The Science Times

4차 산업혁명 시대 원유로 불릴 만큼 데이터의 중요성이 강조되고 있는 가운데 빅데이터를 통한 가치 창출과 차세대 데이터 거버넌스 전략에 대해 논의하는 자리가 마련됐다. 지난 27일 ‘데이터로 만들어가는 대한민국의 미래’를 주제로 2019 데이터 그랜드 컨퍼런스가 열렸다.

26일부터 29일까지 ‘2019 데이터 진흥주간’에 과학기술정보통신부가 주최하고 한국데이터산업진흥원이 주관한 이번 컨퍼런스는 데이터 산업의 현황과 미래를 전망하는 자리였다. 이날 컨퍼런스에서는 실질적인 데이터 활용과 데이터 생태계 구현을 위해서는 제도 개선이 필수적이라는 의견이 많았다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스가 지난 27일 서울드래곤시티에서 열렸다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

빅데이터를 통한 가치 창출은?

이날 컨퍼런스 기조 연설에서 조성준 서울대 산업공학과 교수는 빅데이터로 가치를 창출하는 과정을 요리에 비유했다.

그는 “요리사가 식재료를 소스에 버무려 맛있는 파스타를 만들어야 먹는 사람들이 행복감을 느끼게 되는 것처럼 데이터 사이언티스트가 데이터를 인사이트로 바꿔 의사결정자들(Decision Maker)이 필요로 하는 가치(Value)를 만들어내는 것”이라며 “결국 데이터는 가치 창출의 소스와 같다”고 말했다.

또한 “요리를 위해서는 원재료 손질이 필요한 것처럼 데이터를 통한 가치 창출을 위해서는 클라우드에 있는 원천 데이터를 분석용 데이터로 바꿔야 한다. 이를 위해서는 데이터 3법이 꼭 통과되어야 한다”고 덧붙였다. 데이터 3법이 통과돼야 소를 잡아서 식재료로 만들 수 있고, 그래야 불고기라는 가치를 창출할 수 있다는 얘기다.

조성준 서울대 교수가 ‘빅데이터를 통한 가치 창출’을 주제로 기조연설했다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

이처럼 사람들이 빅데이터를 분석하는 이유는 새로운 가치 창출을 위해서다. 그러한 가치를 위해 필요하는 것이 바로 인사이트(insight)다.

조 교수는 “인사이트는 안에서 무슨 일이 벌어지고 있는가를 들여다보는 것으로, 데이터 인사이트를 통해 무언가 가치를 만들어내는 것이 데이터 인사이트 밸류”라며 그와 관련된 비즈니스 사례를 소개했다.

항공 엔진 운항 데이터는 고장 가능 확률을 예측하거나 자동차 센서를 통해 각 부품별 상태를 진단해서 예측보전서비스를 가능하게 하고, 소셜미디어를 통해 소비자의 생각을 미리 알아서 소비자가 원하는 기능을 출시하게 하는 것이다.

일례로 조 교수는 “베이킹과 간식이라는 키워드를 분석해서 오븐 구매 고객들이 왜 베이킹에 실패하고 오픈 사용을 포기하는지 그 원인을 찾아냈다. 그것은 오븐의 브랜드가 다르면 사용법이 다른데 요리 레시피는 똑같이 제공되고 있기 때문이었다. 이를 보완해 기계 맞춤형 레시피를 제공함으로써 오븐 구매 고객들의 불만을 해소할 수 있었다”고 소개했다.

이처럼 빅데이터를 통한 가치 창출이 산업 곳곳에서 사용될 것이기 때문에 의사결정자들의 기획력 확보를 위해서라도 교육이 필요하다는 의견도 제기했다.

조 교수는 “데이터에서 인사이트를 발견해 밸류로 전환시키는 데 가장 중요한 것이 기획력이고, 이를 위해서는 빅데이터에 대한 최소한의 지식이 필요하다”며 “지금은 빅데이터가 어떤 일을 할 수 있는지에 대한 교육이 안 돼 있기 때문에 실제 적용 가능한 기획이 나오지 못하고 있는 경우가 많다”고 지적했다.

AI에게 데이터가 필요하듯 데이터도 AI가 필요해

또 이날 컨포런스 비즈니스 키노트에서 박주석 경희대 경영학과 교수는 ‘차세대 데이터 거버넌스 전략’에 대해 언급하면서 “인공지능이 데이터가 필요하듯이, 데이터도 인공지능이 필요하다”고 강조했다.

알파고의 딥러닝 성과만 봐도 인공지능에게 데이터가 필수적이란 것은 누구나 공감할 수 있다.

박 교수는 “1980년대 일본의 5세대 컴퓨터 출현으로 인공지능에 대한 연구가 활기를 띠다가 데이터 부족으로 침체기에 접어들었다가 빅데이터와 딥러닝의 성과로 다시 전성기를 맞게 됐다”며 “데이터 기반형 인공지능 기술에는 데이터가 없어서는 안 될 만큼 필수적”이라고 설명했다.

박주석 경희대 교수가 ‘차세대 데이터 거버넌스 전략’을 주제로 비즈니스 키노트에 강연했다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

그러면서 데이터에게도 인공지능은 필수적이라고 덧붙였다.

박 교수에 따르면 올해 MIT의 한 조사연구에서 응답자 10명 중 9명이 AI가 소속 회사에 비즈니스 기회를 제공한다고 동의했지만, 2018년부터 2019년 사이 AI를 구축한 기업은 4%에서 14%로 늘었을 뿐이었는데, 그 이유가 데이터 준비의 부담과 전문 인력 부족, 데이터 문화 부재와 같은 요인 때문이었다는 것이다.

그래서 박 교수는 “그동안 데이터 관리체계가 지속적으로 발전되어 왔지만 그것만으로는 충분하지 않다”며 “양질의 데이터 관리를 위해서는 무엇보다 지능화된 관리체계로, IT 중심의 데이터 거버넌스가 필요하다”고 주장했다.

지능화된 데이터 거버넌스는 자율 운영 중심의 데이터 인프라 관리로, 인공지능의 역할이 필수적이다.

박 교수는 “데이터의 비일관성과 불일치성을 정제하여 데이터의 식별과 관계를 부여하기 위해서 인공지능의 기술이 필요한 것”이라며 결국 인공지능과 데이터는 서로에게 꼭 필요한 관계라고 강조했다.

끝으로 박 교수도 데이터 제도 변화에 대해 언급했다.

그는 “우리나라가 데이터 3법 계류로 인공지능 분야 경쟁에서 뒤처지는 사이에 다른 국가들은 데이터를 여러 산업에 접목하며 데이터 경제 시대로 진입하고 있다”며 “제조부터 모빌리티, 헬스케어, 유통 등 모든 영역에 데이터를 혈관으로 활용해야 더 많은 부가가치를 벌어들일 수 있다”고 데이터 3법의 입법 필요성을 주장했다.

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