[디지털비즈온 김맹근 기자] 국내 빅데이터 분석 활성화를 위한 해결과제는 국내 기업들의 빅데이터 분석 도입 수준이 낮은 이유는 무엇일까? NIA가 최근 실시한 조사에 따르면 아직까지 빅데이터 분석을 도입하지 않고 있는 가장 큰 이유는 빅데이터라고 부를 만한 데이터가 없다는 것이 가장 큰 비중을 차지하고 있다.

결국 경험이 쌓여야 아마존의 ‘예측 배송’과 같은 고도화된 빅데이터 분석이 가능할 수 있을 텐데 경험이 쌓일 수 있는 전제사항이 되는 데이터가 부족하거나 사실상 없다시피 하다 보니 빅데이터 분석의 도입/활용 수준과 고도화 정도가 상대적으로 취약하다는 것이다.

또한, 빅데이터 분석 도입 효과를 확신할 수 없다는 것도 중요한 이유로 나타났으며, 빅데이터 분석에 대한 CEO나 CIO의 무관심이나 국내 기업 환경에서 데이터 중심의 의사결정 문화가 부족한 것도 걸림돌로 작용하고 있다.

국내는 장밋빛 전망과는 다르게 실제로 빅데이터 분석을 통해 어떤 활동을 할 수 있는지, 빅데이터 자체가 무엇인지에 대한 이해도 현장에서 부족하다는 지적이 나오고 있다. 많은 기업들이 빅데이터 분석의 활용 방안을 모르고 있으며, 빅데이터 분석을 활용한 성공사례가 아직 드물기 때문에 특히 중소기업이 쉽게 진입하지 못 하는 상황인 것이다.

해결과제로는 국내 기업들의 빅데이터 분석 활용이 활성화되지 못한 가장 큰 원인으로 지목된 데이터 부족과 관련해서는 사물인터넷(IoT) 적용 대상이 점차 확대되면서 상황은 점차 나아질 것으로 예상된다. 다만 개인정보보호와 데이터 개방 거부감 등이 여전히 강하기 때문에 이에 대한 정책적 지원과 고객들의 인식 변화가 전제되어야 할 것이다.

또한 국내 기업들이 빅데이터 분석 활용에 참고할 수 있는 성공사례와 적용 모델이 전파되어야 하는데, 이에 대해서는 현 정부의 핵심 국정 어젠다인 ‘창조경제’와 ‘정부 3.0’ 정책 기조에 따라 정부 차원에서 빅데이터 분석의 활용을 적극 추진 중이며, 미래창조과학부와 NIA는 빅데이터 분석을 확산시키기 위해 다양한 산업에 걸쳐 시범사업을 추진 중이다.

이런 노력들을 통해 빅데이터 분석의 활용 사례가 점차 확산되고, 실제 활용에 있어 방법론을 찾아가는 과정을 밟아 나가게 되면 빅데이터 분석에 대한 투자와 적용이 확대되는 계기를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

결과적으로 빅데이터 분석이 특정 산업이나 기업에만 적용 가능하고, 기업 내에서도 특정 부서나 담당자만의 문제라는 인식의 대전환이 필요하다. 또한 데이터 중심 기업문화 조성도 요구되는데 이를 위해서는 무엇보다도 최고 경영자의 강력한 추진 의지와 관여(commitment)가 필요하다고 할 수 있다. 이를 기반으로 사내 부서간 데이터 공유도 촉진될 수 있을 것이며, 빅데이터 분석의 전략적 활용가치가 극대화될 수 있을 것이다.

구체적으로는 다양한 개인정보 중 순차적으로 개방할 수 있는 정보에 대한 가이드라인 마련과 개인정보 활용제도 수립과 같은 것들이 그 예가 될 수 있을 것이다. 이러한 기업과 정부의 빅데이터 분석 활성화에 대한 노력이 결실을 맺을 때 국내 제조업과 서비스업은 한 단계 더 도약하고 4차 산업혁명 시대에 부응할 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.