Ⅰ. 저자에 대하여

윤형중

매경이코노미에서 2년간 IT분야를 담당했고 주로 통신시장의 구조적인 문제와 벤처 분야를 취재했다. 현재 TV조선 경제부에서 산업 분야를 맡고 있다. 연세대학교 금속시스템공학과를 졸업했고, 재학 시절 영자 신문사와 토론 동아리 활동 등 학과 공부보다 과외 활동에 매진했다. 이해관계를 떠나 단 한 사람에게라도 긍정적인 영향을 주는 글을 쓰기 위해 기자를 하고 있다. 공감적 경청이 인생의 모토다.

Ⅱ. 내 마음을 무찌러드는 글귀

머리말

6, 데이터 분석 기술에 대한 이해보다도 더 중요한 것은 어떻게 빅 데이터를 가지고 실질적인 변화를 가져올 것인가이다. 그러기 위해선 독자들이 자신의 일과 삶에서 빅 데이터를 접목할 수 있는 ‘시각’을 접하는 것이 중요하다.

1. 왜 빅 데이터인가

10, 스마트폰, SNS의 대중화 외에 데이터가 폭증하는 이유는 또 있다. 바로 모든 영역의 전산화가 가속화되고 있기 때문이다.

11, 빅 데이터가 부상하는 마지막 배경은 기기 간에 정보를 주고받는 사물지능통신 센서의 증가이다.

11, 빅 데이터 부상의 배경

-모바일, SNS 대중화

-모든 영역의 전산화 심화

-멀티미디어 콘텐츠의 증가

-사물 간 통신센서의 증가

12, 빅 데이터의 특성은 스티브 밀스 IBM 총괄사장이 명쾌하게 설명했다. 그는 빅 데이터의 특성을 ‘3V’로 요약했다. 다양한, 다량의 정보가 실시간에 가까운 속도로 흘러들어 온다는 의미다.

17, 빅 데이터를 가지고 무엇을 할 수 있을까? 할 수 있는 일은 무궁무진하다. 소비자들의 숨은 수요를 찾아서 원하는 서비스나 상품을 출시할 수 있고, 업무방식을 개선할 수도 있다. 현황을 가장 빨리 파악해 미래를 예측하거나, 기업과 제품의 평판을 관리하는 것에도 활용된다.

18, 빅 데이터가 더 잘 활용되기 위해 선행되어야 할 것들도 있다. 바로 데이터 공유 시스템을 만드는 것이다. 데이터가 수집되는 동시에 필요한 사람들과 공유하는 시스템을 만들면 활용 가능성이 더 커진다.

22, 빅 데이터와 정보공유 플랫폼의 관점으로 공공정보를 접근하면 공공정보는 ‘신청해야만 열람할 수 잇는 것’이 아니라 ‘수집과 동시에 플랫폼에 올려진 것’이 된다. 물론 정보의 성격에 따라 공유절차와 공유범위를 따로 정할 수 있지만 바로 활용이 가능하도록 플랫폼에 올려진 것과는 큰 차이가 있다.

22, 호주, 영국 정부 등은 이미 공공부문의 빅 데이터를 수집, 공유하는 프로젝트를 ‘정부2.0’이라는 이름으로 진행하고 있다. 공공정보가 민간에 의해 실시간으로 공개되고 이를 활용한 정책과 프로젝트가 더 활발히 진행된다면 그 혜택은 무궁무진하다.

23, 온라인에서 플랫폼의 의미를 한 마디로 설명하기 어렵지만 ‘서비스가 이뤄지는 유,무형의 공간’이라고 표현하면 어느 정도 들어맞는다. 예를 들어 애플의 플랫폼, 구글의 플랫폼에서 그들이 제공하는 서비스가 이뤄진다.. 네이버와 페이스북 역시 하나의 플랫폼이다.

