빅데이터의 상업적 시작 - 아마존썰

현시대에 IT업계에 몸담고 있지 않은 사람들도 빅데이터라는 용어는 생소하지 않은 단어라고 생각된다.

빅데이터가 왜 유독 지금 시대에서 폭발적으로 뜨고 있는 것일까?

알파고 이후 머신러닝, 딥러닝 등의 기술과 함께 4차 산업혁명 등의 용어와 함께 각광 받고 있는 빅데이터를 우리가 왜 꼭 알고 있어야 하는지 썰을 풀어보자.

Amazon 을 모르는 사람도 역시나 없을 것이라고 생각한다.

대단한 회사다. 바로 이 회사가 빅데이터를 사업에 접목하여 대단한 성공 신화를 이뤄냈고, 지금도 이루고 있는 회사라고 생각된다.

(아마존드: amazonned·아마존화 됐다 라는 신조어까지 있을 만큼 대단한 회사임에는 틀림없다. 주식도 1조달러 클럽에 애플에 이어 2번째로 가입했습니다.)

Amazon은 빅데이터를 자신들의 사업에 어떻게 접목했을까?

- 아마존은 1994년 제프 베조스 CEO가 차고에서 시작한 온라인 서점

- 97 ~ 98년도까지는 일반 인터넷 서점과 다른 점도 없고, 매출도 특별하지 않았음

- 일반 서점들과 같이 'a' ~ 'z'까지 모든 상품을 다 판매하는 전략으로 운영중이었고, 적자를 보던 시기도 있었음

- 주 상품이 책이었던 시절부터 제프 베조스는 어떻게 하면 고객의 마음을 읽고, 고객들이 원하는 책을 추천해주고, 고객들의 반응을 이끌어 낼 수 있을까에 많은 관심이 있었음

- 그래서 평론가들로 된 부서를 만들어 웹사이트에 서평과 느낌을 달았고, 좋은 평가를 받았다고 함.

- 이때 제프 보조스는 고객 한 사람, 한 사람에게 원하는 책을 어떻게 추천해 줄 수 있을까를 고민하기 시작했고, 이게 현재의 아마존 큐레이션의 시작점이라고 생각됨.

- 컴퓨터공학/전산/머신러닝 관련 인재들을 모아 데이터를 수집하기 시작함. 

: 어떤 고객이 무슨 책을 구매했는가?

: 책에 관심은 있었지만 구매는 안 한 고객은 누구인가?

: 우리 고객은 우리 서비스에 얼마나 머물러있고, 어떤 페이지에 얼마나 머물러 있는가?

- 위의 예시는 빙산의 일각이고, 사이트 곳곳에 뽑아낼 수 있는 데이터란 데이터는 몽땅 뽑으려고 노력함.

- 데이터량은 엄청났고, 시행착오도 있었지만 심오한 인사이트를 얻어 전체 데이터(이게 곧 빅데이터)에 대하여 분석/예측을 하여 품질좋은 추천 시스템을 탄생시킴

- 아마존 평론 부서와 추천 시스템의 알고리즘을 시합 붙이니 알고리즘이 완승을 함. 

평론 부서가 없어짐 (AI가 사람의 일자리를 뺏을 수 있다는 우려는 이런 부분들이 아닐까 싶네요) 

- 2001년부터 흑자로 돌아섰고, 온라인에서는 경쟁자가 없을 만큼 승승장구 하였고, 책 이외의 다른 상품을 취급하며 고객 밀착 경영으로 안전할 것이라고 여겨졌던 오프라인 매점(동네 서점)들도 폐업하기 시작하지만 아마존은 승승 장구함.

위의 아마존의 사례처럼 빅데이터를 통하여 내 사업, 우리의 사업에 인사이트를 얻어 내어 사람이 하기 어렵고, 하기 싫고, 복잡한 부분들을 단순히 컴퓨터를 이용해서 한다가 아니라 데이터에 기반하여 컴퓨터에게 일을 시킨다가 되어 현재 미국을 대표하는 기업으로 성장한 것이 아닐까 싶다.