기업들의 빅데이터 기술 투자가 계속해서 확산될 전망이다. 최근 가트너가 발표한 보고서를 보면 전세계 기업 가운데 73%가 2년 내 빅데이터에 투자할 계획인 것으로 나타났다. 하지만 이러한 투자 증가세는 실제 기업 빅데이터 프로젝트의 실행 증가로는 이어지지 않았으며 2013년과 마찬가지로 주로 전략 수립이나 시범 프로젝트 구축 단계에 머물렀다.

전세계 302개 기업을 대상으로 실시한 가트너의 보고서를 보면 ‘빅데이터 기술에 이미 투자했거나 앞으로 2년 내 투자할 계획’이라고 응답한 기업은 2013년 대비 9% 증가한 73%로 나타났다. 또한 ‘빅데이터 투자 계획이 전혀 없다’고 답한 기업은 전년 대비 7% 감소한 24%에 그쳐 빅데이터 기술 투자에 대한 기업들의 태도 변화를 보여준다고 가트너 측은 밝혔다.

가트너의 닉 휴데커(Nick Heudecker) 책임연구원인은 “빅데이터에 투자한 북미기업의 비율이 2013년 대비 9.2% 오른 47%에 달하면서, 북미지역이 전세계 빅데이터 투자를 주도 중”이라며 “같은 기간 동안 다른 지역에서도 빅데이터 투자가 증가했다”고 설명했다.

빅데이터는 아직 초기 도입 단계

투자 증가세는 실제 기업 빅데이터 프로젝트의 실행 증가로는 이어지지 않았다. 2013년과 마찬가지로 올해 기업 빅데이터 활용은 주로 전략 수립이나 시범(Pilot) 및 시험(Experimental) 프로젝트 구축 단계에 머물렀다.

휴데커 책임연구원은 “작년에 이어 올해 역시 빅데이터 초기 도입 단계로 빅데이터 프로젝트를 생산과정에 실제 적용한 기업은 전년 대비 5% 증가한 13%에 머물렀으며 이는 꽤 주목할 만한 증가세”라며 “빅데이터 관련 정보를 수집 중인 기업은 6% 감소함과 동시에 시범 및 시험 프로젝트를 실행 중인 기업이 7% 증가했다는 것은 빅데이터 비즈니스 기회에 대한 기업의 의지가 더욱 강해지고 있다는 방증”이라고 설명했다.

가트너의 리사 카트(Lisa Kart) 책임 연구원은 “빅데이터는 산업과 무관하게 광범위한 비즈니스 문제 해결에 도움을 줄 수 있으며, 빅데이터 활용이 가장 시급한 분야로 고객 경험 향상과 비즈니스 프로세스 효율성 개선이 꼽혔다”면서 “교통과 보건, 보험, 미디어, 소매유통, 뱅킹 분야의 고객 경험 향상 분야에서 빅데이터 도입이 가장 활발하며 IT 벤더, 제조업체 및 정부기관을 포함, 정보물(information product) 개발로 데이터를 수익화(monetize)하려는 기업들 사이에서도 빅데이터 활용이 증가 중”이라고 밝혔다.


상반된 기업의 당면 과제
빅데이터 도입 정도에 따라 기업들이 당면한 과제도 달랐다. 기업이 빅데이터 학습과 전략 수립 단계에서 투자, 시범 프로젝트 구축과 실행 단계로 옮겨가면 더욱 실질적인 비즈니스 과제가 대두했다.

가트너는 빅데이터 관련 계획이 전혀 없는 경우, 기업은 빅데이터 가치 창출 방법을 결정하는 것부터 전략 수립, 리더십, 조직 문제를 과제로 여겼으며 일부 기업은 빅데이터가 무엇인지 이해하는 것만도 큰 어려움이라고 밝혔다. 계획 수립 단계의 기업은 가치 창출 방법을 결정하는 것 외에도 관련 기술 및 역량 확보, 전략 수립, 자금 확보, 인프라 검토에서 어려움을 겪었다. 이미 투자를 단행한 기업은 기술 도입과 관련된 위험(risk), 거버넌스 이슈, 데이터 통합과 인프라를 가장 큰 문제라고 밝혔다.

데이터 활용의 역량 필요
빅데이터의 세 가지 특징 ‘규모(volume)’, ‘형태(variety)’, ‘속도(velocity)’ 중 규모는 가장 이해하기 쉽고 해결하기 쉬운 문제로 스토리지 용량 증설이 답이 될 수 있다. 하지만 다양한 형태의 데이터를 분석하는 것은 더욱 복잡한 문제이다. 소셜 미디어 피드, 기계 및 센서 데이터, 양식 없는 텍스트 등 다양한 데이터 소스를 통해 가치를 확보하기 위해선 해당 데이터를 활용할 수 있게 하는 별도의 도구와 역량이 필요하다.

이 때문에 아직 대부분의 기업은 트랜잭션과 같은 전통적인 데이터 소스 분석에 의지해 빅데이터 프로젝트를 진행하는 것으로 나타났다. 기업이 현재 분석 중인 빅데이터 종류에서 트랜잭션이 작년 대비 9% 증가한 79%를 차지하며 가장 높은 점유율을 보였고 데이터 로그 분석 비율은 2% 하락했지만, 여전히 두 번째로 높은 58%를 유지했다. 또한 소셜 미디어 기반 데이터 분석은 감소했으며, 이는 트랜잭션 데이터 등 다른 데이터와 소셜 기반의 데이터를 통합하는 것이 어렵기 때문으로 추정된다.