빅데이터를 기반으로 한 영속적인 비즈니스를 만들어갈 것
빅데이터를 기반으로 한 영속적인 비즈니스를 만들어갈 것
  • 박소연 기자
  • 승인 2021.07.01 09:30
  • 댓글 0
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이산링크스㈜ 김이식 대표
이산링크스㈜ 김이식 대표 ⓒ박소연 기자
이산링크스㈜ 김이식 대표 ⓒ박소연 기자

코로나 백신 접종이 속도를 내고 있다. 이 가운데 건강보험 빅데이터가 백신 접종에 큰 역할을 하는 것으로 나타났다. 건강보험공단의 접종비부터 이상 반응 감시체계 구축까지 다양한 지원과 활동이 빅데이터를 통해 이뤄지고 있는 것. 지난해 2월에는 코로나 확진자의 기저질환 데이터를 제공하며 조기 진료를 통한 중증화를 막는데도 기여하며 의료인프라 붕괴위험을 사전에 해소하고 사망자를 크게 낮췄다. 우리는 매일 접하는 코로나19 관련 알림부터 폭염·폭우 등 자연재해 알림 등 필수적인 정보들을 받고 있다. 이제 빅데이터는 일상 전반에서 활용되어 편리함을 제공하는 것은 물론 조류독감, 메르스, 코로나 등 팬데믹 상황에서 국민의 안전을 지키는 역할까지 수행하고 있다. 빅데이터를 활용해 기록할만한 성과를 만들어낸 경험과 역량을 바탕으로 빅데이터의 비즈니스화를 이끄는 이산링크스의 김이식 대표와 함께 빅데이터의 과거와 미래에 관해 이야기를 나눴다.

 

국민의 건강과 재산을 지키는 빅데이터 기반 프로젝트의 선봉장

컨설팅 분야에서 오랜 경력을 쌓던 김이식 대표는 보다 주도적인 활동을 위해 KT로 자리를 옮겼고, 이후 유의미한 결실들을 이룬다. 빅데이터 분야에서 탁월한 사례로 언급되는 2013년 서울시 심야버스가 김 대표의 대표적인 성과라고 할 수 있다. 심야버스 노선 정책지원은 KT의 통신 빅데이터와 서울시의 공공 데이터에 빅데이터 분석 기술을 적용해 시민들의 편의성 향상을 위한 공공서비스를 발굴하겠다는 취지로 시작된 사업이다. 심야 시간대 밀집 지역 분석을 통해 많은 시민들이 심야버스를 이용할 수 있도록 했으며, 결과적으로 교통약자의 안전 귀가와 교통비 절약, 대중교통 이용률 향상 등의 효과를 낳았다. 이 모든 일은 지역별 유동인구와 이동통신 가입자의 심야 시간 통화량의 분석 덕분에 가능했다. 가입자의 심야 시간 기지국에 접속한 통신통계 데이터와 스마트카드를 통한 택시탑승 데이터까지 30억 건에 달하는 데이터를 분석했다고. 이러한 과정을 거쳐 노선 최적화와 배차 간격 조정 등의 판단 기반 인사이트를 얻을 수 있었다.

심야버스 정책에 이어 2014년에는 빅데이터의 특징인 전수 데이터라는 강점을 활용하여 조류독감(AI)의 확산 경로를 밝히기도 했다. 김 대표는 우리나라 전체 농가 및 AI 발생 농가 데이터를 분석하며 확산 원인을 분석하던 중, 확산 경로에서 특이점을 찾아냈다. 농가 데이터를 도로 지도와 겹쳐보니 고속도로 근처에서 AI가 발생하고 있다는 사실을 발견한 것. 당시에는 조류독감을 전파하는 원인으로 철새 분변이 지목되었지만, 조류독감 발병지점이 철새 서식지 근처가 아닌 고속도로 근처라는 점에 의문을 가졌다. 그는 곧 사료운반, 가축운반 등을 위해 농가를 방문하는 차량 데이터를 추적하기 시작했다. 그 결과, 조류독감 확산의 매개체가 철새가 아닌 축산농가를 방문하는 차량이라는 사실이 밝혀졌다. 세계 최초의 발견이었다.

