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2021년 현재 Big Data와 AI가 국내에서 화두가 된지 거의 10년이 되간다. 

오바마 대선으로 Big Data가 화두가 되고 이세돌과 알파고의 대국이 AI에 대한 

전세계적으로 큰 영향을 주게 되었다. Big Data가 무엇인지, 

AI가 어디까지 할 수 있는지에 대해 많은 사람들이 큰 기대와 우려를 같이 했지만 

10년이 다 되가는 이 시점에서 되돌아 본다면 좀 정리되어 

향후 기업들에게 전략적으로 이들이 어떤 의미를 줄 수 있는지 시사하는 바가 크다.

Big Data의 특징으로 언급하는 4V 중 Volume, Variety, Velocity는 개별적으로 

다른 데이터의 특징들이었고 Value는 공통적인 특징이라고 할 수 있다. 

굳이 대용량일 필요도 없고, 비정형 데이터가 필수도 아닌 Value 

즉 비즈니스적 가치가 중요하다고 볼 수 있다. 

작은 규모의 서베이 데이터 같은 이른바 Small Data도 가치가 있을 때가 있으니 

서베이도 어떻게 구성되었는지에 따라 빅데이터로 볼 수도 있다. 

Big Data가 가져다 준 가장 큰 가치는 ‘미신’에서 ‘진실’을 제시했다고 볼 수 있다. 

흔히 수십년 경력에서 나온 직감이 기업에서 지배했고, 

공장에서 얼마나 현장에 자주 갔었는지를 기준으로 그 사람의 말을 

평가하는 기준으로 통했다. 

그러나 이제는 Bigdata에서 제공하는 분석 결과가 미신을 대체하게 되었다.

  수십년 경력에서 반복된 작업으로 얻은 비즈니스에 대한 시각은 단편적일 뿐,

 종합적일 수 없고 실제 데이터를 보면 비즈니스는 그렇게 돌아가지 않는다.

 데이터가 잘못 입력된것도 아닌데 전체 사례를 보면 담당 임원들이 그 동안 알고 있는건

매우 드문 특별한 사례였고 반복적이지도 않았다. 

대부분의 대기업이 도입한 ERP를 분석해 보면 

그들이 생각하는 프로세스는설계한 대로 실행되지 않았다. 

이유는 사람이 복잡하고 반복적인 일들을 처리하는데 어렵기 때문이다.

 늘 타성에 빠져 구매에서의 DC기준은 지켜지지 않고, 

생산에서의 합리적 생산 우선순위는 실제 지켜지지 않았으며, 

영업의 계획은 실적과 비교해 보면 왜 계획을 세우는지 의심스럽고, 

성과는 왜곡되어 있었다. 최고 수준으로 언급하는 기업들의 수준이다. 

셀러리맨들의 우상이었던 기업은 허상이었고, 마케팅 사관학교는 허울이었다.

 여기서 Fact에 대한 직원들의 처음 반응은 부정, 분노, 좌절, 비난이다. 

그러나 현명한 소수들은 빠르게 Fact를 해석하고 받아들이면서 변화를 시도하며 

개인과 기업의 경쟁력을 갖추게된다. 수치에 밝은 외국인 경영자들은 당연하게 받아들이고

더욱 많은것을 주문한다. 그러나 보수적이고 타성에 젖은 국내 경영자들은 정치로 변색된다.