빅데이터 비즈니스 모델, 대체 뭘까요?

 

디지털 경제의 핵심으로 떠오른 빅데이터는 단순한 정보의 집합을 넘어 새로운 가치를 창출하고 혁신적인 비즈니스 모델을 가능하게 하는 원동력이다. 기업의 운영 방식과 수익 창출 모델을 함께 변화시키고 있으며, 방대한 양의 데이터를 분석하고 그것을 투입해 새로운 수익원을 창출하는데 활용하는 기업이 점차 증가하고 있다. 이는 기업이 빅데이터를 전략적으로 활용 / 수립하면서 기업 경쟁력을 강하고 미래 시장을 선점하는데 이점을 가질 수 있습니다. 

 

빅데이터 비즈니스 모델, 대체 뭘까요?

 

 

🔹 빅데이터 비즈니스 모델이란?

 

빅데이터 비즈니스 모델이란 단순히 데이터 만을 수집하고 분석하고 판매하는 것 만을 의미하는 모델을 아니다. 그것을 넘어 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하여 기업의 핵심 역량과 기술을 결합하여 가치를 창출하는 방식이다. 창출된 가치를 통해 기존 프로세스를 최적화 및 발전시켜, 새로운 수익원으로 발생시키고 고객의 경험을 향상하는 데 있어서 큰 역할을 합니다. 

 

🔹 빅데이터 비즈니스 모델 유형

 

✅ 데이터 판매 모델

데이터 판매 모델이란 수집 및 가공된 데이터를 자체적으로 상품화하고, 이를 필요로 하는 기업이나 개인에게 판매를 하는 는 모델입니다. 

 

📌 성공 전략 

• 고품질 데이터 확보 : 정확성과 신뢰성 등을 갖춘 데이터 확보가 핵심입니다.

• 데이터 정제 및 가공 : 기존의 데이터를 부석 가능한 형태로 변환하는 가공 과정을 거쳐야 합니다.

• 명확한 데이터 정의 및 메타데이터 관리 : 데이터의 내용, 출처, 속성 등 명확하게 정의하고 체계적으로 관리하여 구매자의 이해도를 높여야 한다.

• 다양한 데이터 포맷 및 제공 방식 지원 : 고객의 요구에 맞게 다양한 포맷(API, 파일 등)과 제공 방식을 지원합니다. 

• 데이터 라이선스 및 권한 관리 : 데이터의 무단 사용을 방지하고 저작권을 보호하기 위한 쳬계적인 라이선스 및 권한 관리 시스템 구축이 필수적입니다. 

 

📌 고려사항 

• 개인 정보 보호 및 데이터 보안 : 민감한 개인 정보를 포함한 데이터의 경우, 익명화, 비식별화 등의 보안에 관한 안전 조치를 취해야 합니다. 데이터 유출 방지를 위한 보안 시스템을 갖추어야 합니다.

• 데이터 프라이버시 규제 준수 : GDPR, CCPA 등 관련 법규를 정확히 이해하고 준수해야 합니다.

• 데이터 가격 책정 : 각 데이터의 가치를 객관적으로 평가하고, 시장 경쟁 상황을 고려해 합리적인 가격을 책정해야 합니다.

• 지속적인 데이터 업데이트 및 유지보수 : 데이터를 최신화하고 오류를 수정하는 등의 지속적인 관리가 필요합니다. 

 

💡 예시

• 닐슨 - 시장 조사 및 데이터 판매에 이용

• 블룸버그 - 금융 데이터 및 분석 도구 제공 가능

• 기상청 - 기상 데이터 API 제공

 

✅ 광고 및 마케팅 기반 모델

데이터 분석을 통해 고객의 특성, 행동 패턴, 관심 분야 등을 파악하여 이를 토대로 하여 고객 맞춤형 타깃 광고를 제공하거나 마케팅 캠페인에 적극 활용하여 광고의 효율을 극대화시킬 수 있는 모델입니다. 

 

📌 성공 전략 

• 정확한 타깃 고객 정의 : 다양한 데이터를 분석해 광고 및 마케팅에 투입하고 적합한 타깃 고객을 정확하게 정의해야 합니다. 

