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제 5호 2015. 12

2015년 빅데이터산업 10대 뉴스 및 이슈

Ⅰ. 조사개요 1

Ⅱ. 2015년 빅데이터 10대 뉴스 2

Ⅲ. 2016년 희망뉴스 24

CONTENTS

* 작 성 : 한국정보화진흥원 ICT융합본부

IoT기 획 팀 오 정 연 수 석 연 구 원

* 문 의 : 02-6191-2019, oh.jy@nia.or.kr

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Ⅰ 조사 개요

o 2015년에는 ICT 분야는 물론 전 산업에 걸쳐 빅데이터에 대한 관심이

증대되면서, 시장의 긍정적 징후와 함께 다양한 활용 사례가 속속 등장

- 세계 시장에서 빅데이터는 단순한 열풍에서 가치가 입증된 기술로

변모되고 있으며 빅데이터와 예측분석 솔루션을 이용하여 데이터의

가치를 최적화하려는 움직임 활발

- 국내에서도 빅데이터의 가시적 성과들이 조금씩 늘어나면서, 본격적

빅데이터 확산을 앞두고 있는 상황

o 이제는 공공부문의 선도적 투자를 통한 인식제고를 넘어 실질적인

성과와 사례 공유를 통해 민간의 시장을 확대해 나갈 시점

- 이에 본 보고서에서는 2015년 한 해 동안 일어났던 빅데이터 10대

이슈를 조사함으로써 국내 빅데이터 시장의 현황을 진단하고 시장의

요구사항을 분석

* 2015년 12월10일까지의 빅데이터 관련 뉴스를 50여개로 그룹화하여 빅데이터 전문가를

대상으로 설문조사 실시

<조사 개요>

구분 내용

조사 목적 Ÿ 2015년 10대 뉴스 및 핵심 활용 사례 선정

조사 기간 Ÿ 2015년 12월 3일 ~ 2015년 12월 15일

응답 대상 Ÿ 국내 빅데이터 비즈니스 전문가 150인 (유효 응답 기준)

조사 방법 Ÿ Web을 이용한 온라인 리서치

주요 질의 내용

Ÿ 2015년 10대 뉴스 및 이슈

Ÿ 2015년 공공분야 우수 사례 선정

Ÿ 2015년 공공분야 민간 사례 선정

Ÿ 2016년 희망 뉴스 선정

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Ⅰ 2015년 빅데이터 10대 뉴스

o 50여개의 빅데이터 관련 이슈 중, 인공지능, 개인정보보호법 등의

이슈가 2015년 주요 이슈로 선정

- 빅데이터의 진화와 미래를 의미하는 “머신러닝–인공지능” 부문이

2015년 가장 주목할 만한 뉴스로 선정되었으며, 비식별화를 통한

개인정보 활용을 위한 제도개선 요구도 상위에 랭크

- 빅데이터 시장 성장에 대한 기대와 함께, 한계에 대한 우려도 함께 제기

<2015 10대 이슈 선정 결과>

순위 핵심 이슈 빈도

1 ▷ 빅데이터를 넘어 머신러닝 - ‘인공지능이 '뜬다’ 61

2 ▷ 개인정보보호법·제도 / '비식별 정보이용 활성화' 47

3 ▷ 국내 빅데이터 시장, 거품으로 끝날 수도 있다. '비즈니스 한계 드러나' 35

4 ▷ 국내 빅데이터 시장 30% 이상 고성장 28

5 ▷ 빅데이터 전문인력 양성 시급 - '진짜 분석 전문가 필요' 25

6 ▷ 미래부, 행정자치부 : 공공데이터 개방 확대 21

7 ▷ 비즈니스 의사결정에 적극 활용해야 ‘진짜 빅데이터’ 21

8 ▷ 빅데이터 - 개인을 감시하는 빅브라더가 될 위험성 '경고' 20

9 ▷ 한국 빅데이터 ‘제조업에서 성공해야‘ 14

10 ▷ 빅데이터와 만난 모바일 결제, 생활 플랫폼 될 것 13

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1 빅데이터를 넘어 머신러닝 - ‘인공지능이 '뜬다’

