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[지상중계] 빅데이터 성공의 조건은 무엇인가?비즈니스 목적에 맞게 분석하고 적용할 수 있어야

[컴퓨터월드] 지난달 20일 본지가 주최한 2014 빅데이터 컨퍼런스, ‘빅데이터 성공의 조건은 무엇인가?’가 서울 코엑스 컨벤션센터 그랜드볼룸에서 개최됐다. 빅데이터에 대한 개념이 국내에 소개된 지 3년여가 되어가고 있는 지금, 이번 컨퍼런스는 빅데이터가 현재 어떤 위치에서 어떤 모습을 하고 있으며, 또 어떻게 해야 성공할 수 있는지를 전문가들의 강의와 산업별 사례를 통해 제시하고자 했다.  

그렇기에 ‘빅데이터는 어떠해야 한다’라는 개념적인 논의보다는 실제 산업에 어떻게 적용되고 있으며, 현업에서는 어떻게 받아들이고 있는지에 대한 생생한 목소리들을 들을 수 있는 자리였다. 빅데이터를 통해 과연 기업들은 성공을 거뒀는지, 또 그러기 위해서 어떤 조치를 취했는지 ‘2014 빅데이터 컨퍼런스’를 통해 확인해본다.

   
 

본지가 개최한 2014 빅데이터 컨퍼런스, ‘빅데이터 성공의 조건은 무엇인가’는 이런 기업들이 갖는 ‘어떻게 해야 하는가’에 대한 물음에 답해주기 위한 자리였다. 단지 어떻게 하라는 것만이 아닌 어떻게 해야 성공할 수 있는지를 전문가들의 강연과 실제 산업에 적용된 사례를 통해 제시하고자 했다.빅데이터라 하면 이제는 ‘무엇인가’라는 질문보다 ‘어떻게 해야 하는가’라는 질문들이 더 많이 나오고 있다. 기업들은 마치 뜬구름만 같았던 빅데이터의 존재에 대해 차츰 이해하기 시작했으며, 그것을 비즈니스에 직접적으로 접목하려는 움직임까지 보이고 있다. 

컨퍼런스 기조연설자로 나선 유혁 Willow Data Strategy 대표는 “빅데이터는 작아져야 한다(Big Data Must Get Smaller)”라며, “비즈니스에 대해 우선적으로 생각하고, 분석에 투자해야 한다. 분석이 없는 데이터는 소용이 없다”고 강조했다. 

다음 연사로 나선 안동혁 위세아이텍 연구소장은 ‘기업 입장에서 살펴봐야 할 빅데이터 분석 솔루션 이슈와 사례’를 주제 발표를 진행하면서 실제 산업 현장에서 사용되고 있는 빅데이터 분석 솔루션들에 대해 소개했다.

이외에도 김승욱 기상청 연구원, 이정훈 열정팩토리 대표, 정성원 데이타솔루션 이사, 송혁 클릭 부장, 김경훈 GS리테일 부장, 윤석용 포스코경영연구소 부장, 문석현 박사, 전용준 박사 등 다양한 분야의 전문가와 실무자들이 빅데이터 활용 사례에 대해 설명하는 시간이 이어졌다. 

세션발표가 끝난 이후 전용준 박사, 문석현 박사, 정성원 이사, 안근영 개인정보보호위원회 과장이 함께 하는 패널토의가 진행됐다. 이들은 국내에서 기업들이 빅데이터를 잘 활용하기 위해서는 빅데이터에 대한 인식 변화와 더불어, 데이터를 활발하게 이용할 수 있도록 제도적인 부분이 개선될 필요가 있다고 밝혔다.

Big Data Must Get Smaller 
유혁 Willow Data Strategy 대표 

   
▲ 유혁 Willow Data Strategy 대표

이번 빅데이터 컨퍼런스에서 기조연설을 맡은 유혁 Willow Data Strategy 대표는 “빅데이터를 하려면 비즈니스 목적에 맞게 분석하고 적용하라”고 강조했다. 이를 위해 빅데이터는 크기만 내세울 것이 아니라 사람들의 질문에 대한 대답의 형태로 반드시 작아져야만 한다는 것이 유혁 대표의 입장이다.

