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본받아야 할 빅데이터 사례: 비씨카드

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비씨카드(BC카드)의 최근 빅데이터 적용 사례는 빅데이터를 도입하려는 기업들이 꼭 눈여겨 볼 만한 케이스가 아닐까 싶다. 아래 기사는 비씨카드 CIO께서 직접 얘기한 내용이다.

비씨카드 CIO가 말하는 빅데이터 구축

꼭 내가 있는 회사(kt NexR)가 구축해서 언급하는게 아니라, 기업 본연의 조직문화와 기존 업무 등을 존중하면서 성공적으로 빅데이터 시스템이 구축된 사례라서 그런 것이다. 빅데이터에 대한 막연한 기대와 불분명한 목표, A-to-Z를 모두 직접하겠다는 순진한 전략으로 시작하는 빅데이터 프로젝트들과는 차원이 다르다. 프로젝트의 특징을 살펴보면 다음과 같다.

1. 업무 취약점 중심으로 목표를 명확히 함
한달 이상 BC카드 현업들과 우리 데이터 사이언티스트들이 TF를 구성하고 15-20가지 현안 문제점과 적용 과제를 도출하고, 이 중에서 빅데이터 효과를 잘 볼 수 있는 3가지 주제를 선정하여 프로젝트를 진행했다. 이들 과제는 뜬구름 잡는 과제가 아니라 승인거절율, 중복매출 등의 현안들이었다. 즉, ROI가 불분명한 신규 프로젝트보다 성과를 입증하고 현업에서 바로 적용할 수 있는 목표를 선정하는 것이 중요하다.

2. 현업의 적극적인 프로젝트 참여
하둡 플랫폼을 구축하는 것은 우리가 전담했지만, 그 이후 데이터를 가져오고, 전처리하고, 분석하는 모든 과정에 비씨카드 담당자들이 풀타임으로 붙어서 함께 프로젝트를 수행했다. 덕분에 데이터 파악과 승인 거절 사유 분석 등 업무 관련해서는 정확한 판단과 빠른 의사결정이 가능했다. 이 부분이 빅데이터 업체라고 부르는 곳들이 취약한 부분이지만, 사업적으로 의미있는 결과를 얻기 위해 꼭 필요한 부분이다.

3. 프로젝트 결과에 대한 사업적 실행
많은 데이터 분석 프로젝트들이 인사이트 도출 이후 별다른 액션이 없는 경우가 많다. 특히 소셜 분석 같은 경우가 사업적으로 의미있는 결과로 연결되는 경우가 흔치 않다. 하지만 이번 프로젝트는 승인거절에 대한 상세원인을 도출하고, 문제에 대한 해결책을 사업 담당부서에게 제시, 실제 원인을 해결하여 80% 가량 승인거절 건수를 줄이는 성과를 달성했다. 데이터 분석 자체가 중요한 것이 아니라 분석을 통해 얻은 결과를 실행하고 이를 통해 의미있는 사업적 성과를 얻는 것이 핵심이다.

4. 의사결정권자의 적극적인 지원
현업의 참여가 중요하고, 분석결과에 대한 실행이 중요하다는 것은 데이터 분석을 해 본 실무자라면 누구나 공감하는 바이다. 하지만 그렇게 실천하기는 쉽지 않다. 왜냐면 조직간 이슈도 있고, 기존 업무들과의 충돌도 있기 때문에 협력을 얻기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 비씨카드의 경우 CIO가 강력한 의지를 가지고 부서들간 이해관계를 조율하고, 성공적인 프로젝트가 되도록 지휘했다. 사장님 또한 빅데이터 프로젝트의 든든한 스폰서로서 프로젝트가 흔들림없이 진행되도록 지원해 주었다. 의사결정권자의 적극적인 지원은 빅데이터가 성공적으로 뿌리내리도록 하는데 결정적인 역할을 한다.

5. 선택적 기술이전을 통한 지속적인 빅데이터 활용
프로젝트 수행 이후 비씨카드는 구축된 빅데이터 플랫폼을 잘 활용하기 위해 전담 인력을 배정하고, 인력양성에 힘을 기울이고 있다. 우리 회사는 기술이전이 잘 될 수 있도록, 교육과 함께, 지속적인 기술지원을 제공하고 있다. 여기서 중요한 부분은, A부터 Z까지 모든 빅데이터 기술을 모두 내재화하겠다고 달려들지 않는다는 점이다. 도구에 해당하는 소프트웨어 플랫폼 기술은 전문업체의 기술지원을 지속적으로 받으면서, 비씨카드 내부 인력들은 데이터 활용과 분석 기술에 집중하고 올해까지 적용 데이터와 업무 범위를 넓혀가기 위해 노력 중이다.

이와 같이, 비씨카드는 기존 업무와 동떨어지지 않고, 기존 업무의 약점을 보강하는 방향으로, 현업 담당자들을 참여시키면서, 의사결정권자의 든든한 후원 아래, 데이터 분석과 활용에 집중해서, 좋은 성과를 얻은 근래 보기 드문 빅데이터 사례라고 할 수 있다. 수백개의 뜬구름 잡는 빅데이터 주장과 논의보다는 하나의 현실적인 활용사례가 더욱 주목해야 할 때이다.

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Written by zeronova

2013/07/31 , 시간: 6:55 오후

Big Data에 게시됨

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