리더는 조직이나 기업을 이끄는 사람이다. 리더가 조직이나 기업을 이끌기 위해 하는 일 중에서 가장 중요한 일은 의사결정이다. 리더는 마지막에 자신이 외롭게 홀로 의사결정을 내려야 하는 사람이다. 단 한 번의 잘못된 의사결정으로 엄청난 시련을 겪거나 단 한 번의 현명한 결정으로 크게 도약했던 기업의 사례를 현실에서 쉽게 찾을 수 있다. 저명한 리더십 연구자인 에드거 퍼이어는 리더십의 요체는 의사결정이라고 단언했다. 그렇다면 제4차 산업혁명 시대, 리더의 조건은 무엇인가?
제4차 산업혁명, 빅데이터, 인공지능은 지금 이 시대를 풍미하는 유행어다. 이러한 시대에 디지타이징 비즈니스는 선택이 아니라 필수다. 자신의 비즈니스를 차별화하고 경쟁력을 높이기 위해서는 데이터 기반의 경영으로 탈바꿈해야 하기 때문이다.『빅데이터 리더십』에서는 빅데이터 리더십, 즉 빅데이터 시대에 성공을 보장하는 리더십을 다룬다.
제4차 산업혁명과 빅데이터 시대에서 소셜미디어, 모바일, 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터 등의 기술들은 다양하게 얽히면서 사람들의 소비와 행동 양식을 변화시키고 있다. 그에 따라 대부분의 산업, 사회, 문화, 정치가 그 영향을 받고 있다. 이제 리더는 스마트폰 시대 이전에 형성된 경험과 직관을 모두 버리고 스마트폰, SNS, 모바일 시대의 빠른 변화에 적응해야 한다. 비즈니스를 조금 개선하는 정도가 아니라 거의 재창조하기 위한 변화를 해야 하는데, 어디에 어떻게 투자해야 하는지 모르기 때문이다. 그렇다면 기업의 경영자들이 이런 문제점을 극복하고 디지타이징 비즈니스를 성공시키기 위한 ‘빅데이터 리더십 로드맵’을 제시한다.
제1장 리더십은 비전을 현실로 바꾸는 능력이다
리더는 무엇을 리드하는가? - 29
성공하는 리더는 어떻게 이끄는가? - 34
빅데이터 시대에 성공을 보장하는 리더십 - 37
제2장 빅데이터를 어떻게 분석할 것인가?
현명한 의사결정을 위한 조건 - 45
역사가 된 포스베리의 높이뛰기 - 49
쿠폰 상환율을 높여라 - 53
타깃은 어떻게 임신부를 발견했을까? - 56
메가트렌드 연구와 독감 예측 - 60
제3장 빅데이터와 리더십
빅데이터 리더십을 위한 전략 - 67
해러스 카지노와 빅데이터 - 70
고객의 취향을 분석하라 - 74
얼마나 빠르게 대응할 것인가? - 78
제4장 빅데이터와 디지타이징 비즈니스
데이터를 어떻게 구분할 것인가? - 87
디지타이징 비즈니스 유형 - 92
하림의 ‘501 양계농장’ - 94
윌 스미스, 나이팅게일, 심야버스의 공통점 - 97
인공지능이 고전을 번역하다 - 105
제5장 진단 분석과 이상 탐지 : 디지타이징 비즈니스 유형 1
왜 문제가 발생했는가? - 109
익스피디아의 전환율이 낮은 이유 - 110
1병동과 2병동의 산욕열 사망률이 다른 이유 - 113
벤퍼드 법칙 - 118
직원들의 성과는 왜 차이가 나는가? - 120
약한 인공지능의 시대 - 124
인공지능이 할 수 있는 것 - 128
어떤 가입자가 보험을 해지할까? - 133
캐나다 아동병원의 아르테미스 프로젝트 - 138
제6장 예측 분석과 개인화 추천 : 디지타이징 비즈니스 유형 2
비즈니스 방식을 업그레이드하는 수단이자 도구 - 143
이혼을 예측하다 - 145
개인 신용 예측 모델 - 150
날씨로 예측하는 명품 와인의 가격 - 154
캐피털원의 맞춤형 신용카드 전략 - 158
월마트의 소셜 게놈 프로젝트 - 161
베노플러스겔의 리포지셔닝 전략 - 165
링크트인의 PYMK 서비스 - 170
개인화 추천의 전성시대 - 175
제7장 빅데이터로 서비스를 혁신하다 : 디지타이징 비즈니스 유형 3·4
하코의 청소 토털 솔루션 - 181
