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교통카드는 엄청난 데이터를 만들어낸다

빅데이터에서 가치와 창조를 논하는 이유는?

빅데이터가 무엇인가에 대해서 딱딱한 정의를 가지고 이야기하는 것은 재미가 없는 일일 것이다. 교통카드를 생각해보자. CEO인 당신은 요즈음 자주 이용하지 않을지 모르지만, 대중교통이 발달된 우리나라 전국민 대다수가 거의 매일 대중교통을 이용한다. 환승이 보편화되면서, 한 번의 대중교통 이용은 버스-지하철 연결까지 무수히 많은 건수의 데이터를 쏟아낸다. 삼천만명이 하루 다섯 번만 흔적을 남긴다면 매일 1억5천만건의 데이터가 만들어진다. 카드를 대는 즉시 요금이 계산되는 것 뿐만 아니라 중앙의 컴퓨터에 모여진 데이터는 얼마나 많은 사람들이 어디서 어디로 움직이는지를 바로 보여 준다.

교통카드는 버스, 택시, 지하철과 같은 대중교통은 물론이고, 편의점이나 서점에서, 공영 주차장까지 다양한 곳에서 사용될 수 있다. 결국, 앞서 이야기한 3V의 조건이 모두 만족되는 듯 하다.

기본적으로는 요금계산을 위해서 만들어졌을 뿐인 데이터이지만 이 데이터를 본격적으로 분석하기 시작한다면 얼마나 많은 새로운 정보를 만들어낼 수 있을지를 생각해보자. 사람이 몰려있는 지역을 알 수 있다. 교통혼잡을 추측할 수 있고, 장사가 잘될만한 지역이 어디인지도 알 수 있을 것이다. 가장 중요한 마지막 V 즉 가치는 이 분석에서부터 나오기 시작한다. 버스회사는 새로운 노선을 생각할 수 있다. 시청은 교통요금인상에 대해 적절성을 검토하거나 도로시설물 보수를 위해 적절한 시간대와 장소를 찾을 수 있다.

프랜차이즈 음식점은 새로운 점포를 내기에 적절한 장소를 판단할 수 있다. 온라인 쇼핑 회사는 마케팅 이메일을 보내기 좋은 시간대를 알아낼 수 있다. 이처럼 내버려 둔다면 이미 제몫을 했고 더 이상 아무 의미 없는 데이터를 분석에 사용하게 되면 매출을 높이거나 위험 및 비용을 줄이는 성과 즉 가치를 만들어낼 수 있기에, 데이터는 공짜, 그 가치 잠재력은 무한대라고 하는 것이다. 이 때문에 창조라는 단어가 빅데이터와 연관되는 것이다. 물론, 데이터가 있어도 그 저장과 처리에는 분명 비용이들지만, 만들어질 가치에 비해서는 무상이나 마찬가지라 보는 것이다.

빅데이터, 결국 분석이다

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​분석이란 말이 없어도 분석을 이야기하는 것이다

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빅데이터가 무엇인가에 대해서는 이야기하는 사람마다 제각각이다. 그러한 정의들을 외우는 것이 CEO의 숙제가 될 이유는 없다. 인터넷 백과사전인 위키디피아는 『기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술』이라고 한다.

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이 이야기를 자세히 들여다 보면 빅데이터라고 부르면서 데이터를 가리키기도 하고 기술을 가리키기도 한다는 점을 알 수 있다. 이 점이 용어에 대한 혼란을 많이 일으키며 쓸모없는 논쟁도 많았다. 우리는 이 단어가 데이터와 분석 두 가지를 구별 없이 이야기한다는 점만 기억하면 된다. 분석하지 않으려면 데이터는 어차피 가치가 없으니까. 이제부터 빅데이터라고 하면 분석하는 것은 당연히 포함해서 하는 이야기로 생각하자.

