26 한림 ICT 정책저널 H a l l y m I C T P o l i c y J o u r n a l 빅데이터 정책 및 발전방향 전략적 한국정보화진흥원 K-ICT빅데이터센터 빅데이터의 배경 및 개념 김광호 연구원 김성현 교수 경영학 3대 구루 중 한명인 토마스 데이븐포트는 우리 생 활 속의 모든 데이터를 분석하여 의사결정도 자동화되는 분석 3.0 시대가 올 것이다 라고 주장한다. 데이터 분석가가 자신 의 도구를 활용하여 데이터를 분석하던 시기가 분석 1.0 시대 라면, 데이터 분석을 통해 제품과 서비스의 경쟁력을 높이는 현재는 분석 2.0 시대라고 할 수 있다. 앞으로의 분석 3.0 시대 에는 적절한 데이터를 확보하고 이를 유연하게 분석할 수 있는 체계를 가지고 있는지 여부가 조직의 성패를 좌우하게 될 것이 다. 기업은 대량의 자본과 인력으로는 더 이상 경쟁우위를 유 지할 수 없으며 한사람의 직관에 의한 경영 또한 지속될 수 없 다. 앞으로 기업은 데이터를 기반으로 한 최적화와 근거에 기 반한 의사결정으로 조직의 운영수준을 지속적으로 높여가야 한다. 이에 따라 데이터의 생성, 분석, 활용에 이르는 전반적인 관리체계와 기술의 중요성은 날로 더해지고 있다. 빅데이터의 개념은 데이터의 활용, 기술, 분석의 관점에 따 라 다양하게 적용되고 있다. 일반적으로 빅데이터는 대량의 (volume) 다양하고(variety) 빠르게 집적되는(velocity) 데이터 의 분석과 활용 기술 및 시스템, 역량으로 정의한다. 현재는 빅 데이터를 대규모 데이터의 분석과 처리기술을 보는 관점을 벗
Hallym Communication Policy Research Center 27 어나, 고도화된 데이터의 저장 및 처리능력 그리고 분석기 술을 통해 지금까지 불가능했던 방대한 규모의 데이터를 분석하는 기술과 이를 유통 및 활용하는 단계까지 확장하 였으며, 데이터양과 기술, 가치를 모두 일컫는다. 일각에서 는 데이터 분석과 이에 따른 의사결정은 시대를 막론하고 지속적으로 시도되고 있다는 점에서 기존의 데이터 분석과 다른 점은 없다고 보고 있지만, 현재의 유례없는 데이터 폭 증 현상은 데이터에 관한 다른 차원의 접근과 해석을 요구 하고 있다는 점에서 중요성과 개념 면에서 큰 차이가 있다. 맥킨지 IDC 삼성경제 연구소 <빅데이터의 정의> 일반적인 데이터베이스 체계가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 기존의 관리 및 분석 체계로는 감당할 수 없을 정도의 거대한 데이터의 집합을 지칭하며, 대규모 데이터와 관계된 기술 및 도구 빅데이터 글로벌 및 국내시장 현황 글로벌 빅데이터 시장에서는 IBM, HP, Oracle, SAP, Microsoft 등 글로벌 IT 기업은 물론 Palantir, Splunk, Pivotal 전문 기업들이 인프라와 솔루션을 공급하고 있다. Fortune 1,000대 기업 중 생산 업무에 빅데이터 이니셔티 브를 활용하는 기업은 67%로 2013년 32%보다 2배 이상 증가하였다. 미국 기업들 중 빅데이터를 파일럿 시험에 도 입한 기업은 46%이며, 실제 활용하고 있는 기업은 32%로 국내에 비해 매우 높은 비율을 보이고 있다. 미국, EU, 일 본, 중국 등 주요국은 자국 내 빅데이터 산업 활성화 및 글 로벌 경쟁력 강화를 위한 정책을 추진하고 있다. 미국은 모 든 기관이 빅데이터 전략을 수립하고 2억 달러 규모의 Big Data R&D Initiative 를 발표한 이래, Data to Knowledge to Action 프로젝트를 추진하고 있으며, 공공 데이터 개방 과 보안과 관련된 현황 파악과 문제점 해결에 주력하고 있 다. EU는 빅데이터 산업 강화 및 글로벌 시장 선도를 위한 공공-민간 파트너십 강화와 경제 개발에 활용하기 위한 빅 데이터 활성화 정책 마련에 주력하고 있다. 