문모닝의 공부방

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문모닝입니다!

발전하는 과학기술과

끊임없이 변화하는 시장 상황에 부합하는

IT의 트랜드를 하나하나 살펴보는

문모닝의 IT!

이제 겨울이 되면서 동장군이 몰려와

따사로운 햇살이 그리워지는 시기가 되었는데요,

오늘은 따사로운 햇살만큼이나 핫한 IT의 아이템

VR(가상현실)을 알아보도록 하겠습니다.

IT에 관심이 없더라도 누구나 자주 접할 수 있는 단어 'VR'

일상적인 생활 뿐만 아니라

최근 산업 동향에도 큰 영향을 주고 있는

트렌드 아이템이라고 볼 수 있는데요,

오늘은 보다 더 트렌디한 지식인이 되기 위해

VR이란 무엇인지, 그리고

VR의 역사에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

VR이란?

VR은 'Virtual Reality', 즉 가상현실을 뜻하는 단어입니다.

'가상'이라는 단어는 실제로 존재하지 않지만

거짓으로 만들어 낸 것(허상)을 의미하고

'현실'이라는 단어는 실제로 사물이 존재하는 세계를 의미합니다.

즉, 이 두 단어의 조합인 가상현실이란 문자대로라면은 모순이 생기는데요.

뜻만 본다면 개념이 어렵게 느껴질 수 있습니다.

사전적인 의미로는

'컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만들어낸,

실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤 특정한 환경이나 상황 혹은 그 기술'을 의미합니다.

이 의미를 보았을때 VR이란 것이 '시뮬레이션'과 큰 차이가 없어보이는데요,

가상현실은 사용자가 가상현실에 몰입할 뿐만 아니라

실재 디바이스를 이용해 조작, 명령을 가하는 등

가상현실 속에 구현된 것들과 상호작용이 가능합니다.

따라서 상호작용을 통한 사용자 경험이 창출된다는 점이 '시뮬레이션'과 가장 큰 차이라고 볼 수 있죠.

일단은 VR을 '실재하지 않지만 실재하는 세계를 보여주는 기술' 정도로

정리해보도록 하겠습니다.

이 VR의 역사와 최근의 VR 기술 동향을 살펴보면서

쉽게 다가가보도록 하겠습니다!

최초의 VR

많은 사람들이 VR이라는 기술을 최근에 개발된 신기술이라고 생각하고 있지만

사실 VR은 1968년, 이반 에드워드 서덜랜드에 의해서 처음 개발되었고,

이론을 적용한 현실성 있는 기기들이 나오기 전까지 묻혀있었다고 보는 것이 더 정확할 듯 합니다.

이후 SF영화인 공각기동대, 매트릭스, 토탈 리콜 등의 매체를 통해서

1980~90년대까지 가상현실 기술에 대한 대중의 관심이 높아졌지만

대중화되기까지 기술적으로 넘어야할 벽이 너무 많아서

'버추얼 보이'와 같은 수많은 실패작들이 제작되었다가 사라지는 과정을 거치게 됩니다.

VR 시대의 시작

그렇다면 VR은 어떻게 주목받기 시작했을까요?

보통 많은 분들은 VR을 떠올릴 때 구글의 카드보드나 삼성의 기어VR을 떠올리게 됩니다.

그러나 VR기기의 제품화를 이루어낸 제품은 '듀로비스' 사의 '다이브'라는 모바일 VR기기입니다.

HMD(헤드 마운트 디스플레이) 형태의 이 제품은

현재의 카드보드나 기어VR과 기본 형태가 크게 다르지 않습니다.

국내에서의 제품화는 앞서 언급한 삼성 기어 VR이 출시되면서부터라고 할 수 있는데요

현재 모바일 VR기기는 온라인이나 오프라인 어디서든 손쉽게 구할 수 있습니다.

이럴 모바일 VR기기의 보급과 사용인원 증가를 보면

VR은 이미 많이 확산되고 있다고 볼 수 있겠습니다.

최근의 VR

모바일 VR로 확산되기 시작한 관심은 이제 콘솔과 PC로 옮겨오고 있습니다.

