생각하고 행동하자
2006-08-11
예전에는 데이터의 생성과 저장만 잘 관리하면 전산팀의 역할을 다했었다. 하지만 이제는 그 많은 데이터의 활용적 측면의 부각이 대세다. 한마디로 데이터는 많은데 그래서 무엇을 어쩌란 말인가라는 의문을 가지기 시작했다는 것이다.
우리는 정보의 홍수라는 말을 한다. 얼마 전 물난리를 통해 얼마나 많은 분들이 큰 곤란을 겪었는가? 비가 우리에게 매우 필요한 것은 사실이다. 하지만 갑자기 내리는 비는 그 필요 정도를 넘어 우리에게 어려움을 준다.
정보는 가치가 있을 때 정보다. 요즘 흔히 데이터 쓰레기라는 말을 많이 쓴다. 그만큼 많은 데이터가 쌓이고는 있지만 그 데이터의 의미와 가치를 제대로 알고 있는 경우는 많지 않다.
이런 데이터를 어떻게 하면 효과적으로 정보화 하고 그 정보를 어떻게 하면 지식화 할 수 있는가가 가장 중요한 기업 역량이 되고 있다.
이런 정보화의 과정을 통해 지식화라는 단계까지 가기 위해 가장 중요한 것이 각 단계를 이행할 수 있는 능력을 제공하는 인프라의 구축이요 이것을 활용할 인력의 열린 마인드와 능력이다. 또 이런 인프라의 기본 전제는 신속성을 제공하며 예외성에 대한 경고 기능이 필요하며 이를 이사 결정에 적극 활용할 수 있어야 한다.
이를 좀더 풀어서 설명해보자.
먼저 패션 브랜드에서는 매일매일 상품, 매출, 고객, 재무적 데이터 등이 무수히 쌓인다.
데이터 정보화의 핵심은 연관성이 있는 데이터간의 조합을 통한 군집이나 유형, 추세를 파악 하는 것이다.
상품 데이터를 단지 ‘A라는 상품은 잘 팔린다’라는 식이 아니라 고객 데이터와 연관시켜 A 라는 상품은 30대 초반의 직장 여성에게 반응이 높다. 해당 고객은 자사 브랜드의 고객 등급 기준 관점에서 보면 우수 고객이라는 식의 조합을 통한 반응 우수 고객을 성, 연령, 직업별로 군집화 하면 이것은 정보가 된다.
그럼 이런 정보의 지식화 과정은 바로 이 상품을 추가 반응 생산을 할 지의 여부와 추가 반응 생산을 얼마나 하는 것이 좋은지를 판단한다. 이런 판단에는 상품과 고객 연관 정보를 통해 반응 고객이 자사 고객 고객비중 중 얼마나 차지 하고 있는지 그 고객층의 가입 및 구매 비중이 증가 추세에 있는지 등의 판단 기준이 된다. 이렇게 추가로 생산할 때 원가에 주는 증가 분을 고려해도 수익성이 있는 것인지의 재무 데이터가 결합이 된다.
바로 추가 생산의 의사 결정을 예로 다양한 연관성 있는 데이터가 새로이 조합되고 해석되는 과정을 통해 정보화 지식화 되는 과정을 설명했다.
그럼 데이터 웨어하우스의 개념은 무엇인가? 일상의 데이터가 축적되고 저장 되는 것은 흔히 기간계 데이터라는 말을 쓴다. 데이터 웨어하우스의 데이터는 분석계 데이터라는 말을 쓰는데 두 차이는 기간계 데이터는 업무 프로세스에 맞게 정보의 저장 관리가 용이 하도록 구성 되어 있는 정보 체계이며 분석계 데이터는 위의 기간계 데이터를 분석 관점에서 분류, 집계, 정보 재구성, 데이터 간의 연관 요소 추출 및 저장, 시계열을 포함해 기간 추이를 보도록 하는 등의 다양한 데이터를 포함한다. 한마디로 좀더 정렬되고 정제된 데이터를 의미한다,
이런 기간계에서 분석계로의 데이터 이관을 ETL(ETT)라고 부른다. 추출->정제->적재의 의미다. 기간계에서 분석 관점의 필요 데이터를 추출 하고 정제 해서 적재 하는 과정을 말한다.
