빅데이터 분석 대상은 자동차 생산과 개발 관련 데이터뿐만 아니라 품질보증, 진단, 수리 정보까지 포함한다. 이들 정보는 전 세계적으로 수집된 것들이다. 이 대량의 데이터를 분석해 얻은 결과는 제품 개발과 생산 공정에 즉시 반영할 수 있다. BMW 측은 “과거에는 분석 작업만 몇 달씩 걸렸지만, 이제는 단 며칠이면 가능하다”며 “이 때문에 문제가 반복되기 전에 원인을 찾아 신속하게 처리할 수 있다”고 설명했다.
데이터를 조합해 분석하는 역할은 IBM SPSS 예측 분석 소프트웨어가 맡는다. 신차 테스트 과정에서 발견되는 1개 모델당 평균 1만 5,000개에 달하는 결함 데이터와 최근 생산 공정에서 보고된 내용이 모두 분석 대상 데이터가 된다.
빅데이터 기술을 이용하면 이러한 결함을 빠르게 찾을 수 있고 신차가 양산에 들어가기 전에 수정할 수 있게 된다. 전체 운영 과정에도 적용되기 때문에 불량률을 낮추고 비용을 절감하는 데도 도움이 된다. 이전까지 이러한 데이터를 내는 데만 수개월이 걸렸다고 BMW 측은 설명했다.
이번 빅데이터 프로젝트가 완료되면 다른 사업 부서나 지사가 비슷한 분석 작업을 해야 할 때 일부 분석 작업을 자동화하는 것도 가능해진다. 현재 BMW는 250개 가량의 분석 앱을 사용하고 있으며, BMW 그룹 내에서 500명 이상이 이 앱을 이용해 독자적인 분석 작업을 수행한다. BMW 측은 사용자가 스스로 작업을 처리하는 '셀프 서비스’ 분석 비율이 계속 늘어나고 있다고 밝혔다. editor@itworld.co.kr