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MACHINE LEARNING

빅 데이터 : 혁신, 경쟁 및 생산성을 위한 개척자

코세라의 빅데이터 스페셜코스 수강중 제공받은 보충자료를 추후에도 볼 수 있게 번역한 글입니다. 원문 저자에게 번역과 관련하여 승인 받지 않아, 추후 삭제 될 수 있습니다. 오역이 있을 가능성이 매우 높으니 가능한 원문을 읽기 바랍니다. 

원문링크 : https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation

빅 데이터는 경쟁 정책의 핵심 기반이 될 것이며, 올바른 정책과 실현 요인이있는 한 생산성 증가, 혁신 및 소비자 잉여의 새로운 흐름을 뒷받침합니다.

MGI의 연구에 따르면 우리 세계의 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있으며, 소위 빅 데이터 (big data) 라 불리는 거대한 데이터 세트를 분석하는 것이 경쟁의 핵심 기반이되어 생산성 증가, 혁신 및 소비자 잉여의 새로운 흐름을 뒷받침 할 것입니다. McKinsey의 비즈니스 기술 사무소. 모든 부문의 리더들은 소수의 데이터 지향적 인 관리자가 아닌 커다란 데이터가 함축하는 의미와 씨름해야합니다. 기업에서 수집 한 정보의 양과 세부 사항 증가, 멀티미디어, 소셜 미디어의 증가, 사물의 인터넷은 가까운 미래에 데이터의 기하 급수적 인 증가를 촉발 할 것입니다.


MGI와 McKinsey의 비즈니스 기술 사무소 (Business Technology Office)의 조사는 디지털 데이터의 상태를 검사하고 잠재적으로 잠금 해제 될 수있는 중요한 가치를 문서화합니다.

MGI는 미국의 의료, 유럽의 공공 부문, 미국의 소매업, 제조 및 개인 위치 데이터를 전 세계적으로 5 개 영역에서 큰 데이터를 연구했습니다. 빅 데이터는 각각의 가치를 창출 할 수 있습니다. 예를 들어, 큰 데이터를 사용하는 소매 업체는 영업 이익률을 60 % 이상 높일 수 있습니다. 공공 부문에서 큰 데이터를 활용하는 데는 엄청난 잠재력이 있습니다. 미국 보건 의료가 효율성과 품질을 향상시키기 위해 크고 효과적인 데이터를 창의적이고 효과적으로 사용한다면이 분야는 매년 3 천억 달러 이상의 가치를 창출 할 수 있습니다. 3 분의 2는 미국 의료 지출을 약 8 % 줄이는 형태가 될 것입니다. 선진국의 유럽 경제에서는 정부 기관 관리자가 큰 데이터를 사용하여 운영 효율성 향상에만 1,000 억 달러 (1,490 억 달러) 이상을 절감 할 수 있으며, 사기 및 오류를 줄이기 위해 큰 데이터를 사용하지 않고 세수입 징수를 늘리는 것을 포함하지 않습니다. 또한 개인 위치 데이터를 사용하는 서비스 사용자는 6 천억 달러의 소비자 잉여를 확보 할 수 있습니다. 이 연구는 7 가지 주요 통찰력을 제공합니다.

1. 데이터는 모든 산업 및 비즈니스 기능을 휩쓸었고 현재 노동 및 자본과 함께 중요한 생산 요소입니다. 2009 년까지 미국 경제의 거의 모든 부문에서 1,000 명 이상의 직원이 근무하는 회사 당 평균 200 테라 바이트의 저장 데이터 (1999 년 미국 소매 업체 월마트의 데이터웨어 하우스 크기의 두 배)가 있었다고 추정합니다.