빅데이터 확산 을 위한 중소기업 지원 인큐베이터 제도, 데이터 소유권 관 련 신고제도 개편 및 데이터 표준 도식화, 회원국 간 데이 터 처리 네트워크 구축 등의 정책 추진하는 것이 주요 특 징이다. 일본은 국제 경쟁력 강화, 혁신적인 신산업 신서 비스 창출을 위한 빅데이터 역량 확보 및 환경 조성에 주 력하고 있다. G공간 플랫폼 구축, 전자행정 데이터 공개 범 위를 확대하여 공공데이터를 개방하고 있으며, 데이터 공 유 활용을 통해 새로운 부가가치를 창출하는 데이터 중 심 이노베이션 창출 전략 과 데이터 중심 사회 실현 을 위 한 R&D 전략을 추진 중이다. 중국은 자연재해 예측 및 통 제, 질병예방, 미래 정책 결정에 활용하기 위해 정부기관 성( 省 )을 중심으로 적극적으로 빅데이터 분석을 도입하고 있다. 2015년 5월에는 세계최초로 빅데이터 거래소인 贵 阳 大 数 据 交 易 所 (Global Big Data Exchange)를 설립하여 빅데이터 가공과 유통을 담당하고 있다. IDC와 한국정보화진흥원에 의하면 2014년 글로벌 빅데이 터 시장 규모는 2013년 대비 26.9% 성장한 165억 달러이 며 국내 빅데이터 시장은 2014년 기준 2,013억 원 규모로 전년대비 22.5% 성장하였다. 국내 시장 구성은 전체 IT시 장 대비 비중이 1.1%로 글로벌 대비 양호한 편이나, <그림 본 논문은 저자의 개인적 의견이며 한국정보화진흥원의 공식적 견해가 아님을 밝힙니다.
28 한림ICT정책저널 1>과 <표 1>에서 볼 수 있는 바와 같이 고부가가치를 낼 수 있는 서비스부문이 11.3%로 글로벌 시장 대비 절반 수준에 불과해 서버와 스토리지의 비중이 큰 하드웨어 중심임을 알 수 있다. 국내에는 NHN, 솔트룩스, 그루터, 코난테크놀 (억원) 2500 2000 1500 1,523 1,413 1,643 2,013 로지, 더존비즈온, 데이터스트림즈, 다음소프트 등이 데이 터마이닝, 데이터분석, 분석 플랫폼, 검색 부문에서 활동하 고 있다. 공공과 민간의 시장 비중 면에서 공공시장 490억 원, 민간시장 1,523억 원으로 공공시장의 비율이 24%로 미 국의 10% 미만 대비 높은 편이다. 이는 정부에서 빅데이터 도입 활성화를 위한 정책과 기상청 등에서의 선도 사업을 1000 500 0 490 230 공공 민간 총계 2013 2014 <그림 1> 빅데이터 시장규모 추진하고 있기 때문으로, 민간시장 확대와 민간서비스 중 심의 성장을 위한 방향으로 정책이 전환 되어야 할 것으로 정부의 빅데이터 정책 보인다. 2014년 한국정보화진흥원이 조사한 빅데이터 도입 저해 요인 1위는 경제적 비용으로 이는 국내 시장에서 빅 데이터 도입에 대한 경제적 비용대비 성과에 대한 증명이 부족함을 알 수 있다. 이와 함께 객관적인 데이터 보다는 직관으로 의사결정을 하는 기업문화도 빅데이터 도입에 큰 저해 요인으로 작용하고 있다. <표 1> 빅데이터 시장규모 분석 미래창조과학부는 2015년 3월 K-ICT 전략 을 발표하고 빅데이터를 9대 전략산업 중 하나로 선정하여 집중적으로 육성하고 있다. 제조, 금융, 유통 등 주요 산업 분야별로 민 간부문의 수요를 일으키기 위한 다양한 선도사업을 추진하 고 있으며, 중소기업의 활용 확대 촉진, 전문 인력양성, 유 통기반 마련을 위한 사업을 수행하고 있다. 