브라키오사우루스

17. B2B사업은 고객이 올 길목을 찾는 일

2026-10-04T20:47:10Z

17. B2B 사업은 고객이 올 길목을 찾는 일 B2B 사업을 하려면 일단 고객을 만나야 한다. 만나야 무엇이 필요한지 알 수 있고, 만나야 제안도 할 수 있다. 그런데 생각해 보면 고객은 우리를 만날 이유가 별로 없다. 자기 일만으로도 바쁜데 새로운 일을 만들기 위해 다른 회사 사람을 만나는 것은 꽤 수고로운 일이다. 소개팅과 조금 비슷하다. 아무리

16. 데이터 사업 실전 아카데미를 만든다면

2026-09-27T21:44:02Z

16. 데이터 사업 실전 아카데미를 만든다면 데이터와 AI에 대한 교육은 많다. 그런데 사업에 대한 교육은 의외로 찾기 어렵다. 데이터 교육은 보통 데이터에 대한 기본 개념을 배우고 분석 방법을 익히는 과정이다. 개인정보와 관련 법률을 다루는 교육도 있고, 최근에는 생성형 AI와 데이터 활용 교육도 빠르게 늘고 있다. 모두 필요하다. 그런데 교육을 마치

15. 만들 수 있다는 것과 팔 수 있다는 것의 차이

2026-09-20T21:58:13Z

15. 만들 수 있다는 것과 팔 수 있다는 것의 차이 AI가 무엇이든 만들 수 있게 된 시대, 사업계획을 어떻게 세워야 할까? 우리가 주의를 기울여야 할 부분이 있다. 필요하다는 말이 우리 서비스에 대한 고객의 수요가 아니라는 점이다. AI는 범위가 넓다. 사람마다 AI라고 부르는 것도 다르다. 누군가는 생성형 AI를 떠올리고, 누군가는 예측모델이나 업

14. 회사가 아직 모으지 않은 데이터

2026-09-14T04:45:05Z

14. 회사가 아직 모으지 않은 데이터 사업을 10년 한 사람이 회사를 떠난다고 생각해 보자. 그 사람이 만든 매출과 계약서는 남는다. 만났던 고객 이력도 남아 있다. 그런데 어떤 고객에게 시간을 더 써야 하는지, 언제 그만 만나야 하는지, 고객이 가격을 깎아달라고 할 때 정말 가격이 문제인지, 어떤 고객에게는 데이터를 팔기보다 작은 분석부터 제안해야

13. 성능 다음의 경쟁은 어디에서 벌어질까?

2026-09-06T22:05:11Z

13. 성능 다음의 경쟁은 어디에서 벌어질까? “제 가게가 폐업으로 되어 있네요. 오늘 아침에도 문 열었는데요.” 한 고객에게 항의성 전화를 받았다. 우리가 예측한 데이터의 정확도는 92%, 숫자로 보면 꽤 높은 수준이다. 하지만 이 고객이 가장 중요하게 보는 지표인 고객 매장의 데이터가 틀렸다. “그래도 나머지 92개는 잘 맞지요? 다른 데는 이 정

12. 좋은 데이터보다 사고 싶은 데이터

2026-08-30T21:59:40Z

12. 좋은 데이터 보다 사고 싶은 데이터 배달음식을 주문하고 문을 열었는데 복도에 담배 냄새가 진하게 남아 있던 적이 있다. 그때 엉뚱한 생각을 했다. 배달비를 조금 더 내더라도 신원이 확인되고 일정한 기준을 통과한 기사에게 음식을 받고 싶어 하는 사람도 있지 않을까. 물론 누군가 ‘안전한 기사’라는 도장을 찍어준다고 믿을 수 있는 것은 아니다. 누가

11. 의사결정의 세계

2026-08-23T22:22:05Z

11. 의사결정의 세계 당시에는 최선이라고 생각했던 결정도 시간이 지나면 다르게 보인다. 정보가 부족해서 틀린 것도 있지만 필요한 정보가 있었는데 판단을 잘못한 경우도 있다. 시간이 지나면서 가치관이 달라진 경우도 있고 결과를 보고 나서 느끼게 되는 것들도 있다. 연차가 쌓일수록 결정해야 하는 것들이 늘어난다. 할 것인지 말 것인지를 넘어, 지금 할

