[컴퓨터월드] 과거에는 지리정보시스템(Geographic Information System, 이하 GIS)이 지리 또는 위치 데이터 관련 시장을 지배했다. 고품질, 고해상도의 솔루션을 제공하기 위해서 매우 숙련된 GIS 전문가를 필요로 했으며, 특수용 지도 개발이나 지도상의 데이터 표시가 서비스의 주를 이뤘다. 이후 GIS 업체들은 더 복잡하고 동적인 최적화 용례를 지원하기 위해 분석 및 시각화 기능들을 새롭게 도입하며 자체 플랫폼을 강화했다.

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, 이하 BI) 및 분석 플랫폼 업체들은 상호작용이 가능한 지도상에서 사용자가 직접 사내 데이터를 시각화하고 분석할 수 있도록 지리공간위치 인텔리전스(Geospatial and location intelligence, 이하 GLI) 기능을 자체 플랫폼에 도입했다. 위치 기반 서비스 사업자, 실내 위치 확인 시스템, 첨단 분석과 결합된 공간 처리 기능에 주력하는 업체 등 새로운 시장 분야가 등장했다. 하지만 전체 시장은 그 어떤 단일 업체도 모든 상용 용례를 위한 기능과 역량을 제공하지 못한 채 단편화돼 있는 실정이다.

반면, IoT와 디지털 비즈니스와 같은 새로운 기술 트렌드들은 전례 없는 수준으로 엄청난 양의 위치 참조 데이터를 만들어내고 있다. 가트너는 2020년이 되면 약 250억 대의 기기들이 인터넷에 영구적으로 연결될 것이며 이들 모두 위치 데이터를 생성할 것으로 예측한다. 기업이 체계적으로 위치 데이터를 활용하여 신규 비즈니스를 성공시키길 원한다면 GLI 기반 IT와 분석 인프라에 대해 전략적으로 접근해야 한다. <그림 1>에서 볼 수 있듯 위치 데이터는 거의 모든 소셜 및 상거래 상호 작용을 뒷받침하고 있다.

분석 및 정보 책임자들은 자사 조직이 GLI 기능을 기존 및 신규 용례에 활용하는데 있어 얼마나 준비돼 있는지 확인해야 한다.

GLI 기능 활용 현황 조사 및 사용되지 않는 기능 파악
가트너가 2014년 11월 2,083명의 BI 플랫폼 사용자를 대상으로 실시한 BI 및 분석 고객 조사 결과 약 23%의 조직들이 자체 BI 및 분석 플랫폼 내에서 GLI 기능을 이용하고 있다고 밝혔다. 거의 모든 BI 및 분석 플랫폼 업체들이 최소 기본 GLI 기능이라도 제공하는 것을 고려할 때 이는 비교적 낮은 활용도이다. 일이 어디에서 발생했는가 또는 고객들은 어디에 있는가 등 비즈니스의 공간적 측면이 아직까진 BI와 분석 전략의 핵심 구성 요소가 아닌 것이 분명하다. 분석 및 정보 책임자들은 신규 BI 및 분석 프로젝트에 ‘어디(where)’라는 질문을 추가해야 할 필요가 있다.

GLI 기능을 활용하기 위한 첫 단계로서, 분석 및 정보 책임자들은 기존 GLI 기능과 그 활용 현황을 파악하고 문서화해야 한다. 이를 위해 태스크포스를 구성하고 다음과 같은 내용을 확인한다.

