빅데이터시대의 경영의 새로운 패러다임_카이스트 장영재교수
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데이터의 힘
• 위클리비즈 컬럼 2011년 6월 11일
공포의 외인구단 ?
• 도루를 못하는 1 번타자 ( 제레미 지암비 )
• 팔꿈치 수술로 많은 공을 못 던지는 1 루수 ( 스캇 헤티버그 )
• 모든 구단이 퇴물로 여겼던 7 번타자 ( 데이빗 저스티스 )
• 절대로 번트나 도루 지시를 하지 않는 감독 ( 아트 하우 )
• 도무지 알 수 없는 숫자로 선수를 뽑는 단장 ( 빌리 빈 )
오클랜드 어슬래틱스 (A’s)
• 오클랜드 2002 년 팀 연봉 = 4100 만 달러
– 메이저리그 팀 중 최저 팀 연봉
– 뉴욕 양키스 (1 억 2500 만 달러 )
• 팀의 예산으로 기존 환경의 우수선수 확보에 어려움
• 빌리 빈의 단장 취임 후 새로운 전략 구사
– 폴 디포데스타 영입 – 하버드 대학 경제학과와 통계학과 졸업
데이터 분석을 통한 통찰력
• 데이터 분석결과–개인 타율 , 타점 , 도루율 보다는 장타율과
출루율이 팀의 승률이 더욱 밀접한 관계를 가짐
–투수의 투구수를 늘리는 타자의 능력이 팀에 가장 큰 기여를하는 능력임을 발견함
데이터 분석과 작전 운영
• 번트나 도루가 과연 유효한 전략일까 ?
– 빌리 빈은 도루와 번트에 대해 회의적
– 실제 작전에서도 도루나 번트는 용납하지 않았음
– 과연 빌리 빈의 통찰력이 타당할까 ?
야구의 수학적 모델
• 칼 모리스 (Carl Morris) 교수
– 미 하버드 대학 통계학과 교수
– 수학적 모델을 이용해 야구 작전
효용성 분석
• 마코브 체인 (Markov Chain)
– 통신 / 금융 / 의사결정 시스템에
응용되는 확률적 모델링
희생 번트의 가치
• 이닝 당 점수 비교
• 무사 1 루에서 상황에서 평균 득점 = 0.93
• 희생 번트를 했을 경우 평균 득점 = 0.75
• 박빙의 승부에서 1점을 낼 확률
• 무사 1 루에서 번트 없이 1 점 날 확률 = 0.4
• 무사 1 루에서 번트를 시도했을 때 1 점 날 확률 = 0.417
야구 분석의 의미
• 통념이나 경험이 때로는 본질을 통찰하는 장애요소로 작용
• 데이터가 없는 시절에는 사실의 근거가 희박 – 경험과 상식이 운영의 핵심
• 데이터는 새로운 경영 방식을 요구
오클랜드 A’s
• 1999-2003: 4 년 연속 포스트시진 진출
• 메이저리그 베이스볼 – 통계와 과학적 야구
프로야구 타순 잘 짠 감독은 김성근 · 로이스터
• 중앙일보 2012-2-2• 각팀당 36 만개 타산 조합 분석
New Management with Big Data
• MIT Sloan Management Review, Winter 2011
빅데이터 패러다임
과거트랜드
분석
현재 상황실시간분석
“ 무엇이 일어났었나 ?”
Analytics
“ 무엇이 일어나고 있나 ?”
Retail Shops
• Not long ago…
Retail Shops
• Where everyone knew your name
But Not Anymore….
• Mass Merchandise, Mass Market, Mass Range, Mass Inventory...
빅데이터 패러다임
분석 /리포트
결과 도출 목적
현상 파악 직접적인비용절감 / 매출증대
Analytics
자라 - 대형 매장
• 2011년 3월 맨하튼 5번가 3억 2천만 달러 빌딩 매입 – 매입규모 미국 부동산 역사 최대
• 자라 고객은 평균 1년에 17회 방문
– 일반적인 브랜드의 경우 3-4회 방문
Zara – 다품종 소량 생산• 각 시즌당 자라는 11,000 여종의 상품을 생산 (일반적인 패션 브랜드의 상품 종류는 4,000 여종 )
빅데이터 패러다임
예측예측 /Action/구체적 운영
통계를 통한 예측 구체적인 운영안 제안결과 중심적
Analytics
• “ 기업이 망하는 이유는 뭔가를 잘못했기 때문이 아니라 , 비즈니스의 근본적인 변화를 이해하지 못했기 때문이다 .”
• - 피터 드러커