국내 '빅데이터 인식 및 도입 현황' 조사 결과는?

<p>세계적인 BI(비즈니스 인텔리전스: Business Intelligence) 및 모바일 솔루션 기업인 마이크로스트레티지코리아(지사장 이혁구, www.microstrategy.co.kr)는 한국IDG와 공동으로 진행한 '국내 빅데이터에 대한 인식 및 도입 현황'에 대한 조사 결과를 4일 발표했다.</p> <p>마이크로스트레티지코리아와 한국IDG는 국내 기업들의 빅데이터에 대한 인식 및 도입 현황이 어디까지 왔으며, 실제 빅데이터 사용자들의 고민은 무엇이고, 이를 해결하기 위해 어떤 것들이 필요한지 파악하기 위해 이번 조사를 실시했으며, 2014년 6월 26일부터 7월 11일까지 IDG 테크서베이(http://www.itworld.co.kr/techsurvey)를 통해 1,030명의 응답자 답변을 취합하여 분석했다.</p> <p>응답자 기업의 규모를 보면 대기업(임직원수 1000명~5000명 이상)이 31.5%, 중견기업(임직원수 100명~999명)이 32.9%, 중소기업(임직원수 99명 이하)이 35.1%였으며, 업종별로는 IT(SW, SI, 컨설팅 외)가 57.4%, 비IT(중공업, 건설, 에너지 외)가 42.6%, 응답자의 직종별로는 IT직종(IT 마케팅, 기술영업, 컨설팅 외)이 80.8%, 비IT 직종이 19.2%로 조사되었다.</p> <p>이번 조사의 전문은 웹사이트(http://www.itworld.co.kr/techlibrary/89296)를 통해 무료로 다운로드 받을 수 있다.</p> <p>빅데이터 최고 의사결정권자
이번 조사에서 가장 눈 여겨 볼 만한 점은 빅데이터 관련 최고 의사결정권자로 CEO를 꼽은 응답자가 가장 많은 비중(57.1%)을 차지했다는 점이다. 다른 IT 프로젝트의 경우, CIO가 최고 의사결정권자인 경우가 많으나, 빅데이터에 대해서는 CIO가 최고 의사결정권자라는 응답은 16.3%에 그쳤다. 이는 빅데이터에 대한 CIO의 입지가 좁아졌다기 보다는 CEO가 그만큼 많은 관심을 보이고 있는 것으로 풀이된다. 과거 많은 IT프로젝트에서 성공요인으로 'CEO의 관심'이 지목되었는데, 빅데이터 만큼은 CEO가 적극적으로 관심을 보이는 것으로 나타났다.</p>

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빅데이터 예산
빅데이터 예산 규모에 대해서는 10억 원 미만이 24.0%로 가장 많았고, 10억 원 이상 30억 원 미만이 6.0%로 두 번째, 50억 원 이상이라는 답변도 3.1%로 나타났다. 빅데이터 프로젝트를 파일럿 단계를 넘어 본 프로젝트로 추진하거나 타 부서까지 확산할 경우 예산이 증가할 것으로 예상된다.</p>

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빅데이터의 활용 업무
빅데이터를 주로 어떤 업무에 활용하느냐는 질문에는 가장 많은 응답자인 63.9%가 '고객 분석'을 꼽았다. 고객 데이터는 기업에서 가장 많이 확보하고 있는 정보로, 기존 데이터만 잘 분석해도 유의미한 결과를 끌어낼 수 있다는 장점이 있다. 또 한가지, 이번 조사에서 눈 여겨 봐야 점은 33.0%가 지목한 '신시장 개척'이다. 신시장 개척이라는 업무는 전략기획에 해당하는 것으로 과거 분석에 그치는 게 아니라 중요한 의사 결정을 내리는 데 빅데이터를 활용하겠다는 기업의 의지로 풀이된다. 이러한 결과는 빅데이터를 활용하는 부서가 고객 정보를 주로 다루는 부서 이외에 전략 기획이나 R&D로 확대되고 있음을 보여준다.</p>