유 대표는 “지금 배가 고픈 사람에게 필요한 것은 지구상에 얼마나 많은 곡식이 있는지의 여부가 아니라 당장 먹을 수 있는 한 그릇의 밥이며, 이처럼 기업들도 많은 데이터를 모으고 저장하는 것에 치중하기보다 가지고 있는 데이터들을 제대로 분석하여 질문에 대한 대답을 만들어 내고, 또 그것을 사업에 적용해야 한다”고 밝혔다.

그는 이어 “빅데이터를 해서 돈 좀 벌었냐고 물어보면 그렇다는 사람들이 별로 없다. 투자는 많이 했지만 제대로 하지는 않았기 때문”이라며, “차이가 있다면 잘하는 사람과 못하는 사이가 엄청나게 커지고 있다는 것이다. 그것은 바로 분석의 차이다. 왜 이런 현상이 생기느냐. 데이터를 쓰는 것은 당연하지만, 왜 써야 하는지에 대한 논의는 없었기 때문”이라고 설명했다.

특히 “빅데이터를 하려면 비즈니스를 우선적으로 생각하고 분석에 투자해야 한다. 분석을 통해 정제되지 않은 데이터는 소용이 없다”며, “이를 위해서는 DB가 분석을 위해 최적화돼야 한다. 그리고 분석이란 가지고 있는 데이터의 효용을 최대화하는 것이며, 데이터 소스가 완벽해질 때까지 기다리는 것도 바람직하지 않다”고 강조했다.

시스템 도입 기업 입장에서 살펴봐야 할 빅데이터 분석 솔루션 이슈와 사례
안동혁 위세아이텍 연구소장 

   
▲ 안동혁 위세아이텍 연구소장

두 번째 세션을 맡은 안동혁 위세아이텍 연구소장은 기업 입장에서 바라보는 빅데이터 솔루션에 대해 발표했다. 특히, 아직 데이터 분석팀의 입지가 확고하지 않은 기업을 대상으로 방향을 제시했다.

안동혁 소장은 “경영진이 원하는 것은 빠른 분석 결과”라며, “경영진에서는 전월이나 전년 대비 어떻게 얼마나 바뀌었는지 등을 직관적으로 보고 싶어 하는 경우가 많은데, 분석 결과를 복잡하게 보여줄 필요가 없다”고 설명했다.

또한 안 소장은 “분석 자체가 아니라, 조직을 움직이는 것을 목표로 삼아야 한다”며, “데이터를 분석한 것을 전사가 공유하는 것이 관건”이라고 덧붙였다. 이러한 것에 대한 일환으로 데이터 분석 로직의 개선과 시각화 등을 예로 들었다. 

아울러 “데이터에서 분석까지의 거리를 좁히는 것은 중요하고, 이를 위해 오래전부터 많은 시도가 있어왔다”며, “전통적인 방식의 개선부터 최근 인메모리 방식의 도입까지 각각 장단점이 존재하는 상황”이라고 풀이했다.

한편 안 소장은 “오픈소스라고 모두 무료가 아니다”라며, “추가적인 비용과 관리를 위한 인건비까지 고려 시, 상용SW를 사용하는 것보다 경제적일지는 생각해봐야 한다”고 문제를 제기했다.

기상 빅데이터의 현재와 미래 
김승욱 기상청 연구원 

   
▲ 김승욱 기상청 연구원

세 번째 세션을 맡은 김승욱 기상청 연구원은 ‘기상 빅데이터의 현재와 미래’라는 주제로, 쌓아놓은 데이터들을 실생활에 도움이 되면서도 더 좋은 결과를 창출할 수 있도록 활용해야 한다고 밝혔다.

김승욱 연구원은 “데이터를 활용하는 것은 중요하다. 데이터를 통해 그래프도 그려보고, 인사이트도 도출하면서 가치를 창출할 수 있다. 그러나 기업들은 데이터를 쌓아놓기만 할 뿐, 데이터를 분석하려 하지 않는다. 카드회사에 다니는 분과 이야기할 기회가 있었는데, 10만 명이 넘는 회원 정보를 갖고 있음에도 불구하고 이에 대한 분석을 하지 않는다고 들었다”며, “이들 정보를 분석한다면 누구에게 어떤 상품을 권유할지, 또 어떤 쿠폰들을 제공할지 파악할 수도 있었을 텐데 그렇지 못하는 것이 현실”이라고 설명했다. 

