빅데이터를 넘어 스몰 데이터(Small Data)

 

스몰데이터는 마치 탐정들이 관찰을 통해 단서를 잡고 추리를 해나가듯 소비자의 사소한 행동을 세밀하게 파악해 만드는 전략이다. 스몰데이터는 디지털 환경에서 만들어지는 많은 양의 빅데이터를 분석하는 것에서 한발 더 나아가 기업의 데이터 활용을 높일 수 있는 방안으로 떠오르고 있다.

 

 

Martin Lindstrom 책

 

🎫 스몰 데이터란 무엇인가?

=> 개인의 취향과 생활 방식 등 사소한 행동 등에서 나오는 개인화된 데이터를 의미하며, 개인의 심리패턴까지도 보여준다. 빅데이터가 특정 집단의 공통적인 특징을 구분해 내는 데 유리하다면, 스몰데이터는 공통적인 성향이 아니라 개인의 차별화된 특성을 파악하는 데 유리하다. (빅데이터와 상반되는 개념) 

 

[네이버 지식백과] 스몰 데이터

 

🎫 금융에서도 데이터 세분화 필요

=> 고객이 인공지능이 아닌 사람에 의해 금융서비스를 받는 것처럼 인식할 수 있을 정도로 고도화된 빅데이터와 인공지능을 활용하는 기업이 성공할 것이라는 예측이다. 따라서 빅데이터라고 통칭하기 보다 데이터 성격에 따라 세분화해야 데이터에 대한 깊이 있는 통찰력을 얻을 수 있다는 것이다.

 

 

신한은행의 예를 보자. 신한은행은 빅데이터를 보다 세분화해서 △다크데이터 △패스트데이터 △스몰데이터 △스마트데이터 등으로 나눠서 보고 있다. 사용하기 않고 단순히 쌓아두기만 하는 자료는 다크데이터로, 스토리지를 많이 차지할 뿐만 아니라 즉각적인 대응이 필요한 자료는 아니다. 로그 기록 등이 이에 해당된다. 반면 패스트데이터의 경우 실시간으로 유입이 이뤄지고, 대응도 빠르게 이뤄져야 하는 데이터다.  동영상 재생(스트리밍)에 대한 반응이 그 예이다.

 

 

🎫 "혁신은 평균에서 나오지 않는다"

=> 고객이 인공지능이 아닌 사람에 의해 금융서비스를 받는 것처럼 인식할 수 있을 정도로 고도화된 빅데이터와 인공지능을 활용하는 기업이 성공할 것이다.

 

그동안 빅데이터를 하나의 큰 덩어리 보았다면, 나날이 개인을 분석하는 스몰데이터의 영역이 점차 커질 것으로 보인다. 빅데이터를 통해 평균을 분석하는 것을 넘어서 고객에게 어떤 편의를 줄 수 있느냐가 관건이 될 전망이다. 혁신은 평균에서 나오지 않는다는 메시지가 무섭게 다가오는 이유다. 좋은 IT툴을 가지고 보다 빠르고 정확한 데이터 분석에 나서는 업체가 경쟁에서 우위를 차지할 것이고, 고객에게 보다 차별화된 경험을 제공할 수 있다.

 

 

 

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원문 출처 (해당 내용은 포스트를 읽고 간단히 요약한 것입니다)

 

https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=16774069&memberNo=38254758&vType=VERTICAL

[CEO 금융포럼] 이제는 빅데이터를 넘어 스몰데이터, 패스트데이터, 스마트데이터 시대