l 기계가 빅데이터를 통해 학습해 다음 일을 예측하고 행동하는 개념인 ‘머신

러닝(Machine learning)’이 각광을 받고 있으며 구글을 필두로 글로벌 IT업체들의

관심이 폭발적

l 시장조사기관 IDC에 따르면 머신 러닝 기술 중 하나인 음성 인식 시장 규모는

2015년 840억달러 (97조원)에서 오는 2017년 1,139억달러 (131조원)로 성장할

전망

l 머신러닝을 필두로 국내 인공지능 기술은 아직 걸음마 수준으로 정부가 지원하는

인공지능 소프트웨어(SW) 개발 사업도 초기단계

□ 주요 내용

o (기계학습의 개요) 기계학습(machine learning)이란 일반적으로 생성(발생)된

데이터를 지적으로 사용할 수 있는 정보로 변환하는 컴퓨터 알고리즘을 의미

- 이러한 기계학습 개념은 빅데이터 혹은 데이터 마이닝(Data Mining)과 혼동이

되는 경우가 종종 있으나 데이터 마이닝은 많은 데이터 속에서 유효한 정보를

찾아내는 과정에 가깝고, 머신러닝은 데이터를 이용하여 검증과 학습의 과

정을 통해 특정 조건에서 예측 값을 얻는 과정이라는 점에서 차이가 있음

- 데이터 속에 숨어 있는 의미를 발견해내는 것이 빅데이터라면 머신러닝은

여기에 과거의 추이를 통해 미래의 예측이 추가

o (기계학습의 절차) 기계학습의 가장 기본적인 절차는 데이터를 정제하고

정리하는 과정을 통해 추상화하고 그렇게 추상화된 모형을 기반으로 훈련과

테스트를 통하여 일반화된 알고리즘 도출하는 과정

요 약

4

o (기계학습의 활용) 기계학습을 이용해 패턴을 일치시키면 동영상이나

사진에서 객체를 인식하는 데 활용할 수 있고, 이미지뿐 아니라 음성

이나 음악인식 분야에 활용될 경우 자동통역도 가능

* MS는 실제로 통합 의사소통 솔루션 스카이프에 기계학습을 활용한 자동 통역기능을 추가

* 영국에서는 런던 지하철 역사와 지하철 철로에 있는 센서에서 데이터를 머신러닝을

돌려서 부품 교체 수명이나 열차 안 온도 등을 예측하는데 활용

□ 동향 및 전망

o (오픈소스 기반의 성장) 기계학습은 최근 오픈 소스 프로젝트로 빠르게 성장

- 대표적인 오픈 소스 프로젝트는 아파치의 '마홋(Mahout)'과 '스파크 M(Spark

Mllib)', '사이킷-런(Scikit-Learn)'이 있으며 이를 바탕으로 한 파생 프로젝트가

지속적으로 확장

o (빅데이터 예측 엔진으로 주목) 이전까지 기계학습은 복잡성과 비용 때문에

증권 등 일부 시스템에나 활용되었지만 최근 들어 클라우드 기반의

빅데이터 환경이 활발하게 진행이 되면서 자연스럽게 빅데이터의 예

측엔진 부분으로 주목

․빅데이터에 날개를...‘머신러닝’시대가 온다 – 미디어잇, 2015.1.22. -

․머신러닝, 미래예측 기술경쟁 가열 – YTN, 2015.1.25.-

․사람처럼 학습하는 머신러닝, IT 새 블루오션 –한국경제, 2015.11.10.-

․인간을 닮은 머신러닝/인공지능...빅데이터가 여는 신세계 – 매일경제, 2015.11.18.-

․글로벌 CEO, “미래 먹거리 위해 머신러닝에 집중한다” - 아시아경제, 2015.11.23.-

․“머신러닝”, 사진 100만장 중에 그 사진 찾아줘, - 아시아경제, 2015.11.24.-

․삼성, SKT, 엔씨소프트...국내기업 AI 본격 투자 – 매일경제, 2015.12.25 -

․인공지능 기상캐스터...빅데이터 분석해 스스로 학습까지 – 국제신문, 2015. 12. 26-

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2 개인정보보호법·제도 개선 - '비식별 정보이용 활성화'

l 빅데이터 시대에 맞춰 비식별화된 개인정보를 이용자 동의 없이 활용 가능토록

하는 개인정보보호 제도 개선 요구 대두

l 국회 미래창조과학방송통신위원회 소속 배덕광 의원은 "빅데이터 산업의 빗장인

비식별화된 개인정보 활용을 원활하게 하는 방안이 필요하다"며 “빅데이터의

이용 및 산업진흥 등에 관한 법률(안)” 발의

□ 주요 내용

o 빅데이터시장 활성화를 위해 ‘비식별화’를 통한 데이터 활용 및 거래

활성화에 대한 관심 고조

- 개인을 식별할 수 없도록 가공된 비식별화 정보의 유통을 허용하자는 것으로,

비식별화 정보 활용 입법 추진 활발

<빅데이터 관련 발의 법안 및 비식별화 관련 내용>

법안 비식별화 관련 내용빅데이터의 이용 및

산업진흥 등에 관한

법률안(배덕광의원 대

표발의, 16842)

․(정책추진체계) 기본계획/시행계획수립및 빅데이터산업진흥위원회설치

․(개인정보보호) 비식별화된 개인정보 활용 근거 마련

․(산업진흥) 분석사자격증 발급 등인력양성, 시범사업, 전담기관 설치등

․(활용촉진) 공공부문 활용확대, 세제지원, 지적재산권 보호, 공정경쟁등

개인정보 보호법

전부개정법률안

(강은희의원 대표발의,

19-13932)

․(안 제39조 및 제40조) 통계·연구, 시장조사, 마케팅 등의 목적을

위한 경우 개인정보 비식별화 조치를 통해 정보주체의 동의 없이

이를 처리 가능

개인정보 보호법

일부개정법률안

(부좌현의원대표발의,

19-14166)

․(안 제22조의2제1항 신설) 개인정보 비식별화 조치 의무 부여

․(안 제22조의2제2항 신설) 비식별화 개인정보 동의없이 처리 가능

․(안 제22조의2제3항 및 제4항 신설) 비식별화과정에서 개인정보 생성

금지 및 안전성 확보에 필요한 기술적관리적·물리적 조치

정보통신망이용촉진및

정보보호등에관한법률

일부개정법률안(강길부

의원대표발의, 19-14200)