김 연구원은 “기상청은 수집된 많은 기상데이터들을 다른 분야와 접목시켜 활용될 수 있도록 하고 있다. 실제로 전력거래소에서는 기상청 온도 데이터를 활용해 전국 전력 사용 총량을 예측하고 있다. 기존 전력거래소 예측만으로도 98.8% 정확성이 있었지만, 0.1%라도 더 올리면 수십억 원을 절감할 수 있기 때문”이라고 강조했다.

한편, 김 연구원은 “빅데이터는 분석을 봐야 하는데 장비가 어떻게 되느냐를 따진다. 엑셀로 통계 분석도 못하는데 장비만 갖다 놓으면 무슨 소용인가?”라며 실질적인 분석보다 장비에 치우치는 것을 경계했다.

빅데이터 분석 기반의 개인화된 맞춤형 뉴스 큐레이션 
이정훈 열정팩토리 대표 

   
▲ 이정훈 열정팩토리 대표

오후 세션의 첫 발표에서는 이정훈 열정팩토리 대표가 개인화된 맞춤형 뉴스 큐레이션 서비스에 대해 발표했다. 열정팩토리는 지난 6월 창업한 스타트업으로, 지난 10월 ‘똑똑한 뉴스’ 모바일 앱을 안드로이드 마켓에 선보였다.

이정훈 대표는 “뉴스는 SNS와 함께 고객의 충성도와 사용 빈도가 두 가지 측면이 모두 높은 콘텐츠”라며, “관심 있는 기사를 찾기 위해 이리저리 페이지를 이동해야 하고, 동일한 내용의 기사들이 중복돼있어 시간을 낭비하며, 광고로 인해 가독성이 떨어지는 등의 불편을 덜고 싶었다”고 출시 배경을 설명했다.

이 대표는 ‘똑똑한 뉴스’ 서비스가 맞춤형 추천 뉴스를 제공한다고 소개했다. 자신이 선호하는 주제의 뉴스가 먼저 노출되도록 별도 설정 없이 자동 추천해주고, 중복 기사를 자동으로 묶어서 시간 낭비를 덜어주며, 광고를 없애주는 기능을 제공해 편하게 읽을 수 있다는 것. 

더불어 “이제는 검색어를 입력하지 않아도 알아서 추천해주고 분류해주는 클러스터링과 큐레이션이 중요해질 것”이라며, “지금은 알이나 깨어나오려는 스타트업이지만, 앞으로 빅데이터에 대해 보다 많은 인사이트를 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다. 

고객의 다음 행동을 읽는 Predictive Customer Analytics 
정성원 데이타솔루션 이사 

   
▲ 정성원 데이타솔루션 이사

영화 ‘마이너리티 리포트’를 보면 범죄가 일어날 것을 예측하고, 범죄 현장에서 기다리고 있다가 범인을 체포하는 장면이 등장한다. 정성원 데이타솔루션 이사는 이처럼 상상력이 풍부한 행위가 실제로 가능한 부분이라고 설명했다.

정성원 이사는 “많은 사람들이 예측하면 예측분석을 생각한다. 예측만 하는 것은 예측분석이 아니다. 다음 행동으로 연결을 시켜야 한다”고 밝혔다. 

정 이사에 따르면 만약 내일 비가 올 가능성이 30~60%라고 소식을 들은 사람들이 모두 같은 행동을 하는 것은 아니다. 어떤 사람은 비올 확률이 30%라고 해도 우산을 들고 나갈 것이고, 또 어떤 사람은 비올 확률이 60%라고 해도 우산을 안 들고 나갈 수 있기 때문이다. 정 이사는 “데이터를 기반으로 미래를 예상하고, 그에 적합한 대응 행동을 제공해줘야지만 비로소 완전한 예측분석이라고 할 수 있다”고 밝혔다. 

