Deloitte의 Technology Trend 보고서 – Disruptor (판을 엎는자) 편

최근에 기술 트랜드에 대해 조사해 보면서, 이런 저런 자료를 봤는데, 그래도 재미있게 읽은 보고서. 한국에도 별로 소개되지 않은 것 같아서, 내용을 정리해 봄 (원문 다운로드) 그리고 나름의 주석을 달아봄 (이것은 원문 내용에 포함되어 있지 않으니, 혼동 방지를 위해 붉은색으로 처리)

1. 벤처투자가와 같은 CIO (IT 담당임원)

– 원래의 역할: 소프트웨어 구매, IT 자원 관리, 원가를 고려한 효율성 재고 – CIO가 오랜기간 잘 알던 일

– 새로운 문제 발생: 크라우드소싱, 모바일, 빅데이터, 사이버보안 – CIO가 모르는 일

– 새로운 역할: 벤처투자가와 같이, 1) IT 투자를 포트폴리오로 접근하고, 2) 개별 및 전체 자산에 대한 평가를 정성적/정량적으로 수행하고, 3) 새로운 기술에 대한 기민한 발굴 및 적용

참고로, ‘벤처투자가와 같은 CIO’ 파트가 이 보고서에서 제일 재미없고, 특별히 새로울 것이 없는 내용이니, 여기서 멈추지 마시길. 여하간 그래도 중요한 점은 미국에서 연간 $1 trillion (대략 한국 GDP 수준)이 IT분야에서 지출이 되고 있으니, CIO의 구매의사결정이 큰 시장을 만들 수 있다는 정도. 그리고, 따라서 벤처 회사들에게도 큰 기회가 계속 있는 분야라는 점이다. 

한국에서 아쉬운 점은 enterprise software 시장이 대기업 IT 계열화로 죽었다는 것. 앞으로는 사업계획, 마케팅, 고객 확보 등에 지금보다도 더욱 데이터에 의존할텐데, 국내 대기업 IT 자회사들이 이런 역량을 내부적으로 보유하고 있는지 의문이다. 

2. 인지적 분석 (Cognitive Analytics)

– 지금까지의 모습: 데이터 분석의 프레임 내에서 분석

– 새로운 기술: 머신러닝 (머신이 스스로 배우네! 아직은 인간의 개입이 약간 필요하지만), 자연어프로세싱 (비구조화된 데이터도 분석), 프로세싱 파워와 스토리지 (수 많은 데이터를 ‘값싸게’ 저장하고 처리할 수 있는 환경)

– 새로운 환경: 1) 지금까지의 분석의 기간을 대폭 감축시킬 수 있는 환경, 2) 이전에는 인식하지 못했던 새로운 통찰력 제공 – 머신러닝/자연어프로세싱이 효과적으로 적용되기 위해서는 아직까지는 특정 분야에 국한하여 적용 (IBM의 왓슨도 분야별로 적용)

머신러닝과 자연어 프로세싱 기술, 스토리지 관련해서는 많은 벤처 기업들이 출현했는데, 머신러닝/자연어프로세싱은 보다 정교한 기술로 차별화된 서비스가 시장의 경쟁원리가 될 것이고, 스토리지는 commodity화 되어서, 보다 값싼 서비스가 시장의 경쟁원리가 될 듯. 

여하간 머신러닝과 빅데이터는 조만간 기존의 “가설-검증-결과”의 일반적인 분석 프로세스를, “통계-결과”의 프로세스로 변혁할 것으로 보고 있다. 즉, 기업의 데이터 분석이 “보다 빠르게, 보다 정확하게, 보다 값싸게” 이루어질 수 있다는 점이다. 

3. 산업 크라우드소싱

– 이전형태: 아웃소싱 (outsourcing)

– 새로운 기술: 다양한 공급자를 연결할 수 있는 플랫폼 (Gigwalk, oDeak, Quirky 등등) – 단순한 연결뿐 아니라, 평가, 프로젝트 관리, 결제 등 플랫폼 제공. 모바일을 통한 실시간, 장소에 적합한 업무 수행.

