개방형 검색포털 줌닷컴(zum.com)을 서비스 하고 있는 줌인터넷이 빅데이터를 기반으로 한 각종 지표를 연내 지속적으로 선보일 것이라고 밝혔다. 그 첫 번째는 TV시청률 보완지표가 될 예정이다.

최근 빅데이터 분석의 트렌드는 데이터마이닝, 머신러닝과 같은 고급 기술을 이용해 합리적인 의사결정에 도움을 주는 방향으로 형성되고 있다. 특히 대중에 대한 깊은 이해를 필요로 하는 기업과 정부기관을 중심으로 관심이 증대되는 추세다.

하지만 국내의 경우 고객의 성향을 분석할 만한 충분한 데이터를 확보하고 있는 기업이나 단체가 적고 이를 빠르게 분석해 자신들의 비지니스나 서비스에 효과적으로 활용하고 있는 곳 역시 드물다고 할 수 있다.

정상원 줌인터넷 부사장은 “빅데이터 분석의 핵심은 축적된 데이터를 빠르게 분석해 의미 있는 정보를 만드는데 있다”며 “줌닷컴은 올 한해 시의 적절한 빅데이터 분석을 바탕으로 TV시청률 보완 지표를 개발하는 등 차별화된 검색서비스를 지속적으로 선보이며 월간 통합 검색 쿼리 점유율 국내 포털 3위의 입지를 굳혀나갈 것”이라고 밝혔다.

기존 TV 시청률의 경우 공중파 위주의 방송 시점에 국한된 표본 조사 형태다. 이에 반해 줌인터넷의 TV시청률 보완 지표는 방송 전·중·후에 걸쳐 방송 콘텐츠에 대한 사용자들의 관심과 반응을 수집, 분석해 지표화 한 것으로 이를 새로운 형태의 시청률 지표로 볼 수 있다는 것이 회사측의 설명이다.

이를 위해 줌닷컴의 검색서비스를 통해 유입되는 하루 200만명 이상 사용자들의 검색어와 사용 패턴 데이타를 분석해 이 같은 지표를 내놓는다는 계획이다.

줌인터넷은 2011년 9월 줌닷컴 서비스 초기부터 빅데이터 분석 시스템을 도입해 서비스 개발 및 개선에 활용해 왔다.

김우승 줌인터넷 부설연구소장은 “대용량 데이터 분석을 위해서는 실시간(near real time processing)으로 데이터를 처리할 수 있는 프로세싱 플랫폼을 갖춰야 한다”며 “줌인터넷은 데이터 분석 결과를 보다 빠르게 서비스에 반영하게 위한 아파치 하이브(Apache Hive: 데이터 처리 스크립트)를 활용, 전사의 서비스 로그 데이터를 통합 관리하는 ‘MIDAS’ 플랫폼 구축 등을 통해 개발자뿐 아니라 기획자들도 손쉽게 데이터를 분석하고 파악할 수 있는 환경을 갖추고 있다”고 말했다.

특히 검색에 필요한 빅데이터 저장과 분석에 있어서 아파치 하둡, HBase와 같은 오픈 소스를 바탕으로 검색서비스 플랫폼을 자체 개발해 백엔드(Back-End) 시스템으로 활용하고 있으며 검색 서비스에 최적화된 DB시스템 구축을 위해 ‘심플(Simple)KV’로 불리우는 NoSQL 시스템 역시 자체 개발해 운용하고 있다고 강조했다.