구 분 국내 IT 시장 규모 IT 시장 대비 빅데이터 시장 비중 수요측면에서는 빅데이터 시장창출을 위한 시범사업을 추 진하고 K-ICT 빅데이터센터를 운영하여 민간의 수요와 시 시장규모 비 중 글로(IDC) 국내( 14) 장 확대를 촉진하고 있다. 2013년부터 공공과 민간 산업 서 버 487 24.2% 2.3% 4.3% 스토리지 524 26.0% 5.6% 10.0% 네트워크 209 10.4% 4.0% 1.6% 소프트웨어 566 28.1% 1.2% 1.5% 서 비 스 227 11.3% 0.5% 0.2% 합 계 2,013 100.0% 0.7% 1.1% 분야의 빅데이터 수요창출 및 빅데이터 확산의 촉매 역할 을 할 수 있는 산업 선도형 빅데이터 시범서비스를 공공기 관 및 민간기업과 협력하여 산출하고 있다. <그림 2>. 2015 년 제조, 금융, 에너지, 교통, 유통 등 주요 산업에서의 빅 데이터 활성화를 위한 선도 프로젝트 추진하고 있으며, 개 발에 적용된 서비스 설계, 분석기법 등은 사례집으로 구성 하여 결과를 공표할 예정이다. 2016년에는 빅데이터를 활 용해 기존산업의 경쟁력을 강화하고 관련 대형 시장을 창 출할 수 있는 산업별 빅데이터 활용모델을 개발할 예정이 다. K-ICT 빅데이터센터 는 미래부가 운영하고 있는 빅데 이터 정책 지원기관으로 중소기업과 교육기관을 위한 빅데
Hallym Communication Policy Research Center 29 이터 분석인프라(www.kbig.kr)를 갖추고 있다. 인프라 활 용 활성화를 위해 분기별 센터 활용 교육을 시행하고 있으 며 온 오프라인 이용자 커뮤니티를 지원하여 사용자 저변 을 확대하고 있다. 중소기업의 빅데이터 활용과 데이터기 반 창업 지원을 위해 데이터 활용에 대한 상시 상담체계를 운영하고 있다. 인프라에는 대용량, 실시간 분석기능을 갖 추고 있으며 사업화 활용 표준 알고리즘을 저장하여 분석 역량을 갖추지 못한 개인 및 중소기업도 고급분석을 수행 할 수 있도록 지원하고 있다. <그림 2> 2013년 및 2014년 시범사업 추진 내용 <표 2> 2015년 빅데이터 시범사업 내용 주 제 내 용 제 조 에너지 컨벤션 금 융 클라우드 기반의 제조 데이터 분석 환경과 제조 데이 터 수집/분석/시스템 사용 등 전반에 걸친 공정 프로 세스 분석 컨설팅 서비스 제공 선박의 새로운 수요 데이터를 분석하여 조선사의 핵심 기술 및 선박 개발 대상 예측, 운항중인 선박 데이터 분석을 통해 선제적 선박유지보수모델 개발 통신데이터, 유동인구, 매출 등의 데이터를 활용하 여 냉 난방 기기 제어를 수행하고 에너지 사용 효 율을 높이는 시스템 개발 및 보급 비콘에서 발생하는 이용객 위치정보 등 다양한 데 이터와 빅데이터 플랫폼을 결합하여 IoT 기반의 스 마트 전시컨벤션 서비스 및 시스템 구축 소셜 데이터 및 카드 결제정보를 통해 파악한 소비 유형 프로파일을 기반으로 소상공인 대상의 마케팅 활용 및 의사결정 지원 공급측면에서는 빅데이터 활성화를 위한 산업생태계 조 성을 위해 빅데이터 전문 인력 양성과 빅데이터 전문기업 육성 지원, 빅데이터 기술의 연구개발을 수행하고 있다. K-ICT 빅데이터센터 교육 인프라에 기반한 빅데이터 전 문 교육 콘텐츠를 제작, 대학에 보급하여 데이터 과학자 육 성에 기여하고 있으며, 데이터아카데미에서는 재직자 대상 집중 교육을 실시하여, 시장에 즉시 투입이 가능한 빅데이 터 전문가를 육성하고 있다. 다양한 솔루션군을 갖춘 우수 중소 중견 빅데이터 기업의 빅데이터 솔루션의 공동 브랜드화를 지원하여 마케팅과 해 외 진출을 지원하고 있다. K-Global 프로그램을 통해 우수 한 역량을 갖춘 빅데이터 전문기업을 선발하여 해외 진출 을 원스톱으로 지원하고 있다. K-Global DB-STARS를 통 해 데이터를 활용한 우수 비즈니스 모델을 발굴하여 데이 터 기반 스타트업을 통해 신규 시장 창출을 확대하고 있다.
