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빅데이터의 사전적 의미는 데이터의 생성 양·주기·형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집·저장·검색·분석이 어려운 방대한 데이터를 말한다. 이러한 빅데이터의 컴퓨터 및 처리기술이 발달함에 따라 질병이나 사회현상의 변화에 관한 새로운 시각이나 법칙을 발견할 가능성이 커졌다. 일부 학자들은 빅데이터를 통해 인류가 유사 이래 처음으로 인간 행동을 미리 예측할 수 있는 세상이 열리고 있다고 주장한다. 빅데이터는 초대용량의 데이터 양(volume), 다양한 형태(variety), 빠른 생성 속도(velocity)라는 뜻에서 3V라고도 불리며, 여기에 네 번째 특징으로 가치(value)를 더해 4V라고 정의하기도 한다. 실재로 양과 형태 속도는 외형적인데 이에 같은 정량에 대한 패턴을 분석하는 기술을 활용해서 가치를 만들어 내는 것이 현대사회에서 가장 필요로 하는 것이기도 하다.

 빅데이터 해외운용 사례로, ZARA라는 회사가 있다. ZARA는 저가격, 스피드, 패션성, 고품질, 신뢰성을 기업 모토로 기획 상품만 취급하기 때문에 시장 트렌드 및 판매시점에 대한 예측이 중요할 뿐 아니라 예측이 정확하지 않은 경우 대량의 재고 발생 등이 위험이 있었다. 미국 MIT 대학과 함께 전 세계 매장의 판매 및 재고 데이터를 활용해 전국 재고 분배 시스템을 개발했고, 시장에 인기 있는 제품을 분석하고 공장 생산시스템에 연결해 실시간 맞춤형 제품을 생산해 기업의 가치와 마진을 높였다. 또 월마트는 월마트 연구소를 통해 지역별 소비 패턴 데이터 등을 활용해 유통 효율성을 높이고, 재고는 온/오프라인 매장과 연계해 원활한 공급을 해 마진을 높인 바 있다.

 국내의 대표사례로 파리바게트가 빅 데이터를 활용해 2012년부터 전국의 각 지역 별 일매출과 기상자료를 통계로 낸 '날씨판매지수'를 분석해 마케팅에 활용한 것을 들수있다. 27도 이상의 맑은 날씨에는 샌드위치가 가장 잘 팔리고, 비가 오는 20도 안팎의 쌀쌀한 날씨에는 피자빵, 소세지빵 등 고명을 올린 조리빵이 잘 팔리므로, 날씨에 따라 판매자가 빵의 위치를 바꾸고, 생산량을 늘리거나 줄임으로써 재고는 줄고, 판매할 제품이 없어 발생하는 손실도 줄일 수 있었다. 또한 서울시가 심야버스 노선을 만들 때 빅 데이터를 활용한 사례는 공공부문 빅 데이터 사업 중 가장 성공적인 예로 평가받는다. 시가 보유한 교통 데이터를 융합·분석해 심야버스 노선을 개선했다. 데이터 분석 결과 시는 유동인구가 홍익대, 동대문, 신림역, 강남, 종로 등의 순으로 많은 것을 파악했고, 강남, 신림, 홍대, 건대입구 등이 심야 교통 수요가 많은 것으로 판단했다. 이러한 결과를 통해 시는 노선별, 요일별로 패턴을 분석해 심야버스 노선을 최적화했고, 요일별 배차간격을 조정해 '올빼미버스'를 선보여 시민들로부터 호평 받았다.

 빅데이터 활용 농업서비스 플랫폼 구축사업 추진 예로는 전국 사과 생산량의 63%를 차지하는 경북지역 사과재배 농가의 소득 증대를 위한 사업이 있다. 사과 재배시 환경 센서를 설치해 재배환경 데이터를 수집하고, 기상청과 SNS 등 사과관련 빅데이터를 수집 및 가공해 유용한 정보를 제공한다. 또한 시장선호도 분석에 따라 시장 판매 추이를 사전에 알고, 병해충 정보 등의 재배환경 분석 정보로 최적의 생산 환경을 조성, 생산량을 제고할 수 있도록 플랫폼을 구축하고 이를 농가에 서비스 하고 있다.

 성공적인 빅데이터 활용을 위해서는 연결과 협력, 창의적 인력, 신뢰환경의 3가지가 필요하다. 공공, 민간 부문이 통합된 데이터 분석을 위한 플랫폼이 필요하고, 빅데이터를 해석할 수 있는 다학제적 이해와 통합적 사고, 직관력 등을 갖춘 데이터 사이언티스의 양성과, 개인정보 보호를 해하지 않는 범위 내에서의 개인과 사회의 신뢰기반 형성 등이 주요한 성공요인이라 할 수 있다. 이러한 인력양성을 위한 정부차원의 교육지원이 필요할 뿐 아니라, 빅데이터의 활용에 대한 창의적 마인드를 가진 인재들의 관심도 필요하다.

 많은 노동력이 필요한 우리 농업에 이러한 빅데이터와 기술이 접목된 스마트 농업의 발달로, 지구온난화에 따른 기온상승과 병해충 발생 양상을 모니터링하고 수질과 토양 환경을 분석하여 적합한 종자를 제시하는 농업이 곧 실현가능하게 될 전망이다.

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