데이터의 힘: 데이터화를 통한 통찰력 및 혁신 실현
인터넷 시대는 우리 삶에서 없어서는 안 될 자원, 즉 우리가 오늘날 필요한 모든 답을 찾고 정보를 얻을 수 있는 곳이 되었습니다. 인터넷이 더욱 저렴하고 접근성이 높아짐에 따라 인터넷을 사용하는 사람들의 수는 꾸준히 증가하고 있으며 앞으로도 계속 증가할 것입니다. 인터넷을 통해 우리가 생산하는 데이터의 양, 콘텐츠, 소셜 미디어 사이트, 주식 거래소 등도 엄청나게 증가하고 있습니다. 인터넷에서 문자 메시지 전송, 스트리밍, 거래, 쇼핑, 소셜 미디어 사용 등 우리가 하는 모든 행동은 엄청난 양의 데이터를 생성하며, 이 모든 데이터는 빅데이터라고 합니다. 빅데이터는 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미치고 있으며, 빅데이터가 미치는 모든 측면은 기업과 정부가 필요에 따라 사용할 수 있는 새로운 형태의 가치로 실현될 수 있도록 데이터로 변환되고 있습니다.
아래 그래프는 매년 생산되는 데이터의 증가 추세를 보여줍니다. 2021년에 생산된 데이터의 양은 2019년의 두 배였으며, 2025년에는 생산되는 데이터의 양이 2021년의 두 배, 2019년의 4배가 될 것으로 예상됩니다.
이 모든 것의 영향으로 조직과 정부는 데이터를 적절히 분석하면 데이터 축적으로부터 이익을 얻을 수 있다는 것을 깨달았고, 이는 빅데이터에 의해 새로운 직업 기회가 창출되는 결과를 낳았습니다. 또한 데이터 과학자와 데이터 분석에 대한 높은 수요와 인기를 불러일으켰습니다. 조직은 데이터 중심 기업을 만들기 위해 사용되는 집단적인 도구, 기술 및 프로세스를 만들었으며, 이 전체 프로세스를 데이터화라고 합니다.
기업에서 사용되는 데이터화 방식
- Facebook은 광고 수익의 98%를 의존하는 회사로서 데이터화에 크게 의존하는 회사 중 하나입니다. Facebook은 소비자의 선호도, 구매 습관, 연령, 성별, 위치 및 Facebook의 실제 고객인 중소기업에 유용할 수 있는 기타 여러 매개변수에 대한 정보를 수집하면서 소비자에게 무료로 서비스를 제공합니다. Facebook의 비즈니스 모델은 중소기업이 제품에 적합한 소비자를 식별하고 타겟팅하도록 지원하는 것입니다. Facebook은 Facebook 광고 플랫폼을 사용하는 광고주가 1천만 명에 달합니다.
- Google 검색 결과의 효과는 검색 엔진 데이터화 기능에 따라 달라집니다. Google은 사용자가 엔진에서 제공하는 결과와 상호 작용하는 방식에 대한 데이터를 광범위하게 수집하고, 이전 사용자 상호 작용에서 수집된 데이터는 동일한 조건에 대한 다음 사람의 검색으로 이어집니다.
- Netflix는 스트리밍 기술을 통해 소비자의 과거 시청 기록 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 기반으로 소비자가 앞으로 시청할 적절한 콘텐츠를 큐레이팅할 수 있습니다.
- Walmart는 소비자의 과거 구매 패턴, 전화 위치, 소셜 미디어 및 외부 날씨 정보와 기타 여러 매개변수에서 데이터를 수집하여 특정 제품에 대한 수요가 높은 경우 매장에 재고가 있는지 분석할 수 있었습니다.
빅데이터는 모든 것의 데이터화이며, 더 많은 일상 활동에서 더 많은 데이터를 캡처하고 사용하는 것입니다.
정치적 환경에서의 데이터화
Facebook과 관련된 논란 중 하나는 정치적 영향력을 위해 사용자 데이터가 사용되는 것을 방지하기 위해 충분한 조치를 취하지 않았다는 것입니다. Facebook은 사용자 데이터를 심각한 피해 위험에 노출시킨 혐의로 영국 정보위원회로부터 50만 파운드의 벌금을 부과받았습니다.
결론
데이터화는 효율성 증대 및 비즈니스 관련 불확실성 감소 측면에서 혁신을 가져왔습니다. 또한 데이터화의 도움으로 비즈니스가 성장할 수 있는 새로운 기회를 제공했습니다. 데이터화는 조직이 공급망을 효율적으로 간소화하고, 재고를 최적화하며, 건전한 시장 전략을 수립하는 데 도움이 되었습니다. 데이터화는 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 도구가 되었으며, 대부분의 산업에서 내부 및 외부 전략을 계획하고 실행하기 위해 데이터화를 채택하고 있습니다. 데이터화는 보험, 은행, 인적 자원과 같은 산업에서 위험 프로필 개발 및 비즈니스 모델을 업데이트하고, 대출금을 지불할 사람 또는 직원의 위험 감수 프로필에 대한 신뢰성을 확립하는 데 유용한 것으로 입증되었습니다.
반면에 정치적 이익을 위해 취약한 개인에게 영향을 미치는 데 사용된 가격으로 쉽게 사용할 수 있는 데이터의 오용에 대한 전문가와 개인 간의 광범위한 우려가 있습니다. 이러한 데이터 포인트를 사용하여 비즈니스 성장을 위해 사용자의 관심을 필요로 하는 더 중독성 있는 애플리케이션, 게임 및 기타 미디어를 만드는 데 사용되었다는 의견이 제시되었습니다.
데이터화는 앞으로도 계속 성장하고 비즈니스, 소비자 및 정부를 위한 프레임워크를 계속 개발함에 따라 삶의 더 큰 부분이 될 것입니다.
작성자: Abhishek Saini