거품 경제

자본주의는 필연적으로 거품을 만들어낸다. 사람들의 부를 가지고 싶어하는 욕망은 결국 사회 전체의 인플레이션을 증가시키고 모두가 가진 돈이 수치적으로나마 증가할때 만족된다. 따라서 제화가 생산되는데 드는 순수 가치보다 훨씬 더 많은 양의 거품이 우리 생활에는 덧붙여져 있고 이러한 거품은 결국 원가는 몇 안되는 물건을 비싼 가격을 주고 사도록 만든다.

이러한 거품이 잔뜩 낀, 3차 4차 생산품을 만들어내는 사람들은 지식인 층 화이트컬러 계급으로 높은 소득을 올리고 실질적으로 사회에 필요한 생활필수품과 소비재를 만들어내는 사람들은 1차산업에 종사하며 자신이 생산한 정직한 대가만을 받을 수 있다.

가끔 내가 회사에서 일해서 사회에 생산한 부가가치는 무엇인가를 생각하면 내가 받는 월급이 타당한가에 대한 부끄러운자각이 들때가 있다. 나는 그저 대학 나온값, 대학원 나온값, 대기업을 다니는 값으로 돈을 벌고 있는 것일 수도 있고 내가 속해 있는 이 계층은 그저 비누거품위에 집을 짓고 있는 것 일지도 모른다.

정말 가치있는 일을 하는 사람들이 제대로 보상받는 사회는 더 이상 이 자본주의로는 힘들지도 모르겠다.

[Economist] Bashing the big guys (재벌에 대한 맹비난)

대한민국을 바꿀 수 있는 선거에서 일가 소유의 재벌들을 모두 주시하고 있다.

Oct 13th 2012 | SEOUL | from the print edition

박정희의 때로는 잔인했던 독재 정권 시절 이후 (그는 1961에 취임해서 1979년 암살되었다), 한국은 민주주의 국가로 변화하기 시작했다. 국회에서 이따금씩 발생하는 주먹다짐이 재미있는 한국의 정치는 아시아에서 가장 활기차다. 한국의 첫 번째 여성 대통령이 되기 위한 독재자의 딸 박근혜의 입후보는 과거와는 다르다. 그녀는 12월 19일 선거에서 두 명의 강력한 경쟁자(남성)를 마주쳤는데, 이 중 문재인은 그녀 아버지의 정권시절 투옥되었다. 이 둘은 결국 단일화 할 수도 있다. 하지만 현재 단계에서는 어떤 결과가 나올지 예측하는 것은 불가능하다.

후보자들이 각자 다름에도 불구하고, 선거 운동에서의 하나의 공통적인 주제가 나타났다. 세 후보 모두 한국의 경제 환경이 불공정하다고 보고 이를 비판해왔다. 그들은 모두 가족 경영 체재의 대기업, 국가 주도 금융과 박정희 시대의 정실인사 하에서 크게 성장한 재벌에 초점을 맞추고 있다. 비록 그 이후 많은 변화가 있었지만, 아직도 재벌은 한국 경제를 지배하고 있다.

재벌 때리기는 한국에서 처음 있는 일은 아니다. 하지만 이번에는 한층 더 강화된 분위기처럼 보인다. 보통 사람들도 떠나는 이명박 대통령이(그 자신도 예전 현대 그룹 계열사의 수장이었다) 유죄 판결로 수감중인 재벌 총수들을 대거 사면 한 것에 대해 불평하고 있다. 많은 한국 사람들은 맨하탄의 타임스퀘어에 광고를 설치하거나, 첼시 풋볼 클럽이나 올림픽의 스폰서인 가장 큰 재벌 삼성전자를 가지고 있다는 것을 자랑스러워 하면서도 국내에서의 삼성의 영향력에 대해서는 우려하고 있다.

