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빅데이터? 이제 ‘스몰데이터’ 시대가 온다!

 

거대한 정보의 홍수 속에서 의미 있는 정보를 찾아내어 활용하고 있는 요즘을 가리켜 ‘빅데이터(Big Data)’ 시대라고 합니다. 이제 빅데이터는 기업, 정부 기관뿐만 아니라 개인에게도 중요한 이슈로 다가오고 있는데요. 최근 빅데이터와 나란히 언급되는 말이 있습니다. 바로 ‘스몰데이터(Small Data)’입니다. 빅데이터와 함께 그 중요성이 논의되고 있는 스몰데이터는 무엇인지, 빅데이터와의 차이점은 무엇인지 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

개인에 대한 관찰, 스몰데이터!

 

스몰데이터는 개인의 취향이나 필요, 건강 상태, 생활 양식 등에서 나오는 소량의 정보들을 말합니다. 마치 탐정이 개인의 사소한 행동들을 세밀하게 관찰해 단서를 잡아가는 것을 떠올릴 수 있는데요. 거대한 양의 데이터를 분석해 결과를 도출하는 빅데이터와는 접근 방식이 다릅니다.

 

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예를 들어 볼까요? 만약 빅데이터를 통해 ‘남성의 이상형’을 알아본다고 하면, 엄청난 양의 데이터에서 공통적인 부분만 찾아내 키는 165cm, 긴 생머리, 하얀 피부를 가진 여자라는 결과가 나올 수 있는데요. 개인을 관찰하는 스몰데이터를 통해 알아보면 그 결과값은 훨씬 다양하게 나올 수 있습니다. 조사 대상이 단발 머리를 좋아할 수도 있고, 건강한 피부를 선호할 수도 있으니까요. 빅데이터와는 확연히 다른 결과가 나옵니다.

 

 

스몰데이터를 활용한 기업_ 레고

 

스몰데이터의 중요성이 대두되고 있는 이유는 무엇일까요? 그것은 빅데이터로는 찾을 수 없었던 문제의 돌파구를 스몰데이터를 통해 새로운 관점에서 찾아낼 수 있기 때문입니다. 2000년대 초 판매 부진으로 파산 직전에 몰렸던 레고(LEGO)의 사례를 통해서도 알 수 있죠.

 

장난감 회사로 이름을 날렸던 레고는 2002년 파산 위기에 놓이게 되었는데요. 이런 상황을 극복하고자 빅데이터 분석을 실시했고, 그 결과는 모두 한결 같았습니다. 디지털 네이티브로 불리는 미래 세대는 이전 세대와 비교했을 때 시간과 인내심이 부족하기 때문에 복잡한 블록에는 관심을 갖지 않을 것이라는 내용이었죠. 그래서 레고 마케팅 부서에서는 보다 쉽게 조립할 수 있도록 블록 크기를 키우고 단순화해야 한다고 생각했습니다.

 

▲ 출처 : 위키피디아
▲ 출처 : 위키피디아

 

그런데 독일에 있는 한 11세 소년의 집을 방문해 인터뷰를 하고 온 레고 마케터들은 새로운 사실을 발견했습니다. 그 아이는 레고 마니아이면서 그 동네의 열정적인 스케이트보더였는데요. 마케터들이 소년에게 갖고 있는 물건 중에서 가장 자랑하고 싶은 것이 무엇이냐고 물었을 때 소년은 낡은 운동화를 꺼내 들었답니다. 연습으로 닳고 닳은 그 운동화는 가장 스케이트보드를 잘 타는 사람이라는 ‘증표’였던 것입니다.

 

▲ 출처 : 위키피디아
▲ 출처 : 위키피디아

 

레고 마케터들은 그 운동화를 보면서 어린이들의 세계에서 중요한 것은 본인이 선택한 무언가를 발전시키고 성취해낸 증거가 되는 물건을 갖는 것이라는 사실을 깨달았습니다. 이것은 곧 자신이 직접 완성한 블록이 아이들에게 커다란 의미를 갖는다는 것이기도 했죠.

 

이후 레고는 빅데이터 분석과는 반대로 블록의 크기를 더 작게, 조립 설명서는 더 상세하게 만들었습니다. 더 많은 시간과 공을 들여 블록 작품을 만들게 해서 자신의 업적을 인정받을 수 있도록 가치를 불어넣은 것입니다. 결과는 어땠을까요? 레고는 극적으로 파산 위기를 넘겼을 뿐만 아니라 지금까지도 전세계에서 가장 성공적인 장난감 회사로 손꼽히고 있답니다. :D

 

 

빅데이터의 빈 공간을 채워주는 스몰데이터!

