저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다

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저성장 시대, 데이터 경제만이 살길 이다!
Data Scientist : ㈜엔코아 데이터 서비스 센터장 김옥기
Data Mining Consulting, Data Driven Strategy Consulting
okkim@en-core.com
아는 것과 그것을 행동하는 것은 다르다
생각하는 하는 백성이야 산다. - 함 석헌

1. 저성장 시대, Silo 효과
2. 데이터 경제와 데이터 통합
3. 한국 빅데이터의 과제
저성장시대, 데이터 경제

데이터 활용의 성공 사례

데이터 과학의 역할
통합
분석
시스템
정책
공공
은행
제조
인터넷
데이터
사이언티스트
물류 유통
운수보험 증권
에너지
기타
보건의료
출판 영상 정보임업국방부동산건설교육
어업
농업행정
플랫폼

빅데이터 플랫폼
Operational
System
Operational
System
Machine
Data
Web Data
Audio/Video
Data
External
Data
Operational Systems(Structured data)
Documents & Text
Hadoop Cluster
Virtual Sandboxes
Data
Warehouse
Streaming/
CEP Engine
Free-
Standing
Sandbox
Extract, Transform, Load
(batch, near real-time, or real-
time)
Dept
Data
Mart
BI
Server
Casual User
Power User
In-memory BI Sandbox
Analytic platform or
Non-relational
database
Ad hoc query
비즈니스 분석가 영역
데이터 과학자 영역
Top down Architecture
Bottom-up Architecture
DBA
데이터 모델러
데이터 아키텍트
데이터 엔지니어
빅데이터 엔지니어
데이터 애널리스트

마케팅 순환 사이클
마케팅 사이클을 보면 한국이 미국보다 최소 10~20년 정도 뒤 늦게 진행되고 있는데 한국은 판매 시대 마지막 단계를 지나면서 저가
가격경쟁이 시작되었고 동시에 홍보 시대의 정점을 지나면서 광고 및 판촉에 대한 부담감으로 순 이익률은 지속적으로 감소하게 된다.
1950
법률
1960
건설
1970 1980
금융
경영
1990
전자
2000
디자인
2010
정보, IT
2020
Effectiveness
대량 생산 품질, 다양성 판매, 가격 홍보, 마케팅 소셜, 디지털
비즈니스 패러다임의 발전
한국
시장
미국
시장
40년 주기

한국은 가격시대를 지나면서 매출은 늘어도 순 수익이 지속적으로 감소하는 포화시장에 진입하게 되었고 이를 극복하기 위해
지속적으로 고객의 소비성향을 분석하고 사업별 수익에 민감한 운영 체제의 구축 필수 데이터 과학의 중요성
“전략 KPI from 매출 to 수익“  각 사업별 수익에 민감한 운영 체제 구축  데이터 과학 필요
도입기 성장기 성숙기 쇠퇴기
1960~1970 년대 1980~2000 년대 2000 년대 이후
혁신
대량 생산
품질
디자인
가격
소비
성향
한국
시장
미국
시장
포화시장
순이익
매출
단계별 업종 생애 주기(미국 보다 15~20)

해결 방안은?
기존과는 다른 틀에서 방안을 모색 할 필요(혁신)!
Think out of the Box!

저성장을 극복해가는 미국 기업들
미국 GDP 대비 기업들의 순 이익률

포화 시장의 신 성장동력

현업의 문화, 정보,데이터, 조직의 사일로 존재
문화, 정보, 조직,프로세스 개선으로 Silo 문제 해결
마케팅 생산 재정,회계 고객관리 상품개발
기업의 Silo effect