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빅데이터 정의가 나오는 대목에서 누구든지 이야기 하는 공통된 요소 세 가지가 있다. 데이터의 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)이다. 모두 V로 시작하기에 ‘3V’라고도 한다. 3V에 가치(Value)를 더해서 4V라고도 하지만, 가치는 앞의 3V와는 성격이 다르다. 건수가 많고, 종류는 다양하며, 실시간으로 즉시 수집되고 처리되는 것을 빅 데이터라고 이야기하는 것에는 이견이 없어 보인다. 문제는 두 가지. 그 구분점이 없다는 것(데이븐포트 교수는 최근 저서에서 100TB가 넘어야 빅이라 할 수 있다는 견해를 보였지만). 즉, 어디부터 빅이고, 어디까지는 빅이 아닌지는 각자 다른 주장을 하고 있고, 소위 다수설이란 것 자체가 없다. 또 하나는 세 가지가 모두 빅이라야 빅인가, 아니면 어느 한쪽만 빅이라도 빅인가의 문제다. 역시 다수설도 없고, 그리 심각하게 고민하고 가려서 이야기하는 사람도 없다.

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결국, 말하는 사람마다 서로 다른 빅을 이야기하고 있는 것이다. 대화도 소통도 가능하지 않은 상황이다. 그럴수록 스스로 중심을 잡고 이해하고 있어야 한다.

빅데이터는 가장 중요한 승부처 중 하나

빅데이터가 생사를 결정하는 세상

많아진 데이터는 오늘날 세상에서 가장 강력한 무기 또는 자원으로 불린다. 데이터를 가지고 있거나, 데이터를 처리할 수 있는 능력을 가진 기업들이 세상을 장악해가고 있다. 그리고 그런 기업들을 많이 보유한 국가가 경쟁력을 가지는 시대가 되었다. 그림에서 아마존과 구글, 페이스북으로 대표되는 최고의 빅데이터 기업들의 주가는 끊임없이 올라가는 추세다. 한 때 주춤한 듯 했던 월마트 조차 최근의 성장이 빅데이터와 무관하지 않다. 비단 소비자를 상대로 하는 기업들만 그런 것이 아니다. 기업간 거래를 하는 산업(B2B)에서도 공공기관 조차도 마찬가지다.

이 디지털 데이터 전쟁은 비록 총성은 없으나 너무나 격렬하게 진행되고 있다. 최근 국내 대기업들이 위기감을 느끼고 있는 반면 중국의 인터넷기업들이 전세계 신문 표지를 장식하고 있는 상황이 이를 대변한다. 하드웨어가 아닌 소프트웨어, 그리고 데이터를 얼마나 잘 사용할 수 있는가가 기업의 존폐 내지는 업계내에서의 순위도 결정한다. 데이터 활용을 중심으로 사업을 재정의하고 새로운 산업분야로 뛰어드는 경우도 흔히 볼 수 있다. 데이터 활용만을 주사업분야로 해서 새로운 스타트업들이 무수히 생겨나고 있다. 데이터가 돈이 되는 세상이다.

기업들이 이러한 역학관계에서 움직이고 있다면 공공은 무엇을 해주어야 하는가? 공공은 정책과 행정에서 스스로의 효율화와 투명화를 위해 데이터를 활용하는 한편, 더 나은 산업 환경을 만들기 위해 데이터를 활용하고 기업이 필요로 하는 데이터를 찾아내서 개방해주어야 한다. 세금을 걷으려면 그 값을 해야 한다. 길을 내고, 수로를 여는 것이 과거의 공공의 핵심임무였다면, 새로운 디지털 시대 공공의 역할에서 그 무엇보다 중요한 것은 제대로 된 데이터를 만들어 제공해주는 것일 수도 있다.

미국이나 영국 등 전세계의 정부가 이 때문에 앞장서서 데이터 개방을 추진하고 있고민간분야의 빅데이터를 산업으로 활성화시키기 위해 제도를 개선하고, 연구개발을 주도해 가고 있다.

#빅데이터, #HR분석, #HRAnalytics, #데이터분석, #유제성, #인력분석, #페이스북, #월마트, #아마존, #예측분석

• 지금까지의  생각을  버려라! 

       감만  가지고  경영하기에는  세상이  너무  복잡해졌다
  – 전세계에  팔아야  하고, 다양한  고객층에  팔아야  하고,  기술 변화 속도는  너무  빠르다

• 기업들에게  진짜  큰  기회 임에는  틀림 없다

       –만일 아니라면, 중국의 인터넷기업들이 매진할 이유가 있겠는가

• 한 사람,  한 지역,  한 물건,  한 거래처,  한 기계,  한 건물  단위로, 일분, 한 시간, 일초, 작은  단위에  맞는  처방을  미리  찾아내고,  그대로 실행하는 것 여기에 기회가 있다.

