인공지능(AI)은 유기체와 같다. 데이터 생태계를 기반으로 좁은 의미의 AI를 거쳐 일반 AI, 그리고 슈퍼 AI로 성장해 나간다. 기업의 잘 관리된 데이터 수집과 관리, 운영이야말로 기업과 정부가 AI 사업을 성공시키는 초석이 될 수 있다.
AI(빅데이터 포함) 사업을 성공하기 위해선 반드시 선결돼야 할 문제가 있다. 바로 데이터다. AI 사업은 시간을 들여 쌓아 올린 데이터 위에서 만들어지기 때문이다. 아쉽게도 한국은 법률과 규제 문제로 빅데이터 사업이 한 발자국도 내딛지 못하고 있다.
빅데이터는 4차산업혁명 핵심 기술요소로 불리는 사물인터넷(IoT)과 블록체인, 드론 사업을 발전시키는 토대가 된다. 이는 또 자율주행차, 스마트홈, 스마트시티 등을 발전시키는 연결고리다. 빅데이터를 활용한 인공지능 기술이 혁신적인 사업을 가속화시킨다. 잘 관리된 빅데이터 활용이 없다면 이러한 4차산업혁명 관련 사업을 진행하기도 어렵지만 수행을 하더라도 밑 빠진 독에 물 붓기와 같다.
빅데이터 문제를 해결하기 위해선 (법률·제도적인 문제를 제외하더라도) 데이터를 바라보는 인식 전환이 반드시 필요하다. 이를 위해 다음 네 가지 사안을 숙지해야 한다.
첫째, 데이터 기반 사업 전략 수립을 위해선 데이터 전략을 세우고, 그 후 시스템 통합(SI) 전략을 고민해야 한다. 데이터 사업과 시스템 통합(SI) 사업은 절대 같지 않다. 비즈니스 가치 기반 데이터 전략 없이 만드는 SI 사업은 비용 낭비에 불과하다.
둘째, 데이터 중요성을 인식하는 전사적 의식 전환이 필요하다. 전 임직원이 데이터 중요성을 인지하고 데이터 관련 프로젝트를 함께 공유해야 한다. IT부서 위주로 진행되거나 개별 부서 단위로 진행하는 빅데이터 사업이 있어선 안 된다.
셋째, 데이터 분석 및 활용의 내재화가 필요하다. 기업과 정부 기관 내부에 전사 데이터를 이해하고 해석하는 능력을 가진 인재를 배치하고 이들을 의사결정에 활용해 데이터에 지속적인 질문을 해낼 수 있어야 한다.
마지막으로 전사 데이터 관리 체계와 통제(Governance)가 필요하다. 데이터 통제는 데이터 기반 기업의 지속 성장을 위해 반드시 갖춰야 하는 요소다. 이는 데이터 위험관리(보안, 개인 정보, 규제 적용) 또는 품질관리를 위해 반드시 선행된다. 데이터 위치 관리, 데이터 이력 관리, 데이터 생명주기 관리, 민감 데이터 관리 등 중요한 데이터 자산관리를 위한 기본에 해당하는데 전사적 메타데이터 관리가 이 영역에 해당된다.
미국과 같은 데이터 경제 선진국은 오래 전부터 기업과 기관 데이터 관리가 빅데이터 사업과 AI 사업의 핵심 성공 요소임을 인지했다. 그리고 지속적으로 데이터 관리 체계 확립에 우선 투자했다. 아무리 바빠도 "바늘을 허리에 묶어서는 구슬을 못 꿴다"는 것을 잊어선 안 된다.
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김옥기 엔코아 데이터서비스센터 센터장은 국내에서 흔치 않은 데이터 사이언티스트다. 그는 세계 최대 데이터 브로커 업체인 액시엄 출신으로 지난 20년 동안 데이터를 가공해 분석하는 일만을 전문으로 해온 그야말로 빅데이터 전문가다. 데이터 중심 경영 컨설팅, 데이터 활용 분석 주제선정 컨설팅, 데이터 활용전략 수립, 고객마케팅 전략 수립, 데이터 통합, BI, 마케팅 서비스, 빅데이터 분석, 빅데이터 전략 컨설팅, 제안 PoC 제안 분석 모델, 데이터 통합 및 통계모형작업, 영업-캠페인 기획, 데이터 수집-가공-정제 프로세스 구축, 데이터 팩토리, 데이터마이닝 컨설팅, 데이터 마이닝 현업교육, 빅데이터와 데이터 마이닝 특강 등을 진행하고 있다. 중앙대학교 응용통계학을 전공하고 미국 아크론대학교에서 경제학 석사와 경영학 석사 학위를 받았다. 저서로는 데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나, 데이터 과학 무엇을 하는가 등이 있다.