인간의 행동을 예측할 수 있는 새로운 수단으로 일컬어지는 '빅데이터'에 대한 관심이 높아지고 있다. 빅데이터는 그 양과 생성 주기, 형식 등이 지나치게 방대해서 기존의 방법으로는 처리하거나 분석하기는 어렵지만 성질이 흡사 원유(原油)와 같아 잘만 가공하면 다양한 분야에 활용될 수 있다고 여겨지고 있기 때문이다.

빅데이터의 가치를 알 수 있는 대표적인 활용 사례로는 고의 세금 체납자를 찾아내는 미국 국세청의 '통합형 탈세 및 사기 범죄 방지 시스템'과 월마트의 슈퍼 스마트 검색 서비스 '폴라리스' 등을 들 수 있다. 모두 과거에는 생각지 못했던 방법으로 문제를 풀어냈고 그 결과에 대한 만족도 컸다. 이에 다양한 글로벌 기업 및 공공기관, 민간기업 등에서도 빅데이터 활용을 적극 추진하는 추세다.

하지만 빅데이터는 '얼마나 많이 수집하느냐'보다 '얼마나 잘 활용하느냐'가 중요한 만큼 활용 목적에 따라 관리방법도 달라야 한다. 예를 들어 고객 만족 애플리케이션이나 웹 상품을 개발하는 것이 목적이라면 고객들의 콘텐츠(서비스) 구입·사용 이력 정보를 선별적으로 수집하고 활용해야 한다.

10년 이상 대용량 데이터 분석·처리 경험을 바탕으로 빅데이터 및 클라우드 관련 기술을 축적해 온 솔루션 서비스 전문기업인 오픈에스앤에스(대표이사 배복태)의 최재석 박사(BI총괄상무)는 "고객이 좋아할 앱·웹 상품을 개발하기 위해서는 마켓 리서치 등 전통적인 방식의 접근도 중요하지만 빅데이터 수집과 이력 관리, 분석 및 추천, 앱·웹 상품 공유 및 확산이라는 순환 프로세스 상에서 빅데이터를 활용하는 과학적 방법을 거치는 것이 앞으로는 더 효율적일 것이라고 본다"고 말했다.

이어 "하지만 많은 기업들이 이 과정을 구현하는데 어려움을 겪고 있다. 이에 산재돼 있는 빅데이터를 빠르고 효과적으로 수집·저장·분석·처리 할 수 있는 빅데이터 인프라 플랫폼이 하나의 대안이라고 생각한다"고 전했다.

빅데이터 인프라 플랫폼은 크게 ▲구입·사용 이력 정보를 수집하고 관리하는 수집·저장시스템 ▲수집·저장시스템의 데이터를 이용해 고객의 성향과 통계를 제공하는 분석시스템 ▲다차원적인 분석정보와 시장 트렌드를 반영하는 알고리즘을 적용, 고객 성향 별 맞춤 추천 정보를 제공하는 개인화 기반 추천 시스템 ▲고객맞춤형 추천정보를 앱·웹 서비스(SMS, 메신저, 카톡 등)에 제공하는 공유·확산 시스템으로 구성된다.

빅데이터 인프라 플랫폼은 아키텍처 구성 측면에서는 클라우드 및 오픈 소스 기반으로 구성되어 있어 데이터 사이징에 대해 유연성이 고려돼 있으며 특히 수집·저장, 분석 및 추천 등 각 시스템별 정보를 오픈 API로 제공해 매쉬업 서비스가 가능하게 함으로써 정보 활용성 증대 및 서비스 확산이 더욱 용이한 장점이 있다.

최 박사는 "빅데이터 인프라 플랫폼 Preciso-P는 고객사들의 빅데이터 관련 관심 및 요구사항을 해결하기 위한 많은 고민과 노력이 구체화된 결과물로 빅데이터 시스템 구현에 안정적인 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.