알 수 있는 걸 알지 않는 비용, 알 수 없는 걸 알려는 비용
기업이 데이터 활용이 잘 되지 않을 때 드는 이유는 크게 세 가지다.
- Data Culture: 데이터를 의사결정의 중심에 두는 문화가 자리 잡지 못함
- Data Literacy: 구성원들의 데이터 활용 역량이 부족함
- Data Tool: 데이터를 활용하는 데 사용하는 도구가 부실함
그러나, 정작 중요한 것은 데이터다. 더 정확히는 데이터가 우리 사업 모델에서 차지하는 현재의 그리고 미래의 중요성이다.
구글, 페이스북, 아마존과 같은 회사들이야 데이터를 통해 검색이나 추천의 질이 조금만 개선되어도 큰 돈을 추가로 벌 수 있는 구조이다. 이런 회사에서는 데이터를 사업 모델의 중심에 두지 않을 이유가 없다.
하지만, 내 Core 사업 모델이 데이터를 통해 돈을 버는 구조가 아니라면, 위 세 가지가 다 갖추어졌을지언정, 데이터에서 큰 재무적 성과를 기대하기는 힘들다.
결국, 데이터에서 유용한 패턴을 찾는데 지불하는 비용과 노력의 최적 지점이 기업마다 다를 것이다. 데이터에서 “알 수 있는 것을 모두 다 안” 지점, 혹은 데이터가 답할 수 있는 것을 모두 확인한 지점에서 아쉬운 대로 일단 멈추는 것도 ROI 측면에서 새길 부분이 있다고 생각한다.
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