참고: 이 내용은 2022. 1. 11에 게시된 컨텐츠(Does Data Monetization Seem Daunting? Here’s How to Start)에서 번역되었습니다.
위대한 탐정 셜록 홈스는 “너도밤나무 집”이라는 책에서 “데이터! 데이터! 데이터! 진흙도 없이 벽돌을 만들 순 없어.”라고 외쳤습니다. 다시 말해, 데이터 조각은 유명한 탐정이 모든 미스터리를 해결하는 데 필요한 필수 구성 요소였습니다. 그러나 우리가 전 세계적인 팬데믹에서 벗어나고 있는 스스로를 발견함에 따라(예, 그러길 바랍니다) 데이터는 재창조에 필요한 구성 요소가 되기도 했습니다. 기업은 새로운 세계에서 스스로를 재창조함에 따라 데이터를 사용하여 자사의 운영을 더 깊이 들여다보고 있습니다. 기존 고객을 자세히 살펴보고 새로운 고객의 지평을 탐색하고 있습니다. 그리고 파트너와 고객이 동일한 작업을 수행할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 그들은 내부적으로 데이터를 사용하여 수익을 창출할 뿐만 아니라 외부적으로 데이터를 상업화하기 시작하고 있습니다. 이 기회를 확인한 기업들은 우리에게 과거에는 데이터 전략이 있었다면, 이제는 데이터 그 차제가 전략이라고 말합니다.
이 새로운 패러다임은 데이터를 자산으로서(네, 이건 이전에도 들었죠) 뿐만 아니라 제품으로 생각해 보게 합니다. 요즘도 그 단어를 입 밖에 내는 사람이 많더군요. 데이터 세계에서 데이터 메시 패러다임은 ‘제품으로서의 데이터’를 기본 원칙으로 포함합니다. 데이터 제품에 대한 기술적인 논의는 아키텍처 경로로 너무 강박적으로 몰두해 왔습니다. 유용하긴 하지만 ‘아키텍처 양자’라는 개념은 특정 청중에게는 와 닿지 않을 수 있습니다.
제품의 기본 개념은 매우 간단합니다. 옥스퍼드 사전은 제품을 ‘판매를 위해 제조되거나 정제된 물품 또는 물질’로 정의합니다. 우리는 데이터를 판매용으로 제조되거나 정제된 제품의 구성 요소로 생각해야 합니다. 그리고 ‘판매’는 내부적으로나 외부적으로 가치를 교환하는 것을 의미합니다. 내부 사용이 비용 분담(charge-back) 또는 기타 가치 교환이라는 결과를 가져오는지는 여전히 해결되지 않은 문제입니다. 일부 공유 IT 서비스 모델은 비용 분담 모델을 지지하지만 종종 그렇게 하는 것은 복잡하고 정치적으로 어려운 일입니다. 그러니 다시, 그것은 제쳐두고 제품 자체에 집중합시다.
데이터 출시 시작
많은 데이터 리더에게 기회는 분명합니다. 자주 인용되는 McKinsey 연구는 데이터 협업이 연간 3조 달러를 창출하는 것으로 추산합니다. 그리고 데이터 협업은 데이터 공유 즉, 다른 사람들이 데이터를 사용하여 그로부터 가치를 도출할 수 있게 하는 것부터 시작합니다. 다시 말하면 외부에서 데이터를 수익화하는 것입니다. 그러나 대부분의 데이터 리더는 시작하는 것조차 어렵다는 것을 알게 됩니다. 그들이 하는 질문 중 일부는 다음과 같습니다.
어떤 데이터? 첫 번째로 떠오르는 생각은 데이터 팀에게 데이터 제품의 범위를 지정하도록 요청하자는 것이곤 합니다. 데이터 팀은 역사적으로 주도적 역할을 해왔으니까요, 그렇죠? 글쎄요, 여기서는 꼭 그렇진 않습니다. 또는 데이터 팀이 주도적인 역할을 맡을 지라도, 첫 번째 단계는 비즈니스 이해관계자와의 대화를 통해 흥미가 느껴질 만한 데이터 소스 또는 데이터 ‘도메인’에 대한 아이디어를 얻는 것입니다. ‘고객 데이터’ 또는 ‘제품 데이터’를 생각해 보십시오. 고객 데이터는 여러 소스에서 제공되며 고객 프로필, 거래 데이터, 고객 센터 로그 및 고객과 관련된 모든 것이 포함됩니다. 제품 데이터에는 생산 데이터, 출시 데이터, 판매 및 반품, 결함 및 제품과 관련된 기타 모든 것이 포함될 수 있습니다. 데이터 팀은 보유하고 있는 데이터가 무엇인지는 알 수 있지만 꼭 잠재적 사용 사례의 범위를 알고 있으리라는 법은 없습니다.