아무래도 모바일 VR은 그래픽 품질이나 확장성 등이 제한적일 수 밖에 없기 때문이죠.

보다 실감나는 가상현실을 위해

오큘러스 사의 VR '리프트'를 선두로

첫 제품임에도 높은 완성도로 화제가 되었던 HTC사의 '바이브' 등

여러 회사에서 앞다투어 VR을 개발하고 있습니다.

이러한 VR 시장의 확장은 미래 IT 콘텐츠로의 좋은 발판이 되고 있는데요,

많은 전문가와 분석가들이

저렴한 가격과 사람들의 흥미를 이끌 수 있는 요소를 높게 판단하고 있는 만큼

많은 투자가 앞으로도 계속 될 것이라고 예상합니다.

지루한 일상을 좀 더 새롭고 흥미롭게 바꾸어줄 VR!

그리고 또 다른 방향으로 발전한 AR(증강현실)과 MR(융합현실)!

이들은 앞으로 얼마나 큰 시장으로 발전할 수 있을까요?

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오늘은 미래에 가장 큰 가치와

파급력을 불러올 것이라고 판단되고 있는

5세대 이동통신(5G Networks)에 대해 알아보려고 합니다!

5세대 이동통신을 알기 위해선

먼저 앞선 세대의 이동통신을 파악할 필요가 있겠죠?

간단하게 살펴보도록 하겠습니다.

먼저, 1세대 이동통신(1G)인데요

쉽게 이야기해서 음성통화만 가능한 이통통신입니다.

1984년 한국이동통신서비스가 차량전화서비스를 시작하면서부터

국내에서 1세대 이동통신 서비스가 시작되었습니다.

'아날로그 통신'의 방식이다 보니 음성만을 그대로 전달하는 관계로

데이터의 양이 컸고 전송속도의 한계가 있었습니다.

더군다나 사용자가 많이 몰릴 경우에는 주파수가 부족해서

아예 통화가 되지 않는 경우도 있었다고 합니다.

여기에 조금 더 진화해서

문자메시지까지 보낼 수 있게 된 것이 2세대 이동통신(2G)이라고 볼수 있습니다.

기존의 아날로그 방식의 단점을 개선하고자

음성을 디지털 신호로 변환해서 전달하는 '디지털 통신'의 개념이 도입된 것인데요

덕분에 1세대보다 훨씬 깨끗한 품질의 통화를 더 적은 데이터 양으로 할 수 있다는 장점이 있었습니다.

약 14.4Kbps~64Kbps의 데이터 전송속도로

지금의 기가(GIGA) 세상에서는 우스운 속도일 수 있지만

당시에는 혁신적인 이동통신 발전이라고 볼 수 있죠.

우리나라에서는 1996년 코드분할 다중접속 방식(CDMA)을 이용해서

문자메시지와 같은 데이터 전송을 지원하기 시작했습니다.

(저의 첫번째 전화기도 2G 였습니다..

문자메시지를 주고 받으면서 답장이 빨리 안오면

혹시 내가 무슨 헛소리했나 조마조마 하며

보낸 메시지함을 들락거리던 기억이..)

그리고 더 진화를 거듭해서

2002년에 서비스가 시작된 3세대 이동통신(3G)은, 심지어 아직 많은 분들이 쓰고 계실 수도 있는데요

휴대전화를 이용해서 자유롭게 사진과 동영상 같은 멀티미디어를 주고 받을 수 있고

유심(USIM)을 사용했다는 특징이 있습니다.

처음에는 'IMT-2000' 이라고 명명된 프로젝트로 진행되어서

1,800MHz~2,200MHz 주파수 대역을 전 세계 공통으로 사용하려고 했지만

제대로 되지 않아서

유럽식 GSM은 WCDMA로, 미국식 CDMA는 CDMA 2000으로 나누어져서 발전되었습니다.

데이터 전송속도는 144Kbps~2.4Mbps로 향상되었습니다.

그리고 현재 가장 널리 사용되고 있는 4G,

즉 4세대 이동통신은 LTE라고 많이 알려져있습니다.