정 이사는 예측분석을 적용하는 분야에 대해서도 설명했다. 정 이사에 따르면 날씨나 범죄에 관한 것 등 여러 가지로 이용될 수 있지만, 특히 유통업과 통신업, 금융업에 많이 적용되고 있다. 기업들은 고객들이 무엇을 원하고, 어떻게 행동할지 예상할 수 있다면 그에 적당한 상품과 서비스를 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 즉, 기업입장에서 가치 있는 고객을 찾고, 고객의 가치를 지속적으로 높이며 그 가치를 오래 유지하겠다는 것. 이러한 3가지 목적으로 적용하는 것을 예측적 분석이라고 한다. 

Ask The Next Question 
송혁 클릭(Qlik) 싱가폴 부장 

   
▲ 송혁 클릭(Qlik) 싱가폴 부장

오후 세 번째 세션으로는 송혁 클릭 싱가폴 부장이 ‘Ask The Next Question’이라는 주제로 발표했다. 송 부장은 BI(비즈니스 인텔리전스)를 자동차 내비게이션에 비유하며 간편하고 직관적인 사용성의 중요함을 주장했다.

송 부장은 “올바른 수단으로 수집한 가공되지 않은 데이터는 거짓말을 하지 않는다”며, “데이터 분석의 가장 큰 효과는 의사결정 프로세스의 최적화”라고 밝혔다. 단순하면서도 운용하기 쉽게, 한정된 경영자원이나 정책자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 의사결정을 지원하는 것이 데이터 분석의 진정한 가치라는 설명이다.

또한 “집에 돌아가는 익숙한 길에서도 속도위반을 주의하거나 막히는 도로를 돌아가기 위해 자동차 내비게이션을 사용하듯, BI의 핵심은 어떻게 신호를 감지하고 그에 대한 리스크 테이킹(Risk Taking)을 적절히 할 수 있는지 여부”라고 덧붙였다. 

그는 이어, “클라우드 등 새로운 서비스가 잘 제공되는지, 고객 경험을 위해 다각적인 노력을 기울고 있는지, 제품의 라이프 사이클과 투명성이 파악되고 있는지 등을 모두 데이터와 연관 지을 수 있다”며, “리스크 테이킹을 위해서는 직원들의 역량을 키워야 하고, 나아가 직원들이 주도할 수 있는 권한을 줘서 계속 도전할 수 있게끔 만들어야 한다”고 주장했다. 

한편 송 부장은 “많은 데이터 사이언티스트들이나 데이터 애널리시트들은 데이터들 간의 연관관계를 찾는데 많은 비중을 두고 있다”며, “간편한 사용성을 지닌 클릭뷰(Qlik View)는 연관 분석엔진이 장점으로, 연관성 분석 작업 시간을 줄여줌과 동시에 모든 데이터의 모니터링도 가능하다”고 소개했다.

유통업에서의 데이터 활용 현황 및 전망  
김경훈 GS 리테일 부장 

   
▲ 김경훈 GS 리테일 부장

“월마트나 아마존 등 해외 선진 유통업체들은 시스템에 많은 투자를 하고, 빅데이터를 모으기 위한 작업에도 많은 투자를 하고 있다. 그러나 우리나라에서는 현실적으로 빅데이터를 수집하는 것에서부터 활용하는 것까지 사업에 무슨 도움이 될까 하는 의문이 많다.” 

김경훈 GS 리테일 부장은 ‘유통업에서의 데이터 활용 현황 및 전망’이라는 주제로 발표하면서 국내 유통업계가 빅데이터를 활용하는 것에 대해 물음표를 던졌다. 

김경훈 부장은 “GS홈쇼핑은 빅데이터에 빠르게 투자를 했다. GS홈쇼핑이 이처럼 빨리 투자할 수 있었던 이유 중 하나는 모바일로 급격하게 채널이 이동했기 때문”이라며, “모바일 시대에 접어들면서 TV나 PC를 이용하던 사람들이 그것들을 잘 안 보게 됐다. 그러다보니 모바일 전용 몰도 만들어야 했으며, 우리 채널 안에서 고객들이 움직일 수 있게 해야 했다. 데이터를 모으고 고객들이 어떻게 움직이는지 관찰할 수밖에 없었기 때문에 투자가 빨랐다”고 설명했다. 