어떤 사용 사례? 그렇다면 누가 이 데이터를 어떻게 사용할까요? 일부 데이터 팀은 이러한 사용 사례를 자체적으로 제시하는 데 너무 많은 시간을 할애합니다. 때때로 효과가 있을 수 있지만 그 팀이 전적으로 할 작업은 아닙니다. 가장 좋은 출발점은 데이터가 이미 내부적으로나 외부적으로 어떻게 사용되고 있는지 물어보고 다른 사람들도 같은 방식으로 사용할 수 있는지 확인하는 것입니다. 예를 들어, 통신사는 도시의 네트워크 트래픽 밀도를 사용하여 소매점을 배치할 위치를 결정합니다. 자, 보세요, 소매상, 개발자, 도시 계획가도 부지 선택을 위해 해당 데이터를 사용할 수 있습니다. 아니면 관련된 용도를 상상해 보십시오. 제트 엔진 제조업체는 비행 운영 데이터를 사용하여 미래 제품을 개선합니다. 항공사는 비행 운영 데이터를 사용하여 효율성을 높일 수도 있습니다. ERP와 같은 엔터프라이즈 애플리케이션은 이제 가동 중지 비용이나 고객 전반에 걸친 자산 수익률과 같은 메트릭을 비교하는 벤치마킹 서비스와 함께 제공됩니다. 이것은 “감자튀김도 같이 드시겠어요?”와 같이 인접한 가능성으로 언급됩니다.
어떤 형태의 제품 또는 서비스? 이를 통해 실제 데이터 제품 또는 서비스, 그리고 가능한 여러 가지 형태를 확인할 수 있습니다. 항상 데이터 자체에 관한 것만은 아닙니다. 데이터를 판매하려면 개발자나 데이터 과학자가 무언가를 해야 합니다. 이를테면 애플리케이션이나 분석 모델을 구축해서 비즈니스 가치를 제공해야 합니다. 그러나 그 데이터 제품 또는 서비스가 비즈니스 워크플로 내에서 고객에게 직접 통찰력을 제공하는 애플리케이션 또는 분석 모델인 경우 결정이나 조치가 즉시 취해질 수 있습니다. 예를 들어 PepsiCo에서 데이터 팀은 내부용 제품인 ROI Engine을 만들어서 마케팅 캠페인 및 미디어 배치의 영향을 측정합니다. 이 앱은 60개 이상의 소스에서 데이터를 집계하고 전자 상거래에서 다양한 브랜드 및 지역에 이르기까지 비즈니스 전반에 걸쳐 사용자에게 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력을 통해 마케터는 어떤 캠페인과 광고 게재 위치가 성공적인지 판단하고 어떤 캠페인과 광고를 계속 진행할지 또는 다듬을지 결정할 수 있습니다.
데이터 자체와 데이터 앱 사이에는(위 다이어그램 참조) 특정 비즈니스 맥락 내에서 검색 및 액세스를 용이하게 하는 사용자 지정 인터페이스가 있습니다. 예를 들어, Atheon Analytics SKUtrak은 빠르게 변화하는 소비재 공급업체와 소매업체가 상품 흐름 분석으로 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움을 주는 인터페이스를 제공합니다. 제품과 서비스가 비즈니스 맥락에 직접 더 많은 통찰력을 제공할수록(다이어그램의 주황색 곡선을 따라 이동) 가치 실현 시간이 단축됩니다.
데이터 자체를 제품으로 제공할 때 직접 데이터 공유는 다운로드 또는 파일 전송을 통해 데이터를 복사 및 전송하는 것보다 더 나은 옵션을 제공합니다. 복사 및 전송에는 더 많은 노력이 필요할 뿐만 아니라 특정 시점의 스냅숏일 뿐인 데이터도 그 즉시 뒤처진 것이 됩니다. 취소가 불가능하지는 않더라도 데이터에 액세스하는 것이 더 어렵기도 합니다.