하지만 엄밀히 따지면 LTE와 와이브로(Wibro)는 3.9세대 또는 Pre-4G 정도로 보고

이를 개선한 LTE-Advanced(LTE-A)와 와이브로-에볼루션(Wibro-Evolution, 와이맥스2)을

4G 통신 규격이라고 보는 것이 더 일반적인 견해입니다.

LTE(Long Term Evolution)는 2009년 12월 14일,

스웨덴 스톡홀름과 노르웨이 오슬로에서 텔리아소네라(TeliaSonera)사가 최초로 상용화했습니다.

꾸준히 확장되어 2015년 1월 기준, 124개국의 360개 이동통신사가 LTE 서비스를 제공하고 있습니다.

국내에는 2011년 여름부터 서비스되기 시작했고

최대 300Mbps에 이르는 데이터 다운로드 속도를 지원하면서

모바일기기를 통해서 더 많은 데이터를 주고 받을 수 있도록 해주었죠!

이제 5세대 이동통신을 살펴보겠습니다.

5G는 '5th Generation Mobile Communication'의 약자로

국제전기통신연합(ITU)에서는 2015년 전파통신총회에서 5G의 공식 기술 명칭을

'IMT(International Mobile Telecommunication)-2020'으로 명명했습니다.

5G는 2GHz 이하의 주파수를 사용하는 4G와 달리

28GHz의 초고대역 주파수를 사용한다고 합니다.

또한 국제전기통신연합이 내린 정의에 따르면

5G는 최대 다운로드 속도 20Gbps, 최저 다운로드 속도 100Mbps로

반경 1㎢ 지역 내의 100만개 기기에 IoT 서비스를 제공할 수 있으며

시속 500Km로 달리는 고속열차에서도 자유로운 통신이 가능한 기술이라고 합니다.

이 정의에 따르면 5G의 속도는 현재 4G와 비교해서

약 70배 이상 빠르고, 1GB의 데이터를 10초 안에 내려받을 수 있는

엄청난 속도입니다.

'지금도 충분히 빠른 것 같은데 더 빨라지면 무엇이 좋을까?'라는 의문을 가져볼 수 있죠.

(전 그래요..)

가장 기본적으로 생각할 수 있는 것은

일반 사용자 입장에서

속도가 70배 빨라지고, 응답속도가 10배 빨라지면

말 그대로 집에서 멀티미디어를 다운받는 속도가 70배 빨라지고,

인터넷으로 데이터를 주고 받는 통신 속도가 10배 빨라지는 것이니

훨씬 더 원활한 통신을 경험할 수 있을 것입니다.

그리고 보다 더 크게 영향을 받는 분야는

자율주행차량과 사물인터넷, VR(Virtual Reality) 등

큰 용량의 데이터를 서버와 끊김 없이 주고 받아야 하고,

다른 클라이언트와 빠르게 데이터를 주고 받을 수 있어야 하는 분야들이겠죠?

자율주행차의 경우 자동차의 상태 데이터를 서버와 끊임없이 주고 받아야 하며

주변 자동차 클라이언트들과도 끊임없이 주고받아야 하는데,

5세대 이동통신의 등장으로 이러한 문제가 해결될 것으로 보이고 있습니다.

또한 VR의 경우 워낙에 큰 데이터 용량을 가지고 있기 때문에

웹을 통해 사용하는데 있어서 제한이 있었지만

70배나 빠른 속도의 통신이 등장하면서

그 제한은 많이 완화될 예정입니다.

이렇게 큰 파급력을 가져올 5G, 5세대 이동통신 기술은

국내에서는 2018년 평창 동계올림픽에서 선보이겠다는 목표로 추진 중이고

2020년 이후 본격적으로 상용화를 예상하고 있습니다.

현재 관련 업계에서 분주히 움직이며 개발에 몰입하고 있는데요,

과연 5세대 이동통신이 얼마나 큰 파급력을 가지고

이 세상에 등장하게 될지 기대해보겠습니다!

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오늘은 핀테크의 대표적인 사례라고 할 수 있는

스마트 페이에 대해서 알아보겠습니다!