• 송풍구가  무너졌으니  송풍구만  전수  조사하면  되겠는가?

      지금까지  벌어진  일이  아니라  앞으로  벌어질  일을  아는  것이  핵심이다.

• 100%정확 ?  당연히  아니지만, … 돈이  된다면,  약간의  오차가  그리  큰  문제인가

• 매쉬업은  빅데이터의  진짜  승부처,  반면  소셜 빅데이터?  거품과  함정이  있다

• 데이터가  없으면  아무것도  나오지  않는다.  데이터만  있어도  아무것도  나오지  않는다.

      데이터를  돌려서 (사람이  프로그램으로)  분석을  해야  답이  나오고,  답이  나와야  매출이  늘든,  비용이  줄든, 위 험이  줄든  (진정한 가치) 한다.

• 이미  많은  데이터가  있다.  그리고  더  생겨날  수도  있다.   당신의 결정에 달렸다.

• 아마존이  책장사가  아니라  종합유통을  넘어서  기계장사를  하고,  정보서비스  기업으로  변해가는  시대,

      포드가  아마존이  되겠다고  하는  시대 … 이게  데이터의  파워다.

• 손을  안대고  코를  풀고,  대동강물을  팔아서  갑부가  되는,  바로  그것을  향하는  것이  빅데이터다.

• 국내시장이  장사  안되면,  어느  나라에  어떤  상품을  어떤  유통을  통해서  팔면될  지  수 백개  나라,  수 만 개  상품,  수 천 개  유통업체의  조합 중에서  골라줄  수  있는  것이  빅데이터. … 결코  멀리  있지  않다.

• 티맵을  생각하라 … 어느  운전기사도  티맵 만큼  길을  찾지  못한다!

• 과연  당신의  비즈니스는  빅데이터와  무관할까?

      눈감고  사업할건지 … 돌리면서  사업할  것인지  결정해야만  하는  순간이다.

• 기획팀 … 마케팅  기획이든  상품기획,  공정기획이든 … 여기에  데이터를  진짜로  심층적으로  돌릴  전문  분석가를  두어야 한다.    그들이  내부에서  또  외부에서  어떤  데이터를  확보하고,  무엇을  돌려서  어떤  정보를  만들 것 인지를  방책을  제시할  것이다.

• 당신뿐  아니라  당신의  스탭들도  빅데이터가  무엇인지  모른다.  그래서  공부를  시켜야  한다.

• 당신이  알  수  있는  수준의  설명을,  논리적으로,  할  수  있을 때까지  당신의  스탭들이  빅데이터를  제대로  이해하도록  압박하라.

출처 : 한국경제 2014.08.01

원문 : http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2014073151461&intype=1

Let's Master 빅데이터 (2) 해외 기업들의 활용

아비바, 차량 운전행태 수집
보험료 할인 등 맞춤상품 출시

DHL, 배송·교통정보 활용
경로 최적화로 물류비 절약

 

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미국 월트디즈니와 월드파크앤드리조트는 테마파크 입장객 수, 예약된 호텔 객실 수, 올랜도 지역의 날씨 등 변동 요소를 분석해 향후 6주간 필요한 직원 수와 업무 분량을 예측하는 등 전문적인 인력 관리에 빅데이터를 활용하고 있다. 사진은 국내의 한 백화점이 디즈니 캐릭터를 활용해 연 문화행사 모습이다.

대한상공회의소는 최근 국내 기업의 빅데이터 활용도가 저조하다고 발표한 바 있다. 국내 기업들이 추진 중이거나 계획 중인 프로젝트를 공개하지 않아서 조사 결과에 대한 차이는 있을 것으로 보인다. 그러나 국내 기업의 빅데이터 활용이 해외에 비해 아직 초기 단계인 것은 사실이다. 해외 기업들은 빅데이터를 기업 경쟁력의 주요 요소로 인식하고 다양하게 활용하고 있다. 해외 기업들은 빅데이터를 어떻게 활용하고 있을까.

