데이터 분석결과 : 빅데이터와 스몰데이터 II

빅데이터와 스몰데이터(리서치 결과)는 데이터 자체의 특징도 차이가 있지만, 그에 따라 분석결과에서도 결과물의 성격이 다르다.

빅데이터
빅데이터는 대상의 행태, 즉 액션에 대한 수치여서 대규모 대상이 움직이는 다양한 흐름, 패턴, 특징을 볼 수 있다. 예를 들면 방문횟수가 10% 증가하면 구매횟수가 2%증가한다는 식의 딱 떨어지지만 선명한 정보가 나온다. 선명하기에 실무자들을 설득하기 수월하다. 하지만 나타난 행태에 대한 이유나 맥락은 알 수 없다.

스몰데이터
스몰데이터는 빈도를 측정하긴 하지만 근본적으로 특정행태에 대한 이유나 맥락을 이해하기 위해 측정된 수치들이기 때문에, 최종 결과물은 분석가의 해석을 통해서 그 이유와 맥락이 설명되어야 한다. 분석가의 해석 수준에 따라 결과물의 수준이 확연히 달라진다. 그리고 그 수준은 분석가의 지식(해당 도메인 및 관련 분야의 경험과 지식 등)에 좌우된다. FGD나 FGI같은 정성조사 결과는 조사규모가 매우 적지만 이러한 해석의 수고를 덜 수 있는 반면, 설문조사와 같이 정량적으로 일정 규모의 수치가 나오는 경우는 해석해야하는 분석가의 역할이 커진다.
해석의 영역이자 의견의 영역인만큼 이에 동의하는지 동의하지 않는지 윗사람이나 실무자들의 반대(디펜스)에 부딧히게 된다. 단순히 나온 수치만 전달하지 않는 이상 대부분 반대의견이 나온다. (그렇다고 수치만 전달하면 일간신문처럼 실무자들의 손을 거쳐 서랍으로 들어갈 확률이 크다)