빅데이터의 활용 효과가 가장 클 것으로 예상되는 산업은 아마도 전력 및 수도와 같은 유틸리티 산업일 것이다. 보고서에 따르면 미국에서만 5,200만 달러의 투자로 12억 달러의 비용 절감을 예상한다. 전문가들은 가정에서 사용하는 전력의 20%가 낭비되고 있다고 주장한다. 그리고 사람들이 평소 행동(밤에 스테레오 끄는 것을 잊거나, 에어컨을 22도에 맞춰놓는 일)으로 생기는 비용을 인식할 수 있다면 자신의 행동에 여러 가지 작은 변화(스테레오를 타이머로 작동하거나, 에어컨을 26도에 맞춰놓는 일)를 줄 것으로 생각한다. 전문가들은 이

제조업의 생산성 향상 가능성은 다른 산업들과 비교해 크지 않을 것으로 전망된다. 이는 그동안 제조업에서 정보기술 및 자동화로 인한 생산성 향상이 어느 정도 성숙되었음을 의미한다. 즉 제조업체들은 이미 ERP나 SCM 등 기존 정보기술로 상당 부분 생산성이 향상되고 있다. 다만 제조 기반이 한 지역에 집중된 기업보다는 글로벌한 공급사슬에 연계된 제조업체들이 빅데이터를 활용해 생산성을 높일 것으로 전망된다. 이들은 전 세계에 걸친 재고, 생산, 유통 관리에 각종 데이터와 센서를 활용해 생산성을 높일 수 있을 것이다. 앞서 지적한 바와

빅데이터는 앞으로 미래 경쟁 환경 속에서 승리와 생존을 위해 매우 효과적인 핵심 자산이 될 것이다. 이런 인식에 공감대가 형성되었다면, 다음으로는 현재 한국기업의 빅데이터 활용 역량 수준을 파악하고 단계적으로 이를 끌어올릴 수 있게 준비를 해야 한다. EIU(Economist Intelligence Unit)는 빅데이터에 관한 백서 에서 빅데이터를 수용하기 위한 기업의 대응 역량을 다음 네 가지 수준으 로 구분했다.가장 낮은 수준인 '데이터 낭비자(Data Wasters)' 유형의 기업들은 데이터 수집 자

프라이버시 문제와 유사하지만 좀 더 다른 각도의 문제는 데이터의 남용이다. 데이터가 많아질수록 이를 이용해 고객의 실제 모습을 조작하는 문제가 나타날 수 있다. 영화 를 보면, 정부기관이 컴퓨터로 미래 범죄를 사전에 감지해 죄를 지을 사람을 체포한다. 2054년을 배경으로 한 이 영화에는 '프리크라임'이라는 시스템이 등장한다. 프리크라임은 예지능력을 지닌 초능력자 3명을 활용해 앞으로 일어날 범죄를 미리 보고, 그것을 막을 수 있게 해주는 시스템.영화는 '아직 일어나지 않은 범죄를 예지하고 범죄자를 사전에 체포하

데이터 수집 및 공유 문제 SNS나 인터넷에 공개된 글, 사진, 동영상, 그리고 공공기관이나 기업 사이트에 공개된 정보나 데이터를 사용하는 것은 아무런 문제가 없을까? 즉 웹에서 접근 가능한 공개 데이터를 복사해 개인적으로 소유하고 이용하는 것은 문제가 없을까? 예컨대, 이베이(eBay)는 자사 웹사이트의 데이터 소유권을 가지고 있으므로 누가 이를 재사용하고, 어떻게 재사용하는지 통제할 수 있는가? 이처럼 공개된 데이터의 지식 재산권이 어디에 있느냐 하는 문제가 논란이 되고 있다.이에 대한 법적 규제는 지역별로 조금 다른 양상을 보

