데이터ㆍ분석 / 애플리케이션

2013년 빅 데이터 시장 현황 2 - 초기 시장 활성화를 위한 조건 "할 수 있는 것부터 하나씩"

이대영  | ITWorld 2013.01.17
이론상으론 빅 데이터 애플리케이션 시장이 라이선스 구조가 아니라 구독료 개념의 비즈니스 모델은 바람직하지만, 국내 여건으로 봤을 때는 여러 면에서 어려움이 많다. 
 
국내에는 아직도 오픈 소스가 공개가 아닌, 무료로 이해하고, 애플리케이션 업체의 서비스가 공짜라고 생각하는 사용자가 많은 것이 사실이며, 무엇보다 라이선스 매출이 기준인 애플리케이션 시장을 구독료 개념으로 바꿀만큼 힘 있는 애플리케이션 업체가 없다. 또한 이런 공동의 목소리를 낼 수 있는 단체도 없다. 
 
특히 초기 시장 진입에 성공한 실시간 머신 데이터 분석 솔루션 업체인 스플렁크가 선보인 기간별 사용량 기준의 비즈니스 모델은 국내 빅 데이터 사용자로 하여금 '새로운 비즈니스 모델은 비싸서 안돼'라는 인식을 심어주기 충분했다. 
 
빅 데이터의 성공적인 활용을 위한 요소
국내 빅 데이터 시장 활성화를 위해 중요한 것은 바로 성공 사례다. 기업들의 성공적인 빅 데이터 활용을 위해서는 ▲데이터의 자원화 ▲데이터를 저장하고 처리, 분석하는 기술 ▲데이터의 의미를 통찰력을 통해 가치를 창출하는 인재 등 3박자가 어우러져야 한다. 
 
그림 빅 데이터 활용을 위한 3대 요소

자료 : <성공적인 빅 데이터 활용을 위한 3대 요소 : 자원, 기술, 인력> 2012. 4. 12. NIA 

 그래서 노무라 연구소는 빅 데이터의 정의를 △데이터 △데이터 처리/축적/분석 기술 그리고 △인재 및 조직 등 3요소로 정의했다. 그러면서 빅 데이터의 대표적인 특성인 3V는 데이터에 해당하는 협의의 빅 데이터로 구분했다. 
 
미래에는 빅 데이터를 핵심 자원으로 인식하고, 필요한 정보를 뽑아낼 수 있도록 자원을 키우는 것이 기업의 주요 성공 전략이 될 것이다. 내부에 주어진 빅 데이터를 관리, 처리하는 것과 함께 활용할 수 있는 외부 빅 데이터 자원을 발견하고 확보하는 전략이 필요하다. 
 
데이터 품질은 데이터 활용 결과에 중대한 영향을 미치므로 데이터 관리 체계와 데이터 신뢰성 확보가 매우 중요하다. 또한 빅 데이터는 데이터 자체뿐만 아니라 관련 툴이나 플랫폼, 분석 기법까지 포괄하는 용어로, 의미가 확장되며, IT 패러다임의 변화를 견인하고 있다. 빅 데이터 기술에 대한 이해가 부족하면 미래 경쟁력 강화를 위한 기회가 사라질 지도 모른다.
 
실제 성과를 낼 수 있는 것은 이를 활용해 적용하는 사람의 역량에 좌우된다. 데이터 처리와 분석 능력을 갖춘 인력은 IT 분야뿐만 아니라 대부분의 기업과 조직에서 필수적으로 확보해야 할 핵심 인력이 될 것이다. 또한 조직 차원에서 인재를 확보하기 위해 내부 역량 강화 및 외부 협력이 중요하다. 
 
전문 인력 확보가 시장 경쟁력 결정
초기 시장 활성화의 가장 큰 걸림돌은 역시 인재 부족으로, 빅 데이터에서 가치를 창출할 수 있는 사람이 없는 것이다. 즉, 데이터 과학자의 부재는 빅 데이터 시장 성장을 저해하는 주요 요인이 되고 있다. 
 