# 미래 예측

축적된 데이터를 분석해 보면 과거와 현재의 규칙성과 상관관계를 알 수 있다. 미래 수요와 추세도 예측할 수 있다. 이는 기존 전문가 기반의 예측과 통찰력에 객관성과 신속성, 정확성, 지속성을 더한다. 구글은 오래전부터 빅데이터를 활용해 다양한 미래예측을 시도하고 있다. 잘 알려진 브라질 월드컵 승부 예측, 독감 유행 예측뿐만 아니라 이미 2009년 오바마 정부의 ‘노후차량 보상 프로그램’ 예산 편성과 관련해 프로그램에 대한 검색과 호응도를 분석, 정부 예산이 부족할 것을 사전에 정확히 예측하기도 했다. 미국 월트디즈니와 월드파크앤드리조트는 테마파크 입장객 수, 예약된 호텔 객실 수, 올랜도 지역의 날씨 등 변동 요소를 분석해 향후 6주간 필요한 직원 수와 업무 분량을 예측하는 등 전문적인 인력 관리에 빅데이터를 활용하고 있다. 미국 레코드퓨처사는 인터넷에서 뉴스, 블로그, 정부 공식 사이트, 무역자료, 금융DB 등의 실시간 데이터를 수집해 이슈가 되고 있는 사건들을 ‘시간분석 엔진’을 통해 과거·현재·미래 예측 정보로 시각화해 제공한다.

# 맞춤형 서비스

개별 상황에 대한 정확한 이해를 바탕으로 가장 적합한 방식과 내용으로 효과적인 서비스를 제공한다. 영국 아비바는 사용자 데이터에 기반한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 혼잡 시간대와 사고 다발 지역의 운행 빈도가 낮은 운전자에게 보험료를 할인해주는 주행거리연동보험(pay-as-you-drive·PAYD) 상품을 출시했다. 차량 내 운행 기록 장치를 통해 실제 운전 행태를 수집, 분석해 체계적인 보험료 설정 방식을 구축해 고객으로부터 신뢰를 확보했다. 사고 발생 시 사고 정보와 현장 사진을 위성항법장치(GPS)를 이용해 고객센터에 전송, 이를 1800종 이상의 차종 데이터와 비교 분석 후 수리비 내역을 현장 직원에게 즉시 알려 사고 수습 시간을 단축했다.

# 의사결정 지원

빅데이터는 경험과 직관에 의한 의사결정에 풍부하고 합리적인 데이터 기반 정보를 제시해 정확성을 높여준다. 일본 후지쓰는 농지 작업 실적과 작물 이미지 등의 데이터를 저장, 분석해 수확량 증가와 품질 향상에 사용하는 식품·농업 클라우드 서비스를 2012년 10월부터 개시했다. 이 서비스는 기후와 토양환경 등을 측정하는 센서에서 수집한 데이터와 과거 수확 실적 등을 연동시켜 최적의 파종, 농약 살포, 수확 시점을 제공한다. 이렇게 농업 생산 법인 등 10개의 테스트베드를 통해 실증 실험을 진행한 결과 양배추 수확량이 30%가량 늘어나는 성과를 거뒀다고 발표했다.

# 고객 니즈 분석

구매 및 소비 관련 데이터에서 발견된 새로운 패턴은 그동안 인지하지 못했던 고객의 새로운 니즈를 찾아준다. 특히 유통과 마케팅 분야에서 고객의 니즈 분석은 중요하다. 우리가 잘 알고 있는 자라, 월마트, 아마존 외에도 최근 일본 편의점의 활발한 빅데이터 활용이 회자되고 있다. 일본 편의점들은 구매와 관련된 정보를 수집하고 분석해 상품을 개발함으로써 매출 및 점포 수 확대 효과를 거두고 있다. 특히 로손사는 포인트카드로 고객이 같은 상품을 구입하는 반복 구매율에 주목, 히트 상품을 탄생시키기도 했다. 세븐일레븐 역시 빅데이터 분석을 통해 상품의 동시 구매 패턴을 알아내 매출을 35% 늘리는 효과를 얻었다.

# 실시간 대응성 강화

빅데이터는 정형, 비정형 데이터의 빠른 분석을 지원하다. 독일의 국제적 물류기업인 DHL은 배송 정보를 수집, 분석해서 소비자의 물류 서비스 이용 흐름과 패턴을 파악해 활용하고 있다. 또 실시간 교통 상황, 수신자의 상황, 지리·환경적 요소를 고려해 최적화된 배송경로를 실시간으로 제공한다. 효율적인 배송경로를 제공함으로써 배송 실패율을 제로에 가깝게 만들면서 물류비를 줄이고 있다. 빅데이터로 수요 증가를 예측해 허브 시설 확충과 물류 센터 확장, 차량 증편에 대한 투자규모를 결정하는 데에도 활용하고 있다. 일본 국토교통성은 최근 전국 일반 도로에 주행정보 수집 장치를 설치, 이를 통해 급브레이크를 많이 밟는 구간을 ‘위험 지역’으로 파악해 사고방지 대책을 강구하기로 했다. 사이타마현을 대상으로 시범 분석해 안전조치를 취한 결과 급브레이크 건수가 약 70%, 연간 부상 건수도 약 20% 감소한 것으로 나타났기 때문이다.

