강장묵
고려대 정보창의교육연구소 교수
빅데이터가 ‘붐’인이유
2016년 11월 10일 구글 검색에서 ‘빅데이터’를 검색하면 125만 개의 관련 정보가 0.39초 만에 검색된다. 주요관련 검색어는 ‘빅데이터 개념, 사례, 빅데이터란, 빅데이터 PPT, 빅데이터 전문가’ 등이다. 이상의 검색 결과를 분석해보면 우리나라에서는 ‘빅데이터가 무엇인지, 이 분야에 전문가는 누구인지, 관련 자료는 무엇인지등’ 빅데이터의 개념과 실제 구현 사례에 관심이 높다고 볼 수 있다.
<그림 1> 빅데이터 검색결과와 연관검색어
(검색일: 2016.11.10.11:10AM)
<그림 2> 구글 트렌드로 분석한 빅데이터
구글 트렌드 분석 결과를 보면, 우리나라에서 빅데이터에 대한 관심은 2011년부터 꾸준하게 증가하고 있는 추세다.
통상 하나의 기술 사조(Trend)가 수년 동안 꾸준하게 증가하는 경우는 드물다. 예를 들어 2000년대만 하더라도 웹 2.0, 동영상 UCC, 소셜 네트워크 서비스, 그린IT 등이 사조처럼 유행했다가 사라지곤 했다. 반면 빅데이터는 유행어처럼 관심이 높아졌다가 낮아지면 다시 높아지는 사이클을 보인다. 이는 빅데이터의 특징이 새로운 기술 사조의 기반 기술로 재조명받기 때문이다.
예를 들어, 2015년 정부3.0을 기치로 추진된 공공정보 개방은 빅데이터 분석에 필요한 정부의 2차 자료를 제공하는 의미로 해석할 수 있다. 2016년에 광풍처럼 인기 검색어가 된 인공지능 역시 빅데이터를 통한 데이터 분석이 배경기술이 된다.
그뿐만 아니다. 사물인터넷 역시 사물로부터 수집되는 비정형 데이터가 존재한다. 이 많은 데이터를 무슨 기술로 분석할 것인가?
빅데이터다. 따라서 빅데이터는 사물인터넷, 인공지능, 클라우드 등 최신 모든 기술로부터 수집된 데이터를 처리하는 기반기술로 유행으로 사라질 기술이 아니라는 점에서 다른 기술과 차이를 갖는다.
공공, 민간 활성화를 위한 과제
빅데이터는 데이터라는 디지털 시대의 유전을 개발하는 기술이다. 유전이란 무엇인가? 기름이다. 산업시대에자동차, 발전소, 철강, 난방, 전기, 옷 등 모든 제품과 서비스에 원료는 기름이다. 이 디지털 기름을 잘 찾고 순도 높은 기름으로 정제하고 낭비 없이 전송하여 에너지 효율을 높여 산업 및 가정용 기기에 사용하는 것이다.
이 과정이 잘 이루어지도록 디지털 원유의 선순환 시스템을 구축하는 것이 민간과 공공의 활성화 전략이다.장기적인 전략을 성공적으로 실현하기 위해서는 공공과 민간이 데이터에 대한 독점을 최소화하고 공유를 극대화하는 정책이 필요하다. 예를 들면, 2014년부터 꾸준히 진행된 공공정보 개방의 경우 단순히 API(Application Programming Interface)를 더 많이 제공하는 정책에서 호(Call) 수를 많이 얻는 XML(Extensible Markup Language) 등의 데이터세트를 제공하는 정책으로 성과 측정, 자원 집중 등을 할 필요가 있다. 특히 해당 사업을 전산 공무원이 기존 업무에서 이를 추가적으로 수행하는 것보다, 공공 DB확산을 위한 전문직 공무원의 추가 배치도 필요하다. 민간 영역은 데이터를 중요한 자산으로 간주하고 있다. 따라서 핵심 킬러 데이터를 공유하거나 이를 통해 더 많은 벤처기업이 상생하고 고용을 늘리는 방향에는 미흡하다.
