빅데이터를 통한 수익 창출

플랫폼이 수집한 데이터로부터 잠재 추가 수익 창출

Charles Wallace
7 June 2017

플랫폼 사업자들이 다양한 경로로 데이터를 수집하고 있다. 수집된 데이터들은 플랫폼 사업자들이 올바른 비즈니스적 결정을 내리고, 관련기업들이 새로운 시장을 만들어 내는데 유용하게 활용될 수 있는데, 이러한 데이터는 - 플랫폼 사업자들이 직접 분석하여 사용하던, 관련 업체에 판매하던 - 막대한 수익을 창출할 수 있는 기회를 가져온다.찰스 월러스(Charles Wallace)

미국 일리노이주 몰린에 위치한 디어 앤컴퍼니(Deere & Company)는 대 표 제품인 존디어(John Deere) 경 작용 트랙터를 비롯해 다양한 중장비를 제 조하는 기업으로, 주로 농장이나 건설 회사 에 장비를 판매하거나 대여해주는 전통적인 방식으로 연간 2,600만 달러의 매출을 올리 고 있다.

보수적인 경영 방식을 고수해 오던 디어앤 컴퍼니도 2013년부터 디지털 플랫폼인 myjohndeere.com을 출범해 농민과 직접 소통하고 있다. 존디어는 원래 해당 플랫폼 (myjohndeere.com)을 자사의 장비를 구매 한 소비자들에게 예비 부품 및 기타 판매 정 보 열람 권한을 부여하기 위해 만들어 냈으 나 이를 통해 막대한 잠재적 수입원인 빅데 이터를 확보하여 이를 비즈니스 모델로 만 들어 내고 있다.

예를 들어, 존디어는 연료 소비량과 농민에 게 유용한 기타 통계에 관한 데이터를 기록 하고 전송하는 인터넷 지원 센서를 트랙터 에 설치했다. 또한 토양 수분, 온도, 풍속, 강 우량에 대한 추가 데이터를 수집하는 Field Connect라는 모니터링 장비도 판매 중이다. 농부는 센서를 통해 수집된 데이터를 플랫 폼에서 열람할 수 있다.

뉴햄프셔주 하노버에 위치한 다트머스대학 교 산하 세이어 공과대학(Thayer School of Engineering) 교수이자 Deere 플랫폼을 연 구하고 '플랫폼 혁명: 시장의 네트워크화에 따른 경제 변화 양상과 그러한 시대의 흐름 에 편승하는 방법'이라는 저서를 공동 저술 한 제프리 G 파커(Jeffrey G. Parker)는 "예 전에는 이런 유형의 데이터가 아예 존재하 지도 않았는데, 데이터를 수집하는 화성 탐 사선도 일종의 트랙터란 사실을 생각하면 이해하기 쉬울 것이다"라고 설명했다

파커는 경작 데이터의 주요 용도가 농부 개 개인의 수확량을 늘리는데 기여하는 것이라 고 설명한다. 하지만 이런 데이터는 투자 전 략을 확립하는데도 활용할 수 있다는 점에서 농업 회사에게 귀중한 자산이 되기도 한다.

파커는 "존디어(John Deere)가 충분히 많은 농장에서 데이터를 수집한 후 집계해서 데 이터 스트림을 판매할 수 있다면, 다음 해의 경작물 산출량을 훨씬 수월하게 예측할 수 있으므로 막대한 금전적 이득을 가져올 것 으로 기대한다"라고 말했다

 “ 새로운 서비스를 선보일 때마다 더 많은 데이터를 확보할 수 있는데, 이를 활용하면 현재 상황을 보다 정확히 이해하고 완전히 새로운 서비스를 개발할 수 있다.”

마이클 빌츠(Michael Biltz)
ACCENTURE TECHNOLOGY LABS 상무이사

처리와 분석

존디어의 사례에서 짐작할 수 있듯, 수십 년 의 전통을 자랑하는 기업들이 체계적으로 정립된 비즈니스 모델을 갖추면서 플랫폼을 자사의 제품 및 서비스 홍보 공간뿐 아니라 사용자 상세 분석용 데이터 수집 출처로 사

용할 수 있게 됐다. 사물인터넷(IoT)을 통해 수집하고 인공 지능(AI) 알고리즘으로 분석 한 데이터는 비즈니스 통찰력의 중요한 원 천이 된다.

