모딜리아니 (Modigliani)

원인과 결과, 즉 원리를 밝혀내려는 고민과 집중의 여부가 실패가 성공의 어머니가 되는 전제조건이다.실패는 성공의 어머니라는 말은 맞다. 하지만 이 말이 성립하려면 반드시 전제가 필요하다. 실패를 통해 성공으로 나아가기 위해서는 단순히 반복적인 시도만으로는 부족하다. 어떤 과정에서, 어떤 조건 속에서 시도되었는지를 명확히 파악하고, 어느 부분에서 어떤 특징을 보이며 실패했는지를 객관적으로 분석해야 한다. 그렇게 원인과 결과를 깊이 있게 이해해야만 다음 시도를 개선할 수 있고, 점진적으로 성공에 가까워질 수 있다. 거창한 의사결정 프로세스가 아니더라도 메타인지적 접근이 중요하다. 즉, 치밀하게 과정을 준비하고 정성스럽게 결과를 이해하며, 실패를 단순한 좌절이 아니라 개선을 위한 데이터로 활용하는 것이 핵심이..

빅데이터와 스몰데이터(리서치 결과)는 데이터 자체의 특징에서 차이가 있을 뿐만 아니라, 분석 결과물의 성격에서도 상당한 차이가 있다. 이는 두 데이터가 제공하는 정보의 종류가 다르고, 이를 해석하는 방식이 다르기 때문이다.빅데이터는 대규모 데이터를 기반으로 행태(Behavior)와 액션(Action)에 대한 수치적 분석이 가능하다. 즉, 많은 사람들이 어떤 방식으로 움직이고, 어떤 패턴을 보이는지 분석할 수 있다. 예를 들어, "방문 횟수가 10% 증가하면 구매 횟수가 2% 증가한다"는 식으로, 딱 떨어지는 수치 기반의 관계를 도출할 수 있다. 이러한 정보는 명확하고 선명하기 때문에, 실무자들을 설득하기가 상대적으로 쉽다. 또한, 데이터의 신뢰성이 높고 대규모 표본을 기반으로 하기 때문에, 객관적으로 보..

Chat GPT를 활용한 비즈니스 혁신에 관해서 관련사들이나 학계 교수님들과 얘기해 봐도 아직 ROI가 나오는 뚜렷한 활용 사례가 흔치 않다. 매뉴얼 정리, 이미지나 동영상 생성을 통한 리소스 절감 등이 일반적으로 알려져 있는 케이스들이다.재고예측이나 스팸분류처럼 머신러닝을 통해서 실무자의 역할을 완전히 대체하는 직접적인 전략수행이 아닌, 간접적 전략수행 즉 실무자가 전략방안을 도출하고 시장검증을 거쳐 수행하는 과정을 살펴보면 AI의 활용이 어려운 이유를 조금 이해할 수 있다. 1. 직접적 전략수행 : 최적화와 자동화데이터를 이용한 직접적인 전략수행은 디지털화를 통한 자동화와 머신러닝을 통한 최적화로 이뤄진다. 좁은 의미에서의 디지털 전환이 이 직접적인 전략수행에 해당한다. (간접적인 전략수행modig..

데이터 품질관리는 데이터 분석, 머신러닝 모델링 등 데이터를 기반으로 하는 모든 작업에서 가장 중요한 부분이다. 데이터 기반으로 비즈니스상 중요한 의사결정을 해야 하는 과정에서도 해당 데이터를 기반으로 의사결정이 내려지면 그에 따른 전략 기획, 액션 플래닝, 수행까지 많은 리소스가 투입되기 때문에 수치가 잘못되면 되돌리기 어려운 상황이 발생하게 된다. 실제로 대기업에서 부사장까지 보고된 수치가 잘못된 것이 뒤늦게 발견되어 큰 문제가 되는 경우도 있다. 데이터 품질관리는 단순히 데이터를 정리하는 것이 아니라, 데이터가 신뢰할 수 있는 상태를 유지하고, 이를 기반으로 한 의사결정이 정확하게 이루어지도록 하는 필수적인 과정이다.데이터 오류를 분석하면 데이터 품질을 관리해야 하는 이유와 주요 요소를 이해할 수 ..

디지털 전환(DX)은 조직이 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고 기존의 업무 방식을 혁신하는 과정이지만, 이러한 변화가 실무자나 임원들에게 체감되기까지는 상당한 시간이 걸린다. 기업이 디지털 전환을 추진할 때 단순히 데이터 관련 시스템을 도입하는 것이 전부가 아니다. 데이터를 분석할 수 있는 환경을 구축하고, 이를 기반으로 조직이 실제로 활용할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다. 그러나 이 과정은 생각보다 훨씬 복잡하며, 실무자나 임원들이 그 효과를 직접적으로 느끼기까지 최소 1년 이상의 시간이 소요된다.디지털 전환이 길어지는 이유는 데이터 조직이 분석에 필요한 비즈니스 지표를 구축하는 데 많은 시간이 필요하기 때문이다. 기업 내부에서 이미 다양한 시스템을 통해 데이터를 수집하고 있다고 하더라도, 이..

