글로벌 칼럼 | 2017년과 그 이후의 데이터 현실
왜냐하면 지금 데이터는 과거 어느 때보다 중요하기 때문이다. 최근 라스베이거스에서 열린 CES를 보면 이런 추세는 가정까지 진출했다(복잡한 인파 속에서 고생하지 않고 그냥 기사만 읽어봐도 알 수 있다).
사물인터넷(IoT)의 현실을 아직 받아들이지 않았던 사람이라도 CES 2017에서는 수긍할 수밖에 없었다. IoT가 보편화되면 모든 사물이 데이터를 수집하고 공유하게 된다.
스마트 침대는 스마트 온도 조절기와 데이터를 공유하고, 스마트 냉장고는 스마트 제품 포장 박스와 데이터를 공유하고, 스마트 머리빗은 머리를 빗는 사람과 데이터를 공유한다. 또한 모든 사물이 데이터의 소스가 된다.
밀로 센서스(Milo Sensors)의 프로토타입 웨어러블은 피부를 통해 혈중 알코올 농도를 측정한다. 슈퍼스타를 꿈꾸는 야구 선수는 가상 타석에서 특정 투수가 던진 모든 공의 데이터베이스를 상대로 타격을 연습할 수 있다.
관계의 본질도 바뀐다. 사물과 다른 사물, 사물과 그 제조업체, 사물과 그 사물의 사용자 등 모든 것이 모든 대상과 관계를 맺는다. 메이필드 로보틱스(Mayfield Robotics)의 쿠리(Kuri), LG의 허브 로봇(Hub Robot) 등 CES 2017에서 시연된 로봇은 수행 가능한 기능보다는 그 인터페이스, 즉 로봇의 성격을 통해 구현된 관계 측면에서 더 흥미로웠다.
도요타가 전시한 컨셉트 카, "컨셉트-i(Concept-i)"의 유이(Yui) 인터페이스는 운전자가 행복할 때와 슬플 때를 구분할 수 있는 데이터를 수집하고, 이에 따라 적절히 자동차 내부의 분위기를 조정한다. 뉴비(NeuV) 컨셉트 카를 발표한 혼다는 "기계가 인위적으로 스스로의 감정을 생성하는" 미래를 위한 길에 올라섰다고 선언했다.
데이터가 힘
'아는 것이 힘'이라는 프란시스 베이컨의 말에 반박한 사람은 420년 동안 아무도 없었다. 그러나 2017년 이후에는 데이터가 힘이다. 이 둘의 차이는 크다. 지식(아는 것)은 연구와 경험을 통해 습득된다. 데이터는 단순히 수집될 뿐이며 그 양은 인간의 뇌에는 다 넣을 수 없을 만큼 방대하다.
그리고 이런 데이터를 수집하는 이들은 데이터 냉전의 전리품을 나눠 갖고 있다. 구글은 사람들이 무엇을 알고 싶어하는 지에 대한 데이터 집합을 축적 중이고, 아마존은 사람들이 구매하는 물건, 애플은 사람들이 듣는 음악과 가는 곳, 페이스북은 사람들의 연결 방법에 관한 데이터를 축적하고 있다.
이 데이터로 할 수 있는 일을 관장하는 제네바 협정은 무엇인가? 또한 자동차 제조업체들은 사람들의 감정에 초점을 맞추어 이 판에 뛰어드는 상황이다. 감정 데이터를 수집, 관리하고 대응하는 데 적용되는 규칙은 있는가?
어떤 데이터가 어느 기기와 어떤 상황에서 공유되는 지를 누가 결정하는가? 우리가 관계를 맺은 모든 기기를 추적하는 데이터베이스, 어느 기기가 어느 기기와 관계를 맺고 있는지에 대한 데이터베이스, 그리고 우리가 부여하고 철회한 데이터 사용 권한에 관한 데이터베이스라도 만들어야 할까? 머지 않은 미래에 떠오를 한 가지 질문은 기계 대 기계의 언어를 인간이 얼만큼 이해해야 하는가다.
개인과 데이터 대기업 사이의 힘의 균형을 생각하는 두 가지 방법은 데이터 권한 부여와 투명함이다. 데이터 권한 부여는 자신에 대한 어떤 정보를 누가, 언제(지금 또는 미래) 아는 지를 어느 정도까지 결정할 수 있느냐의 문제다.
투명함은 개인 또는 조직이 얼만큼 잘 드러나는지를 나타낸다. 디지털 사회의 초기 단계인 지금 개인은 점점 더 투명해지는 반면, 일부 조직은 점점 더 불투명해지고 있다. 그러나 마케터들은 소비자가 기업의 투명성을 평가함으로써 기업에 대한 영향력을 갖게 될 것이라고 말한다. 앞으로 기업은 성공하려면 인력 구성의 다양성, 원자재의 출처, 환경 정책 등에 대해 투명해야 한다는 것이다.
우리는 데이터로 좌우되는 현실에 살고 있으면서도 오늘날 주요 조직을 이끄는 경영진은 대부분 데이터 관리에 대한 공식적인 교육을 받지 않은 사람들이다. 개인과 조직이 데이터 기술을 다듬고 강화하고 데이터 결함을 바로잡으면서 어떤 길로 나갈지 지켜보는 일은 매우 흥미로울 것이다. 데이터 기술에 대한 범용적 척도가 만들어질까? 미래에 직장을 얻기 위해서는 아직 공인되지 않은 데이터 기술 자격증이라도 있어야 할까?
요컨대 우리는 개개인이 수집하고 분석하고 대응하고자 하는 데이터에 관해 무한한 선택권이 있는 시대에 살고 있다.
그래서 데이터는 중요하다. editor@itworld.co.kr
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