[기사] 기업 경영에 필수 ‘빅데이터 큐레이션’

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흔히 큐레이션은 미술관 등에서 전시를 기획하고 작품을 선정, 구성하는 등 ‘작품에 생기를 불어넣는’ 활동을 말한다. 마찬가지로 빅데이터에서도 노이즈를 제거해 핵심정보를 찾아내고 현실의 인사이트를 도출하는 활동을 큐레이션이라 할 수 있다. 즉, 기업 경영이나 서비스 등에 도움이 될 수 있는 최적의 전략을 제시하고 빅데이터 구축에서 분석 및 활용까지 전 과정을 지휘하는 활동을 ‘빅데이터 큐레이션’이라고 일컫는다.

이처럼 빅데이터를 혁신의 신자원으로 활용하는 세계적인 움직임에 대해 삼성경제연구소 박성민 수석연구원은 ‘기업의 신경쟁력, 빅데이터 큐레이션’이라는 보고서를 통해 “지금 시대의 기업들은 큐레이터를 중심으로 한 큐레이션을 통해, 빅데이터 활용 역량을 축적해야 한다”며 “빅데이터를 효과적으로 사용하려면 ‘질’적인 측면에서 빅데이터 큐레이션을 어떻게 활성화할 수 있는지 먼저 살펴봐야 한다”고 강조했다.

박 연구원은 빅데이터로 기존의 데이터 활용과 차별화된 성과를 창출하는 분야를 5가지로 규정하고 빅데이터 큐레이션의 핵심 역할이 무엇인지에 대한 정의를 내놨다. 그 첫 번째 성과는 발생하지 않은 일에 대한 예측의 정확도와 실효성을 높일 수 있다는 점이다. 기존에 비해 변수 선택의 폭이 확대되고 최신 정보를 시차 없이 반영해, 보다 정확하고 신속한 예측이 가능해 졌다는 뜻이다.

박 연구원은 이에 대해 미국 ‘세톤 헬스케어 패밀리 병원’을 예로 들며 “(해당병원은)200만명의 환자정보와 진료기록 가운데, 입원 관련 데이터에서 환자의 증세·질환·입원패턴을 추출해 재입원 가능성을 예측한다”며 “빅데이터로부터 발견한 인과관계가 일시적인지, 우연인지, 또는 반복적으로 지속되는 패턴인지를 구분하는 것이 큐레이션의 핵심 역량”이라고 설명했다.

두 번째로 소비자의 일상생활 데이터로부터 새로운 패턴을 파악해 숨은 니즈를 발견할 수 있다. 웹, SNS, 구매 데이터 등의 빅데이터로부터 소비자의 실제 감성과 선호를 추출해, 비즈니스에 가치 있는 패턴을 발견하는 것이다. 미국 자동차회사 포드가 400만대의 차량에 설치된 센서로 운전습관, 주행환경, 소음 등의 데이터를 수집, 분석해 신차의 소비자 니즈를 파악하고 있는 것이 좋은 예다.

박 연구원은 “하지만 큐레이션 시 발견한 정보가 데이터 오류나 분석 착오가 아닌지 관련 전문가가 해석·검증하고, 구체적인 활용안을 마련하는 것도 중요하다”고 지적했다. 세 번째는 다양한 정성적인 정보가 반영되면서 관리 가능한 리스크의 범위와 정확도가 증대된다는 점이다. 관계, 정서 등 정성적인 정보를 기존 데이터와 함께 분석함으로써 부정·불법 모니터링, 고위험 이벤트 발생 경고 등의 포괄적인 리스크 관리가 가능해진다.

네 번째는 소비자 개인별로 차별화해 스팸이 아닌 유용한 정보를 제공할 수 있도록 해준다. 개별 상황에 대한 정확한 이해를 바탕으로 최적의 방식과 내용을 효과적으로 전달함으로써 서비스의 효용을 극대화하는 것이다. 최근에는 인구통계학적인 분류에서 나아가 고객행동의 맥락을 분류하거나 SNS상의 지인들의 선호 경향을 반영해 보다 효과적인 추천도 가능해지고 있다. 마지막으로 고객과 경영환경에 대한 실시간 모니터링과 즉각적인 대응이 가능해진다. 과거에는 경쟁 환경의 이슈 대응이 ‘사후 뒷수습’ 방식이었지만 빅데이터를 활용하면서 실시간 감지 및 맞대응이 가능해질 수 있다.

빅데이터 큐레이션은 ‘섬세하고 안전한 기술’

박 연구원은 “이같은 성과들은 빅데이터를 실시간으로 수집, 분석하고 즉각 대응할 수 있는 시스템을 구축했기에 가능한 일”이라고 분석하며 “빅데이터 활용 성과를 지속적으로 창출하기 위해서는 4가지 실천이 중요하다”고 설명했다. 박 연구원이 내놓은 4가지 실천 사항을 보면 ▲큐레이터는 조직 내부에서 육성 ▲내·외부 데이터를 융합하는 시야 확보 ▲큐레이션 인력의 지속적 성장 위해 단계적 과제수행과 자기학습 ▲빅데이터 협업 소(小)생태계를 운영해 외부 자원 활용 등이 그것이다. 

우선 빅데이터 큐레이터는 기업의 전략적 지향점과 각 사업부문의 특성을 이해하고 빅데이터 접목 포인트를 짚어내는 감각이 있는 인재로 배치해야하므로, 조직 내부에서 육성해야 한다. 또 빅데이터 보안사고가 발생하면 그 피해가 막대하므로 큐레이터를 내재화해야 하는 것은 빅데이터 큐레이션의 필수조건이다.

이와 함께 내부 데이터는 외부 데이터와 결합될 때 진가를 발휘하는 경우가 커, 내·외부 데이터를 융합하는 시야 확보가 절실하다. 박 연구원은 이에 대해 “큐레이터들은 큐레이션 시 여러 곳에 있는 데이터 자원을 파악하고 이를 창조적으로 조합하는 방법을 끊임없이 고민해야 한다”고 강조했다.

그 밖에 박 연구원은 큐레이션 관련 인력과 시스템 역량을 지속적으로 성장시키기 위해서는 단계적인 과제수행과 자기학습이 요구된다는 점을 강조하며 “제한된 데이터로 단발성 과제만을 반복하게 되면 역량이 축적되지 않고 분석 실무자들의 의욕도 급격히 저하 될 우려가 있기 때문”이라고 이유를 설명했다.

그는 또 “각 부문에서 탁월한 역량을 지닌 파트너들을 미리 파악하고 과제의 필요에 따라 협조를 받을 수 있도록 관리해야 한다”며 “서로가 ‘윈-윈’ 할 수 있도록 호혜적인 협업과제를 계속 창출해야 한다”고 덧붙였다.

박 연구원은 “빅데이터 활용 시 데이터 운영의 투명성과 안전성을 높일 수 있는 기술 및 제도적 장치가 수반돼야 하는 것은 물론, 빅데이터 큐레이션이 ‘섬세하고 안전한 기술’로 인식될 수 있도록 적극적인 노력도 필요하다”고 전했다.