데이터사이언스는 대규모 데이터 속에서 의미를 찾고 가치를 창출하는 과정이다. 풀고자 하는 문제를 정의하고 관련된 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 도출하며, 이를 기반으로 미래를 예측하고 가치를 창출하는 전 과정을 포함한다.
기업의 경쟁력은 현재 당면한 문제를 해결하는 것에서 출발한다. 문제를 풀어내는 중심에 데이터 기반의 의사결정을 돕는 데이터사이언스가 있다. 문제를 잘 풀어내기 위해서 가장 먼저 해야 될 것은 “무엇을 해결하고 싶은가?”의 질문을 명확히 정의하는 것이다. 질문을 구조적으로 할 수 있어야 한다.
많은 기업에서 AI를 도입하고 있다. 도입률은 61%이지만, 25%만이 회수되고 있다고 한다. 기업 AI의 역설이다. 이유가 무엇일까? AI 기술이 기업의 비즈니스에 어떤 가치를 제공해 줄지 명확한 이해 없이 투자하고 있다는 것이다. 적용한 AI 솔루션이 기업의 핵심 비즈니스나 당면 과제와 직접적으로 연결되지 않아, 도입 후에도 실질적인 성과를 내기 어려운 구조인 것이다. 기업들의 AI 도입 성공은 아마도 당면한 문제에 대해 정확한 인식과 AI 기술의 정확한 이해를 기반으로 한 투자에 달려 있다.
많은 기업에서 AI의 잠재적 파괴력을 잘 인식하고 있다. AI를 준비하고 도입하는 기업과 그렇지 않은 기업의 미래는 2,000년대에 IT의 도입 여부에 따른 파급력과는 비교할 수 없을 정도로 크다는 것 또한 잘 인식하고 있다. 2,000년대 IT의 도입으로 일하는 방식이 바뀌었듯이, AI가 일하는 방식을 바꾸어 놓을 것이다. IT 도입 후 우리는 자연스럽게 이메일을 사용해서 일을 했고, 메신저를 통해서 의사소통했다. 글로벌하게 일할 수 있었다. AI의 도입으로 무엇이 어떻게 얼마만큼 바뀔지 정확히 알 수는 없지만, 그 변화는 IT의 변화 그 이상일 것이다.
현실 세계에서 일어나는 모든 현상은 수식으로 표현할 수 있다. 기업의 비즈니스 환경 및 이슈도 결국은 수식으로 표현할 수 있다. 문제의 배경과 맥락을 정확하게 이해한 후 이것을 수식으로 옮기는 과정이 데이터사이언스의 사고 과정이다. “y=f(X),” y는 풀어야 하는 문제, X는 문제에 영향을 미치는 다양한 요인들, f는 그에 대한 해결 방법이다. 데이터사이언스는 “f”, 즉 해결 방법을 찾아가는 사고의 과정이다.
기술은 수단이지 목적이 아니다. 문제를 제대로 정의하지 못하면, 아무리 정교한 기술도 방향을 잃는다. 기업이 데이터사이언스를 통해 실질적인 성과를 얻기 위한 시작은 문제를 잘 정의하기 위한 질문을 만드는 것과 똘똘한 f를 만드는 것에서부터 시작한다.
실제로, 데이터사이언스를 문제 해결의 방식으로 받아들여 실질적인 성과를 내고 있는 기업들이 있다. 복잡한 비즈니스를 데이터 기반으로 정의하고, 이를 해결하는 과정에서 데이터사이언스를 전략적으로 적용하고 있다.
데이터사이언스를 활용한 대표적인 사례로 클로벌 컨텐츠 플랫폼 N사의 사례를 들 수 있다. 컨텐츠 이용자의 시청 시간, 중단 지점, 선호 장르, 검색 기록 등의 데이터를 수집해 고객 맞춤형 추천을 제공한다. 추천을 넘어서 미래의 자체 제작 콘텐츠의 방향성까지 결정한다. 《오징어 게임》은 사용자 선호 데이터가 제작 방향에 반영된 대표적인 사례다. 음원 스트리밍 플랫폼 S사는 수십억 건의 청취 데이터를 분석해 개인화된 플레이리스트를 제공한다. 단순한 음악 추천을 넘어 시간대, 감정 상태, 활동 유형까지 고려해 상황별 큐레이션까지 제공한다. 유통에서도 데이터사이언스 기술이 활용되고 있다. 글로벌 유통 기업 A사는 수요 예측을 통해 재고량 최적화 알고리즘을 설계하여 전 세계 당일 배송을 실현했다. 사용자의 구매 기록, 날씨, 이벤트, 지역별 구매 패턴을 분석해 미리 물류 거점에 상품을 배치한다. 국내 커머스 플랫폼 C사 역시 실시간 데이터의 분석을 통해 자체 물류 시스템 ‘로켓 배송’을 런칭하고 서비스한다. 특정 시간대의 주문량, 지역별 수요 편차, 교통 상황을 종합해 배송 경로와 시간대를 자동으로 최적화한다. 이 외에도 많은 적용 사례가 있다. 몇 가지를 더 살펴보면, 모빌리티 플랫폼 U사는 도시 내에서 발생하는 수요와 공급의 불균형을 데이터로 해결한다. 호출 요청, 운전자의 위치, 교통 상황 등을 실시간으로 분석해 이용요금을 자동으로 조정한다. 국내 플랫폼 기업 K사는 메신저를 출발점으로, 금융, 모빌리티, 쇼핑을 아우르는 데이터 기반 슈퍼앱으로 진화했다. 여러 서비스에서 생성되는 데이터를 연결해 사용자의 결제 습관, 대화 키워드, 위치 정보 등을 분석하고 그에 맞는 제안과 알림을 자동화한다. 핀테크 기업 T사는 개인 금융 데이터를 분석해 예산 관리, 소비 분석, 대출 추천 서비스를 제공한다. 사용자가 숫자나 지표에 압도되지 않도록 설계된 직관적인 UI/UX를 더해서 데이터 분석 결과를 느끼게 만든다.