최근 데이터에 따르면 재벌은 한국의 76개 사업 분야 중 2/3이 넘는 분야에 참여하고 있다. 새로운 진출 분야는 피자에서 핸드백, 모피 분야까지 걸쳐있다. 과거 10년 동안 10개의 주요 재벌과 관련된 기업 수는 거의 2배로 증가한 600개에 달한다. 1월부터 6월까지 10개의 재벌 기업들이 한국 주식 시장에 등록된 기업 모두의 이익의 70% 이상을 점유한다. 수출이 앞장서고, 이러한 성공이 한국을 변화 시켰다. 하지만 몇몇은 이러한 것이 인구의 고령화가 진행되면 불균등을 증가시키고 경제의 성장 동력을 약화 시킬 것이라고 비난한다.

이러한 식으로 선거 운동 또한 “경제 민주화”라는 단어를 중심으로 돌아가고 있다. 애매한 단어로 들리지만 세 후보 모두에게 진지하게 이용되고 있다. 가장 놀랄만한 옹호자는 박근혜 후보이다. 그녀는 집권 새누리당을 확고한 친 기업 이명박 대통령과는 다른 방향으로 돌려놓았다. 새누리당 구성원들은 유죄 판결을 받은 재벌 총수와 그 일가에 대한 판결을 강화 시키고 그들의 경제 활동과 투자를 제한할 수 있는 입법 예고 안들을 만들고 있다. 새누리당의 다른 재벌을 지지하는 보수층들은 이러한 모든 것들이 단지 공허한 파퓰리즘이라고 무시하고 있다.

박근혜의 두 경쟁자, 민주당의 문재인 후보와 소프트웨어 기업가이자 무소속의 안철수 후보는 모두 소상공인들을 재벌로부터 보호하는데 힘쓰고 있다. 문재인 후보는 한국을 재벌이 “불공정 특권”을 누리는 “정글 경제”라고 묘사한다. 그는 재벌을 해체하는 것이 아니라 독점 금지법을 강화하고, 빵집과 같은 소상공인을 위협할 수 있는 새로운 분야에 끼어드는 것을 막아야 한다고 주장한다.

한국 최대의 안티 바이러스 소프트웨어 기업을 창업한 안철수 후보는 재벌을 혁신적인 중소기업을 재빠르게 인수해서 재벌 안에서 경직시켜 버린다고 비난한다. 그의 선거 캠프에는 최근 한국 최고의 비즈니스 스쿨 중 하나의 학장인 장하성 교수가 합류했다. 장하성 교수는 재벌의 더 나은 기업 지배 구조를 위한 운동을 벌이는 사람이다. 2001년 그는 최초의 삼성전자를 대상으로 한 집단 소송들에서 한 건의 승리를 도왔다.

재벌은 이 소란이 사그라지길 기대하며 자중하고 있다. 재벌 옹호론자들은, 많은 이들이 재벌을 욕하지만, 그들의 자식이 커서 그 중 한 회사에서 일하게 되길 바란다고 말한다. 그들은 또한 재벌은 한국 경제의 중심으로 그들에 대한 공격은 한국 경제에 대한 공격이 될 수 있다고 말한다.

사실, 약한 재벌은 경제적 요구일 수도 있다. OECD에 따르면, 서비스와 같은 다른 분야는 매우 비효율적이고 연구 개발 분야의 투자가 거의 없다. 이는 한국의 성장 전략이 제조업 중심이라, 자본, 인재 그리고 다른 자원들을 서비스에서 빨아들이고 있기 때문이다.

안주에 대한 위험도 있다. 응석받이로 자란 재벌에서 일하는 “노동 귀족” 조합은 다른 경제 분야에서 일하는 열악한 급여를 받는 이들과 비교되고 불공정에 대한 논란을 일으킨다. 재벌의 부유한 소유자들끼리의 상호 연합도 우려다. 이번 달, 공정거리위원회는 이씨 가문의 삼성과 연관되어있는 거대 유통기업 신세계와 밀접한 3개의 기업에 회장의 딸 소유의 피자와 베이커리 기업을 도와준 혐의로 40억 원의 과징금을 부과했다.

