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8월 KSUG 뉴스레터 : Digital Transformation 시리즈 (5편) 

디지털 기술의 최대 시너지를 위해 어떻게 활용해야 할까?

2021년 8월 26일(목) 

현재 스마트폰으로 특징지어지는 Digital 기술의 총아가 있습니다. 모든 사람의 손에 들려 있지요. 이를 들여다 보면 엄청난 가상의 세계가 스마트폰을 통해 연결되어 있습니다. 예전에는 상상하기 어려운 많은 정보가 여러분 손안에 있지요. 그런데 지금까지 급속도로 발전해 왔던 대부분의 기술들은 오프라인 현실의 세계를 온라인 가상의 세계로 가상화, 다시 말해 디지털화를 하는 기술입니다. 네비게이터, 온라인 게임, SNS, IoT, 웨어러블, 클라우드 등등이 모두 가상화 기술들입니다. 현실의 세계를 온라인 가상의 세계로 옮겨 놓습니다. 여러분의 가족 관계 마저도 SNS상에서 더 활발하게 연결되고 소통이 됩니다. SNS 덕분에 군대간 아들과도 해외에 간 딸과도 늘 소통하며 지냅니다. 그리고 이렇게 된 것의 기본 인프라는 4G 통신이었습니다. 

그런데 앞으로 전개될 세상은 온라인 가상 세계가 오프라인 현실의 세계로 내려오는 기술입니다. 현실화, 다시 말해서 아날로그 융합을 하는 것이지요. 블록체인, 인공지능, 로봇, 증강현실, 3D프린터, 자율주행차 등등이 모두 아날로그 융합을 만들어 주는 기술들이고 이는 5G 인프라 위에서 본격적으로 구현이 되기 시작합니다. 이제 삶의 각 분야에서 현실과 가상을 융합하게 되는 겁니다. 현실 세계를 스마트화 한다고 볼 수 있는 것이지요. 4G와 5G 통신 환경의 차이는 이렇게 설명할 수 있습니다. 예를 들어 자율주행차를 타고 시속 100킬로로 달리다가 곧 교차로로 들어서려고 합니다. 그런데 교차로의 오른쪽 길에서 다른 자율주행차가 역시 100킬로로 달려오고 있을 때 그냥 두면 충돌이 일어나겠지요? 하지만 그 차의 움직임 신호가 인근 기지국에 갔다가 통신사에 서버에 가고, 내 차 근처 기지국으로 와서 내 차로 들어 온 다음에 내 차가 스스로 브레이크를 밟을 때 까지 4G 통신 환경에서는 달리는 차가 2미터 정도 전진하는데, 5G에서는 20cm 이하로 전진한다고 합니다. 신호가 끊어지지 않는 신뢰도 수준의 차이는 비교할 수도 없이 차이가 나고요. 그렇다면 이제는 장비에게, 알고리즘에게 나의 목숨을 맡겨도 되는 시대가 도래했다는 것이지요. 그렇다면 단순히 온라인 가상 세계에서 대리 만족을 하는 시대에서, 이제는 본격적으로 가상의 세계가 내가 살고 있는 오프라인 아날로그 현실의 세계와 연결되고 그를 조정하고 Control을 해도 된다는 이야기가 되는 거죠. 그렇게 되면 이제는 세상이 실질적으로 바뀌는 것이 몸으로 체감되는 변화가 다가올 때가 되었다고 볼 수 있습니다. 

현재 이러한 디지털의 변화는 데이터를 활용하는 방식으로부터 나타나기 시작했습니다. 벌써 한참 전인 2012년에 발생된 헤프닝인데요, 미국의 대형 소매점인 Target이 인근에 살고 있는 한 여고생에게 임산부를 위한 할인 쿠폰집을 보냈습니다. 그걸 보고 여고생의 아버지가 열이 받아서 찾아가 항의를 했는데 나중에 알고보니 진짜로 임신 중 이었다는 겁니다. Target은 어떻게 알았을까요? 회원 카드에 연결되어 있는 구매 이력 정보로부터 추산한 겁니다. 예를 들어 임신 3개월 정도 되면 로션도 향이 있는 것보다 향이 없는 것을 선호하는 사람이 많아진다고 합니다. 이러한 변화가 몇 개 중첩이 되면 알고리즘은 고객의 상태가 확실하다고 판단을 해서 필요한 할인 쿠폰집을 자동으로 보내게 되는 거죠. 예전에는 경쟁력의 핵심은 “기술”이었던 시대가 있었습니다. 그리고 기술 수준이 비슷해지고 나서는 “가격”이 경쟁력이 되었고요. 그러나 요새는 소위 “고객의 관심”을 파악해서 기회를 잡는 것, 이것이 경쟁력의 핵심이라고 Data Scientist인 전문가들이 말을 합니다. 고객의 관심을 파악하고, 바로 고객의 눈길을 포착한 다음에, 즉시 그 고객이 원할 것 같은 것을 제시하는 거죠. 

여러분도 유명 SNS에서 머 하나 잘못 누르면 관련 광고가 따라 붙는 걸 많이 경험하셨을 겁니다. 데이터를 잘 활용하면 이렇게 경쟁력이 생깁니다. 여러분이 작은 인터넷 홈쇼핑 사이트를 운영하고 있다고 해보겠습니다. 어느 집에서 아기용품 주문을 내는 것을 보면 그 집에 아기가 있다는 것을 알 수 있죠. 그런데 용품을 2배로 주문하는 걸 보고 애가 둘이 있구나 하고 짐작을 하고요. 그런데 같은 걸 두배로 주문하는 걸 보니 쌍동이라는 것을 알아차리고요, 그럼 쌍동이용 유모차를 할인 쿠폰과 함께 제안할 수 있게 됩니다. 맨 처음과 맨 마지막 경우에 보유한 데이터 자체는 똑같습니다. 하지만 데이터들을 연결해서 분석할 능력이 있으면 그 결과를 활용해서 할 수 있는 것은 고객 응대나 프로모션 수준이 완전히 달라집니다. 

