최근 '빅데이터'에 대한 관심이 높아지고 있다. 빅데이터 기술이란 단순히 다양한 데이터를 수집·저장·관리·분석하는 것을 넘어서 대량의 정형 또는 비정형 데이터의 집합과 이같은 데이터로부터 가치있는 정보를 뽑아내고 결과를 분석하는 것을 뜻한다. 여기서 비정형 데이터란 일정한 형태를 가지는 문서, 영상 등과 같은 데이터가 아닌 것이다. 정형화된 데이터에서 얻을 수 있는 정보에는 한계가 있는 탓에 비정형 데이터의 효율적 분석에 대한 중요성도 강조되고 있다.
이 같은 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 결과를 추출하기 위해서는 다양한 학문과 기술이 접목돼야 한다. 구체적으로는 어마어마한 데이터 중 유의미한 데이터를 가려내고 분석하기 위해 통계학의 힘이 필요하다. 또 데이터를 수집, 처리하기 위해서는 전산학의 힘도 빌려야 한다. 데이터 수집을 위한 웹 크롤링 기술, 데이터 처리를 위한 데이터마이닝 기술 등도 필수적이다.
특히 최근에는 데이터가 만들어질 당시의 상황을 판단해 해당 데이터에 가중치를 부여하고 이를 통해 데이터에 대한 분석 결과의 신뢰도를 높이려는 기술도 고안됐다. 해당 데이터를 만든 사람의 당시 감정 등을 추출해 의미 있는 시사점이나 관련성을 도출하고자 하는 것이다.
이 같은 빅데이터의 응용 분야는 말 그대로 무궁무진하다. 빅데이터는 이미 전자상거래 관련 상품 추천, SNS(소셜네트워크서비스)의 사람 추천, 자신의 상황에 맞는 여행 경로 추천, 맞춤형 식단 추천, 다양한 분야에서의 가상 시뮬레이션 결과 도출, 의료데이터 분석, 증권거래소에서 생성되는 데이터에 대한 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
빅데이터 기술의 추후 발전 가능성도 높다. 미국의 한 IT시장조사 회사는 빅데이터 관련 사업이 2019년까지 매년 23.1%의 성장률을 기록할 것이라고 예측했다. 이 회사는 또 빅데이터 관련 시장 규모가 2019년 486억달러(한화 약 59조원)에 육박할 것이라고 전망하기도 했다.
이처럼 빅데이터 관련 사업의 중요성이 점차 강조되고 있지만 국내에서 이를 활용하기 위해서는 해결해야 할 문제들이 많다. 우선 특허적 장벽이 있다. 세계 유수의 기업들은 이미 단단한 특허망을 구축하고 있다. 현재 미국에서 빅데이터 관련 특허는 105건으로 집계된다. 놀라운 것은 이 105건이 모두 2012년 이후 출원됐다는 점이다. 그러나 이는 2012년 이전에 빅데이터 관련 특허가 없었다는 것을 의미하지는 않는다. 빅데이터란 용어가 최근 유행처럼 사용됐기 때문이다. 이미 많은 양의 데이터를 처리하기 위한 통계 기법 등은 존재한다. 실제로 IBM, 마이크로소프트, 구글 등은 2000년대부터 본격적으로 이같은 특허들을 선점해 왔다. 국내 업체들이 빅데이터 관련 사업을 하기 위해서는 분산 처리 기술 등에 대해 미리 분석하고 대비해야 한다.
특허 외적인 장벽도 물론 존재한다. 국내에서 생성되는 데이터를 세부적으로 구분해 따져보면, 아직 빅데이터라고 부르기에는 부족한 양이라는 분석이 있다. 국내 데이터를 통해서는 의미 있는 결과를 도출하기 어려운 상황이라는 의미다. 따라서 국내에서 만들어진 데이터를 어떤 식으로 분류하고 어떻게 가중치를 적용할 것인지, 외국에서 생성된 데이터는 어떻게 활용할 것인지 등에 대한 연구도 필요하다.
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