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[1일차] ABC 부트캠프 Data-Driven 과정 비즈니스 모델링 개념 및 실습ABC 부트캠프 Data-Driven 2024. 12. 26. 15:17
1. 데이터기반 비즈니스 모델링
a) 전체적 관점
- 데이터를 핵심 자산으로 활용
- 가치를 창출하고 전달하는 체계적인 프레임 워크
b) 가치 중심적
- 사회적 가치와 경제적 가치를 동시에 창출
- 이해관계자들의 니즈를 충족시킴
c) 실용적 관점
- 지속가능한 수익 모델 구축
2. 스타트업의 '데이터 기반 비즈니스 모델'
(Hartmannetal.(2016) 3. 데이터 기반 비즈니스 모델의 구성요소
a) 미션
- 조직이 달성하고자 하는 사명
- 어떤 기본적 니즈를 충족시키는가
b) 핵심 파트너
- 가치 창출을 위한 핵심 파트너
- 공급자, 인적자원은?
- 그들이 제공하는 활동,전문성은 무엇인가?
c) 핵심 활동
- 핵심 가치 창출 활동?
- 사용가능한 기술
d) 핵심 데이터
- 가치 창출을 위해 어떤 데이터가 필요하고 획득 가능한가?
- 어떤 인사이트를 도출할 수 있는가?
e) 핵심 이네이블리
- 어떤 디지털 기술이 필요한가?
f) 핵심 장벽
- 데이터 사용시 고려해야할 장벽은 무엇인가?
- 어떻게 해결할 수 있는가?
g) 가치 제안
- 제공하는 서비스가 어떤 문제를 해결하는가?
- 이해관계자들에게 어떤 가치가 창출되는가?
h) 해택
- 데이터 가치를 통한 사회적, 환경적, 경제적 이점은 무엇인가?
- 누가 혜택을 보는가
i) 부정적 영향
- 기술의 보급, 채택, 확산으로 인한 의도치 않는 부정적 영향은 무엇인가?
j) 비용
- 비즈니스모델에내재된가장중요한 비용은무엇인가?
k) 수익
- 수익모델은무엇이며,어떻게가치를 획득하는가?
4. 전통적 비즈니스 모델과 데이터 주도 비즈니스 모델
모델별 블록 구성 요소 비교 
전통적 모델과 데이터주도 모델 비교 표 4-1) 추가·변경된 블록이 반드시 포함되어야 하는 이유
1. 데이터 자산의 전략적 중요성
a) 데이터 기반 가치 창출 체계의 구체화
- 디지털시대에는데이터자체가비즈니스성패를좌우하는핵심자원으로부상.
- 데이터를핵심 데이터라는별도블록으로인식하고관리전략을수립해야함.
2. 데이터 활용 생태계 전반의 고려
a) 고객 중심의 데이터기반 가치 전달 시스템 구축
b) 전사적 데이터 위험요소 식별, 활용, 최적화 실현
- 데이터인프라, 분석기술, 법적·윤리적이슈 등을 통합 관리하기 위해서는핵심 이네이블러, 핵심 장벽등의
추가요소가필요.
- 데이터 활용과정에서 발생 가능한 한계나위험요소를사전에식별하고대책을 마련.
3. 공공·사회적 파급효과
a) 사회적 영향력 관리의 체계화
b) 데이터 활용 제약의 선제적 관리c) 지속가능 성장 기반의 확보
- 데이터 활용은 개인정보, 보안, 사회적 책임 문제 등다양한 이해관계자를 수반
- 부정적영향과 혜택을 별도 블록으로 다룸 -> 기업이 장기적으로 지속가능 이터전략을 추구하도록 도움.
4. 가치 제안의 확장
- 데이터로부터 생성되는 가치(개인화,예측분석,실시간대응등)는 기존 제품· 서비스 이상의 차별점을제공
- 명시적으로 드러내기 위해 기존 가치제안블록도 더욱 확장·심화된설명이필요.
5. 비즈니스 생존과 경쟁력 확보
a) 데이터 활용 기술의 체계적 구조화
b) 혁신 역량의 지속적 발전 기반 구축
- AI, 빅데이터 등 첨단기술을 활용하는경쟁환경에서 데이터를 제대로 관리·활용하지 못하면
시장 지배력 상실
- 데이터 주도 비즈니스 모델에서는 데이터 기반혁신을 명확히 설계 해야함.
5. 데이터 주도 비즈니스 모델의 블록
a) 미션
- 데이터를 통해 조직이 달성하고자 하는 목표와 기본적 니즈 정의
- 데이터 기반 비즈니스 모델의 미션 구성
- 미션 달성을 위한 전략적 접근
b) 핵심 활동
- 데이터를 기반 가치 창출을 위한 핵심 활동과 필요 스칼렛 정의
- 데이터 기반 비즈니스 모델의 핵심 활동 구성
핵심 가치 창출 - activities 
필요 역량 분석 - skills 
역량 확보 전략 - acquisition * 팀 활동
주제 : 고령화 사회를 위한 실시간 모니터링 시스템
비즈니스캔버스 모델 작성