최근 핫한 빅데이터, 빅비즈니스로 이어질까

지난 5월 9일 논현동 파티오나인에서 아이뉴스24가 주관한 '실제 사례를 통해 보는 빅데이터·클라우드·HTML5' 세미나가 개최되었다. 트랙은 [빅데이터/클라우드 1], [빅데이터/클라우드 2], [HTML5/웹표준]으로 나뉘어 진행되었다.

해당 세미나에 참석하여 DB디스커버 김정일 대표의 [Big Data, Big Profit? - 빅데이터를 활용한 빅 비즈니스 모델] 발표를 들어보았다. 다음은 주요 내용.

빅데이터란?

"어느 동네에 어떤 업종이 장사가 잘 될까?" 구글, 네이버 지식인에서 찾아봐도 원하는 답은 나오지 않는다. 답을 얻기 위해 무엇이 필요할까? 답을 찾을 수 있는 시스템이 필요하다. 그렇다면 어떠한 데이터를 활용할 수 있을까? SNS와 스마트폰을 통하여 개인정보와 위치정보를 기반으로 다양한 데이터가 발생한다. 이러한 데이터의 축적에 따라 소비자의 성향을 분석하기가 훨씬 쉬워진다. 

IBM은 빅데이터를 Volume(데이터량) / Variety(다양한 형태) / Velocity(빠른 생성 속도)의 3V로 정의했다.  그러나 위의 3가지 정의보다 중요한 것은 Value(가치)이다. BigData의 'Big'은 대용량을 연상시키기 쉬운 표현이다. 그러나 'Big Data'에서의 'Big'은 크기가 큰 것이 아니라 관리와 분석의 종합적인 복잡성을 표현하는 말이다. 다시 말해 빅데이터는 대용량 데이터가 아닌, 관련 인력과 기술까지 포괄하는 넓은 의미로 통용되는 엄청난 데이터라는 것이다. 

모바일 디바이스와 SNS가 대중화 되면서 위치정보와 구매정보가 Key가 되어  빅데이터의 활용도를 높이고 있다. 그 외에도 클라우드, M2M, 멀티미디어 콘텐츠 등 다양한 빅데이터 소스가 있다. 멀티미디어 콘텐츠는 이미지 분석 기술이 발달함에 따라 아주 유용하게 활용될 전망이다. 트위터에는 하루 2억개의 글이 올라오고, 페이스북에는 하루 5억건 정도의 정보가 업데이트된다. 검색 사이트에서 특정 키워드를 입력하면 엄청나게 많은 정보들이 제공된다. 그러나 자료의 양 자체가 소비자의 니즈를 충족시킬 수는 없다. 따라서 이것을 비즈니스로 발전시켜 고객이 필요로 하는 것들을 제공하기 위해 빅데이터를 분석하여 활용할 수 있다. 

빅데이터의 진실 (Big Data? Big Profit?)

의사결정에 필요한 것은 데이터가 아니라 정보이다. 여기서 정보라 함은 사람의 통찰을 통해 정제된 것을 말한다. 구글보다 훨씬 많은 데이터를 가지고 있는 페이스북의 수익이 구글보다 낮다는 사실은 빅 데이터(big data)가 많은 수익(big profit)을 의미하지 않는다는 것을 의미한다. 중요한 것은 데이터 자체가 아니라, 비즈니스에 대한 인사이트를 끌어내어 기업 전략을 위한 새로운 방향을 제시하는 일이다. 이는 곧 의미있는 데이터의 선택이 중요하다는 말이며, 목적을 가지고 접근해야 좋은 결과물이 나온다는 뜻이다.

빅데이터 활용에 대한 3가지 교훈은 다음과 같다.

1. 빅데이터는 IT관련 이슈로만 국한할 것이 아니라, 비즈니스 전반에 대하여 활용해야 한다.

2. 데이터의 저장보다 활용이 중요하다.

3. 빅데이터의 효율적 활용에는 초기의 막대한 투자보다 점진적 확장이 중요하다. 

빅데이터 비즈니스 모델

기존 빅데이터 분석의 전형적인 업무단계는 [데이터 취합/공유]→[데이터분석/정보화]→[전략수립]→[실행 및 모니터링]의 순으로 이루어진다.

새로운 빅데이터 분석에서는 전략 수립이 우선되어야 한다. 기존의 분석과 다른 점이라면 대용량, 비정형, 실시간 등의 특징을 들 수 있다. 빅데이터의 분석에는 방향이 중요하다. 무엇을 할 지, 무엇이 필요한지 전략을 짠 후에 분석과 취합을 실행해야 한다.빅데이터를 통한 정보를 만들어내는 데 필요한 기술과 비용은 나중의 일이다. 데이터를 가지고 뭘할 것인지 꿈을 꾸어야 한다. 스토리 텔링을 하고 메이킹을 해야 한다. 이것이 빅데이터의 방법론이다.

국내·외 사례

빅데이터 적용 분야는 아래 자료에서 볼 수 있듯이 아주 다양하다. 

대표적인 사례로 구글의 실시간 자동번역 시스템을 들 수 있다. 전문가가 번역한 문건을 데이터베이스화 하여 통계적 기법을 활용하여 비슷한 문장과 어구를 대응시킨다. 현재도 문서가 계속 축적되고 있으므로 번역의 정확도도 점점 증가하게 된다. 

자동차 회사인 볼보에서는 RFID를 통하여 수집된 빅데이터를 본사 시스템으로 전송하여 부품의 상태, 안정도 등의 다양한 정보를 실시간으로 수집하며, 이에 따라 소비자의 숨은 수요와 다양한 결함을 찾아 빠르게 대응하였다. 월마트의 카트 자동 계산과 고속도로 과속 탐지 등에도 RFID가 사용되어 빅데이터를 수집한다. 교통안전정보 관리 시스템, 넷플릭스, 국민연금, 의료 건강, 주가예측모형 개발 등 다양한 분야에서도 빅데이터가 활용되고 있다.

제언

1. 빅데이터는 기존 데이터에 대한 분석의 방법이 바뀐, 새로운 가치를 창출할 수 있는 기회이다.

2. 성과 도출의 가능성이 높은 기회를 파악하여, 빠른 성공의 체험을 해보는 것이 필요하다.

3. 장기적 관점에서 데이터와 분석 인프라를 구축할 계획을 수립해야 한다.

4. 전문 인력에 투자해야 한다.

발표 제목이었던 [Big Data, Big Profit?]의 답은 무엇일까? 발표가 끝난 후에 내릴 수 있는 답은, '그럴 수도 있고 아닐 수도 있다' 이다. 빅데이터 자체가 이익으로 연결되는 것은 아니다. 따라서 이익이 안 될 수도 있다. 그러나 빅데이터 활용에 대한 전략이 구축되어 목적에 맞는 결과물을 뽑아낼 수 있다면, 충분히 이익으로 연결될 수 있다. 

Big Data의 반대말은 Small Data가 아니라 Data라고 한다. 데이터의 양이 많거나 크다는 것에 초점을 맞출 것이 아니라, 데이터로부터 뽑아내는 정보에 초점을 맞춰야 한다는 것이다. 빅데이터의 정의부터 사례까지 살펴보며, 흥미롭고 다양한 사례들을 통해 빅데이터에 대해 쉽게 이해하고, 오해를 해결할 수 있는 시간이었다. Ahn

 대학생기자 이혜림 / 세종대 컴퓨터공학과

나를 바로 세우고, 타인을 존중하는 삶.

오늘도 새겨봅니다.