얼마 전 내부 포럼에서 드라이 상품에 대해 이야기하는 자리가 있었습니다. 이번 기회에 이를 체계적으로 정리하여 세 가지 영역으로 정리해보고자 합니다. 첫째는 빅데이터 플라이휠에 대한 이해, 둘째는 데이터 자산 가치 평가에 대한 이해, 셋째는 범연결성 패러다임에 대한 이해입니다.
그림 1: 빅 데이터 사고
건전한 내용은 확실히 압축되어 있고, 사례 연구도 물로 압축되어 있어서 이 글을 읽는 재미가 그리 크지 않을 수 있습니다. 하지만 이 세 가지를 숙지하고 상장사를 위한 빅데이터 전략 컨설팅을 제공하는 데는 전혀 문제가 없다고 장담할 수 있습니다. 왜냐하면 저는 이 세 가지 축을 사용하여 12개 이상의 상장 기업을 다루었기 때문입니다. 중국 최대 컨설팅 회사의 회장님도 PPT를 떠날 정도로 기대가 됩니다.
각 기사는 다이어그램으로 표현되어 있으며, 각 다이어그램의 원은 많은 사례에서 뒷받침됩니다. 사례 연구에 더 관심이 있으시다면 제 책인 <빅데이터 시대의 역사적 기회>를 확인해 보세요. 사실 그림 1에는 빅데이터 사고의 모든 아이디어가 담겨 있습니다. 이 다이어그램의 상단과 하단 구조의 바깥쪽 세 계층이 더 복잡해 보이므로 나중에 세 개의 다이어그램으로 나눕니다. 사고 과정은 위에서 아래로, 그리고 외부에서 내부로 진행됩니다. 다이어그램의 상단 절반은 빅 데이터의 비즈니스 기능에 관한 것으로, 빅 데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 돈을 벌 수 있을까요? 흥미로운 비즈니스 모델은 무엇일까요? 예전에는 "양털이 양 등 뒤에서 떨어진다"는 말이 있었습니다. 이러한 모델을 이해한다면 "양털은 개에게서 나온다"는 것을 알게 될 것입니다. 책에는 6개가 자세히 설명되어 있지만 차트에는 5개만 그려져 있습니다.
부록: 6가지 비즈니스 모델 소개
저자들은 데이터 자산을 둘러싼 다양한 산업의 수익 모델과 비즈니스 전략을 조사하여 6가지 비즈니스 모델을 요약했습니다(자세한 내용은 '빅데이터 시대의 역사적 기회' 책 참조).
데이터 대여 및 판매 모델: 간단히 말해, 광범위하게 수집되고 신중하게 선별된 시간에 민감한 데이터를 판매하거나 대여하는 것입니다. 이것은 데이터가 자산이라는 가장 고전적인 해석입니다. 판매 대상에 따라 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 고객으로서 부가가치 서비스를 제공하는 것입니다. 예를 들어 내비게이션을 판매하는 회사는 고객에게 즉각적인 교통 정보 서비스를 제공합니다. 광롄이라는 회사는 고객에게 1년 내내 건축 자재 가격에 대한 데이터를 제공합니다. 이 사업에서만 연간 6,543억 8,000만 달러 이상의 수익을 창출합니다. 두 번째는 고객 데이터를 제3자에게 유료로 제공하는 것입니다. 대표적인 예로는 증권 거래소가 있으며, 증권 거래 시세 데이터를 시세 소프트웨어를 만드는 일부 회사에 제공하기도 합니다.
정보 대여 및 판매 모델: 일반적으로 특정 산업에 집중하고, 관련 데이터를 광범위하게 수집하며, 정보를 심층적으로 통합 및 추출하고, 대규모 데이터 센터와 전용 커뮤니케이션 채널을 갖추고 있지만, 지배적인 플레이어가 될 수도 있습니다. 정보는 특정 산업 특성에 따라 처리되고 특성화된 데이터 집합입니다.
디지털 미디어 모델: 이 모델은 전 세계 광고 시장 규모가 5,000억 달러에 달하기 때문에 가장 섹시한 모델입니다. 1,000억 달러 규모의 기업을 육성할 수 있는 토양과 성장 공간을 갖추고 있습니다. 이러한 기업의 핵심 자원은 빅데이터 분석 기술을 기반으로 한 실시간의 방대하고 효과적인 데이터를 확보하는 것이며, 수익원은 대부분 정밀 마케팅과 정보 집계 서비스입니다.
데이터 활성화 모드: 이러한 유형의 비즈니스에서 흥미로운 점은 대량의 데이터와 효과적인 데이터 분석 기술이 없으면 실제로 이러한 기업이 사업을 수행하기 어렵다는 것입니다. 예를 들어, 알리파이낸스로 대표되는 소액 금융 회사가 있습니다. 온라인에서 소상공인 및 중소기업의 거래 데이터와 재무 데이터를 분석하여 얼마나 많은 대출을 제공해야 하는지, 회수까지 얼마나 걸릴지 계산할 수도 있습니다. 부실채권 위험을 최소화합니다.