23, IT 업계에서는 플랫폼의 개방성 정도를 경쟁력으로 삼는 경우가 많다. 가장 먼저 가능성을 보여준 서비스는 운영체제였던 리눅스였다.

24, 오픈 플랫폼이라는 공간은 특정 기업이 점유하고 독점하는 공간이 아니라 전문가와 일반인이 자유롭게 상호작용하고 때로는 협업이 이뤄지는 곳이다. 이들의 상호작용과 경쟁을 통해 다양하고도 완성도 높은 콘텐츠가 만들어진다. 그렇기 때문에 요즘 온라인 비즈니스에서 오픈 플랫폼의 의미와 중요성을 모르면 성공하기 힘들다고 해도 과언이 아니다.

25, 때론 능력 있는 개발자들이 소비자들의 호응을 얻을 만한 서비스와 컨텐츠를 만들 수 있지만, 결국엔 무수한 사람들이 참여해 만들어내는 다양하고 풍성한 콘텐츠를 당해낼 수 없기 때문이다. 소프트웨어를 제작하는 최고의 방식도 오픈소스라고 인정받고 있다.

2. 빅데이터 활용

26, 독감이 확산되는 방향에 따라 예보도 한다. 구굴은 미국 대서양 연안 중부지역에서 독감이 확산될 것이라고 정확히 예측해 화제를 모았다. 이는 미국 질병통제예방센터보다두 2주 빠른 예보였다.

28, 예를 들어 포드의 경차 판매량과 검색된 빈도수는 거의 정확한 비례관계가 존재했다.

29, 헤지 펀드 매니저 다니엘 엠은 구글의 검색빈도수를 펀드 운용에 활용한다.

30, 심지어 검색빈도수로 대통령 선거 예측도 가능하다.

32, 마케팅 분야에 새로 떠오르는 분야는 ‘소셜 애널리틱스’다. 소셜 애널리틱스는 페이스북, 트위터 등 SNS에서 수집되는 데이터를 분석하는 것을 의미한다.

32, 기업에서 소셜 애널리틱스를 활용하는 목적은 주로 마케팅과 위기관리를 위해서다.

35, 소셜 애널리틱스 3가지 방법

-텍스트 분석

-네트워크 분석, 사람들 간의 연결 관계와 상호 영향력을 파악하는 방식이다.

-계량, 기술 분석, 통계적으로 파악할 수 있는 정보를 모으는 분석 방법이다.

37, 대표적인 것이 구굴의 실시간 번역 서비스이다. (중략) 엄청난 양의 데이터를 동원해 번역의 정확성을 크게 높였다. 결국 번역 서비스의 성패를 가른 것은 데이터의 양이였다.

39, 스마트폰을 이용한 음악검색도 데이터 분석기술로 인해 등장한 서비스다.

39, 대중화된 서비스는 아니지만, 실리콘밸리에서 주목받는 벤처기업인 퀴키 역시 빅 데이터와 분석능력을 활용한 서비스다.

41, 향후 인터넷이 보다 개인화된 서비스로 진화할 것이라고 전망했다. 인터넷의 콘텐츠와 서비스를 보다 사용자가 쉽게 이용할 수 있게 하려면 검색된 내용을 개인에 맞게 재구성하는 기능이 필수적이다.

42, 세계 최대 인터넷 쇼핑 업체 이베이에는 고객 구매정보를 분석하는 인력만 6000명이나 된다.

44, 좀 다른 이야기지만, 온라인 시대에 희비가 교차한 불록버스터와 넷플릭스는 데이터를 바라보는 시각에도 차이가 있다.

44, 이제 단순한 온라인서점이 아니라 모든 종류의 재화와 서비스를 온라인으로 파는 업체로 진화한 아마존은 매출의 30%가 추천 엔진에서 발생한다.

46, 소셜데이팅 업체들은 최대한 회원들의 정보를 많이 수집해 취미, 관시사 등이 서로 겹치는 이성들으 소개해준다. 따라서 분석능력이 뛰어난 소셜데이팅 업체일수록 잘 맞는 이성을 찾아줄 가능성이 높다.