# 제품 개선

제조분야는 대부분의 설비와 장치가 첨단·자동화돼서 제품 생산 과정과 사용 과정에서 엄청난 양의 데이터를 만들어 내고 있다. 볼보사는 자동차에 내장된 전자태그(RFID) 등의 센서를 통해 소비자의 자동차 운전 과정에서 수집된 데이터와 자동차 상태 데이터를 본사로 실시간 전송해 부품의 상태와 안전성 등을 분석한다. 덕분에 50만대 이상 생산한 이후에 발견할 수 있는 결함을 1000대 출고만으로도 파악할 수 있게 됐다. 제너럴모터스(GM)와 혼다는 전기자동차의 운전 습관과 차량의 상태 등 운행정보 데이터를 실시간 수집, 차기 자동차 모델의 적정 배터리 용량을 결정하고 전기차의 충전 대기시간과 비용부담을 덜 수 있는 전력망 구축, 전반적인 성능 개선을 위한 연구에 활용하고 있다

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해외 기업들은 빅데이터를 제조, 유통, 마케팅, 농업 등 전 분야에서 미래예측, 의사결정 지원, 맞춤형 서비스, 제품개선 등에 다양하게 활용하고 있다. 빅데이터의 활용 분야는 센서 및 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 더욱 확대될 것이다. 궁극적으로는 국가, 사회, 경제의 발전과 함께 삶에 질 향상에 기여할 것이다.

신신애 < 한국정보화진흥원 빅데이터전략센터 부장 >

기업에 돈 벌어주는 빅데이터…먼저 자료부터 축적하라

출처 : 한국경제 2014.07.25

원문 : http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2014072423861&intype=1

Let's Master - 빅데이터 (1)
어떻게 시작해야 하나

뉴욕경찰 데이터 분석으로
강도·범죄·살인율 줄여

내부인력 주도적으로 참여해
작은 규모라도 분석해 봐야

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미국 뉴욕경찰은 데이터 분석을 통해 범죄를 예측하고 대비한 결과 강도 범죄는 3%, 살인은 4% 줄일 수 있었다. 사진은 버락 오바마 미국 대통령(가운데)이 뉴욕경찰을 방문한 모습이다.

이번 월드컵에서 우승국 독일 못지않게 스포트라이트를 받은 것은 구글이었다. 조별 예선이 끝나자마자 데이터 분석을 통해 16강 여덟 경기의 결과를 예측했는데 모두 적중했다. 각 팀은 물론 개별 선수들에 대한 각종 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 매 경기에 대해 각각 1만번의 컴퓨터 시뮬레이션을 실시해 16강 결과를 맞힐 수 있었다. 결승전에 대한 예측도 내놓았다. 브라질과 아르헨티나가 결승에 오를 것이고, 여기서 브라질이 승리할 확률이 55%라고 발표했다. 물론 이 예측은 틀렸고 구글에 대한 찬사도 거기서 끝났다. 하지만 브라질의 스트라이커 네이마르가 불의의 사고로 경기에 뛰지 못하는 일만 없었다면 구글의 예측이 결승전까지 적중했을 수도 있었다.

빅데이터의 등장은 정보기술의 활용 수준을 한 단계 높였다. 지금까지 정보기술은 어떤 일이든 빨리 처리하도록 하는 데 주로 활용했다. 온라인 뱅킹이나 전자상거래처럼 빛의 속도로 일을 볼 수 있게 하는 것이 최대 장점이었다. 2000년대 초 ‘빠른 것이 큰 것을 이긴다’는 논리가 유행했던 것도 이런 속도 경쟁을 반영한 것이었다. 이에 비해 빅데이터는 ‘빠른 것’을 넘어 ‘정확한 것’을 추구하는 수준까지 올라섰다. 방향과 속도 중 더 중요한 것은 당연히 방향이다. 방향만 옳다면 아무리 더디게 가도 목적지에 도착할 수 있다. 빅데이터는 지금까지 정보기술이 하지 못했던 올바른 의사결정을 가능케 함으로써 인간에게 더욱 유용한 기술로 다가오고 있다.



