Startup의 가장 큰 자산이 될 수 있는 데이터

데이터는 현대 Startup의 생명줄입니다. 데이터를 통해 시장의 역동성을 설명하고, 고객 프로필을 작성하고, 거래 내역을 기록할 수 있습니다.

데이터는 거래의 정형 데이터부터 고객 피드백의 비정형 데이터에 이르기까지 다양한 형태를 띕니다. 데이터를 올바르게 사용하면 Startup의 과거, 현재, 때로는 미래와 관련하여 알아야 할 모든 정보를 얻을 수 있습니다.

데이터는 창업자에게 중요한 자산이며, 데이터를 많이 수집할수록 Startup의 실적과 미래 잠재력을 더 잘 파악할 수 있습니다.

하지만 데이터를 최대한 활용하려면 처음부터 세심한 계획이 필요합니다. 새롭고 멋진 아이디어를 시장에 내놓는 데만 서두르다 보면 이 부분을 간과할 수 있습니다.

데이터 기반 구축

창업자의 인사이트를 바탕으로 탄생하는 Startup이 많으며, 지금까지 Startup을 이끌어온 것은 오직 인사이트였습니다. 현실 세계에서 아이디어를 통한 데이터 수집을 더 빨리 시작할수록, 도달 가능한 잠재 고객 수, 해당 고객이 제품 또는 서비스에 부여하는 가치 등의 중요한 요인을 더 빨리 파악할 수 있습니다.

데이터는 Startup 초창기부터 지속적으로 인사이트를 얻을 수 있는 소스가 됩니다. 예를 들어 웹 사이트 방문자 및 행동 같은 거래 데이터는 오퍼의 강도를 결정하는 데 매우 중요할 수 있으며, 웹 사이트 체류 시간은 아이디어의 고착도를 파악할 수 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. Startup의 성과와 실현 가능한 미래를 파악하는 데 활용할 수 있는 변수는 무수히 많으며, 고객 데이터를 효과적으로 활용하면 창업자가 매일 직면하는 수많은 선택의 순간에 최선의 결정을 내리는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

하지만 데이터를 최대한 활용하려면 데이터를 수집하고, 이해하고, 무엇보다도 분석할 수 있는 강력한 기반이 필요합니다.

데이터에서 가치 창출

모든 Startup에는 데이터를 유용한 인사이트로 변환하기 위한 데이터 전략이 필요합니다.

Startup이 초기에 수집하는 데이터가 많을수록, 장기적으로 활용할 데이터도 늘어납니다. 수집하지 않은 데이터는 분석할 수 없기 때문입니다. 필요에 따라 데이터 스토리지를 확장할 수 있는 클라우드가 Startup을 구축하기에 완벽한 토대인 여러 이유 중 하나가 바로 이것입니다.

하지만 많은 창업자들은 모든 클라우드 데이터를 같은 방식으로 저장하면 비용이 빠르게 증가할 수 있다는 사실을 곧 깨닫게 됩니다. 이는 데이터 전략이 중요한 또 다른 이유입니다.

Amazon Simple Storage Service(S3)는 고객이 필요로 하는 데이터 액세스 속도에 따라 요금이 달라지는 다양한 클라우드 스토리지 옵션을 제공합니다.

Startup이 정형 데이터에서 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 AWS 서비스

앞서 언급했듯이 데이터는 활용을 해야 비로소 가치를 가지며, AWS는 다음과 같은 다양한 서비스를 제공하여 데이터의 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다.

