
2008년 오바마 빅데이터 이용 승리
기업에선 마케팅에 이미 활용
소비자 성향·구매 패턴 등 니즈 관리
공공기관 비용감소·서비스 제고 가능
일반화 오류·정보 유출 문제도
보완책 동시 과감한 투자 있어야
2008년의 미국 대통령 선거에서 민주당의 버락 오바마 후보는 빅데이터(Big Data)에 따라 유권자 지도를 작성해 맞춤형 전략을 구사해 승리를 거두었다. 뉴스에 따르면 한국에서도 더민주당이 빅데이터를 활용한 유권자 지도를 제작, 맞춤형 전략을 구사할 계획이다.
이처럼 국가의 미래가 달린 대통령 선거에도 활용될 정도로 빅데이터는 미래의 새로운 지식산업으로 화두가 되고 있다. 사실 이미 광고나 마케팅 관련 종사자들에겐 빅데이터를 기반으로 한 연구·조사는 오래전 시작됐다.
빅데이터란 말 그대로 너무나 방대, 기존의 방법이나 도구로 수집·저장·분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다(출처-스마트과학관). 그러나 이제는 대용량 데이터를 분석, 가치 있는 정보로 바꿔 미래 예측에 활용하는 과학적인 기술로 그 의미가 바뀌었다. 다양하고 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 수 있다는 점에서 주목받고 있다.
빅데이터 활용은 일상 속에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 가장 일반적인 게 바로 TV 시청률이 통계다. 빅데이터 분석을 통해 프로그램의 지속성 여부, 시청자의 피드백은 물론 시청자 부류까지 예측할 수 있어 향후 프로그램 제작에 영향을 준다. 기상청 날씨를 보며 하루를 시작하는 것과 최단시간 등 실시간 교통정보를 알려주는 자동차 내비게이션 역시 흔히 접하는 빅데이터 기술이다.
빅데이터는 경제적 이익을 목적으로 하는 기업에서 더 많이 활용돼 왔다. P제빵 체인은 날씨에 따른 소비자들의 상품 구매 변화 추이를 파악, 재료 구매 및 재고 관리를 효율적으로 할 수 있도록 ‘날씨 판매지수’를 개발했다.
또한 B자동차는 고객의 성향을 분석한 빅데이터를 바탕으로 고객의 니즈에 맞는 정비서비스를 진행하고 있다. 해외 IT기반 기업들의 빅데이터 활용 마케팅 사례는 더욱 많다. 세계적인 인터넷업체 G는 자동번역기와, 독감유행 예측시기 및 증후를 공개했고, A인터넷마켓은 모든 회원의 구매패턴을 분석, 맞춤별 쿠폰을 자동 생성 전달하는 전략을 짰다.
국가 차원에서도 빅데이터의 활용은 매우 중요하다. 2016 리우 올림픽 날씨 변화 예측과, 싱가포르의 대중교통 문제해결을 위해 이용자 패턴 예측했던 것은 빅데이터를 적극적으로 활용해 성공적인 결과로 이끈 대표적 사례다. 국내에선 내년 대권을 앞두고 동아일보와 국가미래연구원이 온라인 30억 건의 빅데이터를 분석, 국민이 원하는 대선 이슈의 키워드를 밝혀 대권 주자들이 국민과 소통하는 길로 활용될 것이라 발표해 기대된다.
앞으로 빅데이터'가 사회현안 해결에 강력한 도구가 될 것이다. 미 대통령 과학자문위원회는 2010년 발간한 ‘디지털 미래 전략’ 보고서에서 ‘모든 연방정부 기관은 빅데이터 전략이 필요하다’고 강조했다. 우리나라도 2013년 12월 빅데이터 산업 발전 전략을 관계부처 합동 발표했다.
공공 기관의 입장에서도 빅데이터의 등장은 시민이 요구하는 서비스를 제공할 수 있는 기회로 작용한다. 이는 ‘사회적 비용 감소와 공공 서비스 품질 향상’을 가능하게 만든다. 사실 얼마 전 발생한 경주지진도 일본처럼 빅데이터에 근간한 정부의 투자가 선행됐다면 사전에 예측, 피해 규모를 줄일 수가 있었다고 전문가들은 말한다.
많은 전문가들은 빅데이터 산업에 장밋빛 미래를 예견한다. 이상 현상을 감지하고 현 상황 실시간 분석하며 미래를 예측할 수 있기에 빅데이터가 있는 미래는 결국 우리의 삶의 질을 높여주기 때문이다.
물론 빅데이터의 어두운 부분도 있다. 빅데이터는 어디까지나 수치에만 근간한 통계이므로 100% 신뢰할 수 없다. 예외가 분명히 발생함에도 불구하고 일반화 논리에 빠질 수 있는 위험성이다. 무분별한 SNS상의 개인정보데이터는 개인정보유출로 이어져 사회적 범죄로도 연결되기도 한다.
그러나 미래는 빅데이터가 대세다. 신규서비스와 빅데이터 전문 인력 등 종합적인 육성과 함께 정보유출에 대비한 개인정보보호법 개선 등 정부가 더 과감한 투자와 관심이 필요하다.