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[DT가 미래다] 빅데이터 성공비결?...3V 버리고 3D 장착하라 |(용어.정보.자료

2015-08-04 06:14

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[DT가 미래다] 빅데이터 성공비결?...3V 버리고 3D 장착하라

2015년 08월 04일

3D=Data·Define·Design...개념 현실적 재정립 통해 산업 발전

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신문과 방송, IT 관련 용어에서 빠지지 않고 등장하는 키워드가 IoT와 빅데이터, 그리고 핀테크, 이 3가지의 키워드가 IT 산업의 주요 단어이다.

대한민국에서 빅데이터 산업이 성장하기 위한 조건과 글로벌 경쟁력을 갖기 위한 최소한의 4가지조건이 필요하다.

1. 빅데이터 산업이 성장하려면 빅데이터 프로그램이 아니라, 창의적 인재육성 전략이 필요하다. 그것은 Creative Big Insight(CBI) 교육을 통한 Creative Human Resource 교육이다.

2. 업종 불문, 산업불문의 빅 데이터를 활용하여 새로운 전략 프로세스를 생성할 수 있는 빅데이터 전략 프로세스 방법론이다.

3. 빅데이터 전략은 ISP(Information Strategy Planning)와 매우 다른 개념이라 지속 가능한 생존 전략 기반의 데이터 검증 알고리즘과 모델링이다.

4. 마지막으로 IT 기반의 기술인력보다 창의적 전략 인재의 혁신적 인재 네트워크와 협업 네트워크의 구성이다.

위에서 기술한 4가지의 조건이 갖추어지지 않고는 국내 빅데이터 활용에 대한 가치의 창출과 산업의 지속성을 기대하기 어렵다.

수 년간 우리나라의 빅데이터 프로젝트는 국가 정책 추진 의지와 다르게 결과가 만족스럽지 못한 경우가 많다.

대한민국은 그동안 해외 솔루션 벤더의 가장 큰 고객이자, 시험무대였다. 그 단적인 증거로 공공기관과 해외 벤더와 제휴 및 전략적 지원, 구매를 공식화하고, 국가 예산에 해외 솔루션에 가장 많이 투입되어왔다. 이는 바람직하지 않은 국가 미래전략이며, 이것은 책임자의 역량과 매우 관계가 매우 깊다. 국가의 사업화에 대한 오류에서 벗어나야 한다.

향후 빅데이터 정책에 있어서 획기적인 정책방향을 선회하지 않으면, 상당한 시행착오를 반복적만하다가 결국, 국가 세금으로 시험만 해본 결과만 난무하게 될 것이다. 이는 모방 사례를 통하여 빠르고 쉽게 결과를 만들고자 했던 과거의 IT 추진 과정과 별반 다를 게 없어 보인다.

국가 미래의 핵심은 빅데이터 전략적 창조인재 기반에서 생성되고 이를 근거로 미래 데이터 창조산업은 창출된다.

그렇기 때문에 국가의 빅데이터 전략은 반드시 재정립해야만 한다. 그래서 Data 기반의 창조적 프로세스를 만들어 낼 인재조직으로 모두 재구성해야 하는 것이다.

반대로, 기업은 IT 기반 전문인력이 탄탄하다. 이 전문인력을 활용하려면, 현장 중심 인력과 창조적 전략을 생성할 수 전략 전문가의 융합 네트워크 구성이 중요하다. 어쩌면 공공보다 기업의 빅데이터 활용의 인적 인프라는 더욱 좋은 조건을 갖추고 있다.

하지만 무엇을 어떻게 융합하여 어떤 과정을 만들어야 할지 고민이 될 것이다. 내부 인재와 내부 빅데이터를 활용한 맞춤형 빅데이터 전략은 외부의 사례, 외부 컨설턴트에 의해서가 아니라 내부 인재와 데이터, 그리고 내부 업무를 중심으로 전 과정을 재 정의해야만 한다.

그래서 필자는 “빅데이터는 IT가 아니다!” 라고 단언할 수 있다. 데이터가 IT 관련 기기에서 생성되었다고 정보기술로 판단한다면, 그것은 진정 빅데이터를 모르고 하는 소리다. 더 중요한 것은 무엇을 모르는지 조차 모르는 전문가가 너무 많다는 것을 잊으면 않된다. 산업을 발전시키려면, 전문가 집단의 기술적 재정의도 반드시 필요하다.

기업이나 공공의 방대한 빅데이터 활용은 의사결정을 위한 목적이 핵심이다. 그것이 경영진, 또는 고객, 관리자의 기준에 따라 목적만 다를 뿐이다. 결국 빅데이터의 활용 목적은 의사결정 프로세스이어야만 하고, 그래서 빅데이터는 IT가 아니다.