캘리포니아 주 산호세에 위치한 액센츄어 테크놀로지랩(Accenture Technology Labs) 의 상무이사인 마이클 블리츠는 "다른 기업 과 고객 데이터를 공유할 수 있다는 점이 플 랫폼의 또 다른 장점이다. 자사에서 수집한 데이터가 오히려 다른 기업에게 더 유용하 다는 사실에 주목하는 기업이 급격히 늘고 있다."라고 말했다.

빌츠는 질병에 관한 병원의 전자 의료 기록 뿐만 아니라 치료에 사용된 의약품과 검사 방법까지 수집하는 의료 회사를 사례로 꼽 았다. 이런 데이터는 병원에도 유용하겠지만 다양한 약물의 효과를 연구하거나, 임상 시 험을 실시하거나 또는 건강 관리의 경향을 파악하려는 제약 회사에게 훨씬 더 큰 가치 가 있을 수 있다.

빌츠는 "새로운 서비스를 선보일 때마다 더 많은 데이터를 확보할 수 있는데, 이를 활용 하면 현재 상황을 보다 정확히 이해하고 완 전히 새로운 서비스를 개발할 수 있다"라고 설명했다.

'플랫폼 혁명(Platform Revolution)'의 공동 저자이자 싱가포르의 플랫폼 컨설팅 회사에 서 근무하는 상지트 폴 초우더리(Sangeet Paul Choudary)는 주택 매수자가 주택 구매 절차를 탐색하면서 주택 목록을 근처 학교 및 주변 지역에 대한 정보와 비교할 수 있는 부동산 플랫폼을 구축한 한 대형 은행의 사 례를 거론한다. 이 은행은 웹사이트에서 수 집한 데이터를 사용하여 주택을 구매하려는 부부에게 주택 대출 서비스를 제공할 수 있 게 됐다. 초우더리는 광산 업계에서도 디지털 플랫폼 을 사용하고 있다고 강조한다. 채굴용 이동 장비에 부착한 센서를 통해 수집한 데이터 를 특정 광산에서 확보한 탐사 데이터와 취 합하여 다른 회사와 공유할 수 있다.

초우더리는 "목표는 경쟁력을 강화할 실마리 로 삼을 수 있는 데이터 덩어리를 발굴하는 것이다. 그런 이유로 광산 업계가 다중 플랫 폼을 도입하는 데 관심을 기울이고 있다"고 설명하면서 두 개 이상의 사용자 그룹과 생 산자 그룹이 함께 모여 소통할 수 있는 플랫 폼을 추가로 언급했다.

비즈니스 기회

데이터를 수집한 후 분석하여 수익 증대에 활용할 수 있는 기회가 많은 기업에게 열려 있다. 뿐만 아니라 데이터를 확보한 기업은 이를 토대로 분석 서비스도 제공할 수 있다.

영국 길포드에 위치한 서리경영대학원 산하 서리대학교 디지털 경제센터(Centre for the Digital Economy)의 공동 대표인 애나벨 가 우어(Annabelle Gawer)는 "플랫폼을 통한 연결 기술이 강화되고 데이터 분석 기술이 향상됨에 따라 두 가지를 동시에 활용해서 가치를 창출하기 적합한 비즈니스 모델을 찾아내는 기업들이 속속 등장할 전망이다"라 고 설명한다.

애틀랜타에 위치한 컨설팅 회사인 KPMG의 혁신 및 기업 솔루션( I n n ovat i o n & Enterprise Solutions) 사업부 책임자인 피터 에반스(Peter Evans)는 데이터를 분석할 뿐 만 아니라 분석 결과를 토대로 한 학습을 통 해 지속적으로 분석 능력을 강화하는 정교 한 알고리즘 덕분에 디지털 플랫폼이 AI를 특히 효과적으로 활용할 수 있다고 강조한 다. 예를 들어, 중국에서 손꼽히는 플랫폼 회 사들이 AI 기술, 특히 '기계 학습' 기술에 거 액을 투자하고 있는 것도 그 때문이다.

에반스는 "이런 기업들의 비즈니스 모델은 데이터를 수집하고 소통을 촉진하는데 아주 적합하다. 기계 학습은 빅데이터를 활용해 진화하고 분석을 통해 통찰력을 창출한다. 그런 이유로 플랫폼에 인공지능을 도입하는 기업들이 급격히 늘고 있다"라고 덧붙였다 ◆

보다 자세한 정보는
http://3ds.one/Exalead17
http://3ds.one/Netvibes17

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