아마 세상이 변하고 있다는 가장 큰 지표는 한화 그룹 김승연 회장의 예일 것이다. 그는 그의 아들과 실랑이를 벌인 술집 종업원을 쇠막대기로 두들겨 팬 혐의로 유죄 판결을 받았다. 이명박 대통령은 즉시 그를 사면했다. 올해 김승연 회장은 다시 횡령 혐의로 구속되었고, 8월에 수감되었다. 김승연 회장은 한국 재벌 회장으로서 실제 수감된 드문 예이다. 모두 이명박 대통령이 퇴임하기 전 그를 사면할 것인지를 지켜보고 있다.

[Forbes] 왜 예측 분석을 통해 전세를 뒤집을 수 있나? (Why Predictive Analytics is A Game-Changer)

Why Predictive Analytics Is A Game-Changer


Dave Rich and Jeanne G. Harris
04.01.10, 6:00 PM ET


힘든 세계 경제 속에서, 섣부른 의사 결정과 “마음 가는 대로”라는 방식은 곧바로 나쁜 결과를 초래한다. 이것이 세계의 일등 기업들이 경쟁하고 번영하기 위해서 새로운 관리 분야인 예측 분석에 점점 더 의지하고 있는 이유이다. 제품의 가격을 결정하고, 재고를 관리하고, 재능 있는 사람을 고용하는데 있어서 직관에 의존하는 것 대신에 관리자들은 데이터를 이용하고 분석하며 조직적인 추론에 따라, 이를 분석하고 효율성을 향상시키고 위험을 감소시키며 또한 이익을 증대시키고 있다.


간단히 분석학이란 정량적인 방법을 이용하여 데이터 속에서 통찰을 끄집어 내고, 사업상의 결정을 내릴 때 이러한 통찰에 의존하며, 궁극적으로는 사업의 성과를 향상시키는 것이다. 따라서 예측 분석은 판도를 뒤집을 수 있는 새로운 요소로 부각되고 있다. 뒤를 돌아보고 “무엇이 일어났나?”를 분석하는 것 대신에 예측 분석은 경영진에게 “다음은 무엇인가?””그것에 관해 우리는 무엇을 해야 하는가?” 대한 답에 도움을 준다.


엑센츄어 리서치는 높은 성과를 내는 기업들은 다른 조직에 비해서 훨씬 더 발전된 분석 지향성을 가지고 있다고 밝혔다. 그들은 그들 사업의 중심에 분석적 능력을 두고 있으며 이를 그들의 낮은 성과를 가진 경쟁자보다 5배는 더 중요하게 여긴다. 우리의 연구는 분석적인 의사 결정을 포용한 조직은 커다란 보상을 받는 다는 것을 밝혀내었다.


실제 분석학의 인기 있는 예 중 몇몇은 “분석가”들이 어떤 선수가 정말 가치 있는지 결정을 내릴 때 분석학을 사용하는 빈도가 늘어가는 프로스포츠의 세계에서 찾아볼 수 있다. 비즈니스 세계에서 찾아 볼 수 있는 다음 예들을 살펴보자.


베스트바이는 가입자 데이터에 대한 분석을 통해서 7%의 고객이 43%의 매출을 올려준다는 사실을 알아낼 수 있었다. 그들은 고객을 몇몇의 전형들로 나누고 이들 특정 고객 그룹의 구매 습관을 반영하여 상점과 상점 내에서의 경험을 다시 디자인 했다.

올리브 가든은 데이터를 통해 필요한 직원 수와 각각의 메뉴 아이템과 재료까지의 음식 준비 요구 사항들을 예측한다. 이 레스토랑 체인은 직원을 훨씬 효율적으로 관리할 수 있었고 낭비되는 음식의 양을 크게 줄였다.

영국의 Royal Shakespeare사는 과거 7년 동안의 관객들에 대한 이름, 주소, 관람 연극, 티켓 구입에 지불한 금액을 살펴보는데 분석학을 이용하였다. 이 극단은 이를 통해 마케팅 프로그램을 개발하였고 이를 통해 일반 관객의 수를 70% 이상, 회원 수를 40%이상 늘릴 수 있었다.