이렇게 데이터는 현대 기업 경영에서 가장 중요한 자원의 하나라고 여겨지고 있습니다. 하지만 이런 중요한 데이터를 충분히 활용하기 위해서는 모든 데이터가 사전에 정의된 원칙에 의해 생성되고 관리가 되어져야 합니다. 이런 것을 기준정보관리 라고 합니다. 이렇게 기준정보와 관리 방식인 거버넌스 체계를 잡는 것으로 부터 데이터 관리가 시작이 됩니다. 기준정보관리용 전문 시스템을 도입도 필요하고요. 일반적으로 기준 정보관리 시스템을 도입하면 이 시스템이 연결되어야 할 내부 시스템이 30여개 정도가 된다고 합니다. 하나의 시스템에서 기준 정보가 생성이 되고 누가 생성하는지에 대한 역할이 명확히 정의가 되면 분명 난립하는 데이터가 체계를 잡기 시작합니다. 그리고 다음 단계로 Big Data와 IoT를 관리할 수 있는 플랫폼을 도입하는 기업이 많습니다. 최근에는 많은 Big Data와 IoT 플랫폼이 나와 있습니다. 이를 활용해서 Big Data를 유의미한 데이터로 변형시키고 기존에 활용되고 있던 기준정보 관리 시스템을 연결시키면 실로 다양한 분석을 해 볼 수 있습니다. 분석 reporting 시스템을 가지고 계시다면 이것들이 본격적으로 값진 정보를 만들어내기 시작할 겁니다. 그리고 분석 고도화와 새로운 각종 분석 기법들을 도입하는 단계에 들어가게 됩니다. 머신러닝을 활용해서 텍스트와 이미지를 분석해서 활용하는 단계까지 가면 데이터를 활용 하는 수준이 처음과는 비교할 수 없이 높아지고 기획력이나 사업 모델 설계 측면에서 많은 도약이 있을 겁니다. 

최근 기업이 활용하는 각종 Big Data를 보면 그 용량의 증가 속도는 거의 지수함수 형태로 급격히 증가하고 있습니다. 웬만한 기업이 이 Data를 보존하고 분석하려면 내부 IT 자원으로는 금방 한계가 도래합니다. 그러기에 최근에는 클라우드의 활용이 적극 권장되고 있고 엄청나게 빠른 속도로 활용도가 증가되고 있습니다. 그리고 이렇게 지속 쌓여진 엄청난 양의 데이터를 Big Data 분석을 통해 유효한 정보를 추출합니다. 이런 Data가 충분히 쌓이면 드디어 알고리즘에게 판단을 맡길 수 있게 됩니다. 머신러닝을 활용할 수 있게 되는 것입니다. AI는 인간의 지적 능력과 유사한 일을 컴퓨터로 구현하는 기술을 통칭하는 용어입니다. 그리고 AI의 기술 중의 하나가 컴퓨터가 스스로 학습하여 AI의 성능을 향상시키는 기계 학습, 머신러닝이라고 합니다. 그 머신러닝 중에서 사람이나 동물의 신경망 작동원리에 착안해서 학습하는 기술이 우리에게 익숙한 알파고의 딥러닝입니다. 최근 머신러닝으로 학습된 알고리즘은 사물을 판독하는 능력이 사람을 훨씬 앞서기 시작했다고 합니다. 그런데 그것이 가능해진 이유는 구글과 유튜브 등에 엄청난 Data가 있고 이를 활용해서 학습했기 때문입니다. 사람은 적은 양의 Data를 보여 주어도 많은 학습을 하면서 추론을 하지만 기계는 대량의 데이터를 입력해 주어야 학습이 가능합니다. 그런데 만일 데이터가 일관성이 떨어지거나 적절치 않은 것들이 많이 섞여 있으면 머신러닝의 학습 결과도 형편없어지는 것은 당연한 이치입니다. 그러니 인공지능을 잘 쓰려고 해도 대용량의 정결한 학습 Data를 잘 만들어낼 수 있느냐라는 Data 문제로 다시 회귀합니다.   

이렇게 현대 첨단 기술은 모두 Data의 문제에 닿습니다. 디지털 기술이 만드는 엄청난 능력은 다음의 요소들이 서로 시너지를 일으키면서 만드는 연결성이 있기에 생기는 것이죠. 그것은 유용한 Data를 만들어내는 IoT 기술, 엄청난 양의 Data도 받아서 관리할 수 있는 클라우드 인프라, 대규모 Data를 분석해서 패턴을 찾아내는 빅데이터 분석, 데이터를 가지고 뛰어난 판단을 해낼 수 있게 하는 인공지능, 그리고 언제 어디서나 발생하는 Data를 자유롭게 실시간으로 주고 받는 5G 통신망이 그것입니다. 이러한 디지털 기술들은 혼자 존재하는 것이 아닙니다. 그러니 어느 회사에서 우리는 머신러닝을 한번 적용해볼까? 이번엔 IoT를 활용할 방안을 만들어 볼까? 이러한 지엽적인 시도는 효과가 극히 떨어집니다. 여러 요소가 모두 다 복합적으로 연결되어서 각각의 요소 기술이 제 역할을 해야만 이러한 디지털 기술이 최대의 시너지 효과를 내게 되거든요. 지금까지 데이터의 중요성과 이를 활용하기 위한 디지털 기술의 연결성에 대해 살펴 보았습니다.