4차 산업혁명과 데이터 기반 서비스
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4차 산업혁명과 데이터 기반 서비스
  • 투이컨설팅
  • 승인 2017.05.15 01:25
  • 조회수 4863
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투이컨설팅 양정식 이사
 
 
4차 산업혁명과 데이터 비즈니스


2016년 다보스포럼(세계경제포럼, WEF)에서 4차 산업의 도래를 알렸고, 금년 다보스포럼에서는 4차 산업혁명의 주요 기술들이 융합을 통해 비약적인 기술 발전으로 공유경제(sharing economy)와 온디맨드 경제(on-demand economy)의 기본이 되는 디지털 플랫폼 기반의 기업들을 통하여 ‘4차 산업혁명이 빠르게 진행될 것으로 예측했다. , IoT(사물인터넷), 모바일, 인공지능 등 기술의 결합으로 지수적(exponential) 성장을 달성하면서 기술적 역량이 빠르게 강화될 것을 전망하였고 이러한 기술 진보는 제품의 가격을 하락시켜 소비자의 다양한 욕구를 충족시킬 것으로 예상된다.

4차 산업 혁명과 데이터 기반 비즈니스.jpg 
▲ 기술 융합에 따른 변화의 속도

출처 : ‘combinatorial’ effects of mobile, cloud, artificial intelligence, sensors and analytics (WEF), 2016
 
4차 산업의 핵심은 ICT 기술이 일상의 모든 영역으로 편재되어 사람과 사람, 사람과 기계(시스템), 기계와 기계가 디지털적으로 연결되어 모든 행위가 시스템적으로 제어되고 관리되는 것이라고 볼 수 있다. 디지털적으로 연결되는 사회에서 핵심은 과연 무엇일까? 경희대 박주석 교수는 정보화사회의 인프라가 컴퓨터와 통신이었다면 초연결사회지능정보사회의 인프라는 데이터라고 강조하고 있다. 이렇게 급변하는 데이터 산업에서 어떻게 방향을 설정하고 대응할지가 매우 중요한 생존전략이 되고 있다.
 
데이터 기반 비즈니스 현황


1. 데이터 기반 비즈니스 모델
데이터 기반(data-driven)의 비즈니스란 어떠한 의사결정이나 판단이 개인의 직관과 경험이 아닌 데이터를 통해 이루어진다는 것을 의미한다. 이러한 데이터 기반 비즈니스의 유형은 일반적으로 데이터 원천, 주요 활동 유형, 고객 구분, 수익 유형에 따라 다양한 형태가 나오게 된다. 캠브리지 모델(Cambridge DDBM), 유럽 디지털포럼 모델, TCS 모델 등이 있다. 캠브리지 모델은 2014 100개의 글로벌 스타트업 회사를 추출하여 분석·분류한 연구결과로 데이터 원천, 주요 활동, 공급 형태, 목표 고객, 수익 모델, 특정 비용 측면 이점으로 분석하였으며, 양적 분석 측면에서 현실적인 모델이라는 평을 받고 있다.

한국데이터진흥원은 2016년 캠브리지 모델을 참고하여 국내 기업 310개 및 해외 기업 379개를 대상으로 분석하였다. 캠브리지 DDBM 분류 기준 6가지 항목에서 기존의 특정 비용 측면의 이점을 제외하고, 산업별 분석 대상과 마켓 플레이스, 금융, 마케팅, 공공데이터 등 세부 서비스 13개 항목을 추가하여 조사 및 분석을 하였다. 국내는 고객 제공 데이터를 분석하여 결과를 제공하는 비즈니스 유형에 치중되어 있다. 우리나라는 고객이 승인한 데이터 활용에 치우쳐 있다. 자유로운 데이터 수집이 금지되어 있는 등 데이터 규제가 외국과 비교하여 강도가 높기 때문이다.
 
