‘4차혁명 원유’라 불리는 데이터. 올해 초 ‘데이터 3법’이 통과되면서 바야흐로 데이터 경제 시대가 도래했다. 국내 기업이 디지털 경쟁력을 높이려면 다양한 데이터로부터 지식·인사이트를 추출하는 ‘데이터 과학(Data science)' 전략을 펼쳐야 한다는 주장도 나왔다.

 

삼정KPMG(회장·김교태)는 12일 기술 혁신 기반의 데이터 과학 로드맵을 제시한 보고서 ‘기업 운영 혁신을 위한 데이터 과학: 기업의 활용 방안’을 발간했다고 밝혔다.

 

보고서는 데이터의 업무 수행 흐름을 수집→저장→처리→분석→활용의 5단계로 나눠 업무 수행 흐름에 따라 활용 가능한 기술을 제시했다.

 

보고서에 따르면 데이터를 수집하기 전 먼저 데이터를 얻고자 하는 목표를 명확히 설정해야 한다. 비용·효용에 따라 수집할 데이터를 결정해 수집 주기를 설정하고, 데이터의 보안·품질 관리에 유의해야 한다고 설명했다.

 

본격적인 수집 과정에서는 △자율형 사물인터넷(IoT)을 통한 데이터 센싱 △웹상의 정보를 수집하는 크롤링(Crawling), 오픈API 등 수집 기술 활용 △데이터수집·연계·통합을 통한 Customer 360° 확보 등을 주요 비즈니스 전략으로 꼽았다.

 

이어 저장 단계에서는 기업별 총소유비용(TCO)을 고려해 클라우드 마이그레이션 전략을 짜야 한다. 데이터의 생명 주기를 판단하고 계층화해 클라우드 환경에서 소모되는 비용을 줄이고, 기업 성격에 맞는 저장 플랫폼을 선택해야 한다.

 

저장 단계에서 주목할 요소로는 △클라우드 플랫폼을 통한 혁신 환경 구축 △데이터 레이크(Data Lake)의 부상 △데이터베이스 기술의 발전 등이 언급됐다.

 

데이터를 처리할 때는 상태 점검과 정제 과정이 필요하다. 이때 △실시간 데이터 처리를 위한 지능형 엣지 컴퓨팅 △오토 레이블링을 통한 데이터 처리 간소화 △암호기반 프라이버시 보호 기술을 활용한 데이터 비식별화 등의 기술이 사용될 수 있다.

 

분석 과정에서는 그간 주로 행해져 온 사후적 분석을 사전적 분석의 패러다임으로 전환하는 것이 관건이다. 데이터를 활용할 때 기술 분석·진단 분석 등 사후 분석 수준에 그치는 기업이 많아 투자 대비 효용이 떨어진는 것이다. 예측 분석·처방 분석 등 사전 분석을 위해서는 서드파티(제3자) 데이터 사이언스 솔루션이나 인공지능(AI) 플랫폼 등을 활용할 수 있다.

 

최종 활용 단계에서는 조직의 비즈니스 목표를 다시 한번 명확히 하고, 종합적인 점검이 필요한 것으로 나타났다. 기업의 활용 방안은 크게 자체 플랫폼 구축과 서드파티(Third-Party) 플랫폼 도입으로 나뉘며, 최근에는 데이터 과학의 전 영역을 동시에 다룰 수 있는 ‘데이터 애널리틱스 플랫폼 서비스(Data Analytics Platform Service)가 확산되는 추세다.

 

 

양현석 삼정KPMG 라이트하우스 리더 겸 전무는 “데이터 과학은 기술의 집합이라기보다 기업의 운영 철학이자 생존 전략이다”며 “데이터 경쟁력을 확보하려면 데이터 과학에 대한 로드맵과 실행 방안 수립이 필수”라고 강조했다.

 

양 전무는 “액션플랜을 간과한 채 신기술에만 집중하면 데이터의 숨은 가치를 발굴할 수 없다”며 “기업 내부에서도 데이터의 언어로 소통하는 문화를 만들고 작은 실험부터 경험 축적·성공 사례로 이끄는 노력이 필요하다”고 전했다.