4차 산업혁명은 우리의 삶을 변화시킬 새로운 동력으로 기대를 모으고 있다. 첨단기술을 동원하여 인간을 단순 작업으로부터 해방시켜줄 뿐만 아니라 위험하거나 고도의 숙련이 필요한 작업도 자동화가 이루어지고 있다. 더욱이 그동안 인간이 인지하지 못한 사실을 새롭게 발견하고 보다 효율적인 방법을 제시하고 있다.

그런데 이러한 혁명이 원활하게 수행되기 위해서는 풍부하고 품질이 보장되는 데이터의 확보가 필수적이다. 사람이 배제된 의사결정에서 데이터의 분류와 통계적 분석이 중추적인 역할을 수행하고 있기 때문이다.

데이터의 정확성에 따라 나뉘는 4차 산업혁명의 미래

첨단장비의 자동화에는 두 종류의 데이터가 필요하다. 첫 번째는 IoT 단말 등을 통해 실시간으로 들어오는 데이터이다. 상황을 정확하게 파악하고 적절하게 대응하기 위해서는 작업에 영향을 미치는 다양한 변수에 대한 데이터 수집이 실시간으로 이루어져야 한다. 종합적인 상황 판단의 정확성은 입력되는 데이터에 비례한다. 그리고 빠르고 광범위한 데이터 수집은 IoT 단말의 성능에 의존적이다.

한편, 이렇게 수집된 사실을 분석하여 어떤 일을 해야 할 지를 결정하기 위해서는 사전에 축적된 데이터가 필요하다. 이전에 발생했던 상황에 대한 데이터가 충분히 축적되어 있을수록 정확한 판단이 내려진다. 발생 가능한 모든 경우에 대한 데이터가 확보되어 있어야 안정적으로 작업이 진행된다. 외부에서 수집된 실시간 데이터가 내부에 축적된 데이터와 연결되어야 효과적인 의사결정이 이루어질 수 있다.

실시간 데이터와 축적된 데이터가 모두 완벽하다면 자동화를 통한 4차 산업혁명은 급속하게 확장될 수 있다. 하지만 현실 속에는 이들 데이터의 품질을 떨어뜨리는 다양한 요인이 존재하고 있다. 이를 인지하고 적절한 대응이 이루어지지 않는다면 4차 산업혁명은 모래 위의 누각처럼 위태로운 상황에 직면하게 된다.

그럼에도 불구하고 AI 혹은 첨단장비의 개발에는 많은 관심을 기울이는 반면 이를 작동시키는 근간인 데이터의 품질은 소홀하게 다루어지는 측면이 있다.

문제의 심각성은 잘못된 데이터로 인해 부적절한 분석이 이루어지더라도 첨단장비는 이를 인지하지 못하고 작업을 수행한다는 데 있다. 오히려 잘못된 작업이 자동적으로 거침없이 작동하는 결과를 초래한다.

수천억 원이 들어간 NASA의 화성탐사선 오비터호는 9개월에 걸친 장기리 비행을 성공적으로 완수하고 화성 궤도에 진입을 시도하였다. 궤도 진입에 성공하면 화성 주변을 돌면서 다양한 정보를 수집하여 지구에 전송하도록 계획되어 있었다.

하지만 오비터호는 임무 수행이 임박한 결정적 순간에 통신이 두절되면서 흔적도 없이 사라졌다.

원인 조사 결과 탐사선은 잘못 계산된 궤도로 진입하다가 폭발한 것으로 밝혀졌다. 비행에 필요한 대부분의 데이터는 미터법에 따랐지만 록히드 마틴에서 제공한 일부 데이터가 미국에서만 사용하는 야드와 마일로 입력되어 있어 엉뚱한 값이 나온 것이다. 오비타호는 잘못된 데이터를 바탕으로 자동으로 산출된 진입 궤도를 그대로 따르다가 마찰열을 이기지 못하고 파괴되는 운명을 맞이하였다.

사람이라면 의심할 수 있는 내용을 기계는 알아차리지 못해 결코 돌이킬 수 없는 사고가 발생한 것이다. 4차 산업혁명 시대에서 데이터의 정확성이 그 어느 때보다도 중요한 까닭은 바로 여기에 있다.

철저한 데이터 관리를 통한 품질 확보 방안 구축 필요

4차 산업이 다양한 방면에서 힘을 발휘하기 위해서는 이를 뒷받침해주는 데이터의 품질 확보가 중요하다. 이를 위해서는 데이터에 대한 철저한 관리가 이루어져야 한다. 방치된 데이터는 품질을 보장할 수 없다. 데이터 오류를 찾아내고 개선하는 작업이 반복적으로 이루어지지 않으면 데이터 품질의 향상은 기대할 수 없다. 데이터 품질을 중요한 요소로 생각하고 이를 향상시키려는 활동이 일상화되어야만 4차 산업혁명에 적합한 양질의 데이터를 제공할 수 있다.

데이터 품질 확보는 책 교정과 유사하다. 읽을 때마다 잘못된 부분이 새롭게 발견되는 것처럼 데이터 품질에서도 점검하는 관점에 따라 새로운 오류가 발견된다. 물론 처음 쓸 때 철자법 등에 주의를 기울였다면 교정은 훨씬 수월하게 진행될 것이다. 데이터 품질 확보를 위해서도 초기 입력 과정에서의 정확성과 함께 지속적인 점검 활동이 병행되어야 한다.

데이터 입력은 도처에서 이루어진다. 이들의 품질을 적절히 통제하기 위해서는 총체적인 접근이 필요하다. 또한 데이터는 한 곳에만 머물지 않고 여러 곳으로 복제되어 사용된다. 데이터 흐름을 정확하게 파악하고 있어야 잘못된 데이터를 모두 추적하여 수정할 수 있다. 더불어 잘못된 부분을 찾기 위한 점검이 일상적으로 이루어져야 한다.

이를 효과적으로 수행하기 위해서는 데이터에 대해 지속적으로 관심을 기울이면서 데이터 품질 향상을 위해 조직 전체가 효율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축해야 한다.

데이터 품질을 확보할 수 있는 조직은 4차 산업혁명과 보조를 같이 할 수 있지만, 데이터 품질이 보장되지 않는 조직은 최첨단 기술력을 확보하고 있다고 해도 원하는 결과를 얻을 수 없다.

아무리 솜씨 좋은 요리사도 썩은 재료를 바탕으로 일품요리를 만들어낼 수는 없기 때문이다.

- 끝 -