1980년부터 시작된 3차 산업혁명은 인터넷을 통하여 세계 어느 곳에서도 지식 및 정보를 공유하게 만든 소통의 혁명이기도 하며 공장자동화로 적은 인력으로 양질의 제품을 생산함으로써 기업들은 경쟁력을 확보하기위해서 무한경쟁체제로 돌입하게 되었다.
4차산업혁명은 인공지능혁명으로 디지털 시대라고도 하며, 데이터 시대라고도 한다. 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드, IoT 그리고 인공지능 모두 4차산업혁명과 어울리는 말이다.
최근 중국의 바둑 세계1위 커제는 구글의 알파고 딥런닝 알고리즘의 인공지능과 바둑대국하여 3전3패로 완패를 당하고 울고 있는 사진을 보았을 것이다. 이세돌을 포함한 모든 바둑 거목들이 알파고 인공지능에 무릎을 꿇었다. 이제 영화에서 오래전에 다루었던 인공지능로봇이 인간을 지배하는 세상이 오지 않을 까 두렵다. 지금 미국, 영국, 일본, 독일등 선진국들은 앞다투어 인공지능의 알고리즘을 만들고 발전시켜가고 있다고 한다.
4차산업혁명은 우리에게 더욱 더 진보된 기술과 아이디어로 점점 더 다가오고 있으며 온라인과 오프라인의 경계를 허물고 상호보완작용하여 O2O (Online to Offline) 라는 새로운 개념의 비즈니스가 형성되기도 하였다.
플랫폼사업, 서비스디자인, 3D프린팅, 증강현실 그리고 차량 네비게이션은 대표적인 O2O사업이라 볼수 있다.
은행, 증권사, 컨설팅사업은 더 이상 사람에게 의존하는 서비스업이 아닌 IT업종으로 변화하고 있다. 인공지능을 탑제한 슈퍼컴퓨터는 인간을 대신해서 주식투자 컨설팅뿐 만 아니라 변호사의 영역이었던 법률자문까지 시작하였으며, 한국의 시티은행은 은행창구를 모두 없애는 혁신을 단행하였으며 2017년 오픈한 국내 K사 인테넷은행은 단시일내에 200만명이 넘는 고객을 확보하였다고한다. 지난 10년동안 인터넷 온라인 쇼핑시장이 급부상하면서 2015년 250조의 리테일시장 중 PC나 모바일을 통한 상품구매가 전체시장의 20%을 넘었으며 매년 10%이상씩 가파르게 증가하고 있다.
인간의 소비패턴도 디지털시대에 급속도로 변화하고 있으며 변화에 적응하지 못하거나 늦으면 도태될 수 밖에 없는 것이 현실이다.
그럼, 우리는 어떠한가? 1970년대부터 대대적인 발전을 거듭해오면서 선진국의 기술경험을 모방하면서 살아온 우리는 카피캣(Copy Cat) 또는 패스트팔로어(Fast Follower)로서의 역할을 다하면서 세계10위권의 경제대국으로 발전하기도 했다.
그러나, 현실을 우리에게 계속해서 추종자로서의 역할을 주지는 않는 것 같다. 중국 및 베트남등 신흥개도국은 우리보다 저렴한 비용과 풍부한 노동력으로 우리의 자리를 넘보고 있으며 이제 우리는 미국, 일본 같은 선진국처럼 축적된 기술력을 통한 기술혁신과 창조적인 아이디어로 세계시장을 선도해야 할 리더로서 역할을 해야 할 것이다. 낡은 정치논리에 얼메여 더 이상의 시간을 버리지 말고, 이제라도 4차산업혁명의 대열에 합류하여 선진국과 경쟁을 해야 할 때이다.
1차, 2차 산업혁명에서 기계로 획일화된 제품을 만든것처럼, 지금까지의 교육제도는 학생들이 항상 동일한 지식 및 사상을 갖도록 유도하였으며, 창의적인 생각을 불필요하게 만들었다. 일상생활에서 불편함을 찾고 스스로 아이디어를 만들어가는 딥러닝과 같은 창의적인 생각을 갖는 청년들이 우리는 이제 필요하다.
