빅데이터의 활용 : 미래 예측

안녕하세요 소너본입니다.

 

이번 블로그 글은 빅데이터의 활용 마지막 내용인 빅데이터를 기반으로한 미래 예측에 대한 내용입니다.

 

기업들은 빅데이터 기반으로 한 미래예측을 다양한 영역에서 활용합니다.

 

아마존, 넷플렉스 같은 기업들은 장기간 축적된 데이터를 바탕으로 고객의 구매행동을 예측하고 추천 상품을 제시하는 서비스를 통해 매출과 수익을 극대화하고 있습니다.

빅데이터는 품질개선에도 활용됩니다.

볼보는 신차 운행과정에서 발생하는 각종 센서 데이터를 수집하여 차량에 결함이 발견될 경우 조기 리콜하는 시스템을 갖추고 있습니다.

기존 구조에서는 새로운 모델을 출시할 경우 약 5만대를 생산해야만 초기 불량을 알아낼 수 있었으나 빅데이터 도입 이후 차량에 센서를 부착해 얻은 데이터를 분석함으로써 약 1,800대~2,000대를 생산할 때 불량을 잡아낼 수 있도록 개선하였습니다.

마지막으로 빅데이터는 미래전략을 구상하는데도 활용됩니다.

IBM의 경우 사내에 200명이 넘는 수학자들이 분석학을 집중적으로 연구하고 있으며 관련 특허를 500개 이상 확보해 미래사업을 준비하고 있습니다.

또한 2020년에는 한해 특허를 9130개를 취득하며 세계에서 가장 많은 특허를 보유한 기업이 되었습니다.

 

빅데이터 기반 미래예측에서 고려할 점은

 

첫번째는 장기예측의 한계입니다.

빅데이터를 통해 장기적으로도 정확한 미래를 바라보는 것은 바람직하지 않습니다.

나비효과라는 말에서 알 수 있듯이 다이내믹한 시장 상황은 초기의 작은 오차 때문에 결과에서 큰 차이를 불러 올 수 있습니다.

심지어 현실을 정확하게 반영한 모델을 만든다는 것은 불가능한 일이기 때문에 아무리 많은 데이터를 모르더라도 장기적으로 정확히 예측한다는 것은 불가능에 가깝습니다.

따라서 장기적 예측에는 오히려 전통적인 정성적 예측이 더 효과적일 수 있습니다.

 

두번째는 기업의 패러다임 전환입니다.

빅데이터 분석을 통한 미래예측이 성과를 내기 위해서는 실시간으로 유입되는 정보를 바로 분석해 신속히 대응한다는 새로운 패러다임을 받아들여야 시장에서 성공할 수 있습니다.

이를 가장 효과적으로 수행한 기업은 스페인의 글로벌 SPA 브랜드 자라(ZARA)입니다.

일반적인 패션기업이 상품을 기획해서 판매까지 하는데 1년의 시간이 필요하다고 합니다.

하지만 자라는 제품을 기획하고 제조, 판매하는 기간을 4주로 단축하는 혁신을 이뤄냈습니다.

scm, 물류혁신의 대표적인 사례로 알려져 있습니다.

일반적인 패션 기업들은 1년 전에 판매될 제품을 예측해야하고 이에 실패할 경우 재고를 떠안아야하는 리스크를 감수해야합니다. 이에 반해자라는 전세계 매장이 유입되는 정보를 분석해 어떤 상품이 얼마나 판매될지 예측하고 곧바로 이를 실행에 옮기고 있습니다.

이러한 이유로 세계불황 속에서도 자라는 지속적인 성장을 거듭해 2018년 H&M을 제치고 전세계 의류매출 1`위 기업으로 거듭나게 되었습니다.