가치는 무엇입니까? 이 질문은 제품 팀을 영원히(음, 거의 영원히) 곤혹스럽게 만들어 왔습니다. 내 데이터의 가치는 얼마이며 제품으로서 이것에 얼마의 요금을 부과해야 합니까? 몇몇 데이터 제공자는 가격을 테스트하고 각 가격별 수요를 측정함으로써 과녁을 좁혀 나가는 것이 사격 연습과 같다고 제게 말했습니다. 다른 이들은 내부 사용을 통해 도출한 가치로부터 추정합니다. 또 다른 접근법은 고객 또는 파트너와 직접 협력하여 데이터 적용으로 발생하는 증분 가치를 벤치마킹하고 측정하는 것입니다. 예를 들어, 어떤 마케팅 캠페인이 일정한 전환율을 달성하는데, 특정 타깃을 식별할 수 있는 새로운 데이터를 사용하면 전환율이 증가합니다. 이 상승한 부분은 그 데이터에 기인했다고 할 수 있습니다. 모든 예에서 애자일 접근법을 채택해 새로운 데이터 오퍼를 테스트하고 이것이 제공하는 가치를 결정하는 것입니다. 결국 시장이 가격을 결정할 것입니다.
시장 출시 방법? 대부분의 기업에서 데이터 상업화는 주요 비즈니스가 아닙니다. GE Aviation과 Siemens Mobility는 데이터 제품과 서비스를 제공하지만 여전히 비행기 엔진 및 기관차 제조업체입니다. 성공적인 상업화는 종종 올바른 시장 출시 파트너 또는 채널과 함께 시작됩니다. 많은 컨설팅 회사와 서비스 공급자가 그 과정을 통해 기업을 안내하는 데 도움을 줍니다. 그리고 데이터 마켓플레이스의 등장으로 데이터 검색 가능성과 액세스가 쉬워졌습니다. Snowflake 데이터 클라우드는 고객 또는 파트너와 직접 또는 파트너 생태계 간에 설정된 데이터 교환을 통해 데이터 공유(및 판매)를 촉진합니다. 예를 들어 Instacart는 5,500개 이상의 도시에 있는 40,000개 이상의 스토어에서 카탈로그에 5억 개 이상의 제품을 보유하고 있으며 소매업체 및 소비재 고객과 구매 동향을 공유합니다.
광범위한 노출과 상업적 기능을 갖춘 Snowflake 데이터 마켓플레이스는 전문가뿐만 아니라 수백 명의 데이터 공급자에게 홈을 제공합니다. 점점 더 많은 Snowflake 고객이 자신의 기업 데이터를 마켓플레이스에 넣는 방법을 모색하고 있습니다. 그 선봉에 있는 ADP는 미국 급여의 약 25%를 처리하는 회사로, 집계되고 익명화된 지역 기반 미국 인력 통계 및 소득 데이터를 Snowflake 데이터 마켓플레이스에서 이용할 수 있게 만들었습니다. 다른 예로 1-800-Flowers는 Snowflake 데이터 마켓플레이스를 활용해 새로운 데이터 소스를 식별하여 분석을 강화하고 비즈니스 성과를 개선하고 있습니다.
데이터 수익화를 시작하기 위한 5단계
요약하면, 데이터 제품 및 서비스를 구축하고 내부 이해관계자 또는 외부 파트너 및 고객에게 제공하려면 다음 다섯 단계부터 시작하십시오.
- 데이터 제품 또는 서비스의 원료로 데이터 소스 또는 도메인을 설정합니다.
- 내부 이해관계자, 파트너 및 고객을 대상으로 설문 조사를 통해 잠재적 용도를 식별하여 기존 용도를 결정하고 데이터에 대한 관련 인접 애플리케이션을 탐색합니다.
- 큐레이트되지 않은 원시 데이터, 풍부한 데이터, 맞춤형 인터페이스, 상황별 애플리케이션과 같은 것들 중, 데이터 제품 또는 서비스에 가장 적합한 형식을 결정합니다.
- 새로운 제안을 테스트하고 그 가치를 결정함에 있어 애자일 접근법을 채택합니다.
- Snowflake 데이터 클라우드를 통한 수익화와 같은 적합한 시장 출시 파트너 또는 채널을 찾습니다.
이 다섯 단계에 대한 더 심층적인 토론을 보려면 곧 있을 Snowflake 웨비나 데이터 수익화를 시작하는 5단계(2022년 1월 25일 오후 1시 GMT/오후 2시 CET)를 신청하십시오.