디지털전환을 통해 비즈니스의 다양한 측면이 개선되고 발전할 수 있는 영역을 살펴보면 크게 시스템 및 정책, 제품 및 서비스, 광고 및 마케팅으로 구분할 수 있다. 디지털전환은 단순히 아날로그 데이터를 디지털화하는 것이 아니라, 의사결정 프로세스를 보다 정교하고 효율적으로 만드는 과정이기 때문에, 그 효과는 기업 내부와 외부 모두에서 나타난다.디지털전환이 외부를 향할 경우, 기업이 고객에게 제공하는 제품과 서비스의 발전, 그리고 광고 및 마케팅을 통한 고객과의 커뮤니케이션 개선으로 이어진다. 예를 들어, 데이터를 활용한 개인화 추천 시스템은 고객 경험을 향상시키고, 보다 정밀한 마케팅 전략은 광고 효율을 극대화한다. 반면, 내부를 향할 경우 HR, 영업, 물류 등 운영 시스템과 정책의 발전을 통한 조직의 ..

성과분석은 의사결정 프로세스 상으로 마지막 단계이다. 데이터 기반으로든 다른 방식으로든 실무자들이 심혈을 기울여 전략을 세웠고 그 방안에 맞춰서 긴 시간 동안 인력과 비용을 투입해서 수행했을 것이다. 이제 그 결과를 확인하고 성공이든 실패든 원인을 파악하고 이유를 찾아볼 차례이다. 성과측정 및 분석이 매우 중요하다는 것을 인지하고 있으면서도 현장에서 생각보다 잘 이뤄지지 않는다. 다음 프로젝트들을 진행하기 바쁜 이유도 있고, 엄격한 성과측정에 대한 지식이 부족한 경우도 있다. 그리고 무엇보다 분석준비가 미리 안 갖춰져 있어서 공수가 많이 들다 보니 집계정도 공유하고 넘어가는 경우가 많다.미리 분석환경을 준비해놓지 않으면 단편적으로만 볼 수밖에 없다 성과측정 및 분석은 여느 데이터 분석과 동일하게 깊고 넓..

내가 볼 땐 파란색이 더 나은 것 같아10년이 훨씬 지난 일이지만, 그 순간은 여전히 내 기억 속에 선명하다. 작은 사무실에서 신제품의 색상에 대해 논의하고 있었고, 대표님의 단 한 마디로 제품 색깔이 파란색으로 결정되었다. 모두가 그 결정을 받아들이고 넘어갔지만, 나는 속으로 생각했다. "내가 잘은 모르지만, 이렇게 의사결정이 이루어지는 게 맞는 걸까?" 그리고 곧 이어 떠오른 또 다른 생각. "최소한 뭔가 숫자라도 있으면, 지금보다는 더 나은 결정을 내릴 수 있지 않을까?"그 순간은 마케터였던 내 커리어의 방향을 바꾸기로 결심하는 중요한 계기가 되었다. 단순한 직관이나 경험이 아니라, 데이터를 근거로 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕는 것. 그것이 내가 디지털 전환 전문가로서 걷게 된 길의 출발점이었..

데이터를 이용한 전략수행은 두 가지 방향으로 진행된다. 앞서 얘기했던 직접적 전략수행은 머신러닝처럼 데이터를 이용해서 직접적으로 과제를 해결하는 방식이다. 여기서 얘기할 '간접적 전략수행'은 데이터 분석을 통해 전략방향을 수립하고 그로부터 전략방향(아이디어)들을 도출해서 시장검증을 거치는 일련의 비즈니스 의사결정 프로세스의 발전을 가리킨다. 이러한 전략기획 및 수행의 경우 대게 실무부서가 주체가 되고 데이터는 그들의 선택을 돕는 역할을 한다. 직접적 전략수행직접적 전략수행은 자동화나 디지털화의 성능 및 성과만 뚜렷하면 실무에 도입하는 데 있어 (대체되는 인력의 반발을 제외하면) 비교적 수월하다. 데이터 담당자 입장에서도 본인의 업무에만 집중하면 되기 때문에 선호하는 방향이다. 간접적 전략수행반면 간접적 ..

데이터를 이용한 직접적인 전략수행은 디지털화를 통한 자동화와 머신러닝을 통한 최적화로 이뤄진다. 좁은 의미에서의 디지털 전환이 이 직접적인 전략수행에 해당한다. (간접적인 전략수행은 분석을 통한 전략수립 과정을 통해서 이뤄진다)| 자동화자동화는 문서나 장부에 수기로 기록하던 것을 디지털화해서 관리나 운영 측면에서 효율화하고 거기서 나오는 데이터를 수집하는 변화를 말하기도 하고, 파일기반 데이터 관리, 즉 엑셀 같은 파일 중심으로 각자 데이터를 처리 및 관리하고 공유를 위해서 파일을 주고받는 수준을 코딩을 통해 자동화시키는 것을 포함할 수도 있다. 자동화 작업은 단순 반복작업으로 인한 인력낭비를 막고 인력을 보다 생산적인 업무에 사용하도록 하기 위해서 매우 중요한 작업이다. 실제 현장에서도 1주일 걸리던 ..