2. 해외 데이터 기반 서비스 대표적 사례
▶ 대규모 데이터 수집·중개 서비스 - 에니그마(enigma)
에니그마는 정부의 공공데이터(연방 기록, 증권위원회 자료 등 10만 가지 이상)를 광범위하게 중개해준다. 번거로운 프로세스와 제각각인 포맷(파일, CD, 문서)으로 접근성이 떨어지는 공공데이터를 통일된 포맷으로 공유하여 분석 가능 플랫폼 제공하여 데이터의 접근성을 용이하게 해준다, 더 나아가 데이터의 상관관계를 분석하여 필요성을 인식 못했던 데이터까지 발견하여 제공한다. 데이터 셋에 프로그래밍 방식으로 액세스 가능하도록 API 서비스의 제공 범위를 확장하여 제공하고 있다.
▶ 데이터 융·복합 서비스 클라이미트코퍼레이션(The climate corporation)
클라이미트코퍼레이션은 미국 국립기상서비스(NWS)의 실시간 지역별 기온, 습도, 강우량 등 기상 데이터와 농무부의 지난 60년간 2평방마일 단위의 수확량과 토양 데이터를 이용하여 빅 데이터 분석을 통하여 세분화된 지역 날씨 조건에 따라 농경지 별로 추적, 모니터하여 작물의 성장 추이와 토양의 습도 조건을 판별한 다음 서비스 가입자에게 당일의 농사일을 가이드 해주는 서비스를 제공한다. , 농부에게 오늘 어떤 작업을 해야 할 것인지를 알려준다. 이를 통해 20% 이상 수확량을 높일 것을 목표로 하며, 2013년 몬산토에 약 10억 달러에 매각되었으며 2015년 디지털농업 플랫폼 서비스를 시작했다.
▶ 데이터 가공 서비스 캘크벤치(CALCBENCH)
캘크벤치는 미국에 상장된 9,000개 이상의 기업에 대한 재무 데이터 조사 및 분석을 수행한다. 미국 증권 거래위원회(SEC)의 기업 재무 데이터 및 기록과 제공된 XBRL(eXtensible Business Reporting Language)을 통해 기계 판독 형식으로 표준화하여 데이터를 구축하고 재무 분석가, 투자자, 학자, 감사, 경제 전문가 등이 이 데이터를 활용하여 산업분야 동향 및 리스크 파악할 수 있도록 서비스를 제공한다.
 

교훈과 과제


해외 사례를 보면 단순한 데이터 수집 개념이 아니라 수요자가 요구하는 수준에 맞추어 클라우드 등 용이한 환경으로 구축하고 적극적인 융·복합을 통해 활용도 높은 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 데이터의 한계 즉, 데이터 항목, 포맷, 품질, 표준, 분석력 등의 문제를 해결하기 위해 적극적인 방안으로 비즈니스 모델 기반 접근을 하고 있는 것이다. 또한 외부의 시민 데이터 과학자의 참여(크라우드소싱), 외부 전문가 활용(오픈이노베이션)등도 활발하게 추진되고 있다. 데이터 기반 비즈니스 모델을 위한 과제는 다음과 같이 정리할 수 있다.

▶ 원천 데이터 보유자가 제공하는 데이터의 수동적 수집에서 비즈니스 수요가 있는 데이터를 적극적으로 정의하고 이를 표준화, 자동화하여 수집·저장·가공하여 제공할 수 있어야 한다. 예를 들어 재무 데이터의 경우 XBRL 표준을 준수하도록 제공자에게 요청하거나 해당 데이터를 자동화된 크롤링 도구를 활용하여 수집하고, 수집한 데이터에 대해 가치를 증진시키는 활동을 해야 한다.
▶ 데이터 제공 형태는 고객의 비즈니스 환경이나 채널에 맞도록 제공하는 기반을 갖추어야 한다. CSV, 오픈 API, LOD 등 기계 판독성이 높은 형식으로 제공하여 한다.
▶ 플랫폼의 기술 표준은 글로벌 스탠다드를 고려해야 한다. 예를 들어 데이터 공유를 위한 오픈소스 표준인 CKAN을 채택하는 것이 바람직하다.

▶ 데이터 제공 서비스(DaaS, Data as a Service)는 갈수록 가치가 커질 것이다. 이를 위해 산업 별 기준 데이터를 정의하고 공유할 수 있어야 한다. 쉽게 구축하지 못하는 융·복합 데이터는 클라우드에서 이용할 수 있도록 한다.
▶ 인공지능의 활용도를 높이기 위해서는 데이터를 통한 기계학습으로 지능을 생성하여 학습된 룰 셋(rule set)을 알고리즘에 따라 추가하는 것이 핵심이다.

영국 정부는 ‘Government Transformation Strategy 2017 to 2020’라는 정책 백서를 발표하였다. 시민과 국가의 관계를 근본적으로 변화시키기 위해 세계적 수준의 디지털 서비스를 지속적으로 제공하고 정부가 운영하는 방식을 프론트 엔드에서 백오피스로 현대적이고 효율적인 방식으로 전환하고자 하는 것으로 그 중심에 데이터와 증거에 기반을 둔 서비스 개혁을 강조하고 있다. 이는 4차 산업의 도래와 함께 각국이 데이터를 기반으로 똑똑한(smart) 정부로 변신을 준비하고 있다는 것을 의미한다.

 

 

 - 끝 -

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