최영호 유비쿼스 부사장(choi.yongho@ubiquoss.com)
기업 내부와 외부에 분산된 데이터를 접근·검색·수집·보관·관리·공유·분석과 추론 등 일련의 비즈니스 의사 결정 과정을 지원하기 위한 목적으로 사용한 기술의 집합을 `비즈니스 인텔리전스`라고 부른다. 이는 디지털기반 지식 권력을 갖고자 하는 것이다. 디지털지식이란 데이터와 데이터끼리 존립하는 인과 관계, 즉 데이터와 데이터 맥락에 대한 이해 자체다.
데이터 간 맥락이 확보되면 권력을 얻는다. 불과 몇 년 전 까지만 해도 비니지스 인텔리전스는 “무슨 일이 일어났는지?”, “왜 그런 일이 일어났는지?”와 같은 하는 분석과 추론으로 구성돼 경영진과 소수의 핵심 관리자를 위한 보고서 형태로 존재했다. 수년 전 해당 기술이 분석을 넘어서 추론과 예측 영역으로 발전했을 때 일부에서 “기존 기술은 백미러를 보면서 운전하는 것이었다면 새로운 기술은 앞 유리를 통해 다음에 무슨 일이 일어날 것인지 인지하면서 운전하는 것과 같다”는 과장된 비유를 사용했던 기억이 새삼스럽다.
빅 데이터는 비즈니스 인텔리전스 분야에서 추론과 예측을 뛰어 넘어 “지금 무슨 일이 일어 나고 있는지?”, “당장 제시될 수 있는 가능한 해결책이 무엇인지?”에 대한 답변을 요구한다. 일선 창구 직원은 데이터스트림 속에서 어떤 맥락을 찾아내어야 하는 지 알고 있다. 문제는 데이터 양 자체라기보다는 저장과 관리, 분석해야 하는 데이터 유형이나 데이터끼리 연관성, 맥락 파악이 기존 기술과 구조로 어렵다는 것이다.
새롭게 주어진 미션은 데이터스트림 분석을 통해 수백 또는 수천 창구 직원이 서로 달리 요구하는 데이터간 맥락을 실시간으로 찾아내 기업 경제 활동에 가치 있는 능동적 참여를 하라는 것이다.
이전 모델에서는 경영진은 정보를 소비하는 계층이었다. 새로운 모델에서는 최전방 창구 직원이 정보를 소비하는 동시에 새로운 정보를 생산하는 계층이다. 맥락을 갖는 두 개 이상의 데이터는 메타 정보를 낳고 메타 정보끼리 맥락이 연결되면 새로운 정보가 나온다. 생산된 창출 정보는 곧 기업 경쟁력이다.
데이터를 정적인 대상으로 다루는 기술에서 저장된 데이터를 중심으로 비즈니스 응용프로그램으로 분석한다. 데이터를 동적인 대상으로 보고 처리하는 기술은 사용자가 미리 또는 동적으로 찾고자 특정한 맥락을 데이터스트림에서 찾아내 원천 데이터와 함께 능동적으로 사용자에게 전달한다. 이는 새로 등장한 기술 보다는 10여 년 이상 학계와 일부 선행 기업에서 패키지화한 독립적인 기술로 뒷받침됐다. 데이터를 동적 대상으로 다루고자하는 목적으로 고안된 기술은 데이터스트림 즉, 네트워크를 실시간으로 이동하는 데이터를 다룬다.
빅 데이터를 거론할 때 SNS·블로그 등 소셜 분야에서 양산되는 데이터 유형, 즉 과거에는 분석할 수 없었던 방대한 양의 데이터 분석을 빠른 속도로 처리해야 하는 기술 영역이 강조되는 경향이 있다. 제조 공정의 계측 정보, RFID와 센서 정보와 같이 자연계에서 생성되는 현재성이 유지되지 않으면 의미를 상실하는 데이터스트림을 다루는 기술 영역도 중요하다. 빅 데이터 관련 예상 수혜 업계에 소프트웨어 업계, 컨설팅과 SI업계 이외에 네트워크 산업계를 포함시키는 배경도 여기에 있다.
폭 넓은 사업 전반에 대한 긴 안목의 의사 결정이 전략적 비즈니스 인텔리전스라는 형식으로 경영진이 소유하고 현안 문제에 대한 즉시성 있는 현장 의사 결정을 위한 전술적 비즈니스 인텔리전스는 최전방 창구 직원에게 이양되어야 한다. 기업 경제 가치를 극대화하기 위한 자연스러운 데이터 기반 권력 이동이다. 컴퓨팅 내재형 네트워크장비 상용화는 비즈니스 응용프로그램이 반드시 범용 컴퓨터 장치에서 배타적으로 실행되는 고정 관념을 깨뜨린 성공 사례다. 미래 네트워크에 또 하나의 신대륙을 향한 이정표가 추가된 셈이다. 신대륙 발견 축하 만찬에서 콜럼버스 달걀을 현장에서 보았던 귀족들의 표정을 떠올려 본다.