일반적으로 데이터를 통해 가치를 창출해 내는 전문가를 데이터 과학자라 부른다. IBM 빅 데이터 제품 담당 부사장 앤줄 밤브리는 데이터 과학자에 대해 실제 비즈니스 결과를 끌어내는 활동 간의 트렌드를 발견하기 위해 기업의 대용량 데이터를 분석하는 사람이라고 말했다. 
 
EMC 부사장 스티브 힐리온은 데이터 과학자가 컴퓨터 분석 기술과 모델링 기술을 사용해 방대한 양의 정보부터 통찰력 있는 결론을 얻어내는 사람이라고 설명했다. 
 
현재 데이터 과학자를 육성하고 확보하는 일은 국내 시장만이 아니라 전세계적인 과제로 부각되고 있다. 맥킨지는 미국에서는 2018년까지 14만~19만 명의 전문가와 150만 명의 데이터 관리자, 분석 인력이 부족할 전망이라고 밝혔다. EMC의 설문조사 결과에 따르면 향후 5년동안 데이터 과학자의 수요가 공급을 훨씬 초과해 인재 부족이 심화될 것으로 예측했다.
 
NIA가 발표한 빅 데이터 기반의 일자리 창출 전망 보고서는 빅 데이터의 일자리 창출 효과에 대해 연구개발 탄력성, 빅 데이터 적용율, 취업계수 등 세 가지 요소를 이용해 분석한 결과 2013년~17년 향후 5년간 약 52만 개의 일자리를 창출할 것으로 전망했다. 
 
데이터 과학자를 비롯한 관련 전문 인력들이 수요만큼 공급이 제대로 되지 않을 것이라는 예상만큼은 확실하다. 이로 인해 올해 초기 시장을 형성하는 상황에서 시장 진입을 노리는 업체들에게 전문 인력 수급은 진입 장벽이 될 가능성이 높다. 
 
또한 전문 인력 보유 수가 바로 업계 경쟁력이 되는 상황을 될 것으로 보인다. 시장 전문가들은 이런 상황은 도입 기업에서의 데이터 과학자의 확보 여부에서도 적용될 것으로 내다보고 있다.
 
2013년 기업들이 준비해야 할 우선 과제
그렇다고 기업들은 전문 인력이 충원, 양성될 때까지 빅 데이터 도입을 미루고 마냥 기다릴 수만 없다. 이미 글로벌 경쟁업체들은 많은 효과를 거두고 있기 때문이다. 
 
빅 데이터 초기 시장에서 전문 인력들을 충원할 수 없는 현 상황에서 기업들이 우선 해야 할 일은 바로 빅 데이터 자원의 축적이다. 
 
전문 인력 확보는 장기적인 과제로 풀어나가면서 먼저 자사의 빅 데이터 자원을 확보하는 것이다. 오픈 소스 기반의 빅 데이터 플랫폼인 하둡을 통한 성공 사례는 국내외에서 많이 소개되고 있다. 이 사례들은 모두 다양한 방면에서 빅 데이터 분석을 통한 가치 창출을 강조하지만, 근간에는 하둡을 통한 데이터 저장 비용의 절감을 바탕으로 한다는 공통점이 있다. 
 
또한 관련 전문가들은 빅 데이터를 도입하는 데 한꺼번에 도입할 필요가 없다고 입을 모은다. 분산 저장과 처리 그리고 확장성을 장점으로 하는 빅 데이터 도입은 파일럿 프로젝트로 한두 대 서버로 시작하더라도 충분하다는 주장이다. 처음에 한 개 부서라도 먼저 시행해보는 것도 좋은 방법이라고. 
 
호튼웍스 CTO 에릭 블레이드쉴러는 "사실 기업들이 빅 데이터 저장, 처리, 분석 등에 대해서는 걱정할 필요가 없다. 이미 인프라 기술을 갖고 있는 업체들이 있기 때문"이라고 말했다. 블레이드쉴러는 중요한 것은 데이터를 분석할 전문 인력이라고 말했지만, 기업들에게 우선 필요한 것은 무엇보다도 제대로 된 빅 데이터 플랫폼과 기술을 제공하는 업체들을 선별하는 능력이다. editor@itworld.co.kr
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