스마트폰의 등장으로, 4차산업혁명의 기술이 발달하면서 모든 일의 처리를 데이터로 한다고 해도 과언이 아니다. 글로벌 기업은 기술과 데이터를 기반으로 수익 모델과 생태계를 만들었다. 그만큼 중요한 데이터지만, 막상 접근하려면 어디를 어떻게 접근해야하는지 고민일 때가 많다.
이 책은 '데이터'를 어떻게 이해해야하는지 3가지의 영역으로 나누어 설명해준다. 1)데이터 자체의 생성과 관리 2) 데이터 가공 3)데이터 서비스.
"어떻게"보다 "왜?" 데이터를 자산으로 표현했나 보면,
'자산'으로서의 의미라는건 경제 주체들이 시장 경제 시스템 안에서 데이터를 기반으로 이익을 추구할 수 있고 데이터를 자본이나 상품으로 거래하고 현금화 할 수 있다는 뜻. 즉 '데이터의 자본 체계'가 형성됐다는 것을 의미한다.
->실제로 데이터가 교환, 거래, 구독, 판매(물론 개인화된 취향에 맞는 맞춤 서비스나 월마트의 맥주&기저귀등의 서비스로 포장해서 말이다)로 거래되거나/ 공급자 입장에서는 데이터를 다루거나 분석하는 기업을 인수하기도 하니까!!!(이런 현상을 자본체계라고 불린다는 것을 이제야....ㅋㅋㅋ허허)
첫째마당. 데이터 자본주의가 온다
데이터가 자본으로 쓰일 수 있었던 사회 배경과 그 인해 생긴 데이터 시장과 앞으로의 동향을 설명해준다.
이전에 나왔던 공유경제는 단순히 구독경제로 넘어가는 과도기의 단계라고만 느꼈는데, 공유경제를 기반으로 했던 경험경제가 데이터를 자본화시키고 거래하는 방식의 원리였다!! 그 원리로 거래되는 데이터에 가치를 매기고 현금화시킨 후 시장에서 거래된다!! 거래될 때에도 어떤 판매정책으로 진행하는지도 세세히 설명해주신다.
-> 그래서 설명하시는 '데이터 경제'란, 내,외부의 데이터를 연결, 융합한 빅데이터 분석을 기업 경영 및 산업에 적극적으로 활용하는 경영체제이다.
데이터 중개 및 가공 서비스의 사업 모델과 그에 따른 판매 정책이 정말 많았다. (데이터 중개-데이터 보유기업에서 데이터를 제공받아 데이터가 필요한 기업에게 제공하는, 즉 연결하는 역할/ 데이터 가공-수집한 데이터를 분석, 관리, 보안컨설팅이 여기에 속함) 소개된 B2B기업들을 보며 머릿 속에 B2C기업들로만 이루어졌던 데이터 시장을 넓힐 수 있었다. 다시말하지만 데이터시장은 정말정말 넓다. 그에 따른 보안문제까지 정말 많은 실사례들을 보며 보안관련 정책에 있어서도 발빠르게 대처해야함을 느꼈다. 데이터 다루는 기술을 배우는 문과생은 무엇을 할 수 있을까..
기술발전의 의의는 생활패턴과 생산성의 향상으로 이어진다는 것이다. 4차산업혁명 기술은 '스마트 시티'로 삶의 질을 향상시켜준다. 메타버스, 가상현실관련 컨텐츠를 많이 접해서 그런지 데이터가 매우 광범위하고 어려워 보였다. 하지만 산업별로 실사례를 보여주니 기술들 가지고 현실로 끌어당기는 인문학적 인사이트가 필요하다는 생각이 들었다.(어떤 기술을 어느 산업군에 접목시켜 새로운 비즈니스모델을 만들지가 데이터를 배우는 문과생들의 과제가 아닐까 싶다. 요즘 가장 관심이 가는건 핀테크(스마트 금융), 스마트시티! 근데 분야를 정하기엔 데이터의 접목할 수 있는 분야가 너무 많고, 코에 걸면 코걸이가 되고 귀에 걸면 귀걸이가 되는 느낌이라.. 관련 비즈니스와 인프라관련 공부를 해야겠다. 공공데이터도 쳐다봐야짐(예전에 동국대 경영정보학과 면접준비할 때 스마트 헬스케어를 큰 줄기로 말 했던 거 같은데..ㅋㅋ)
둘째마당. 데이터 경제만이 살길이다
데이터의 등장으로 새로운 사업모델 전환의 텀이 짧아지고 인수,합병의 케이스가 엄청 많아지는 현재 시대에 시도할 수 있는 기회에 대한 인사이트와 대처방안에 대해 설명해준다. (우리 기업들이 처해있는 경제적 상황->대처방안)
정의하고 있는 원인은 다양하다. 생산인구의 감소(폴크루그먼의 위대한 수업 참조), 신규설비 투자부족(저부가가치 사업 중심),, 사일로 효과(의사소통부족)로 인한 비효율성
이러한 저성장 시대의 생존방법은 당연하겠지만 데이터 경제라고 말씀하긴다. 데이터 기반의 혁신이 기업의 생산성을 높인다는 것이다.(이제서야 데이터 기술이 인문학적 의의를 발하는 것 같다. 이제는 생산성과 직결되니까)데이터 경제를 사용하는 글로벌 기업은 데이터를 이용해 인사이트를 얻어 목표를 정한다. 발전된 IT 시스템으로 품질과 전사적 경영을 관리한다. 이를 본 우리나라 기업들은 '차세대 기술이라고 하신다'(으엥) 시간의 경과에 따라 활용도가 갑자기 높아지니까. 물론'캐즘'(신기술이 개발된 후 대중적으로 보급되기까지 수요가 정체되는 현상)과 같은 여러 위험도 있지만..