IBM이 날씨 채널을 인수한 이유 - 183
페퍼 로봇의 수익 창출 서비스 - 186
롤스로이스의 토털 케어 서비스 - 189
사물인터넷의 궁극을 꿈꾸는 GE의 프리딕스 - 192
제8장 빅데이터 비즈니스 플랫폼 : 디지타이징 비즈니스 유형 5·6·7
빅데이터의 3가지 조건 - 201
데이터가 자산이다 - 206
데이터 분석으로 인사이트를 제공하다 - 217
공급자와 수요자를 연결하는 플랫폼 - 229
제9장 빅데이터 테마를 어떻게 선정할 것인가?
데이터를 낭비하는 기업들 - 237
디지털 혁신의 궁극적인 목표 - 240
빅데이터 프로젝트는 왜 실패하는가? - 242
무엇이 문제인가? - 245
빅데이터 테마 선정 프로세스 - 251
제10장 빅데이터 리더십 로드맵
성공하는 기업의 4가지 특징 - 257
리더는 어떻게 변화해야 하는가? - 260
데이터 분석 체계를 구축하라 - 267
디지털 혁신을 위한 교육 - 280
에필로그 - 287
주 - 290
Author
김진호,최용주
서울과학종합대학원 빅데이터MBA학과 주임교수
김진호 교수는 서울대학교 경영대학을 졸업하고 미국 펜실베이니아대학 와튼스쿨(Wharton School)에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다(통계학 부전공). 사회와 기업의 다양한 문제를 계량 분석적으로 접근하는 연구를 주로 했으며, 기업의 현안을 데이터 분석적으로 해결하면서 동시에 직원들의 분석 능력을 키워주는 교육 프로그램을 개발해 여러 기업에서 실행했다. 현재 서울과학종합대학원(aSSIST) 빅데이터MBA학과 주임교수 겸 빅데이터연구센터장이다. 2016년 3월 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 전문가로서는 유일하게 알파고가 압승할 것이라고 예측해 주목을 끌기도 했다. 세계적인 분석 전문가인 토머스 대븐포트와『Keeping Up With the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics』(Harvard Business Review Press, 2013)를 출간했으며, 그 외에 저서로는 『빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명』, 『우리가 정말 알아야 할 통계 상식 백 가지』, 『괴짜 통계학』 등이 있다.
서울과학종합대학원 빅데이터MBA학과 주임교수
김진호 교수는 서울대학교 경영대학을 졸업하고 미국 펜실베이니아대학 와튼스쿨(Wharton School)에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다(통계학 부전공). 사회와 기업의 다양한 문제를 계량 분석적으로 접근하는 연구를 주로 했으며, 기업의 현안을 데이터 분석적으로 해결하면서 동시에 직원들의 분석 능력을 키워주는 교육 프로그램을 개발해 여러 기업에서 실행했다. 현재 서울과학종합대학원(aSSIST) 빅데이터MBA학과 주임교수 겸 빅데이터연구센터장이다. 2016년 3월 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 전문가로서는 유일하게 알파고가 압승할 것이라고 예측해 주목을 끌기도 했다. 세계적인 분석 전문가인 토머스 대븐포트와『Keeping Up With the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics』(Harvard Business Review Press, 2013)를 출간했으며, 그 외에 저서로는 『빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명』, 『우리가 정말 알아야 할 통계 상식 백 가지』, 『괴짜 통계학』 등이 있다.