관련 통계자료 다운로드 정보 생성과 가용 저장공간 증가 추이 IT융합기술 발달과 고객 서비스 고도화로 기업 내 축적되는 고객 정보는 다양해지고 있다. 이 정보들은 소비자 심리와 요구사항 변화를 담고 있다. 나아가 사회 변화에 대한 정보도 포함 돼 있다. 정보 분석은 기업 경쟁력 강화 및 생산성 향상에 중요한 역할을 한다.
정보들은 비정형적이고 양이 급증하는 속성을 가지고 있어 ‘빅데이터’라 불린다. 빅데이터 활용을 위해 기존 정보관리 및 분석체계는 한계가 있다. 빅데이터를 수집·가공·분석 할 수 있는 새로운 관리체계가 필요하다. 관리체계는 데이터 수집부터 통합·정제·분석·의사결정 시나리오 설계까지 과정을 말한다.
빅데이터 특징은 일반적으로 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 나타난다. 그러나 실제적으로 대량의 다양한 데이터를 신속하게 분석에 활용할 수 있으려면 획득된 데이터를 SQL 또는 NoSQL영역, 고가 스토리지나 저가 스토리지 등 어떤 저장매체에 저장할지를 결정해야 한다. 어떤 주기로 데이터 압축 정책을 수립해야 할지도 결정해야 한다.
기업마다 필요한 빅데이터 종류들이 다르다. 데이터 포지셔닝 전략도 다양하다. 포지셔닝 전략에 의해 축적된 정보는 기존 분석대상 정보보다 큰 데이터다. 그만큼 분석 부하도 크다. 이를 분석할 수 있는 분석도구 기능성도 기존 분석도구와 차별화된 구성으로 아키텍처링 돼야 한다. 즉 데이터 포지셔닝 전략 정교화와 이를 지원할 수 있는 분석도구의 적절한 조합이 필수적이다.
◇빅데이터에 맞는 관리체계 적용해야=빅데이터 시대에는 데이터 관리체계부터 변화돼야 한다. 기존에 비즈니스인텔리전스(BI)를 중심으로 정형화 된 데이터를 분석하는 관리체계로 의사결정 적시성을 높였다면 빅데이터 관리체계는 새로워야 한다. 정형화 된 데이터뿐 아니라 웹·애플리케이션 로그 등 정형과 비정형 중간의 데이터, 이메일, SNS, 문서 등 비정형화 된 데이터, 이미지 및 멀티미디어 데이터까지 관리할 수 있어야 한다.
따라서 데이터 포지셔닝은 좀 더 복잡한 전략 수립이 필요하다. 활용성이 저하되고 있는 데이터에 대한 생명주기인 생성, 변환, 활용, 폐기 등을 고려해야 한다. 물론, 외부 및 기존에 활용하지 않았던 데이터를 중요한 의사결정이나 정책 방향에 적용하기 위해서는 정보 신뢰성이 확보돼야 한다. 기업 외부정보와 내부정보를 연계해 분석할 수 있도록 ‘연계 키워드’를 관리하는 데이터 관리체계도 마련돼야 한다.
기업 CIO나 IT실무자들은 빅데이터로 신규 비즈니스 모델을 창출해야 하는 스트레스를 받고 있다. 빅데이터를 고려한 IT자원 확대를 고려해야 한다. 이와 함께 대량의 데이터를 수집, 축적 및 활용해 얻을 수 있는 이점이 무엇이고 ROI를 확보할 수 있을까에 대한 고민도 해야 한다. 필요한 외부정보 및 빅데이터에 대한 활용 범위를 결정하는 것이 가장 시급하다.
◇구글 등 빅데이터 활용으로 경쟁력 강화=대부분 기업은 빅데이터를 활용할 수 있는 사업영역이 존재한다. 빅데이터를 적용해 활용하고 있는 기업들 사례로 빅데이터 시대 생존방법을 알 수 있다.
대표적인 기업은 구글이다. 구글은 IBM이 실패한 수억건의 자료를 활용해 자동언어 번역기를 개발했다. 구글이 성공할 수 있었던 배경은 원천 데이터 볼륨이었다. 이 데이터는 음성 인식력에서 보듯이 피드백 되는 사용자 자율보정 정보를 기반으로 빅데이터를 활용해 개선한 것이다.
통신산업에서는 포화된 망사업 비즈니스 모델을 벗어나 신규 성장 동력으로 새로운 서비스를 창출하는 과정에서도 빅데이터를 활용하고 있다. 이는 네트워크 서비스 공급자에서 멀티미디어 서비스 공급자를 넘어 종합 서비스 공급자를 지향하는 통신2.0 시대를 촉발시켰다. 이 변화의 핵심에 빅데이터가 있다.
NTT도코모는 페타마이닝으로 시간대별 인구밀집도, 사용자 이동경로 등을 분석하는 모바일 공간통계를 개발했다. 페타마이닝은 클라우드 기반 고객의 모바일 공간통계 기술과 위치정보 데이터를 결합해 재난에 대비해 서비스를 제공하는 것이다. 이를 누적위험이 높은 지역이나 분쟁지역, 지진발생 지역 등 사용자에게 공지해 신속한 대처가 가능한 공공서비스를 제공하도록 할 예정이다. 이렇듯 빅데이터를 활용한 기대 가치는 기존 사업의 효율적 지원을 위한 심층적인 데이터 기반 서비스 제공이라는 가치와 빅데이터를 활용한 신규 수익원 창출이라는 가치를 갖는다.
◇빅데이터 활용해 신규 비즈니스 모델 창출=통신회사에서 불만사항 파악 및 신규로 출시되는 단말기에 대한 평판 등에 대한 분석을 기반으로 SNS를 비용대비 효율성 있는 고객만족(CS)채널로서 활용하는 사례가 늘고 있다. 이는 전 산업영역으로 확산될 것이다. 빅데이터 수집 및 분석이 가능한 기술이 확산되면서 개인 삶 전체가 기기간통신(M2M)에 의해 연결될 것이다. 이러한 관계 정보 기반으로 서비스를 제공하는 신규 비즈니스 모델 적용이 빈번하게 이뤄질 것이다.
대량의 데이터 축적 활용이 필요하게 되므로 개인 클라우드 컴퓨팅 환경 활용 요구가 지속적으로 증가할 것이다. 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 영역도 의사결정을 지원하는 분석정보 원천이 변화될 것이다. 과거 기업 내부의 정보를 분석하던 상황에서 외부 데이터를 수집해 구현 가능한 정보분석 요건을 정의하는 형태로 변화된다. 외부정보 활용으로 경영상황을 시뮬레이션하고 이를 경영전략에 반영하는 형태가 보다 활성화 될 것이다. 반복적인 시뮬레이션을 통한 시나리오 기반 의사결정이 좀 더 현실화 될 것으로 기대한다.
SK C&C 전철희 위원 chjeon@sk.com
