<공룡화되는 빅데이터 산업>
빅데이터는 우리의 일상을 세세하게 파악하여 관련 정보를 알기 쉽게 설명해주는데 큰 역할을 한다. 업종별로 보면 생필품을 구매할 때 집 근처 500m 이내에 있는 편의점·수퍼마켓 등을 이용하는 비중이 급증했고 카페 이용건수 중에서 500m 이내의 카페를 이용한 비중도 증가했다. 가장 두드러진 변화는 각 업종에서 40대 여성 고객의 이용 비중이 가장 많이 증가했다는 점이다. 한마디로 동네 상권은 40대 여성 고객층을 주목할 필요가 있다는 설명이다. 이와 같은 예측이 가능한 것은 한국인들의 신용카드 사용률이 높아 빅데이터로 전반적인 소비 트렌드의 변화를 읽을 수 있기 때문이다.
빅데이터는 아마존⋅구글⋅페이스북⋅넷플릭스⋅마이크로소프트 등 미국 공룡 소프트기업만 손대는 것은 아니다. 현재 빅데이터 분야의 가장 강력한 도전자는 중국이다. 그 선두에 'BAT'라고 불리는 중국 3대 IT 기업 바이두, 알리바바, 텐센트가 있는데 이들은 7억 명이 넘는 중국 내 스마트폰과 인터넷 사용자들이 쏟아내는 빅데이터를 수집해 활용하면서 급성장하고 있다. 중국 내 데이터센터 투자는 매년 30%씩 늘고 있고, 기업 가치가 1조원이 넘는 빅데이터 관련 스타트업들도 쏟아져 나오고 있어 미국과 격차를 빠르게 좁혀가고 있다는 전망이다.
이를 두고 일부 학자들은 '뉴 모노폴리(새로운 독점)' 시대가 도래했다고 설명한다. 빅데이터 기업들이 빅데이터를 분석해 고객에게 맞춤형 정보를 제공하고 이를 통해 더 많은 고객을 끌어들이며 막강한 독점력을 갖게 됐다는 것이다. 이러한 독점 체제는 다른 기업의 생사를 쥐고 있어 각국에서 이를 견제하려고 하지만 문제는 그런 시도 자체가 거의 불가능하다는 점이다. 20세기 미국은 석유와 전화를 독점했던 스탠더드오일과 AT&T는 과점으로 인한 폐해를 막기 위해 미국 정부는 이들을 강제 분할하는 조처를 내렸다. 록펠러의 스탠더드오일이 당대 미국 석유 시장의 90% 이상을 독점한 반대급부다.
그러나 학자들은 데이터 독과점은 소비자들 입장에서는 편의성이 점점 높아지는 데다 무형의 자산이므로 스탠더드오일과 AT&T와 같이 강제 분할이 가능하지도 않다고 지적한다. 빅데이터에 치중하는 현상을 강력한 정부조차 만만하게 볼 수 없다는 뜻인데 세계적으로 이들에 대한 우려가 고조되고 있는 것은 사실이다.
빅데이터 시장을 만만하게 보지 말라는 뜻은 앞으로 상당한 발전이 진행된다는 것을 의미한다. 학자들이 제시하는 빅데이터의 미래발전 방향은 다음과 같다.
① 오픈소스(Open Source)
빅데이터 시장의 특징은 오픈 소스 프로그램 즉 아파치(Apache), 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 등이 빅데이터 분야를 주도하고 있다는 점이다. 앞으로 수많은 기업들이 이들 오픈소스에 힘입어 빅데이터를 자신의 것으로 만들 수 있다고 예상한다.
② 메모리기술(Memory Technology)
빅데이터의 처리속도는 메모리에 달려있는데 학자들은 앞으로 메모리 데이터구조가 29.2%의 속도로 증가할 것으로 예측했다. 이 부분에 수많은 기업이 도전할 것으로 추정한다.