● 지리 및 위치 데이터를 사용하는 부서 또는 해당 부서 내 용례 및 사용자
● 기존 BI 포트폴리오, 데이터 분석 툴 내에 이미 내재된 GLI 기능
● 기업 내 데이터베이스 및 데이터 통합 플랫폼의 지리 정보 저장소와 처리 기능
● 이미 사용되고 있는 GIS 툴 및 플랫폼
● 현재 사용 중인 지리공간위치 데이터 활용 분석 애플리케이션 패키지
● 공간 및 위치 데이터를 다루는 팀 및 구성원
● 아직 충족되지 않은 아이디어 또는 요구 사항
● 파트너 중 GLI 관련 서비스 컨설팅 및 서비스 제공자
● 위치 데이터의 여러 측면을 이미 통합한 엔터프라이즈 데이터
● 더 큰 GLI 기회를 찾기 위해 기존 엔터프라이즈 데이터를 보완할 수 있는 외부 데이터

첫 번째 단계에서 조직 전반에 걸쳐 현재 GLI가 어떻게 활용되고 있는지, 존재하지만 잠재적으로 사용가능성이 낮은 기능은 어떤 것인지 파악해야 한다. 충족되지 않은 요구 사항을 파악하여 GLI의 사용을 개선함으로써 즉각적으로 조직 내 지식과 전문성을 확대할 수 있다.

활용 사례 매트릭스 기반 GLI 적용 신규 분석 사례 분류
두 번째 단계로 개선이 필요한 요구 사항에 대해 분석하고 가장 빨리 가장 높은 수익을 제공할 수 있는 실행 계획을 세워야 한다. 나아가, 위치 데이터를 데이터 분석에 활용하기 위해 새로운 아이디어를 모색해야 한다. 이번 기고문 내 성공 사례 부분에서는 모범이 될 만한 활용 사례들을 소개한다. 새로운 유형의 활용 아이디어는 <그림 2>의 매트릭스에 따라 분류할 수 있다.

첫째, 정적 용례와 동적 용례를 구분하는 것이 중요하다. 정적 용례에서는 모든 필수 데이터가 사전에 수집되는 반면, 동적 용례는 실시간으로 수집된 데이터를 사용한다. 동적 용례는 정적 용례와는 달리 실시간으로 공간 프로세싱 및 분석을 처리할 수 있는 별도의 기술을 필요로 한다.

둘째, 실내 및 실외 용례 간의 구분이 이뤄져야 한다. 이들은 서로 다른 포맷의 서로 다른 지도 데이터를 필요로 한다. 데이터가 수집되는 곳이 건물 내인지, 아니면 도로인지 등 수집되는 장소에 따라 필요로 하는 데이터 전송 기술이 다르다. 예를 들어, <그림 2>에 나와 있는 4개 용례 유형이 서로 교차하게 되면 새로운 기술이 요구될 수 있으며, 이는 신중하게 평가돼야 한다.

디지털 비즈니스는 기존 비즈니스 모델과 비즈니스 프로세스를 파괴하며 모든 비즈니스를 디지털 방식으로 재편한다. 분석 및 정보 책임자들은 기업의 신규 비즈니스 전략과 디지털 비즈니스 전략을 검토해 GLI가 필요한 분야가 어디인지 파악해야 한다.

사물인터넷(Internet of Things)이 등장하면서 직원, 고객, 소비자 등 사람들을 식별하고 추적할 수 있게 됐지만, 이와 동시에 잠재적인 위험도 생겨났다. GLI를 적절치 못하게 활용하게 되면 규제, 윤리, 심지어 법적인 문제까지 발생할 수 있다. 모든 새로운 활용 아이디어는 규제 요구 사항, 각 국가의 개인정보보호 및 데이터보호 법률에 따라 평가돼야 한다. 위치 데이터가 적절히 활용되고 있는지 파악하는 것은 운영 지침(governance practice)에 반드시 포함돼 있어야만 한다.

새로운 활용 사례를 지원하기 위해 GLI 기반 인프라를 위한 모든 구성 요소를 고려해야
GLI 기반 분석 인프라를 구축하기 위해서는 많은 구성 요소들을 검토해야 한다. GLI 솔루션 개발을 위한 기본 핵심 요소 3가지는 지리공간 및 위치 분석, 지도 및 데이터 서비스, 인프라이다.

