[ADsP] 1과목 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

1과목 마지막인 3장을 공부해볼게요!

 

3장_1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트

1. 빅데이터 회의론의 원인

부정적 학습효과 -> 과거의 고객관계관리(CRM) : 공포 마케팅, 투자 대비 효과 미흡

부적절한 성공사례 -> 빅데이터가 필요 없는 분석사례, 기존 CRM의 분석 성과를 빅데이터 분석 성과로 과대 포장

즉, 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고, 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 함

 

2. 일차원적인 분석 vs 전략 도출을 위한 가치 기반 분석

1) 산업별 분석 애플리케이션

산업	일차원적 분석 애플리케이션
금융 서비스	신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램 트레이딩, 클레임 분석, 고객 수익성 분석
병원	가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리
에너지	트레이딩, 공급, 수요 예측
정부	사기 탐지, 사례관리, 범죄 방지, 수익 최적화

 

2) 전략 도출 가치 기반 분석

전략적 통찰력의 창출에 포커스 -> 해당 사업에 중요한 기회를 발굴, 주요 경영진의 지원을 얻게 됨

분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 변화시키고, 전략적 인사이트를 주는 가치기반의 분석 단계로 나아가야 함

 

3장_2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

1. 데이터 사이언스의 의미

데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문 지식을 종합한 학문

 

2. 데이터 사이언스의 구성요소

1) 데이터 사이언스의 영역

2) 데이터 사이언티스트의 요구 역량

3. 데이터 사이언스 : 과학과 인문의 교차로

분석 기술보다 더 중요한 것은 소프트 스킬로 전략적 통찰을 주는 분석은 단순 통계 및 데이터 처리 능력보다 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 대화 능력 등의 인문학적 요소가 필요함

 

4. 전략적 통찰력과 인문학의 부활

외부 환경적 측변에서 본 인문학 열풍의 이유
외부환경의 변화	내용	예시
컨버전스 -> 디버전스	단순세계화에서 복잡한 세계화로의 변화	규모의 경제, 세계화, 표준화, 이상화 -> 복잡한 세계, 다양성, 관계, 연결성, 창조성
생산 -> 서비스	비즈니스 중심이 제품생산에서 서비스로 이동	고장나지 않는 제품의 생산 -> 뛰어난 서비스로 응대
생산 -> 시장창조	공급자 중심의 기술경쟁에서 무형자산의 경쟁으로 변화	생산에 관려된 기술 중심, 기술 중심의 대규모 투자 -> 현재 패러다임에 근거한 시장 창조 현지 사회와 문화에 관한 지식

 

3장_3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

1. 데이터 사이언스의 의미

빅데이터 분석은 선거 결과에 결정적인 영향을 미칠 수도 있고, 기업들에게 비용절감, 시간 절약, 매출 증대, 고객 서비스 향상, 신규 비즈니스 창출, 내부 의사결정 지원 등에 있어 상당한 가치를 발휘

 

2. 빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임의 변화

3. 데이터 사이언스의 한계와 인문학

1) 데이터 사이언스의 한계

분석과정에서는 가정 등 인간의 해석이 개입되는 단계를 반드시 거침

분석 결과가 의미하는 바는 사람에 따라 전혀 다른 해석과 결론을 내릴 수 있음

아무리 정량적인 분석이라도 모든 분석은 가정에 근거함

 

2) 데이터 사이언스와 인문학

인문학을 이용하여 빅데이터와 데이터 사이언스가 데이터에 묻혀 있는 잠재력을 풀어냄

새로운 기회를 찾고 누구도 보지 못한 창조의 밑그림을 그릴 수 있는 힘을 발휘