조류독감은 해마다 반복되며 대규모 살처분 등 큰 피해를 야기했습니다. 그러나 누구도 정확한 매커니즘을 발견하지 못해 철새를 포획하거나 철새 서식지만 중점적으로 관리해왔죠. 그러나 최초의 발생 이후, 짧은 시간 안에 순식간에 전국으로 퍼지는, 거리 개념을 무시한 조류독감의 확산 경로를 확인했고, 최초 발병 원인은 조류일지 몰라도 확산의 이유는 사람이라고 생각하게 됐어요. 이미 전국 곳곳에 AI가 퍼져 있던 상황이라 가축 방문 차량만이라도 막아보기로 했고, 이게 효과가 있었던 거죠. 이를 시작으로 AI 관련 KT의 빅데이터 분석은 여러 성과를 나타냈고, 201412월 이래 총 149건 중 125건을 예측하며 84%의 정확도를 기록하게 됩니다. 20159월부터 KT 빅데이터가 본격 적용되기 시작하며 AI 발병 농가 28곳 중 전통시장을 제외한 모든 곳을 예상해 맞췄습니다.”

3번의 구제역과 조류독감을 겪은 후, KT는 감염병으로 인한 인명피해를 줄이기 위한 해결책으로 감염병 확산 방지 프로젝트를 제시한다. 그리고 2015, 메르스 사태가 발발한다. 메르스는 완전한 종식 선언까지 국민 186명이 감염되고 38명이 사망하며 전 국민을 불안에 떨게 했다. 메르스는 특히, 당시 감염자의 이동 경로를 파악하기 어려웠던 탓에 급속하게 확산했는데, 이에 김 대표가 그간의 대응책을 바탕으로 떠올린 건 휴대폰과 카드를 통한 스마트 추적이었다.

수요일로 기억해요. 퇴근 후에 메르스가 심각해지고 있으니, 빅데이터로 뭐라도 해결할 방법이 없겠냐는 연락을 받았어요. 메르스 또한 당연히 막을 수 있다고 이야기했죠. 락다운 조치는 코로나에서 경험하듯이 현실적으로 불가능했고, 해결 기회가 스마트 추적이었습니다. 제가 금요일에 보건복지부를 찾아가 방법을 제안하고 논의하던 중, 슈퍼전파자인 13번 확진자가 등장하며 상황은 급격하게 심각해졌어요. 13번 확진자가 평택에서 남부터미널로 버스를 타고 이동했는데, 함께 탑승한 승객들을 찾을 수 없었던 거죠. 우리는 버스가 출발하고 도착했던 장소와 시간을 설정해 해당 버스의 탑승자를 찾는 방법을 각 통신사에 전달했고, 결국 한 사람을 빼고 모두 찾을 수 있었습니다. 당시 수요일에 보고를 받고, 토요일에 모든 일을 완료했었죠.”

이러한 프로세스를 구축하며 KT는 이후 감염병의 확산방지를 위한 프로젝트를 이끌게 되었다. 데이터를 활용한 독보적인 감염병 확산방지 프로젝트를 통해 20189월에 메르스 확진 환자가 다시 발생했을 당시, 첫 발병 38일 이후 메르스 사태의 종식을 공식적으로 선언할 때까지 단 한 명의 추가 감염도 발생하지 않았었다고. 빠른 대응을 통해 제2, 3의 메르스 사태 발생 가능성을 획기적으로 줄일 수 있었던 것이다.