그는 이어 “반면 오프라인 기업들은 빅데이터에 둔감한 편이다. 옴니 채널을 구현하기 위한 핵심 인프라가 빅데이터라는 것을 인식하긴 했지만, 선진 유통업체들도 온라인 기업들이 선행적으로 투자하고 있을 뿐, 오프라인 기업들은 많지 않다”고 설명했다. 

김 부장은 “빅데이터를 한다면 그것을 통해서 우리가 무엇을 얻을 건지 고민을 해야 한다. 그리고 기업이 데이터를 통해 어떤 문제를 해결하려 한다면 우선적으로 보유하고 있는 데이터들을 정리해야 한다”고 강조했다.

쓸 수 있는 데이터, 써야만 하는 데이터, 쓸모없는 데이터 등을 구분하고, 갖고 있는 데이터와 갖고 있지 않은 데이터를 구분해야 빅데이터를 할 수 있는 기초 환경이 만들어진다는 이유에서다.

빅데이터 방법론 비교와 적용사례 
윤석용 포스코경영연구소 부장 

   
▲ 윤석용 포스코경영연구소 부장

여덟 번째 세션에서는 윤석용 포스코경영연구소 부장이 빅데이터 방법론에 대해 발표했다. 특히 빅데이터에 대해 주로 거론되는 B2C가 아닌, B2B적 관점에서 설명했다. 

윤석용 부장은 “빅데이터 분야가 아직 성숙되지 않았고, 이 분야에서 앞서가는 국내 대기업들이 결과와 방법을 제대로 공개하지 않는 상황”이라며, “이러한 상태일수록 많은 기업들이 빅데이터로 유의미한 성과를 낼 수 있으려면 빅데이터 방법론을 정립할 필요가 있다”고 주장했다. 

이어 윤 부장은 “하둡이나 R을 안다고 해서 빅데이터를 한다고 보기에는 무리가 있고, 또 데이터 규모가 커야만 가치를 제공할 수 있는 것은 아니다”라며, “더욱 치열해지는 글로벌 시장에서, 기업은 지금까지 합리적으로 의사결정을 해왔는지부터 의문을 제기해야 한다”고 강조했다. 

아울러, 빅데이터 방법론 구축을 위해 KDD, SEMMA, CRISP-DM 등 다양한 모델을 소개하며, 기업이 특정 데이터 사이언티스트 또는 집단에 의존하지 않고 지속적으로 빅데이터를 활용할 수 있는 방법과 절차에 대해 논했다.

한편 윤 부장은 “기업에서 빅데이터를 하고 싶다면 내부적인 데이터 사이언티스트 양성과 조직적인 지원이 핵심”이라며, “무엇보다 데이터를 바라보고 이를 바탕으로 의사결정을 이룰 수 있는 기업문화 조성이 선행돼야 한다”고 밝혔다. 

비즈니스 성과로 연결되는 현실 속의 빅데이터  
문석현 박사(쿠팡 제품 관리자) 

   
▲ 문석현 박사(쿠팡 제품 관리자)

쿠팡에서 제품 관리자(PO)로 활동하고 있는 문석현 박사는 ‘비즈니스 성과로 연결되는 현실 속의 빅데이터’라는 주제로 실제 빅데이터를 도입해 성과로 연결한 게임업체의 사례를 소개했다.

문석현 박사는 “지난 2007년 월 매출 60억 원을 기록하고 있던 업계 3위의 웹보드게임 업체는 서비스하고 있던 웹보드게임이 점차 사양산업의 길에 접어들었다고 판단하고 새로운 사업안을 준비하고 있었다. 그러나 경쟁업체가 월 매출 300억 원을 달성하고 있다는 소식을 접하고 경영진들의 생각이 달라졌다. 사업을 키워보자고 판단을 하게 된 것이다”라고 운을 뗐다. 

문 박사는 “그 업체는 경쟁업체와 매출이 어떻게 이렇게 큰 차이가 나는지에 대해 면밀히 살펴봤다. 일일 유저 트래픽 수도 15~20% 정도밖에 차이가 나지 않았기에 이해할 수 없었다. 하지만 경쟁업체는 유료사용자의 비중이 전체 이용자의 절반 가까이며, 자사는 10% 정도에 불과하다는 사실을 깨닫게 됐다”고 설명했다.