먼저 핀테크가 무엇인지 알아야겠죠?

핀테크(FinTech)란 금융을 뜻하는 Finance와 기술을 뜻하는 Technology의 합성어로

IT기술과 금융업의 융합을 통한 금용서비스 및 관련 산업의 변화를 통칭하는 말입니다!

금융서비스의 변화로는 모바일, SNS, 빅데이터 등

새로운 IT기술을 활용하여

기존의 금융기법과는 차별화된 금융서비스를 제공하는

기술기반 금융서비스 혁신이 대표적이며

최근의 사례에는 흔히들 사용하고 있는

모바일뱅킹과 앱카드 등이 있답니다!

산업의 변화로는 혁신적인 비금융기업(IT기업 등)이

보유하고 있는 기술을 활용하여 지급결제와 같은 금융서비스를

이용자에게 직접 제공하는 현상을 들 수 있는데요

예를 들면 삼성페이, 애플페이, 알리페이 등이 있습니다!

전 세계적으로 IT와 금융의 융합 트랜드는 꾸준히 확산되고 있는 중이며

국경간의 상거래가 급증하고 있고

온라인과 모바일을 통한 금융거래 또한 꾸준히 급상승하고 있습니다.

   ■세계 모바일 결제 시장 규모 (가트너)                                                         ■국내 모바일 결제 시장 규모 (단위: 십억 원)                                      

미국, 영국을 중심으로 핀테크 서비스에 대한 투자는

지속적으로 증가하고 있으며

각국 정부는 적극적인 정책 지원에 나서고 있다고 합니다.

영국 재무부는 2014년 8월에 핀테크 산업육성 지원계획을 발표한 바가 있죠.

   ■전세계 핀테크 투자규모 (자료: Accenture analysis od CB Insights data)          ■핀테크 투자규모 성장률 추이 (자료: Accenture(2014.4), FT(2014.4) )           

전세계 핀테크 시장은 이렇게 끊임없이 성장하고 있고

우리나라는 규제에 따른 서비스 제한과 금융 보안에 대한 우려로

초기에는 다소 소극적인 편이었지만

IT강국답게! 

최근 IT와 금융 융합 산업의 성장속도는 무시무시할 정도랍니다.

[자료출처: 금융위원회(http://www.fsc.go.kr) 금융용어사전]

최근 인터넷 전문은행인

K뱅크가 출범했던바가 있지요.

조만간 카카오뱅크 역시 출범할 예정이라고 하고

그 외에도 각종 간편결제, 모바일뱅킹 서비스 등이 진화하고 있는 걸 보면

역시 대세는 모바일인가 봅니다.

이러한 핀테크에 대해서는

서로 다른 두 가지 분야가 존재하다 보니

각기 다른 관점이 나오기도 한답니다.

금융을 중심에 두고 IT가 금융사업을 돕는다는 해석과

IT기술이 금융산업을 뿌리부터 뒤흔들고 있다는 관점에 의해

핀테크 열풍을 이해하려면 기술을 중심으로 읽어야 한다는 해석이 그것입니다.

(이 부분에 대해서는 추후에 다른 포스팅에서 정리해보도록 하겠습니다.)

다시 본론으로 돌아와서

스마트페이를 알아보도록 하겠습니다.

스마트페이란

간단하게 인증절차를 마친 스마트폰을 이용해서

간편하게 결제하는 서비스입니다.

애플페이, 삼성페이 등 여러 기업에서 개발, 보급하고 있기 때문에

이미 많이들 접해보셨을 겁니다.

신용카드도 아닌 휴대폰이 어떻게 결제를 대신할 수 있는 걸까?

궁금증을 가질 수 있는데요,

결제정보가 인증된 스마트폰은

NFC(근거리무선통신) 또는 MST(마그네틱 보안 전송) 기술을 사용해서

상점의 NFC단말기 또는 마그네틱 결제단말기를 통해

결제정보를 전송하게 됩니다.

결제정보가 정확한 것이 확인되면

결제가 진행되는 개념이죠.

국내에서 알아볼 수 있는 대표적인 스마트 페이 서비스로는

삼성페이와 애플 페이를 들 수 있습니다.

