데이터에 대한 개인적인 생각을 정리해 봤다.
value chain : Contents - Platform  - Network - Terminal - End Users


흔히들 정보가 중요하다고들 한다.
데이터를 빠르게 해석하여, 유의미한 정보를 만들어내고 활용하는 기업이 경쟁우위를 점할 수 있을 것이다.

그럼, 대량의 데이터는 어디에서 수집할 수 있을까?
사실 어떤 기업이든지 데이터는 모아지고 있을 것이다. 많은 기업들이 데이터를 모으고 해석하는 능력이 가능하다.
하지만, 불특정 다수의 전체 소비자에 대해 알 수 있는 기업들을 꼽아본다면, 아래와 같은 업체들이 아닐까 한다.

1. 대형 유통업체

Wall-mart나 이마트 등과 같은 대형유통업체들이 있다.
전국 각 요지에 있는 대형유통업체들은 소비자들의 직접적인 구매행태를 데이터로 모을 수 있다.
백화점이나 할인마트에서 멤버쉽 서비스를 하는 이유가 여기에 있다. 

2. Telecom Network 서비스 제공자

SKT나 KT 등과 같은 통신사업자들이 있다.
통신서비스는 소비자들의 트랜잭션이 활발하다.
특히, 오늘날에는 이동통신 서비스들은 이동성을 무기로 사람들의 활발한 커뮤니케이션을 기반으로 한다.

통신 서비스회사들 또한 멤버쉽서비스를 제공하고 있다.
가격할인과 포인트적립 등의 부가서비스 제공하고 통합 membership을 구축하여,
고객의 Loyalty를 높이고 고객의 Life-Time Value를 극대화하려는 노력이다.
이것은 Transaction Data를 Communication에서 주요 Consumption expenditure까지 확대했다는 것을 의미한다.

3. Credit Card 서비스 제공자

금융업은 서비스과정에서 소비자들이 자신의 자산 데이터를 제공하고 있는 곳이다.
예금, 대출, 결제 등을 통해서, 고객들의 현금흐름이 발생한다. 
특히, 신용카드회사들은 소비지출 데이터를 모을 수 있다.
신용카드는 기본적으로 멤버쉽 서비스를 기반으로 한다.
이런 관점에서 본다면, 누가 뭐래도 가장 많은 데이터를 모을 수 있는 곳은 국세청이다.

텔레콤회사는 제휴된 업체들에서의 소비행태만을 고려가능하지만,
신용카드회사는 소비자의 소비지출 대부분을 커버가능하다는 장점이 있다.
물론, 대부분의 결제를 그 신용카드로 한다면 말이다.
텔레콤회사의 멤버십카드는 주로 다른 결제수단에 덧붙여 사용되기 때문에, 고객의 메인카드가 아니어도 된다.
신용카드는 메인으로 사용되어야 한다는 단점이 있다. 그래서, 신용카드는 Wallet Share가 특히 중요한 듯 하다.

4. 검색 서비스 제공자

현재 소비자들의 attention을 가장 많이 모을 수 있는 기업은 어디일까?
세계적으로는 Google이고, 국내에서는 nhn이다.   

Google의 핵심역량도 '대용량의 데이터를 빠르게 잘 해석하는 능력'에 있는 것 같다.
Google의 기술은 모두 그것을 위해 필요한 것이다.
 
그런데, 검색 서비스 업체들의 데이터가 Telecom Network Service기업과 
credit Card Service 기업에 비해 취약한 부분이 바로 이동성이다.

Telecom Network 기업은 Mobile Device를 Terminal에 접점을 가지고 있고,
Credit card 기업들은 신용카드라는 Terminal에 접점을 가지고 있다.

이에 비해, 검색서비스는 검색창을 제공하는데, 현재는 주로 Desktop PC와 인터넷망을 통해 접근하고 있어,
장소에 제약을 받고 있다. 최근 모바일기기의 인터넷이 활성화되면서 이러한 장소의 제약은 사라질 가능성이 있다.

그리고, 위 4개의 기업들이 제공하는 서비스들은 모두 Mobile Device 같은 하나의 Terminal로 통합될 수 있다.
과연 이 모바일 플랫폼을 지배할 곳은 어디가 될 지도 흥미롭게 지켜볼 일이다.

5. 덧붙이는 생각

위 기업들의 공통점이 바로 소비자들의 니즈에 따라 Transaction이 발생한다는 점이다.
데이터 통합, 수집 및 해석 등은 항상 개인정보 노출과 사생활 침해의 가능성을 함께 가지고 있다.
이러한 부작용을 제거하는 것이 대단히 중요할 것이다.

그리고, 이러한 데이터를 어떻게 활용하여 비즈니스와 연결시킬 수 있을 지에 대한 문제도 있다.
막상 데이터에서 유의미한 정보들을 만들어내고, 이를 활용할 방법을 찾는 것이 어려운 부분이다.

또, 다른 생각을 덧붙인다면, 바로 이러한 기능을 서비스화하는 기업들의 가능성에 대한 것이다.
몇몇 기업들은 대량의 데이터를 모으고 해석하는 데에 필요한 컴퓨팅 자원을 적절하게 제공함으로써, 
각 기업들안에 모이는 데이터를 분석을 제대로 제공하는 유틸리티 서비스도 활발해지지 않을까 하는 생각을 해 봤다.

특히, 위 4개의 기업들이 자신들의 내부 데이터 분석을 기반으로, 외부 기업들이 가진 데이터 분석에도 활용가능하다면 어떨까?
그리고, 거기에 가장 가까운 기업은 어디일까?
허나, 당분간은 이러한 데이터 수집, 분석 자체가 차별화된 자산이므로, 기업 내부에 두게 될 것 같기도 하다.

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