정보 통신 기술 분야의 관심이 하드웨어에서 소프트웨어로, 소프트웨어에서 데이터로 옮아오면서, 우리나라 산업계도 ‘빅데이터’ 바람이 거세게 불고 있다.

한국데이터베이스진흥원의 ‘2014년 데이터베이스산업(이하 DB산업) 현황 조사’에 따르면, 지난해 DB산업 매출은 2013년 대비 6.1% 성장한 12조 1천763억원에 이른 것으로 나타났는데, 특히 솔루션·컨설팅 시장 모두 데이터 분석 분야가 높은 성장률을 기록했다.

데이터 분석 솔루션 부문은 전년 대비 15.1% 성장하여 1천 3백억원대 시장이 되었고, 데이터 분석 컨설팅 부문도 전년 대비 16%의 높은 성장률을 기록하였다.

이는 기업들의 빅데이터에 대한 관심 증가가 ▶비정형 데이터 분석 ▶데이터 시각화 ▶실시간 분석에 대한 수요로 이어져 데이터 분석 솔루션·컨설팅 시장에 반영된 것으로 풀이된다.

기업들의 빅데이터에 대한 관심 증가는 인력 수요에서도 확인할 수 있다.

현재 종사 중인 인력 대비 향후 필요한 인력 수요를 비율로 나타낸 결과, 데이터 과학자(Data Scientist), 빅데이터 기술자, 데이터 분석가 등의 인력이 매우 필요한 것으로 나타났다. 과거 데이터베이스 개발·구축 및 운영 관리 분야의 수요가 높았던 것과는 대조적이다.

기업들이 데이터의 잠재 가치에 관심을 두기 시작하였으며, 2015년과 2016년 빅데이터 시장이 큰 폭으로 성장할 것이라는 것이 업계의 중론이다.

그런데 이런 관심과 성장 잠재력에도 불구하고 우리 기업들, 특히 중소기업들은 빅데이터를 도입하는데 몇 가지 문제들이 있다고 토로한다.

첫째, 빅데이터의 개념이 모호하다는 것이다. 기업들은 이미 예전부터 데이터 분석을 해 왔는데 어느 날 갑자기 ‘빅데이터’가 유행처럼 번진 것 뿐이라며 큰 기대를 갖지 않는다고 한다. 한때 유행했던 ‘웹 2.0’, ‘매쉬업’, ‘소셜 네트워크’라는 용어처럼 빅데이터도 곧 시들해 질 것이라는 것이다.

그래서 우리 기업들은 몇몇 전문 기업들을 제외하고는 ‘빅데이터를 하고 있다’라고 쉽게 말하지 않는다. 모 대기업은 그룹 내에 빅데이터 전담팀도 운영하였고, 분석 결과를 마케팅에도 활용하고 있었음에도 ‘우리는 빅데이터를 하지 않는다’고 딱 잘라 말했을 정도다.

빅데이터 분석이 예전의 데이터 분석과 많이 다르고 우리 기업들에게 꼭 필요한 것이라면, 공신력 있는 기관이 나서서 그 개념부터 명확하게 정의해 달라고 주문했다. 가트너에서 제시하는 4V(규모·Volume, 다양성·Variety, 속도·Velocity, 정확성·Veracity)와 같은 개념 정의 말고, 우리 산업계가 빅데이터를 이해하고 준비할 수 있도록 공감대를 만들어 달라는 뜻이다.

빅데이터에 대한 이해가 명확하지 않으니 빅데이터 분석에 돈을 쉽게 투자하지 못한다. 여기서 두 번째 ROI(Return on Investment, 투자 대비 수익)의 문제가 불거진다. 자본이 충분치 못한 중소기업은 물론이고, 대기업들 조차 빅데이터에 대한 투자를 꺼린다는 것이다.

