ADP 요약 - 1과목 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

제 1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트

1. 빅데이터 열풍과 회의론

• 데이터에서 가치(통찰)을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건

2. 왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못했나?

• 데이터 분석 기반의 경영 문화의 부재
• 비즈니스의 핵심 가치와 연관된 심도있는 분석을 수행하지 못함
• 싸이월드 핵심 고객들의 지표가 악화되고 있었으나 대처하지 못함.

3. 빅데이터 분석, ‘Big’이 핵심 아니다

• 분석 문화가 경영 자체에 뿌리깊게 자리잡아야 함
• 새롭고 다양한 정보 원천의 활용이 빅데이터임
• 비용이 문제가 아니라 분석적 방법과 성과에 대한 이해 부족

4. 전략적 통찰이 없는 분석의 함정

• 우수한 기업들은 전략적으로 일상 업무에 분석을 활용
• 복잡한 최적화는 비즈니스에 마이너스
  • 다른 회사들이 비슷한 분석 영량을 가질 수 있음
  • 쓸모없는 비즈니스 모델을 뒷받침하는 데 활용되면 안됨
    최적화를 해서 가격을 낮춰도 단순한 비즈니스 모델로 더 낮은 가격을 제시하면 소용없음

5. 일차적인 분석 vs. 전략 도출 위한 가치 기반 분석

• 일차적인 분석을 통해서도 해당 부서나 업무 영역에서 상당한 효과
• 전략적 인사이트를 위해서는 큰그림을 그려야 함.

제 2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

1. 데이터 사이언스의 의미와 역할

• 데이터 사이언스의 정의
  • 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출
  • 통계학과는 다르게 정형/비정형을 가리지 않음
  • 분석 뿐만 아니라 효과적으로 구현하고 전달하는 과정을 포함
  • 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문 지식 모두 필요
  • 총체적 접근법 - 전략적, 소통력 중요

2. 데이터 사이언스의 구성 요소

• IT(데이터 관리), 분석, 비즈니스 분석(컨설팅) 영역 포괄
• 빅데이터의 세계에서 의미 있는 발견을 할 수 있도록 훈련된, 호기심을 가진 전문가들

3. 데이터 사이언스: 과학과 인문의 교차로

4. 전략적 통찰력과 인문학의 부활

• 인문학이 중요한 이유
  • 단순한 세계화에서 복잡한 세계화로의 변화 - 디버전스(divergence)
  • 비즈니스의 중심이 제품 생산에서 서비스로 이동
  • 경제와 산업의 논리가 생산에서 시장 창조로 변화
  • 공급자 중심 경쟁에서는 ‘산출물’만을 중요시하지만 소비자가 느끼는 재미와 편의를 이해하기 위해서는 ‘창조과정’에 주목

5. 데이터 사이언티스트에 요구되는 인문학적 사고의 특성과 역할

• 인문학의 정수는 비판. 집요하게 따지는 것
• 예술은 익숙하던 것을 낯설게 만들고, 기존의 상식을 뒤집은 곳에서 출발

• 정량 분석이라는 과학과 과 인문학적 통찰에 근거한 합리적 추론

• 분석으로 다루는 핵심 문제

  	과거	현재	미래
  정보	리포팅 무슨 일이 일어났는가	경고 무슨일이 일어나고 있는가	추출 무슨 일이 일어날 것인가
  통찰력	모델링, 실험 설계 어떻게, 왜 일어났는가	권고 차선 행동은 무엇인가?	예측, 최적화, 시뮬레이션 최악 또는 최선의 상황은 무엇인가?

6. 데이터 분석 모델링에서 인문학적 통찰력의 적용 사례

• 신용리스크 모델의 근본적 질문
  왜 우리는 신용을 지금처럼 측정했는가? > 인간을 어떤 관점에서 바라보는가?
  • 성향적 관점 - 이 사람은 원래 그래
  • 행동적 관점 - 이전의 신용행동을 근거로 판단
  • 상황적 관점 - 경제상황이 바뀌면 신용행동이 달라짐

제 3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

1. 빅데이터의 시대

2. 빅데이터 회의론을 넘어: 가치 패러다임의 변화

• 디지털화 - 아날로그 > 디지털
• 연결 - 인터넷
• 에이전시 - 복잡한 연결을 효과적이고 믿을 만하게 관리해주는가?

3. 데이터 사이언스의 한계와 인문학

• 모든 분석은 가정에 근거
• 모델은 데이터의 범위 내에서만 정확 - 창문 밖을 내다보아야 함