2.빅데이터의 가치와 영향

 1. 빅데이터의 가치 

• 솔루션 업체 : 정형화한 데이터를 기반으로 생겨나는 엄청난 비정형 데이터들을 이용하여 솔루션을 만들고 새로운 가치를 생성하여 판매, 수익창출
• 제공 받는 업체 : 새로운 가치 창출을 통한 문제제기와 마이능을 통한 새로운 기회 창출
• 정부 : 빅데이터 기반의 생태계 탄생으로 신규 회사 증가 및 취업인구 증가 
• 빅데이터의 사회경제적 가치(맥킨지 5가지)
  1. 산업의 투명성 증대 :
     - 빅데이터를 시기적절하게 관련 부문에 제공하는 것만으로 검색 및 시간 절감
  2. 소비자 니즈 발견, 트렌드 예측, 성과 향상을 위한 실험 :
      - 기업들이 더 많은 거래 데이터를 디지털 형태로 축적하면서 보다 정확하고 상세한 성과 데이터 수집가능
      - 자연적으로 일어나거나 통제된 실험에의해 일어나는 성과의 변동성과 근본적 원인 및 결과 분석에 데이터 이용 가능
  3. 소비자 맞춤형 비즈니스를 위한 고객 세분화 :
      -  기업들이 매우 구체적인 고객 분류를 통해 고객 니즈에 맞춘 맞춤형 서비스 제공
  4.  자동 알고리즘을 통한 의사결정지원과 대행 :
      - 정교한 분석에 의해 의사결정 향상, 위험 최소화, 가치있는 인사이트 발굴 가능
  5. 비즈니스 모델, 상품, 서비스 혁신 :
      - 새로운 상품/서비스 개발, 기존 상품/서비스 향상, 새로운 비즈니스 모델 설계 가능
• 사회경제적 측면에서 빅데이터는 크게 천연자원, 새로운 재난, 산업적 도구로 구분
  • 천연 자원 : 데이터에 내포된 가치와 가능성, 사회적 현안과 위험을 해결 할 수 있는 잠재력, 새로운 경제 가치의 원천(마이닝)
  • 새로운 재난 : 정보의 범람으로 기회파악과 규정준수가 어려움, ICT예산 증가에 의한 새로운 동력 투자 불가, 데이터 토네이도(홍수)
  • 사업적 도구 : 데이터 효율적 관리와 분석을 통한 경쟁우위 확보, 신속한 실시간 의사결정 지원, 경쟁력 좌우, 데이터 산업혁명

2. 빅데이터의 가치측정 이슈

• 빅데이터를 측정하는 3가지 방식
  1. 데이터를 활용하는 방식(데이터를 어떻게 활용하는 냐에 따른 가치 측정)
     - 데이터를 재사용, 재조합 가능하기 때문에 본연의 목적 외에도 활용되며, 새로운 가치 창출 가능
     - 예를 들어, 전기자동차에서 내부적으로 배터리 충전용량에 대한 데이터를 갖고 있다면 그것을 제조사, 플랫폼사 등 기관 및 기업에서 공유하여 새로운 정보를 창출 가능(배터리 통계를 이용한 충전소 설계 거리 등)
     - 재사용 및 재조합, 다목적용으로 데이터 개발 등이 보편화되면서 특정 데이터를 언제,어디서,어떻게 누군가가 활용하는지 정확한 예측이 불가능
  2. 가치를 창출하는 방식
      - 데이터를 창의적으로 조합하여 기존 방식으로는 절대 풀 수 없었던 문제를 해결하는 데 큰 영향
      - 다양한 기반과 모집군 데이터를 이용하여 새로운 신약을 만들던지, 논리를 재정립 하는 현상들
      - 데이터가 점점 다용도로 개발되고 없던 가치를 창출함에 따라 데이터의 가치 측정이 더 어려워짐
  3. 분석 기술의 발전
      - 분석하는 기술의 발전도 데이터의 가치를 측정하고 창출하는데 영향
      - 기존에 가치가 없던 데이터들까지 새로운 기술을 통해 가치가 창출되고 있음
• 이러한 어려움으로 가치산정을 위한 프레임워크를 제안하게 됨

3. 빅데이터 가치산정 프레임워크

• 전통적 데이터처리 -> 3V를 고려한 데이터 처리 -> 새로운 데이터 가치 창출
• 3V자체가 새로운 부가가치를 창출하는 것이 아닌, "3V를 어떻게 정의하고 처리하느냐"에 따라 새로운 부가가치가 창출됨을 인식할 필요
• Volume(규모 측면의 대용량성 확보), Velocity(속도 측면의 실시간성 확보_데이터 처리 및 실시간성), Variety(다양성 측면의 적응성 확보)
• 대용량성(Volume)이 커지는 상황에서 적응성(Variety)도 같이 커지면, 빅데이터의 부가가치 효율성이 높아짐
• 즉, 데이터의 대용량성이 적응성을 높이는 상황이 새로운 부가가치의 효율성을 높임
• 새로운 부가가치 창출을 위해 다양한 형태 측면의 적응성을 확보해야 한다.

4. 빅데이터의 영향

• 빅데이터는 가치 창출 방식에 있어 '경제', '공공', '사회', '기타' 부문으로 영향
  1. 경제
     - 소비자 행동 패턴 분석 및 시장동향 예측을 통해 기존 비지니스 프로세스의 문제점 파악, 개선 및 수정
     - ERP, SCM 등 생산 전반의 데이터를 활용, 원가 절감 및 제품 차별화
     - 데이터 손실을 줄이고 생산성 향상
     - 예)세계 1위 풍력 터빈 제조 및 풍령단지 설비 업체 : 베스타스
       => 바람 방향, 높이에 따른 변화, 기후 요소 데이터 수집 및 분석을 통한 최적의 풍력 발전소 부지 선정
       => 날씨 변화에 대한 날개의 반을을 분석, 향후 얼마나 더 많은 풍력 에너지를 생산해 낼 것인지 수치화
  2. 공공
     - 정부는 환경을 탐색하거나 상황에 대한 분석, 사회적 현안, 미래에 대한 대응 등을 위해 빅데이터를 활용
     - 기상 데이터, 인구 데이터, 각종 통계지표 등 공공 데이터 수집을 기반으로 전반적인 재난 및 재해에대한 정보 추출
     - 시스템 다이나믹스, 복잡계 이론 등과 같은 분석을 통한 미래전략 수집
  3. 사회
     - 사회적 약자를 위한 활동 수행, 다양한 사회적 기회 창출
     - 예) 바시니와 기브디렉틀리 기관의 데이터카트 프로젝트
       => 바시니는 모바일을 통해 아프리카의 가난한 가정에게 무조건적으로 현금 기부를 이끌어내기 위한 데이터카트 프로젝트 수행
       => 바시니는 케냐와 우간다 중에서 가장 가난한 마을을 찾기위해 위성의 이미지를 사용하여, 기브디렉틀리가 체계적인 데이터를 모으는 데 비용과 시간을 절약하게 도움
  4. 기타
     - 유명인사들의 빅데이터를 활용하는 사례 증가
     - 예) 버락오바마의 유권자 데이터베이스 확보 및 분석, AT마드리드 감독의 선수 데이터 수집 등