● 지리공간 및 위치 분석
이는 GLI 솔루션의 핵심이다. 공간 처리는 위도 및 경도 정보를 고객 주소와 연결하는 지오코딩 또는 데이터 위치 참조와 서로 다른 데이터세트 통합, 서로 다른 지도와 맞춤형 계층 생성 등으로 이뤄진다.

이 프로세스의 마지막 단계에서는 모든 데이터세트가 위치 참조 형태로 표시되고, 다양한 분석이 적용된 상태로 결합되며, 그 결과가 대시보드 형태로 시각화된다. 지도 데이터의 저장은 데이터베이스를 필요로 하며, 해당 데이터베이스는 특정한 형태의 파일 포맷을 저장할 수 있어야 한다. 보다 동적인 실시간 분석을 위해서는 복합 이벤트 프로세싱 및 비즈니스 분석 모니터링 기술의 통합이 필수적이다.

● 지도 및 데이터 서비스
지도 데이터는 보고서와 대시보드에 지도를 내장하는 것 외에도 데이터의 위치 참조와 지도 내 데이터 시각화를 위해 필수적이다. 이는 지리 지도, 실내 및 건물 지도 또는 CAD 도면 등에 해당한다. 많은 용례에서 GLI 솔루션을 보완하기 위해 인구 조사 데이터, 가구당 수입 데이터, 인구 통계 데이터 또는 기타 공개 데이터 등 외부 데이터를 활용한다. 점차 데이터 서비스 제공자와 맥랙 중개인(context broker)들이 서비스 형태로 외부 데이터를 제공하고 있다.

● 인프라
사물 또는 사람으로부터 데이터를 수집하는 데 있어 인프라는 필수적이다. 스마트폰, 태블릿, 센서 또는 사이버물리(cyberphysical) 시스템 등이 여기에 해당하며, 해당 인프라들은 데이터를 생성하고 저장하는 것은 물론 송수신까지 담당한다. 데이터 전송은 셀룰러망, 와이파이(Wi-Fi), 저전력 블루투스, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC) 및 유사한 전송 기술 등을 통해 이뤄진다. 셀룰러망의 다변측정(multilateration) 등과 같은 일련의 방법들이 있지만, 일반적으로 GPS는 건물 내에서 사용되는 실외 및 실내 위치 찾기 시스템을 사용해 사물 또는 기기를 식별하고 추적한다.

분석 및 정보 책임자들은 새로운 활용 사례를 지원하기 위해 기존 인프라 내 빈틈을 파악하고, 이를 메우기 위한 로드맵을 개발해야 한다. 패키지 애플리케이션을 활용하거나 서비스 제공업체에 일정 업무를 아웃소싱하는 방식으로 회사 내부의 가용 역량을 확장하는 하이브리드 접근 방식을 검토할 수 있다.

현재 및 미래의 활용 사례들은 비즈니스 결과, 실행 가능성, 구현에 필요한 비용 및 노력 등에 기반해 우선순위를 지정해야 한다. GLI 관련 로드맵 및 전략의 장기적인 목적은 전략적, 전술적, 운영적 측면에서 모든 기업 분석 및 정보 인프라가 공간정보를 활용할 수 있도록 지원한다는 것이다.

권장 사항:
● GLI 태스크 포스 팀 구축.
● 사내 보유 GLI 툴 및 기술 인벤토리 작성
● 공간 요소를 추가해 즉시 효과를 거둘 수 있는 BI 및 분석 애플리케이션 파악
● GLI 기능이 필요한 미래 고부가가치 활용 사례 파악
● 파악된 활용 사례를 지원하는 GLI 관련 데이터 수집 또는 추가
● 개인정보보호와 윤리 및 규제 이슈 등과 같은 GLI 적용에 따른 위험 인식
● GLI를 신규 비즈니스 프로젝트 및 디지털 비즈니스 전략의 표준 요소로 규정
● 자체 분석 및 정보 인프라가 관련 비즈니스 데이터의 위치를 참조하도록 보장

성공 사례
비즈니스 성과 향상을 위해 GLI 기능을 활용한 몇 가지 모범 사례를 소개한다.

