[박순서] 빅 데이터, 세상을 이해하는 새로운 방법

 

 

네이버나 구글, 다음 지도는 엄청나게 많은 양의 교통 정보와 날씨, 그리고 자체적으로 획득한 방대한 양의 위성 사진과 도로 사진을 분석하고 압축해 우리가 A 지점에서 B 지점까지 가는데 가장 효율적인 방법을 찾도록 도와줍니다. 우리의 삶은 점점 많은 정보를 취합하고 판단해 중요한 결정을 내리는 방식으로 변화하고 있습니다.

'보이지 않는 고릴라The Invisible Gorilla' 사례 
"사람들이 자신은 보고 있다고 생각하는데 못 보고 있는 것들이 상당히 많거든요. 그것을 인정하는 것이 매우 중요합니다. 사람들은 자기가 모든 걸 보고 있다고 생각하지만 어떻게 보면 틀린 것입니다. 고릴라가 지나가고 커튼 색깔이 바뀌고 또 한 사람이 무대 밖으로 나가는데 절반 이상이 그걸 못 봤다는 거죠. 그렇게 큰 고릴라가 가슴을 치면서 지나가는데 그걸 못 본다는 건 굉장히 충격적인 것입니다. 세상의 변화도 마찬가지죠. 세상은 빠르게 변화하고 있는데 그 변화를 보지 못하는 것입니다. 우리는 관성에 따라서 자신이 하는 일에 몰두하다 보면 세상이 바뀌는 걸 잘 모를 때가 많습니다. 변화가 있는데 못 보는 거죠. 못 보는 사람들은 아예 보지 못한다는 사실조차 깨닫지 못합니다. 그리고 없다고 생각합니다. 어느 순간 뒤돌아보면서 그걸 깨닫는 사람도 있고 모르고 그냥 지나가는 사람들도 많습니다. 그렇지만 다른 관점으로 놓고 보면 고릴라가 지나가고 사람이 밖으로 나가고 하는 것들이 보인다는 거죠. 그 차이는 굉장히 큽니다. - 박용후 (커뮤니케이션 전략 전문가)

지구 상에 존재하는 정보 가운데 90%가 지난 2년 동안 만들어졌습니다. 그런데 대부분 구조화 되지 않은 형태Unstructured Information로 쌓이고 있습니다. 페이스북이나 트위터, 블로그나 유튜브, 인터넷 웹페이지 등에 남기는 짤막한 댓글이나 사진, 동영상, 음악 같은 것들입니다. 지구 상에서 생산되고 있는 데이터의 80% 가량이 이런 형태로 생산되고 있습니다. 이 가운에 현재 컴퓨터 시스템으로 처리되고 있는 정보는 20%에 불과합니다.

"사람들의 생각과 고민을 들여다보고 그 고민의 총량을 잴 수 있다면 이를 통해 앞으로 일어날 일들을 예측하고 무엇이 필요한지 준비할 수 있습니다. 그리고 그 흔적들을 실시간으로 따라가다 보면 우리 사회 구성원 다수의 생각이 어떤 방향으로 나아가고 있는지도 가늠할 수 있습니다."  -송길영 (다음소프트 부사장)

 

 

 

 

 

1954년 영국 런던 소호의 콜레라 사례 
의사였던 존 스노우John Snow는 콜레라가 창궐한 원인을 알고 싶었습니다. 콜레라가 발생한 소호 지역의 주택을 직접 찾아다니며 정보를 모았습니다. 그리고 소호 지역이 그려진 지도 위에 콜레라로 사망한 사람들의 집을 표시했습니다. 그러자 당시 이 지역 주민들이 사용하던 워터 펌프를 중심으로 사망자들이 모여 있다는 사실을 발견했습니다. 

 

이를 통해 콜레라가 공기를 통해 확산된 것이 아니라 당시 워터 펌프를 사용한 사람들에 의해 확산된 사실이 밝혀졌습니다. 런던시는 펌프를 폐쇄했고 사람들은 나았습니다. 지도위에 표시된 작은 정보들이 기대하지 않았던 결과를 불러왔습니다. 그리고 사람들의 삶이 바뀌었습니다.

나이팅게일의 사례

 
부채꼴의 가장 바깥쪽 구간은 2차 감염으로 사망한 군인들입니다. 죽음을 막을 수 있었던 부상병들의 숫자인 셈입니다. 병원의 위생을 청결하게 하고 좋은 음식, 좋은 약을 제공했더라면 죽지 않아도 될 병사들이었습니다. 제일 안쪽 구간은 부상으로 사망한 군인들입니다. 야전병원에서 2차 감염으로 사망한 숫자보다 적습니다. 나이팅게일이 만든 차트는 결국 비위생적인 환경이 감염을 증폭시켜 훨씬 많은 군인이 사망하고 있음을 보여 줬습니다. -중략- 영국은 데이터와 통계의 힘을 믿었습니다. -중략- 42%에 달하던 부상병들의 사망률이 2%대로 줄었습니다. 데이터를 통해 전쟁에서 사망하는 군인들이 획기적으로 줄었고, 사람들은 데이터들이 만들어 내는 통계의 힘을 확인했습니다.

