Big Data는 도구가 아니다.

아직 Big Data가 Gartner의 Hyper Cycle의 정점에서 맴돌고 있듯이 Terminology의 거품이 많은 것이 사실이다.   Big Data만 도입하면 Silver Bullet 처럼 기업의 모든 문제를 풀어낼 수 있다는 오해가 바로 그 거품의 한 예이다.
Big Data의 도구를 도입하고 몇 개의 PoC나 Project를 수행해 봤다고 해서 그러한 고질적인 문제를 모두 해결할 수 있다고 확신하는 것은 큰 오판일 수 있다.

그 동안 담당자의 감이나, 근거가 부족한 전략가들의 판단, 그리고 나에게 맞지 않을 수도 있는 외부 Bench Marking에 의존했던 의사결정을 데이터에 기반하여(Data-based Decision) 처리하는 기업문화를 만들고, 부분 최적화에서 전체 최적화로 내부 최적화에서 외부 최적화로 데이터의 범위를 넓히고, 그 동안 등한시 했던 데이터의 품질을(*Smart Data) 높이려는 측면으로 Big Data를 봐야 할 것이다.

따라서 Big Data는 IT 인프라를 구축하는 것보다 기업문화를 바꾸고, 데이터에 대한 인식을 변화시키려는 새로운 혁신방법으로(Innovation) 접근하는 것이 보다 효과적이다.

그러나 다른 혁신방법과는 다르게 모든 임직원이 Big Data를 자유롭게 다루고 이를 이해하기까지는 너무 많은 시간과 높은 장벽이 있는 것 또한 사실이다.   따라서 데이터에 기반한 의사결정은 기업문화로써 확대해 나가고, Big Data를 전문적으로 처리하고 이를 활용하기 위해서는 기업내에 Biz 전문가, Data Science, Data Designer 등으로 구성된 CoE의 구성이 필요하다. 



*Smart Data : Garbage-in-Garbage-out 처럼 Big Data의 존재만으로는 의미 있는 분석결가 나오지 않는다. 따라서 IoT가 일반화되어 데이터의 생산이 지수 형태로 폭증 할 때는 단순한 데이터의 품질관리를 넘어서는 Smart Data의 개념이 필요하다.