# 빠른 처리에서 의사결정 도구로 발전

빅데이터의 새로운 가치는 이미 산업현장에서 빛을 발하고 있다. 한 조사 결과에 의하면 빅데이터를 활용한 기업들은 성과와 수익이 각각 26%와 21% 증가했다고 한다. 무엇보다 미래의 경영환경을 정확히 예측할 수 있었기 때문이다. 한 예로 세계 최대 전자상거래 기업 중 하나인 독일의 오토그룹은 37%에 머물던 품목별 수요예측 정확도를 빅데이터 기법을 활용해 89%까지 올렸다고 한다. 그만큼 재고 부담은 줄이면서 수익을 늘릴 수 있었을 것이다. 공공부문도 예외는 아니다. 이미 잘 알려져 있다시피, 미국 뉴욕경찰은 데이터 분석을 통해 범죄를 사전에 예측하고 대비한 결과 강도 범죄는 3%, 살인은 4% 줄일 수 있었다.

빅데이터에 대한 회의론도 적지 않다. 무엇보다 빅데이터의 예측 결과가 기대했던 만큼 정확하지 않다는 것이다. 하지만 여기에는 한 가지 큰 오해가 있다. 데이터 분석이 한 번 실시해 결과를 얻는 일회성 작업일 것이라는 가정이다. 실제로는 그렇지 않다. 빅데이터 분석은 끊임없는 시행착오 속에서 조금씩 예측의 정확도를 높이는 끝이 보이지 않는 반복 작업이다. 일기예보가 이를 잘 보여준다. 한국의 경우 단기예보의 정확도는 2002년 81% 수준에서 조금씩 높아지기 시작해 2009년 90%, 2012년 92%에 이르는 등 아주 더디게 개선되고 있다. 100%의 정확도는 달성할 수 없겠지만 정부가 노력을 멈추지 않는다면 언젠가는 날씨를 의미있는 수준까지 정확히 예측, 엄청난 규모의 사회·경제적 가치를 창출하는 날이 올 것이다.

빅데이터와 관련해 현장에서 제기되는 가장 큰 문제는 도대체 이것을 어떻게 시작해야 하는가 하는 실천적 문제다. 이미 대기업들은 이런저런 형태로 빅데이터를 경영에 접목시키고 있다. 하지만 중소기업들은 빅데이터의 가치를 깨닫더라도 실제 이를 활용하기가 쉽지 않다. 어디서 어떻게 시작해야 하는지 경험지식도 없고, 비용과 시간 등 많은 자원이 소요될까 걱정도 앞선다. 보다 깊이 들여다보면, 빅데이터가 구체적으로 어떤 가치를 가져다 줄지 확신이 안 서는 것도 문제일 것이다.



# 정확할 수록 사회·경제적 가치 급증

빅데이터에 관심이 있는 조직들이 우선적으로 취할 수 있는 첫 번째 조치는 자기와 관련 있는 사례들을 열심히 찾아보고 주의 깊게 연구하는 것이다. 빅데이터를 적용한 사례는 우리 주위에 생각보다 많이 있다. 빅데이터라는 이름이 유행처럼 사용되기 시작한 것이 2010년 이후지만, 그 이전에도 데이터 분석을 통해 올바른 의사결정을 내리려는 프로젝트가 적지 않게 추진됐다. 관심을 가지고 주위를 둘러보면 해외는 물론이고 국내에서도 많은 사례를 발견할 수 있다. 전문가를 불러 의견을 들어보는 것도 좋은 방법일 것이다.

두 번째, 자기가 보유한 데이터를 되돌아보고 이를 전략자원으로 발전시키려는 노력을 시작해야 한다. 지금 당장 빅데이터 분석을 하지 않더라도 데이터를 축적하는 일은 하루라도 빨리 시작해야 한다. 빅데이터 분석은 자신의 데이터와 외부의 데이터를 결합해 의사결정에 필요한 정보를 얻는 일이다. 여기서 자신의 데이터는 자신이 준비할 수밖에 없다. 조직 전체를 포괄하는 데이터 관리전략을 수립해 자신의 의사결정에 필요한 데이터가 어떤 것이 있는지 확인하고, 이런 데이터를 어떻게 확보할 것인지 계획하는 일이 중요하다.

