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빅 데이터로 신사업 창출를 지원하는 데이터 큐레이션 서비스

전문가 제언: ○ 최근 빅 데이터 활용이 전 세계적으로 확대되면서 방대하고 복잡한 데이터에서 질 높은 정보를 선별하여 발굴하는 것이 핵심역량으로 대두되고 있다. 빅 데이터를 최적으로 구축하고 분석 활용하기 위해서는 ‘빅 데이터 큐레이션’의 활성화가 필요한데, ‘빅 데이터 큐레이션‘은 빅데이터 전략을 제시하고 최적의 빅 데이터 구축에서 분석 및 활용까지 전 과정을 지휘하는 활동이라 할 수 있다.

○ 빅 데이터 큐레이션의 활용분야는 ① 미래 예측: 실시간 예측 및 자동 업데이트로 예측의 정확도가 높아진다. ② 숨은 요구 발견: 소비자의 일상생활 데이터로부터 새로운 패턴을 발견하여 숨은 요구를 발견한다. ③ 위험경감: 정성적 정보를 대폭 확보함으로써 관리 가능한 위험의 범위와 정확도가 증대된다. ④ 맞춤형 서비스: 고객 개인별로 차별화하여 스팸이 아닌 유용한 정보를 제공한다. ⑤ 실시간 대응: 고객과 경영 환경에 대한 실시간 모니터링과 즉각적인 대응이 가능해진 것 들이 있다.

○ 빅 데이터 큐레이션이 실질적 성과를 위해서는 주요 장애요인을 보완해야 하는데 이는 ① 내부조정 및 보안 문제 ② 창출가치 미흡 문제 ③ 역량발전 단절 문제 ④ 기능조달 실패 문제 등을 들 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 융합하는 시야가 넓고 단계적인 과제 수행과 학습으로 역량이 높은 조직 내부에서 육성된 큐레이터를 활용하고 빅데이터 협업 소생태계를 운영하여 외부지원을 활용하는 것이다.

○ 국내도 기업의 업무혁신, 신규 사업이나 창업 등에 빅 데이터 활용을 위한 데이터 큐레이션이 수행되고 있으나 선진국에 비하면 초기 단계에 불과한 실정이다. 국내 인터넷 등 IT 인프라 등은 세계적 수준으로 이들 자원을 활용하면 앞으로 국내 빅 데이터 큐레이션 서비스는 더욱 확산되어 활발하게 전개될 것으로 전망된다. 국내 빅 데이터 활용 현황을 보면 공공기관으로 금감원, 핵융합연구소와 민간분야에서는 삼성SDS, 현대카드, KT, SKT, NHN 등을 들 수 있다. 국내 빅 데이터 큐레이션 역량을 높이기 위해서는 국가의 정책적인 지원 하에 산학연의 유기적인 연계로 체계적인 연구개발이 필요한 시점이다.

저자: Takanasi Masuki, et al.
자료유형: 니즈학술정보