-> 데이터를 자산으로 인식하기 위해서는 '데이터 거버넌스적인 접근'이 필요하다고 한다. 데이터 거버넌스는 데이터 활용을 중심으로 한 인력, 프로세스, 정책에 관련된 일련의 시스템적 접근을 말한다. 즉 기업 스스로가 어떤 데이터를 보유하고 잇으며 필요한 데이터가 어디에 잇고 데이터를 이용해 무엇을 하고 있으며 접근성과 데이터 품질은 어떤지 추가로 어떤 데이터를 수집해야 하는지 등에 관한 전사차원에서의 운영가이드나 정책을 세우는 것.
셋째마당. 데이터를 자산화하라
데이터는 기업활동의 부산물이 아니라 오랜 세월동안 축적해온 '기술적 자산'이자 미래가치를 포함하고 있는 '전략적 자산'. 인사이트나 가치 없이 외부로 내보내는 것은 데이터의 상품화가 아니라 개방일 뿐. 따라서 자산화시키기 위해서는 눈에 보이지 않는 '빅데이터'의 존재와 가치를 인정하고 이를 최적으로 활용하기 위한 전략이 반드시 필요하다. 따라서 데이터가 자산이 되는데 필요한 것들을 얘기해준다.
자산화를 위한 빌드업을 하시는데 경영정보론에서 듣던 용어가 우수수 터져나와 상당히 친근하면서도,, 별로였다.. 시험때문에 외우던 기억때문에...ㅋㅋㅋ아무튼 다른 자산과 구분되는 데이터의 자산적 특징을 말해주면서 수집, 가공(연결, 융합, 통합)의 과정을 '생명 불어넣기'로 표현하셨다. 이후 자산화 시키는 방법? 3가지를 데이터 관리, 데이터 거버넌스, 데이터 서비스로 설명하신다.
데이터 관리는 기업의 곳곳게 적재적소에 원활하게 제공되기 위한 수행의 과정. 그것을 수행하는 전문 플랫폼도 있다.(데이터 관리 플랫폼 Data Management Platform, DMP). 데이터의 사일로를 없애고 데이터를 표준화시키는 것이 주된 역할.(온오프라인 채널간 격차를 줄이거나 빅데이터를 관리하거나 전사적 차원에서 보안을 관리하거나 정보를 관리하거나)
데이터 거버넌스와 관련된 이슈는 데이터 기술 인력 부족, 경영진으 지원부족, 데이터 사일로 현상들이 있다. 데이터를 다양한 업무에 활용하려면 누군가는 데이터를 정리하고 가공하는 프로세스를 만들어야 하며 새로운 툴을 만들거나 데이터의 생명주기를 관리해야 한다는 것. 주로 백엔드에서 수행한다... 백엔드..무서워..
데이터 서비스는 데이터 거버넌스를 이용해 잘 정돈된 데이터를 필요한 곳에 전달하는 일. 그러면 고객과 많이 접하는 곳에 있겠지.
넷째마당. 데이터 생태계를 구축하라
데이터 자산화 과정에서 비즈니스 서비스, 데이터, IT인프라가 하나의 생태계처럼 기반 환경을 조성해왔다. 데이터 생태계가 형성되는 과정을 살펴보고 관련 산업별 데이터의 특징을 말씀해주신다.
'cs,코딩,알고리즘' 카테고리의 다른 글
| <혼자 공부하는 컴퓨터 구조+운영체제> ch1. intro (0) | 2023.03.07 |
|---|---|
| ADsP결과-> 합격!! (0) | 2021.12.11 |
| 문과가 본 테슬라의 디지털 트윈 (0) | 2021.09.08 |
| 삼성 sds x 삼성생명 멘토링_유튜브 스트리밍 (1) | 2021.08.28 |
| 2021-08-26 삼성 sds x 삼성생명 멘토링 (0) | 2021.08.26 |
