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[유통·소비 빅데이터 플랫폼] 혁신의 광맥 '데이터'…먼저, 제대로 쓰는 기업만 살아남는다
2019-10-11 관리자 조회수313
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제20회 세계지식포럼
'데이터, 비즈니스를 위한 혁신' 세션

데이터 시장 내년 2100억弗로
한국 활용도는 세계 31위 수준

빅데이터 분석 머신러닝 AI가
고객관리·비용절감 차원 넘어
기업의 중요한 의사결정까지

'대기업·정부가 정보독점' 착각
이미 있는 데이터 활용만 해도
우버 같은 혁신기업 탄생한다

   

 

지난달 27일 서울 신라호텔 다이너스티룸에서 세계지식포럼 관련 행사로 개최된 유통·소비 빅데이터 포럼에서 최승혁 맥킨지 파트너가 기업의 데이터 활용 솔루션에 대해 설명하고 있다. 뒷줄 왼쪽부터 이날 좌장을 맡은 차상균 서울대 빅데이터연구원 원장, 장홍성 SK텔레콤 IoT데이터 사업단장, 김수연 한국IBM GBS 컨설팅 부문 인공지능·빅데이터 팀장(상무), 존 탤버트 아칸소대 리틀록 캠퍼스 교수. [한주형 기자]
사진설명지난달 27일 서울 신라호텔 다이너스티룸에서 세계지식포럼 관련 행사로 개최된 유통·소비 빅데이터 포럼에서 최승혁 맥킨지 파트너가 기업의 데이터 활용 솔루션에 대해 설명하고 있다. 뒷줄 왼쪽부터 이날 좌장을 맡은 차상균 서울대 빅데이터연구원 원장, 장홍성 SK텔레콤 IoT데이터 사업단장, 김수연 한국IBM GBS 컨설팅 부문 인공지능·빅데이터 팀장(상무), 존 탤버트 아칸소대 리틀록 캠퍼스 교수. [한주형 기자]
'21세기 원유'라고 불리는 디지털 데이터가 기하급수적으로 폭증하고 있다. 데이터가 기업과 국가의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 자원으로 급부상하고 있지만 각종 규제에 발이 묶인 정보기술(IT) 강국 한국은 데이터산업을 주도하기는커녕 계속 글로벌 트렌드에 뒤처져만 가고 있다. 글로벌 시장조사기관 IDC에 따르면 세계 데이터 시장 규모는 2017년 1508억달러에서 2020년 2100억달러로 급성장할 전망이다. 그럼에도 대한민국은 데이터 활용도 세계 31위, 기업의 데이터 활용 비중이 4%에 불과한 상태다.
지난달 27일 서울 장충아레나와 신라호텔에서 열린 제 20회 세계지식포럼과 연계해 열린 ‘유통·소비 빅데이터 포럼’ 세션이 개최됐다. 차상균 서울대 빅데이터연구원장이 좌장으로 나선 이날 토론에서는 인공지능(AI)·클라우드·데이터·인재·글로벌 네트워크 등 국내 기업들의 데이터 활용과 정부 역할 등에 대한 토론이 진행됐다.

최승혁 맥킨지앤드컴퍼니 한국 파트너는 이날 이제는 데이터를 활용하는 단계를 넘어서서 데이터가 의사결정을 내리는 단계까지 올라섰다고 강조했다. 최 파트너는 "2010년에 이미 서로 연결된 디바이스 숫자가 전 세계 인구수를 뛰어넘었고 매출 수입 비용 절감 등에 모두 데이터가 활용되고 있다"며 "머신러닝 AI는 고객 이탈을 줄인다든지 사전 예방적인 지시를 내릴 수 있을 뿐만 아니라 판단을 내리는 수준까지 발달됐다"고 말했다.

금융권에는 대출을 받을 때 상환받을 수 있는지에 대한 정보와 상환되지 않을 확률 등 문제가 생길 수 있는지 정확한 정보를 주고 있다. 이 같은 결정은 매출과 이익에 곧바로 영향을 준다. 이 때문에 빅데이터를 활용하는 기업이 다른 경쟁사보다 54% 앞설 수 있는 기회를 얻게 되고 활용하지 못하는 기업은 그 확률이 떨어지게 된다는 것이다. 그는 "유럽 철강회사는 증강현실(AR)을 활용해 관련 서비스를 하는 사람에게 매뉴얼을 보고 진단을 내려 어떻게 해야 하는지 바로바로 알려준다"고 말했다.

또 다른 예로 그는 미국 물류회사를 들었다. 빅데이터를 통해 어디로 가야 하는지 최적 항로 등을 계산한다. 최적화에 따른 수익은 한 해 3000억원 이상이다. 자동차회사도 빅데이터를 통해 제품 개발비용을 6000억원 이상 절감하고 수백 가지 스펙을 고객 구매 패턴에 따라 분석해 나라나 지역별 소비자 특징 등을 분석하면서 개발 주기 등을 발견해 수익을 냈다는 설명이다.

그는 "데이터는 수집·관리·분석·비즈니스 활용까지 단계를 거쳐야 하고 앞서가는 업체들은 이미 데이터가 의사결정을 내릴 정도로 수준이 올라갔다"면서도 "데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있지만 실제 사용률은 1%에 불과해 데이터 사용에 따른 양극화가 심각하다"고 지적했다. 이어 그는 "우리 생활 속 비즈니스에서 최근 2~3년 내 만들어진 데이터가 생성된 모든 데이터 가운데 90%를 차지하고 있다"며 "이제 기업들은 이를 잘 활용하지 않으면 문제가 생길 정도로 중요성이 강조되고 있다"고 소개했다.

