[칼럼] 생활 속의 빅데이터

[칼럼] 생활 속의 빅데이터

by 류용효, 2018.1 사람은 높이 올라갈수록, 날 수 없는 사람들에게는 작아 보일 뿐이다. - 프리드리히 니체 가트너가 2018년 톱 10 기술 트렌드 전망을 내놓았는데, 가트너는 2년 연속 전략적 기술 트렌드를 3가지 키워드로 구분하고 있다. 2017년에는 디지털 비즈니스에 중점을 두었다면, 2018년은 IT 전방위적인 접근을 강조하면서 디지털 비즈니스 환경에 영향을 미쳤던 요소기술(AI, 지능형 앱, 지능형 사물)들이 한층 심화되며 플랫폼, 기반 기술화되는 미래를 전망하는 것으로 해석했다. (내용 출처 및 참조 : Gartner, The Top 10 Strategic Technology Trends for 2018, jiransecurity.com) 최근 '빅데이터 경영 4.0(방병권 지음, 라온 북)' 책을 선물받고 빅데이터에 대한 새로운 뷰를 보았다. 그리고 서평(네이버블로그 시크딸기)도 참고하여 빅데이터에 대해서 ‘생활(경영) 속의 빅데이터’로 정리해 보았다.  “당신이 아는 빅데이터는 틀렸다”  첫 장에서 저자는 ‘당신이 아는 빅데이터는 틀렸다’고 하면서, ‘데이터는 숫자가 아니’라고 하였다. 그럼 뭐지… 또한 경영학 관점 중심의 사고도 버리라고 하면서 ’4차 산업혁명의 중심에는 빅데이터가 있다’고 하였다. 데이터의 80%가 문자라고 한다. 숫자 데이터는 20%도 안 된다는 이야기다.  그렇다면 데이터란 무엇인가? 옥스포드 대사전은 데이터를 ‘추론과 추정의 근거를 이루는 사실’이라고 정의하고 있다.(데이터 분석 전문가 가이드, 한국데이터베이스진흥원 지음)  그리고 빅데이터는 새로운 기회를 찾는 방법이라고 소개했다. ■ 1차 산업혁명 : 증기를 이용한 기계혁명 ■ 2차 산업혁명 : 전기를 이용한 대량생산의 혁명 ■ 3차 산업혁명 : 컴퓨터와 온라인이 가져온 자동화 혁명 ■ 4차 산업혁명   - 디지털로 물리적 공간과 사이버 공간 연계   - 사물인터넷(세상 모든 만물이 인터넷으로 연계)   - 로봇공학(인공지능 로봇이 인간 영역 대체)   - 디지털 제조 혁명(생산성 혁신)   - 합성 생물학(인간의 DNA 염기서열 연구 → 불치병 치료, 인간 수명 연장 혁명)   - 공통점이 빅데이터! 4차 산업혁명은 사물인터넷, 로봇공학, 디지털 제조 혁명, 합성 생물학이 한꺼번에 빅데이터를 기반으로 일어나는 혁명을 의미한다.  ‘예측은 분석이다’의 저자 에릭 시겔에 따르면, 실제로 우리가 살고 있는 세상에서는 우리가 어떤 의사결정이나 선택을 하고 나아가 미래의 변화 방향에 대해 추정하기 위해 사용되는 모든 근거를 데이터라고 한다.  IDC는 빅데이터를 ‘다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 초고속 수집 및 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대의 기술 및 아키텍처’라고 정의하고 있다.(의사결 정시스템, 이명재/황영수 지음)  혁신기업으로 유명한 일본 CCC의 마스다 무네아키 회장은 회사의 가장 중요한 경영자산은 현장에서 일하는 구성원들의 풍부한 식견과 경험 그리고 회사에서 쌓은 고객에 대한 다량의 데이터라고 말했다. 회사는 이제 빅데이터의 세상을 맞이해서 수익성 대신 고객의 가치를, 실행력 대신 자율성을, 성과주의 대신 실험정신을 장려해야 한다고 책에서는 강조한다. 새로운 가치를 추구하는 자세, 보다 좋은 방법은 없을까라는 실험정신, 데이터를 확인하고 데이터를 측정해 보려고 하는 사실과 현장을 중시하는 자세, 가설적인 사고력, 문제의 원인을 끝까지 찾아 파고들어가는 끈질김과 선택과 집중을 통해 문제를 해결하는 실행력이 중요하다.  젊은이들이 가고 싶어하는 최고의 기업인 구글은 제품보다 사람에 투자를 하고 모든 사람들이 공평하게 정보를 나누는 꿈을 기반으로 그 꿈을 구성원들과 함께 나누고 넘치는 데이터 속에서 기회를 찾고 데이터를 기반으로 일을 할 수 있도록 한다. 그래서 데이터는 꿈을 이루는 '21세기의 검'이라고 한다. 그 데이터는 곧 세상의 모든 것이 연결된다는 것을 알려주는 인과적 결과를 보여주는 것이라고 할 수 있다.  