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빅데이터의 기대 효과
'빅데이터를 통해 무엇을 얻고자 하느냐'는 질문에는 '과거에 하지 못했던 새로운 분석(46.7%)'이라는 답변이 가장 많았으며, 그 다음으로는 신속한 분석(38.0%), 영업 기회 창출(37.6%)로 집계됐다. 이 질문에서는 전략적 의사 결정, 고객 서비스 개선, 영업 기회 창출, 과거에 하지 못했던 새로운 분석, 신속한 분석, 운영 최적화 등이 모두 30% 이상으로 조사돼 응답자들이 빅데이터에 대해 기대하는 바가 다양한 양상으로 나타난다는 것을 알 수 있다.</p> <p>또한, 신규 매출 달성, 재무 성과 개선, 비용 절감에 대한 의견도 각각 19.4%, 12.6%, 21.5%로 조사됐다. 다른 IT프로젝트가 비용 절감이나 효율에 초점을 맞추는 것과 달리 빅데이터의 경우 '비용 절감'에 대한 기대치는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.</p>

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빅데이터 분석 대상
'어떤 데이터를 분석하고 싶은가'라는 질문에서 응답자의 절반 이상이 비정형 데이터(53.8%)와 로그 데이터(51.0%)를 꼽았으며, 트랜잭션 데이터(46.8%)가 그 뒤를 잇고 있다. 빅데이터가 주목받기 시작했을 때부터 비정형 데이터는 가장 큰 관심사였다. 그러나 로그 데이터와 트랜잭션 데이터는 기업 내 흔한 데이터 중 하나로, 기업 내부에 쌓여 있어 비교적 접근하기 수월하다. 이러한 결과는 기업들이 이 같은 과거 데이터를 취합해 새로운 시각으로 분석하면 가치 있고 새로운 통찰력을 얻을 수 있다고 판단하게 된 것으로 풀이된다.</p> <p>네 번째로 관심을 많이 보인 '외부 데이터'는 기업이 다양하게 시도해 새로운 통찰력을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어, 환율 정보, 유가 등의 외부 데이터를 상품 가격 책정에 반영할 수도 있고, 소셜 데이터를 활용해 마케팅 방향을 결정할 수도 있다.</p> <p>또한, 비교적 낮은 답변율을 보인 센서 데이터의 경우, 사물인터넷(IoT)이 부상하면서 주목 받고 있으나 아직까지 활용 측면에서 전문가들의 관심을 덜 받고 있는 것으로 보인다. </p>

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빅데이터 프로젝트 추진시 고민
빅데이터 프로젝트를 추진하려 할 때, IT전문가들은 '신뢰할 수 있는 데이터 확보(64.0%)'를 가장 많이 고민한 것으로 조사됐다. 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하기 위해 기업은 더 많은 데이터를 수집하면서 오염된 데이터를 걸러내는 문제에 대해서도 고민하고 있다. 데이터 신뢰도 다음으로 많이 언급된 고민은 56.8%를 나타낸 '분석 역량(사람)'이다. 대용량 데이터를 취합해 최신 툴로 다양하게 분석해도 이를 해석하고 의사결정에 반영하려면 '데이터 과학자'라는 인재들이 필요하다. 그러나 국내에 활동 중인 데이터 과학자가 거의 없는데다 산업 지식, 통계학, IT에 대해 깊이 이해하는 전문가들은 더더욱 찾기 어렵다는 게 기업들의 지적이다. 이 3가지를 갖춘 인재들이 단시간 안에 양성되기 어렵기 때문에 이 고민 역시 앞으로도 계속될 전망이며, 내부에서 데이터 과학자들을 양성하려는 기업들도 등장할 것으로 예상된다.</p>