10. 다음 고객은 어디에 있을까

2026-08-16T21:43:23Z

10. 다음 고객은 어디에 있을까 국내 데이터 사업에는 한계가 있다. 한 회사가 잘 팔리는 데이터 상품을 만들면 다른 회사도 금방 비슷한 상품을 만든다. 원재료가 비슷하기 때문이다. 조금 다른 지표를 만들고 분석 방법을 고도화해도 그것만으로 오랫동안 차별화하기는 어렵다. 고객의 숫자에도 한계가 있다. 수천만 원 이상의 데이터를 지속적으로 구매할 수 있는

09. 데이터 시장은 어떻게 커질 수 있을까

2026-08-11T04:30:30Z

09. 데이터 시장은 어떻게 커질 수 있을까 데이터가 활용되는 생태계를 더 키우려면 어떤 것들이 필요할까? 신규 고객 확보는 모든 기업의 지향점이다. 기존 고객을 더 쓰게 만드는 것도 마케팅의 오랜 추진 방향이다. 데이터도 상품이 되고 서비스로 제공되는 2026년, 데이터를 활용하는 신규 고객이 늘어나는 것도, 고객당 이용금액의 증가도 좋지만 고객의 두

08. 데이터사업은 어떤 방향으로 진화하고 있는가

2026-08-03T02:34:15Z

08. 데이터사업은 어떤 방향으로 진화하고 있는가 데이터3법, 가명정보, 합성데이터. 데이터 업무를 하는 사람이라면 익숙한 단어들이다. 반대로 “이게 무슨 말이지?“라는 생각이 든다면 아직 데이터라는 산업을 조금 멀리서 바라보고 있는 것일 수도 있다. 재미있는 것은 이 단어들을 하나씩 이어 놓고 보면 우리나라 데이터 산업이 어떤 방향으로 진화해 왔는지를

07. 데이터를 판다는 것은 무엇을 파는 것일까

2026-07-27T01:00:47Z

07. 데이터를 판다는 것은 무엇을 파는 것일까 데이터 사업을 하다 보면 가장 많이 듣는 질문이 있다. “결국 데이터를 사야 되는 거죠?” 맞는 말이기도 하고 조금 틀린 말이기도 하다. 우리는 흔히 “데이터를 샀다”, “데이터를 팔았다”라고 이야기한다. 하지만 거래되는 것은 데이터 자체가 아니라, 데이터를 활용할 수 있는 권리다. 법률에서는 데이터를 어떻

06. 플랫폼은 데이터를 파는 곳이 아니다

2026-07-19T22:02:00Z

06. 플랫폼은 데이터를 파는 곳이 아니다 진짜 플랫폼은 사람의 일을 대신해 줄 때 돈을 벌 수 있다. 플랫폼을 만든 공급자의 일을 대신할 수도 있고, 고객의 업무를 대신해 줄 수도 있다. 데이터 사업을 효율화하기 위해 플랫폼을 만들었다면 데이터사업팀 팀원들이 하는 일을 플랫폼이 대신해야 진정한 효율화가 가능하다. 예를 들면 데이터를 분석하는 것, 심화된

05. 데이터 좀 팔아본 사람들

2026-07-12T21:57:48Z

05. 데이터 좀 팔아본 사람들 데이터 사업을 해본 사람을 채용하려고 하면 생각보다 선택지가 많지 않다. 이 업계는 생각보다 좁다. 한 다리만 건너면 서로를 알고, 예전에 함께 프로젝트를 했거나 경쟁 PT에서 마주쳤던 사람들이 대부분이다. 데이터 행사에 가면 고객만큼이나 데이터를 파는 사람들이 모여 있다. 회사는 달라도 하는 일은 비슷하다. 비슷한 고민을

04. 데이터는 결국 사람이 판다

2026-07-05T21:58:50Z

04. 데이터는 결국 사람이 판다 “데이터가 좋으면 잘 팔리지 않을까?.” 데이터사업을 처음 시작할 때 많은 사람들이 하는 생각이다. 카드 소비 데이터가 가장 많고, 분석도 잘했고, 가격경쟁력도 있다. 좋은 데이터만 만들면 고객은 자연스럽게 찾아올 것이라고 믿었다. 하지만 현실은 달랐다. 같은 데이터를 들고도 어떤 사람은 계약을 따내고, 어떤 사람은 한