• Amazon Textract는 스캔한 문서에서 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하여 단순한 문자 인식을 넘어 양식과 테이블에서 정보를 식별, 이해 및 추출하는 기계 학습(ML) 서비스입니다.
  Travizory가 어떻게 Amazon Textract의 도움을 받아 GitOps와 AI를 활용하여 여러 국가에서 단 4주 만에 안전한 여행을 보장할 수 있도록 지원하는지 알아보세요.
  Amazon Textract를 사용한 문서 처리 자동화 eBook에서는 구성, 훈련 또는 맞춤화된 코드 없이 텍스트를 추출하는 방법을 보여줍니다.
•  Amazon Transcribe는 ML 모델을 사용하여 오디오를 텍스트로 변환하는 자동 음성 인식 서비스입니다. 이 서비스를 독립형 트랜스크립션 서비스로 활용하거나 모든 애플리케이션에 음성-텍스트 변환 기능을 추가하는 데 활용할 수 있습니다.
  PromoMii(지금의 Nova A.I.)가 Amazon Transcribe를 사용하여 AWS 기계 학습 기반 비디오 광고용 비디오 콘텐츠에서 인사이트를 도출하는 방법을 확인해 보세요.
• Amazon Redshift는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 모든 데이터를 간단하고 비용 효율적으로 분석할 수 있도록 지원하는 페타바이트 규모의 빠른 완전관리형 데이터 웨어하우스 서비스입니다.
  Hubble은 Amazon Redshift를 통한 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용하여 직원 소진, 지식 감퇴 및 제품 결함을 모니터링합니다.
  Vincere Health는 AWS를 기반으로 개인 맞춤형 금연 플랫폼을 구축했으며 Amazon Redshift를 중앙 데이터 웨어하우스로, Amazon S3를 확장 가능한 데이터 레이크로 각각 활용하여 참가자를 보다 효과적으로 분석하고 필요에 맞게 플랫폼을 조정했습니다.
• Amazon Athena는 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3에서 직접 데이터를 간단히 분석할 수 있게 해주는 대화형 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 서비스이므로 인프라를 설정하거나 관리할 필요가 없으며, 실행한 쿼리에 대한 요금만 지불하면 됩니다. Athena는 쿼리를 병렬로 실행하면서 자동으로 확장되므로, 대규모 데이터 세트와 복잡한 쿼리에서도 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.
  AWS Glue와 Athena는 Nimbus의 전반적인 비용을 최적화하고 가치를 높이는 데 중요한 역할을 했습니다. “Nimbus는 파일 변환 Glue 작업을 구현함으로써 Athena 쿼리 성능을 15~30분에서 20초로 개선하는 동시에, Athena 비용을 대폭 절감하고 AWS Glue를 사용하여 예측 가능한 비용을 일관되게 예측할 수 있었습니다.” - Mark Laczynski, Nimbus/Timehop Senior Cloud Architect
• Amazon SageMaker는 완전관리형 ML 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 데이터 사이언티스트와 개발자들이 빠르고 손쉽게 기계 학습 모델을 구축 및 훈련하고, 해당 모델을 프로덕션용 호스팅 환경에 직접 배포할 수 있습니다.
  super.AI는 SageMaker를 다른 AWS ML 서비스와 함께 사용하여, 고객이 이미지, 비디오, 오디오, 문서, 텍스트 등의 비정형 데이터에서 유용한 정보를 추출함으로써 자동화 범위를 확대할 수 있도록 지원합니다.
  Amazon SageMaker를 통한 총소유비용 절감 eBook에서는 선도 기업들이 어떻게 Amazon SageMaker를 활용하여 효율성을 개선하고, 생산성을 높이고, 비용을 절감하는지 보여줍니다.

이러한 도구를 사용하면 데이터를 기반으로 Startup의 실적을 최대한 명확하게 파악할 수 있습니다. 과거와 현재의 데이터를 효과적으로 결합하여 사용하면, 미래의 가능성을 예측하는 예측 분석 솔루션을 개발할 수 있습니다.

새로운 화폐로서의 데이터

모든 데이터에는 가치가 있으며, 많은 Startup 투자자들은 Startup의 전반적 가치 중 상당 부분이 보유한 데이터와 해당 데이터를 활용하는 능력에 따라 결정될 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다.

데이터에 가치가 있다는 것은 곧 데이터를 적절하게 보호해야 한다는 의미입니다. 또한 데이터는 고객으로부터 수집되는 경우가 많으므로, 고객의 신뢰를 유지하고 정부 규정을 위반하지 않으려면 프라이버시를 존중하고 공정한 사용에 부합하는 방식으로 데이터를 사용하는 것이 중요합니다.

Startup의 초기에 그 가치를 이해해야만 데이터의 가치를 진정으로 실현할 수 있습니다. 데이터가 Startup을 구축하는 데 있어 가장 주목할 만한 부분은 아닌 것처럼 보일 수도 있지만, 이후 데이터가 가장 중요해지는 경우가 많습니다.