이렇게 분석계에 자리잡은 데이터는 분석자의 관점에 따라 다차원의 분석 기능을 제공하여 다양한 정보를 신속하게 적응할 수 있도록 한다.
패션 브랜드에 있어 분석계 시스템의 도입을 위해 매우 중요하게 생각해야 하는 것은 단지 분석계를 도입하는 것은 CRM의 성공을 위한 10% 정도의 노력이라는 점이다. 분석계 정보 구축을 위한 투자 비용은 저마다 매우 다르지만 적지 않은 비용이다.
이런 비용을 들여도 성공은 10% 밖에 보장을 받지 못한다니 경영자 분들은 의아할 것이다.
그 이유는 분석 정보 시스템에는 무엇을 왜 분석하는지의 관점이 있어야 한다. 이것이 없다면 만들어 놓았는데 쓰는 사람이 없는 상황을 만든다. 그러므로 현업의 분석을 수행할 전직원의 단계적 수준에 따라 필요로 하는 분석의 관점을 포함 구축해야 한다는 것이다.
또 이런 분석의 관점을 가지고 만든다고 해도 일부 TFT의 명목으로 몇 사람만의 의견을 가지고 만들었기에 모두가 활용 하도록 관심을 유도 하는 것과 사용 가능하도록 교육하는 것에 가장 큰 중점을 두어야 한다.
실제 필자의 경험에 비추어 볼 때 분석계를 만들고도 사용하지 않는 사례를 여러 번 보았으며 제대로 활용하는 기업도 분석계 정보 시스템 구축 후 1년 이상이 지나야 비로서 전 직원이 약간의 이해를 바탕으로 분석계 정보를 활용 하게 된다.
그러므로 경영자가 이왕 분석계 시스템에
우리는 정보의 홍수라는 말을 한다. 얼마 전 물난리를 통해 얼마나 많은 분들이 큰 곤란을 겪었는가? 비가 우리에게 매우 필요한 것은 사실이다. 하지만 갑자기 내리는 비는 그 필요 정도를 넘어 우리에게 어려움을 준다.
정보는 가치가 있을 때 정보다. 요즘 흔히 데이터 쓰레기라는 말을 많이 쓴다. 그만큼 많은 데이터가 쌓이고는 있지만 그 데이터의 의미와 가치를 제대로 알고 있는 경우는 많지 않다.
이런 데이터를 어떻게 하면 효과적으로 정보화 하고 그 정보를 어떻게 하면 지식화 할 수 있는가가 가장 중요한 기업 역량이 되고 있다.
이런 정보화의 과정을 통해 지식화라는 단계까지 가기 위해 가장 중요한 것이 각 단계를 이행할 수 있는 능력을 제공하는 인프라의 구축이요 이것을 활용할 인력의 열린 마인드와 능력이다. 또 이런 인프라의 기본 전제는 신속성을 제공하며 예외성에 대한 경고 기능이 필요하며 이를 이사 결정에 적극 활용할 수 있어야 한다.
이를 좀더 풀어서 설명해보자.
먼저 패션 브랜드에서는 매일매일 상품, 매출, 고객, 재무적 데이터 등이 무수히 쌓인다.
데이터 정보화의 핵심은 연관성이 있는 데이터간의 조합을 통한 군집이나 유형, 추세를 파악 하는 것이다.
