💬데이터의 경쟁력을 높여주는 7가지 질문💬 #바야흐로 데이터의 시대. 기업의 경쟁력에 있어 데이터는 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 그러나 모든 데이터의 가치가 다 똑같지는 않을 터. HBR에서 데이터로 경쟁 우위를 상승시켜주는 7가지 질문을 정리했다. 1. 고객 데이터의 가치가 높은 영역에 속하는가? ADAS(운전자보조 시스템)를 디벨롭하는 운전 관련 데이터는 매우 높은 가치에 속하는 반면, 스마트TV에서 쓰이는 데이터는 사용자들이 별로 신경쓰지 않기 때문에 부가가치가 낮다. 2. 데이터의 한계가치(marginal value)가 꾸준히 이어지는가? 의료계의 희귀질환 예측 시스템이나 구글/바이두의 검색 데이터는 지속적으로 한계 가치를 만들어낼 수 있는 반면, 스마트 온도 조절기의 경우, 쌓을 수 있는 데이터의 항목이 제한적이라 한계 가치가 빠르게 사라진다. **데이터의 한계가치: 추가적인 고객 데이터가 더 이상 회사의 제품이나 서비스를 향상시키지 못하는 시점 3. 데이터가 얼마나 빠르게 감가상각 되는가? ADAS와 관련된 데이터나 구글의 검색엔진 데이터는 시간이 지나도 여전히 높은 가치를 지니지만, 유행에 민감한 게임 데이터는 시간이 지날 수록 데이터의 가치가 빠르게 감가상각되어 결국에는 소멸하게 된다. 4. 독점적인 데이터인가? 보스턴에 소재한 아다비스란 회사의 농작물 관리 시스템에 들어가는 데이터는 시장 독점적 위치를 갖기 떄문에 매우 부가가치가 높지만, 경쟁이 치열한 음성인식 스피커 시장에서의 데이터는 경쟁 우위를 점하기 어려울 수 있다. 5. 데이터를 활용한 제품 개선을 따라하기 얼마나 어려운가? 구글 지도 UI적인 부분들은 따라하기 매우 쉽지만, 구글 수준의 방대한 데이터를 축적하는 것은 모방하기 어렵다. 그러나 사무용으로 많이 쓰이는 캘린더 솔루션은 따라하기가 매우 쉬워 경쟁 서비스들의 진입장벽이 매우 낮다. 6. 한 사용자의 데이터가 다른 사용자들을 위한 제품 개선에 도움이 되는가? 사용자의 취향에 따라 음악을 최적화해주는 판도라는 북미에서만 서비스를 제공하여 주로 해당 사용자들에게만 제품 개선을 가능하게 했다. 그러나 스포티파이는 글로벌로 서비스하고 있어 사용자들의 데이터가 더 많은 사용자들의 서비스 개선에 도움을 주고 그것은 네트워크 효과로 인해 기하급수적 성장으로 이어지게 됐다. 7. 데이터 학습 주기는 얼마나 빠른가? 검색엔진과 같이 사용자가 짧은 시간 동안 많이 사용하게 되는 경우 학습 주기와 개선이 빨라 경쟁업체가 따라하기 어려워진다.