30 한림ICT정책저널 빅데이터 기술의 연구개발 부문에서는 고집적 컴퓨팅 기 반, 고성능 실시간 데이터 처리 기술을 기반으로 다양한 산업 분야의 상이한 요구사항에 신속 대응이 가능한 한국 형 빅데이터 플랫폼을 개발하고 있다. 안전한 빅데이터 유 통을 위한 개인정보 비식별화 기술 개발 등 빅데이터 활용 촉진을 위한 기술개발을 수행하고 있으며, 산업체의 빅데 이터 응용 활성화 촉진 및 범죄 예방 등 사회문제 해결을 위한 응용기술을 개발하고 있다. 략 방법론을 개발하고 있다. 한편, 행정자치부는 정부3.0에서 표방하고 있는 유능한 정 부 구현을 위해 빅데이터를 활용하여 데이터 중심의 정책 수립을 지원하고, 선제적 공공서비스의 개발을 추진하고 있다. 행정자치부는 2012년 수립된 스마트 국가 구현을 위 한 빅데이터 마스터 플랜을 바탕으로 2014년부터 빅데이 터 공통기반 고도화 및 분석과제를 수행하고 있다. 기반측면에서는 빅데이터 산업 발전의 기반을 구축하기 위 해서 빅데이터 유통 생태계 조성 지원과 빅데이터 활성화 를 위한 법제도 개선을 수행하고 있으며, 추가적으로 증거 기반의 과학적 국정운영을 위해 데이터 기반 미래전략 정 책 수립을 지원하고 있다. 빅데이터 유통 지원을 위한 정책 기술적 에러사항들을 상담 및 기술 지원하는 빅데이터 클리어링 프로그램 운영 2015년 12월부터 운영할 예정이다. DB유통시스템인 데이 터스토어에서 데이터 유통 채널을 KTH, SKT 등 핵심데이 터를 보유한 기업과 연계하여 스타트업과 영세사업자 등 데이터 취약계층의 데이터 활용을 지원하고 있다. 또한 중 장기 과제로 빅데이터 유통활성화 지원을 위한 유통 기준 수립, 표준화 및 빅데이터 유통 가이드 마련하는 등 데이터 유통 정책의 기반 마련, 빅데이터 활용 촉진 및 관련 산업 진흥을 위한 법제도(개인정보보호법, 정보통신망법 등) 개 정안 마련, 시장 및 산업실태 조사 등을 추진하고 있다. 빅데이터 저변확대를 위해서 대국민 및 기업 대상 빅데이 터 경진대회 및 컨퍼런스 개최, 빅데이터 활용 사례 보급, 빅데이터 이슈리포트 발간, 빅데이터 관련 최신 뉴스 등을 제공하고 있다. 데이터 기반 미래전략 수립을 지원하기 위 해서 사회 경제 기술 분야 미래 트렌드 징후의 수집과 분석, 이슈 전망을 수행하고 있으며 국민적 관심과 정책 수 요가 높은 분야의 데이터 기반 미래전략컨설팅 지원하고 국내 정책 환경을 고려한 데이터 분석 기반 한국형 미래전 재난과 안전 부문에서는 비상 재난상황 등에 대비하기 위 한 예측 서비스 중심의 과제를 수행하고 있으며, 교통 부문 에선 원활한 시내버스 운영 및 도로 위험예보 등 국민 체 감형 서비스 중심의 과제를 수행하고 있다. 정보보안 측면 에서는 개인정보 및 정보화 자산 보안위험에 대한 사전 차 단 방안을 마련하는 중이다. 이밖에도 행정자치부는 법제 처의 법령조회 패턴 분석을 통한 맞춤형 서비스 제공과제 를 지원하고 있다. 이러한 과제를 추진하기 위해서 행전안전부는 공공 빅데 이터 협의회를 구성하였고 통합정부전산센터에 빅데이터 분석과를 신설하여 빅데이터를 본격적으로 추진하고 있다. 2015년에는 공공분야 빅데이터 분석 과제로 1 공통주택 관리비 투명성 제고, 2 지자체 갈등 이슈 파악을 통한 선 제적 대응, 3 근로감독 사업장 선정 과학화, 4 빅데이터 기반의 전주시 지역관광 모델 마련 등의 과제를 수행하여 모범사례로 타 부처 및 지자체에 보급 확산을 추진하고 있다. 향후 발전방향에 대한 제언 현재까지는 빅데이터가 발전하게 된 배경과 정리되고 있는 개념, 글로벌 및 국내시장 현황, 정부의 빅데이터 산업 정 책을 중심으로 빅데이터에 대하여 살펴보았다. 빅데이터는