․(안 제24조의3 신설) 정보통신서비스 제공자에게 비식별화 조치

가능토록하고, 개인정보 생성시 파기 또는 추가 비식별화 규정

․(안 제76조제1항제2호의4 신설) 비식별화한 정보 이용과정에서 생성된

개인정보의 파기 또는 비식별화 미이행시 과태료 부과

요 약

6

□ 동향 및 전망

o (해외 입법 움직임 활발) 일본은 최근 본인동의 없는 개인정보 제공

및 활용이 가능한 ‘익명가공정보’를 신설을 포함한 개인정보보호법

개정 추진

※ 익명가공정보: 개인을 식별할 수 없도록 가공하고, 개인정보를 복원할 수 없도록 만든

데이터로 개인정보 주체 동의없이 자유로운 활용이 가능

※ ‘14.6 개인정보보호법 개정 예고, ’15.3 정부안 확정, 9.3일 중의원 본회의 가결, 성립

o (첨예한 의견대립) 시민단체 등 비식별화 조치를 반대하는 진영은 비

식별정보의 재식별화 위험성 지적

- 개인정보에 대한 '자기 결정권'을 훼손한다는 우려의 목소리도 있으며

업계 관계자는 "정보 주체의 동의를 받지 않고 개인정보를 이용하는

건 기본적으로 개인의 권리를 침해하는 일"이라고 지적

- 비식별화 조치를 요구하는 쪽은 입법화를 통해 오히려 현재 '공백 상태'인 개인정보보호 의무 환경이 안착할 수 있다고 주장

<비식별화 개념(NIA)>

7

3 국내 빅데이터 시장, 거품으로 끝날 수도 있다, “비즈니스 한계 드러나”

l 한국의 빅데이터 시장은 아직 소셜 분석에 치중한 파일럿 프로젝트 위주라는 점,

개인정보보호 문제나 인력 수급 등의 해결점이 보이지 않는다는 점 등을 들어

국내 빅데이터 시장이 거품으로 끝날 수도 있다는 우려 제기

l 시장은 양호한 성장세를 보이고 있으나 실제로 빅데이터 관련 기업들이 높은

수익성과를 내고 있지 못하다는 점은 국내 빅데이터 시장이 유행처럼 왔다가

사라질 가능성을 내포하고 있다고 경고

□ 주요 내용

o (늦어지는 민간 수요) 그러나 아직 공공분야 및 소셜분석에 치중한 파일럿

프로젝트 위주로 실질적인 민간의 빅데이터 도입은 여전히 낮은 수준

- 빅데이터 전문 기업들의 수익 구조가 여전히 열악하고 민간 수요의

폭발이 예상보다 늦어지면서 빅데이터 시장의 미래에 의문을 가지는

목소리 대두

<공공중심 빅데이터시장 성장> <여전히 낮은 빅데이터 활용률>

자료: 2014 빅데이터시장현황조사, NIA,‘14 자료: 빅데이터활용현황, 대한상의, ’14

요 약

8

o (개인정보보호에 발목) 빅데이터 시장의 활성화를 위해서는 다양한 데이터

매시업 사례를 확보하고 데이터의 유통 및 거래가 보다 광범위하게

나타나야 하지만 경직적 개인정보보호법이 발목을 잡고 있다는 의견도 다수

<2015 빅데이터 시장 활성화를 위한 요건(NIA, ‘15)> 순위 공급기업 수요기업

1위 다양한 데이터 매시업 사례 확보/배포 정부 공공정보 및 데이터 개방 확대

2위 국내 개인정보보호법의 완화/개정 국내 개인정보보호법의 완화/개정

3위 정부 공공정보 및 데이터의 개방 확대 대기업 보유 빅데이터 공개/이용 확대

4위 데이터 이용 및 활용에 대한 정부 가이드 제공 데이터 이용 및 활용에 대한 정부 가이드 제공

5위 개인 식별 데이터 이용에 대한 광범위한 허용 Bigdata 산업의 국내외 시장 자료 확대 공유

□ 동향 및 전망

o (긍정적 요소) 정부의 빅데이터 활성화를 위한 의지가 명확하고 빅데이터

산업과 관련된 예산에 투입 확대될 뿐만 아니라 정책에 대한 관심이 높아

지고 있어 향후 가장 매력적인 분야로 평가

- SAS코리아 CSO인 이진권 상무는 향후 2, 3년간 빅데이터는 "기업들이 보지 못했던 데이터를 찾고, 인사이트를 산삼 캐는 방식에서 농사짓는 방법

으로 전환하면서 DIY(do-it-yourself) 빅데이터 문화가 만들어질 것"이라고 예측

o (부정적 요소) 빅데이터 시장에 대한 공급사의 수익 부족과 해외처럼

데이터 판매 등의 활성화가 어려워 성장에는 한계가 있다는 지적

- 빅데이터의 대용량 데이터 활용이라는 기본 전제가 뒷받침되기 어렵기 때문에 시장 성장의 장벽이 존재할 것이라는 일부의 의견 존재

- 또한, 국내 빅데이터 시장은 업종별 참조사례가 부족하고 활용할만한

데이터의 부족 현상 때문에 시장 성장이 더딜 것이라는 전망도 존재

9

4 국내 빅데이터 시장 30% 이상 고성장

l 2014년 국내 빅데이터 시장 규모는 2,013억 원 규모를 형성. 이는 전년 대비

22.5% 성장

l 국내 기업의 빅데이터 투자는 다소 보수적이지만 시간이 지나면서 점차 증가세를

보이면서 매년 30% 내외의 성장세가 지속될 것으로 전망

□ 주요 내용

o (국내 빅데이터 시장 규모) 국내 빅데이터 시장은 ‘14년 약 2천억원 규모의

시장을 형성하며 22.5% 의 높은 성장세를 기록

- 대체로 기업 스스로의 의지에 기반한 빅데이터 투자는 다소 신중하다는 것이 업계 관측이지만 시간이 지나면서 점차 증가세를 보일 것으로

전망(매년 30% 내외의 성장세가 지속될 것으로 전망)- 정부투자도 2013년 230억 원 수준의 빅데이터 관련 정부투자가

2014년 490억, 2015년 670억으로 크게 확대

<국내 빅데이터 시장 추이(‘13~’17)>

요 약

10

□ 동향 및 전망

o (향후 전망) 2016년에는 빅데이터 활용에 대한 대기업들의 파일럿

프로젝트가 실수요로 이동하면서 본격적인 빅데이터 산업활성화가

이루어질 전망

- 기업의 빅데이터 활용도와 유용성 인식 확대, 파일럿 프로젝트가 소규모로 다양한 업무에서 진행, DW/BI 업무의 고도화, 유사한 산업 및 업무

