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데이터 성과를 향상시키다
사이클 대표선수에 센서 부착 강·약점 구간 파악
맞춤 훈련으로 호주 대표팀 역량 눈에 띄게 강화
데이터 활용 역량 키우려면
정보 수집하고 분석·예측 역량 가진 인재 육성
성장동력으로 자리매김하게 전사적 지원 필요
데이터 활용의 미래
품질 높은 정보 제공하는 데이터 기업 지속 성장
마케팅·교육·날씨예측 등 다양한 산업으로 확대
호주에서는 매년 1월 약 1주일간 세계 사이클 대회인 투어다운 언더 사이클 대회가 개최되는데 이 대회의 국가대표팀 성적이 전 국민의 관심사다. 국민적 인기를 방증하듯 지난 2013년에는 호주 사이클 대표팀 개개인의 몸에 센서를 부착해 전체 경기구간 중 선수 개개인이 강점과 약점을 나타내는 구간을 분리해 훈련방식을 차별화하는 작업이 진행됐다. 이를 토대로 개선된 성과를 100회 이상 시뮬레이션한 예측치와 실제 경기 결과를 비교했을 때 1~5위를 정확히 예측한 것은 물론 호주 대표팀 전체의 전반적 성과가 향상된 바 있다.
2014년 세계 축구에서 가장 강하다고 평가되던 브라질이 독일에 치욕적인 점수 차(7대1)로 패해 전 세계에 충격을 안겨줬다. 이후 여러 분석이 나왔지만 독일 팀이 센싱 기술을 활용한 데이터로 경기전략을 분석하고 이를 기반으로 경기력을 향상시킨 것이 핵심적 승리 요인의 하나로 밝혀진 바 있다.
사이클·축구뿐 아니라 다양한 스포츠 분야에 데이터를 접목하려는 시도가 이뤄지고 있다. 오는 2017년까지 스포츠 데이터 분석 시장이 지금보다 30% 이상 성장할 것으로 예측한 조사 결과도 존재한다.
데이터, 어떻게 활용될 것인가.
스포츠에 관심이 없다든지 이런 사례가 개인의 삶과 크게 연관이 없다고 생각해 큰 관심을 가지지 않을지도 모른다. 하지만 조금만 더 깊게 생각해보면 위의 사례는 세 가지 측면에서 관심을 가져야 할 필요가 있다.
첫째, 디지털화와 정보기술(IT) 발달에 힘입어 데이터 자체를 사업화하는 산업이 지속적으로 성장할 것으로 예상된다. 일례로 구글애드센스를 개발한 길 엘바즈가 창립한 팩추얼의 경우 외부에서 수집된 정보를 정형화하고 정보 품질을 향상시켜 기업에 제공함으로써 정보를 제공받은 기업이 자사 데이터와 결합해 새로운 인사이트를 도출할 수 있게 돕는다.
둘째, 앞서 살펴본 스포츠의 사례와 같이 사물에 대한 센싱 기술이 발전함에 따라 개인의 위치정보 혹은 신체 변화 등을 측정해 마케팅에 활용하고 개인이 필요로 하는 서비스를 사전에 제공하는 비즈니스가 증가할 것으로 보인다. 이러한 센싱 기술로 획득된 데이터의 양과 종류가 증가하면 현재 적용되고 있는 영역 외에도 날씨 예측, 교통 체증 해결, 맞춤형 교육 제공 등 사회적으로 이슈가 되고 있는 다양한 영역으로 확장이 가능할 것이다.
앞서 언급한 호주에서도 사이클 인구의 이동 경로를 위성위치확인시스템(GPS) 기반으로 확인해 사람들이 불편함을 느낄 정도로 이동이 많은 경우에는 새로운 사이클 루트를 구성하고 이동이 적은 곳에는 사이클 환경 및 주변 편의시설을 개선해 차량 이용 인구를 사이클 이용 인구로 전환하려는 프로젝트가 진행되고 있다.
셋째, 데이터로 인해 기존 비즈니스들이 데이터에 강점을 지닌 플레이어들에게 도움을 받는 형태의 지형도가 생겨날 가능성이 높다. 과거부터 감성의 영역은 데이터 분석이 가능하지 않은 영역으로 판단됐는데 이러한 영역조차도 데이터에 강점을 가진 기업들이 진출해 새로운 시장 흐름을 창출하고 있다. 스타일시크는 간단한 선택 게임으로 개인의 취향 데이터를 수집 및 분석하고 이를 기반으로 개인별로 아이템을 추천해주는 서비스로 패션 업체와 개인을 연결해준다. 이러한 서비스로 개인은 검색에 따른 시간을 줄일 수 있으며 기업은 고객의 구매 가능성을 향상시키는 공동의 이익을 실현하는 구조가 만들어질 수 있다.
데이터, 무엇을 준비할 것인가.
앞서 언급된 내용과 사례를 바탕으로 필자는 다음의 세 가지를 제언하려 한다. 첫째, 개인이나 회사가 데이터를 기반으로 새로운 무엇인가를 시도하려면 필요하다고 판단되는 정보를 모으는 작업을 우선적으로 해야 한다. 또한 데이터를 수집하는 동시에 수집기간 동안 정보를 분석하고 해석할 수 있는 역량을 키워야 할 것으로 판단된다. 분석 역량을 확대한다는 것은 크게 보면 조직이 될 수도 있고 작게는 분석 역량을 가진 한 사람이 될 수도 있으나 중요한 것은 해당 인력이 하려는 일(사업)에 대한 이해와 분석 역량을 동시에 보유하고 있어야 한다는 것이다. 마지막으로는 데이터와 사람이 모두 확보돼 분석이 가능한 인프라가 구성됐다면 데이터 분석이 일회성 프로젝트 혹은 휘발성 이벤트가 아닌 지속적인 회사의 성장동력으로 기능하기 위한 전사적 관점의 프로세스가 필요할 것으로 판단된다.
