김진엽 비자코리아 이사
![[기고] 고도화된 데이터분석은 왜 필요한가](http://contents.dt.co.kr/images/202303/2023032202102369660002[1].jpg "[기고] 고도화된 데이터분석은 왜 필요한가")
2021년 포춘 1000대 기업 조사에 따르면 기업의 55%가 빅데이터 및 인공지능 프로젝트에 5000만달러 이상을 투자했다고 답했다. 특히, 조사대상 기업들 가운데 금융기관의 95%는 데이터 분석 역량에 대한 투자를 가속화하고 있으며 필요한 부분에 집중적으로 투자를 진행했다고 응답했다.
비자는 기업들이 고도화된 데이터 분석에 대한 투자를 하는데에는 크게 세 가지 트렌드가 있다고 분석했다. 먼저, 클라우드 기반의 플랫폼이 보편화됨에 따라 기술의 다원화가 가능해졌다. 과거에 비해 상대적으로 낮은 준비 비용 및 기술로도 접근이 용이해졌고, 상용화된 새로운 툴과 솔루션이 다양하게 확산됐으며, 데이터 분석기술의 상품화는 데이터분석 고도화에 크게 기여하고 있다.
둘째, 데이터 분석을 통해 도출한 인사이트를 비즈니스 의사결정의 모든 단계에서 시의적절하게 활용할 수 있다는 것이다. 비즈니스인텔리전스(BI)나 애널리스트들의 영역에서만 데이터 분석을 필요로 하는 것이 아니라, 비즈니스 의사결정에 참여하는 모든 부서에서도 데이터 분석을 적극 활용해 비즈니스 인사이트를 얻고 있다.
셋째, 인공지능에 대한 높아진 관심이다. 고도화된 데이터 분석은 단순히 인사이트를 도출하거나 미래를 예측하는 것에서 나아가 그 결과를 바탕으로 앞으로의 과제와 방향성을 제시하는 등 기업의 실행 과제를 도출하는 것이 중요해졌다. 우리나라 금융기관들은 이미 데이터에 대한 가치를 충분히 인지하고 고도화된 데이터 분석 도입을 시작, 이에 대한 투자를 이어가고 있다. 하지만 뚜렷한 목적성이 없는 단순 투자인 경우가 대부분이다. 이를 통한 비즈니스적 이점을 제대로 얻지 못하고 있는 상황이다.
따라서 금융기관들은 투자 자체보다는 목적이 분명한 데이터 분석 전략을 수립해야 한다. 자사 비즈니스의 성장 가속화, 고객 생애 가치(CLV)증대 혹은 운영효율 개선에 있어서 데이터 분석이 어떤 역할을 할 수 있을지 자문해보고, 세분화된 비즈니스 의사결정에 긍정적 영향을 주거나 새로운 인사이트를 발견하기 위해서는 필요한 게 무엇인지를 우선적으로 고민해보는 것도 중요하다.
비자는 금융기관들이 의사결정과정을 구조화하고, 데이터 분석시 고려해야하는 주요 요소들을 손쉽게 파악할수 있도록 돕는 프레임워크를 개발해 제공하고 있다. 비자의 프레임워크는 데이터 분석과정을 △데이터 소싱 △데이터 엔지니어링 △비즈니스 인텔리전스 및 고도화된 데이터 분석 △임베디드 데이터 분석 등 총 4단계로 구분하고 각 단계별로 기업들이 추구해야 할 기술, 인적자원 그리고 데이터 분석전략에 대해 종합적으로 제언하며 데이터 중심 조직으로 변모할 수 있도록 돕고 있다.
데이터는 기업의 생존을 좌우하는 중요한 요소다. 고도화된 데이터 분석을 통해 도출한 인사이트를 실제 비즈니스에 도움이 되는 의사결정에 활용하기 위해서는 데이터를 소싱하고, 엔지니어링하는 것에서 한걸음 더 나아가 데이터 중심 조직으로의 변화와 함께 전체 구성원의 인식 변화도 동시에 필요하다. 방대한 데이터의 홍수 속에서 단순 데이터 분석 및 처리 효율화를 위한 핸즈온 역량 강화보다는 고도화된 데이터 분석을 통해 보다 유의미한 결과를 도출하고, 비즈니스에 어떻게 적용하느냐에 따라 기업의 성공 여부가 결정될 것이다.
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