● 시 의회(City Council) 서비스
과제: 한 시 의회는 관광 시장의 부흥을 위해 관광객들이 신속하고 손쉽게 방문일정을 잡고 관련 정보를 찾을 수 있도록 지원해야 했다. 또한, 주민들에게 지역 서비스와 시설에 대한 정보를 연중무휴 제공하기 원했다. 전화 응대는 업무 시간 중에만 제공됐기 때문에 별도의 정보 지원이 필요했다.
해결책: 클라우드 기반 매핑 포털을 제공했다. 시 의회 웹 사이트의 온라인 매핑 포털은 시각화를 통해 방문객들이 가장 가까운 시설물 위치와 관광지를 쉽게 찾을 수 있도록 했다.
개선 효과: 연중무휴 온라인 포털을 통한 정보 접근이 가능해지면서 여행자 안내소를 방문하거나 고객 서비스 센터에 전화하는 횟수가 급격히 줄었다. 보기 어렵고 읽는데 시간이 많이 드는 기존의 지도는 필요 없어졌다. 새로 이주한 주민들도 경찰서, 의료 기관, 학교 및 장애인 주차 구역 등과 같은 시설 위치를 온라인으로 쉽게 찾아볼 수 있게 됐다.

● 소셜 미디어 모니터링
과제: 마케팅 캠페인을 올바른 방향으로 이끌고 고객 서비스 문제를 실시간으로 해결하며 고객 참여를 이끌어내길 원했다.
해결책: 실시간으로 위치별 소셜 미디어 모니터링을 활용했다.
개선 효과: 기존 키워드 모니터링 툴은 놓치는 중요한 실시간 소셜 대화를 조사할 수 있게 됐다.

● 계측 장비와 분석을 결합해 화물차 성과 증대
과제: 화물차 운전자의 안전과 효율성을 향상시키길 원했다.
해결책: 4만 6천 대 이상의 차량에 설치된 텔레매트릭 센서는 속도, 방향, 제동, 동력 전달 장치, RPM, 오일 압력, 기어 변경, 운휴 시간, 안전벨트 사용, 지리 및 지도 데이터 등을 비롯한 기타 200여 개 데이터 포인트를 포착하고 관련 정보를 수집했다. 해당 시스템을 통해 트럭 성능과 상태를 파악했으며 운전자에게 어떻게 운행하는 것이 가장 좋을지 제안하도록 했다.
개선 효과: 연간 840만 갤런의 가솔린을 절약하고 하루 주행 경로를 8천 5백만 마일 줄임으로써 유지 보수 업무와 사고가 감소했다. 그 외 이점으로는 트럭 역기동(reversing maneuvers)이 25% 감소했다는 사실을 들 수 있다. 또한, 연간 절감 효과가 5천 만 달러에 이르며, 35% 더 많은 화물 수송이 가능해졌고 운전자 임금이 100% 증가했다.

● 공항에 착륙한 빅데이터
과제: 조종사들의 도착예정시간(Estimated Time of Arrivals, ETAs)의 정확도를 향상시켜야 했다.
해결책: 날씨, 항공 스케줄 및 기타 요소들에 대한 공개 데이터는 물론, 공항 인근에 설치된 패시브 무선 기지국 네트워크에서 제공되는 정보 등의 독점 데이터를 활용해 현지 비행 구역 내 모든 데이터를 수집했다. 시간이 지나면서 막대한 양의 다차원적 정보체(multidimensional body of information)가 형성되고 이를 유지함으로써 이전과 비교해 ETA 계산의 정확도를 높였다.
개선 효과: 지상 스케줄링 인력에 대한 효율성을 높였으며 항공기 성능과 처리량 향상을 통해 대당 연간 수백 만 달러를 절감했다. 한 주요 항공사는 현재 주당 2~3번의 회항을 방지하고 있다.