전세계적으로 빅데이터의 활용이 확대되는 가운데, 방대하고 복잡한 데이터에서 `질' 높은 정보를 선별해 발굴하는 것은 기업의 정보 취급 핵심역량으로 부상하고 있습니다. 아무리 현실을 잘 반영하는 빅데이터가 있더라도 경영에 도움이 되는 정보를 찾아내지 못한다면 빅데이터에 대한 하드웨어 투자는 비용 낭비에 불과하기 때문입니다. 따라서 요즘에는 빅데이터를 최적으로 구축하고 분석, 활용하는 등 전 과정을 지휘하는 활동인 `빅데이터 큐레이션'에 대한 관심이 높아지고 있는 추세입니다.

참고로 빅데이터 큐레이션은 데이터의 숨은 가치와 잠재력 발굴을 추구하는 활동을 얘기합니다. 일반적인 큐레이션(작품에 생기를 부여하는 활동)의 주 대상이 관람객이라면, 빅데이터 큐레이션의 수혜자는 기업의 각 부서와 최고 의사결정자라고 할 수 있습니다. 특히 새로운 빅데이터를 창출하거나 전략, 제품, 서비스 변화의 기폭제 기능도 수행합니다.

 

◇빅데이터 큐레이션 어디에 활용하나=빅데이터를 활용해 기존 방식과는 차별화된 성과를 창출하는 빅데이터 큐레이션은 크게 다섯가지 분야로 나눌 수 있습니다. 첫번째는 실시간 예측 및 자동 업데이트로 예측의 정확도를 높이는 `미래예측'입니다. 이를 활용한 병원의 경우 환자의 증세-질환-입원 패턴을 추출해 재입원 가능성을 예측할 수 있습니다. 두 번째는 소비자의 일상생활 데이터로부터 새로운 패턴을 발견해 숨은 요구를 발견하는 `숨은 니즈 발견'입니다. 자동차업체는 고객의 운전습관 데이터를 분석해 신차의 소비자 요구를 파악 할 수 있습니다. 세번째는 정성적 정보를 대폭 확보함으로써 관리 가능한 리스크의 범위와 정확도를 증대하는 `리스크 경감'입니다. 의료정보시스템은 웹 데이터로부터 공중보건에 해로운 이벤트를 탐지해 위험을 경고할 수 있습니다. 네번째는 고객 개인별로 차별화해 스팸이 아닌 유용한 정보를 제공하는 `맞춤형 서비스'입니다. 소셜네트워크서비스(SNS)업체는 관계정보 데이터를 분석해 개인 특성에 맞춰 친구를 추천합니다. 마지막은 고객과 경영환경에 대한 실시간 모니터링과 즉각적인 대응을 가능하게 하는 `실시간 대응'입니다. 카드사는 거래정보를 실시간으로 분석해 부정거래를 감시하고 고객에게 즉시 고지해 문제 확산을 최소화시킬 수 있습니다.

 

◇빅데이터 큐레이션 적용 성공사례=미국의 유통업체 시어스는 실시간으로 점포별 재고, 경쟁업체 가격, 날씨예보 등 다양한 빅데이터를 분석해 적당한 가격을 책정하고 재고를 관리하고 있습니다. 과거에는 8주 걸리던 전체 품목의 가격탄력성 분석이 많은 데이터를 분석함에도 1주로 단축됐습니다.

 

유럽연합의 의료정보시스템 메디시스는 질병 발생 경고에 빅데이터 큐레이션을 도입했습니다. 의학전문사이트 400개, 뉴스포털 3750개 등에서 수집한 뉴스를 수백개 그룹으로 분류해 지속적으로 추적해 중요한 이벤트를 포착해 질병 경고를 보내주고 있습니다.

특히 아마존과 아마존의 제프 베조스 최고경영자(CEO)는 빅데이터 큐레이션을 적용한 후 성공적인 결과를 도출해 낸 모범사례라고 할 수 있습니다. 그는 빅데이터의 중요성을 인식하고 회사를 빅데이터 큐레이션의 모범기업으로 성장시켰기 때문입니다. 아마존은 업무에서 파생되는 빅데이터를 차별화된 서비스 창출의 지렛대로 활용한 것으로 유명합니다. 웹사이트에서 고객활동 데이터 확보→고객의 쇼핑 편의성을 높일 서비스 아이디어 도출→효과 검증을 위한 데이터 추가 확보 장치 마련하도록 반복적으로 독려하면서 아마존의 빅데이터 역량을 고양하는 순이었습니다. 현재 아마존의 서비스 중 인기를 끌고 있는 관심제품 추천 서비스와 원클릭 구매환경은 빅데이터 큐레이션의 산물이라고 할 수 있습니다.

 

◇빅데이터 큐레이션 향후 전망은=창조적 혁신이 강조되는 현재 기업환경에서 빅데이터 큐레이션은 기업의 신 경쟁력이 될 수 있는 가능성이 크다고 합니다. 그러나 빅데이터를 이용한 가치창출은 데이터 관리와 분석뿐만 아니라 경영진과의 소통과 내부 이해관계 조정이 수반된 고난도 과제이기 때문에 이에 대한 역량을 축적하는 것이 필요합니다. 특히 기업뿐만 아니라 공공기관에서도 빅데이터 큐레이션은 유용하게 사용될 수 있다고 합니다. 공공기관의 업무처리 과정에서 생성되는 공공 데이터는 해당 국가의 자연환경과 국민 경제활동 등의 일상생활을 포괄하고 있어 규모가 크고 활용 가치가 높기 때문입니다. 실제로 빅데이터 분석기법을 공공부문에 적용할 경우 그 잠재효과는 유럽 전체는 1500억∼3000억유로에 육박한다는 예상치도 있습니다.

 

빅데이터가 날로 발전하고 있는 현재, 빅데이터 큐레이션을 통해 빅데이터의 한계를 극복할 수 있다는 기대감이 커지고 있습니다. 빅데이터의 부작용으로 꼽히고 있는 정보 보안 등의 불안 요소도 큐레이션을 통해서는 해결 할 수 있기 때문입니다.