빅데이터 활용을 위해서는 기업의 유형에 나타나는 특성을 기준으로 정확히 파악한 후에 단계적으로 수준을 향상시킬 로드맵을 준비해야 한다. 이를 위해서는 각사의 실정에 맞는 규정이 마련되어야 한다.최우선으로 고려해야 할 포인트는 기업의 경영 전략과 부합하는 빅데이터의 활용이다. 단순히 기술을 보고 빅데이터를 도입하는 것이 아니라, 조직의 필요성을 먼저 파악한 후 빅데이터가 최선의 선택인지 결정해야 한다. 그리고 조직 내에서 활용할 수 있는지 기술과 조직, 인력 면에서 판단한 다음, 조직 전체의 전략적 정보화 계획에 빅데이터 활용 계획을

한국의 기업 현장에서 가장 취약한 부분은 바로 빅데이터 활용의 선순환 구조가 안돼 있다는 것이다. 빅데이터를 제대로 활용하려면 먼저 기업 현장에서 데이터 축적이 원활히 이루어져야 한다. 그리고 이렇게 축적된 데이터에서 가치를 뽑아내고자 하는 노력이 다각도로 이루어지면서, 실질적으로 업무 효율이 향상되고 새로운 비즈니스가 창출되는 경험이 쌓여야 한다. 이러한 성공 사례가 나오면서 빅데이터를 다루는 데 필수 불가결한 관리 및 분석 인력이 양성되고 관련 기술도 발전한다.그리고나서 이를 토대로 더욱 발전적인 빅데이터 수요를 발굴해내고, 새

알고는 있지만 활용은 어렵다? 안타깝지만 질문에 대한 답은 '그렇지 않다'이다. 일상생활에서 데이터를 펑펑 쏟아내고 이용하는 사용자들이 많다는 것은 하나의 유리한 조건에 불과하다. 더욱 중요한 것은 이렇게 쌓여가는 데이터를 더 다양하고 심층적으로 활용하여 가치로 연계시킬 수 있는 민간기업과 공공기관의 조직적 움직임이다.삼성경제연구소에서 운영하는 동영상 서비스 'SERICEO'에서는 2012년 4월 초, 회원들을 대상으로 빅데이터 시대를 얼마나 잘 이해하고 대응하고 있는지 설문조사를 실시했다. 여기서 '빅데이터에 대해 들어보고 보통

빅데이터의 길이 기존의 길과 다른 부분은 대부분 이전에 가보지 않은 미지의 길이며, 그 길을 가려면 냉철한 머리와 함께 용기 있는 시도가 필요하다.새로운 길은 데이터를 중심으로 한 기업 전략이자, 새로운 장비로 무장하고 모험심을 갖춘자들에게 기회를 제공하는 길이기도 하다. 결국 빅데이터는 데이터의 양 때문이 아니라 데이터를 기업 경영에 활용할 기회가 많아지고 있으므로 기업에 중요하다. 시장조사기관 포레스터 리서치의 분석가 브라이언 홉킨스는 과거 20년에서 25년 동안 기업들이 활용 가능한 정보의 5%만으로 의사결정을 해왔다고 말한다

빅데이터의 미래가 항상 장밋빛으로만 점철된 것은 아니다. 많은 이들을 열광시키는 놀라운 잠재가치 이면에는 빅데이터의 원활한 도입에 의문을 던지는 다양한 이슈들도 도사리고 있다. 이러한 이슈들을 얼마나 정확히 이해하고 선제적으로 대응하느냐에 따라 향후 빅데이터는 유용한 경영 자산이 될 수도 있고, 반대로 끔찍한 골칫덩어리로 전락할 수도 있다. 빅데이터 문제에서 가장 불거지고 있는 이슈는 개인정보 보호 문제이다. 빅데이터에서 '빅 브라더'를 떠올리는 이가 많듯이, 법조계에서는 '커다란 골칫거리(Big Concerns)가 등장했다는 푸념

