▲ HBR Blog Summary [004]

제목: 더 많은 데이터가 더 나은 결정을 가져오는가?

대부분의 학자들은 위와 같은 질문에 “상황에 따라서” 라고 대답합니다. 많은 연구에서 의사결정자는 데이터를 조직과 적합하게 사용하는 것이 아니라 개인적인 목적을 강화하는데 사용하는 것을 보여줍니다. 데이터의 해석에는 많은 양의 데이터보다 평가가 중요한 것입니다.

조직이 이러한 위험을 방지하기 위해서는 수십년전의 연구를 참고할 수 있습니다. 많은 데이터의 문제가 아니라 다양한 데이터의 문제라는 것입니다. 많은 양의 데이터는 이미 수십년전부터 존재해왔습니다. 그러나, 다양성은 새로운 것입니다. 대형 유통업체의 경우 과거에는 단순히 매장 내 구매형태에 대한 데이터만 가지고 있었다면, 최근에는 회사의 웹사이트 뿐 아니라 다른 웹사이트에서의 행동양식, 그리고 SNS의 데이터까지 연결하여 시장 분석을 할 수 있습니다.

우리와 함께 일한 통신회사는 이러한 방법을 통해 마케팅 예산 증가 없이 20% 이상의 점유율을 증가시킬 수 있었습니다. 몇몇 혁신적인 회사들도 소액대출 신청자의 신용도를 빠르게 평가하기 위하여 기존의 신용점수 이외 휴대전화 사용정보, SNS 등 다양한 데이터를 동시에 활용하고 있습니다.

물론, 이미 많은 사람들이 다양성의 장점에 대해서는 인식하고 있었습니다. 다양성을 가진 팀이 더 창의적이라는 것은 당연히 받아들여집니다. 다양성은 잘 관리하면 더 나은 전략적 선택을 하게 할 수 있습니다. 다양한 데이터에서도 유사한 장점이 있습니다. 데이터 과학이나 통계학적 관점에서도 데이터의 양보다는 동일성의 정도나 분산이 중요하게 여겨집니다.

그래서 우리는 빅 데이터가 더 나은 결정을 내린다고 이야기 할 순 없지만, 다양한 데이터는 그렇다고 할 수 있습니다. 우리는 다양한 점들을 연결해야 합니다. 그렇지 않으면 빅데이터에 익사할 위험이 있을 뿐입니다.

* 본 요약문은 2013년 10월 21일 HBR Blog Network에 Theos Evgeniou(Professor at INSEAD), Vibha Gaba(Associate Professor at INSEAD) and Joerg Niessing(Visiting Professor at INSEAD)씨가 기고한 글을 요약한 내용입니다. 원문은 다음 주소로 가시면 보실 수 있습니다. http://blogs.hbr.org/2013/10/does-bigger-data-lead-to-better-decisions/

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