마지막으로 작은 규모라도 데이터 분석을 시도하되 내부 인력이 주도적으로 참여해야 한다. 데이터 분석은 산수문제를 푸는 것과 같은 기계적 작업이 아니다. 데이터 분석이 제대로 이뤄지려면 업의 본질과 풀고자 하는 문제의 특성이 정확하게 반영돼야 한다. 이것은 외부의 데이터 분석가들이 할 수 없는 일이다. 업의 본질과 비즈니스의 특성을 가장 잘 아는 것은 내부 인력일 수밖에 없다. 외부에만 맡긴다면 빅데이터가 알려주는 결과는 아무 쓸모없는 숫자의 나열일 것이다.

분명 빅데이터는 정확한 의사결정을 가능케 하는 미래의 유망한 경영기법이지만 꾸준한 노력 없이는 활용할 수 없는 어려운 기법이기도 하다. 빅데이터에는 왕도가 없다는 사실을 받아들이는 것이 빅데이터를 시작하는 진정한 출발점일 것이다.

황종성 < 한국정보화진흥원 빅데이터센터장 >

국내기업 CIO 81% "빅데이터가 기업 승패 가를 것" 

< CIO : 최고정보책임자 >

Let's Master - 빅데이터 경영 (1)

수집되는 데이터 양 2년마다 2배씩 증가 전망
이젠 주류기술 자리매김

교통 데이터 적극 이용한 서울 '올빼미 버스'처럼 활용 사례 점차 많아져

스페인 브랜드 자라는 빅데이터를 활용해 경쟁력을 극대화했다. 사진은 중국 상하이 대형쇼핑센터 타임스퀘어의 자라(ZARA) 매장 모습.

세계적인 패션유통기업 자라(ZARA)는 빅데이터를 효과적으로 활용해 기업 경쟁력을 극대화했다. 자라는 미국의 매사추세츠공과대(MIT)와 함께 세계 각국에 있는 매장에서 어떤 제품이 잘 팔리고, 얼마나 팔리는지 판매 정보와 재고 정보를 실시간으로 분석하는 시스템을 개발, 고객이 원하는 제품을 발빠르게 생산해 판매했다. 그 결과 세계 매장의 재고 문제가 자연스럽게 해결됐다. 고객의 니즈와 최신 트렌드를 반영한 제품을 빠르고 다양하게 생산하는 패스트 패션 업체라는 명성도 얻었다.

서울시는 KT의 통화량 통계와 서울시가 보유한 교통 데이터를 활용해 요일별 배차 간격 조정 등 서울시의 심야버스 노선을 개선했다. 서울시의 ‘올빼미 버스’는 공공부문 빅데이터 사업 중 가장 성공적인 사례로 평가받고 있다.

빅데이터가 기업과 사회 각 분야의 화두로 떠올랐다. 몇 해 전부터 빅데이터에 대한 관심이 지나쳐 광풍 또는 열풍이라는 표현이 생겨날 정도다. 공공, 제조, 의료, 환경 등 다양한 분야에서 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발하다. 각 기업뿐만 아니라 세계 각국에서도 빅데이터의 활용 여부를 새로운 경쟁력으로 판단하고 있다. 빅데이터 활용에 대한 회의론도 만만치 않은 가운데 올해도 빅데이터에 대한 관심과 투자가 지속될 것인지 궁금해 하는 사람들이 많다.

작년까지는 빅데이터에 대한 개념, 가치 등 사람마다 바라보고 이해하는 수준이 서로 달라 혼란스러웠다. 공공과 민간 영역에서 빅데이터 활용 성공사례가 조금씩 나오고 있다. 머잖아 기업이나 국가에서 구체적인 모습을 통해 빅데이터 적용 사례가 많이 나올 것으로 보인다.

