[기술혁신, 정보] 빅데이터의 커다란 가능성과 해결해야 될 부분

2013.01.05 18:29

가을의 곰을... 조회 수:2182

빅데이터의 커다란 가능성과 해결해야 될 부분

http://mirian.kisti.re.kr/futuremonitor/view.jsp?cn=GTB2013010022&service_code=03
KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 2013-01-

 

 

 

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IT는 2012년 12월 개최된 MIT에서의 컨퍼런스에서의 가장 중요한 주제였고, 2012년 10월판 하버드 비즈니스 리뷰지에서의 "빅 데이터 : 매니지먼트 혁명;Big Data : The Management Revolution" 아티클은 가장 많은 독자들의 관심을 가진 부분 중 하나였다. MIT 비즈니스 센터의 수석연구원인 앤드류 맥피는 빅 데이터 자체를 향후 비즈니스 히스토리에 있어서 중요한 성과를 산출하게 만드는 계기를 만드는 것으로 평가하면서, 비즈니스 세상에 대한 아이디어, 패러다임, 조직, 사고방식을 전환시키는 계기로도 이어지게 됨을 제시한다.

다양한 웹 브라우징 자료들, 센서 시그널, GPS 트랙킹, 소셜 네트워크 메시지 등이 이전에는 결코 경험하지 못했던 사용자와 머신들에 대한 측정과 모니터링이 새로운 전기를 마련하도록 만들면서, 데이터를 통한 컴퓨터 알고리즘의 결합은 예를 들어 쇼핑, 데이팅, 투표 등과 같은 다양한 분야에서의 여러 예측들을 가능하도록 만들고 있다.

기술자와 비즈니스 관계자에 따르면, 데이터와 데이터 분석을 통하여 보다 우수한 사용자 서비스와 우수한 결과 산출이 가능하게 되고, 이는 궁극적으로 보다 스마트한 세상과 보다 효율적인 기업 활동으로의 연계가 가능함을 시사하고 있는 것이다. 이전과는 다른 양상으로 강력한 도구이면서 멈추지 않는 새로운 트렌드를 만들어 낼 것으로 기대되는 가운데, 본 기술이 가지는 명암들에 대한 숙고가 필요한 시점이다.

비즈니스 측정치로부터 유용한 통찰력을 얻도록 만드는 것은 그다지 새로운 것은 아니다. 빅데이터는 이미 1세기 전의 테일러 교수의 "과학적 관리"라는 개념에 바탕을 두고 있다. 테일러 교수의 관리 개념은 작업자의 모든 동작에 대하여 시간개념을 도입하고 모니터링하도록 만든 것으로, 이와 같은 개념을 통하여 최대한의 효율성을 얻도록 작업공간을 재설계하고 모니터링하도록 만들었다. 이와 같은 접근방법은 찰리 채플린의 "모던 타임즈"와 같은 영화에서도 다루어졌는데, 양적 방법을 향한 관계자들의 열망이 강렬하게 나타나던 시기였다.

빅데이터 분야의 다양한 기업들은 수학적 모델링, 예측적 알고리즘, 인공지능 소프트웨어가 미국 월가에 도입되면서 본격화되었다. 물론 빅데이터가 만능은 아니다. 관련 MIT 컨퍼런스에서는 빅데이터 실패에 대한 사례들이 다루어지기도 하였는데, 막대한 자금이 투입되고 있는 빅데이터에 대한 사려 있는 접근이 필요함을 제시하고 있다.

문제는 메타포와 같은 수학적 모델이 가지는 단순화라는 부분에 있다. 물리적 법칙에 따르면, 예측이 가능한 과학적 모델링을 중심으로 다양한 빅데이터 애플리케이션들이 만들어지고 있는데, 이와 같은 수학적 모델을 기반으로 인간 행동, 관심사, 선호도에 대한 예측을 시도한다. 미국 뉴욕소재 온라인 타깃 광고기업인 Media6Degrees의 관계자는 데이터가 만능이 아니라는 사실을 상기하면서, 어쩌면 빅데이터가 가져올 수 있는 새로운 거품들에 대하여 우려감을 나타내기도 하였다.

이와 같은 우려감은 빅데이터 분야에 있어서 지나친 투자가 이루어진다는 부분이고, 빈약한 전문지식을 가진 일부 추진자들을 중심으로 제대로 된 접근이 이루어지지 않는 동시에 작업자에 대한 병목현상들이 발생하고 있음을 지적한다. 컨설팅 기업인 맥킨지사의 최근 보고서에서는 빅데이터 분야에 있어서 심도 있는 분석이 이루어지기 위해서는 14만 명에서 19만 명의 인력이 필요하고 15만 명 이상의 데이터 관리자가 필요함을 제시하였다. 하버드 비즈니스 스쿨의 관계자는 기업 내에서 빅데이터 관련 프로젝트를 추진하는데 있어서 중요한 부분으로, "문제의 올바른 정의", 필요한 데이터는 무엇이 되어야 하는지, 데이터의 원천은 어디인지?, 모델 이면의 가정은 무엇이 되어야 하는지?, 모델과 현실과의 차이점은 무엇인지?"가 먼저 명확하게 제시될 필요가 있다고 언급한다.

구글 리서치사의 관계자는 수학분야에 대한 연계와 더불어, 자신들의 작업분야에 대한 열정이 필요하다고 제시한다. 모델은 예측만이 우선되어서는 안 되고, 일어나야 하는 부분들이 무엇인지에 대한 언급이 요구됨을 또한 나타내고 있다. 일반적으로 모델들은 데이터 과학자들이 행동적 루프라고 명명한 부분들을 창조한다. 사용자에게 선택권이 부여되는 알고리즘과 더불어, 적절한 행동들을 유발시킬 수 있는 부분들이 어떠한 부분이 되어야 하는지에 대한 제시가 필요한 것이다.

예를 들어, 누군가가 자신의 페이스북 페이지에 자신의 개인 데이터를 게재하였고, 페이스북의 소프트웨어는 사용자의 클릭이나 검색행위를 추적하여, 사용자에게 적절한 친구들을 제시하는 알고리즘을 사용하게 될 수 있는데, 이와 같은 소프트웨어 사용의 증가는 프라이버시 침해라는 문제와도 연계될 수 있다. 빅데이터가 가지는 한계와 단점에 대하여 전문가들은 우선적으로 데이터가 가지는 중요성을 제시하면서, 경험의 중요성을 제시하는 동시에, 수학적 모델의 구축 보다는 인간두뇌를 통한 적절한 필터링이 대용량 데이터를 다루는데 있어서 우선시되어야 한다고 지적한다.

전산학과 수학적 스킬을 원만하게 다루는 것이 중요하지만, 사용자 자신만의 사려 깊은 호기심과 연계되어 혁신과 데이터가 제공할 수 있는 올바른 경험들이 무엇인지에 대한 접근이 필요함을 나타낸다. 이와 같은 부분에 대한 전문가의 의견은 다음과 같은 단 한마디로 요약된다. "나는 기계를 숭배하지 않습니다."

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