03. 데이터사업은 왜 생각보다 어렵나

2026-06-28T21:44:33Z

03. 데이터사업은 왜 생각보다 어렵나 데이터사업을 처음 하게 되면 일부는 도파민이 터진다고 말하고 일부는 눈물을 흘린다. 잘하고 싶은데 어떻게 해야 할지 모르겠다고 토로하기도 한다. 데이터를 세부적으로 보면 볼수록 우리가 보유한 데이터의 한계도 더 잘 알게 된다. ‘아’ 다르고 ‘어’ 다르다는 말이 있다. 어떤 사람들은 정직하고 싶다는 이유로, 외부

02. 가격 협상의 방법

2026-06-21T22:52:49Z

02. 가격 협상 방법 가격은 사업에서 매우 중요한 요소다. 가격이 싸면 사람들이 좋아할 것 같지만, 가격이 너무 낮으면 품질이 안 좋다고 생각한다. 반대로 가격이 높으면 거기엔 다 이유가 있다고 지레 짐작하기도 한다. 원가를 정확하게 책정하기 어려운 데이터의 경우, 가격을 어떻게 책정할 수 있을까? 우리가 나름 합리적으로 책정한 가격이 고객에게 받아들여

01. 데이터를 진짜 활용하고 있을까?

2026-06-15T05:44:47Z

01. 데이터를 진짜 활용하고 있을까? 빅데이터 이야기를 많이 들은 사람들은, 빅데이터를 맛보지 않고도 이미 배가 불러버렸다. 실제로는 한 입도 먹지 않았는데 냄새에 질려 먹고 싶어 하지 않는다. 일부는 빅데이터라는 것을 이미 다 해봤다고 말한다. 데이터를 활용해 봤다는 사람들 중에 데이터가 진짜 필요하다고, 꼭 업무에 도입해 보라고 권유하는 사람은 손에

나는 골프를 그만두기로 했다. - 사업팀장이 골프를 치면 매출이 두배가 된다고?

2026-05-13T10:22:57Z

작년에 한 일 중 평소의 제가 가장 안 할 것 같은 일을 고르라면 단연 골프였습니다. 제가 좋아하는 건 산책, 달리기 같이 마음이 내키면 언제든 장비 없이, 야외에서 할 수 있는 운동이었습니다. 이왕이면 신나는 것, 음악을 들으면서 할 수 있고 혼자서는 배우기 어려운 발레 같은 것에도 관심이 갔습니다. 그런데 골프라니, 골프 방송도 책도 골프선수에게도 관

회사생활 이라는 것이 - 소맥 다섯잔, 소주 세잔 정도 먹고 쓰는 글

2026-03-25T14:06:10Z

나도 내가 가끔 너무 크게 웃는다는 걸 알고 있다. 가끔은 웃을 일이 아닌데 웃기도 한다. 어색할 때 그렇다. 할 말을 생각하고 있다가 다른 사람이 말하고 있는데 말을 꺼내기도 하고 반대로 타이밍을 놓쳐서 말을 못 하기도 한다. 자비로운 사람들은 내 이야기를 대화에 포함시켜 준다. 나는 갑자기 이상한 티브이 프로그램 이야기를 해서 분위기를 가라앉히기

저마다의 ‘내가 일하는 이유‘가 필요합니다 - 피로 앞에 장사 없다. 충성을 흔들리게 하는 피로감

2026-03-08T23:00:11Z

소설을 보면 주군과 기사단 이야기가 나옵니다. 기사단에서도 왕을 가까이에서 모시는 측근 기사들이 있죠. 그리고 이 중 누군가는 배신을 합니다. “왜 배신을 한 거지?” “주군을 모시면 부귀영화가 올 줄 알았는데 맨날 전쟁에 불려 가 목숨 걸고 싸워야 하니…” “그게 기사단의 존재 이유 아닌가?” “백성을 구하면 뭐 합니까? 제가 죽게 생겼는데” “그들이