많은 업체가 AI 및 데이터 기반의 의사결정과정을 도입하기 위해 자사의 데이터를 꾸준히 모으고 있다. 그런데 많은 경우 이 데이터를 어디에 어떻게 쓸지는 미리 생각하지 못하고 있다고 한다. 구체적인 목표물이 없이 모으다 보면 서버 비용이 늘 뿐만 아니라, 데이터 활용 자체가 버거워져서 결국 제대로 써먹지 못하게 된다.
 “데이터를 모아 두었으니 된 것 아니냐고들 말씀하시지만, 뚜렷한 목표 없이 모인 데이터는 엄격한 의미에서 데이터라고 할 수 없어요.
 ”  빅데이터에 대한 오해를 풀고 싶다며 현직 데이터 분석가인 A씨가 읊조렸다.
  그를 비롯한 많은 데이터 분석가들이, 가령 한 달 반 정도 분량의 프로젝트를 맡게 되면 대부분 다음과 같이 시절이 흘러간다고 한다.
  업체에서 모아뒀다고 하는 데이터를 파악한다.
  데이터를 정리 또는 정제한다.
  이 과정에만 4주는 거뜬히 걸린다.
  이후 2주 만에 통계나 머신러닝 방법을 써서 분석을 내놓는다.
  시간을 더 쪼개 분석을 하고 싶어도, 데이터는 보안상의 문제로 외부 유출 및 접속이 불가능하기 때문에 더 해내기가 힘들다.
   A씨는 “뚜렷한 목표 아래 데이터가 제대로 정리만 돼 있었어도, 미리부터 힘 빼지 않고 더 나은 분석을 만들었을 것”이라며 아쉬워했다.
  그리고 이런 현상은 한두 곳의 이야기가 아닌, 상당히 많은 곳에서 벌어지는 일이라고 했다.
    많은 업체가 AI 및 데이터 기반의 의사결정과정을 도입하기 위해 자사의 데이터를 꾸준히 모으고 있다.
  그런데 많은 경우 이 데이터를 어디에 어떻게 쓸지는 미리 생각하지 못하고 있다고 한다.
  구체적인 목표물이 없이 모으다 보면 서버 비용이 늘 뿐만 아니라, 데이터 활용 자체가 버거워져서 결국 제대로 써먹지 못하게 된다.
  데이터를 때려 넣는다고 해서 AI가 엄청난 예측이나 어마어마한 아이디어를 발굴해 준다는 건 사실 환상에 가깝다.
  데이터의 수집을 통해 판매 부진의 주요 원인을 찾을 것인지, 시즌별 새 상품의 반응을 예측할 것인지, 아니면 인사 시스템의 개선을 진행할 것인지부터 정해야 한다.
   가령 발행 부수가 줄고 있는 신문사나 잡지사라면, 기존 하드카피 구독자에 대한 인구정보 및 지역 데이터가 꽤 중요할 것이다.
  이를 토대로 지역을 더 세분화해서 주요 영업 타깃 지역을 찾고자 한다면, 주소 단위도 시·군·구보다 더 작은 읍·면·동 단위까지 쪼개져야 할 것이다.
  필요에 따라 영업점의 위치와 매칭을 한 GIS 정보도 필요할 수 있다.
  이런 정제작업이 미리 잘 돼 있기만 하다면, 갖은 분석 방법을 써서 마케팅 전략을 높은 성능으로 빠르게 구체화할 수 있다.
  만일 SNS 데이터를 긁어 새로운 인터랙티브 페이지를 만들고자 한다면, 미디어로부터 어떤 변수를 뽑을 것인지 깔끔하게 정리하고 가는 게 좋다.
 