사례에 대한 내부 스터디 등의 활발한 진행 등이 긍정적 요소로 작용

- 빅데이터를 활용한 실질적 성공사례가 나타나고, IoT와의 연계가

진행되면서 관련된 투자에 활기를 띨 것으로 전망

<연도별 빅데이터 시장 동향(NIA, ‘15)>

연도 주요 시장 동향

2013년Ÿ 정부의 Bigdata 지원 정책 수립Ÿ 초기 정부 공공 투자 230억 원Ÿ 국내 그룹사의 Pilot 프로젝트 시작

2014년Ÿ Bigdata 관련 정부 투자가 2014년 490억 원으로 확대Ÿ 민간 투자도 증가하면서 성장세 뚜렷

2015년

Ÿ Bigdata 시장 활성화를 위한 정부 투자 규모가 698억 원으로 증가Ÿ 기업 스스로의 의지에 기반한 Bigdata 투자는 여전히 소극적이나 이전 연도와 비교하여 활용 건수가 확대되고 관심도 또한 증가세

Ÿ 2014~2015년은 수요(고객)자들의 빅데이터 유용성 인식의 확대, 파일럿 프로젝트 확대, DW/BI 업무 고도화, 자사와 관련하여 유관 사례 스터디 및참조 등이 나타나는 시기

2016년 Ÿ Bigdata 활용에 대한 파일럿 프로젝트가 마무리되면서, Bigdata 분석시스템 구축이 확대될 전망

Ÿ IoT 및 Bigdata 활용, 성공 사례가 나타나고 데이터 매쉬업이 활발해지면서Bigdata 관련 투자 또한 활기를 띨 것으로 전망

Ÿ 업종별 리더십을 가진 기업의 활용 사례가 하위 경쟁 업체의 투자를이끌어낼 것으로 전망

Ÿ Bigdata 플랫폼, 시스템 구축뿐만 아니라 Bigdata 서비스도 활성화 될것으로 예상

2017년

2018년

Ÿ 다양한 분석 알고리즘 및 업무 적용사례가 중소 기업의 도입을 견인할 것으로 예상

Ÿ 데이터 거래, 데이터 매쉬업이 보다 활발해지면서 데이터 분석의 핵심은빅데이터 기반의 분석 기술로 변화할 것으로 예측

11

5 빅데이터 전문인력 양성 시급 - '진짜‘ 분석 전문가 필요

l 빅데이터가 국가와 기업의 생산성 향상에 기여하는 혁신 도구로 주목받으면서,

`데이터과학자'라고 불리는 전문 인력 양성 필요성 대두

l 빅데이터의 활용이 공공, 민간 구분 없이 확대되고 있지만 전문 인력은 턱없이

부족한 실정

□ 주요 내용

o (필요성) 미국과 영국, 일본 등 선진국들은 빅데이터를 다각적으로 분석해

조직의 전략방향을 제시하는 데이터과학자 양성에 사활을 거는 등, 전

세계적으로 전문 인력 확보에 분주

- 데이터과학자란 대량의 데이터 속에서 의미 있는 정보를 찾아 분석하고, 조직의 발전에 기여할 수 있는 방안을 내놓을 수 있는 역량을 가진 인력

※ 통계학에 대한 지식과 비즈니스 컨설팅에 대한 이해, 데이터 분석을 위한 설계 기법

활용 등 전문적인 역량이 필요

<빅데이터 인력이 갖춰야 할 전문 요소(NiA, ‘15)>

요 약

12

o (현황) 최근 빅데이터 관련 교육 프로그램 및 과정이 지속적으로 확대

되고 있기는 하나, 데이터 사이언티스트급 인재 양성 대응은 미흡

<빅데이터 교육 현황>

주관 사업명 주요내용

미래부빅데이터 아카데미

ITRC 등

․프로젝트 중심의 인력 양성 프로그램

․대학내 IT분야의연구역량강화프로그램

고

급

고용부사업주직업능력

개발훈련 등

․빅데이터 과정을 한국표준협회 등에서

3~4일 단기교육으로 제공

초

급

교육부대학(원) 내 빅데이터

과정 및 교과목

․25개 대학(원), 917명 수강 중(‘15. 2학기

현재)

