별 월별 매출 등의 정보(10종)로 상권분석 서비스를 제공하고 있다. 자영업 창업희망자인 이용자는 2,650만 SK텔레콤가입자 동선(유동인구), 3,000만 OK캐쉬백 회원 소비패턴, 현대카드 가맹점 결제, 부동산 114의 상권 시세 등의 데이터를 통해 업종별 매출 현황, 경쟁 매장, 잠재 수요고객, 유동인구 등의 정보를 지도에서 직접 분석할 수 있다.
(4) 메이저리그 활용사례
머니볼 이론이란 경기 데이터를 철저하게 분석해 오직 데이터를 기반으로 적재적소에 선수들을 배치해 승률을 높인다는 게임 이론이다. 이는 미국 메이저 리그 베이스볼 오클랜드 어슬레틱스의 구단장 빌리 빈이 리그 전체 25위에 해당하는 낮은 구단 지원금 속에서도 최소비용으로 최대효과를 거둔 상황에서 유래되었다.
빌리 빈은 하버드대에서 경제학을 전공한 폴 데포데스터를 영입하여 타율, 타점, 홈런 등 흥행 요소만을 중시하던 야구계에서 출루율, 장타율, 사사구 비율이 승부와 관련돼있음을 간파하고 데이터를 수집, 분석, 활용하였다. 이를 통해 빈은 좋은 선수를 발굴하고 이들을 적재적소에 배치해 최하위에 그치던 팀을 4년 연속 포스트시즌에 진출시키고 메이저리그 최초로 20연승이라는 신기록을 세우도록 탈바꿈 시켰다. 미국 월스트리트 저널은 미국 경제에 큰 영향을 끼치는 파워 엘리트 30인에 워렌 버핏, 앨런 그린스펀과 함께 빌리 빈을 선정하는 등 머니볼 이론은 경영, 금융 분야에서도 주목받았다. 최근 들어서 과학기술 및 카메라 기술의 발달로 더욱 정교한 데이터의 수집이 가능해졌으며 투구의 궤적 및 투수의 그립, 타구 방향, 야수의 움직임까지 잡아낼 수 있게 되었다. 이처럼 기존의 정형 데이터뿐만 아닌 비정형 데이터의 수집과 분석, 활용을 통해 최근 야구경기에서 빅 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다.
(5) 천재지변과 자연재해 대비
브라질 리오데자네이로시가 빅데이터로 각종 도시재해에 대비하는 것은 기존의 빅데이터가 기업 경영의 혁신 수단으로 이용되던 수준을 넘어 국가경영 활동에 적용된 대표적인 사례다.
리오데자네이로는 지능형운영센터(IOC)를 통해 도시 관리와 긴급 대응 시스템을 갖췄다. 30여개에 이르는 여러 기관의 데이터와 프로세스를 지능형운영센터에 통합해 도시의 총체적인 움직임을 24시간 265일 모니터링할 수 있다.
지능형운영센터에는 교통, 전력, 홍수, 산사태 등의 자연재해와 수자원 등을 통합 관리할 수 있는 체계가 갖춰져 있는데, 여기에는 IBM의 분석 솔루션이 적용돼 비상사태를 효과적으로 예측하고 대응할 수 있도록 한다.
IBM이 제공한 고해상도 날씨 예측 시스템과 수문학적 모델링 시스템은 날씨 및 수문 관련 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측한다.
강 유역의 지형측량 자료와 강수량 통계, 레이더 사진 등의 데이터에서 추출한 통합 수학적 모델에 기초해 강수량과 갑작스런 홍수를 예측한다. 뿐만 아니라 강수량과 교통체증, 정전 사태 등 도시에 영향을 미치는 상황들도 평가한다.
또한 새로운 자동경보 시스템은 리오데자네이로의 홍수와 산사태 예측에 변동이 있을 시에 시청 공무원과 긴급대응팀에 통보된다.
