대학생 김성수(24) 씨는 최근 여자친구와 크게 싸웠으나 빅데이터를 활용한 덕분에 쉽게 화해할 수 있었다. 김 씨는 사용자 10만명, 6억개의 실제 ‘대화 빅데이터’를 토대로 상대방의 감정을 분석해주는 앱을 이용해 여자친구의 감정 상태를 정확히 알게 됐던 것이다.

빅데이터가 일상으로 스며들고 있다. 빅데이터는 주로 금융권 등 기업에서 고객관계관리를 위해 사용됐으나 최근에는 그 활용 범위가 개인의 일상으로 확대되고 있다. 빅데이터를 이용한 각종 모바일 앱이 인기를 끄는 것도 같은 맥락이다.

 

빅테이터를 활용해 본인에게 가장 잘 맞는 병원을 찾는 것도 가능하다. 에이디벤처스의 ‘메디라떼’는 건강보험심사평가원의 데이터베이스 등 병원정보 관련 공공데이터를 활용한다. 이를 통해 다른 사람들이 많이 추천한 병원, 가장 가까운 내과 등 실시간으로 업데이트되는 맞춤형 정보가 제공된다. 이 앱은 지난해 10월 출시된 이후, 지금까지 60만명의 회원 수와 하루 평균 2만명의 방문자를 확보하고 있다.

 

스캐터랩이 개발한 모바일 앱 ‘텍스트앳’은 카카오톡 대화를 기반으로 상대방의 감정을 분석해주는 서비스다. 상대방의 현재 감정 상태와 일별, 월별에 따른 감정 추이도 함께 비교해준다. ‘텍스트앳’은 5억개 이상의 실제 대화 내용을 바탕으로 많이 쓰는 말투나 관심사, 애정도 등을 분석한다.

 

개인의 성향에 어울리는 맛집을 추천해 주는 앱도 있다. 맛집에 대한 리뷰를 등록할 때마다 이를 데이터로 축적, 각자의 취향에 맞는 식당을 추천해주는 방식이다. 이용자는 본인이 음식을 먹어 본 식당에 대해 ‘추천’ ‘괜찮다’ ‘비추천’ 등 세 가지 평가를 내릴 수 있다. 이러한 데이터가 쌓일수록 자신의 입맛에 맞는 더 정확한 맛집을 추천받을 수 있다.

 

소셜커머스 업체들도 고객의 관심사를 ‘빅데이터화’해 고객들의 효율적인 쇼핑에 도움을 준다. 쿠팡은 ‘당신을 위한 추천’ 카테고리를 통해 모바일 플랫폼을 공략하고 있다. 많이 본 페이지나 구매 이력, 장바구니 이력, 상품클릭 이력, 동일한 관심사를 가진 고객들의 취향 등을 반영해 유사 카테고리의 제품을 추천해준다.

 

한편 시장조사기관 IDC에 따르면 빅데이터는 ‘다양한 형태로 구성된 방대한 크기의 데이터로부터 경제적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세대 기술’을 뜻한다. 글로벌 데이터 규모는 2015년까지 7.9제타바이트 수준까지 증가할 것으로 예측된다. 1제타바이트는 1000엑사바이트이고, 1엑사바이트는 미의회도서관 인쇄물의 10만배에 해당하는 정보량이다.

 

황진욱 에이디벤처스 대표는 “최근 SNS, 스마트 기기 이용빈도가 높아지면서 고객에 관한 데이터가 다방면에 활용될 수 있다”며 “다양한 산업 영역에서 빅데이터를 일상에 적용하려는 시도가 계속될 것”이라고 말했다.