그는 이어 “3위 업체는 유료사용자들을 늘리기 위해 프로모션을 하면서 철저히 사용자 반응을 분석했고, 그것을 토대로 배너 광고들도 이어갔다. 이용자가 어느 광고 배너를 클릭하고 들어왔는지도 파악할 정도였다. 여러 분석을 통해 PC방 이용자들을 공략해야 한다는 결론을 얻었고, 그들을 집중 공략한 결과 월 매출 100억 원을 달성하며 업계 2위로 올라섰다”고 강조했다. 

문 박사는 “게임업체 사례는 데이터를 이용해서 비즈니스로 성과를 낸 좋은 모델이라고 생각한다. 또한 직관과 감에 기반한 사고 및 의사결정에서 벗어나 객관적 사실과 데이터에 기반한 의사결정을 하게된 것 역시 좋아진 점”이라며, “앞으로도 이런 추세로 나가면 비즈니스에 도움이 될 수 있는 데이터 분석을 할 수 있는 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트가 많이 필요해질 것”이라고 밝혔다. 

빅데이터, 지속적 고도화와 가치간의 Dynamics 
전용준 리비젼컨설팅 대표 

   
▲ 전용준 리비젼컨설팅 대표

마지막 열 번째 세션은 전용준 리비젼컨설팅 대표가 빅데이터에 대한 국내외 상황과 당면 과제에 대해 발표했다. 최근 국내외의 전반적인 흐름을 짚으면서, 데이터 사이언티스트 양성의 중요성을 역설했다.

전용준 대표는 “현재 미국에서는 대부분의 기업들이 빅데이터를 직접적으로 또는 간접적으로 활용하고 있고, 현재는 인사이트에 치중하고 있는 상황”이라며, “국내의 경우 빅데이터라는 단어가 대중화되고 있지만, 낙관과 비관이 섞여있는 상태”라고 비교했다. 

이어, “지난해 정부 시범과제들이 데이터 분석을 통한 가치 증대를 제대로 실현한 것이 맞는지, 소셜 분석이 과연 제대로 된 판단 근거가 될 수 있을지 등을 고민해봐야 한다”며, “빅데이터 활성화를 위해서는 민간과 공공의 공조를 위한 다양한 사안들이 복합적으로 작용된다”고 설명했다. 

전 대표는 데이터 사이언티스트의 양성이 무엇보다 시급하다고 주장했다. “데이터 사이언티스트는 미취업자를 위한 구제 수단이 아니라, 공군의 전투기 파일럿처럼 오랜 교육과 훈련을 통한 정예여야 글로벌 경쟁에서 살아남을 수 있다”고 강조했다. 

아울러, “해외 유수의 기업들은 많은 시간과 돈을 투자했고, 이를 통해 빅데이터를 활용할 수 있었다”며, “우리도 빅데이터를 제대로 하기 위해서는 뜸을 들일 수 있는 인내가 필요하다. 빅데이터는 포기할 수 없는, 생존이 걸린 트리거다”라고 밝혔다. 

   
▲ 왼쪽부터 전용준 박사, 문석현 박사, 안근영 개인정보보호위원회 과장, 정성원 이사

총 10개의 세션 발표가 종료된 후, ‘빅데이터 성공의 조건은 무엇인가’를 화두로 패널 토의가 열렸다. 토의에는 앞서 세션 발표를 맡았던 전용준 리비젼컨설팅 대표, 문석현 쿠팡 PO, 정성원 데이터솔루션 이사와 더불어, 새롭게 안근영 개인정보보호위원회 과장이 패널로 참여했다. 

빅데이터에 대한 국내와 해외의 차이 
‘빅데이터가 국내에서 뭔가 하고 있는 게 맞나’라는 질문에 대해 문석현 박사는 “확실히 하고 있다. 인터넷이나 게임업계의 경우 데이터에 대해 빠르게 움직이고 있고, 금융권에서도 열심히 접근하는 것으로 알고 있다”며, “그렇지만 현장에서 느끼기에는 아직 갈 길이 먼 것이 사실”이라고 답변했다. 

