실시간 데이터 비즈니스 시작할 때

-Mckinsey Report-

지금은 그 어느 때보다 빠르고 저렴한 비용으로 실시간 데이터를 수집하고 보다 광범위한 어플리케이션에 접근할 수 있게 되었다.

앞으로 비즈니스 성공의 길은 데이터로 포장된 길을 달려야 한다. 

실시간 데이터를 활용하여 수익을 창출할 수 있는 기업이 경쟁력과 시장 점유율을 빠르게 높일 수 있다.

그러나 데이터는 대체 가능하고 변동성이 큰 자원이기 때문에 비즈니스 전략에 따라 신중하게 수집하고 활용해야 한다.

데이터 비즈니스는 다양한 형태와 규모로 나타날 수 있다. 

회사의 고객 관계 플랫폼에서 재고 관리 서비스에 이르기까지 모든 비즈니스는 이제 데이터 기반으로 운영되고 있다고 하여도 과언이 아니다.

인공지능과 첨단 분석 활용이 경쟁 도구로 강조되면서 스타트업이나 사내 벤쳐가 데이터 비즈니스를 시작하기에 지금보다 더 적절한 시기는 없었을 것이다. 

맥킨지의 보고서에 의하면 "고유 데이터와 첨단 분석 또는 기업의 노하우를 활용하여 제품을 개발하는 회사는 미개척 시장에서 기회를 잡을 수 있는 잠재적 보상이 매우 클 것이다" 고 제언하고 있다.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/from-raw-data-to-real-profits-a-primer-for-building-a-thriving-data-business

기술 중심의 실시간 데이터 시장

클라우드, 인공지능 및 분석 기술의 부상으로 오늘날 데이터를 수익화할 기회가 높아졌으며 기업은 기술 발전으로 그 어느 때보다 빠르고 저비용으로 새로운 데이터 기반 제품을 개발할 수 있게 되었다고 위 보고서에서 Ari Libarikian이 이끄는 McKinsey 공동 저자 팀은 주장한다.

조사 대상 기업 중 주요 기술기업의 55%, 금융서비스 기업의 47%, 첨단산업 기업의 41%가 향후 5년 이내에 데이터 분석 및 AI 플랫폼을 구축할 것으로 내다보고 있다. 

또한 선진 제조 및 기술기업의 40%가 IoT(사물 인터넷)와 연결된 제품 관리시스템을 구축할 것으로 예상하고 있다.

이 조사 보고서에서 제시하는 몇 가지 시사점을 아래에 소개한다.

● 실세계 데이터에 대한 접근성이 원활해짐에 따라 다양하고 새로운 기회 창출. 

    "사물 인터넷 도입이 가속되고 센서기술이 발전하여 실제 데이터 수집과 관련된 비용과 장벽이 대폭 감소되었다. 

     이제 기업은 실시간으로 데이터를 보다 빠르고 저렴하게 수집하여 사용자들이 더 광범위한 어플리케이션에 접근할 수 있다."

● 실시간 데이터의 가용성과 향상된 데이터 관리 효율성 강조. 

   "기업은 더욱 정교해진 툴과 기술로 다양한 플랫폼에서 실시간으로 데이터를 효율적으로 처리, 관리, 접근 및 재사용할 수 있다. 

    이러한 효율성은 확장 가능하고 지속 가능한 데이터 비즈니스를 창출하는 데 있어서 매우 중요하다."

● 생성형 AI로 데이터 기반 사업 기회가 확대되었으며 비용 또한 급감.

   "몇 년 전만 해도 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 비정형 데이터를 표준화된 형태로 변환 하여 접근하고 분석하는 일은 대부분의 회사에게 고비용이었다.

    그러나, GenAI로 이러한 데이터를 보다 비용 효율적으로 구조화하여 더 광범위하게 사용할 수 있게 되었다. 

    AI와 분석의 민주화로 로우코드 및 노코드 분석 플랫폼의 출현과 함께 데이터 비즈니스는 더 많은 가치를 창출할 수 있게 되었다." 

● 톱다운 방식으로 데이터 활용 기회에 전략적으로 접근. 

 "데이터 비즈니스는 사내외로부터 상당한 양의 데이터에 접근할 수 있어야 하며, 시장 요구를 해결할 수 있는 고유 데이터를 처리하고 

  데이터에서 비즈니스 가치를 창출하는 접근 방식을 유지하여야 한다.

  예를 들어, 인구 통계학적 쇼핑 데이터는 이 분야의 시장 리더들이 충분히 이용할 수 있으므로 가치가 크지 않지만, 

  틈새시장 부문의 쇼핑 선호도에 대한 실시간 데이터는 시장 전략을 현지화하려는 일부 기업에 유용하다."

데이터 비즈니스 기회 포착을 위한 제안

● 업계의 선구자 

 이 보고서는 한 금융서비스 회사가 가격 변동이 빠르게 변화하는 지역에서 가격 예측의 정확도를 높이기 위한 사례를 인용한다. 

 이 회사는 위성 이미지, 목록, 공개 서류, 광고, 직접 전화 및 비즈니스 장소 등에 관한 정보에서 새로운 데이터를 수집하고 분석하여 예측의 정확도를 개선하였다. 

 그 결과물을 토대로 인사이트에 쉽게 접근할 수 있고 사용하기 쉬운 플랫폼을 고객에게 제공하였다.

● 참여도 높은 사용자층의 인사이트 활용 

 적절한 데이터 사용 권한을 주어 참여도가 높은 사용자 기반 층에서 수집한 데이터를 광고주, 공급업체, 파트너 및 사용자를 위한 귀중한 인사이트로 전환할 수 있다. 

 예를 들어, 디지털 인터랙션의 벤치마크 및 행동 데이터를 데이터 마켓플레이스를 통해 있는 그대로 판매하거나 분석 또는 결합하여 직접 인사이트로 판매할 수 있다. 

 이러한 인사이트를 사용하여 자사의 디지털 채널을 통해 타겟 광고를 판매할 수도 있다.

● 막대한 규모의 기업 노하우를 제품으로 전환

 맥킨지 조사팀은 유럽의 한 건축 자재 회사가 효율성 추적을 위해 회사 내부 툴을 SaaS 제품으로 전환한 사례에 주목하고 있다. 

 기업의 노하우는 핵심 운영의 부산물인 고유 데이터에서 비롯된다. 

 설비자산에 IoT 센서를 설치하여 데이터를 수집하고 분석한 인사이트를 활용 고객사의 설비운영을 개선함으로써 데이터 기반 수익원을 창출할 수 있다. 

 예를 들어, 센서의 온도와 GPS 데이터를 기반으로 고객은 온도에 민감한 발송물의 운송관련 최적경로 등 중요한 의사결정을 할 수 있다.

참고 | https://www.rtinsights.com/its-the-right-time-to-start-a-real-time-data-business/​