데이터사이언스는 문제 해결을 위한 사고의 프레임이다. 가장 중요한 것은 명확하고 구조적인 질문을 하는 것이다. “우리가 당면한 문제는 무엇인가? 어떤 가치(밸류)를 창출하고 싶은가? “이 질문에서부터 시작하면 된다. 해당 질문에 대한 답을 찾으면 된다. 그 답은 언제나 데이터 안에 있다. 데이터에서 답을 찾기 위해서 데이터를 잘 다루고 데이터 속에서 노는 과정이 데이터사이언스이다. 데이터사이언스를 똘똘하게 잘 활용하여 기업의 경쟁력을 잘 확보하기를 기대하고 응원한다.
*References [1] Artificial Intelligence Times, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35276 [2] FN Today, https://www.fntoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=341779 [3] Biz watch, https://news.bizwatch.co.kr/article/mobile/2020/12/15/0011 [4] Cretec, https://www.cretec.kr/webzine/sub/wz_view.jsp?bid=7&num=2461 [5] Digital Today, https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=562236 [6] Digital Daily, https://www.ddaily.co.kr/page/view/2025050810022145944 | 
데이터사이언스는 대규모 데이터 속에서 의미를 찾고 가치를 창출하는 과정이다. 풀고자 하는 문제를 정의하고 관련된 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 도출하며, 이를 기반으로 미래를 예측하고 가치를 창출하는 전 과정을 포함한다.
기업의 경쟁력은 현재 당면한 문제를 해결하는 것에서 출발한다. 문제를 풀어내는 중심에 데이터 기반의 의사결정을 돕는 데이터사이언스가 있다. 문제를 잘 풀어내기 위해서 가장 먼저 해야 될 것은 “무엇을 해결하고 싶은가?”의 질문을 명확히 정의하는 것이다. 질문을 구조적으로 할 수 있어야 한다.
많은 기업에서 AI를 도입하고 있다. 도입률은 61%이지만, 25%만이 회수되고 있다고 한다. 기업 AI의 역설이다. 이유가 무엇일까? AI 기술이 기업의 비즈니스에 어떤 가치를 제공해 줄지 명확한 이해 없이 투자하고 있다는 것이다. 적용한 AI 솔루션이 기업의 핵심 비즈니스나 당면 과제와 직접적으로 연결되지 않아, 도입 후에도 실질적인 성과를 내기 어려운 구조인 것이다. 기업들의 AI 도입 성공은 아마도 당면한 문제에 대해 정확한 인식과 AI 기술의 정확한 이해를 기반으로 한 투자에 달려 있다.
많은 기업에서 AI의 잠재적 파괴력을 잘 인식하고 있다. AI를 준비하고 도입하는 기업과 그렇지 않은 기업의 미래는 2,000년대에 IT의 도입 여부에 따른 파급력과는 비교할 수 없을 정도로 크다는 것 또한 잘 인식하고 있다. 2,000년대 IT의 도입으로 일하는 방식이 바뀌었듯이, AI가 일하는 방식을 바꾸어 놓을 것이다. IT 도입 후 우리는 자연스럽게 이메일을 사용해서 일을 했고, 메신저를 통해서 의사소통했다. 글로벌하게 일할 수 있었다. AI의 도입으로 무엇이 어떻게 얼마만큼 바뀔지 정확히 알 수는 없지만, 그 변화는 IT의 변화 그 이상일 것이다.