• 개인화된 광고 및 콘텐츠 제공 : 분석된 고객의 특성과 니즈에 맞춰 광고 효과를 높일 수 있습니다.

• 실시간 데이터 기반 광고 최적화 : 데이터 실시간 분석을 통해 전략을 수정하여 효율을 극대화합니다.

• 다양한 채널 통합 마케팅 : 웹사이트, 앱, SNS 등 다양한 채널의 데이터를 통합적으로 분석해 고객에게 일관된 경험을 제공합니다.

• 고객 경험 분석 및 최적화 : 고객이 제품 또는 서비스를 이용한 경험을 분석해 다음 비즈니스 모델에 최적화해 새로운 마케팅을 수행합니다.

 

📌 고려사항 

•  광고 차단 및 개인 정보 보호 강화 추세 : 광고 차단의 발전과 개인 정보 보호에 대한 사용자의 인식에 대한 대응 전략이 필요합니다.

• 투명성 및 사용자 동의 확보 : 개인 정보 활용에 대한 투명성을 확보하고, 명시적인 동의가 필요합니다.

• 과도한 개인화로 인한 거부감 방지 : 지나치게 개인화된 광고는 사용자에게 오히려 거부감을 일으킬 수 있어, 적절한 개인화 전략이 필요합니다. 

• 데이터 품질 및 분석 정확도 확보 : 부정확한 데이터 분석은 비효율적인 마케팅으로 이어질 수 있습니다. 

 

💡 예시

• 구글, 페이스북 - 맞춤형 광고 플랫폼 제공

• 아마존 - 데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 상품 추천

• 다양한 고객 관계 관리 설루션 

 

 

✅ 데이터 분석 서비스 모델

데이터 분석 서비스 모델이란 고객이 보유한 데이터 또는 자체적으로 수집한 데이터를 분석하여 비즈니스 의사 결정에 대입해 예측, 보고서, 통찰력 등을 제공받을 수 있는 모델입니다. 철 지난 서비스, 특정 문제점 해결, 새로운 기회 창출하는데 초점을 맞춥니다. 

 

📌 성공 전략 

• 전문적인 분석 역량 확보 : 통계, 머신 러닝, 데이터 마이닝, 등 다양한 분석 기법에 대한 깊이 있는 이해와 숙련된 인력 확보가 중요합니다.

• 특정 산업 또는 전문성 강화 : 특정 산업에 대한 깊이 있는 이해로 고객 맞춤형 서비스 모델을 제공해야 합니다. 

• 사용자 친화적인 분석 정보 및 도구 제공 : 고객이 쉽게 데이터를 파악하고 이해할 수 있도록 제공할 수 있어야 합니다.

• 컨설팅 및 교육 서비스 제공 : 분석 결과에 대한 해석과 함께 컨설팅이 포함된 서비스를 제공할 필요가 있습니다.

• 지속적인 분석 방법론 및 기술 업데이트 : 빠르게 변화하는 분석 기술과 트렌드를 지속적으로 변화시키고 적용해야 합니다. 

 

📌 고려사항 

• 고객 데이터 보안 및 기밀 유지 : 철저한 보안 시스템을 통해 고객의 데이터를 안전하게 관리해야 하며, 분석 결과 또한 외부에 유출되지 않도록 관리되어야 합니다. 

• 객관성 및 신뢰성 확보 : 한쪽으로 편향되지 않은 분석과 검정을 통해 분석 결과 자체로의 신뢰성을 갖추어야 합니다.

• 고객과의 긴밀한 협력 : 분석에 따른 고객의 요구 사항을 파악하여 고객과 직접적인 소통을 하며 프로젝트를 진행합니다. 

• 분석 결과의 실행 가능한 방안 : 단순히 데이터 분석 결과만 제공으로 끝나는 것이 아니라, 실제 기업의 비즈니스 이념에도 접목이 가능한 실행 방안을 제시해야 합니다. 