월마트는 이마트, 홈플러스, 롯데마트 등 한국에서도 성업 중인 대형 할인매장의 원조이자 자타가 공인하는 세계 최고의 유통기업이다. 미국 할인매장 업계에서 이런 월마트의 뒤를 쫓으며 1,000개가 넘는 매장을 운영하는 2위 기업이 바로 타깃(Target)이다. 어느 날 미네소타에 위치한 타깃 매장에 한 남자가 매우 화가 난 채로 들어섰다. "여기 책임자가 누구야? 책임자 나오라고 해!" 직원들이 그를 달래는 사이 점장이 달려왔다. 남자는 점장에게 광고 메일을 인쇄한 종이를 들이밀며 따져 물었다. "우리 딸이 당신네들에게 이런 메일을

한국기업들이 빅데이터 역량에서 부진한 원인은 빅데이터의 태동 때를 떠올려보면 실마리를 찾을 수 있다. 오늘날 빅데이터 기술을 발전시키고 있는 주력 기업들은 모두 데이터를 매우 중시하는 문화를 갖고 있다.빅데이터 기술을 앞서 발전시킨 구글은 태생적으로 데이터를 철저히 존중하는 문화를 지니고 있다. 창업주 래리 페이지와 세르게이 브린은 스탠퍼드대 공학도 출신답게 데이터와 수치에 대해 강한 믿음을 갖고 있었다. 이는 고스란히 기업 문화에 배어 나와 구글은 아무리 사소한 변화라도 데이터에 기반한 세심한 검증 작업을 거친다고 한다.구글이 창

소매유통업은 유행에 민감한 사업이다. 자라(Zara)나 H&M의 패스트 패션(fast fashion) 사례에서 보듯이, 유통업은 그 어느 분야보다도 고객의 수요와 취향 변화를 빨리 파악하고 대응하는 데 빅데이터를 중요하게 활용한다. 아마존, 테스코, 베스트바이, 월마트 등 빅데이터의 선두주자들은 빅데이터의 중요성을 이미 다른 산업에 전파하고 있는 개척자들이다. 즉 의사결정의 스마트화가 결국 유통업의 경쟁력을 결정할 것으로 예상된다. 테스코가 과거 대기업병에 걸린 공로에서 친근한 동네 모퉁이 구멍가게로 돌아가는 데 빅데이터가 결정적인

빅데이터 시대는 얼마나 지속될 것인가?각 기업 경영진 사이에서는 아직 마음 한구석에 빅데이터 시대에 대한 의구심을 떨치지 못하는 리더들이 여전히 많다. 지난 20여 년 동안 기업 경영 현장에서 반복되어 온 IT 혁신 유행의 경험 때문일 것이다.그 때마다 이러한 혁신 활동으로 기업 경영의 효율성이 획기적으로 높아질 것이라는 장밋빛 전망이 판을 쳤다.비근한 예로 2000년대 초반에 국내 기업마다 고객관계 관리(CRM) 도입 열풍이 불어서 많은 기업들이 앞다퉈 고가의 IT 인프라와 솔루션을 도입했다. 하지만 이후 운영 단계에서 뚜렷한 체

대기업 경영자들의 지적 호기심은 결코 적지 않다. 데이터에 기반한 의사결정이 중요하다는 점도 잘 알고 있다.실제로 인지 스타일 척도(CSI)의 국제 비교 연구에 의하면, 한국 경영자들은 인지 스타일 점수가 평균 45.5점으로 세계 평균 41.8점을 상회했다. 점수가 높을수록 데이터에 근거한 분석적 의사결정 성향이 강한 것을 의미하므로, 한국 경영자들이 감정적이라거나 직관을 중시한다는 편견은 잘못된 것임을 알 수 있다. 한국도 점차 체계적인 경영 교육이 이루어지면서 데이터 가치에 대한 기본적 인식 수준이 매우 높아졌기 때문이다.하지만