초

중

급

지자체춘천 창조경제혁신센터

경기도 빅파이 등

․지역 소재기업재직자및대학생을 대상으

로 빅데이터 교육 실시를 통해도내산

업활성화 및 취업률 제고

초

중

급

민간 IT

교육기관

HP 교육센터 등 주요 IT

교육기관 10여 곳

․단기 과정, 초급 수준의 46개 빅데이터

교육과정 운영

초

급

□ 동향 및 전망

o (향후 전망) 빅데이터 도입에 있어 설계부터 마무리까지 전체 업무에 참여

하면서 프로젝트를 이끌 수 있는 실무경험이 있는 인력에 대한 수요 증대

- 단순 통계 및 분석교육을 넘어 실재 비즈니스 이슈와 문제를 해결하고,

실무에 적용해 볼 수 있는 실전형 교육체계 마련 시급

※ 단순히 전문가로 우후죽순 교육만 하고 끝내는 것이 아니라 전문 직종과 직군을 만들어

커리어를 쌓을 수 있는 경력관리까지 이루어져야 전문가 양성이 활성화 될 것

- 해외의 경우 기업들이 대학 및 기관과 파트너쉽을 맺고, 업계가

원하는 고급인재 양성에 협력하는 체제 활성화

※ EMC, IBM, SAS 등 빅데이터 기술 분야 선도 기업과 유명 대학들이 손잡고 빅데이터

전문가를 양성 중

13

6 정부 - 공공데이터 개방 확대

l 정부는 오픈데이터 5대 강국 도약을 위한 공공데이터 개방 발전전략을 기반

으로 새로운 사업과 일자리 창출을 만드는 원동력으로 공공데이터 개방을

적극적으로 추진할 계획

l 주관부처인 행정자치부는 2016년 국가 중점데이터 개방 가속화계획을 발표

하는 등 공공데이터 개방에 대한 강력한 의지 표명

□ 주요 내용

o (현황) 정부는 공공데이터가 새로운 시장을 창출하는 원동력으로 활용될

수 있도록 2013년 공공데이터전략위원회 출범, 공공데이터법 시행 등

공공데이터 개방을 위한 정책 적극 추진

- 그 결과, 2013년 4718개였던 공공데이터는 2015년 1만2889개로 증가

※ 2015년 7월 우리나라가 OECD 국가 중 공공데이터 개방 1위를 차지

- 앞으로는 민간기업에서 활용 가능성이 높은 데이터 제공을 통해 신규

서비스 발굴 및 사업화 지원 집중 추진

o (문제점) 양적 개방 확대에 비해 산업적 활용도는 여전히 저조하다는 지적

- 제공기관이 선정한 개별 데이터 셋(dataset) 중심으로 개방되어, 산업적

활용성 높은 핵심·대규모 데이터의 개방·활용 미흡

※ data.go.kr의 데이터셋 9,048건 중 이용건수 10건 이상은 35.4%에 불과

- 닫힌 구조의 공공데이터포털로 인해 공공데이터 검색・활용절차에 한계

요 약

14

□ 동향 및 전망

o (데이터 개방 표준) 데이터 구조 및 포맷이 기관별로 상이(相異)하여

데이터 활용에 제약이 있다는 지적

- 정부는 민간 활용성이 높은 핵심 데이터21종을 '공공데이터 개방표준

데이터 세트'로 지정

※ 각 지역·기관 단위로 생성되는 데이터라 해도 같은 종류 데이터에 대해서는 기준을

통일시켜 개방해 전국 단위 서비스를 실현하고 민간 활용성을 높이자는 취지

o (활용기반 확충) 오픈 API 및 LOD 구축 등 개방형 데이터 구축 및 공공데이터

품질개선 등 데이터 활용기반 마련 요구 증대

- Open-API 외에 쓸만한 데이터의 조기확보를 위해 비용․시간을

최소화하면서도 기계판독이 가능한 원천(Raw) 데이터 방식 개방 필요

< 개방→이용→ 활용 현황 >

* 민간서비스개발수(318개)는공공데이터포털등록기준

< Open Data Barometer >

국가 순위준비

성

실행

도

영향

력영국 1 100.0 100.0 79.9한국 12 77.2 54.9 24.6

* Open Data Barometer : WWWF에서매년오픈데이터수준을 측정하여 발표(‘13년 시작, 77개 국가 대상)

출처: 공공데이터 개방 발전전략, ‘14. 9

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7 비즈니스 의사결정에 적극 활용해야 ‘진짜 빅데이터’

l 빅데이터사업이 일회성 분석에 그치는 것이 아니라, 실재 비즈니스에 적용되어

성과를 창출하고 의사결정에 적극 활용될 수 있어야 성장 가능

l 빅데이터시장 활성화를 위해서는 빅데이터 분석이 적용된 다양한 비즈니스

사례가 확산되어야 할 것

□ 주요 내용

o (빅데이터의 본질 변화) 빅데이터의 본질은 기술이나 분석자체에 있는 것이

아니라 이를 통해 얻을 수 있는 비즈니스적 가치1)

- “3V(Volume, Velocity, Variety)로 대변되는 빅데이터 정의는 IT만의

접근방식”이라며, 비즈니스를 이끌어가는 CEO의 입장에서 빅데이터를 다시 정의할 필요가 있다는 의견(조성준 서울대 산업공학과 교수)

- 빅데이터는 ‘IT’만의 전유물이 아니라 비즈니스 의사결정에 적극 활용

할 수 있는 도구

o (의사결정의 핵심 툴) “통찰(Insight), 예측(Foresight), 의사결정

(Decision Making), 모니터링(Monitoring), 재탐색(Re-finding)의

사이클이 순환되도록 하는 것이 빅데이터

- 데이터에서 인사이트를 찾아 실제 비즈니스로 연결시킬 수 있어야만

빅데이터의 의미가 있는 것으로, “빅데이터 활용목적 = 성과창출”

- 빅데이터분석을 통해 얻은 결과가 실제 의사결정에 활용되어 성과를

창출하는 다양한 사례 확산 필요

1) 2015 빅데이터 콘퍼런스, 컴퓨터월드/IT DAILY

16

□ 동향 및 전망

o (빅데이터 활용사례) 미국 FirstCampany가 발표한 ‘The World Top

10 Most Innovative Company of 2015 in Big Data’를 보면 7개 기업이

빅데이터를 비즈니스에 응용해 성공하고 있는 기업

※ 빅데이터를 비즈니스에 응용해 성공한 기업 6개사, 빅데이터 툴이나 노하우, 서비스를

제공하는 기업 3개사, 빅데이터 노하우로 투자를 진행하는 기업 1개사

- 빅데이터시장의 무게중심이 기술에서 비즈니스로 넘어가고 있다는 증거

o (알고리즘 비즈니스 시대) 빅데이터를 이용해 단순히 정보를 분석하는데

그치지 않고, 이를 활용해 어떤 의사결정을 할지 알고리즘으로 발전시

키는 새로운 트렌드 등장

- 가트너는 디지털 기기들이 경계를 허물고 유기적으로 연결된다는 의미의 ‘디지털 메시(digital mesh)’와 알고리즘 비즈니스를 가능케 하는