– 새로운형태: 크라우드소싱! (crowdsourcing) – 특정 업무를 단순히 한 회사에 위임하는 것이 아니라, 필요에 따라 세부 분야별로 업무를 즉시 외주할 수 있는 환경. 따라서 기존에 회사 내부에서 수행하던 업무도 효율적으로 외부로 이전 가능.

아직까지는 같은 회사내에서의 커뮤니케이션과 창의력을 크라우드소싱이 대체할 수 있는 수준은 안될 것이다. 하지만, 크라우드소싱은 광범위한 공급자를 엮어줄 수 있는 플랫폼이 확보되었기 때문에 가능하게 된 ‘최근’의 현상이고, 인건비는 계속 상승할 것이므로 자원 활용의 탄력성과 확장성을 생각해보면, 이의 활용이 보다 많아질 것이라는 방향성에는 공감. 

4. 디지털 생활 (Digital Engagement)

– 현황: 대부분의 컨텐츠와 소비가 디지털화

– 요구되는 점: 개인에게 맞춤화된 디지털 생활 및 개인의 경험을 상품화 – 디지털은 이제 소비자 관계의 중심적 수단이 되고 있고, 이는 모바일, 웹을 넘어서 IOT까지 확장될 것. 개인화는 단순히 컨텐츠를 제공하는 데에 머무는 것이 아니라, 컨텐츠를 제공하는 방식 (Dropbox의 UI 디자인) 등에도 적용되는 것.

디지털 문화소비는 빅데이터와 맞물려 궁극적으로 마케팅을 근본적으로 다시 변혁시키는 힘이 될 것이다. 이제 소비자는 개인화된 디바이스에서 개인의 위치 정보를, facebook connect 등을 통해 개인의 신상 정보를 제공하고, 디지털 생활의 흔적을 서버에 남김으로서 개인의 관심 정보를 계속 제공할 것이다. 이제 마케팅은 세그멘트가 아니라 개인이 대상이 될 것으로 보인다. ‘인지적 분석’에서와 마찬가지로 분석은 개인정보-결과로 곧바로 이어지는 방식일 것. 지금도 수 많은 analytic 벤처 회사가 등장하고 있고, 머신러닝 등 많은 기법이 궁극적으로 개인이 돈을 어디에 쓸지를 찾는 일에 쓰이고 있다. 좋은 대학에서 그 어렵게 공부한 사람들 회사에 모아놓고 하는 일은, 소비자들이 몇달러짜리 상품을 충동구매하게 만드는 일이다. 

5. 웨어러블

– 형태: 몸에 차는 것 (on the body – 시계, 안경, 악세서리 등), 또는 몸에 심는 것 (in the body – 주로 의료용)

– 주요 구성요소: 센서, 디스플레이, 컴퓨팅 아키텍쳐

– 진행 방향: 일반 소비자 제품 보다는 산업용 애플리케이션에서 먼저 더 많이 활용될 것으로 전망

웨어러블은 아직까지도 일반 대중 제품이 되기에는 매일의 삶에 적용되는 부분이 많지가 않아 보인다. 웨어러블이 없어서 불편한 것이 있다기 보다는, 웨어러블을 해서 불편한 것이 더 많다 (아침에 일어나서 웨어러블을 찾고, 충전하고…) 웨어러블에 대해서는 이미 70년대 스타워즈 엑스윙파이터 파일럿을 통해 ‘촉’을 믿는 것 보다 성능이 떨어짐을 보였다. 보고서의 전망대로 소비자 제품 보다는 당분간 산업용 (디바이스를 들고 보는 것 보다, 직접 파악할 수 있는 것이 편한 업종)에서 시장을 만들어 나갈 것으로 보인다. 

쓰고 나니 그닥 내용이 재미없지만, 이미 쓰기 시작한 것 다음편 “Enaber (판을 까는자) 편”을 조만간 정리해 보도록 하겠다.

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