빅데이터의 목적이 가치 창출이며, 그 가치는 의사결정 과정에 있다고 확신한다. 그래서 빅데이터 목적을 위해서는 기존의 빅데이터 정의인 3V에서 벗어나야 한다.

현재 우리가 알고 있던 빅데이터의 개념, 즉 Volume(크기), Variety(다양성), Velocity(속도)에 대한 개념에 대하여 심각히 고려하지 않았다. 과거의 IT 개념처럼 인지도 높은 컨설팅에서 발표된 정의는 법보다 앞선 신뢰를 가진다.

빅데이터는 데이터 분석보다 업무나 목적 데이터의 개념을 재정의하는 것이 더 중요한 핵심요소이다. 우리 산업은 학계를 중심으로 해외 기술과 개념, 정의에 대하여 여과없이 받아들이는 것에 매우 관대하고 익숙해왔기에 빅데이터 3V는 어쩌면 과거와 같이 도입되었다. 이러한 잘못된 정의와 개념은 빅데이터 산업을 패턴 분석 기술산업으로 고착화시켰다. 소위 말하는 지식계층과 IT 전문가들은 더욱 빅데이터 3V에 대하여 중요한 개념으로 받아들여졌다.

그 결과 모든 국내 빅데이터 사업은 도구와 관리적 관점의 형식적 패턴을 중시하게 되었고, 그 결과는 지속적인 빅데이터 서비스보다 개념적 인지의 수준을 넘어서기 어려웠다. 빅데이터의 명확한 인식과 개념에 대하여 확고한 전문가 그룹은 그리 흔치 않다.

그렇다면, 3V를 버리면 무엇으로 빅데이터를 재정의 할 것인가? 필자의 경험에 의한 빅데이터의 새로운 개념은 바로 '3D'이다. 지금까지 수 십 차례 빅데이터를 수집하고 분석하여, 새로운 의사결정 시스템의 오류를 2천회 이상 찾아내는 과정에서 발견한 새로운 개념이 바로 3D다.

3D의 첫 번째인 Data(데이터)는 필자가 10년간 250개 경제 지표를 수집하여 분석하는 과정에서 수 많은 데이터의 영향력과 가치를 판단할 수 있는 기준을 만들며 발견하게 되었다. 그래서 원천 데이터의 질적 가치는 누가 뭐래도 가장 중요한 핵심 요소이다. 마치 요리에서 가장 중요한 것이 원재료이고, 그 재료의 신선도와 영양이 질적 가치를 결정짓는 것과 같은 이치이다. 여기서 정의하는 Data는 정형 데이터 뿐만 아니라, 비정형 데이터와 경험, 그리고 사람의 생각을 데이터화 한 아날로그 데이터까지 포함하는 것을 의미한다. 기존 빅데이터 3요소인 3V는 데이터의 원천적 가치의 필요적 가치보다 형성 과정에서 눈에 보이는 형태적 상황을 정의한 것에 불과하다.

그리고 두 번째인 Define(정의)은 빅데이터를 활용할 목적이나 목표에 대하여 특수 목적에 맞게 프로세스(과정)를 정의해야 하고, 창조적인 전략적 판단에 의하여 데이터와 프로세스를 새롭게 정의하는 것이 매우 중요하다.

마지막 세 번째인 Design(설계)은 아날로그와 디지털 Data를 포함한 모든 데이터를 전략적 목적에 맞추어 Define하여 Design 단계에서 가치를 창출하기 위한 설계를 진행한다.

빅데이터의 생성 과정과 형태적인 방대한 데이터라 하더라도 전략적 목적에 활용할 수 없는 것은 그저 쓰레기에 불과하다. 아무리 많은 데이터를 형성하고 있더라도 쓸모없는 데이터의 형상화된 결과물을 빅데이터 개념으로 보기 어렵다.

역설적으로 본다면, 데이터는 활용할 수 있을 때 가치를 논할 수 있기 때문에 활용 가능하느냐 아니면 그렇지 않으냐의 결론적 가치가 더 중요할 수 있다. 기존에 특수 목적이 아니라, 모아 둔 데이터만으로 빅데이터라고 하는 정의는 오히려 논리에 맞지 않은 것이다.

그래서 빅데이터의 개념이 더 현실적으로 재정립되어야만 빅데이터 산업은 발전할 수 있다.

앞에서 설명한 기존의 빅데이터 분야의 재정의와 정책적 추진의 관점에 변화가 있지 않으면, 국내 빅데이터 시장은 더 이상 활성화되지 않을 뿐만 아니라, 국제 경쟁력에서 항상 기술적, 산업적 종속 국가로 전락하게 될 가능성이 매우 높다. 우리나라의 빅데이터 정책과 과제는 실행력이 매우 부족하다. 이것은 빅데이터의 미래가 기술에 있지 않음을 스스로 인정할 때 변화가 시작될 것이다.

장수진 JPD 빅데이터 연구소장

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