 

이산링크스㈜ 김이식 대표 ⓒ박소연 기자
이산링크스㈜ 김이식 대표 ⓒ박소연 기자

경험과 역량을 바탕으로 빅데이터 기반의 비즈니스 실행을 도울 것

이산링크스는 빅데이터에 기반한 신사업 개발과 컨설팅에 주력하고 있다. 빅데이터는 미래 산업에서 다양한 비즈니스를 탄생시킬 수 있는 핵심 기능으로, 이를 기반으로 한 새로운 사업들이 쏟아져 나올 것으로 많은 이들이 예상하고 있다. 그러나 대부분의 기업들이 초기에 시작하는 사업들은 빅데이터 기반의 비즈니스 모델 아이디어와 충분한 자금 확보, 비즈니스 모델을 실제 사업으로 구현할 수 있는 역량과 조직력이 부족하여 현실화하지 못하고 있는 문제가 존재한다. 이산링크스는 이러한 문제를 해결할 수 있는 역량을 확보하고, 이를 기반으로 직접적인 빅데이터 기반의 신사업을 개발하거나 이와 관련한 어려움을 겪는 기업에게 사업 성공을 위해 필요한 서비스를 제공하고자 한다.

빅데이터 분석의 특정 기술을 중심으로 비즈니스를 전개하는 기업들이 많습니다. 저희는 빅데이터로 뭔가를 하고 싶지만, 명확한 원인 없이 실패를 거듭하는 기업들의 문제를 해결하는 일에 집중하고 있습니다. 제가 지난 십수 년간 빅데이터 업계에서 세계적인 성과를 거의 매년 만들어 본 경험을 기반으로요.”

숱한 경험을 통해 빅데이터를 통한 성과 창출의 핵심은 특정 분석 역량보다 종합적인 역량을 골고루 갖추는 데에 있다는 것을 알게 되었다는 김이식 대표. , ‘비즈니스의 문제를 어떻게 데이터로 해결할 것인가에 대한 방안과 데이터의 확보 방법, 그 과정에서 발생하는 실무적인 문제 해결 방법 등의 역량을 종합적으로 갖춰야만 성과를 낼 수 있다는 것. 이에 회사는 비즈니스 기획부터 실행과 그것의 관리 역량까지 수많은 기능을 통합적으로 조율해 낼 수 있는 비즈니스의 성공적인 실행을 위한 방법과 솔루션을 제공하고 있다.

김 대표는 현재 기업의 수장으로서 빅데이터를 활용한 비즈니스 솔루션 개발 외에도 개인정보보호위원회 미래포럼 위원, 개인정보보호위원회 자체평가위원회·갈등관리심의위원회 위원, 대통령직속 4차산업혁명위원회 데이터특별위원회 위원, 대통령소속 국가지식재산위원회·신지식재산전문위원회 위원장, 서울시 혁신성장위원회 위원 등으로 활발한 공공자문 분야 활동도 지속하고 있다.

 

이산링크스㈜ 김이식 대표 ⓒ박소연 기자
이산링크스㈜ 김이식 대표 ⓒ박소연 기자

빅데이터를 활용한 다양한 핀테크 서비스가 필요

인공지능 기술 및 사물인터넷, 빅데이터 등 정보통신기술(ICT)과의 융합을 통해 생산성이 급격히 향상되고 제품과 서비스가 지능화되면서 경제, 사회 전반에 혁신적인 변화를 만들어내고 있다. 특히 빅데이터는 기존의 데이터베이스로는 처리하기 어려울 정도로 방대한 데이터를 의미한다. 스마트혁명 시대에 세계 경제 변화를 주도할 제4의 핵심 경영 자원으로 빅데이터가 부상하면서 빅데이터를 활용한 다양한 비즈니스 모델이 등장하고 있다. 빅데이터를 효율적으로 활용할 경우, 눈에 띄는 성과를 낼 수 있는 비즈니스가 무엇인지에 대한 질문에 김이식 대표는 핀테크를 지목한다. 빅데이터로 성과를 내는 것은 여러 기능이 결합한 사업이라고 할 수 있다. 그러나 반대로 말하면, 빅데이터가 수많은 기능 중 하나라는 한계도 존재한다. 여러 기능이 복합적으로 맞물려 결과물을 내는 만큼 비즈니스를 성공시키는 일이 쉽지 않다는 것이다.

