이병태 의 경영 과 기술 빅 데이터 를 21 세기 의 석유 로 만들 어야 | 한경 닷컴 
 입력 2017 . 12 . 18 18 : 04 수정 2017 . 12 . 19 00 : 03 지면 A 37 
 ( 8 ) 빅 데이터 와 경쟁력 
 4 차 산업 혁명 을 얘기 할 때 가장 많이 거론 되 는 것 이 빅 데이터 산업 이 다 . 데이터 과학자 ( data scientist ) 가 미래 유망 직종 목록 의 상단 을 차지 하 고 급여 수준 도 가장 높 을 것 이 라고 한다 . 영국 유통 업체 테스코 의 멤버십 카드 를 설계 한 영국 수학자 클라이브 험블 리 는 이미 2006 년 “ 데이터 는 21 세기 의 석유 ” 라는 말 로 데이터 의 중요 성 을 강조 했 다 . 이 말 은 한국 처럼 자연 자원 이 없 는 나라 에 는 복음 일 수 있 다 . 데이터 가 새로운 경제 적 가치 의 원천 이 고 , 데이터 의 생산 · 가공 · 유통 에서 경쟁력 이 좌우 된다면 새로운 국가 경쟁력 의 수단 이 등장 한 셈 이 기 때문 이 다 . 
 데이터 의 중요 성 에 대한 얘기 가 나온 것 은 어제 오늘 이 아니 다 . 데이터베이스 ( DB ) 마케팅 은 물론 고객 관계 관리 ( CRM ) 에 의한 세분 화 된 마케팅 도 데이터 의 중요 성 을 인식 시키 는 유행어 였 다 . 그 후 에 도 ‘ 비즈니스 인텔리 전 스 ’ ‘ 비즈니스 애널리 틱 스 ’ 로 이름 만 달라졌 을 뿐 데이터 를 기반 으로 한 의사 결정 과 경영 에 대한 기대 는 늘 있 어 왔 다 . 
 풍부 해진 빅 데이터 , 생산 비용 도 저렴 
 그런데 빅 데이터 열풍 이 새롭 게 불 고 있 는 이유 는 무엇 일까 . 석유 나 다른 자연 자원 처럼 생산 · 가공 · 유통 · 소비 라는 가치 사슬 관점 에서 데이터 의 변화 를 생각 해 보 면 빅 데이터 를 새롭 게 조명 하 는 이유 를 알 수 있 다 . 
 첫째 , 생산 되 는 데이터 가 다양 해 지 고 생산 비용 이 저렴 해졌 다 . 과거 의 데이터 가 사업 상 거래 데이터 에 국한 됐 다면 사물 인터넷 ( IoT ) 과 스마트 기기 를 통해 생산 되 는 데이터 는 매우 다양 해졌 다 . 스마트폰 은 매일 엄청난 양 의 데이터 를 생산 하 고 있 다 . 소비자 들 은 소셜 미디어 에 데이터 를 올리 고 있 고 웨어 러블 기기 는 인간 의 움직임 또는 생체 정보 를 양산 하 고 있 다 . 
 수많 은 벤처 회사 가 웹 이나 스마트 앱 , 소셜 미디어 의 데이터 를 분석 해 선거 운동 과 마케팅 에 활용 하 고 있 다 . 크 라 우드 펀딩 이나 개인 대 개인 ( P 2 P ) 대출 플랫 폼 은 지역 별 금융 소비자 의 실시간 흐름 을 파악 할 수 있 게 한다 . 즉 센서 와 스마트 기기 를 통해 생산 되 는 수많 은 데이터 가 소셜 미디어 나 플랫 폼 상 에 존재 해 쉽 게 수집 할 수 있 게 된 것 이 데이터 의 풍요 와 데이터 생산비 절감 을 가져오 고 있 다 . 
 유통 및 저장 비용 이 획기적으로 낮 아 졌 다는 점 또한 데이터 풍요 의 한 요인 이 다 . 메모리 가격 하락 과 클라우드 기술 의 보편 화 는 데이터 저장 에 드 는 비용 을 획기적으로 낮췄 고 고속 인터넷 망 의 확산 은 유통 비용 을 크 게 낮추 고 있 다 . 