 

 

"현대인의 정체성은 대부분 소비를 통해 표현됩니다. 옷차림 같은 것이 대표적이라고 할 수 있습니다. -중략- 예전에는 소비자들을 성별이나 소득, 연령 같과 같은 몇 가지 기준으로 나눠 기업들이 소비자들에게 접근하곤 했습니다. 하지만 문제는 현대의 소비자들이 너무나 다양한 소비 행태를 보인다는 점입니다. 자동차는 세계 최고급 승용차를 타고 다니면서 옷을 구입하거나 음식을 먹는 데는 돈을 지극히 아껴 쓰는 것과 같은 모순된 행동들을 보이는 소비자들이 많아졌습니다." -김난도 (서울대 교수)

 

유유제약 사례 
- 2006년 베노플러스랑 멍 치료제 개발 (멍이 많이 드는 어린아이 대상)
- 유원상 상무 부인이 베노플러스를 자신도 쓰면 안 되냐고 물어봄
- 왜 멍 연고를 아이들만 대상으로 판매,마케팅 했는지 의문
- 추측만으로 마케팅 비용을 쏟을 수 없다는 고민
- 실제 여성들의 멍 치료제애 대한 수요 파악
- 트위터, 블로그, 인터넷 댓글 등 26억 건의 데이터 분석
- 멍 치료제에 대한 여성들의 수요가 어린이 시장보다 4배 크다는 사실 확인
- 빅 데이터가 내놓은 결과는 새로운 기회를 의미, 멍 치료제 시장이 아직 열리지 않았다는 반증
- 베노플러스에 대한 마케팅 전략 수정, 제품 디자인을 여성의 감성에 맞추고 마케팅 메시지도 새롭게 고안 
"겸손해졌어요. 제약사가 소비자들이 원하는 걸 다 안다고 그동안 착각하지 않았나, 그게 틀렸다는 것을 수많은 사람의 생각이 담긴 데이터를 통해
여러 번 확인했어요. 소비자들의 생각을 데이터 마이닝을 통해 얻어낼 수가 있다는 사실을 깨달았죠. 이제 직감으로만 마케팅을 하지 말고 데이터를 통해 얻은 결과를 가지고 하는 것이 앞으로 가야 할 길이구나, 생각이 들어서 저에게도 큰 변화를 가져왔다고나 할까요?"  -유원상 (유유제약 상무)

삼성SSD 사례
빅 데이터는 국가별로 소비자들의 니즈가 다르다는 사실도 깨닫게 했습니다. 독일 소비자들이 제품을 구매할 때 Warranty에 민감한 반면, 한국의 소비자들은 성능을 많이 따지고 미국인들은 가격에 민감하다는 사실 파악. 삼성은 이 같은 정보들을 바탕으로 국가별로 서로 다른 마케팅 전략을 수립해 시장을 공략했습니다. 
"제품이 잘 팔리고 못 팔리고를 떠나서 그 제품을 사는 사람한테 Value, 즉 가치를 줘야 하거든요. 그런데 빅 데이터라는 것을 무시하고 SSD에 대해 소비자들이 뭘 아느냐? 전문가들인 우리가 잘 알지. 이렇게 제품을 만들어서 주면 소비자들한테 제대로 된 가치를 줄 수가 없죠. 빅 데이터를 분석해야지 사람들이 원하는 것이 무엇인지 알수 있고 그래야지 진정한 가치를 제공할 수 있는 제품을 만들 수 있습니다. 그런 면에서 빅 데이터는 우리들한테 굉장한 기회입니다" - 서정치 (삼성전자 반도체 사업부 부장)

 

아프리카 원주민 마을에 가서 보니까 젊은 여성이나 주부들이 생활하는데 필요한 물을 얻기 위해 몇 시간이나 되는 거리를 하루에도 몇 번씩 항아리를 매고 오가는 것을 봤다고 합니다. 한국에서 간 자원봉사자들은 이들의 수고를 덜어 주기 위해 우물을 파 주겠다고 제안했습니다. 하지만 막상 우물을 파기로 결정했다는 사실이 알려지자 물을 길어 오는 아낙네들의 반대가 가장 심했다고 합니다. 이유가 무엇이었을까요? 그들에게는 항아리를 매고 3~4km를 오가는 그 순간이 시댁 식구들로부터 자유로워질 수 있는 유일한 시간이었습니다. 한국인들은 그걸 고생으로 파악했지만 그들에겐 먼 길을 떠나는 고된 노동이 유일한 레져였습니다.

표먼적으로 나타나는 현상만 봐서는 현상 이면에 존재하는 본질적인 흐름과 핵심 가치를 파악할 수 없습니다. 하나의 정보만 가지고서는 고객을 총체적으로 이해할 수 있는 통찰력을 얻을 수 없습니다.

 

 

페이스북이나 블로그에 남기는 한 줄의 댓글 혹은 구급차가 만들어 내는 사이렌 소리는 무의미한 낙서나 잡음으로 들릴 수 있습니다. 하지만 반복적으로 되풀이되는 이 같은 신호들을 일정한 관계나 경향을 보인 구조 속에서 파악해 보면 어떨까요? 하나의 신호, 하나의 댓글이 생각지 못한 의미 있는 신호로 다가올 수도 있습니다. 무의미하게 들렸던 구급차 소리가 한 사회의 건강 척도나 응급 구조 시스템, 보건 복지 행정의 문제점을 알려 주는 신호가 될 수 있습니다.