빅데이터를 바로 보고 이용하기 위한 최선은 바로 '질문'  질문과 토론을 통해 생각과 정보를 나누고, 그 정보로 가설을 세 우고, 다양한 성공과 실패의 변수를 찾고, 최적의 모델을 만들어서 일하는 문화를 구축하는 것이 빅데이터 경영의 핵심이다. 사이먼 사 이넥은 자신의 저서 ‘나는 왜 이 일을 하는가?’에서 세제 제조업체들 이 ‘어떻게 하면 옷을 더 깨끗하게 세탁할 수 있을까?’라는 문제를 해결하기 위해서 제품 개발을 하면서 시장에서 경쟁하였는데, 몇 년 후 인류학자들에게 의뢰해서 세제를 사용하는 소비자들의 행동패턴을 관찰하면서 놀라운 발견을 했다고 한다.  세탁을 끝낸 소비자들은 세탁기에서 세탁물을 꺼내면서 ‘얼마나 깨끗하게 빨렸는지’를 보는 것이 아니라 ‘세탁물의 냄새’를 맡더라 는 것이다. ‘얼마나 깨끗하게 빨렸는가’에서 ‘어떻게 하면 소비자들 이 세탁물에서 깨끗하다는 느낌을 갖게 할 것인가’로 문제의 방향이 완전히 바뀐 것이다. 질문의 7가지 힘  ① 질문하면 답이 나온다.  ② 질문은 생각을 자극한다.  ③ 질문은 정보를 가져온다.  ④ 질문을 하면 통제가 된다.  ⑤ 질문은 마음을 열게 한다.  ⑥ 질문은 귀를 기울이게 한다.  ⑦ 질문은 스스로를 설득시킨다. 질문을 하여 가설을 세우고, 변수를 찾아 모델을 만들고, 그 다음은 일하는 문화를 정착시키는 것. 이것이 빅데이터 기반의 기업문화를 구축하는 방향이라고 말한다. 열린 마음으로 바라볼 수 있는 눈을 가지고, 제대로 문제를 인식하고 끊임없이 질문하는 자세가 필요하다.  데이터는 그 자체로 의미가 있지만 책에서는 그 빅데이터를 대하는 우리의 자세가 가장 중요하다고 한다. 구체적으로 빅데이터를 식별하는데 있어서 책에서는 예시로 질문 형태로 프로세스 점검 절차 순서대로 제시하였는데, 다음과 같다. 프로세스 점검 절차  ① 무엇이 핵심 프로세스인가?  ② 누가 의사결정을 하는가?  ③ 의사결정에 필요한 데이터는 누가 제공하는가?  ④ 의사결정을 위한 데이터 분석 도구는 무엇인가?  ⑤ 프로세스 상에 부서 간 같은 일을 하는 경우는 없는가?  ⑥ 단계별로 진행되는 일에 대해 부서 간 책임이 불명확한 것은 무엇인가?  ⑦ 단계별 일 처리에 있어서 시간 지연 요인, 즉 병목(Bottle neck)은 어디인가?  ⑧ 지연요인의 원인은 무엇인가?  ⑨ 전체 프로세스 상에 각 부서간의 협업은 원만하게 이루어지고 있는가?  ⑩ 각 단계별 일처리에 있어서 자동화를 통해 생산성이 향상될 수 있는 분야는 무엇인가?  ⑪ 프로세스의 고도화를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있는 요소는 무엇인가? 생활 속의 빅데이터  정리해 보면, 빅데이터는 질문을 통해서 가설을 세우는 과정이 우선 제일 중요할 것으로 보인다. 그 다음은 전문가의 도움을 받아 변수를 찾고 모델을 만들면 데이터(추론과 추정의 근거를 이루는 사실)를 발견할 수 있을 것이다.  책에서 언급한 것 중 흥미로운 것은 ‘5 way를 통한 모델링’ 사례로 언급한 미국의 제퍼슨 기념관의 외벽 손상에 대한 원인을 찾는 방법이다. 외벽 손상에 대한 원인을 추적한 결과로 불나방의 활동시간이 지난 저녁 7시 이후에 전등을 켬으로써 문제를 해결했다고 한다. ■ 1 why : 왜 외벽의 부식이 심한지 생각해보니 비누청소를 자주 하기 때문이었다.  ■ 2 why : 왜 비누청소를 자주하는지 물어보니 비둘기 똥이 많이 묻어서였다.  ■ 3 why : 왜 비둘기 똥이 많은지 생각해보니 비둘기의 먹잇감인 거미가 많아서였다.  ■ 4 why : 왜 거미가 많은가 생각해보니 불나방이 많아서였다.  ■ 5 why : 불나방이 많은 이유를 생각해보니 실내전등을 주변보다 일찍 켜기 때문이었다. 다음 호에서는 이러한 빅데이터를 가지고 어떻게 AI와 접목을 할 지에 대해 살펴보려고 한다.  기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

류용효 Yonghyo.ryu@gmail.com

출처 : CAD&Graphics 2018년 1월호

첨부파일 : 201801_column_ryu.pdf(0.757Mbyte)