[빅데이터] 사례를 통해 본 기업의 데이터 시각화

0

데이터 시각화(Data Visualize)란 데이터를 그래프나 그림 등으로 비주얼하게 표현하여 보는 사람의 이해를 돕는 작업을 말한다. 데이터를 시각화함으로써 문장으로 된 원래 데이터에서는 눈치채지 못했던 데이터 간의 연관성이나 경향 등을 시각적으로 알 수 있다.

종종 데이터는 ‘원유’로 표현되곤 한다. 데이터는 원래 상태에서는 아무 의미가 없지만 분석되고 이해되고 행동으로 옮겨지고 나서야 가치가 생기기 때문이다. 그래서 데이터 시각화는 필수불가결한 것이 되고 있다.

데이터 시각화가 사업에 제공하는 장점

회사 전체의 생산성을 높인다
시각적으로 표현함으로써 직관적으로 데이터를 이해할 수 있기 때문에, 데이터 시각화를 하고 있는 회사는 직원 전원의 데이터 이해도와 생산성이 높아진다고 한다. 에버딘 그룹의 조사에 따르면 데이터 시각화를 함으로써 직원의 데이터 이해력이 28% 이상 높아진다고 한다.

사업 기회를 만들어낸다
회사에 이미 있는 고객 데이터와 시장 데이터를 잘 연결함으로써 새로운 사업 기회를 창출할 수 있다. 그러나 데이터를 가공하지 않으면 데이터 양이 너무 방대해져 중요한 데이터를 찾기가 힘들어진다. 이처럼 데이터를 시각화함으로써 기업의 수장은 복합적으로 데이터를 볼 수 있고 고객 동향이나 마켓 동향 등의 변화도 발견할 수 있다.

사업의 과정과 결과의 원인이 연결된다
데이터 시각화에 의해 어떤 비즈니스 활동이 결과에 어떻게 연결되는지를 효율적으로 확인할 수 있다. 이에 의해 회사는 사업 프로세스를 개선할 수 있음과 동시에 직원을 적절하게 평가할 수 있게 된다.

실제 사업의 활용 성공 사례

메이저리그에서 데이터 시각화 활용
데이터 시각화는 모든 업종에서 실제로 활용되고 있다. 예를 들어 메이저리그 ‘텍사스 레인저’는 팀의 강점은 물론이거니와 사무국 스탭도 데이터 시각화를 활용해 구단을 경영하고 있다.

텍사스 레인저는 데이터 시각화를 본격적으로 하기 전에 방대한 데이터 앞에서 곤혹스러워하고 그것을 잘 활용하지 못해 오판단하는 일이 많았다고 한다. 데이터의 유효 활용의 중요성을 깨닫고부터는 데이터 분석팀을 만들어 시각적으로 데이터를 표현하게 되었고, 그로 인해 그전까지의 문장 데이터보다 유익한 정보를 입수할 수 있게 되었으며 좀 더 자주 효과적으로 사업 전략을 논의할 수 있게 되었다. 응용 예는 다음과 같다.

– 실시간으로 티켓 판매 데이터 수집하여 그것이 맥주나 핫도그 등 매점 판촉에 미치는 영향을 알아내어 적절한 인원을 배치하도록 했다.

– 방대한 데이터에서 어떤 사람이 티켓을 구입하고 또 어떤 사람이 구장에서 제품을 구입하며 어떤 사람이 음식이나 음료를 구입하는지 등을 정리하여 상품 개발에 활용했다.

– 폭우가 내린 날, 티켓 데이터를 통해 게임 개시 15분 전인데도 티켓이 완판되지 않았음을 확인 후 구장의 일부 공간으로 고객을 유도함으로써 스탭과 고객을 효율적으로 움직일 수 있도록 했다.

미국의 은행에서 데이터 시각화 활용
데이터 양이 방대하면 할수록 활용하기가 어렵지만 이용 가치는 그만큼 높아진다. 예를 들어 미국의 거대 은행인 ‘웰즈 파고’는 방대한 데이터를 훌륭하게 가시화함으로써 리스크 관리 기능을 높이는 데 성공했다. 웰즈 파고는 1.7조 달러의 자산을 갖고 있고 7,000만 명의 고객, 8,700 이상의 매장이 있으며 36개국에 사무소를 갖고 있다.

데이터를 시각화함으로써 보다 효과적으로 데이터를 분석할 수 있게 되고 고객 행동을 이해하며 데이터에 기초한 적절한 판단이 행해지게 되었다.

– 지불 연체 관리 : 돈을 빌려간 기업의 사업 내용, 시간, 장소별로 체납 상황을 시각적으로 볼 수 있도록 함으로써 체납 상황을 한눈에 파악할 수 있다. 체납이 어느 정도로 계속되었는지도 색상으로 구분하여 중요도를 파악할 수 있다. 대출 방침 등을 재수립할 때 참고가 된다.

인사 부문에서 데이터 시각화 활용
영업이나 마케팅 뿐 아니라 데이터 시각화는 다른 여러 부문에서 활용할 수 있다. 예를 들어 인사 부문에서도 효과적으로 활용할 수 있다. 인사 부문의 경우 직원 및 응모자의 데이터를 잘 모아 시각화하여 회사에 큰 부가가치를 가져올 수 있다. 특히 대기업에서는 직원 관리에 효과적이다.

– 후임자의 데이터 관리 : 사내의 각 그룹을 연령별/직원수별로 그래프화, 퇴직했을 때 공백 방지, 중요한 포스트의 후임자 관리, 직원이 특히 적은 그룹이나 고령화 방지 등이 가능하다.

– 직원의 실적 데이터 관리 : 직원의 실적을 복수의 관점에서 정리해 시각적으로 표시함으로써 적절하게 인사 평가를 할 수 있다. 평가를 색상에 따라 9가지로 나눠 표현함으로써 데이터만으로는 놓칠 수 있었던 부분도 다시 확인할 수 있다.

 

 

 

페이스북으로 댓글을 달아주세요!

About Author

국내 모바일 산업과 창업 생태계를 응원합니다. 모바일 트렌드에 대한 전문 컬럼을 기고하거나 유망한 스타트업을 소개하고 싶으시면 연락바랍니다. 적극 수용하겠습니다~♥

댓글 남기기