최근 엑센츄어 리서치는 많은 다른 기업들의 더 분석적이 되고 싶은 희망을 강조했다. 미국과 영국의 유망 기업 600개를 대상으로 한 2009년의 조사에서, 대상 기업의 3분의 2가 “데이터를 유용한 형태로 하는 것”을 당면 과제로 언급했다. 긴 안목에서, 3분의 2와 4분의 3 사이의 경영진들의 최고 목표는 행동들을 모델화 하고 간단 명료하게 예측해서 가지고 있는 분석적 도구의 기반 위에 각각의 결정 사항이 실시간으로 이루어질 수 있게 하는 능력을 개발 하는 것이다.


이 목표에 도달하기 위해서, 기업은 빠르게 움직여야 한다. 거의 40%에 달하는 응답자들이 그들이 현재 가지고 있는 기술적 자원들이 전사적인 분석의 효율적인 사용에 충분하지 않다고 믿고 있었다. 하지만 점점 더 거세어지는 흐름을 거스를 수는 없다. 그들이 소비자 행동을 예측하거나, 가격 정책을 수립하거나, 광고비와 관리 위험을 최적화하는 등에 분석학을 쓰던 말건, 분석학은 관리에 있어서 가장 중요한 의제로 부상하고 있다.


그렇다면 다음 단계는 무엇인가? Tom Davenport, Jeanne Harris, 그리고 Robert Morison의 신작 “업무에서의 분석학: 현명한 결정, 더 나은 결과”는 어떻게 조직이 그들의 조직을 위한 분석학을 실제 업무에 투입할 수 있는지 묘사하고 있다. 하나의 분석적 조직이 경영진의 명령에 의해 간단히 수립된다면, 남은 당면 과제는 기술적인 것들이 될 것이다.


하지만 다른 가치 있는 모든 것처럼, 분석학을 실제 적용하려면 많은 노력과 심사숙고가 필요하다. 물론, 정확하고, 유일무이하며, 시기 적절한 데이터를 얻는 것이 분석학을 이용하는 중요한 선행과제이다. 데이터가 사용 가능한 상태가 되면, 기업들은 분석적 능력을 갖추기 위해 빠르게 움직여야 한다. 기업 전체의 관리자들은 업무 프로세스, 고객, 시장, 그리고 경쟁자들에 대해 심도 있게 이해하는 것을 통해 사업적 가치에 매진할  곳에서 분석학을 목표로 할 필요가 있다.


IT 기업의 경영자들은 분석적 능력을 구축하려 할 때 기업 성과를 향상 시켜주기 위해 이러한 정보를 이용할 분석적 도구와 어플리케이션들을 실제 구입하기 전에 다른 비즈니스 파트너들과 협력할 필요가 있으며, 미래에는 어떤 정보가 필요하게 될지 이해하는 데 시간을 쏟아야 한다.


기술이 필수적인 기폭제이기는 하나, 분석적으로 성공하려는 기업들은 단순히 기술을 구입하고 구현하는 것 이상의 많은 것들을 해야 한다. 이러한 기업들은 그들의 직원들이 생각하고 일하고 결정을 내리는 방법과, 그들의 사업의 전체를 아우르는 분석학을 만드는 것에 집중하고 있다. 그리고 그들은 분석적 능력에 대한 투자가 그들 조직의 현재 상태와 미래 잠재력을 이해하게 해 줄 것이라는 확신을 가지기 위해서,  점점 더 소중해지는 자산인 분석적 재능들을 잘 보살피고 발전 시킨다.


미래의 더 분석적인 세계에서는, 모든 조직 (산업과 시장에서의 위치에 상관없이) 이 더 분석적이 되어서 어떻게 이익을 창출할 것인지에 대한 고민이 필요하다. 일류 기업들은 이미 분석학을 그들의 경쟁 무기로 사용하고 있다. 분석적 기업들은 그들의 덜 분석적인 경쟁자들이 “무슨 일이 일어났는지?”를 궁금해 하는 것에 앞질러  “다음은 무엇인가?”라는 질문에 대한 답에 초점을 맞출 것이다.


