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빅데이터 시대의 성장과 가치 창출을 위한 이종 간 데이터 융합의 중요성 및 국내외 활용 사례와 전망 doc_id PCY_201808070525551331_1

주제 (main_topic)
빅데이터 시대의 성장과 가치 창출을 위한 이종 간 데이터 융합의 중요성 및 국내외 활용 사례와 전망
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
오늘날 우리는 빅데이터의 시대를 살아가고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존의 데이터 용량을 넘어서는 거대한 규모의 다양한 정형·비정형 데이터를 가리킨다. 글로벌 시장조사 기관인 IDC에 의하면 2025년 전 세계의 데이터 생산량은 약 163ZB 정도의 크기가 될 것으로 예측되며, 이는 2016년에 생성된 16.1ZB보다 약 10배 정도 늘어난 규모이다. ICT 기술의 발전과 함께 등장한 스마트 기기의 확산, 소셜네트워크서비스(SNS)의 활성화, 사물인터넷(IoT)의 보급 등으로 인해 빅데이터의 기반은 더욱 확대되고 있으며, 이들로부터 생성되는 방대한 양의 데이터들을 저장하고 처리하는 기술 또한 점점 진보해나가고 있다. 빅데이터의 등장은 개별 산업과 기업의 생존전략을 완전히 바꾸어 놓았다. 앞서 세계적인 IT 리서치 전문회사인 가트너의 수석부사장 피터 손더가드(Peter Sondergaard)는 “빅데이터는 21세기의 원유”라고 정의한 바 있다. 원유를 어떻게 가공하느냐에 따라 만들어 낼 수 있는 제품의 종류가 무궁무진하듯이, 빅데이터 역시 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 이전에는 미처 발견하지 못했던 수많은 새로운 가치들을 창조해낼 수 있다. IDC 또한 빅데이터 및 분석시장(Big Data and Business Analytics)이 2016년부터 매년 11% 이상의 높은 성장률로 성장하여 2020년에는 2천 100억 달러 규모에 다다를 것으로 전망하고 있다. 현재 세계 빅데이터 및 분석시장은 금융과 제조업이 견인하고 있는 구조이다. 2016년도 빅데이터 및 분석시장 산업별 비중은 은행업(13.1%)이 가장 높았으며 뒤이어 조립제조(11.9%), 공정제조(8.4%), 연방/중앙정부(7.6%), 전문서비스(7.4%) 순이었다. 이처럼 각국의 정부와 산업계가 빅데이터가 가진 잠재성에 주목하기 시작하면서 세계 빅데이터 시장은 매년 가파르게 성장하고 있다. 빅데이터 기술이 기존 산업의 수익성 뿐만 아니라 미래 산업의 경쟁력을 높이기 위한 필수 자산으로 인식되면서 당분간 세계 빅데이터 시장의 지속적인 성장세는 지속될 전망이다. 빅데이터라는 새로운 형태의 데이터의 등장과 함께 산업 내에서는 이와 같은 빅데이터를 활용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. ICT 기술의 발전으로 인해 급속도로 생성되고 있는 빅데이터를 저장·처리하는 기술 또한 점차 진보해나가고 있다. 이로 인해 빅데이터 시대에는 단순히 대용량의 데이터를 보유하는 것을 넘어서 어떻게 하면 그 안에서 가치 있는 정보를 정제해낼 수 있을지에 더 많은 관심이 집중되고 있다. 그중에서도 이종 간 데이터 결합은 서로 다른 종류의 데이터를 결합하여 데이터의 잠재가치를 무궁무진하게 넓힐 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 본고에서는 국내에서 이루어지고 있는 다양한 빅데이터 융합분석 사례들을 살펴보고 이를 통해 빅데이터 시대의 새로운 데이터 활용방안에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 이런 한계를 극복하고자 빅데이터 시대에 새롭게 부상하고 있는 기술 중 하나가 바로 이종간 데이터 융합이다. 지금까지는 유사한 종류의 데이터 결합 및 분석을 통해 새로운 기회를 발굴해내는 데 초점을 두었다면, 빅데이터 시대에서는 상이한 특성을 가진 데이터들을 상호 결합하여 데이터의 활용 범위를 넓히고 보다 깊은 함의를 도출해 낼 수 있다. 이런 시대적 흐름에 발맞춰 국내에서도 다양한 데이터 융합 시도가 이루어지고 있다. 민-관 데이터 연계, 업무협약을 통한 서로 다른 업권 간 데이터 교류 등의 사례는 빅데이터라는 새로운 기술을 효과적으로 활용하고자 하는 국가와 산업 내의 다양한 노력의 결과물이라고 할 수 있다. 이에 따라 본고에서는 현재까지 국내에서 이루어지고 있는 민-관, 산업간의 이종 데이터 융합 사례들을 살펴보고 이를 통해 빅데이터 시대의 새로운 데이터 활용 방안을 탐구해보고자 한다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 지난 2016년 12월 8일 우리나라 정부에서는 공공 및 민간의 빅데이터 활성화를 지원하기 위한 「민관 합동 빅데이터 TF」를 발족하였다. 