 문제 는 빅 데이터 의 가공 비용 과 효율 이 다 . 데이터 에서 주요 의사 결정 에 필요 한 지식 과 지혜 를 추출 해 내 기 위한 효과 적 인 수단 은 없 었 다 . 대부분 해당 영역 전문가 의 직관과 창의력 , 통계 적 기법 등 이 활용 되 는 소위 노동 집약 적 과정 으로 남 아 있 었 다 . 그런데 인공지능 ( AI ) , 특히 ‘ 딥 러닝 ’ 이 라 불리 는 기계 학습 기법 의 진화 가 데이터 로부터 지식 추출 의 자동 화 가능 성 을 크 게 넓히 고 있 고 비용 도 획기적으로 낮추 고 있 다 . 하지만 이 가공 의 단계 는 여전히 인간 의 개입 을 필요 로 하 고 있 으며 인 적 자원 의 수준 이 품질 을 좌우 하 고 있 다 . 
 빅 데이터 소비 는 대부분 기업 경영 과 정책 수립 이 얼마나 과학 적 으로 되 고 있 느냐 에 따라 좌우 된다 . 즉 데이터 활용 은 데이터 기반 의사 결정 의 시장 크기 가 결정 한다 . 우버 와 같 은 공유 경제 가 허용 되 지 않 으면 지역 별 택시 수요 와 공급 에 따라 적절 한 변동 가격 을 결정 하 는 데 필요 한 데이터 의 수집 과 변동 가격 을 결정 하 는 알고리즘 이 라는 지식 이 생성 되 지 않 는다 . 원격 진료 가 불허 된 나라 에서 웨어 러블 기기 에 의한 생체 정보 가 수집 되 거나 그런 데이터 를 기반 으로 진단 하 는 지식 이 생성 될 리 없 다 . 로보 어 드 바이저 가 비대 면 ( 非 對面 ) 위임 투자 로 불법 화 된 나라 에서 고객 투자 성향 의 데이터 와 최적화 된 투자 알고리즘 이 라는 지식 이 가공 될 리 없 다 . 지금 이런 시장 부재 가 한국 의 현실 이 다 . 
 규제 풀 고 ' 가공 경쟁력 ' 키워야 
 따라서 데이터 가 21 세기 석유 가 되 려면 데이터 의 가치 사슬 에 존재 하 는 병목현상 등 을 제거 해야 한다 . 데이터 수집 에 는 지나친 보안 과 개인 정보 보호법 이 라는 병목현상 이 존재 한다 . 저장 및 유통 에 도 이 원천 봉쇄 적 인 규제 가 금융 과 의료 데이터 의 클라우드 저장 및 공유 를 불허 하 고 있 다 . 인공지능 에 기반 을 둔 데이터 가공 인력 의 부족 은 말 할 것 도 없 다 . 그러나 가장 심각 한 것 은 시장 의 부재 다 . 산업 규제 가 빅 데이터 시장 을 막 고 있 는 한 한국 의 빅 데이터 는 21 세기 의 석유 가 아니 라 쓰레기 일 뿐 이 다 . 
 빅 데이터 산업 의 경쟁력 은 기술 적 차이 에서 비롯 되 지 않 는다 . 모든 나라 가 디지털 기술 혁명 의 혜택 을 비슷 하 게 보 고 있 기 때문 이 다 . 결국 데이터 생산 과 가공 · 소비 를 제약 하 는 규제 를 얼마나 빨리 혁신 하 고 시장 을 만들 수 있 는지 와 데이터 가공 을 통해 지식 을 추출 하 는 인 적 자원 의 경쟁력 에서 좌우 될 것 이 다 . 그것 은 기술 과 자동화 로 해결 되 지 않 는 영역 이 기 때문 이 다 . 
 # 이병태 의 경영 과 기술 # 빅 데이터