이전 글에서 빅데이터의 장, 단점을 보았으니 이제 이 장, 단점을 기반으로 어떻게 빅데이터는 제대로 사용되고 있으며 어떤 실패 사례들이 있는지 차근차근 확인해보자. 아직 장, 단점을 못 본 사람은 아래 링크를 먼저 보고 오자.
빅데이터(BigData) 8부 - 빅데이터의 장, 단점은 무엇일까?
앞 선 글에서 느꼈겠지만 무조건 빅데이터를 사용, 활용한다고 좋은 것만은 아니다. 즉, 적절하게 잘 써야하는게 정답이다. 그러면 사례를 통해 어떻게 잘 사용했는지 먼저 알아보자.
성공 사례
1. 넷플릭스
가장 필자의 머리에 떠오르는 것은 넷플릭스다. 넷플릭스가 처음부터 잘 나갔던 것은 아니다. 초창기 넷플릭스보다 훨씬 압도적이었던 대여업게 강자인 '블록버스터'라고 있었다. 이 '블록버스터'는 영화 신작을 빠르게 대여할 수 있도록 하는데에 최선을 다했다. 하지만 넷플릭스는 꾸준히 데이터를 분석해서 신작위주 DVD 대여가 아닌 사용자가 좋아하고 오래볼 수 있는 DVD를 대여할 수 있도록 노력했다.
처음에는 '블록버스터'가 유리한 것처럼 보였으나 결국 승리자는 넷플릭스가 되었다. 왜냐하면 신작에 집중한다는 것은 단기적 이익에만 치중했다고 볼 수 있기 때문이다. 사실 데이터를 잘 활용했다고 할 수 있지만 가장 중요한 것은 넷플릭스 자신들의 역량, 철학을 제대로 알고 있었던 것도 크다.
그 후, 빅데이터를 이용하여 '시네매치'라고 하는 추천 알고리즘을 개발했다. 또한 넷플릭스가 '하우스 오브 카드'(2013) 영화를 제작할 때에도 빅데이터를 활용했다. 이 당시 유명한 감독, 배우를 분석해서 캐스팅 후 대박을 터뜨렸다.
2. 알리바바
마윈은 아주 오래전부터 데이터의 중요성을 강조한 인물이다.
빅데이터에 치중한 결과 특정 날에 엄청난 주문량이 쏟아질 것을 예상했고 아무 차질 없이 상품을 공급하고 배달했다고 한다. 그 당시 주문 건수는 수억건이었다고 한다. 오랜기간 데이터 분석에 전념해온 덕 아닐까?
알리바바의 부회장은 또 이렇게 말했다고 한다. '우리가 가진 데이터의 5%도 이용하지 않았다.'
3. 구글
데이터 앞에서 구글을 빼놓는 다는 것이 말이 안되는 일이긴 하다. 지금까지 사람들이 사용한 검색어, 크롤링한 웹페이지 등만 이용해도 엄청날 것이다.
구글 광고, 구글 트렌드 분석 등 다양한 서비스들이 존재한다. 또한 구글의 검색 자동완성이나 구글의 검색 결과 등 모든 것이 데이터로 일궈낸 성과라고 할 수 있다.
구글 광고를 보면 정말 무서울 정도로 정확하다는 것을 느낀다. 내가 어떤 컨텐츠를 보면 바로 그 컨텐츠 관련 상품이 바로 추천에 뜬다... 아마 대부분 경험해봤으리라 생각한다.
4. 아마존
사실 우리나라에서 실제로 친근하지 않지만 모두다 아는 그 기업이 아마존이다. 이 아마존도 빅데이터 활용 사례에서 빼놓을 수 없는 기업이다. '워킹 백워즈' 라는 책을 보면 왜 이 사용자가 어떻게 클릭했는가? 까지 데이터를 확보해서 UI 개선을 한다고 나와 있다. 그 외에도 주문 예측 시스템이나 추천 알고리즘, 아마존 광고 등 셀 수 없이 많다.
이렇게 성공한 이유 중 가장 큰이유는 제프 베조스만의 고객을 생각하는 마음, 그리고 내적 통제의 결과가 아니었을까?
공통점
위와 같은 기업들의 공통점이 있는데 바로 데이터 수집 및 분석에 오랜 기간을 투자했다는 것이다. 적어도 10년 이상 데이터 수집과 분석에 투자한 기업들이다. 데이터의 양과 질... 그냥 듣기만해도 좋아 보이지 않는가?
이전 글에서 아무리 데이터가 좋아도 분석하고 다루는 사람이 꽝이면 결과 역시 꽝이라고 했던 것 기억나는가? 위 기업들은 데이터의 분석을 기업의 비즈니스, 철학과 잘 연관 시켰다.
필자의 사견
성공 사례를 찾다보니 전부 큰 기업들이라 고민했는데 그 외에도 사실 많은 기업이 있다. 이번 코로나를 제대로 예측한 스타트업 블루닷, 브라를 맞춤 제작하는 'True&co' 등 작은 기업들도 많다. 이들 역시 조사해도 마찬가지 였다. 데이터의 양과 질에 집중했고 자신들의 철학과 비즈니스에 적절히 데이터를 연계했다. 수집한 데이터도 자신들이 경험한 것에서 나온 질문들을 바탕으로 수집한 경우도 있었다.
이렇게 빅데이터를 이용해서 성공하려면 그냥 데이터만 분석해서는 안된다는 것을 강조하고 싶다. 다음은 실패사례를 알아보자
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