우리나라가 삼성의 본진 국가인 것 치고는 아이폰의 점유율이 꽤 높은편이라

애플페이를 도입하기에는 좋은 조건의 시장입니다.

다만, 아이폰의 점유율이 절대적으로 높은 것은 아니고 상대적으로

약 20%대의 수준을 유지하고 있으니 선방하고 있다 정도로 봐야겠죠.

(일본의 경우 50~60% 수준,

중국은 20% 수준의 꾸준한 점유율을 보이고 있지만 중국 인구 수를 감안하면..)

조금 살펴보면 두 서비스에는 약간의 차이가 있는데요,

간단하게 정리하면

삼성페이는 MST와 NFC 기술을 둘 다 사용하여

결제단말기와 통신을 하고

애플페이는 NFC 기술을 사용하여 통신을 한다는 점입니다.

삼성이 NFC 보급률과 보급가능성을 판단해서

기술을 채택한 결과라고 보여지는데요,

사실 전 세계 어느 곳이든 상점에

NFC 단말기가 보급된 곳이 많지 않기 때문에

범용성 측면에서 해당 단말기 없이는 결제가 불가능한 애플보다

기존에 널리 보급되어 있는 마그네틱 단말기를 이용한 결제방법인

MST를 채택한 삼성이 유리하다는 평가입니다.

그리고 기술적인 부분 이외에도

수수료 문제도 볼 수 있는데요

애플페이로 결제 시 기본적으로 발생하는 수수료는 0.15%입니다.

구매자나 가맹점에게 발생하는 수수료가 아닌

신용카드 회사에 붙는 수수료가 0.15%라면

국내 신용카드 회사들이 애플페이에 제휴협력을 하기에는

다소 메리트가 적어보입니다.

(삼성페이는 결제 수수료가 0%니까요)

종합해볼때

애플페이가 국내에서 상용화되기에는

당분간 쉽지 않아보입니다...

다만 국내에서 점점 마그네틱 방식의 결제방법을 지양하고 있고

NFC를 차세대 수단으로 본다면

애플페이는 점점 범용성이 높아질 수 있으니

앞으로 시장방향이 어떻게 변화할지는

조금 더 지켜봐야겠습니다.

이제 인구의 대부분이 스마트폰을 이용하고 있고

이로 인해 방대한 양의 데이터가 축적되면서

핀테크는 점점 큰 폭으로 발전될 전망인데요,

그 중에서 스마트 페이라는 기술이 이 시장에서

어떻게 발전하고 생활을 바꿀 수 있을지 기대가 됩니다!

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오늘은 과거부터 현재까지 꾸준히 관심을 받아온

AI(인공지능)에 대해 알아보도록 하겠습니다!

AI(인공지능)란?

AI란 'Artificial Intelligence'의 약자로

문자 그대로 인위적인 지능을 의미합니다.

즉, 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을

컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 정보기술(IT)의 한 분야입니다.

컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것이죠.

이러한 인공지능은 그 자체로서의 존재보다

컴퓨터 과학의 다른 분야와 관련을 맺으면서

더 큰 의미를 가질 수 있게 됩니다.

특히 현대에서는 여러 정보기술 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여

그 분야의 문제 풀이에 활용하고 있습니다.

예를 들어보면

대표적인 인공지능의 활용분야로는

자연언어처리, 전문가시스템 등이 있는데요

인공지능이 발전함에 따라

자연언어처리 분야는 이미 자동번역과 같은 시스템이

실용화되어 있는 상태이기 때문에

머지않아 사람이 컴퓨터와 직접 대화하며 정보를 교환하게 되어

컴퓨터 사용에 혁신적인 변화가 오게 될 것이라고 예상하고 있습니다.

(대표적인 경우가 구글번역(Google Translate), 네이버 파파고 등이 있죠)

또한 전문가시스템 분야에서는

사람들이 하고 있는 여러가지 전문적인 직업(의사의 진단, 화합물의 구조 추정 등)을

컴퓨터가 대신하게 될 것이라고 예상하고 있습니다.