‘스마트 머신’ 등을 내년 정보통신기술(ICT) 분야 핵심 트렌드로 선정

o (시각화 기술개발 활발) 빅데이터 분석결과를 손쉽게 의사결정에

활용할 수 있도록 도와주는 데이터 시각화 기술개발도 활발

※ 데이터 시각화(Data Visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록

시각적으로 표현하고 전달하는 과정

- SAS, 오라클, IBM, 어도비 등 업체들은 빅데이터 수집보다 분석과 시각화

솔루션을 통해 미래를 예측하는 기술 개발에 총력

- 각국 정부도 데이터포털에 시각화 서비스를 접목해 활용성을 높이는 시도

추진 중

17

8 빅데이터 - 개인을 감시하는 빅브라더가 될 위험성 '경고'

l 빅데이터의 양면성 - 맞춤형 서비스 등 편리성을 제고하는 반면 일상이 정부와

기업에 무방비로 노출될 가능성 존재

l 비식별화를 통해 개인정보가 나만의 정보가 아닌, 공유가능한 모두의 정보로

변하고, CCTV 등을 통해 일거수 일투족이 감시될지도 모른다는 두려움 대두

□ 주요 내용

o (빅데이터 vs 빅브라더) 방대한 개인정보를 잘 활용하면 가치창출이 가능하나,

자칫하면 개인을 감시하고 통제하는 ‘빅브라더’가 될수도 있다는 우려 상존

- 최근 학계에서는 빅데이터가 야기하는 프라이버시 침해 가능성, 새로운

규제 방향 및 구체적인 쟁점 등에 대한 논의 활발

※ 남경필 경기도지사는 정보권력자가 빅데이터를 남용하지 않도록 빅데이터에 대한

감시와 견제 체계가 만들어져야 한다고 강조(2015 빅포럼)

o (디지털 족적의 폐해) 개인이 온라인 활동을 하면서 남긴 디지털 족적이 개인의 삶을 기록하는 자화상이 되고 있으며, 인터넷에 올라온 개인의 디지털

발자국을 지워주는 전문 업체까지 등장

- 네티즌들이 남긴 검색 기록, 유튜브 시청기록, 캘린더에 남긴 일정 기록, 쇼핑몰에서의 소핑 기록, 목적지로의 이동정보 검색 등 개인이 남긴

디지털 발자국을 기반으로 돈을 벌려는 기업들 등장

※ 구글은 2012년 3월부터 구글 웹사이트, G메일, 유튜브, 구글플러스 등 60여 개 서비스의

개인정보를하나로통합해관리함으로써일상감시가가능해질수있다는우려의목소리대두

요 약

18

□ 동향 및 전망

o (신용정보집중기관 신설) 최근 금융당국은 5개 금융업권 협회가 관리하고

있는 금융정보를 한 기관으로 집중해 통합 관리하는 방안 발표

※ 2015년 3월을 목표로 신용정보집중기관 신설을 추진 중

- 정보가 통합관리될 경우 개인정보의 유출에 대한 위험성이 증대될

수 있다는 우려의 목소리도 존재

- 정부가 민간한 개인정보를 통합적으로 관리하게 되면 결과적으로

‘빅브라더’가 될 수 있다는 것

o (모자이크 효과) 최근 비식별화에 대한 논의가 활발한데, 단위 데이터

로는 개인을 식별할 수 없지만, 각각의 데이터를 결합․분석하는

과정에서 개인을 특정할 수 있다는 우려

- GCN은 파편화된 비식별정보들이 집합되고 축적되다 보면 ‘모자이크 효과’

