지난해 3월 오픈벨을 울리며 미국 증시에 화려하게 데뷔한 쿠팡. 1년여가 지난 현재, 한때 100조 원에 이르렀던 기업가치는 반 토막이 났고 연이은 적자행진에 시장은 우려의 시선을 보내고 있습니다. 쿠팡은 왜 적자를 극복하지 못하고 있으며 계획된 적자는 언제까지 이어지는 걸까요? 이번 시리즈를 통해 쿠팡이 적자를 극복하지 못하는 이유에 대해 분석해 보겠습니다.

지난 몇 년간 많은 간편결제 사업자들이 오프라인 결제에 도전장을 내밀었습니다. 온라인 결제는 이미 많은 간편결제 사업자들이 치열하게 경쟁 중이지만, 오프라인에서는 삼성페이 외에는 이렇다 할 성과를 낸 사업자가 없습니다. 그런 와중에 삼성페이를 등에 업은 사업자들이 나타나는 것은 꽤 흥미로운 현상입니다. 오늘은 삼성페이가 무엇인지, 여러 사업자는 어떤 목적으로 삼성페이를 등에 업고 시장에 나타났으며 그 효과는 어떠한지 등 카드사의 속사정에 관해 함께 살펴보겠습니다.

지난 10월 27일, 일론 머스크가 마침내 SNS 플랫폼 트위터를 인수했다. 인수 금액은 440억 달러(약 57조 원)이다. 일론 머스크가 트위터를 인수한 이유는 대체 무엇일까? 예측하기 어려운 행보를 보여주는 사람이고, 계속해서 상황이 업데이트되고 있어서, 모든 내용을 속속들이 파헤치는 것은 어렵다. 하지만 짚어볼 내용들이 몇 가지 있으니 함께 살펴보자.

지난 2023년 11월 30일은 ChatGPT가 출시된 지 1년이 되는 날이었습니다. 빠르게 변화하는 기술 트렌드 속에서도 ChatGPT를 중심으로 하는 생성형 AI 기술은 꾸준히 인기를 유지하며 트렌드의 중심에 서 있습니다. 오늘은 아직 생성형 AI 기술에 익숙하지 않은 분들을 위해 이 기술과 관련된 중요한 용어들을 최대한 쉽게 풀어서 설명해 보고자 합니다. 기본적인 것부터 심화된 내용까지 다뤄볼 예정이니, 이번 글을 통해 생성형 AI와 더 친숙해지는 계기가 되길 바랍니다.

세상의 모든 것들이 데이터화되고 있다고 해도 과언이 아닐 정도로, 데이터의 영향력은 계속 커지고 있습니다. 심지어 우리가 무엇을 먹었는지, 어디를 갔는지, 어떤 옷을 입었는지 등 일거수일투족이 데이터화되어 가고 있습니다. 우리의 삶 그 자체가 촘촘하게 데이터로 흔적을 남기고 있는 셈이죠. 이렇게 데이터가 많아지면서, 사람들은 데이터 안에서 인사이트를 발굴하고자 노력합니다. 기업의 가치를 창출하는 영역 역시 데이터 중심으로 재편되고 있습니다. 그렇다면 단순히 데이터를 모으고 분석하는 것만이 정답일까요? 데이터는 어떻게 비즈니스를 만들 수 있을까요? 이번 글에선 데이터로 어떻게 비즈니스 모델을 변화시킬 수 있는지, 다양한 사례들을 통해 살펴보겠습니다.

송금 절차를 간편하게 해 주겠다는 목적으로 출발한 토스는 어느덧 금융 대기업으로 성장했습니다. 아무도 더 이상 스타트업이라고 부르지 않습니다. 은행, 증권 등을 거느린 공룡이 되었죠. 이제는 기존 금융권이 토스의 움직임을 주목하며 따라 하는 상황이 되었습니다. 일반고객을 잡고 있으면 우선 금융상품의 원활한 유통채널이 됩니다. 지금 핫한 대출비교서비스 같은 모델이 가능해지는 셈입니다. 고객은 토스를 통해 손쉽게 여러 금융사의 대출상품을 한자리에서 비교할 수 있습니다. 남의 것을 팔고 수수료를 받아도 되지만 경우에 따라서는 직접 나서기도 합니다. 토스뱅크나 토스증권을 만들어서 일반고객들에게 자사의 금융상품을 판매하는 것이죠. 그런데 저는 토스의 이후 행보가 궁금해졌고, 나름의 데이터를 바탕으로 추론해봤습니다.

서밋의 영향력이 커지면서 AWS EXPO는 점점 더 통일성을 갖추는 느낌이다. 개별 기업의 개성을 누르고, 마치 AWS의 일부처럼 보이게 하는 모습이라고 볼 수도 있다. 그러나 사실상 AWS 서밋을 대체할 만한 행사가 없으니 AWS에 '락인'되는 것을 감수하고서라도 꼬박꼬박 참가하게 되는 모양이다. 그리고 그 이유는 물론, 큰 지출의 대가로 얻을 것이 있기 때문이다. 몇 년째 AWS 서밋에 참가 중인 개근 참석자로서 궁금해졌다. 스폰서사들은 과연 AWS 서밋 서울을 위해 얼마나 돈을 썼고, 또 무엇을 가져갔을까?

데이터 엔지니어나 분석가가 아닌 직군은 데이터를 다루기 위해 무엇을 공부해야 할까요? 데이터를 어떤 관점으로 바라보고, 어느 수준까지 활용하면 좋을까요? 오늘은 개발 또는 데이터 관련 직군은 아니지만, 업무에 데이터를 활용해야 하거나 조금 더 잘 활용하고 싶은 분들을 위해 도서 추천 글을 준비했습니다. 저 역시 데이터 분석가가 아님에도 업무 시 직접 데이터를 활용할 때가 많아 여러 고충이 있었는데요. 제가 공부하며 도움을 받았던 데이터 분야 책들을 여러분에게 소개하고자 합니다.

북극성 지표는 특히 초기 단계의 에어비앤비(Airbnb), 넷플릭스(Netflix), 우버(Uber) 등과 같은 회사에서 놀라운 일을 만들어냈지만, 그와 동시에 매우 위험합니다. 하나의 지표에 오랫동안 집중하고 있는 것은 팀을 근시안적으로 만들 수도 있고, 새로운 기회를 잃을 수도 있고, 사용자 경험을 희생해야 할지도 모르는 위험부담을 감당해야 하기 때문입니다.

지난 8월 20일, 미국 축구계에서 기적과 같은 일이 일어났습니다. 미국의 최상위 프로 축구 리그, 메이저 리그 사커(MLS)의 만년 꼴찌팀 인터 마이애미 CF가 리그스 컵에서 승부차기 끝에 창단 이후 첫 우승을 달성한 겁니다. 메시 영입 이전까지만 해도 무명에 가까웠던 팀에 쏟아진 전 세계의 관심, 온라인에서도 경기를 시청할 수 있는 MLS 시즌 패스 보유자가 200만 명을 돌파했습니다. 메시 이적 이전까지는 100만 명도 채 되지 않았다고 하니 정말 엄청난 성장 속도입니다. 이처럼 사람들은 축구 실력만큼이나 대단한 메시의 비즈니스 파급 효과에 다시금 주목하고 있는데요. 이번 글에서는 메시를 영입한 MLS의 행보와 비즈니스 전략에 대해 살펴보겠습니다.