빅 데이터 분석 비용, 너무 비싸다?

그렇지는 않다. 어떤 분야의 데이터건 제대로 분석하기 위해 폼(?)만 잡는데도 꽤 실력 있는 전문가가 투입 되어야 하는 것이 데이터 분석 영역이다. 분석할 대상(raw data) 없이 분석이라는 개념은 성립되지 않기 때문에 빅 데이터 분석을 검토 중이라면 사전에 이 점을 미리 알아 두시길 권한다.

 

비용 투자해서 실컷 분석했더니 예상했던 뻔한 결과가 나왔다 거나, 찾기 원했던 결과 값이 제대로 나오지 않는 경우도 있다. 그렇다면 분석 방법이 잘 못 된 것일까? 아니면 분석 자체를 시도하지 말았어야 했을까?

 

결론부터 말하자면 분석 방법이 잘 못 된 것도 아니고, 분석을 시도한 것 자체가 나쁜 것도 아니란 것이다. 대충 ‘감(느낌)’에 아마도 이러 이러할 꺼야! 또는 아마 이런 결과가 나오지 않을까? 생각하고 있는 것과, 가설로 세웠던 결과 값이 도출 되었다 하더라도(또는 다른 결과 값이 나왔다 할지라도)분석을 시도한 경우와 그렇지 않은 경우는 천지 차이다.

 

 

 

 

그래서 몇 가지를 만들었다.

예를 들면,

모 언론사에서 낸 기사에 달린 댓글이 대략 2,000건이고 그 댓글에 의견을 남긴 결과 값을 합산해 보니 5만 개 정도가 나왔다. 이 기사로 인해 회사 브랜드가 어떤 영향을 받을 수 있을 것인지 미리 예측하고 준비해야 하는데 어떻게 해야 할까? (물론 일일이 하나 하나 모두 읽어 보면 되겠지만…5만 개를 언제 다 읽어 보냐 말이지.)

 

이 자료를 준비하는데 17초 정도가 소요 되었다.(예민한 부분인 긍정 요소와 부정 요소에 대한 평판은 이 자료에는 표기하지 않았음 – 정성 분석은 다른 차원의 얘기기 때문에.)

데이터 분석 프로그램을 기업 내부에서 보유하고 별도의 서버는 필요 없다. 분석이 필요할 때 AE가 직접 검색어를 정하고 바로 결과 값을 도출해 볼 수 있는 도구이다. 물론 이것은 빅 데이터 분석 솔루션은 아니다. 회사에서 큰 비용을 투자해서 데이터 분석 프로젝트를 진행할 것인가? 에 대한 고민을 하기 앞서 빠르게 인사이트를 얻을 수 있는 용도로 적합하다.

 

 

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