때문에 비식별성이 유지될 수 없기 때문에 사실상 빅데이터 세상

에서 비식별화는 달성이 불가능한 환상이라고 경고

※ “Worried about Security? Beware the mosaic effect’, GCN, ‘14

o (IoT+빅데이터=실시간 감시사회) IoT와 빅데이터 기술의 접목이 가속화

되면서 실시간 감시사회에 대한 위험성 증대

- IoT와 빅데이터가 결합된 고기능 스마트기기의 기능이 발전하면서

사용자들의 행태, 기호, 습관, 이동경로 등을 실시간으로 모니터링

하는 것이 가능해진다는 것

- 또한 축적된 데이터를 바탕으로 개인의 성향을 프로파일링하여

관리․통제할 수 있게 된다는 것

19

9 한국 빅데이터 ‘제조업에서 성공해야‘

l 빅데이터는 성숙화에 따라 시장이 포화되고 기술이 평준화돼 하드웨어 성장

한계에 부딪힌 제조업을 큰 폭으로 성장시킬 해결책

l 빅데이터는 제조업과 연계돼 제조업을 두세 단계 발전시킬 지렛대가 될 것이며

한국시장에서도 제조업에서 빅데이터가 활성화 되어야 전체 산업으로의 파급에

속도가 붙을 것으로 전망

□ 주요 내용

o (제조 빅데이터 부상) 최근 글로벌 대상의 리서치 결과에서 모바일

기술과 응용 프로그램(75%), 빅데이터 분석(68%) 및 미래형 로봇(64%)이 제조 산업의 미래를 주도하는 3대 기술로 선정

- 특히 제조 공정의 개선과 관련하여 깊이 있는 통찰력을 제공하는 빅

데이터 분석에 대해 상당히 높은 기대를 나타냄

<제조 산업의 변화를 주도하는 기술(SCM World-MESA, ‘14) >

요 약

20

□ 동향 및 전망

o (제조분야 빅데이터 투자 활발)미래를 준비하는 제조업의 글로벌 투자

트렌드를 살펴보면 제조업의 49%는 빅데이터 분석에 파일럿 프로젝트를 진행하고 있거나 빅데이터 관련 관련 투자를 계획

- 이미 빅데이터가 도입되어 활용되고 있는 비중도 21%에 이르고 있어

제조업에서의 빅데이터 도입, 활용은 대세임을 확인할 수 있음

<제조업의 빅데이터 및 IoT 활용 사례(SCM World-MESA, ‘14)>

o (저조한 한국) 반면 한국의 경우 전통적인 제조강국임에도 불구하고,

제조분야의 빅데이터 활용은 여전이 낮은 수준

- 특히 100인 미만 제조업의 경우 빅데이터

필요성 인식, CEO 관심도, 투자계획 등의

분야에서 다른 산업군보다 빅데이터에

대한 관심이 낮은 것으로 조사

(업종별 빅데이터 도입현황 조사, NIA, ‘15)

21

10 빅데이터와 만난 모바일 결제, 생활 플랫폼 될 것

l 빅데이터는 성숙화에 따라 시장이 포화되고 기술이 평준화돼 하드웨어 성장

한계에 부딪힌 제조업을 큰 폭으로 성장시킬 해결책

l 빅데이터는 제조업과 연계돼 제조업을 두세 단계 발전시킬 지렛대가 될 것이

며 해외와 같이 한국시장에서도 제조업에서 빅데이터가 활성화 되어야 전체

산업으로의 파급에 속도가 붙을 것으로 전망

□ 주요 내용

o 모바일 결제기술이 빅데이터와 만나면서 금융, 커머스뿐 아니라 헬스케어, 엔터테인먼트 등을 융합하는 핵심 플랫폼으로 발전할 것으로 기대

- 온·오프라인 상거래에서 출발한 모바일 결제 서비스가 교통, 개인 간

송금은 물론 헬스케어, 엔터테인먼트의 핵심 플랫폼이 될 것이라는 것

※ 삼성전자가 삼성페이 다음 버전에 결제 시 가맹점의 멤버십 포인트를 자동으로 적립

해주고 포인트로 결제할 수 있는 기능을 넣으려는 것도 이런 흐름을 반영한 서비스 확대

- 스마트폰이 주민등록증보다 신뢰도가 높은 인증 수단으로 자리 잡고 있어 본인 인증이 중요한 사물인터넷(IoT) 분야에서도 모바일 결제가 중심

플랫폼이 될 전망

출처: ipnomics

요 약

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□ 동향 및 전망

o (간편결제 열풍) 편리성을 무기로 모바일 간편결제 서비스가 급성장

- 통계청이 발표한 국내 간편결제 시장 규모를 보면 2013년 1분기 1조1270억 원에서 2015년 2분기 5조7200억 원으로 407%나 증가

