[광장] 성공적인 빅데이터 시스템 도입을 위해

지난 4월 우리나라는 상용 5G 이동통신을 시작하며 본격적인 '초연결사회'가 시작됐음을 전 세계에 알렸다. 이는 모든 사물이 연결되고 지능화되는 4차 산업혁명 시대의 핵심 요소인 무선 통신 분야의 빗장이 풀려 개념으로만 존재하던 혁신적 서비스가 우리 삶에 한 걸음 더 다가온다는 사실을 의미한다.

이러한 환경에서 경쟁 우위를 차지하고자 하는 기업과 조직은 신규 비즈니스와 차별화된 서비스를 발굴하고자 앞다퉈 '데이터 중심의 경영'을 실행하고 있다. 대표적으로 아마존이 주문 데이터 패턴을 활용해 주문 전 예측 배송을 시행하고, 구글이 사용자 데이터를 바탕으로 번역기 오류를 10% 미만으로 줄인 사례가 있다. 혁신적 서비스는 외국 기업만의 전유물은 아니다. 국내에서도 다수 기업과 정부 기관이 데이터의 중요성을 인식하고 앞다퉈 빅데이터 시스템 도입을 추진하고 있다.

그러면 새롭게 빅데이터 시스템을 도입하고자 하는 기업 또는 조직이 반드시 고려해야 할 사항은 무엇일까? 첫째, 수집할 데이터 환경에 따른 맞춤형 시스템 설계가 필요하다. 데이터는 기업 내ㆍ외부에 모두 존재한다. 각 조직은 수행하는 비즈니스를 정형적으로 표현하는 데이터베이스(DB) 외에도 각기 다른 형식의 비정형 데이터를 가지고 있다. 외부 기업과 공공기관이 보유한 개방형 데이터에도 유용한 정보가 존재하며, 소셜네트워크서비스(SNS)상에도 비즈니스 활동에 연결된 데이터가 있다.

이렇게 　여러 공간에 흩어져 있는 데이터를 융합하고 활용하는 체계를 구축하는 일은 매우 복잡하다. 일괄적인 시스템 형태를 띠어서는 안 되며, 최신 빅데이터 기술의 요소를 잘 이해하는 인력의 주도하에 환경에 맞게 설계해야 한다. 그래야 시스템의 비용이나 성능, 유지ㆍ보수 측면에서 유리한 위치를 차지할 수 있다.

둘째, 구축된 빅데이터 시스템을 활용할 수 있는 전문적인 데이터 사이언티스트의 분석이 포함돼 있는지 살펴봐야 한다. 분석은 빅데이터 시스템에 모인 데이터에서 기업의 혁신 요소를 찾아내는 과정이다. 빅데이터 기술을 도입한 조직은 대규모 데이터에서 통계와 연관성을 찾아야 한다.

일반적으로 　이 과정은 비즈니스와 머신 러닝을 이해하고 있는 데이터 사이언티스트를 통해 일어나는데 이를 통해 혁신의 원석을 발견한 작은 기업이 거대 기업을 압도하는 현상까지 발생시킬 수 있다. 이러한 새로운 인사이트를 찾아내는 작업은 쉽지 않다. 전문적이고 다양한 경험이 필요한 일이기 때문이다. 따라서 데이터에서 새로움을 발견할 수 있는 경험 많은 데이터 사이언티스트를 활용할 수 있는가를 반드시 고려해야 한다.

마지막으로 빅데이터 시스템의 문제를 신속하게 해결할 수 있는 기술 지원이 가능해야 한다. 빅데이터 시스템은 다수 서버를 연결해 비용 효율성을 극대화하는 병렬 처리의 특성이 있다. 빅데이터 시스템의 안정적인 운영과 증설, 성능 고도화에는 숙련된 인력이 필요하다. 문제가 발생했을 때 신속하고 전문적으로 기술 지원을 해 복구할 수 있는 파트너와 함께하는 것이 빅데이터 도입의 핵심 성공 요인 중 하나라고 할 수 있다.

빠르게 발전하는 4차 산업혁명 시대에 빅데이터 도입은 필수가 됐고 그 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 빅데이터 설계의 어려움과 전문 인력이 고갈된 현재 시장 상황에서 준비 없이 시스템을 도입했다가는 큰 낭패를 볼 수 있다. 설계 과정에서 소요되는 시간과 예산 대비 적합한 가치를 찾아내지 못하거나, 어렵게 도입한 시스템이 잦은 오류로 애물단지가 될 수 있기 때문이다. 따라서 다양한 조건과 환경을 고려해 체계적으로 준비된 빅데이터 시스템을 도입하는 것이 4차 산업혁명 시대의 시장 경쟁력을 갖추는 기본 조건이라 할 수 있다.

문상룡 KT넥스알 대표

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