테라데이타, ‘만물인터넷(IoE) 및 빅데이터 분석’ 트렌드 발표

빅데이터 분석 및 마케팅 애플리케이션 분야 글로벌 기업인 한국테라데이타는 ‘만물인터넷(IoE) 및 빅데이터 분석’의 기술, 산업 트렌드를 소개했다. 테라데이타 CTO인 스티븐 브롭스트(Stephen Brobst)는 데이터가 가치 창출에 중요한 역할을 하게 되면서 가치 제안과 고객 관계, 비즈니스 모델이 바뀔 것이며 미래의 베스트 프랙티스(Best Practice)는 예측과 최적화를 위해 센서 데이터를 보다 완벽하게 활용하는 데 초점을 두게 될 것이라고 설명했다.

빅데이터 분석 분야의 세계적인 권위자이자 테라데이타 CTO인 스티븐 브롭스트는 한국을 방한해 만물인터넷과 빅데이터 혁명에 대해 설명했다. 다음은 그 내용을 정리한 것이다.

빅데이터 혁명의 제3의 물결은 어디에나 있는 센서, 그리고 만물인터넷으로 요약할 수 있다. 모든 데이터와 모든 사물은 측정될 수 있으며, 우리는 대용량 병렬 프로세싱과 결합된 센서 기술의 시대에 살고 있고, 거의 모든 현상을 측정해 매스 데이터를 분석할 수 있다. 그뿐 아니라 고급 장비들은 날씨 패턴부터 자동차의 운전 습관, 패스트푸드 전문점의 냉장고 온도까지 모든 데이터를 트래킹할 수 있도록 해주며, 이와 같은 데이터들은 데이터베이스로 캡처되어 다양한 슬라이스-앤-다이스(Slice-and-dice), 통계, 가상화 툴로 더욱 더 정밀하게 분석된다.

IoE 기반의 신 비즈니스 모델 탄생

21세기의 새로운 경제에서 모든 기업들은 3가지로 분류되고 있다. 이미 데이터를 잘 활용하고 있는 기업, 데이터를 잘 활용하게 될 기업, 데이터 사용을 중단한 기업이다.

또한 만물인터넷에 의해 비즈니스 모델도 점차 바뀌어 가고 있는데, 기존의 비즈니스 모델은 정기적인 메인티넌스 이벤트(거래)와 함께 고객들의 제품 구입이 기업과 고객 간 관계의 기반을 이루었다.

그러나 새로운 비즈니스 모델에서는 제품이 만들어낸 ‘상호작용(Interaction)’ 데이터가 중요해졌으며, 기업들은 이러한 데이터를 활용해 부가 가치 서비스와 새로운 관계를 창출할 수 있게 됐다. 즉, 점차 향상된 스마트 기기의 ‘기술 스택’이 고객과 기업 간 데이터 교환을 가능하게 만들었고, 이를 기반으로 새로운 비즈니스 모델이 등장한 것이다. 예를 들면 정밀농업(Precision Agriculture), 디지털 제조업(Digital Manufacturing), 프로페셔널 스포츠(Professional Sports), 스마트 트랜스포테이션(Smart Transportation), 메디컬 로보틱스(Medical Robotics) 등이 있다. 향후 IT 분야에서는 특히 소프트웨어 및 서비스 제공업체들이 만물인터넷에서 엄청난 가치를 얻게 될 것으로 전망된다.

그리고 모든 스마트 기기는 ① 기계 및 전기와 같은 물리적 요소, ② 센서, 마이크로프로세서, 데이터 스토리지, 컨트롤, 소프트웨어, 내장 운영 시스템과 같은 스마트 요소, ③ 제품과 제품 클라우드 사이의 커뮤니케이션을 지원하는 포트, 안테나, 프로토콜, 네트워크 등의 연결 요소와 같이 3가지 핵심 요소를 갖고 있다.

새로운 만물인터넷 세계에서의 제품은 ‘셀프-리포팅 기능’, ‘외부 컨트롤 기능’, ‘서비스로서의 분석 기능’을 탑재하고 있다. 제품들은 사용 특성, 환경 조건, 성과 등을 스스로 측정할 수 있으며 제조사 및 서비스 조직, 고객에게 이 중요한 정보를 전달한다. 또한, 보다 원활한 컨트롤을 위해 스마트 기기를 원격으로 통제하는 것이 가능하며, 서비스로서의 분석 기능을 통해 셀프 러닝 및 최적화를 기반으로 제품 성능을 향상시킬 것으로 보인다.

지난 20년간 디지털 기술을 활용하고 관리하는 데 적극적으로 참여한 대다수의 ‘디지털 지식층(Digirati)’ 기업들은 닷컴, 유통, 통신, 은행 등 B2C 기업이 많았다. 그러나 향후 20년, 분석적 역량을 잘 활용하는 선두 기업들은 B2B 기업과 제조 기업들이 될 것으로 예상된다. 맥킨지 글로벌 연구소(MGI : McKinsey Global Institute)도 만물인터넷을 통한 가치 창출의 약 70%가 B2B 영역에서 이루어질 것이라고 전망했다.

분석 역량에 따라 IoE 가치 달라져

새로운 만물인터넷 세계에서는 에코시스템이 중요한데, 가치 창출에 핵심적으로 기여하는 것 중 하나는 에코시스템의 여러 요소들 사이의 상호운용성(Interoperability)이 될 것이다. 맥킨지는 또한 만물인터넷의 가치 중 40∼60%가 인터넷상의 ‘사물’ 간 상호운용성에서 획득된다고 했다.

만물인터넷에서의 실제적인 가치 창출은 데이터를 취합해 그 데이터를 활용할 때 생기며, 시계열 분석(Time Series Analytics), 지리공간 분석(Geospatial Analytics), 스트리밍 분석(Streaming Analytics) 등과 같은 새로운 기술 및 분석 역량이 요구되기도 한다.

이제 노동(Labor)은 사람과 인텔리전트 머신 사이의 긴밀한 협업이 요구될 것이다. 일례로, 현장 담당자는 작업 현장에서 로봇과 협업하며 증강현실(AR : Augmented Reality) 애플리케이션은 복잡한 보수 작업을 위해 기술자를 돕게 될 것이다.

다만, 가장 부족한 분야를 꼽는다면 데이터 엔지니어와 함께 데이터를 활용해 알고리즘을 개발할 데이터 사이언티스트들이 될 것으로 예측된다.

스티븐 브롭스트는 또한 “한 조사에 따르면 센서 기기(석유 굴착 장치, 비행기 엔진)로부터 수집된 데이터의 1% 미만이 실제로 분석에 사용되고 있다. 정교하지 않은 룰 엔진을 통한 단순한 상황 인식(Event Detection)이 현재 만물인터넷 분야에서 최첨단 분야로 통하고 있다. 그러나 미래의 베스트 프랙티스는 스코어링 및 룰 엔진이 보다 정교해지면서 예측과 최적화를 위해 센서 데이터를 보다 완벽하게 활용하는 데 초점을 맞추게 될 것”이라고 설명했다. 

김희성 기자 (npnted@hellot.net)