1단계 2단계 3단계 4단계 5단계
비전
(Vision)
없음 생산 성과 비전 시도 각 영역별 채널의 효율성 전사 내부 통합 연결된 가치 부여 및 인식
전략
(Stragegy)
없음
고립적 프로젝트,
아래로부터시도
좀더 협력적 생각,
여전히 사일로 존재
전사적 통합 CRM
프로그램
서로의 이익을 위해
협력하는 가치 인식
고객 경험
(Customer
Experience)
개념 없음 개념 없음
이해하는 사일로
수준에서 집중
각 영역별 연결된 비즈니스
로 이해하고 집중
좀더 넖은 영역 이해, 협력
협력
(Collaboratio
n)
내부 영역별로 집중,
사일로(Silo)구조
초기 편협적고객 위주,
사일로적
문화나 동기의 변화,
여전히 사일로적
고객 중심,
분야별,
영역별,
재구조 조정
고객 중심성 공유,
목표 연합적 협력
프로세스
(Process)
내부 영역별로 집중,
사일로적
초기 자동화시기,
사일로적
사일로 수준에서
비용과 가치의 최적화
전사 수준에서 비용과
가치의 최적화
초기부터 끝까지 실제적 최
적화 프로세스
정보 공유
(Information)
기본적 정보의 산재
팀 기준, 산재,
최소의 인사이트
사일로 수준 정보 공유,
인사이트 발전 과정
전사 관여 정보 공유 및
인사이트
기업을 넘어선 인사이트와
정보 공유
기술
(Technology)
몹시 산재되고 미미한 기술
산재 존재,
한정된 역할과 집중
사일로 내에서
높은 수준의 역할
전사 통합 수준의
높은 수준의 역할
기업을 넘어선 높은 수준의
역할
집중 영역
(Metrics)
적은 내부적 집중 영역
산재되고 한정된 집중 영역,
운영 내부적 집중
사일로 내에서 효율적,
고객 집중 부족
전사적 고객 집중/
균형 있는 구조
목표 공유, 균형 있는 구조,
잘 연결, 정리된
한국
미국
기업 내 데이터 활용 프레임 워크와 발전 단계
미국 2000년

기업 전사 정보 시스템
CRM
BI
PLM
SCM
ERP
Product
Vendor
Customer
운영계(기간계) + 정보계(분석계) = 전사 정보 시스템
빅데이터 :정보계 , 분석계
내부+외부데이터
=빅데이터
ERP을 중심으로
데이터의 통합

빅데이터 활용의 대부분의 문제 -> 통합과 가공의 문제
DATA Value
1. 데이터 통합, 관계, 원인 또는 분산 등의 복잡성
2. 빅데이터 기술 수행하기 위한 전문가의 부족
3. 활용 과정의 고비용
4. 빅데이터 기술의 디자인(기획)과 적용을 위한 긴 시간
5. 분석 전문가의 부족
6. 방대한 데이터에서 활용 가능한 데이터의 선택
7. 낮은 데이터 품질
8. 기존의 분석 시스템과의 통합의 어려움
9. 충분하지 않은 컴퓨팅 자원(분석처리)

전사 정보관리, 통합, 가공 시스템
Data
Quality
Data
Integration MDM ESB BPM
품질 가공
거버
넌스
EAI 프로세스
메타데이터, 튜닝: 시스템 운영 및 구축

데이터 통합의 역사
BI 1.0
BI 2.0
BI 3.0
Data Integration Technology Curve
2세대
3세대
차세대
1세대
ETL & Relational
Manual Discovery
“A” to “B” Pipe
ETL with GUI
Wire Diagrams
Relational
Manual
Discovery
Simple
Connectors
“A” to“B” Pipe(s)
MDM Hub
1985 2000 2010 2012-2013
Persistent
Metadata Server
-Hub & Spoke
Data Virtualization
Automated Discovery
Automated Operations
Relational, Object,
XML,
NoSQL
No Programming
Cloud & On-premise
“NGEN” Platform
Enterprise View of
Data Integration
Networked Topology
ETL & Data Virtualization
State & Lineage
Compliance
Data Quality
Data Governance
Roll-back
Roll-forward
Virtual MDM™
No programming
Cloud & On-Premise

한국의 IT 서비스 의 역사
Value
생산성
향상
경쟁력
향상
Process 중심의 접근 Analytics 중심의 접근
2005 ~ 2011
2012 ~
한국은 지난 20년간 차세대 시스템 재구축 위주로 진행되어 상당한 기반이 구축된 상태임 이제 본격적인 분석위주의 시스템 구축 예상
CRM 통합 및 활용 Bigdata 통합 및 활용
• RDBMS, GUI, ISP
• ERP, MES, CIM, MIS
• OA/FA/OIS
• IT Convergence
• Business Intelligence
• Big Data
• Appliance
• RTE(Real Time
Enterprise)
• Mobile & Social
• IoT
Function
생존의
수단
기본업무 지원
• EDW, Data Mining
• CRM, MDM, KMS, ITA/EA
• e-Business
• Standardization,
Governance
• SOA, EAI, EII, …
• SCM,BPM, BAM, PLM
• Grid, Cloud Computing
• IT Compliance
• ESM
관리효율 향상 프로세스 확장/연계 고도의 의사결정 지원
1990 ~ 2000
2000 ~ 2005

