[빅데이터로 보는 경제]"의사결정도 빅데이터로 하는 시대다"… 美경영학 대가 토마스 데이븐포트

【서울=뉴시스】심동준 기자 = "이제 분석 3.0 시대에 와 있다. 앞으로 빅데이터로 의사결정도 자동화될 것이다."

 경영학 3대 구루(Guru)로 불리는 미국 밥슨대학교 토마스 데이븐포트 교수는 "분석 3.0은 모든 데이터를 사용하는 시대"라며 "분석이 생활 속에 스며들어(임베디드) 의사결정도 빅데이터에 기초해 하게 될 것"이라고 말했다.

 데이븐포트 교수가 말하는 빅데이터 분석은 고도화된 예측, 지시적인 분석까지 가능케 한다. 

 다시 말해 지금까지 인간이 어떤 문제가 왜 발생했는지 과거의 것을 분석해 이를 바탕으로 의사결정을 했다면, 빅데이터 분석은 마치 의사들이 병을 진단하고 약물을 처방하듯이 정보가 자동으로 모여 지시하고 방향성까지 알려준다는 것이다.

 분석 3.0 시대는 데이터가 먼저 정보를 제공하고, 분석가가 분석실 밖에 있다는 점이 특징이다.

 분석가가 밀실 같은 공간에서 작은 크기의 데이터를 다루던 분석 1.0시대, 데이터를 토대로 제품과 서비스의 유의미한 향상을 시도했던 분석 2.0시대와 달리 3.0시대에는 인간이 데이터를 움직일 필요 없이 분석이 자동으로 이뤄진다.

 그는 빅데이터 시대에는 누구나 기술에 대한 이해가 필요하다고 말한다.

 빅데이터의 필요성에 공감하는 리더와 이를 분석할 정량 분석가, 거대한 데이터에서 추출한 내용을 이야기가 되게 만드는 해설가는 물론 현장의 끝단에 있는 빅데이터 아마추어도 기본적인 기술은 이해하고 있어야 한다고 강조했다.  

 최근 빅데이터가 각광 받고는 있지만, 스몰데이터라고 불리는 기존 분야를 도외시해서는 안 된다는 것이 그의 입장이다.

 대규모의 빠르게 움직이는 '비정형' 데이터가 유용하게 쓰이는 경우도 있지만, 실제 분리해 내고 분석에 유용한 것은 숫자의 열과 행 등으로 정형화된 스몰 데이터라는 것이다.

 데이븐포트 교수는 빅데이터는 어떤 제품에 대한 고객 수요를 찾거나 적당한 가격대를 정하는 등 상대적으로 단순한 문제에 적합하다고 설명했다.

 반면 인수합병(M&A) 결정이나 신규 시설 투자 등을 어느 정도 수준으로 할지 등 전략적 결정에는 아직 효과적으로 쓰이기 어렵다고 봤다.

 아래는 데이븐포트 교수와의 일문일답.

 -과거 한국의 수직적인 구조, 분석 인프라 부족 등을 지적한 바 있다. 지금과 비교해 보면 어떤가.

 "그때 말했던 취지는 한국에서 경직되고 위계질서가 강한 조직구조가 혁신적인 의사결정에 방해가 된다는 것이었다. 빅데이터의 수요를 위축시킬 수 있는 요소라고 생각했다. 의사결정을 할 때 빅데이터보다는 전문성과 경험, 직관에 더 비중을 두는 것 아닌가. 문제라고까지 생각은 안한다. 하지만 빅데이터 수요를 줄이는 것이라고는 여전히 생각한다. 빅데이터는 상품의 수요를 개발하고 수익으로 이어지는 경로를 만드는 것이 중요하다고 본다. 내가 본 한국 대기업은 수직적 위계질서 내에서 내부에서 의사 결정하는 경우가 많았다. 그래서 다른 기업은 어떻다고 확실하게 말하기는 어렵다."

 -빅데이터 구축은 체계적이고 빠를수록 좋을 것이라는데 잘못되면 파장이 크지 않겠나. 사고 예방 노력도 병행되고 있나.

 "빅데이터는 고도의 분석 수단을 사용하게 된다. 자동화, 네트워크된 경우 잘못되면 큰 결과로 이어질 수 있다. 그런데 확실하게 말하자면, 아직 이런 시스템들이 어떻게 상호작용하는지 이해 못하고 있다는 것이다. 5~6년 전 금융위기도 급작스러웠지만, 왜 그랬는지 확실하게 짚어내진 못했다. 에너지 관리 분야에서도 자동화된 의사결정 시스템을 따라가고 있기는 하지만 관리 및 공급 실패가 이전보다 많아진 경우도 있다. 이는 시스템을 이해하지 못한 것이다. 그렇다고 자동화된 시스템 개발이 멈추지는 않을 것이라고 본다. 그러기 위해 MIT에서도 연구소인 '데이터 시스템즈 앤드 소사이어티(Data, Systems, and Society)'라는 기관이 사고 예방을 위해 노력하고 있다."

 -빅데이터의 역기능을 방지하기 위해 세계 차원의 감시 거버넌스가 필요하다는 말도 나온다.