사실 빅데이터의 효과가 가장 단기간 내에 가시적으로 나타날 분야 중 하나가 공공 부문이다. 국가의 자원을 효율적으로 활용하는 데 빅데이터를 도입하는 것은 상대적으로 용이한 문제라고 예상된다. 이미 세계 여러 나라에서 빅데이터를 적극적으로 도입하려는 이유도 여기에 있다. 전력 및 수자원 생산을 효율적으로 관리해 국민들의 부담을 줄일 수 있다면 빅데이터는 누구에게나 환영받을 것이다. 특히 공개된 인터넷 정보를 기업의 사적 이익이 아닌 국민들의 공적 이익에 사용하는 것이 법률적으로 용인되는 추세이다. 따라서 다른 산업에 비해 제약이 덜하

두말할 것도 없이 ICT산업은 빅데이터의 실험장이 될 가능성이 높다. 모든 빅데이터 경영 혁신 분야에서 ICT산업은 다른 산업들을 선도할 것으로 예상된다. 콜센터 등 일상적인 업무 처리에서 점점 사람이 개입하지 않는 현상이 ICT산업에서 진전되고 있어 생산성 향상 기회는 어느 산업보다 높다. ICT산업 기업들, 특히 최종 소비자를 상대로 비즈니스를 하는 기업들에는 빅데이터가 피할 수 없는 과제이다.그만큼 이들이 수집하는 데이터는 많으나 항상 활용이 문제가 된다.이동통신업체의 경우, 이탈 가능성이 높은 고객을 사전에 파악하고 대응하는

빅데이터를 활용하는 기업들은 기본적으로 정보를 관리할 줄 아는 곳이다. 여러 방법을 통해 정보 관리 역량을 확보하고 있는 것 자체가 경쟁력이 된다. 이는 먼저 데이터를 신뢰할 수 있어야 한다는 뜻이다. 즉 데이터 품질을 관리해야 한다. 그리고 여러 부서와 기능들 간에 정보를 공유할 수 있는 통합적인 단일 데이터 플랫폼이 있어야 한다. 믿을 수 있는 유용한 데이터가 존재하고, 필요한 데이터가 어디에나 있으며, 그 데이터를 다른 부서나 팀과 쉽게 공유할 수 있는 시스템은 기본적인 정보 관리의 출발점이 된다. 대부분의 기업들을 보면 일반

금융업은 그 자체가 정보산업으로서 다른 어느 산업보다 곳곳에 빅 데이터의 영향이 클 것으로 전망된다. 생산성 향상 부분에서도 마찬가지이다. 다만 비구조적 데이터와 함께 기존의 정형화된 데이터를 활용하는 부분도 중요하다는 점이 다른 산업과 다르다고 할 수 있다.돈 자체가 데이터이며, 금융거래 자체도 데이터이기 때문에 종이 서류를 줄여 생산성을 높일 기회가 금융산업에는 존재한다. 특히 거래가 빈번한 주식 등 유가증권 시장이 어떻게 전자화되느냐와 종이 지폐가 디지털 화폐로 얼마나 대체되느냐에 따라 이러한 생산성 향상 기회는 더욱 커질 수

빅데이터에 대해 좀 더 심각하게 접근하기 위해서는 물론 빅데이터만의 차별적인 기술들을 고려해야 한다. 이들은 당연히 기존 기술들과는 다르다. 예를 들어 기존에는 데이터베이스를 읽어내는 프로그램인 SQL을 작성할 수 있는 프로그래머들이 필요했다면, 이제는 복잡한 분석 기법을 이해하고 적용할 수 있는 소위 데이터 과학자들이 필요하다. 따라서 앞으로 이런 인력을 어떻게 양성해야 하는가도 사회적 과제다.또한 외부로부터 도입하는 기술들은 오픈소스 기술들이 대세가 되고 있다. 본격적으로 빅데이터를 도입하려는 기업에는 클라우드 컴퓨팅이 신속한