영어 원문


[#M_ more.. | less.. | 

In a tough global economy, sloppy decision making and “going with your gut” can get you punished–swiftly. That’s why leading companies are increasingly turning to a new management discipline called predictive analytics to compete and thrive. Rather than relying on intuition when pricing products, maintaining inventory or hiring talent, managers are using data, analysis and systematic reasoning to improve efficiency, reduce risk and increase profits.


In simple terms analytics means using quantitative methods to derive insights from data, and then drawing on those insights to shape business decisions and, ultimately, improve business performance. Thus predictive analytics is emerging as a game-changer. Instead of looking backward to analyze “what happened?” predictive analytics help executives answer “What’s next?” and “What should we do about it?”


Accenture research shows that high-performance businesses have a much more developed analytical orientation than other organizations. They are five times more likely than their low-performing competitors to view analytical capabilities as core to the business. Our research shows that there are big rewards for organizations that embrace analytics decision making.


Some of the most famous examples of analytics in action come from the world of professional sports, where “quants” increasingly make the decisions about what players are really worth. Consider these examples from the business world:


–Best Buy was able to determine through analysis of member data that 7% of its customers were responsible for 43% of its sales. The company then segmented its customers into several archetypes and redesigned stores and the in-store experience to reflect the buying habits of particular customer groups.


–Olive Garden uses data to forecast staffing needs and food preparation requirements down to individual menu items and ingredients. The restaurant chain has been able to manage its staff much more efficiently and has cut food waste significantly.


–The U.K.’s Royal Shakespeare Co. used analytics to look at its audience members’ names, addresses, performances attended and prices paid for tickets over a period of seven years. The theater company then developed a marketing program that increased regular attendees by more than 70% and its membership by 40%.


Recent Accenture research highlights the desire of many other companies to become more analytical. In a 2009 survey of 600 U.K. and U.S. blue-chip organizations, two-thirds of all respondents cited “getting their data in order” as an immediate priority. Longer-term, the top objective for between two-thirds and three-quarters of executives is to develop the ability to model and predict behaviors to the point where individual decisions can be made in real time, based on the analysis at hand.



To achieve this goal, companies must move fast. Almost 40% of our respondents believe that their current technological resources significantly hinder the effective use of enterprise-wide analytics. But there is no questioning the escalating momentum. Whether it is using analytics to predict customer behavior, set pricing strategy, optimize ad spending or manage risk, analytics is moving to the top of the management agenda.


So what are the next steps? In their new book, Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results, Tom Davenport, Jeanne Harris and Robert Morison describe how organizations can put analytics to work in their organization. If an analytical organization could be established simply by executive fiat, the only remaining challenges would be technical ones.


But like anything worthwhile, putting analytics to work takes effort and thought. Of course, having accurate, unique and timely data is a critical prerequisite to using analytics. Once their data is in order, companies should move fast to build their analytical capabilities. Managers across the enterprise need to target analytics where they will have a significant effect on business value, by developing a deeper understanding of their business processes, customers, markets and competitors.


IT executives need to partner with their business colleagues when building analytical capability, taking the time to understand what information will be needed, before delivering the analytical tools and applications required to leverage that information to improve business outcomes.


While technology is a vital catalyst, companies that succeed in analytics do a lot more than just buy and implement technology. These companies are focused on making analytics integral to their business, to the way their employees think, work and make decisions. And they nurture and develop analytical talent–an increasingly precious asset–to make sure that their investments in analytics capabilities equip them to understand their organizations’ current health and future potential.


In an ever more analytical world, every organization (regardless of its industry or market position) needs to consider how it will benefit by becoming more analytical. Leading companies are already wielding analytics as a competitive weapon. Analytical companies will focus on answering the question “what’s next?” while leaving their less analytical competitors in the dust to wonder “what happened?”

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