③ 기계학습/머신러닝(Machine Learning)
이세돌과 알파고의 혈투로 잘 알려진 머신러닝은 앞으로 계속 전진할 분야이다. 세계를 깜짝 놀라게 한 이들 분야는 이해(understanding), 학습(learning), 예측(prediction), 적응(adaptation), 심지어 자동운전(Self-operation)이 실천되는 시스템으로 4차 산업혁명의 기본 축을 이룰 분야이다.
④ 예측분석(Forecast Analysis)
기본적으로 예측분석은 머신러닝은 밀접한 관계를 갖고 있다. 즉 머신러닝 시스템 자체가 예측분석프로그램의 엔진과 같은 존재로 볼 수 있다. 빅데이터의 장점은 미래에 대한 예측이 가능하다는 점으로 이는 빅데이터가 기본 자산임은 물론이다.
⑤ 스마트 앱(Smart APP)
스마트앱은 기업이 사용하는 머신러닝과 AI기술의 또 다른 방식이다.
학자들은 스마트앱을 빅데이터 기술을 통해 고객의 과거행위를 분석하여 차별된 맞춤형 서비스의 지원하기 위한 '추천플랫폼' 이라고 설명한다. 이 말은 앞으로 빅데이터의 거의 모든 애플리케이션이 AI기술에 준한다는 것을 의미한다.
⑥ 스마트 안전보호(Smart Security)
제4차 산업혁명 시대에서 안전을 과소 평가할 수 없다. 해킹과 같은 미래의 인터넷 위험을 예방하는 것에 남다른 미래가 있음은 물론이다.
⑦ 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)
엣지 컴퓨팅은 앞으로 도래하는 사물인터넷(유비쿼터스) 시대에 빅데이터를 처리하는 한 방법으로 중앙(Cloud Server)보다 주변(edge, 개별 기기)에 더 주목한다는 의미를 갖고 있다. 이는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)이 신속하고 지속적인 발전이 이루어진다는 것을 의미한다.
<성공적인 빅데이터 전략>
거대한 빅데이터라 하며 모두 겁먹을 필요는 없는 일이다. 개인 차원이 아닌 한 기업의 규모에 따라 빅데이터를 활용할 수 있는 방법은 많이 있는데 앤드류 맥아피 박사는 빅데이터를 성공적으로 활용할 수 있는 방법을 다음과 같이 추천했다.
첫째 실험적으로 도입할 사업부문이 무엇인지 선택한다. 정량적 분석에 의존하는 조직의 리더를 대신하여 데이터 사이언티스트팀이 지원할 수 있도록 제도화한다.
둘째 성공적인 빅데이터 활용의 다섯 가지 조건 즉 리더십, 의사결정, 기술도입, 역량 관리, 기업문화를 달성하기 위해 각 핵심요소에 도전한다. 맥아피 박사는 활용 조건 각각 소수의 인원으로 구성하되 5주 이내 시험적으로 모형화를 이루어야 효과적이라고 제안했다.
셋째는 정보기술화의 혁신 4단계로 들어간다. 즉 시험, 측정, 공유, 복제를 포함한 프로세스를 시행하는 단계다.
여기에 빅데이터의 성공적인 활용을 위한 3대 요소를 감안해야한다. 데이터 전략을 추진하기 위한 자원, 기술, 인력이다.
① 자원
빅데이터 자원은 단순한 데이터 확보가 아니라 핵심 요소를 발굴해 내는 데 있다. 수요자에 맞는 핵심 정보를 채굴하기 위해서는 많은 자원을 발견하고 키워나가는 것이 중요하다. 데이터 활용 결과에 따라 데이터의 품질이 결정되고 클라이언트가 만족할 수 있다. 확보된 자원을 적절한 데이터관리시스템을 통해 신뢰성 있는 데이터로 갱신하는 시스템도 필요하다.
② 기술
확보된 자원을 유용한 정보로 변화시키기 위해서는 빅데이터 기술이 필요하다. 빅데이터 기술은 플랫폼 운영체제, 소프트웨어 도구, 데이터분석 기법까지 하드웨어와 소프트웨어를 포괄하는 개념으로 확장되어 ICT의 패러다임까지 변화시키고 있다.