47, 만일 실시간 위치정보를 잘 수집하는 업체가 있다면 그 정보를 바탕으로 플랫폼을 만들어 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있다.

49, 반명 자라 등의 패션 브랜드는 제품의 짧은 수명주기를 DNA로 삼는 기업들이다. 유행을 빠르게 포착해 다품종 소량생산을 하는 것으로도 유명하다. 이렇게 하는 가장 중요한 목적은 재고를 줄이기 위해서고, 그러면서 소비자들의 수용를 빠르게 충족시켜 판매를 늘리기 위함이다.

51, SCM 자체를 특화해 사업모델로 삼은 대표적인 기업은 리앤펑이다. 홍콩의 의류 업체로 알려진 리앤펑은 사실 대단히 흥미로운 기업이다.

56, 의사결정은 어느 곳에서나 굉장히 중요한 영역이다. 보통 어느 조직에서나 가장 권력을 가진 곳에서 결정을 내린다.

56, 이처럼 의사결정이라는 것은 불완전할 수밖에 없다. 하지만 빅 데이터에 대한 이해를 높이면 의사결정 부문에서 상당한 혁신을 이룰 수 있다.

59, 빅 데이터를 분석하는 능력이 발전하면 더 최신의 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수도 있다. 가장 최신에 업데이트된 정확한 정보를 바탕으로 결정을 내리기 때문에 성공확률도 그만큼 높아진다. 잘못된 의사결정을 수정하기까지 걸리는 시간도 짧아진다.

65, 이 사건은 두 가지 분야에 대한 시사점을 제공했다. 첫째가 정보를 공유하는 시스템이고, 둘째가 정보의 공개 수준이다. 앞서도 여러 번 강조했듯이 이젠 정보를 모으고 분석하는 능력만큼 정보를 수집하는 도잇에 활용할 수 있는 시스템을 만드는 것이 중요했다.

66, API 공개는 세계적인 IT 기업들이 현재의 위상을 가지는 계기를 마련하기도 했다. 페이스북과 트위터가 지금과 같은 기업이 된 이유도 서비스 자체가 워낙 매력적이기도 하지만, 2007년 선두 업체인 마이스페이스를 제쳤다.

68, 재난 방재의 측면에서 빅 데이터를 활용하면 정보를 수집하는 범위가 확대되고 정보 간 연계분석과 실시간 대응이 가능해진다.

69, 신문, 잡지, 인터넷 뿐 아니라 SNS에서 수집되는 정보까지 실시간으로 분석해 테러의 동향과 징후를 사전에 예측한다. 금융사기를 방지하는데도 빅 데이터 분석이 활용된다.

70, 좀 더 효율적인 교통, 항만체계를 갖추기 위해서도 빅 데이터가 화룡된다. (중략) 시대의 화두가 된 복지 분야에도 상당한 진보가 가능하다.

75, 빅 데이터 책을 쓰면서 민주주의까지 얘기하면 어쩌면 좀 과하다고 볼 수도 있다. 하지만 이 둘은 전혀 별개의 문제가 아니다. 정부가 국민을 통치하는 주된 수단은 바로 ‘정보’이고 빅 데이터는 정보를 어떻게 활용할 것인가에 대한 새로운 접근방식이기 때문이다.

76, 하지만 보다 확실한 방법은 국가 예산의 집행내역을 부처별, 지자체별로 투명하게 공개하는 것이다. 이런 내용을 공개하는 플랫폼을 만들고, API를 통해 관련 프로그램, 스마트폰앱 등을 만들수 있게 한다.

81, 빅 데이터를 접목하면 권력기관의 개혁도 일정부분 가능하다. 검찰, 국세청, 감사원, 국정원 등 권력기관의 공통점은 위계질서가 강하고 이를 바탕으로 의사결정이 일원화 되어 있다.