현실 세계에서 일어나는 모든 현상은 수식으로 표현할 수 있다. 기업의 비즈니스 환경 및 이슈도 결국은 수식으로 표현할 수 있다. 문제의 배경과 맥락을 정확하게 이해한 후 이것을 수식으로 옮기는 과정이 데이터사이언스의 사고 과정이다. “y=f(X),” y는 풀어야 하는 문제, X는 문제에 영향을 미치는 다양한 요인들, f는 그에 대한 해결 방법이다. 데이터사이언스는 “f”, 즉 해결 방법을 찾아가는 사고의 과정이다.
기술은 수단이지 목적이 아니다. 문제를 제대로 정의하지 못하면, 아무리 정교한 기술도 방향을 잃는다. 기업이 데이터사이언스를 통해 실질적인 성과를 얻기 위한 시작은 문제를 잘 정의하기 위한 질문을 만드는 것과 똘똘한 f를 만드는 것에서부터 시작한다.
실제로, 데이터사이언스를 문제 해결의 방식으로 받아들여 실질적인 성과를 내고 있는 기업들이 있다. 복잡한 비즈니스를 데이터 기반으로 정의하고, 이를 해결하는 과정에서 데이터사이언스를 전략적으로 적용하고 있다.
데이터사이언스를 활용한 대표적인 사례로 클로벌 컨텐츠 플랫폼 N사의 사례를 들 수 있다. 컨텐츠 이용자의 시청 시간, 중단 지점, 선호 장르, 검색 기록 등의 데이터를 수집해 고객 맞춤형 추천을 제공한다. 추천을 넘어서 미래의 자체 제작 콘텐츠의 방향성까지 결정한다. 《오징어 게임》은 사용자 선호 데이터가 제작 방향에 반영된 대표적인 사례다. 음원 스트리밍 플랫폼 S사는 수십억 건의 청취 데이터를 분석해 개인화된 플레이리스트를 제공한다. 단순한 음악 추천을 넘어 시간대, 감정 상태, 활동 유형까지 고려해 상황별 큐레이션까지 제공한다.
유통에서도 데이터사이언스 기술이 활용되고 있다. 글로벌 유통 기업 A사는 수요 예측을 통해 재고량 최적화 알고리즘을 설계하여 전 세계 당일 배송을 실현했다. 사용자의 구매 기록, 날씨, 이벤트, 지역별 구매 패턴을 분석해 미리 물류 거점에 상품을 배치한다. 국내 커머스 플랫폼 C사 역시 실시간 데이터의 분석을 통해 자체 물류 시스템 ‘로켓 배송’을 런칭하고 서비스한다. 특정 시간대의 주문량, 지역별 수요 편차, 교통 상황을 종합해 배송 경로와 시간대를 자동으로 최적화한다.
이 외에도 많은 적용 사례가 있다. 몇 가지를 더 살펴보면, 모빌리티 플랫폼 U사는 도시 내에서 발생하는 수요와 공급의 불균형을 데이터로 해결한다. 호출 요청, 운전자의 위치, 교통 상황 등을 실시간으로 분석해 이용요금을 자동으로 조정한다. 국내 플랫폼 기업 K사는 메신저를 출발점으로, 금융, 모빌리티, 쇼핑을 아우르는 데이터 기반 슈퍼앱으로 진화했다. 여러 서비스에서 생성되는 데이터를 연결해 사용자의 결제 습관, 대화 키워드, 위치 정보 등을 분석하고 그에 맞는 제안과 알림을 자동화한다. 핀테크 기업 T사는 개인 금융 데이터를 분석해 예산 관리, 소비 분석, 대출 추천 서비스를 제공한다. 사용자가 숫자나 지표에 압도되지 않도록 설계된 직관적인 UI/UX를 더해서 데이터 분석 결과를 느끼게 만든다.
데이터사이언스는 문제 해결을 위한 사고의 프레임이다. 가장 중요한 것은 명확하고 구조적인 질문을 하는 것이다. “우리가 당면한 문제는 무엇인가? 어떤 가치(밸류)를 창출하고 싶은가? “이 질문에서부터 시작하면 된다. 해당 질문에 대한 답을 찾으면 된다.
그 답은 언제나 데이터 안에 있다. 데이터에서 답을 찾기 위해서 데이터를 잘 다루고 데이터 속에서 노는 과정이 데이터사이언스이다. 데이터사이언스를 똘똘하게 잘 활용하여 기업의 경쟁력을 잘 확보하기를 기대하고 응원한다.
*References
[1] Artificial Intelligence Times, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35276
[2] FN Today, https://www.fntoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=341779
[3] Biz watch, https://news.bizwatch.co.kr/article/mobile/2020/12/15/0011
[4] Cretec, https://www.cretec.kr/webzine/sub/wz_view.jsp?bid=7&num=2461
[5] Digital Today, https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=562236
[6] Digital Daily, https://www.ddaily.co.kr/page/view/2025050810022145944