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기업 운영 혁신을 위한 데이터 과학: 기업의 활용 방안은?

비즈니스 혁신 위한 데이터 과학, 기업의 활용 방안은?

비즈니스 혁신 위한 데이터 과학, 기업의 활용 방안은?

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Q. ‘데이터 과학(Data Science)’이란 무엇인가요?

A. ‘데이터 과학’은 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 분야입니다. 21세기에 접어들면서 4차 산업혁명 기반 기술의 도입과 발전으로 전 산업에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 인프라가 빠르게 구축되었고, 산업 전체적으로데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 소위 ‘빅데이터(Big Data)’를 분석하고 활용할 수 있는 역량이 기업의 핵심 역량으로 자리 잡았습니다. 앞으로 기업들은 어떤 방식으로 데이터를 활용해 나갈 수 있을지에 대해 고민해야 합니다.

Q. 데이터 업무 수행 시 고려해야 할 사항이 있나요?

A. 데이터 업무 수행 단계를 ‘수집, 저장, 처리, 분석, 활용’ 총 5단계로 구분해 살펴보려 합니다. 먼저, 수집 단계에서는 비용과 효용을 고려해 수집할 데이터를 결정하고 수집 주기를 설정해야 하며, 데이터 보안 및 품질 관리에 유의해야 합니다.

저장 단계에서는 기업별 총소유비용(TCO)을 고려한 클라우드 마이그레이션 전략 마련이 필요합니다. 또한, 데이터의 생명 주기를 판단하고 계층화해 클라우드 환경에서 소모되는 비용을 줄이고 효율적 관리를 위해 기업의 성격에 맞는 저장플랫폼을 선정해야 합니다. 데이터 처리 단계에서는 데이터의 결측치나 이상치가 있을 경우 왜곡된 분석 결과를 야기할 수 있어, 보유한 데이터 상태를 확인하고 설계한 분석 요건에 맞도록 데이터를 정제해야 합니다.

데이터 분석 과정에서는 데이터를 ‘사후적 분석’했던 이전과 달리 ‘사전적 분석’으로 전환하는 데 집중해야 하며, 활용 단계에서는 조직의 비즈니스 목표에 대해 명확히 이해하고 고객의 니즈, 데이터 활용 전략 실행 환경을 종합적으로 고려해야 합니다.

Q. 성공적인 데이터 과학 활용을 위해 기업은 어떤 노력을 해야 하나요?

A. 실제로 미국의 우버, 독일의 물류기업 DHL 등 글로벌 선도 기업은 데이터 과학을 통해 기업 경영의 혁신을 꾀하며 고객의 편익과 효율성을 높이고 있습니다.

미국의 맥주회사 슈가크릭 등 중소업체 또한 데이터 과학 기반의 기업 운영 혁신에 동참하고 있습니다. 기업이 데이터 활용을 통해 실질적 비즈니스 성과를 창출 하기 위해서는 기술 혁신 기반의 데이터 품질 확보 전략을 설계하고 이행해야 합니다. 사업 목표와 일원화된 분석 프로세스를 정립하고 플랫폼 기반의 디지털 생태계를 구축하려는 노력도 필요합니다.

하지만, 액션 플랜을 간과한 채로 신기술의 도입에만 집중하면 데이터가 가진 숨겨진 가치를 발굴할 수 없습니다. 기업 내부적으로 데이터의 언어로 소통하는 문화를 만들고 작은 실험부터 시작해 경험을축적하고 성공 사례를 전사적으로 확산시키는 노력이 요구됩니다.

글. 양현석 전무
삼정KPMG Lighthouse

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