미국의 경우 구글의 지도 공유와 링크드인의 프로필기반의 로그인 그리고 트위터의 API 제공 등이 대표적이다. 그 뿐만 아니라, 개별 기업의 정보를 공유함으로써 더 큰 데이터 공유 경제를 이끌어 낸다. 또한 풍성해진 데이터를 기반으로 빅데이터 분석과 추천 및 검색 알고리즘의 개선 등을 통한 서비스 혁신이 발생한다. 이를위해서 데이터 개방 외에도 빅데이터 교육, 빅데이터 기술을 통한 조직문화 혁신, 데이터 기반의 정책 발굴 및 운용에 대한 기관장 관심, 마지막으로 개인정보보호를 위한 비식별화 기술 외 해당 도메인에 최적화된 보안 기술 개발 등이 선행 과제로 제기된다.
빅데이터 산업의 가치사슬과 전망
산업사회는 원유 없이 지탱할 수 없다. 마찬가지로 디지털 원유 없이 4차 산업 혁명은 요원한 일이다. 4차산업 혁명은 정형데이터와 비정형데이터가 급속하게 늘어난 바탕에서 출발한다. 예를 들어 과거에는 환자가 어디가 아픈지 여부를 의사의 경험(암묵적인 지식)과 전문 지식에만 의존했었다. 그러나 빅데이터 시대에는 환자의 전 생애 의료 기록과 생활 습관 그리고 현재 영상의학정보에 대한 판독, 마지막으로 유사한 DNA 구조를 갖는 경우에 발생확률이 높았던 질병 등에 대한 데이터 분석을 바탕으로 의사의 판단이 이루어진다. 산업시대의 명의가 의사의 경험과 고유한 노하우에 기초했다면, 빅데이터 시대에 명의는 빅데이터 분석 기반의 의료에 있다. 이처럼 경쟁의 핵심은 데이터 분석에 있다. 즉 트위터처럼 실시간으로 많은 양(트윗)이 전송되거나페이스북 라이브처럼 실시간으로 동영상이 전국적으로 방송되거나 카카오톡처럼 개인 간커뮤니케이션이 실시간으로 이루어지는 것을 어떻게 처리할 것인가에 대한 것이다.
그뿐만 아니라, GPS를 장착한 모바일폰으로 수천만명이 매일 이동하는 거리와 좌표 그리고 가속도 센서 등을 이용해서 걷는지 뛰는지 등을 판단한 데이터까지 과거와 비교할 수 없는 데이터를 저장하고 관리하는 영역으로 발전할 것이다. 예를 들면, 석유를 찾는 과정과 원유가 모래 속에 있는지 바닷속에 있는지에 따라 어떻게 추출할지를 결정하는 문제, 마지막으로 추출한 원유를 정제해서 순도 높은 기름으로 가공하는 과정 등이 빅데이터 산업의 가치 사슬이다.
빅데이터 시장은 막연한 장밋빛도 낯선 기술이 주는 두려움도 아닌, 도처에 등장할 현실이다. 이 현실은 정보공유의 가치와 정보를 독점하고 싶은 개인의 욕망과 시장 및 사회의 필요에 따라 혼란이 올 수도 큰 부가가치를 줄 수도 있는 문제다. 특히 개인정보 침해 등으로 확산된다면 빅데이터 산업 자체가 어려움을 겪을 수 있다.
결국 사람이 정보를 어떻게 사용하고 이해하느냐의 문제로 귀결된다. 사람은 사물도 기계도 아닌 감정을 가진 고유한 인격체다. 이 인격체에 대한 인간적인 존엄, 바로 프라이버시에 대한 이해와 이를 배려한 정책 그리고 조직문화를 개선하는 빅데이터 교육 및 기관장의 관심을 가지고 정책을 펼칠 때 빅데이터 산업이긴 호흡으로 안착되어 국가 경쟁력을 높일 것으로 기대된다.