데이터 연결
데이터 통합
시스템 통합
통합의 복잡성

데이터 통합 예시들
Website Data Integration
Fulfillment Center
UPS, USPS,
Fed ex etc.
Zoho CRM,
Sales force etc.
Quick books,
Fresh books
Custom
Data
Integration

한국 CRM 현황 예시 -> 통합 전사 CRM 필요
CRM System

CRM의 발전: 소셜 CRM
2008년 Social CRM
Online Customer
Communities
Social
Networks
Traditional
CRM
Social
CRM

데이터 분석과 통합 시장
2014년 기준,
데이터 통합
시장 7.5%
성장.
분석 시장
30% 성장.
출처 : 가트너
$2.5B
$2.2B
$2.0B Getting
More value
From their data
Optimization
Shift to agile
Big Data
대 기업 중소Business
Analytics
$20B
drivers
▲10.8%
▲9.6%
▲7.5%
Data integration

데이터 경제 생태계-개인 데이터 + 사물 데이터
마케팅
미디어
정부
변호사
개인검찰
수송,택배
내부회사
은행
개인
DATA COLLECTORS
DATA BROKERS
(Service Platform Area)
DATA USERS
정보브로커
웹검색
미디어
자료집
협력사
리스트
브로커
카달로그
협력
의료
분석회사
신용정보
광고,
분석회사
인터넷
정부 미디어
소매,유통 금융,보험
제조농업
통신,모바일

데이터 경제 생태계
Data Bureau (1969,Acxiom) vs. Credit Bureau(1989,FICO)
데이터 거래자
수집가
소비자
post
information
Publicity
online
데이터
브로커
shop
online
온라인
스토어
Register
on
websites
웹사이트
Shop
at
stores
스토어
fill our
warranty
cards
기업
buy
houses
정부,
지자체
공공, 금융, 통신, 제조, 물류, 유통, 서비스, 마케팅 등 고객 군

오프라인 투 온라인(Onboarding, Omnichannel)
오프라인 고객 세분화
온라인 고객 매칭 작업-> 타켓-> 캠페인(추천)
오프라인, 온 라인 스토어 구매, 전환
오프라인 투 온라인
외부 가공 데이터 추가,업데이트 수요 생성
최근 고객 구매 추세는
온, 오프라인 캠페인 → 온라인 검색, 비교 → 오프라인 스토어 확인 → 제품 구매, 전환
• 잡지
• 신문
• TV 등
• 검색 엔진
• 종합 쇼핑몰
• 리뷰 검색 등
• 구매(Purchase)
• 전환(Conversion)
오프라인
미디어 소비
온라인 검색
오프라인 스토어

데이터 경제 시스템
데이터 사용자
오픈 데이터 민간 데이터
데이터 경제 시스템

공공의 오픈 데이터는 데이터경제의 초석!!!
’13년 16.1%에서 ‘16년 60%로 조기 개방
*공공데이터전략위원회 의결(‘13.12)
14년 시행 계획 기본 계획
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0
57.7%
63.7%
70.4%
36.3%
47.7%
60%

가공한 Clean 데이터의 연결들(A형->RH-)

한국의 데이터 생태계를 위한 전략
정부는 데이터 생산자이고 소비자이지 가공자는 아니다
전자
통신
제조
미디어
불법, 부정
서비스
유통
마케팅
금융
인문
에너지
의료
보안
표준
통합
가공
통합

성공적 데이터 활용의 전제적 이슈들
1. 유용한 비 민감 개인정보 활용을 위한 개인정보 법 정비에 대한 공감
(민감 VS. 비 민감, 불법 VS 합법이슈로)
2. 값비싼 장비 및 도구 위주의 시스템 구축 예산에 대한 효율과 효과성 고민
3. 데이터 활용의 프로세스와 데이터 전문가의 참여 및 용역 비중 높임
4. 데이터 전문가(시스템 개발자, 데이터 분석가, 시스템 엔지니어)의
노력과 기술에 대한 적절한 보상(프로젝트결과에 대한 품질 보장의 전제 조건)

Thank you
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