1990년대 후반부터 벤처붐으로 많은 소프트웨어 개발자가 만들어졌고, 자기 역할을 충실히 수행하면서 성공된 기업도 많이 양산되었다. 하지만 언제부터인가 금맥을 캔다고 믿던 학생들이 학생들이 이제는 소프트웨어 개발자가 되기를 꺼려하고 있다. 오래 전부터 정부의 개발단가 규제는 저가입찰을 통한 중소 밴처기업의 수익성을 감소시켜 국내 소프트웨어 산업을 낙후시키고 유능한 소프트웨어 개발자들을 비 정규직으로 내 몰고 있다. 미국 굴지의 IT기업들은 정부나 국방프로젝트로부터 아이디어를 얻고 일반기업보다 높은 개발단가로 안정성을 유지하여 글로벌기업에서 막대한 서비스비용을 받고 있는 것을 비교해 보면 정말 초라한 현실이다.
4차산업혁명 즉 디지털시대에 구글은 안드로이드 OS 소프트웨어를 공개하고 모바일폰이나 타블렛PC등을 통하여 일반인들이 무료로 사용하게 하였다. 하지만, 구글은 안드로이드 전화기 타블렛 PC를 사용하고 있는 우리 각각의 행동패턴을 데이터로 축적하고 있다. 우리의 이런 행동 자체는 단말기의 안드로이드를 통하여 구글에 빅데이터로 쌓여져 사용패턴을 분석하고 미래의 행동을 예측하여 새로운 비즈니스가치를 창출하는데 사용하게 될 것으로 본다.
빅데이터의 활용도는 미래에 대한 분석 및 예측이다. 행동패턴의 분석으로 미래를 예측 미래의 비즈니스에 활용하고, 인간의 생활을 더욱 더 윤택하게 하거나 기상변화의 정확한 예측으로 보다 안전한 지구나 국가를 만들 수 있을 것이다.
만일 기업이나 기관에서 오랫동안 쌓아놓은 수많은 데이터가 지금은 효용가치가 없거나, 복제되어 사용되거나 왜곡되어 다른 형태의 데이터로 등록되어 있다고 하면 이 데이터를 통하여 정확한 미래예측이 가능할까? 간단한 예로, 에어컨을 만드는 회사에서 부정확한 부품구입으로 시기가 늦어져 적기에 상품을 출시 못하는 경우 또는 복제되고 왜곡된 데이터로 잘못된 수요예측판단으로 수요량보다 생산량이 많을 경우등, 회사는 악성재고 부품이나 상품을 만들어서 회사 경영에 심각한 문제점이 발생할 수도 있다.
데이터는 디지털시대의 가장 핵심이 되는 구성요소로써, 기업이나 기관에 맞는 데이터전략을 갖고 표준화하여야 하며 지속적인 관리가 필요하다. 필요한 설비자재를 현업에서 요청하면 구매부서에서 같은 설비자재를 구매하여 공급 해야 하는데, 구매부서에 있는 구매품목데이터가 현업과 다르다면 다른 자재를 구매할 수 밖에 없는 것이다. 만일, 납기가 오래 걸리는 설비자재이고 기업운영이나 국가안전에 필요한 품목이라고 하면 정말 심각한 상황도 발생할 수 있을 것이다. 국방이나 원자력시설에 대한 경우라면 국가안보에 지대한 영향을 미칠것이다.
요즘 대부분의 기업에서는 빅데이터, 클라우드 IoT, 인공지능에 대해서 많은 이야기를 하고 있으며, 오랜기업의 경험과 기술력으로 축적되어 있는 빅데이터를 기존사업과 접목시키거나 새로운 페러다임의 사업방향까지도 전환을 고려하고 있는 것을 볼 수 있다.
빅데이터는 기업의 기술력이며 경쟁력이기도 하지만 미래를 분석하여 예측하는 힘을 가지고 있다.
하지만, 오랫동안 산업전선에서 축적되어 있는 데이터가 관리부재로 너무 오래되거나, 정확하지 못하거나 왜곡되어 있다면, 이런 데이터를 통한 분석보고서는 다른방향의 미래예측을 판단할 수도 있을 것으로 본다. 아직도 많은 기업이 월말, 분기말, 연말이면 잘못 집계된 통계 데이터를 교정하기 위해서 많은 직원이 몇날 몇일 오리발낄질 하듯 만든 보고서를 경영진에게 보고하는 것이 현실이다. 이런 가공된 데이터가 오랫동안 누적되고, 누적된 데이터를 통한 미래예측 및 사업은 성공할 수 있는 가능성이 매우 작아질 수 밖에 없다.