그동안 각 부처에서는 독립적으로 빅데이터 관련 협의체를 운영해 왔으나 이와 같은 빅데이터 TF가 구성됨에 따라 범정부적인 빅데이터 정책 추진이 가능하게 되었다. 빅데이터 TF에는 과학기술정보통신부, 행정안전부, 통계청이 참여하고 있으며 지난 2017년 8월 30일에는 “제3차 민관 합동 빅데이터 TF 회의”를 개최한 바 있다. 특히 이번 제3차 회의에서는 통계 기반의 빅데이터 산업 활성화 방안이 논의되었으며, 통계청이 보유한 공공데이터와 민간의 신용·위치정보 빅데이터를 연계해 구축한 가계부채 DB와 같은 빅데이터 연계사례들이 공유되었다. 우리나라는 2013년 「공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」을 제정한 이후 공공데이터를 적극적으로 개방하려고 노력하고 있다. 정부는 이러한 공공데이터 개방을 통해 정책수립과정에 대한 국민들의 이해력 증대와 행정처리의 투명성 및 책임성 강화 등의 효과를 기대하고 있다. 이런 노력 덕분에 우리나라는 2017년 OECD 공공데이터 개방 평가에서 1위를 차지하였고, 현재 우리나라의 데이터 개방 정도는 세계적으로도 매우 높은 수준이라고 할 수 있다. 행정안전부에서는 공공기관이 생성 또는 취득하여 보유하고 있는 공공데이터를 한 곳에서 제공하는 통합창구로 공공데이터포털(https://www.data.go.kr)을 운영하고 있다. 2011년 7월 ‘국가공유자원포털’이란 이름으로 처음 포털을 개방한 이후, 공공데이터포털에서 제공하고 있는 데이터 건수는 2013년 5,272건에서 2017년 12월 현재 24,636건으로 약 5배 가량 늘어났다. 공공데이터포털에서는 파일데이터, 오픈 API, 표준데이터, 시각화 등의 다양한 유형으로 데이터를 제공하고 있으며, 포털에서 제공하지 않고 있는 공공데이터의 경우 공공데이터 제공신청을 통해 제공 여부를 심의받은 후 이용할 수 있다. 이처럼 정부에서 직접 나서서 빅데이터의 활용과 민·관 데이터 융합에 주목하고 있는 이유는 다가오는 지능정보사회에서는 데이터 활용 경쟁력이 바로 국가 경쟁력으로 연결되기 때문이다. 정부뿐만 아니라 민간기업들 역시 외부와의 데이터 협력을 적극적으로 고려하고 있다. 데이터 융합을 통해 개별 기업이 보유한 빅데이터의 가치를 더욱 높일 수 있으며, 이 과정에서 얻게 되는 고도의 데이터분석 경험을 활용하여 성공적인 미래사업모델을 구축할 수 있기 때문이다. 이러한 측면에서 빅데이터 융합분석은 향후 다양한 산업분야에 걸쳐 지금보다 더욱 활발하게 이루어질 전망이다. 매일 새롭게 생성되는 데이터들로 넘쳐나는 빅데이터의 시대에는 이종간 데이터 결합이 데이터가 가진 잠재력을 최대한 이끌어낼 수 있는 가장 효과적인 방법 중 하나가 될 수 있기 때문이다. 각종 데이터들의 융합분석을 통해 빅데이터가 가지고 있는 무한대의 가능성을 발굴해내는 사례는 앞으로 점점 더 늘어날 것이며 그 방식 또한 지금보다 훨씬 더 다양해질 것으로 기대된다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
2016년 기준 빅데이터 및 분석시장의 산업별 비중 중 가장 높은 비중을 차지한 분야는 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    2016년 빅데이터 및 분석시장 산업별 비중 데이터에서 가장 높은 순위를 차지한 산업 분야를 찾는 것이다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    2016년도 빅데이터 및 분석시장 산업별 비중과 관련된 구체적인 수치 데이터를 추출한다.

    • 2016년도 빅데이터 및 분석시장 산업별 비중은 은행업(13.1%)이 가장 높았으며 뒤이어 조립제조(11.9%), 공정제조(8.4%), 연방/중앙정부(7.6%), 전문서비스(7.4%) 순이었다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    질문에서 요구하는 '가장 높은 비중'을 나타내는 항목을 선택한다.

    • 은행업(13.1%)이 가장 높았으며
  4. 4논리 통합logical_integration

    추출된 데이터 중 13.1%로 가장 높은 수치를 기록한 산업이 은행업임을 확인한다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    2016년 기준 가장 높은 비중을 차지한 산업은 은행업이다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    최종 답변을 은행업으로 결정한다.

최종 답변 (final_answer)
은행업
핵심 해석 (core_interpretation)
2016년 빅데이터 및 분석시장 산업별 비중 중 은행업이 13.1%로 가장 높았다.