 "데이터 관련 두려움과 사생활 침해에 관한 소문들이 과장된 측면이 있을 수 있다. 가장 중점 두는 것은 거버넌스를 만들 때 전 세계적 접근법을 취해야한다는 것이 중요하다는 것이다. 긍정적으로 변하는 움직임 아닌가 생각한다. 이전에 사기업들이 경제적 목적으로 빅데이터를 활용하는 것은 이런 우려를 잠재우는데 그다지 효과가 없었다. 새로운 지배구조를 만들어가자는 게 신선하다고 생각한다."

 -빅데이터가 의사결정을 돕는다고 했는데, 정책을 수립하는 것 같은 큰 의사결정에도 쓰일 수 있을까.

 "주체가 정부든 기업이든 빅데이터를 활용하려면 고위 지도자층이 빅데이터에 기반을 둔 의사결정이 필요하다는 수요를 만드는 작업이 필요하다. 다만 정부의 의사결정 프로세스나 체제 자체를 어떻게 바꿔야한다는 건 어려운 얘기다. 확실히 말하기는 어려울 것 같다. 게다가 빅데이터가 모든 결정에 도움 되는 통찰력을 제공할 수는 없을 것이라는 점이다. 빅데이터가 쓰일 수 있는 좋은 예는 작거나 범위가 좁거나, 전술적이거나, 되풀이되는 결정 등이다. 모든 결정에 영향 줄 수 있는 가장 높은 단계의 결정에는 효과적이지 않을 수 있다. 어떤 제품을 소비자의 구미에 맞출까, 가격은 어떻게 산정할지 같은 저차원적인 질문에 적합하다. 분사를 해야 할지, 신상품에 어느 정도 투자를 해야 하는 지에 관한 전략적 결정에는 (빅데이터가) 효과적이지 않을 수 있다."

 -자본시장은 다양한 변수가 작용한다. 전략적인 판단을 해야 하는 경우도 많다. 자본시장에서 빅데이터 분석이 효과적이라고 보나.

 "한국 금융시장은 상대적으로 보수적인 편이다. 예를 들면 미국, 영국 같은 경우 헤지펀드 같은 금융 투자기구(비이클)이 많다. 이 것들을 활용하면서 발전했고, 앞으로도 활용도가 늘어날 것이다. 그런 의미에서 빅데이터가 활용 시도가 있다는 것은 긍정적으로 본다. 말씀하신 것처럼 투자자 심리 같은 경우도 마찬가지다. 빅데이터를 활용해서 투자 상품을 만드는 것이 초기 단계다. 그래서 투자자 심리가 매도나 매수 결정에서 많은 영향을 미치는 데 그걸 이해하는 것도 초기단계다. 그래도 과거에 없는, SNS라는 대중 심리를 파악할 수 있는 도구가 생겼다고 생각한다. 향후 수십 년간 진전이 있을 것이라고 생각한다. 예전만 해도 그런 게 없었다. 야성적 충동(animal spirit)이 투자나 자본시장에 영향을 미치고 있었지만, 알아낼 수 있는 방법이 없었다. 이런 툴이 등장했다는 것은 흥미 있고, 가슴이 들뜨는 일이다."

 -한국의 빅데이터 산업의 미래, 어떻게 보나.

 "한국에서 빅데이터가 공급 측면에서는 충분할 것이라고 생각한다. 필요한 역량도 충분하다고 본다. 업계에서도 이미 많은 데이터가 생성되고 있다. 또한 한국인은 근면 성실한 것으로 정평이 나있다. 기술도 뛰어나다. 중요한 것은 얼마나 많은 수요가 있을 것인가라는 것이다. 빅데이터에 관심 갖는 리더가 필요하다. 1인 경영체제, 1인 중심의 의사결정을 넘어 팩트 기반으로 넘어갈 수 있을지가 궁금하다. 그게 한국 빅데이터의 성공을 좌우할 수 있을 것이다."

 -한국의 빅데이터 산업이 발전하기 위한 조언을 해 달라.

 "한국은 제조업에서 좋은 성공사례로 꼽힌다. 그런데 빅데이터 관련 산업은 제조와 다르다. 서비스에 중점이 있다. 제조에서 성공을 거뒀던 기업은 빅데이터 관련 산업이 제조업 중심이 아니라는 것 깨달아야 한다. 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 지원하고, 어떻게 하면 보다 서비스를 잘 이용하게 할 수 있을지 알도록 해줘야 한다. 한국은 이 분야에서 성공을 거둘 것이라고 생각한다. 한국은 탄탄한 기반이 있고 목적을 세우면 달성하더라.

 미국이 소프트웨어와 빅데이터와 기술에서 성공 거둔 건 기술적 역량 때문이기도 하지만, 때론 말도 안 되는 리스크 있어도 추진하려는 점도 크게 작용했다. 한국은 리스크 감내하는 문화가 예전부터 있지는 않았다. 한국은 교육시켜 서울대 보내려하고, 미국은 교육 잘 받지 않은 잡스나 델 처럼 교육을 적게 받은 사람들이 성공하기도 하지 않은가. 리스크를 감수하면서 기업가 정신을 발현하는 사람들이 많아져야 한다."  

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