 

💡 예시

• SAS, IBM SPSS - 데이터 분석 소프트웨어 및 서비스 제공

• 구글 애널리틱스 - 웹 분석 서비스 

 

✅ 맞춤형 서비스 개선 활용 모델 

고객의 데이터, 센서 데이트 등을 분석해 기존의 제품 및 서비스의 문제점을 파악하고 개선합니다. 개선을 통해 고객의 숨겨진 니즈를 발굴하거나 새로운 제품 및 서비스를 개발하는 모델입니다. 

 

📌 성공 전략 

• 다양한 데이터 수집 및 통합 : 제품 사용 로그, 고객의 피드백, 시장 조사 등 다양한 데이터를 수집 및 분석해야 합니다.

• 고객 행동 및 니즈 심화 분석 : 데이터 분석으로 통해 고객의 실제 사용 패턴, 불만 및 요구사항 등을 수집 및 분석이 필요합니다.

• 지속적인 프로토 타입 개발 및 테스트 : 결과를 기반으로 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 개발하고, 개발된 프로토타입을 실제 사용자를 통해 검증할 필요가 있습니다.

• 지속적인 피드백 반영 및 개선 : 사용자의 피드백을 지속적으로 수집하고, 적극적으로 분석 및 개선해야 합니다. 

• 데이터 분석 중심의 의사 결정 문화 구축 : 제품 개발 및 서비스 개선 과정을 다수결에 의한 의사결정보다는 분석된 데이터 중심의 의사 결정 문화를 조성해야 합니다. 

 

📌 고려사항 

• 결과의 해석 오류 가능성 : 데이터 분석 결과에 대한 오해석은 제품 및 서비스 개선에 잘못된 방향을 제시할 수 있음을 주의해야 합니다. 

• 고객 프라이버시 침해 가능성 : 고객 사용 관련 데이터 수집 시에 고객의 프라이버시를 주의해야 합니다. 

• 새로운 기술 및 트렌드 변화에 대한 민감성 유지 : 시장 및 기술 변화에 적극적이고 지속적인 관심을 통해 새로운 기회를 창출해야 합니다.  

 

💡 예시

• 넷플릭스 - 이용자의 시청 데이터 분석 기반으로 각 이용자에 맞는 콘텐츠 추천 및 제공

• 테슬라 - 차량 이용자의 운행 데이터를 분석해 자율 주행 기술과 차량 성능 개발 및 개선에 적용

• 조명, 로봇 청소기 등의 스마트 홈 기기 제조사 - 사용 패턴을 분석에 이용자에 맞는 기능만을 고도화하여 적용

 

 

🔹 빅데이터 비즈니스 모델의 미래 전망 

 

빅데이터 비즈니스 모델은 앞으로 더욱 개인화 및 지능화될 것입니다. 강력한 데이터 분석을 할 수 있는 AI와 머신 러닝 기술의 발전으로 데이터 품질은 더욱 정교해질 뿐만 아니라, 예측 능력 또한 고도화될 것입니다. 이에 따라 점점 더 개인에게 맞는 맞춤형 서비스 제공이 보편화될 것이고, 실시간으로 분석하는 데이터 기반의 의사 결정 지원의 가치가 높아질 것입니다.

 

또한 발전함에 따라 각계의 산업 간의 경계가 점차 허물어지게 될 것이고, 그에 따라 다양한 데이터가 융합되어 새로운 가치를 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델이 탄생할 것입니다. 예를 들자면, 헬스케어와 금융 데이터를 결합한 보험 상품, 교통데이터와 상업데이터가 결합된 비즈니스 모델 등과 같은 것이다.

 

물론, 점차 발전함에 따라 기업과 개인의 보안 및 개인정보 보호가 더욱 강화는 뒤따르게 될 숙제가 아닌가 합니다. 

결국 미래 산업에서의 빅데이터 비즈니스 모델은 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 차원을 넘어 분석된 빅데이터를 기반으로 혁신적인 가치를 창출하고 지속 가능한 성장과 새로운 비즈니스를 탄생하도록 견인하는 핵심 동력으로서의 역할을 할 것입니다.