하지만 데이터를 활용하는 모든 기업이 성공하는 것은 아니다. 정확한 비전과 어디에 활용할지에 대한 개념을 분명히 해야 한다. 이에 따른 투자도 병행되어야 한다. 그는 "직원들의 마음가짐, 프로세서, 데이터 인프라스트럭처 등이 모두 갖춰져야 한다"며 "실패 사례는 비전이 명확하지 않고 테스트만 계속하다가 진행이 안 되는 일이 많았다"고 분석했다.

장홍성 SK텔레콤 IoT데이터 사업단장은 혁신을 이야기할 때 데이터와 테크 외에도 문화까지 핵심 자산이 되며 데이터 기술을 해석하는 분석의 틀이 중요하다고 강조했다. 그는 "아마존으로 인해 많은 산업에 파괴가 일어났다"며 "정보통신기술(ICT)의 혁신 임팩트가 커지면서 스타트업도 유니콘으로 인정받고 있다"고 말했다. 이어 그는 "지난 9월 기준 전 세계 유니콘 기업이 390개"라며 "변화의 속도가 빠르고 크기 때문에 스타트업도 단시간에 유니콘으로 인정받고 있다"고 덧붙였다.

그는 이 같은 상황을 기회이자 위기로 봤다. 구글 최고경영자(CEO) 에릭 슈밋이 부자가 된 방법에 대해 소개하면서 "서비스가 있고 그 서비스에서 나오는 데이터를 분석해 다시 서비스를 고도화하는 AI 사이클을 만들면 쉽게 돈을 벌 수 있다"며 "유통·물류 빅데이터 플랫폼을 만들고 있는데 결국 데이터에 대한 사이클을 만드는 데 활용됐으면 좋겠다"는 의견을 밝혔다.

그는 위기의 지점은 경쟁 상대가 한국 내에 있는 게 아니라 이미 세계적인 많은 회사와 경쟁이 이뤄지고 있다는 점이라고 전했다. 그는 "요리에 비교하자면 요리 실력은 이제 평준화돼 가고 있다. 즉 기술은 평준화됐기 때문에 재료인 데이터 자체가 중요해지고 있다"며 "기술로 해결이 가능하면서 비즈니스에서 필요한 것을 찾아내는 역량도 중요하다. 데이터는 이제 효율을 개선하는 정도가 아니라 혁신의 임팩트를 결정하는 수준"이라고 말했다.

그는 이어 AI 맹신에 대한 경고도 잊지 않았다. 그는 "머신러닝이 빠른 속도로 발전하고 있지만 CCTV 앞에 나타난 거미를 도둑으로 오인하는 문제도 있다"며 "이런 문제는 데이터로 풀 수 있는 영역과 비즈니스로 풀어야 하는 영역이 만나는 지점"이라고 강조했다.

김수연 한국IBM 인공지능·빅데이터 상무는 현재는 과거에 손놓고 있던 데이터에 대한 분석이 가능해지는 시대로, 데이터가 쌓인 업력이 긴 제조회사들의 반격이 필요한 시점이라고 진단했다. 최근 몇십 년간 손을 대지 못했던 데이터를 어느 정도 정형화할 수 있는 방법이 나와 있어 전체 데이터를 추적할 수 있는 기술이 등장해 추격이 가능해졌다는 얘기다.

그는 "대부분 제조기업의 애로사항 시점이나 누가 언제 왜 구매하는지에 대한 정확한 데이터 확보가 어렵다"며 "빅데이터 인공지능 실용화를 통해 이 같은 데이터가 추적 가능하고 이를 관통하는 트렌드가 있는지 살펴볼 수 있다"고 말했다. 미국 농기계 업체인 존디어를 예로 들면서 양질의 데이터가 기업에는 게임의 룰을 바꿀 수 있는 기회가 된다고 전했다. 그는 "농기계 기업인 존디어는 농업에 대한 데이터를 파는 기업으로 변신하고 있다"고 설명했다.

존 탤버트 아칸소대 교수는 미국 사례를 중심으로 소개했다. 그는 "개인정보도 적극적으로 개인이 거부하지 않으면 사용할 수 있도록 하고 있다"며 "이로 인해 데이터를 더 많이 미국에서 활용하고 대량의 데이터에서 가치를 창출할 수 있었다"고 말했다. 그는 "우버·에어비앤비 사례를 보면 추가적인 매출을 확보한 것은 우리가 접근 가능한 데이터였다"며 "비즈니스 정보가 개인정보보다 쉽게 공개할 수 있는 정보라고 생각한 점에서 데이터 분야에서 앞설 수 있었다"고 강조했다.

마지막으로 그는 "대기업이나 기관들이 데이터 확보 경쟁에서 우위를 점하고 있다고 봤지만 클라우드 서비스를 이용하고 필요한 만큼 비용을 내면 된다. 그 최소 비용이 25달러밖에 들지 않는다"며 "어떤 방식으로 수익을 낼 수 있는지 이미 있는 데이터를 가지고 사용한 것이고 이미 우리가 접근 가능한 데이터로 우버 등이 만들어졌다"고 말했다. 그는 "미국에서 유리한 점이 있었다면 비즈니스 데이터가 공개 정보라고 여겨진 점"이라며 "일본과 한국을 비롯한 대부분 아시아 국가에서는 규제가 서로 제각각 다를 뿐만 아니라 기업이 얻은 개인 데이터가 실제보다 더 민감한 사생활로 여겨진 것이 발전에 걸림돌이 됐다"고 분석했다.

[이동인 기자]
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