금년에도 빅데이터에 대한 관심과 열기가 지속될 것으로 보이는 여러 징후가 있다. 먼저 정부 차원의 정책과 투자계획을 살펴보면 다음과 같다. 미래창조과학부가 국민이 체감할 수 있는 창조경제의 가시적인 성과를 지원하기 위해 이달 말 ‘창조경제 3개년 계획’을 발표할 예정이다. 창조경제 생태계 조성과 미래성장동력 발굴, 비타민 프로젝트 등 국가 정책에 대한 국민들의 인지도를 높이고 과학기술과 정보통신기술(ICT) 융합의 성공사례를 제시하기 위한 조치다. 특히 주목할 것은 창조경제 3개년 계획의 핵심인 ‘13대 미래성장동력 발굴과제’ 중 하나가 바로 빅데이터란 점이다. 이효은 미래성장동력 기획위원회 단장은 ‘국민소득 4만달러 실현을 위한 미래성장동력 토론회’를 열고 9대 전략산업과 4대 기반산업으로 구성된 미래성장동력 분야 중 하나를 빅데이터로 선정, 발표했다. 그는 이 자리에서 정형·비정형 빅데이터 분석·활용을 통해 가치를 창출하고 사회 현안을 해결할 것으로 전망했다.

미래부의 공공부문 소프트웨어(SW)사업 수요예보 조사 결과와 안전행정부의 빅데이터 확대 방안에 따르면 올해 빅데이터 관련 사업은 총 38건에 사업 예산은 556억여원으로 집계됐다. 지난해 총 44건, 224억원 규모였던 것과 비교하면 사업 건수는 다소 줄어들었지만 규모는 크게 늘었다.

지난해에는 서울시만 중점 사업을 진행했던 것에 비해 올해는 대전시, 경기도, 경상북도, 제주도 등의 지자체들이 빅데이터 사업에 적극적으로 나서고 있는 상황이어서 중앙부처 중심에서 점차 지자체로 영역이 확대되고 있다.

민간영역에서도 빅데이터에 대한 관심이 지속될 것으로 보인다. 한양대 모바일SW사업단과 서울산업통상진흥원에서 소프트웨어 개발자 및 기업·기관의 정보화 담당자 등 IT 업계 종사자 2038명을 대상으로 ‘2013 SW·IT 이슈 결산과 2014 전망’ 설문조사를 했다. 전체 응답 중 1025명이 가장 주목받는 트렌드로 빅데이터를 꼽았다.

EMC가 2013년 50개국 IT 의사결정권자들을 대상으로 한 조사에 따르면 빅데이터가 의사결정을 향상시키는 것으로 나타났다. 국내 응답자의 경우 빅데이터가 시장에서 승패를 결정하는 중요한 요인이 될 것이라고 믿는 IT 의사결정권자가 무려 81%로 나타났다. 한국IDC가 빅데이터 및 분석 프로젝트를 추진한 국내 78개 기업을 대상으로 조사한 결과 54%가 정량적이거나 비정량적인 혜택을 얻었다고 응답했다. 민간영역에서 빅데이터가 관심을 받고 있는 것은 그만큼 빅데이터 활용을 통한 가치가 서서히 나타나고 있다는 것을 방증하고 있으며, 빅데이터 관련 시스템 및 솔루션 수요가 크게 늘어날 것으로 예상된다.
 

IDC는 2020년까지 2년마다 수집되는 데이터 양이 2배씩 증가할 것이라고 예측했다. 캐디언트그룹의 최고기술경영자(CTO) 브라이언 힐은 “빅데이터를 단순히 유행하는 용어로 생각하는 기업들은 앞으로 기업에 큰 영향을 미칠 수 있는 데이터 요소를 눈뜨고 놓쳐버릴 수 있다”고 지적했다. 그는 “웹이나 인터넷과 별 차이가 없는 클라우드 컴퓨팅이라는 용어가 생겨났던 것처럼 빅데이터라는 용어도 변할 수 있다. 용어는 변할지언정 빅데이터의 개념은 주류 기술로서 오래도록 지속될 것”이라고 전망했다.
 

공공 및 민간부문에서 추진하는 빅데이터 사업, 정책, 예측 등을 살펴보면 금년에도 빅데이터에 대한 관심과 열기가 여전히 뜨거울 것임을 유추할 수 있다. 다만 이제는 많은 사람들이 언급한 것처럼 빅데이터를 활용한 사례가 많아지길 원하고, 무엇보다도 활용할 수 있는 빅데이터가 많이 생성돼 창조경제뿐만 아니라 많은 사람들이 기대한 만큼 피부로 느낄 수 있는 효과와 가치가 나와야 할 것이다.

성원경 < 한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구센터장 >

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