<일러스트 및 출처 : OpenAI의 DALL•E 제공>
[위즈덤 아고라 / 한동욱 기자]
올해 전 세계가 쏟아내는 데이터의 양은 약 221제타바이트(ZB)에 이를 것으로 추정된다. 하루 동안 생성되는 데이터의 양이 너무 방대해 얼른 감이 오지 않는 숫자이지만, 분명한 것은 우리가 매일 검색하고 클릭하고 결제하는 과정에서 남긴 무수한 흔적들이 모여 거대한 산을 이루고 있다는 사실이다. 심지어 이 데이터의 약 90%는 정형화된 표 한 칸에 깔끔하게 정리되지 않는 비정형 데이터의 형태로 도처에 흩어져 있다. 여기서 한 가지 본질적인 질문이 떠오른다. 데이터가 이토록 사방에 넘쳐나는 디지털 풍요의 시대에, 왜 어떤 기업은 그 데이터를 무기 삼아 시장을 휘어잡고 어떤 기업은 데이터더미에 파묻혀 방향을 잃고 헤매는 것일까.
실제 시장의 거대한 움직임은 데이터의 중요성을 고스란히 증명한다. 글로벌 빅데이터 분석 시장은 올해 약 4,477억 달러 규모에 달하며, 오는 2034년에는 세 배 가까이 성장한 약 1조 1,800억 달러에 이를 것으로 전망된다. 이미 전 세계 기업의 97% 이상이 빅데이터 구축에 자금을 쏟아부었고, 열 곳 중 여덟 곳은 핵심적인 의사결정을 내릴 때 데이터 분석이나 인공지능에 전적으로 기댄다. 사실 데이터 자체는 오래전부터 존재해 왔지만 지금 유독 기업들이 사활을 거는 이유는 명확하다. 데이터의 양과 누적 속도가 인간의 직관으로 감당할 수 있는 한계를 넘어섰다는 점, 그리고 고도화된 인공지능과 머신러닝 기술이 그 방대한 데이터를 곧바로 경영에 적용할 수 있는 실질적인 판단으로 바꾸기 시작했기 때문이다.
오늘날 치열한 비즈니스 환경에서 경험 많은 경영자의 번뜩이는 감과 직관만으로는 시장의 흐름을 따라잡기에 턱없이 부족하다. 수억 명에 달하는 고객의 행동과 요구가 1초 단위로 급변하는 불확실한 시장에서 단 한 번의 잘못된 판단이 초래하는 대가는 기업의 생존을 뒤흔들 만큼 치명적이기 때문이다. 반면 머신러닝 알고리즘은 누적된 데이터를 실시간으로 학습하여 고객의 미세한 행동 변화와 향후 매출을 높은 확률로 예측해 내며 위험을 줄이고 기회를 극대화한다. 실제 맥킨지 글로벌 연구소의 보고서인 ‘The Age of Analytics’에 따르면, 데이터를 바탕으로 움직이는 데이터 중심 기업은 그렇지 않은 기업보다 신규 고객을 유치할 확률이 23배, 기존 고객을 유지할 확률이 6배, 실질적인 이익을 낼 확률이 무려 19배나 높았다.
이러한 격차를 극명하게 보여주는 대표적인 성공 사례가 바로 넷플릭스다. 가입자가 약 8,000만 명이던 지난 2016년 당시에도 넷플릭스는 고도화된 추천 알고리즘을 통해 고객의 이탈을 막는 것만으로 해마다 약 10억 달러의 경제적 가치를 창출한다고 추산했다. 가입자가 3억 2,500만 명을 돌파한 지금 그 알고리즘이 만들어내는 가치는 상상을 초월할 정도로 커졌음이 자명하다. 실제로 이용자들이 넷플릭스에서 소비하는 콘텐츠의 약 80%는 직접 검색한 결과가 아니라 알고리즘의 추천을 통해 이루어지며, 덕분에 가입자 이탈률도 경쟁사 대비 현저히 낮은 2%대를 유지하고 있다. 이들이 전 세계 시장을 선도하는 진짜 무기는 단순한 콘텐츠의 양이 아니라 사소한 클릭 하나, 시청 시간, 이용 기기 등 연간 수천억 건에 달하는 행동 데이터를 기록하고 분석하여 흥행을 예측해 내는 정교한 데이터 사슬에 있다. 이는 데이터가 쌓일수록 추천이 정확해지고, 만족한 고객이 다시 새로운 데이터를 남기는 강력한 선순환의 벽을 형성한다.
하지만 데이터의 힘이 이토록 명확함에도 불구하고 냉정한 비즈니스 현실에서 대부분의 기업이 넷플릭스가 되지 못하는 이유는 기술 그 바깥에 존재한다. 한 조사에 따르면 빅데이터 프로젝트의 실패율은 무려 85%에 이르는 것으로 나타났다. 포춘 1000대 기업의 98.8%가 데이터 인프라에 막대한 자금을 투자했지만, 스스로 ‘데이터로 움직이는 조직이 되었다’고 당당히 답한 곳은 37.8%에 불과했다. 돈은 끊임없이 쏟아붓는데 성과로 이어지지 않는 가장 큰 원인은 데이터 분석가들이 일하는 시간의 80%를 데이터를 찾고 정제하는 단순 반복 작업에 허비하고 정작 이를 다룰 전문 인력은 늘 부족하기 때문이다. 더 근본적인 패착은 데이터를 신뢰하고 이를 의사결정의 절대적 기준으로 삼는 기업 문화와 관리체계의 부재에 있으며, 관리가 부실할 경우 메타나 우버처럼 막대한 과징금을 물어야 하는 부메랑으로 돌아오기도 한다.
결국 오늘날 비즈니스 생태계에서 진정한 경쟁력은 데이터를 단순히 많이 보유하는 공급의 문제가 아니라, 그것을 얼마나 신속하고 정확한 의사결정으로 전환해 행동으로 옮기느냐에 달려 있다. 누구나 쉽게 가질 수 있는 흔한 자원이 된 데이터더미 속에서 넷플릭스처럼 결정을 내리고 그 결정이 다시 데이터를 키우는 선순환 시스템을 구축하지 못한 기업에게 데이터는 비용만 축내는 무거운 짐일 뿐이다. 데이터가 최고의 경쟁력이 된 시대에 그 경쟁력의 진짜 본질은 ‘데이터를 가졌는가’가 아니라 ‘데이터로 무엇을 결정하고 행동할 것인가’라는 경영의 본질적인 실행력에서 판가름 난다.