84, 화제를 모으고 있는 인공지능 컴퓨터 왓슨도 빅 데이터 기술을 적용한 사례다. IBM이 개발한 왓슨은 2011년 2월 미국의 인기 퀴즈쇼 제퍼디에 출연해 퀴즈 달인들을 물리치고 우승을 차지해 유명해졌다.

85, 기존 데이터베이스의 강자 오라클도 빅 데이터에 강점을 지닌 업체다.

87, 한국에는 기업용 서버, 솔루션 분야에서 제대로 사업을 하는 기업이 없고 마찬가지로 빅 데이터 분야의 소프트웨어, 하드웨어 분야에서도 뒤처지고 있다.

88, 빅 데이터 시대를 맞다 ‘데이터 사이언티스트’가 미래 유망직종으로 부상하고 있다. 데이터 사이언티스트는 빅 데이터에서 유의미한 무언가를 찾아내는 사람을 의미한다.

89, 온라인에서 뜨는 분야게 생기면 반드시 따라오는 것이 있다. 바로 플랫폼 경쟁이다.

90, 플랫폼을 장악하는 기업이 시장을 지배한다’가 IT 업계의 정설로 통하기 때문이다. 직접 플랫폼 경쟁에 뛰어들지 않더라도 삼성전자나 노키아처럼 어떤 플랫폼을 사용할지를 선택하는 것도 굉장히 중요한 사업적 판단이다.

5. 빅 데이터, 새로운 빅 브라더인가?

95, 빅 데이터가 각 개인들에게 ‘빅 브라더’가 될 수 있다는 우려가 커지고 있다. 이제 정부뿐 아니라 특정 기업이나 기관 혹은 개인들마저도 특정인에 대한 뒷조사가 가능한 시대가 가까워지고 있다. 법제는 미비한 상황이고 논의조차 제대로 시작되지 않았다.

96, 예를 들어 유통 업체의 판매기록과 카드 업체의 결제기록 등의 데이터를 활용해 물가를 파악할 수 있는 시스템을 만든다면 이들 정보에서 특정 개인이 무엇을 구매했는지 등의 데이터가 추출되지 않도록 하는 작업이다.

96, 보통 익명화가 문제가 되는 건 데이터가 대중에 공개됐을 경우이다.

97, 식별 가능한 개인의 기록을 더 많이 확보하는 것이 기업의 전략이 되고 있다.

98, 빅 데이터 시대에 떠오르는 개념 중의 하나는 ‘잊혀질 권리’다. 잊혀질 권리란 인터넷이나 기업의 서버 컴퓨터에 저장된 개인에 대한 정보를 삭제하도록 요구할 수 잇는 권리다.

99, 이미 유럽에서는 잊혀질 권리에 대한 논의와 더불어 법제화에 나서고 있다. (중략) 사용자에게 ‘삭제청구권’을 부여하는 것이 골자다. 이 법안이 통과되면 신문기사, 경찰 수사기록, 의료기록 등을 제외하고는 개인이 자신에 관한 정보를 삭제할 수 있다.

100, 빅 데이터 시대에 ‘개인정보 관리를 전담하는 비즈니스 모델’의 출현도 예상되고 있다. 자신에 대한 정보의 주도권을 확보하기 위해서 보다 전문적인 관리가 필요한 시대가 오고 있기 때문이다.

101, 따라서 빅 데이터 시대에 맞게 개인정보에 대한 기준 자체를 새로 마련할 필요가 있다.

104, 빅 데이터 역시 마찬가지이다. 아직 ‘빅’이라고 부를 정도로 큰 데이터를 가진 업체들이 많지 않은 상황이다.

105, 빅 데이터란 단순히 큰 데이터를 의미하는 것이 아니라 데이터를 수집하고 활용하는 접근방식 자체의 변화를 의미한다고 설명했다.