 

레고가 아이에게서 얻은 스몰데이터의 가치를 무시한 채 빅데이터에만 몰입했다면 어땠을까요? 그 결과는 상당히 달랐을 것입니다. 글로벌 컨설팅업체 맥킨지는 최근 보고서에서 ‘엄청난 데이터 규모를 고려하면 기업들이 그것을 통해 이뤄낸 성과는 그리 유의미한 수준이라 볼 수 없다’라고 언급한 바 있습니다. 빅데이터를 활용한 잠재된 기회는 달콤할 순 있지만, 실제로 그 맛을 본 기업은 그리 많지 않다는 것이죠.

 

무엇이 문제일까요? 바로 대부분의 기업들이 ‘스몰데이터’를 간과하고 빅데이터에만 집중하기 때문입니다. 빅데이터는 이미 발생한 데이터를 통해 트렌드를 예측하는 데에는 도움이 될 수 있습니다. 세부적으로 깊게 분석해서 경쟁력 있는 정보를 얻을 수도 있죠. 하지만 정보수집 방식에 한계가 있고, 데이터 양만으로 메울 수 없는 부분이 분명 존재합니다. 앞서 본 레고의 사례처럼 말이죠. 왜 그럴까요?

 

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일단 빅데이터는 이미 진행된 과거의 데이터를 가지고 분석을 합니다. 하지만 가만히 생각해 보면 새로운 창조를 지향하고 있는 요즘, 지나간 정보만으로 새로운 것을 생각해 낼 수 있을까요? 쉽지 않은 일입니다. 우리의 일상에서 혁신적인 제품으로 인정받고 있는 제품과 서비스들을 한번 떠올려 보세요. 포스트잇, 스마트폰, 스냅쳇(자기파괴앱 기술이 적용된 SNS) 등은 빅데이터가 아닌 우리의 감성과 작은 행동들을 관찰한 결과 탄생한 것입니다.

 

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세계적인 브랜딩 컨설팅사 린드스트롬 컴퍼니의 CEO인 마틴 린드스트롬(Martin Lindstrom) 역시 스몰데이터의 중요성을 강조하고 있는데요. 그는 소비자가 어떤 브랜드에 이끌리는 것은 ‘감성의 영역’이기 때문에 소비자의 니즈를 제대로 파악하기 위해서는 빅데이터가 아닌 스몰데이터를 봐야 한다고 주장하며 스몰데이터의 가치에 힘을 싣고 있습니다.

 

 

스몰데이터의 다양한 활용 전망

 

스몰데이터는 소비자의 작은 행동 하나까지 파악해 아직 충족되지 못한 그 무언가를 찾아낼 수 있습니다. 가격 할인이나 포인트 적립, 이벤트 등의 기존 마케팅 방식만을 고수하고 있는 기업들이 스몰데이터의 가치에도 눈을 돌린다면 지금까지 찾지 못했던 새로운 혁신의 기회를 얻을 수 있겠죠.

 

기업뿐만 아니라 규모가 작은 자영업자와 소상공인에게도 스몰데이터는 유용하게 활용될 수 있습니다. 그들에게는 엄청난 양의 데이터보다 자신의 매장을 방문하는 고객의 성향, 방문 패턴 등을 분석하는 것이 더 합리적이죠. 이를 통해 보다 전략적인 판매 계획을 세울 수 있을 것입니다.

 

Artificial intelligence making possible new computer technologie

 

경제를 넘어 과학 분야에서도 스몰데이터의 역할은 커질 것으로 예상됩니다. 인공지능 연구가 제대로 성과를 내기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터 확보가 선행돼야 하는데요. 인간처럼 생각하고 움직이는 능력을 갖추기 위해서는 무엇보다 사람의 세세한 감정과 작은 행동들에서 나오는 정보들이 필요하기 때문입니다.

 

빅데이터의 틈새를 꿰차고 들어온 스몰데이터는 이제 서서히 그 자리를 굳혀가고 있는데요. 빅데이터와 마찬가지로 스몰데이터 역시 그 자체만으로는 강력한 인사이트를 제공하진 않습니다. 이 정보가 무엇을 의미하는지, 어떻게 활용해야 하는지 끊임없이 의문과 호기심을 갖고 바라봐야 우리가 원하는 새로운 기회를 발견할 수 있죠. 누군가가 무릎을 탁! 치며 세상을 바꿀만한 아이디어를 스몰데이터 안에서 찾아내기를 기대해 봅니다. :D

 

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