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실제 빅데이터 프로젝트 장애 요인
실제 빅데이터 프로젝트를 진행할 경우, 응답자의 61.7%가 '데이터 통찰력을 가진 인력이 부족하다'고 지적했다. 앞서 프로젝트를 고민할 당시 두 번째로 많이 언급된 '분석 역량'이 실제 프로젝트를 진행할 경우에는 가장 큰 걸림돌로 작용한 것이다. 이는 기업이 실제 프로젝트를 추진하면서 전문 인력의 부재에 대해 절실하게 통감했기 때문으로 풀이되며, 또한 전문 인력 양성이 매우 시급한 사안이라고 볼 수 있다.</p> <p>두 번째 장애요인으로는 빅데이터에 대한 충분한 이해가 부족하다(50.1%)는 점, 그 다음으로는 데이터 정합성/신뢰도(43.2%)가 언급됐다. 또한 최적의 솔루션 선정의 어려움이 30% 미만으로 지목된 것으로 보아, 기술 문제에 대해서는 덜 심각한 것으로 조사됐다.</p>

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빅데이터 업체 선정 기준
빅데이터 솔루션을 도입할 경우, 기업들이 가장 중시하는 선정 기준은 '기술력(31.6%)'이었고, 실제 관련 프로젝트의 '경험(26.1%)'도 중시하는 것으로 나타났다. 여기서 주목할 만한 결과는 다른 IT솔루션에 비해 ROI와 TCO에 대해 상대적으로 낮은 응답률을 보였다는 점이다. ROI와 TCO는 각각 8.4%와 3.4%였는데 빅데이터 프로젝트에 대해서는 투자회수나 비용체계가 명확하게 성립되지 않았기 때문인 것으로 풀이된다.</p> <p>또한 응답자의 1.6%만이 업계 선두 기업의 추천을 고려한다고 밝혀 타사의 추천 여부가 솔루션 구매 결정에 미치는 영향이 미미한 것으로 나타났다. 이밖에 확장성(4.0%)에 대해서는 솔루션 구매에 결정적인 영향을 미친다고 보기는 어려운 것으로 조사됐다.</p>

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빅데이터 솔루션 도입 현황
표준 관계형 DBMS, 표준 BI 툴, 표준 데이터 통합 툴, 분석 데이터베이스, 빅데이터 어플라이언스, 하둡 파일 시스템, 하둡 하이브, NoSQL 데이터베이스, 빅데이터 분석 어플라이언스 등 각각에 대해서도 도입 현황을 조사했는데 가장 높은 도입률을 보인 것은 표준 관계형DBMS(53%)로 나타났다. 도입률이 저조한 솔루션은 빅데이터 어플라이언스, 하둡 하이브, 빅데이터 분석 어플라이언스로 이들은 9~12%의 도입률을 보였으며, 계획 없다는 응답률도 비교적 높았다. 도입 예정인 솔루션으로는 빅데이터 분석 어플라이언스가 가장 높은 37%로 나타났다.</p>

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이번 조사 결과에 대해 마이크로스트레티지코리아 이혁구 지사장은 '이제 빅데이터는 IT 분야를 넘어 모든 기업의 관심사로 자리잡았다. 빅데이터를 활용하고 싶어하는 업무 영역도 IT와 관련한 것보다는 비IT가 훨씬 많았고, 조사 결과 절반 이상인 63.9%가 고객 분석을, 33%가 신시장 개척을 꼽았다. 제품연구 개발(23.0%)도 상당히 높은 응답률을 보였으며 향후 더 많은 분야에 빅데이터를 활용하려는 기업들이 증가할 것으로 기대된다'라며 '빅데이터가 계속 발전하려면 기술, 사람, 시장이 함께 움직여야 한다. 그러나 무엇보다 중요한 것은 기업들이 '데이터를 기반으로 의사결정을 내리고 전략을 수립하려는 문화'를 조성해 나가는 것이다. 기업의 리더들은 빅데이터로 무엇을 하지 싶은지 명확하게 정하고, 모든 결정을 내릴 때 데이터를 기반으로 하려는 사내 분위기를 조성해야 한다'라며 강조했다.</p> <p>한경닷컴 게임톡 이광준 기자 junknife@naver.com </p>

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