Hallym Communication Policy Research Center 31 기존에는 시도할 수 없었던 대용량의 데이터를 분석하는 기술과 이를 유통 및 활용하는 단계까지 포함하여 사용자 에게 가치를 제공하는 개념을 일컫는다. 우리나라의 빅데 이터 시장은 하드웨어를 중심으로 성장하고 있으며, 글로 벌 시장에 비해 느리게 성장하고 있으며 공공부문의 비중 이 높은 것이 특징이다. 우리나라의 빅데이터 시장이 좀 더 발전하기 위해서는 데 이터에 근거한 의사결정 문화의 정착과 함께 데이터에 기 반한 고부가가치의 서비스가 지속적으로 개발되어야 한다. 빅데이터 발전을 가로막고 있는 개인정보보호 문제는 개인 정보의 보호와 활용이 양립할 수 있도록 제도개선의 절충 점을 찾아야 할 것이며, 시장에서의 성공사례 확산, 민간중 심의 데이터 유통 활성화로 데이터가 실질적인 가치를 제 공할 수 있다는 점이 증명되어야 할 것이다. 이를 위해서는 데이터 거래소와 같은 체계적인 데이터 유 통 기반이 필요할 것이다. 아울러 빅데이터 산업을 이끌어 나갈 수 있도록 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자로 일컬어지는 빅데이터 고급인력과 대용량 고속 의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 핵심기술 확보 또한 필요할 것으로 판단된다. 참고문헌 1) Davenport, T. H. (2014). 빅 데이터 @ 워크. (김진호, 옮김). 서울: 21세기북스. (원서출판 2014) 2) Schönberger, V. M. (2013). 빅데이터가 만드는 세상. (이지연, 옮김). 서울: 21세기북스. (원서 출판 2013) 3) Silver, N. (2014). 신호와 소음. (이경식, 옮김). 서울: 도서출판길벗. (원서출판 2012) 4) 한국정보화진흥원 빅데이터 전략연구센터(2013). 더 나은 미래를 위한 데이터 분석 : Big Data 글 로벌 선진사례 II 5) Burkett, M. (2014). Big Data & Supply Chain Analytics: Separating Facts from Fiction. SCC Global Member Meeting and Supply Chain World North America. 6) Choi, H., Varian, H. (2012). Predicting the Present with Google Trends. Economic Record, 88(s1), 2-9. 7) Executive Office of the President.(2014), Big Data : Seizing Opportunities, Preserving Values, The White House. 8) Chris van der Walt, Perterson, D., Farmer, S. (2011). HunchWorks: Combining human expertise and big data. UN. 9) Davenport, T. H. (2013). The Rise of Analytics 3.0: How to Compete in the Data Economy. International Institute for Analytics. 10) Gartner. (2011). Gartner's Business Analytics Framework. 11) International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies (IFRC). (2013). World 12) Disasters Report 2013: Focus on technology and the future of humanitarian action. Geneva: IFRC. 인터넷자료 http://wiwe.iknowfutures.eu/ http://wiwe.iknowfutures.eu/iknow-description/ http://www.unglobalpulse.org/projects http://www.rahs.gov.sg/public/www/content.aspx?sid=2952 http://app.rahs.gov.sg/public/www/home.aspx http://nsworld.org/sites/nsworld.org/files/findings/findings5/rahs.jpg