정성원 데이타솔루션 이사는 “국내의 경우 결과를 얻어내는 기술은 외국에 비해 뒤지지 않는다고 여겨지지만, 이 결과를 활용하는 부분에서 떨어진다”며, “중국에서의 컨설팅 결과를 예로 들면, 데이터 분석 수준은 우리보다 못한데, 우리가 다 아는 내용이라고 넘어가기 일쑤인 분석결과를 실질적으로 활용한다”고 설명했다.

문석현 박사는 “어떤 회사든 CEO가 데이터를 방치하고 무시하면 데이터를 경영에 활용할 수 없다”며, “빠른 의사결정을 선호하고 카리스마적인 리더십을 선호하는 국내 문화는 이런 부분에서 잘 맞지 않는다”고 말했다. 이어, “국내 소셜커머스 경영진같이 미국처럼 데이터를 바탕으로 하는 문화가 정착되면 현장에서도 데이터 활용이 활성화될 여지가 있다”고 덧붙였다. 

정성원 이사는 “데이터의 활용이란 측면에서 산업의 차이는 크게 없다고 여겨지고, 받아들이는 인식차가 관건”이라며, “분석을 하고 인사이트를 도출하는 노력에 대한 가치의 인식과, 그 결과를 활용해주는 기업 풍토의 조성이 선행돼야 한다”고 주장했다. 

개인정보보호와 빅데이터 
‘빅데이터에 활용에 개인정보보호법이 걸림돌이 되는가’라는 질문에 대해 안근영 개인정보보호위원회 과장은 “자동차의 성능에는 엔진이 중요하지만 이를 활용하기 위해서는 브레이크가 받쳐줘야 하듯, 개인정보보호도 같은 맥락에서 이해할 수 있다”며, “개인정보보호법이 처음 제정됐던 3년 전에는 개인정보 유출이 심했을 때고, 올해도 카드사의 유출사고가 터져 활용보다는 보호 쪽에 무게가 실리는 것”이라고 해석했다.

이어 안근영 과장은 “현행법상 데이터를 활용하기 위해서는 사전 동의가 필요한데, 빅데이터 시대에 모두 동의받기는 어렵다는 것을 인지하고 있다”며, “6개월 전 방송통신위원회에서 빅데이터 가이드라인 초안을 마련했고 지속적으로 공청회가 개최되는 등 정부에서도 이 문제를 해결하기 위해 노력하는 중으로, 늦어도 내년 1분기에 마무리될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 더불어 안 과장은 중소기업을 위해 앞으로 국내에서도 데이터 브로커가 제도적으로 정착될 수 있기를 희망했다. 

빅데이터 성공을 위해 
정성원 이사는 “현재 국내 빅데이터 시장은 인프라 측면에서 커지고 있는 반면, 분석 SW 가격이나 인건비는 떨어지고 있는 현실”이라며, “개발자들은 개발단가로 분류돼 제대로 가치를 인정받지 못하고 있고, 기업으로선 시장은 커졌지만 개별 프로젝트 단가는 떨어지고 있다”고 언급했다. 

안근영 과장은 “빅데이터에 대한 것이 반영되지 않은 지금의 법 때문에 빅데이터를 포기하지 말라고 부탁하고 싶다”며, “우는 아이 젖 준다는 말이 있듯, 열심히 목소리를 높여야 법이 바뀔 수 있다”고 당부했다.

전용준 리비젼 컨설팅 대표는 “대한민국의 빅데이터 성공을 위해서는 정부가 지금보다 10배 정도 투자를 늘려야 한다”며, “특히 빅데이터 성공의 핵심인 데이터 사이언티스트의 양성에 투자를 아끼지 말아야 한다”고 강조했다.

  

빅데이터에 대한 인식 

10명 중 8~9명 “빅데이터 거품 있다” 
 
‘빅데이터 성공의 조건은 무엇인가?’ 컨퍼런스에서는 참가자들을 대상으로 빅데이터에 관심을 갖고 있는 집단이 어떤 생각을 갖고 있는지 파악해보는 빅데이터 인식에 대한 설문조사도 이뤄졌다.