휴대폰에 삽입되는 카메라를 만드는 기술력을 갖춘 회사라도 휴대폰 사업에서 성공하기는 어렵습니다. 휴대폰에 있는 수많은 모듈을 알아야 하고, 판매를 위한 세계적인 영업망도 구축해야 하고요. 긴 시간과 큰 비용을 동반하는 마케팅 과정도 중요합니다. 조금 다른 예로, 자동차 엔진을 남들과 완전히 다른 혁신적인 방식으로 만드는 능력이 있다고 해도, 엔진 이외의 모든 기능 또한 만들 수 있어야 하며, 그 기능들이 혁신적인 엔진에 맞도록 설계해야 합니다. 시제품을 만드는 것을 넘어 불량품 없이 안정적으로 생산하는 기술 확보는 물론 마케팅도 병행해야 하죠. 이것이 테슬라가 엔진 대신 혁신적인 전기모터로 전기차를 만들어온 지난 20년의 과정입니다. 단지 전기모터를 잘 만드는 것이 문제가 아닙니다. 이 과정을 제대로 해결하지 못한 수많은 테슬라의 경쟁자들이 사라지는 결과를 맞이한 것처럼요.”

김 대표는 빅데이터 또한 이와 비슷하다고 말한다. 이러한 과정을 모두 해결해야 한다는 것. 그러나 상대적으로 쉬운 영역도 존재한다. 부품 수가 적거나 판매망 구축이 쉽고, 마케팅이나 브랜드 등의 경영 요소가 적은 곳이다. 그리고 핀테크가 바로 그 영역에 속한다고. 핀테크(FinTech)Finance(금융)Technology(기술)의 합성어로, 금융과 IT의 융합을 통한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭한다. 점포 중심으로 이루어지던 기존의 전통적인 금융서비스에서 벗어나, 인터넷과 모바일을 기반으로 하는 송금 및 결제, 그리고 자산관리 등의 금융서비스로 핀테크의 영역에 빅데이터를 접목하려는 시도가 잇따르고 있다. 어떠한 형태로든 고객의 데이터를 대량으로 확보하는 것이 금융 비즈니스의 성패를 가른다는 판단 때문이다. 국내 금융업계의 경우 카드사들이 빅데이터 사업에 가장 적극적이며, 은행과 보험업계에서도 이종 IT업계와 전략적 제휴를 통해 사업 다각화를 추진하고 있다. 특히 온라인과 모바일의 접점이 되는 빅데이터를 활용하면, 고객 맞춤형 금융 상품의 추천은 물론, 개인별 자산관리나 금융 리스크 분석 등 패키징 서비스까지 가능하기 때문에, 금융기관들은 빅데이터를 핀테크 서비스의 차별화 요소로 내세우고 있다.

핀테크는 생산과정이 복잡하지 않아요. 빌려주고 받는 과정뿐이고, 판매망도 전국망을 확보한 이후에 승부가 나는 ‘Winner take all’ 시장도 아닙니다. 브랜드가 중요한 이유는 품질에 대한 신뢰를 쉽게 판단하지 못하기 때문인데, 모든 제품이 가지는 마지막 질문인 품질과 가격에서 품질이 생략됩니다. 돈에는 품질이 없고, 가격만 있죠. , 핀테크의 핵심은 오로지 리스크 예측력입니다.”

리스크는 어떤 데이터를 확보할 수 있느냐, 없느냐의 문제이며 데이터를 분석할 수 있느냐, 없느냐의 문제가 아니다. 똑같은 데이터를 가지고 있다면 분석에 의한 차이는 크지 않은 만큼 회사는 데이터의 역량만이 대부분인 특이한 산업, 핀테크에 주력한 비즈니스를 수행해나갈 예정이다.

 


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