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풀무원 빅데이터 솔루션 적용으로영업 및 관리 정책 수립 및 고객 맞춤형 상품 개발도 진행
홍상수 기자  |  sshong@ciociso.com
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[0호] 승인 2016.10.31  
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▲ 박지원 풀무원 빅데이터 담당

인터뷰 / 풀무원 빅데이터 담당 박지원

 

풀무원 빅데이터 솔루션 적용으로
영업 및 관리 정책 수립 및 고객 맞춤형 상품 개발도 진행


풀무원은 빅데이터 분석 플랫폼을 도입 한 후 물류비용을 줄이는 경험을 했다. 운반에서 사용하는 플라스틱 박스의 유실율을 줄이면서 약 3억 원을 절약할 수 있게 됐다. 풀무원 빅데이터 담당 전지원 씨는 “빅데이터 도입으로 1개월가량 걸리던 수집 및 세팅 업무가 하루 만에 가능했다”며 “기업의 빅데이터 담당자들에게 지금 가장 요구되는 능력은 비즈니스 이해와 더불어 ‘협업’”이라고 말했다.

언제부터 도입해서 사용했고 사용해본 소감은?

작년부터 IBM 빅데이터 분석 플랫폼 도입여부를 검토했고 올해부터 사용했다. 빅데이터를 사용하면서 의미 있는 인사이트를 찾았고 단계별로 적용하고 있다.
 

물류 운반에서 3억 원에 가까운 비용 절감 효과를 봤다던데

업의 특성상 유통 및 물류 부분에 가장 많은 데이터가 있다. 유통과 물류에 들어가는 운반자재의 유실율을 조사 결과, 매년 10%가 넘었다. 빅데이터 분석을 통해 자재가 유실이 되는 경로와 유실이 잘되는 대리점 리스트, 원인 등을 정리할 수 있었다. 분석 결과를 가지고 본사 물류팀에서 현장을 방문하면서 관리방안을 마련하게 됐다. 물류가 회수되지 않는 대리점을 찾아 원인을 해결해가고 있다. 빅데이터 분석 결과로 인해 3억 원에 가까운 물류 비용을 절약할 수 있게 됐다.

이외에도 애견사료 분야, 급식사업부 분야에서 빅데이터를 적용했다. 애견사료 분야는 샘플을 구매한 비율과 신청한 샘플을 얼마나 실제 구입했는지, 서비스로 보낸 다른 애견사료 용품에 얼마나 관심을 가지고 구매했는지 등의 결과를 도출해 비즈니스에 적용할 수 있는 포인트를 찾기도 했다. 한마디로 영업 인사이트를 발견할 수 있었고 적용해 볼 수 있었다.
급식사업부에서 고객 업종별, 성별별, 시간대별 선호하는 메뉴 등을 찾아 음식 메뉴에 적용시켜 나가고 있다.
 

예상했던 결과와 빅데이터 결과가 많이 다른지

분석 결과를 보면 예상보다 다른 결과들이 많다. 분석에서 중요한 것은 알고리즘이다. 유사품목 정리, 비교분석, 평균, 분석기준 등 여러 분석 기법이 사용된다.

빅데이터를 사용하면서 부터는 데이터의 볼륨은 문제가 되지 않게 됐다. 도입 전에는 에이터를 정제하는 데만 1개월 여의 시간이 걸렸지만 이젠 하루면 끝난다. 평균 빅데이터 프로젝트 기간은 사안 당 3개월 정도 걸렸다. 통상 데이터 수집 및 정재 1개월, 분석 1개월, 현업과의 미팅 1개월이 걸렸다. 어떤 분석을 할 것이며 분석 결과를 통해 무엇을 할 것인가 등 보다 비즈니스를 이해하면서 의미 있는 분석이 나올 수 있었다.


기업 빅데이터 담당자, 어떤 능력 갖춰야 하나?

통계학을 전공하거나 DW를 담당했던 사람들은 혼란스러울 것이다. 과거에는 분석했던 정리된 자료들을 검색하면서 필요한 부분을 찾아갔다면, 지금의 빅데이터 트랜드는 모든 걸 요구한다. 즉 IT와 수학적 알고리즘, 비즈니스도 잘 알아야 한다.
그러기 위해선 협업능력이 필요하다. 현업은 기술적으로 노력해야 하고, 알고리즘은 왜 어떻게 사용할 것인지를 깊게 파악하고 분석해야 한다. 쉬운 일은 아니지만 같이 머리를 맞대야 한다.

그리고 분석결과를 가시화하는 스킬이 있어야 한다. 빅데이터 분석 결과로 인사이트를 보여주기 위해서는, 비즈니스를 이해하고, 보고서 작성 스킬도 고민해야 한다. 분석 결과를 효과적으로 전달하려면 한마디로 인상적인 포인트를 찾아 시각화 하는 데에 많은 신경을 써야 한다. 빅데이터 담당자들에게 현재 단계에서는 알고리즘 보다 이것이 더 중요하리라고 본다.

 

 

 

 

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