이번 설문조사는 빅데이터 컨퍼런스에 참석할 만큼 빅데이터에 대해 실질적인 관심을 가진 집단을 대상으로 응답자가 구성됐다는 점에서 가치와 유용성을 가질 것으로 보인다. 실제로 응답자 대부분이 기업, 연구소, 공공기관에 소속된 참가자들이었고, 빅데이터에 대해 공부하고 있는 학생들도 다수 포함됐다.

조사에 따르면 응답자의 87%가 빅데이터에 거품이 있다고 답했으며, 다양한 문제가 있는 것으로 느끼고 있었다.

   
 

이는 빅데이터가 저비용으로도 창업을 활성화시키고, 기업이 개인에게 최적화한 서비스를 제공할 수 있다고 얘기하지만, 응답자의 대다수가 이를 활용한 서비스 모델은 만들어내지 못하고 있다는 것으로 풀이된다.

흥미 있는 설문결과로는 빅데이터 관련 컨퍼런스에 여러 번 참가해본 응답자일수록 빅데이터에 거품이 많다고 답했다는 점이다. 

   
 

실제로 컨퍼런스를 2회 이하로 참석했던 응답자의 경우 빅데이터에 거품이 있다고 답한 응답자와 거품이 없다고 말한 응답자의 차이가 크지 않은 수준이었지만, 3회 이상 컨퍼런스에 참가한 응답자의 경우 대부분이 빅데이터에 거품이 있다고 응답했다. 이는 여러 번 컨퍼런스에 참여해본 사람일수록 빅데이터 현실과 가능성을 구체적으로 이해하다보니 더 비관적으로 보게 된 것으로 풀이된다. 

현재 빅데이터와 관련한 문제에 대해서는 분석가와 교육이 부족하다는 의견이 많았다. 응답자 절반가량이 빅데이터 분석가 부족에 대한 문제를 가장 큰 문제로 꼽았고, 빅데이터에 대한 많은 교육이 부족한 점이 뒤를 이었다.

   
 

이는 빅데이터 분석가와 빅데이터 교육에 대한 개선이 현재 빅데이터에 대한 인식과 문제를 해결할 수 있는 핵심임을 알 수 있다. 즉, 빅데이터가 제 몫을 하게 하려면 사람(분석가)에게 투자해야 하는 게 우선이라는 것.

   
 

빅데이터의 발전 속도에 대해서는 대부분이 빠르게 이뤄질 것으로 예상했다. 응답자 중 19%가 느리게 발전할 것으로 답했고 이를 제외한 모든 응답자가 발전 속도가 빠를 것으로 예상했다. 반면, 컨퍼런스에 여러 번 참가한 사람일수록 빅데이터 발전 속도가 느릴 것으로 예상했다.  
2회 이하 컨퍼런스에 참석한 응답자의 경우 빅데이터 발전 속도에 대해 매우 빠르다 혹은 느리다 등으로 골고루 답변했지만 3회 이상 컨퍼런스에 참가하는 응답자 일수록 매우 빠르게 발전할 것이라는 답변보다 느리게 발전할 것으로 예상하는 답변이 많았다.
 

   
 

이는 컨퍼런스에 여러 번 참가해본 사람들일수록 빅데이터와 업무관련성이 높고, 관련지식이나 경험이 많은 사람들로 이들이 보기에는 빅데이터 발전이 낙관적이지만은 않은 것으로 보여 진다.

빅데이터 거품과 발전 속도간의 관계를 조사한 결과에서는 거품이 있음은 대부분 인지하고 있었지만 발전 속도에 관해서는 의견이 분분했다. 

   
 

거품이 많다고 느끼는 응답자일수록 발전 속도에는 비관적이었고, 거품이 없다고 느끼는 응답자일수록 발전 속도에 대해 낙관적이었다. 

 

이밖에도 분석가 부족 인식여부와 발전 속도 전망간의 관계에 대해서는 분석가 부족을 핵심이슈로 여기는 응답자일수록 빅데이터 발전 속도가 빠를 것으로 예상했다. 

 

 

  
 

  

 
 

 

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