기준데이타관리는 건축물의 토목공사와도 같다. 토목공사없이 건물을 짓게되었을 때, 자연재해등 퇴적으로 인하여 건물은 쉽게 무너지게 될 것이다. 토목공사를 튼튼하고 한 후 건물을 지어야 건물이 튼튼하고 오래간다. 하지만, 우리는 남들에게 보여주기 위한 근사한 건물을 짓는데에만 몰두하고 왔다. 토목공사가 잘못된 건물은 쉽게 균열이 생기고 균열이 생긴곳만 계속해서 보수하여 누더기 집을 만들고 있다. 건물이 무너지기 전에 근본적인 원인인 토목공사를 보강하고 더 이상 건물에 균열이 생기지 않게 하는 것인 더욱 더 효용성이 있어 보인다.
기준데이터관리없이 데이터를 형성하고 보관하는 것은 쓰레기를 창고에 쌓아둔것과 같다.
빅데이터는 체계적이고 표준화된 데이터관리시스템 위에서 양질의 데이터를 만들 수 있는 것이고 미래의 가치로써 역할을 할 수 있을 것이다.
조금 늦기는 했지만 디지털시대의 흐름에 따라 정부나 기업들이 기준정보관리의 중요성을 인식하기 시작했고 데이터품질을 높이고 관리하기 위해서 노력을 하고 있는 것은 정말 다행이다.
국가, 공공기업 그리고 기업들은 여러부서에서 각각 쌓아둔 데이터를 관리하기 위해서 체계적인 데이터전략 및 데이터 표준작업으로 데이타관리시스템을 구축하고 이를 지속적으로 관리를 해 주었을 때, 양질의 빅데이타를 통한 예측가능한 미래의 비즈니스가치를 창출 할 수 있을 것으로 본다.
완성차나 전자제품등 제조업 시장을 볼때에도 다양한 디자인과 인간을 편리하게 만드는 스마트기능을 갖춘 제품이 우우 죽순 개발되고 생산되고 있다. 남들보다 더 우수하고 편리한 제품을 저렴하게 만들어서 경쟁력을 확보하기 위한 다양한 아이디어들이 집합되고 있다. 인간의 안전을 담보로 하는 자동차산업이나 인간의 욕구를 충족시키기 위한 다양한 전자제품에도 수많은 부품과 공급처, 생산공장,제품이 시스템 프로세스상 주요데이터로 분리되어 있으며 향후 빅데이타 분석을 통한 미래 비즈니스 가치를 만들어 줄 것이다.
또한, 하루하루가 급속도로 변모하고 있는 리테일시장은 전통적인 오프라인에서 PC및 모바일을 통한 온라인 구매로 변하고 있으며, 빅데이타를 통한 고객의 구매행동패턴을 분석하여 고객이 필요한 품목을 적시에 신속하게 출시하는 것이 매우 중요하며, 오프라인, 온라인, 홈쇼핑, 이커머스 등 같은회사 다른 판매망과 연계해서 관리하는 옴니채널을 구축하여 고객의 만족도 및 판매실적을 높이고 반품을 최소화하는 비즈니스가치도 고려해야 할 것이다.
기업의 데이터는 더욱 더 복잡해지고 다양해지고 있지만 산업특성에 따라 유연하고 미래의 비즈니스 가치를 만들어 줄 수 있는 데이터관리 시스템이 필요하다. 선진 글로벌 회사들은 CDO (Chief Data Officer) 와 CIO를 CEO, CFO, CTO와 함께 기업혁신의 Innovator로서 역할을 추진하고 있으며 기업의 비니지스 가치 (Business Value)를 높이고 기업의 미래 추진방향 및 영업이익극대화에도 많은 영향을 제공하고 있다.
이런 시대적 흐름속에 스티보시스템즈는 관련 산업에 합리적 솔루션을 제공할 수 있을 것이다. 스티보시스템즈는 덴마크에 본사를 둔 기준정보관리솔루션 전문업체로서 1976년에 설립되어 40년동안 지속적으로 기준정보관리솔루션만 발전시켜 왔다. 현재 글로벌 250개 회사에 MDM(Master Data Management) 솔루션을 구축하여 서비스 중이다. 토요타, GM, 월마트, 코스트코, 홈디포, 소니, 지멘스 등 세계 굴지의 글로벌 기업들이 스티보시스템즈의 기준정보관리시스템을 사용하고 있다.
빅데이터시대, 데이터관리 없이 우리에게 4차산업혁명은 없다
[이호길 스티보시스템즈코리아 지사장]
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