2. 빅 데이터를 사용하여 가치를 창출 할 수있는 다섯 가지 방법이 있습니다. 첫째, 큰 데이터는 훨씬 더 높은 빈도로 정보를 투명하고 유용하게 사용함으로써 중요한 가치를 열 수 있습니다. 둘째, 조직이 더 많은 트랜잭션 데이터를 생성하고 디지털 형태로 저장하면 제품 재고 정보에서 병가에 이르기까지 모든 정보에 대해보다 정확하고 자세한 성능 정보를 수집 할 수 있으므로 변동성이 노출되고 성능이 향상됩니다. 주요 기업은 데이터 수집 및 분석을 통해보다 나은 관리 의사 결정을 위해 통제 된 실험을 수행합니다. 다른 사람들은 고주파 실시간 캐스팅에 대한 기본 저주파수 예측을 위해 데이터를 사용하여 비즈니스 레버를 제때에 조정합니다. 셋째, 큰 데이터는 고객을 더욱 좁게 세분화하여 훨씬 더 정확하게 맞춤형 제품 또는 서비스를 제공합니다. 네번째, 정교한 분석은 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로 큰 데이터를 사용하여 차세대 제품 및 서비스 개발을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 제품에 내장 된 센서에서 얻은 데이터를 사용하여 사전 예방 적 유지 보수 (고장이 발생하기 전에 또는 발견 된 예방 조치)와 같은 혁신적인 애프터 서비스를 제공합니다.

3. 큰 데이터의 사용은 개별 회사의 경쟁과 성장의 핵심 기반이 될 것입니다. 경쟁력과 가치 포착의 관점에서 모든 기업은 큰 데이터를 진지하게 고려해야합니다. 대부분의 산업에서 기존 경쟁자와 신규 진입자는 모두 데이터 기반 전략을 활용하여 심층 및 실시간 정보의 가치를 혁신, 경쟁 및 포착합니다. 사실, 우리는 우리가 조사한 모든 부문에서 이러한 데이터 사용의 초기 사례를 발견했습니다.

4. 빅 데이터의 사용은 생산성 증가와 소비자 잉여의 새로운 물결을 뒷받침 할 것입니다. 예를 들어, 큰 데이터를 사용하는 소매 업체는 영업 이익률을 60 % 이상 높일 가능성이 있습니다. 빅 데이터는 소비자와 기업 및 조직에 상당한 이익을 제공합니다. 예를 들어, 개인 위치 데이터로 운영되는 서비스를 통해 소비자는 6 천억 달러의 경제적 잉여를 확보 할 수 있습니다.

5. 큰 데이터의 사용은 부문간에 중요 할 것이지만 일부 부문은 더 큰 이익을 위해 설정됩니다. 우리는 미국의 섹터의 역사적인 생산성을이 섹터의 ​​잠재력과 비교하여 (몇 가지 양적 지표를 결합한 지수를 사용하여) 큰 데이터로부터 가치를 포착하고, 기회와 도전이 부문에 따라 다르다는 것을 발견했습니다. 컴퓨터 및 전자 제품 및 정보 분야, 금융 및 보험, 정부는 큰 데이터 사용으로 인해 상당한 이득을 얻을 수 있습니다.

6. 조직이 큰 데이터를 활용하는 데 필요한 재능이 부족합니다. 2018 년까지 미국만으로도 분석 기술이 뛰어나 14 만 ~ 19 만 명이 부족할뿐만 아니라 효과적인 의사 결정을 위해 큰 데이터 분석을 사용하는 노하우를 가진 150 만 명의 관리자와 분석가가 생길 수 있습니다.

7. 빅 데이터의 모든 잠재력을 포착하기 위해서는 몇 가지 문제를 해결해야합니다. 프라이버시, 보안, 지적 재산권 및 책임과 관련된 정책은 큰 데이터 세계에서 다루어 져야합니다. 조직은 올바른 재능과 기술을 제자리에 배치 할뿐만 아니라 워크 플로우와 인센티브를 구성하여 큰 데이터의 사용을 최적화해야합니다. 데이터에 대한 액세스가 중요합니다. 기업에서는 여러 데이터 소스의 정보 (타사의 정보)를 점차 통합해야 할 필요가 있으며이를 가능하게하는 인센티브가 필요합니다.