상품 데이터를 단지 ‘A라는 상품은 잘 팔린다’라는 식이 아니라 고객 데이터와 연관시켜 A 라는 상품은 30대 초반의 직장 여성에게 반응이 높다. 해당 고객은 자사 브랜드의 고객 등급 기준 관점에서 보면 우수 고객이라는 식의 조합을 통한 반응 우수 고객을 성, 연령, 직업별로 군집화 하면 이것은 정보가 된다.
그럼 이런 정보의 지식화 과정은 바로 이 상품을 추가 반응 생산을 할 지의 여부와 추가 반응 생산을 얼마나 하는 것이 좋은지를 판단한다. 이런 판단에는 상품과 고객 연관 정보를 통해 반응 고객이 자사 고객 고객비중 중 얼마나 차지 하고 있는지 그 고객층의 가입 및 구매 비중이 증가 추세에 있는지 등의 판단 기준이 된다. 이렇게 추가로 생산할 때 원가에 주는 증가 분을 고려해도 수익성이 있는 것인지의 재무 데이터가 결합이 된다.
바로 추가 생산의 의사 결정을 예로 다양한 연관성 있는 데이터가 새로이 조합되고 해석되는 과정을 통해 정보화 지식화 되는 과정을 설명했다.
그럼 데이터 웨어하우스의 개념은 무엇인가? 일상의 데이터가 축적되고 저장 되는 것은 흔히 기간계 데이터라는 말을 쓴다. 데이터 웨어하우스의 데이터는 분석계 데이터라는 말을 쓰는데 두 차이는 기간계 데이터는 업무 프로세스에 맞게 정보의 저장 관리가 용이 하도록 구성 되어 있는 정보 체계이며 분석계 데이터는 위의 기간계 데이터를 분석 관점에서 분류, 집계, 정보 재구성, 데이터 간의 연관 요소 추출 및 저장, 시계열을 포함해 기간 추이를 보도록 하는 등의 다양한 데이터를 포함한다. 한마디로 좀더 정렬되고 정제된 데이터를 의미한다,
이런 기간계에서 분석계로의 데이터 이관을 ETL(ETT)라고 부른다. 추출->정제->적재의 의미다. 기간계에서 분석 관점의 필요 데이터를 추출 하고 정제 해서 적재 하는 과정을 말한다.
이렇게 분석계에 자리잡은 데이터는 분석자의 관점에 따라 다차원의 분석 기능을 제공하여 다양한 정보를 신속하게 적응할 수 있도록 한다.
패션 브랜드에 있어 분석계 시스템의 도입을 위해 매우 중요하게 생각해야 하는 것은 단지 분석계를 도입하는 것은 CRM의 성공을 위한 10% 정도의 노력이라는 점이다. 분석계 정보 구축을 위한 투자 비용은 저마다 매우 다르지만 적지 않은 비용이다.
이런 비용을 들여도 성공은 10% 밖에 보장을 받지 못한다니 경영자 분들은 의아할 것이다.
그 이유는 분석 정보 시스템에는 무엇을 왜 분석하는지의 관점이 있어야 한다. 이것이 없다면 만들어 놓았는데 쓰는 사람이 없는 상황을 만든다. 그러므로 현업의 분석을 수행할 전직원의 단계적 수준에 따라 필요로 하는 분석의 관점을 포함 구축해야 한다는 것이다.
또 이런 분석의 관점을 가지고 만든다고 해도 일부 TFT의 명목으로 몇 사람만의 의견을 가지고 만들었기에 모두가 활용 하도록 관심을 유도 하는 것과 사용 가능하도록 교육하는 것에 가장 큰 중점을 두어야 한다.
실제 필자의 경험에 비추어 볼 때 분석계를 만들고도 사용하지 않는 사례를 여러 번 보았으며 제대로 활용하는 기업도 분석계 정보 시스템 구축 후 1년 이상이 지나야 비로서 전 직원이 약간의 이해를 바탕으로 분석계 정보를 활용 하게 된다.
그러므로 경영자가 이왕 분석계 시스템에
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