소기업들은 당장 직원들 월급이 나가는 것도 빠듯한 상황에서 한 두 푼도 아닌 빅데이터 솔루션을 도입한다는 것 자체가 꿈도 꿀 수 없는 상황이다. 중견기업과 대기업은 투자 대비 기대 수익을 예측할 수 없어, ‘빅데이터를 하자’고 CEO를 설득하기가 쉽지 않단다. 과거 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)를 도입하면서 가졌던 큰 기대가 실망으로 바뀌면서 더욱 더 보수적인 입장이 될 수 밖에 없다. 그래서 빅데이터 성공 사례를 찾아보지만 투자를 결정할 만큼 우리 조직에 딱 들어맞는 사례가 있는 것도 아니다.

셋째, 개인정보 보호의 문제이다. 기업들은 고객의 개인정보를 분석하고 그 결과를 마케팅 전략에 반영하여 추가 수익을 창출하기를 원한다. 그러나 몇 번의 보안 사고의 결과, 우리 기업들은 빅데이터 분석을 위해 개인정보 보호를 완화하자고 주장할 수 없는 상황이다.

이름만 대면 알만한 모 기업은 법에 저촉되지 않을 수준으로 자사의 고객 정보를 일일이 다 비식별 조치를 하고 통계적으로 유의미한 수준으로 분석한 후, 그 결과를 서비스로 만들었다. 그런데, 서비스를 대외에 발표할 시점에 다른 회사에서 보안 사고가 터지는 바람에 서비스를 잠정 중단해야 했다. 언제 다시 시작할지 기약이 없단다.

넷째, 인력 문제이다. 업계분들께 정부가 해야 할 일이 무엇인지 물으면 거의 빠짐없이 나오는 얘기가 바로 ‘인력 양성’이다. 빅데이터를 분석할 때는 우리 조직이 갖고 있는 데이터를 잘 알고, 분석 기술을 갖추고 있으면서, 분석 결과로부터 통찰력을 얻어 미래 전략을 세울 사람이 필요하다.

그러나 현실적으로 당장 이런 사람을 구할 수 없기 때문에 장기적으로 우리 조직의 데이터를 잘 아는 내부 사람에게 데이터 분석을 가르치던가, 데이터 분석을 잘 하는 사람을 데려와서 우리 조직의 데이터를 가르쳐야 한다. 둘 다 만만치 않다. 게다가 자금력이 막강한 거대기업이라면 모를까 중소기업에겐 더더욱 요원한 일이다.

그래서 정부가 대신 데이터 분석 전문 인력을 양성해 달라는 것이다. 이런 인력을 기업이 채용하고 기업의 데이터를 가르쳐 ‘데이터 과학자’로 완성시켜야 한다.

기업들이 전해 준 이러한 문제점들은 어느 것 하나 쉽게 해결될 것 같지 않지만 꼭 해야 할 일들이다. 미래창조과학부를 비롯한 우리 정부도 다양한 빅데이터 정책들을 통해 문제 해결에 적극 나서고 있다.

경기도도 ‘빅파이 프로젝트’로 문제 해결에 동참하고 있다. 지방자치단체가 가진 한계에도 불구하고 자체 추진단을 만들어 빅데이터로 도정 혁신, 시범 사업 발굴, 전문 인력 양성, 포럼 및 공모전 개최 등 다양한 장치들이 만들어 놨다.

특히 한국데이터베이스진흥원과 함께 진행하고 있는 경기도 빅데이터 전문인력 양성사업은 교육생 선발부터 무려 7대 1의 높은 경쟁률을 보였다고 한다. 최신의 전문 교육 과정을 지자체가 알아서 마련하니, 지역 주민들의 수요가 높은 것은 당연하다.

첫 술에 배부르랴만 첫 술을 들어야 배가 차기 시작한다. 단기 성과도 중요하겠지만 장기적인 관점에서 국가와 지방정부가 모두 나서서 빅데이터의 제반 문제들을 차근차근 해결해 나갔으면 한다.
임태훈 한국데이터베이스진흥원 정책연구실