데이터 스페이스 운영 모델: 역사적으로 전통적인 IDC가 이 모델이었으며, 거대 인터넷 기업들이 이 서비스를 제공하고 있습니다. 그러나 최근에는 온라인 디스크의 모멘텀이 강합니다. 빅데이터의 관점에서 보면, 이들 모두 빅데이터 비즈니스의 기회를 감지하고 개인과 기업의 데이터 자원을 확보하기 시작했습니다. 해외의 드롭박스와 국내의 마이크로디스크가 그 대표적인 기업입니다. 이런 기업의 발전 공간은 데이터 통합 플랫폼으로 성장할 수 있고, 수익 모델도 다각화되는 경향이 있다는 점입니다.
빅 데이터 기술 제공업체: 데이터 볼륨 측면에서 보면 비정형 데이터는 정형 데이터의 5배 이상입니다. 어떤 종류의 비정형 데이터를 처리하든 기존 정형 데이터의 영광을 재현할 수 있습니다. 음성 데이터 처리, 영상 데이터 처리, 의미 인식 및 이미지 데이터 처리 분야에서 빠르게 성장하는 대형 기업이 등장할 가능성이 높습니다.
빅 데이터의 역할을 이해하고 나면 데이터가 새로운 유형의 자산이 될 만큼 가치가 높다는 점에 관심을 갖는 것은 당연합니다. 그림 1의 중간 부분이 이를 잘 보여줍니다. "데이터가 자산이 된다"는 최초의 주장은 이제 빅데이터 사고의 중심 이론이 되었습니다. 그림 2의 데이터 자산 가치 평가 모델은 데이터 자산의 가치에 대해 생각할 수 있는 완전한 프레임워크를 제공합니다. 관심이 있는 독자는 한 걸음 더 나아가 이 책을 읽어보시기 바랍니다. 그러나 이 분야의 연구는 정량적 평가를 내리기에는 아직 충분하지 않습니다. "노벨상 수준의 학문적 문제"(이 글에 대한 답글 b10)에서 저는 학계가 데이터 자산의 정량적 가치 평가에 진전을 이루면 노벨상을 받을 수 있다고 말한 적이 있습니다. 데이터 자산의 정량적 평가는 기업 가치 평가와 밀접한 관련이 있기 때문입니다. 업계는 신용을 정량화하고 이를 상업적으로 활용하는 데 앞장서 왔지만, 데이터 자산의 보편적인 가치 평가와는 아직 거리가 멀다.
그림 2: 데이터 자산 가치 평가 모델
데이터가 자산이 된 지금, 자산 간의 거래가 의제로 떠오를 것입니다. 얼라이언스는 이 문제를 촉진하기 위해 특별히 두 명의 사무차장을 임명하여 개방과 향유라는 아이디어를 확산시키고 있습니다. 데이터 자원을 개방할 의향이 있으면서 얼라이언스의 힘을 빌려 함께 추진할 수 있는 모든 기업의 참여를 요청합니다.
데이터가 자산이 된다는 것은 빅데이터의 기능에 대한 이해를 바탕으로 한 추상적인 인식입니다. 다음으로 그림 1의 후반부인 범연결 패러다임을 살펴보겠습니다. 이 패러다임은 데이터를 지속적으로 수집하고 그 가치를 활용하기 위한 행동 지침을 제공합니다. 많은 기업의 혁신이 이 다이어그램에서 시작됩니다. 그림 3을 참조하세요. 엔드포인트 + 플랫폼 + 애플리케이션 + 빅 데이터의 4중 구조가 빅 데이터 사고의 행동 지침을 형성합니다. 저는 최근 여러 기업과 이야기를 나누었습니다. 그들은 데이터의 중요성을 이해하고 고객 데이터를 '확보'할 수 있는 방법을 찾기 시작했습니다. 이는 필연적으로 오해를 불러일으킵니다. 가장 좋은 방법은 패러다임을 면밀히 살펴보고 실제로 사용자에게 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하는 애플리케이션과 엔드포인트의 관점에서 생각하는 것입니다.
그림 3: 범연결 패러다임
그림 1을 되돌아보면, 빅데이터 사고에 대해 이야기할 때 우리는 빅데이터의 기능부터 시작하여 이론적 핵심으로 더 깊이 들어간 다음 운영 패러다임으로 이동하는 하향식 순서를 사용합니다. 하지만 실제로 시작하려면 바닥에 발을 딛고 아래에서 위로 행동해야 합니다. 드러커의 고전적인 질문인 '고객은 누구인가'로 돌아가 보겠습니다.
빅데이터 산업 연합은 빅 데이터 전략 컨설턴트, 이 방법론을 숙달한 컨설턴트가 조직을 도울 수 있도록 모든 지망생에게 기꺼이 서비스를 제공할 것입니다. 얼라이언스는 공식 웹사이트에 귀하의 이름을 등재하고 회원사에게 귀하를 추천할 것입니다.
자, 이제 숙제를 해봅시다:위의 빅데이터 사고 분석 프레임워크를 사용하여 관심 있는 회사를 분석하고, 빅데이터가 회사에 어떤 도움이 될 수 있는지, 회사가 운영할 수 있는 범연결 패러다임은 무엇인지 살펴보세요.
여기에 몇 가지 작은 예를 들어보겠습니다.
1) LeEco의 야망