이외에되 최근 이슈가 되고 있는

컴퓨터 스스로가 방대한 빅데이터를 수집, 분석, 학습해

미래를 예측하는 기술인 머신 러닝과

머신 러닝의 접근 방법인 신경망을 여러 층 쌓아올려

모델을 구축하는 딥 러닝이 인공지능 분야에 속해 있구요

이 딥 러닝과 머신 러닝은 작년

알파고를 통해 그 위력을 보여줬죠!

이 경기들을 보면서

아직 기계는 인간을 능가할 수 없다는 편견도 깨졌지만

이세돌이 참 대단하다는 생각도 했습니다. (둑알못이라ㅠ)

이렇게 인공지능은 날이 갈수록 발전하고 있습니다.

인공지능은 여러 분야에서 활약하고 있고

앞으로 더 많은 활약이 기대되는 기술인데요,

이러한 인공지능도 예상되는 문제점이 있습니다.

기본적으로 커다란 데이터를 수집, 관리하는데 요구되는

비용의 문제가 있을 수 있구요

데이터 오차에서 발생할 수 있는 문제가 있죠.

그런데 그보다 더 문제가 될 수 있는 것이

흔히 데이터 사이언스 분야에서 언급되는 문제점인

개인 프라이버시 침해 문제가 있습니다.

똑똑한 인공지능은 인간이 살아가는 세상을

더욱 쉽고 편리하게 만들어줄 수 있습니다.

하지만 인공지능으로부터 발생할 수 있는 문제점을 간과해서는 안되겠죠!

(영화 아이로봇, 터미네이터 시리즈 등에서도 나오기도 하고

과하게 편리해진 세상에서 사람들은 거꾸로 멍청해지는 세상을 그린 미국 코믹영화

이디오크러시(Idocracy, 2006) 등에서 볼 수 있죠)

앞으로 멀지 않은 미래의 주축기술이 될 인공지능이

인간세상에서 유용하게 활용될 수 있기를 기대해봅니다

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오늘은 그 다섯번째로

몇 년전부터 최근까지 IT/과학 분야에서 핫한 이슈인

빅데이터와 스몰데이터에 대해서 알아보도록 하겠습니다!

최근 미디어 매체를 통해 '빅데이터'라는

키워드를 많이 접해보셨을텐데요,

스몰데이터를 살펴보기에 앞서서 과연 이 '빅데이터'란 무엇인지?

실제로 어떻게 사용되고 있는지?

함께 살펴보도록 하겠습니다.

빅데이터란?

'빅 데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리도구의

능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌

비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터의 가치를 추출하고

결과를 분석하는 기술이다'

(위키백과, http://ko.wikipedia.org/wiki/빅_데이터)

위키백과의 정의를 참고해서 쉬운 말로 해석해보면

'정형화되어 있든 되어 있지 않든 기존의 방법으로 정의하기 어려운

막대한 양의 데이터로부터

가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술'이라고 생각해 볼 수 있습니다.

이전에는 많은 양의 데이터들을 분석해 사용하는 것이 힘들었지만

이제는 기술/경제적 발달로 인해 이런 데이터의 분석이 가능해졌고,

이 빅데이터 분석을 통해 새로운 가치와 결과를 만들 수 있게 되었습니다.

사실 어려운 정의만 가지고는 이해하기 어려운데요,

이런 빅데이터가 어떻게 사용되고 있는지, 사례를 통해 좀 더 쉽게 접근해보도록 하겠습니다.

첫번째 사례는

베스타스사의 풍력 터빈 배치와 유지.

(이미지출처: https://commons.wikimedia.org)

덴마크의 회사인 베스타스는 회사의 풍력 터빈이

가장 많은 전력을 생산하고 비용을 최소화 할 수 있는

최적의 장소를 찾는데 빅 데이터 솔루션을 사용하고 있다고 합니다.

세계 기후 시스템의 바람 정보와 기존 터빈에서 수집된 데이터를 통합해서

데이터를 추출해, 이를 바탕으로 풍력 터빈을 배치하고 유지한다고 합니다.