- 글로벌 시장도 오는 2017년 7210억달러(약 800조원) 규모로 지난

해보다 2배 이상 성장할 것으로 전망(가트너)o (간편결제 춘추전국시대) 간편결제가 핫 트렌드로 떠오르면서 시장선점을 위한

경쟁 치열

- 금융업계에 따르면 현재 국내에서 운영되거나 앞으로 출시될 간편결제

서비스는 어림잡아 20종이 넘을 것으로 예측

- 페이시장 선점에 뛰어든 주체도 스마트폰회사, 포털회사, 이동통신사, IT보안회사 등 다양하며 선두 주자인 삼성 '삼성페이'를 시작으로 다음

카카오 '카카오페이', 네이버 '네이버페이' , LG유플러스 '페이나우', SK플래닛 '시럽페이' 등이 치열하게 선점 경쟁 중

o (데이터가 핵심)너도나도 '페이 시장'에 뛰어드는 것은 결제 정보를 통해 얻을 수 있는 소비 경향 등 방대한 소비자 관련 데이터 확보 때문

- 업체들이 간편결제 시장에 열을 올리는 이유는 결제 수수료 0.5%보다는 소비자들의 구매 관련 빅데이터 확보에 더 주력하고 있다는 분석

- 핀테크 분야 전문가인 이군희 서강대 교수는 "고객 결제 정보를 바탕

으로 연령·성별에 따른 결제 패턴 등을 분석하면 맞춤형 마케팅이 가능

해진다"며 "이는 장기적 충성 고객 확보가 가능해지는 좋은 수단"이라고 진단

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[참고] 2015년 주목할 만한 빅데이터사례

◈ 공공부문

순위 공공 부문 주요 빅데이터 사례 선택

빈도

1 ▷ [경찰청·미래부] 빅데이터 기반 범죄예측 시스템 구축 36

2 ▷ [통계청] "인구총조사, 빅데이터 이용해 1천 400억 절약" 33

3 ▷ [건보공단] 빅데이터와 ICT를 활용한 건강서비스 활용 22

4 ▷ [서울시] ‘택시 운행 분석 데이터 셋’ 개방 19

5 ▷ [도로교통공단] 빅데이터 분석해 ‘위험도로 예보’ 19

6 ▷ [미래부] '국민과학기술정서' 빅데이터 활용 R&D 정책 반영 14

7 ▷ [인천시] ‘빅데이터 교통정보 시스템’ 전국 최초 구축 14

8 ▷ [보건복지부] 암 빅데이터 사업 추진 14

9 ▷ [소방방재청] 빅데이터 활용했더니…119 출동 20% 단축 12

10 ▷ [국토부-건보공단] `공간+의료 빅데이터`로 환자의료이용지도 구축 추진 12

◈ 민간부문

순위 민간 부문 주요 빅데이터 사례 선택

빈도

1 [삼성카드] '숨은 고객' 찾아낸 빅데이터 마케팅 31

2 [현대중] 빅데이터로 한해 53억원 비용 줄여 25

3 [BC카드] 빅데이터 분석해 맞춤형 정보 제공 24

4 [신한카드-LG전자] 세대별·사용 패턴별 신용카드 사용 라이프스타일에맞춘 공동 마케팅 전개 19

5 [멜론] 빅데이터 활용한 큐레이션 서비스 선보여 18

6 [아모레퍼시픽] 빅데이터 솔루션 도입 "소셜 기반 시장 분석 가능" 18

7 [국내주요병원] 빅데이터로 의료수준 높인다 18

8 [KT] 빅데이터로 신생아 유전질환 선별검사 15

9 [SKT] 스마트폰으로 차량 고장 진단 13

10 [네이버] 빅데이터 활용한 '증권 트렌드' 제공 12

24

III 2016년 희망 뉴스

o 빅데이터 관련 비즈니스 기업들이 2016년에 실제 뉴스로 보도되었

으면 하는 빅데이터 주요이슈를 조사

- 가상 뉴스로 향후 빅데이터 시장에서 가장 희망하고 주목할 만한

내용은 무엇인지를 알아보기 위한 조사

o 2016년 희망 뉴스에 가장 많은 선택은 빅데이터 산업에 대한 정부

투자 확대

- 정부의 빅데이터 활성화 정책에 따라 투자를 활성화하여 전체 산업의

활성화 수준을 높여보자는 의도가 반영된 결과로 판단

- 또한 빅데이터 업종별 대표 사례를 확대해야 한다는 의견이 2위에

랭크되어 빅데이터 사례 확보에 대한 중요성 확인

- 그 외에 공공데이터의 개방, 전문인력, 개인정보 활용 등 현재 이슈가

되고 있는 많은 요소들이 2016년 희망 뉴스에도 그대로 반영

※ NIA 조사결과에 따르면 빅데이터 미도입 이유로 ‘분석할만한 데이터가 없다’는

것이 1위로 나와, 공공데이터 개방 등 빅데이터 유통에 대한 중요성 확인

o 또한 IoT와 빅데이터의 본격 접목, 빅데이터 글로벌 진출 확대, 빅데이터

스타트업 활성화 등 민간 빅데이터 시장 활성화에 대한 기대도 큰

것으로 조사

- 2016년에는 이번 조사된 희망뉴스가 실제 뉴스화 되기를 기대하며,

민간의 수요가 반영된 현실감 있는 정책 수립 노력 필요

25

<2016 희망 뉴스 선정 결과 >

Rank 2016 년 희망 뉴스선택빈도

선택비중

1 빅데이터 산업에 대한 정부 투자 5배로 늘린다 35 29.40%

2 드디어 터졌다. 각 업종별 빅데이터 대표 사례 32 26.90%

3정부 – 가치가 높은 공공 데이터 완전 공개 – 매시업 사례폭발적 증가

28 23.50%

4 빅데이터 전문 인력 – 국내 100개 대학 빅데이터 학과, 전공개설 러시

27 22.70%

5 빅데이터에 개인정보 활용이 쉬워진다 – 개인정보 보호법 개정 확정 26 21.80%

6 IoT – 빅데이터 찰떡 궁합 : 도입 러시 시작됐다 26 21.80%

7 국내 수많은 빅데이터 전문가(사이언티스트) - 세계로 진출 ‘활발’ 19 16.00%

8 국내 빅데이터 시장 기대보다 더 큰 성장 2년 전보다 5배 성장 15 12.60%

9 국내 데이터 거래 시장 – 거래 폭발! 해외보다 더 활발! 14 11.80%

10 글로벌 빅데이터 우수 사례 : 한국이 챔피온! 13 10.90%

11 포털도 빅데이터 공개 합류 – 데이터 갈증 풀었다 12 10.10%

12 보다 정교해진 개인정보 가이드라인, 완벽하게 이용할 수 있게 돼... 11 9.20%

13 이제는 수출 신화, 국내 빅데이터 업체 미국 본토 시장에서 성공 신화 11 9.20%

14 빅데이터 산업 활성화 세부 로드맵 완성, 발표 – 업계 환영 11 9.20%

15 제조업, 빅데이터 도입의 선봉 업종으로 새롭게 부각 11 9.20%

16 개인정보 이용 – 해외처럼 옵트아웃 방식으로 결정 10 8.40%

17 빅데이터 전문 솔루션 하나로 신화적인 매출 달성 기업 소개 –OOO 대표 10 8.40%

18 전국민 여론조사 결과 ‘빅데이터를 이용하니 정말 세상 좋아졌다85%’ 10 8.40%

19 중소기업 빅데이터 도입률 30% 돌파 7 5.90%

20 국내 모든 정부 기관 / 시도 이상 지자체 – 빅데이터 전담 부서 설치 3 2.50%

21 빅데이터 콘트롤 타워 일원화 – 신뢰성 ‘조성’ 3 2.50%