빅데이터 전쟁

프롤로그 5

1부 데이터를 버려라
1장 글로벌 데이터 전쟁 15
데이터 전쟁, 피할 수 없다 15 | 글로벌 기업들의 전쟁 선포 19
전쟁에서 살아남는 법 23 | 데이터로 흥한 자, 데이터로 망한다? 25

2장 구글 TV는 왜 실패했는가? 15
뉴턴은 틀렸다 35 | 데이터 분석에 눈이 멀다 38

3장 그들은 왜 데이터 분석을 하는가? 15
데이터 분석은 최후까지 미뤄라 45 | 문법대로 번역하지 않는다 50
Case Study 공항 교통 데이터 분석 54
Further Study 로봇과 머신러닝의 시대, 인간은 무엇을 해야 하는가? 56

2부 데이터는 사람이다
4장 고객이 되어 생각하라 61
고객을 돈으로 보지 마라 68

5장 빅데이터, 사람에게서 출발하라 70
사람의 특징을 숫자로 이해한다: 프로파일링 73
수천만 고객을 모두 조사할 것인가?: 클러스터링 76
고객의 아픈 곳(Pain Point)을 찾아라 77
아마존처럼 물건 장사하기 80 | 파일럿 82
옴니 채널로 고객을 포위하라 83

6장 나이키는 왜 닌텐도와 경쟁하는가? 91
B2C 시장의 원리 94 | 글로벌 치킨 게임 95
Case Study 1 빅데이터 알고리즘을 이용한 포커 선수 98
Case Study 2 많이 구매할수록 제품 가격이 떨어지는 코스트코 101
Further Study 인간은 1,000개의 얼굴을 가지고 있다 105

3부 데이터는 내가 만든다
7장 필요한 데이터를 아는 것이 데이터 분석의 전부다 111
인간의 DNA 중 필요한 부분은 2퍼센트에 불과하다 111
스마트워치, 누구에게 팔 것인가? 115
당신의 데이터는 빙산의 일각이다 121
8장 데이터를 창조하라 126
피카소는 데이터 과학자이다 126
데이터로 고객의 얼굴을 그리다 128
페이스북의 인간관계망 재창조 130
Case Study 루이비통을 사면 부자일까?: 고객 경험 단계 135
Further Study 구글 ‘Don’t be evil’, 돈은 언제 버는가? 138

4부 과거는 필요 없다
9장 인간의 무의식을 예측하라 143
고급 악기만 들면 다 세계적 연주가? 143
세월호 사건과 빅데이터 145
인간의 무의식을 예측하는 빅데이터 147
Case Study 1 빅데이터 범죄 예방 시스템 156
Case Study 2 빅데이터로 고객의 이탈을 예측한다 159
Further Study 빅데이터는 빅브라더? 162
10장 패턴이 있으면 예측 가능하다 164
내부 데이터 기반 예측 165 | 외부 데이터 기반 예측 167
경로 기반 유행 예측 169
Case Study 1 주가 등락 예측 173
Case Study 2 무빙 아날로지를 이용한 미국 박스오피스 예측 175
Further Study 영원한 고객은 없다 178

5부 빅데이터, 결국은 성과이다
11장 데이터는 전략이다 183
빅데이터도 시어스 홀딩스를 살릴 수 없다 183
아마존으로 보는 온라인 커머스 데이터 전략 190
온라인 쇼핑몰의 알고리즘 자동화 196
Case Study 편의점의 빅데이터 전략 206
Further Study 1 아마존을 이기는 방법 214
Further Study 2 우버는 허상이다? ― 공유 경제와 빅데이터 217
Further Study 3 행복 플랫폼 219

12장 빅데이터, 산 넘어 산 222
엘리트의 몰락 222 | 성과를 내는 3대 법칙 225
데이터 사이언티스트는 지휘자이다 226
기업의 조직과 관성 246
아무리 강조해도 지나치지 않은 초기 성과 249
Case study 지나치게 이상적인 목표의 위험 251
Further Study 아마존의 클라우드와 쿠팡의 로켓 배송 253

에필로그 257

빅데이터의 잠재력에 대해서는 모두가 믿어 의심치 않지만, 인간에게 가치로 전달되지 않으면 그것은 전혀 의미가 없다. 과연 빅데이터가 인간에게 주는 가치는 무엇일까?

IT 기업의 무기가 컨버전스 서비스라고 한다면 이를 다루는 능력은 데이터 분석 및 활용 역량이라고 할 수 있다. 플랫폼으로 꾸준히 경쟁력을 확보하고 마침내 시장을 장악하기 위해서는 축적되는 데이터를 분석해 새로운 서비스를 창출해야 한다. 결국 미래에 기업들의 최종 목표는 고객에게 ‘개인화된 플랫폼과 서비스’를 제공하는 것이다. 이러한 소프트파워의 핵심은 ‘빅데이터 분석 역량’이며, 이의 중요성은 갈수록 높아지고 있다.

데이터 분석이란 전산 담당자가 상사의 지시에 따라 전산실에 틀어박혀 코딩 작업만 하는 것이 아니다. 기업의 미래 핵심 역량을 형성해 전략 방향을 결정하는 활동이며, 기업 활동을 일사불란하게 실행하는 주체가 바로 데이터 분석이다. 데이터 분석의 종착지는 사람이고, 비즈니스이다. 사람의 가치에 맞게 데이터를 요리하는 것만이 현대 기업이 살아남는 유일한 길이다.