이어서 두번째 사례는

미국의 더럼 경찰청(Durham Police)입니다.

미국 노스캐롤라이나에 있는 이 경찰서는

범죄와 범죄관련 인물, 범죄 조직 활동 등을 분석해서

범죄율을 크게 낮췄다고 합니다.

특히 약 2%의 면적에서 20%의 총기사고가 발생하는 부분을

다른 데이터와 함께 분석하여 원인을 추측할 수 있었고

그 결과 약 50%의 총기 사고 감소효과를 가져올 수 있었다고 하네요.

(이미지출처: https://commons.wikimedia.org)

이처럼 빅데이터는 사회 곳곳의 많은 부분에서 사용되고 있는데요,

위의 사례에서 살펴본 것처럼 경제적 수익성의 향상, 사회적 안정성 향상 이외에도

의사 결정권자들의 의사결정을 도와주기도 하고,

데이터 분석을 이용해 버스 노선을 구축한

서울의 심야버스 서비스와 같이 일상생활의 편의성을 높여주기도 하며

우리 사회에서 꼭 필요한 기술로 자리잡았습니다.

앞서 이야기한 빅데이터에 관한 내용을 보면

이처럼 사회적 가치가 높고 통계를 이용한 가치판단이 가능한 기술인 빅데이터가 있는데

그 외에 다른 개념인 '스몰데이터'가 왜 필요한 걸까? 라는 의문이 들 수 있는데요..

그 의문을 해결하기 위해 먼저, 스몰데이터가 어떤 것인지 알아보도록 하겠습니다.

스몰데이터란?

마치 탐정들이 관찰을 통해 단서를 잡고 추리를 해 나가듯

소비자의 사소한 행동을 세밀하게 파악하여 만드는 전략입니다.

회사 경영진들이 탐정처럼 소비자들의 작지만 귀중한 데이터인

스몰데이터를 직접 파악해야 하는 것이죠.

이렇게 봐서는 어려우니 스몰데이터가 활용된 사례를 살펴보도록 하겠습니다.

바로 우리에게 친숙한 '레고'의 사례인데요,

장난감 회사의 공룡이라고도 불리우는 레고(LEGO)도

여느 장난감 회사들과 다르지 않게

시대의 변화에 따라 위기가 찾아온 적이 있었습니다.

2000년대 초, 위기에 직면한 레고는

빅 데이터 분석을 통해 '디지털 세대는 즉각적인 만족에 익숙하다'라는 결론을 내렸고

어린 친구들도 쉽게 할 수 있도록 조립이 쉽고, 큼직 큼직한 블록을 만들었습니다.

쉽게 생각하면 당연한 이야기같고, 누가 보아도 맞는 것 같았습니다.

하지만 결론부터 이야기하면

이 전략은 철저히 실패하게 됩니다.

왜 빅데이터가 실패했을까요?

위기에 처한 '레고'의 마케터들은

고객을 대상으로 직접 방문조사를 실시했고,

'레고도 어린이들에게 성취의 증표가 되어야 한다'는 것을 확인했습니다.

즉, 우리의 어릴 적 기억 속 레고처럼

작은 조각 조각의 블록을 맞추어 무언가를 이루어내는 레고 블록의 본질을 간과할 수 없다는 것이죠.

이를 바탕으로 레고는 완성하게 되면 작품이 될 수 있도록

블록을 더 섬세하고 작게 만들었고,

조립 설명서도 더 어렵게 만들었습니다.

이렇게 위기를 맞았던 레고는 마케터들이 확보한 스몰데이터를 통해

큰 교훈과 함께 반전에 성공하게 되었습니다.

우리는 정보의 홍수 속에서

유의미한 연결고리를 찾아내는 '빅데이터'에 열광하고 있습니다.

하지만 그 수치가 전부를 설명한다는 착각에 빠지기 쉬운데요,

이를 보완하는 것이 바로 '스몰데이터'입니다!

빅데이터와 스몰데이터,

서로의 장점을 부각시키고 단점을 보완해주는

데이터 분석이야말로

우리를 21세기 선두주자로 만들어주는

키(KEY)가 아닐까 생각해봅니다.