미국 매사추세츠공대(MIT)와 시장조사 전문기관인 IDC에 따르면 현재 전 세계에서는 컴퓨터, 모바일기기, 온라인상거래, 소셜네트워크서비스 등에서 하루에 2.5엑사(1엑사=10의 18승) 바이트 분량의 데이터가 발생하고 있어, 2011년 한 해 전 세계에서 생성되거나 복제된 데이터 1.8제타(1제타=10의 21승) 바이트를 넘어선 것으로 파악되고 있다. 현존하는 데이터의 90%가 최근 2년 안에 만들어졌다는 사실을 통해 알 수 있듯 데이터의 증가 속도는 놀랄 만큼 가속화되고 있다. 또한 사람이 의도적으로 만들어내는 문서, 음악, 영화 등의 데이터 이상으로 폐쇄회로(CC) TV, 센서, 바코드 등 사람이 아닌 인공물이 기계적으로 생성해내는 데이터 비중이 점점 증가하고 있다.

방대한 데이터로부터 가치 있는 정보와 지식을 추출하는 ‘빅 데이터·딥 애널리틱스’라는 새로운 과학이 등장하고 있다. 정보통신공학이나 유전공학이 그렇듯 새로 등장한 과학이 사람들의 복리를 개선하거나 경제적 가치를 크게 향상시킬 때 과학은 들불처럼 활발히 연구된다. 예를 들면 빅 데이터·딥 애널리틱스는 미국의 보건의료부문에서만 3000억달러 정도의 활용가치가 있고, 유럽의 공공부문에서만도 2500억유로 정도 가치가 있다고 전망되고 있다. 또 소비자의 위치정보만 잘 활용해도 6000억달러 규모의 가치를 갖는다고 분석되고 있다.

 

빅 데이터·딥 애널리틱스의 가치를 널리 알린 것은 왓슨이라는 컴퓨터를 통해서다. 왓슨은 서버 90대를 병렬로 연결해 16테라(1테라=10의 12승) 바이트의 메모리를 내장하고, 2880개의 중앙처리장치(CPU)를 사용해 1초당 6600만쪽의 정보를 해석할 수 있는 능력을 갖춘 컴퓨터이다. 왓슨은 2011년 2월 미국 퀴즈쇼인 제퍼디에서 전설적인 역대 최강의 퀴즈 달인을 물리치고 우승해 빅 데이터와 딥 애널리틱스의 위력을 전 세계에 알렸다. 빅 데이터·딥 애널리틱스가 퀴즈와 같이 단순히 특정한 영역에서 가장 뛰어난 사람보다 일을 잘하는 수준에 불과하다면, 이미 1997년 세계 체스 챔피언인 카스파로프와 대결해 2승3무1패로 이긴 딥블루라는 인공지능 컴퓨터 수준에 불과할 것이다. 그러나 빅 데이터·딥 애널리틱스는 퀴즈나 체스 수준을 훨씬 뛰어넘고 있어 투자은행에서 투자분석에 이미 활용되기 시작했으며 현재의 하버드대학병원, 존스홉킨스대학병원 수준 이상의 뛰어난 진단, 처방, 치료를 세계 어디서든 제공하는 것이 가능하도록 진화하고 있다.

 

세계적인 불황이 점차 거칠 전망이지만 경기가 살아나도 우리나라든 선진국이든 좋은 일자리는 이제 더 이상 많이 늘지 않을 것으로 보인다. 그러나 빅데이터 관련 분야에서는 예외일 것으로 전망되고 있다. 매킨지의 예측에 의하면 2018.년에 빅 데이터·딥 애널리틱스 인력 수요가 미국에서만 44만∼49만명 수준으로, 당시 인력은 14만∼19만명이 부족할 전망이다. 인구와 경제 규모를 감안하면 우리나라에서도 2018.년에는 1만명 정도의 인력이 부족할 것으로 예상돼 고용 없는 성장기에도 전문가로서의 좋은 일자리 마련이 가능할 것으로 보인다.

 

선진국에서는 기업, 대학, 정부가 빅 데이터·딥 애널리틱스 관련 커리큘럼 개발에 적극 지원하고 있다. 그러나 우리나라는 아직 변변한 빅 데이터·딥 애널리틱스 교육 프로그램이 나타나고 있지 못하는 실정이다. 창조경제가 기초과학과 정보기술(IT) 등을 통한 경제적 부의 창출과 일자리 만들기라고 한다면, 빅 데이터·딥 애널리틱스에 관해 우리나라에서도 단순히 활용만 이야기하지 말고 학문적·인력양성적 측면의 준비가 필요한 시점이다.