠다 - 15.4%(4명)
신혜권기자 hkshin@etnews.com
