분석으로 경쟁하라 (Competing on Analytics: The New Science of Winning) – Thomas H. Davenport, Jeanne G. Harris
2007년 초 출간되어 이미 좀 지난 책인데다가
그동안 분석에 관한 인식이 많이 퍼져 실제보다 더 오래된 느낌이 풍긴다.
이런 분석, 혹은 빅데이터 관련 책을 읽게 되면 항상 들게 되는 생각이
“그래서 어쩌라구…”
개별 실무자 입장에서 아무리 데이터 분석의 중요성을 통감해봐야,
윗분들의 확고한 의지가 없으면 너는 그냥 살던대로 사는게 낫다.
라는 것이 공통된 메시지.
그렇다고해서 준비를 안하고 있을수도 없는 일이고 ㄱ-
정교한 분석으로 성공한 기업의 특징
> 분석이 전략적·차별적 역량을 뒷받침했다.
> 분석에 대한 전사적 접근 관리가 이루어졌다.
> 경영진이 분석 활용에 헌신적이었다.
> 기업에서 분석기반 경쟁에 전략적 투자를 했다.
계량 분석은 일련의 가정에 근거한다. 따라서 가정에 포함된 조건들을 더 이상 적용할 수 없는 때가 오면 그 분석 역시 더 이상 사용할 수 없다.
분석적으로 다뤄질 수 있는 의사결정 영역은 항상 변화한다는 것이 핵심이다. 한때 직관이 적합했던 의사결정 영역은 시간이 지나면서 데이터가 축적되고 분석적 정확성이 높아진다. 이럴 경우 직관은 차선책이 된다.
마케팅 영역의 전형적인 분석 애플리케이션
> CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection)
> Conjoint Analysis
> Lifetime Value Analysis
> Market Experiment
> Multiple Regression Analysis
> Price Optimization
> Time Series Experiment
가격 설정 최적화와 관련된 한 가지 주의 사항이 있다. 대다수 소비자들은 급변하는 시장상황에서 역동적인 가격 설정을 하는게 당연하며 고엉하다고 생각할 것이다. 비수기에는 객실 단가를 낮게 책정하고 수요가 최고조에 달했을 때는 가격을 올리는 리조트처럼 말이다. 하지만 수요탄력성(충실한 고객들이 변덕스런 고객들보다 더 높은 가격을 지불한다는 사실)을 이용한 가격 설정은 소비자들의 반발을 사는 경우도 있다. 예를 들어 아마존닷컴은 한동안 DVD를 더 많이 구매한 사람들에게 더 비싸게 판매했다. 이런 사실이 대중에게 알려지자, 아마존닷컴은 고객들의 원성에 못 이겨 그런 관행을 폐지할 수 밖에 없었다.
전형적인 공급사슬 분석 애플리케이션
> 공급 능력 계획 (Capacity Planning)
> 수요와 공급의 조화
> 입지 분석 (Location Analysis)
> 모델링 (Modeling)
> 경로 설정 (Routing)
> 일정 계획 (Scheduling)
방대한 데이터의 필요성과 관련해 피해야 할 두가지 함정이 있다.
첫째, 기업들은 만약으 대비해 무조건 많은 데이터를 수집하려는 충동을 억제해야 한다. 방대한 데이터에 맞닥뜨린 경영진은 현재의 분석 도구들을 사용하지 않고 포기할 수도 있다. 그리고 실제로 모든 데이터를 다 수집할 수도 없다. 심지어 이를 통해 얻는 이익보다 비용이 더 든다. 따라서 근본적인 논의로 다시 돌아오게 된다. 즉, 어떤 데이터가 기업에 가장 가치있는지 파악해야 한다. 이런 이해가 있어야 무차별적인 데이터 수집에서 벗어날 수 있다.
두번째 함정은 손쉽게 얻을 수 있지만 중요성은 떨어지는 데이터를 수집하는 일이다. 많은 IT임원들은 상대적으로 손쉬운 이런 접근법을 옹호한다. 어떤 정보가 사업상 중요한지 판단해야 하는 책임을 덜어주기 때문이다.
데이터 획득에서 폐기까지, 규칙과 프로세스
> 데이터 획득
> 데이터 클린징
> 데이터 조직과 저장
> 데이터 유지
무리 지능 (Swarm Intelligence): 개미나 벌처럼 복잡한 사회에서 관찰되었듯이, 시뮬레이션의 사실성을 높이고 시스템상에서 저차원적 변화가 얼마나 극적인 효과를 내는지 파악하는 기술이다.
확산된 BI
관리자에게 보고되고 사용자에게 전달될 수 있는 적절한 정보를 취하는 능력을 의미한다. 다양한 직급 차원에서 데이터가 제시되면, 사람들은 일상 업무와 가장 밀접하게 관련된 것이 무엇인지 알고 자신에게 부여된 기대치와 업무를 제대로 파악할 수 있다.
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