이같은 경보시스템은 통보를 수작업으로 전달하던 과거 시스템과 달리 비상사태 발생 시 자동 이메일 통보나 문자 메시지 등의 즉각적인 커뮤니케이션 툴을 이용해 긴급대응팀과 시민에게 알려 대응시간을 크게 줄일 수 있도록 한다.
7. 빅데이터의 문제점과 개선방안 제언
빅 데이터가 기업과 정부에 전 세계적으로 활발하게 활용되고 발전하고 있는 가운데에도 빅 데이터의 활용을 저해하는 극복해야 할 문제들이 존재한다. 첫째로 개인정보 및 기밀정보에 대한 문제이다. 빅 데이터가 더 활발하게 활용되기 위해서는 개인정보나 영업 기밀을 다루는 문제가 해결되어야 한다. 데이터를 남용하거나, 데이터 활용을 소비자의 동의 없이 사적인 이익을 창출하는 곳에 사용하거나, 개인의 데이터를 수집하고 공유하는 것이 빅 데이터 사회의 극복사안 이라고 볼 수 있다. 둘째로 데이터의 소유권 및 서비스의 통제가 문제가 된다. 데이터의 분석 및 가공을 통하여 만들어진 2차 데이터의 소유권은 아직 명확하게 정립된 바가 없다. SNS를 통해 생성한 데이터의 소유권이나, 커뮤니티 서비스 등을 통해 모아진 데이터의 소유권에 대해서도 이미 분쟁사례가 존재할 만큼 빅 데이터를 활용하는 데 있어서 소유권의 문제는 넘어야 할 과제라고 볼 수 있다. 마지막으로 빅 데이터를 활용하는 데 필요한 전문 인력이 부족하다는 점이다. 빅 데이터는 데이터 자체로도 의미가 있지만 실제적인 활용에 있어서는 자료를 목적에 맞게 취합하고 분석하고, 그 결과를 해석해낼 수 있는 전문 인력이 요구된다. 빅 데이터의 활용은 단순한 IT전문가를 넘어 통계나 경제, 인문학 등의 전반적인 지식을 갖추고 창의적 아이디어를 도출해 낼 수 있는 데이터 전문가를 필요로 한다.
위와 같은 문제점들을 해결하고 빅 데이터를 활용하는 데는 오랜 시간이 걸릴 것이다. 실제로 기업 사례 분석 결과 데이터 분석을 시스템화하고 조직에 완전히 정착시켜 성과를 끌어내는데 무려 평균 8년이라는 시간이 걸렸다고 한다. 따라서 기업들은 빅 데이터의 전략적 활용을 위해 10년 이상을 내다보는 안목과 인내가 절실히 필요하다.
8. 결론 및 나의견해
빅데이터 기술은 이윤을 창출하거나 더 큰 사회적 혜택을 누리게 하는 혁신적인 제품과 서비스를 만들 수 있게 정보를 연결하는 기술이다. 기술 그 자체로만 바라보았을 때는 다른 기술과 마찬가지로 윤리적으로 중립적이다. 빅 데이터 자체는 선악 등의 모습을 띄지 않는 가치중립적인 것이다. 결국 빅 데이터의 핵심은 빅 데이터를 사용하는 기업의 윤리 의식, 사용의 적법성과 윤리성에 따라 가치를 가지게 되는 것이다. 따라서 빅 데이터를 이용하는 개인이나 기업은 이것을 사용하는데 있어서 확고한 윤리적 의식을 가지고 있어야 한다. 즉 기업이 윤리와 이익추구가 상충되는 경우 제한적 합리화, 즉 수익의 극대화를 제한하는 자기도덕화를 추구해야 한다는 것이다. 기업은 개인들이 모여 조직을 이룬 하나의 집단이기 때문에, 인간 본성에 도덕률을 심어줘야 기업이 제한적 합리화를 추구할 수 있다.