빅데이터와 관련된 수 많은 정보들이 언론 및 출판물을 통해 발표되고 있다. 정부 부처의 빅데이터 관련 정책들도 계속 발표되는 추세다. 최근에는 빅데이터 관련 협회나 단체들도 우후죽순 생겨나 일각의 우려도 있지만, 빅데이터 산업 전체로 본다면 꼭 부정적인 것만은 아니다.

빅데이터 산업은 과거 IT 트렌드 확산과 같은 개념으로 인식되는 경향이 있다. 데이터의 방대한 양적 증대로 인해 데이터 관리, 운영, 분석 기술이 중시되지만 지나치게 기술 위주의 편협 된 산업으로 커가는 것은 매우 우려할 만한 일이다.

이제 빅데이터 시장 전체를 생태계적 관점으로 볼 필요가 있다. 기술 분석 산업과 전략 분석 산업으로 세분화하여 ‘빅데이터 기술과 전략’이라는 새로운 개념적 구분이 필요한 시기가 된 것이다.

필자는 얼마 전 출간한 <사람이 빅데이터이다!> 시리즈에서 언급한 내용을 근거로 빅데이터의 새로운 개념과 기술, 빅데이터 생태계의 정의를 더욱 구체적이며 명확하게 하고자 한다.

‘Big Data’의 ‘Big’은 크기를 의미하는 형용사로써, 데이터 규모를 의미한다. 물리적인 데이터, 즉 ‘Physical Data’를 의미하기 때문에 분석과 통계 기법, 그리고 기술적 처리 방법론에 의한 결과를 만들어 내기 위한 자원을 뜻한다. 즉 그것이 ‘Data’ 이며, 그 규모가 크다는 의미에서 ‘Big Data’라고 일컫는 것이다.

특이한 것은 빅데이터의 특징 중에 ‘가치(Value)’가 포함돼 있다는 것이다. 우리가 알고 있듯이 가치는 숫자로 표현하거나 분석해 통계를 낼 수 없는 ‘Logical’ 개념이다. 논리적으로 설명하기 어려운 ‘Physical’ 특징과 가치의 개념을 동시에 포함하고 있다. 그래서 빅데이터의 의미는 매우 혼란스럽다.

실제 빅데이터 관련한 전문가 그룹, IT 전문가, 기업 빅데이터 책임자 등 필자가 만나 본수많은 현업 책임자들 조차도 빅데이터의 개념을 뚜렷하게 알고 있던 사람은 흔치 않았다. 앞서 언급한 혼란스러움이 빅데이터를 공부하거나 연구하는 사람들에게 조차도 빅데이터에 대한 정확한 개념을 갖기 어렵게 한 것이다.
 
빅데이터를 활용하거나 분석하는 이유는 딱 하나이다. 빅데이터를 분석하여 새로운 통찰력을 통한 혁신, 경쟁력 그리고 사업적 가치를 창출하기 위함이다. 통찰력, 혁신, 경쟁력, 사업적 가치는 수치로 표현되지 않는 ‘Logical’ 개념이다.

그렇기 때문에 방대한 데이터는 ‘Physical Data’를 의미하지만, 기업 경쟁력의 가치는 ‘Logical’ 의미인 것이다. 그래서 빅데이터를 ‘Physical’ 개념과 ‘Logical’ 개념으로 나누어야 한다.


- Physical 개념 : Big Data = 데이터
- Logical   개념 : BIGDATA = 데이터가 아님 (Meaning=value)


위에서 구별된 빅데이터의 개념에 대하여 상세한 설명을 하자면, 다음과 같다. 첫 번째 개념인 ‘Big Data’는 ‘Physical’이다. 말 그대로 실제 데이터의 방대한 양(Volume)을 의미한다. 이는 데이터 분석에 의한 숫자나 정보의 결과이며, 눈에 보이는 결과물이다. 그래서 실제 데이터를 관리, 운영, 수집, 보관할 수 있는 장치나 프로그램, 솔루션, 플랫폼 등의 도구가 매우 중요한 영역이다.

그러나 두 번째 개념인 ‘BIGDATA’는 ‘Logical’이다. ‘Physical Data’를 활용하여 무엇을 얻고자 하는 목적과 목표가 ‘Logical’ 개념인 셈이다. 빅데이터를 활용한 가치가 곧, 목적의 의미를 말한다. 결국 목적의 가치는 빅데이터 전략을 어떻게 수립하느냐에 따라서 달라진다. 제품인 경우에는 제품경쟁력을 좌우하며, 기업 전략 수립시에는 기업 경쟁력 강화를 위한 핵심 가치로 작용할 수 있다.

‘Big Data’는 분석이 중요하지만 ‘BIGDATA’는 전략이 중요하다. ‘Physical’ 영역인 빅데이터는 하드웨어와 소프트웨어 기반의 분석과 통계를 필요로 하나, ‘Logical’ 영역의 빅데이터인 ‘BIGDATA’는 ‘마인드웨어(Mindware)’가 필요하다. 창의적 사고, 객관적 판단을 통해 빅데이터의 가치를 창출함과 동시에 냉철한 기준을 마련함으로써 전략적으로 사고할 수 있는 판단 능력이 필요하다는 것이다. 즉, 빅데이터는 ‘Physical’ 개념과 ‘Logical’ 개념의 융합을 통해 기술과 전략을 잘 수립하는 것이 핵심 요소다.
 
▣ 헤럴드경제데이터연구소는 주마다 빅데이터 전략 보고서를 선보입니다. 다음주에는 “빅데이터 전략 분석이란?” 에 관한 보고서가 연재됩니다. 


헤럴드경제데이터연구소 장수진 부소장 hedri@heraldcorp.com