한마디로 신기술에 대한 변화를 따라잡지 못하면 성장과 기술은 퇴보하고 미래를 보장할 수 없다. 기업의 빅데이터 기술이 끝없이 진화하고 있는 것은 사실이다. 지능적인 소프트웨어인 BI(business intelligence) 기술에서 분석 기능이 강화된 BA(business analytics)로 진화 중임도 참조해야할 요소다. BI와 BA기술은 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 신속하고 정확한 비즈니스 의사결정을 위해 사용하는 빅데이터 분석 기법이다.
학자들은 진화된 빅데이터 기술을 통해 데이터의생성부터 서비스까지 전사적인 범위에서 기업의 미래를 예측할 수 있다고 설명한다.
③ 인력
빅데이터 뿐만 아니라 4차 산업혁명의 궁극적인 목적은 결국 수요자에 귀착되고 적용하는 사람의 역량에 의해 좌우된다. 아무리 뛰어난 기술과 분석 도구도 전문능력을 갖춘 인력이 없다면 무용지물이다. 데이터 처리와 분석 능력을 갖춘 인력은 ICT 환경뿐만 아니라 조직, 기업, 정부 기관 등 대부분의 업종에서 필수적인 인물이다. 이러한 빅데이터의 대표적인 전문 인력으로 데이터 사이언티스트가 등장한다.
데이터 사이언티스트의 역량과 조건으로 학자들은 여섯 가지 자질을 거론한다.
수학능력, 공학능력, 비판적시각력, 글쓰기능력, 대화능력, 기타 개인의 호기심과 행복능력이다. 수학, 공학 능력은 데이터를 분석하는 데 필수적으로 필요한 가설을 세우거나 검증하는 능력이며 비판적시각력은 단점, 오류에 대한 판단력이다. 아울러 글쓰기, 대화 능력을 통하여 전달력과 인간의 소양을 갖추어야 한다는 것이다.
이런 여섯 박자를 모두 갖춘 사람을 찾는 것이 간단한 일은 아니겠지만 이런 사람이 4차 산업혁명시대에 필요함은 물론이다.
빅데이터의 중요성을 모든 기업이 알고 있다하여 모두 성공적인 길을 걷는 것은 아니지만 성공으로 가는 지름길을 알아두는 것이 필수적임은 물론이다.
참고적으로 전세계의 대형 기업들이 왜 빅데이터에 투자하는가는 간단하게 말해 빅데이터 시장이 상상하는 것보다 엄청나기 때문이다.
빅데이터 시장이 얼마나 거대해 질수 있는가는 시장조사기관 <스타티스타>에 따르면 세계 빅데이터 거래 시장 규모는 2017년 335억달러(약 38조원)에서 2026년엔 922억달러(약 104조원)로 전망했다는 것으로도 알 수 있다.
지식 공유 기반의 시장조사기관 <위키본(Wikibon)>은 전 세계 빅데이터 시장 규모를 2018년 420억 달러에서 2027년 1,030억 달러로 추정했다. 특히 2018〜2027년까지 연평균 성장률이 10.48%로 향후 10년간 두 자리 수 성장세를 보일 것으로 전망했다.
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참고문헌 :
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「인공지능이 사람 뽑는 시대 왔다」, 김경필, 조선일보, 2017.08.17.
「인공지능, 지방흡입술에 첫 도입… '의사 없는 수술실' 가능할까?」, 김진구, 조선일보, 2017.09.13
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「수퍼컴퓨터 '중국 천하'」, 최인준, 조선일보, 2017.11.15.
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「구글 조직문화」, 나무위키
「빅데이터」, 위키백과
http://blog.naver.com/sanny0314/220653317353
『기업을 바꾼 10대 정보시스템』, 노규성, 커뮤니케이션북스. 2014
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