데이터 분석(Analytics)의 가치는 어느 정도일까?

더 나은 의사결정의 효과를 어떻게 측정할 수 있을까요? 

데이터 통합에 따른 가치 창출 효과는 어떨까요?

고객의 행동패턴 분석을 통한 인사이트 발굴의 가치는 어떻게 계산할까요?  

이와같이 대부분의 분석의 가치는 유형이 아닌 무형 자산이기 때문에 측정하는 것 자체가 쉽지 않습니다. 

하지만 분석 전문가들에 따르면, 분석은 비즈니스를 수행하는데 있어, 경쟁 우위를 선점하기 위한 필수 사항이라고 이야기 하고 있습니다.  

실제로 제품을 개선하고, 프로세스를 최적화하고, 성과를 측정하고, 파트너를 관리하고, 변화에 빠르게 대응하기 위해서 Analytics를 사용하고 있다고 합니다. 

분석을 처음 도입할 때의 주 목적은 비용 절감과 생산성 향상이었다고 합니다.  

국내에서도 여러 개의 모바일 게임을 개발하는 업체들과 이야기를 해봤는데요. 

각 게임별로 통계를 각자 처리하기 때문에, 서비스 하는 게임 수만큼 비용이 낭비되고 있었습니다. 

통합적으로 통계를 관리할 수 있다면, 이런 비용들은 쉽게 절감될 수 있을 것입니다. 

그러나 진정한 분석의 가치는 스마트한 의사결정, 성능 향상, 그리고 전략적 목표를 달성하는데 있다고 볼 수 있습니다. 

이러한 내용은 징가의 사례를 통한 분석의 가치에서도 이야기 했었습니다. 

또한 분석을 통해서 과거 일에 대한 대응(Reactiving)에서 선제 대응(Proactiving)으로 전환할 수 있습니다. 

다음 그림은 각각의 분석 카테고리가 어떤 역할을 하는지 잘 설명해 주고 있습니다. 

그리고 분석을 전략적인 목적으로 사용하는 것은 그 효과는 크지만 경우의 수가 많지 않습니다. 

만약 분석을 전사적으로 도입한다면 운영적인 측면에서도 분석을 적용해서 활용도를 높이는 부분도 필요할 것입니다. 

운영적인 측면에서 분석 활용은 파급효과는 조금 적더라도, 분석의 활용범위가 넓어지는 장점이 있기 때문입니다. 

마지막으로 단순히 분석 플랫폼을 도입한다고 해서 이런 가치들을 얻을 수 있는 것은 아닙니다. 

바로 분석을 적절하게 수행할 수 있도록 구축해야 하는데요. 

이런 부분에 대해서는 다음 기회에 다시 한번 정리하도록 하겠습니다.