경제패러다임이 빠르게 변하고 있다. 4차 산업혁명, 데이터 경제, 디지털 전환 등과 같이 다양하게 특징 지워지는 최근 경제패러다임의 변화는 어떻게 대응하는가에 따라 한국경제에 기회 또는 위기로 작용할 수 있다. 4차 산업혁명과 데이터 경제가 경제, 사회, 문화적 변화에 대한 개념적 논의라면, 실제 현장에 적용되는 것은 기존 모델에서 빅데이터를 전방위적으로 활용해 새로운 가치를 창출해내는 혁신적 과정인 디지털 전환이라 할 수 있다. 최근의 경제패러다임은 일종의 ‘2차 지식정보 혁명’으로 볼 수 있고, 데이터가 첫 단추라고 할 수 있다. 이 글에서는 경제패러다임의 변화 과정과 데이터 기반 혁신에 대해 살펴보고, 성공적인 데이터 기반 혁신을 위한 대응 방향을 제시해보고자 한다. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=김범식 서울연구원 명예연구위원] 4차 산업혁명과 데이터 경제가 경제, 사회, 문화적 변화에 대한 개념적 논의라면, 실제로 현장에 적용되는 것은 기존 모델에서 빅데이터를 전방위적으로 활용해 새로운 가치를 창출해내는 혁신적 과정인 ‘디지털 전환(Digital Transformation)’이라 할 수 있다.

 

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• 디지털 전환은 새로운 가치를 창출해내는 혁신적 과정

 

IDC는 디지털 전환을 “기업이 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 창출하기 위해 디지털 역량을 활용함으로써 고객 및 시장(외부 생태계)의 파괴적인 변화에 적응하거나 이를 추진하는 지속적인 프로세스”로 정의한 바 있다.

 

또한, IBM 기업가치연구소는 디지털 전환을 “기업이 디지털과 물리적 요소들을 통합하여 비즈니스 모델을 변화시키고, 산업에 새로운 방향을 정립하는 전략”이라고 정의하고 있다.

 

 

맥킨지는 빅데이터를 활용해 성공적인 디지털 전환을 이루려면 다섯 단계의 전략이 중요하다고 강조한 바 있다.

 

1단계는 ‘이용사례와 빅데이터’ 단계로 분석 목적과 예상되는 영향을 명확히 표현하고 도출된 솔루션을 어떻게 활용할지 비전을 제시하는 것이다.

 

2단계는 ‘내·외부 사이에 형성된 데이터 생태계’로 데이터의 수집과 분석을 위한 샌드박스를 생성하고 새로운 예측 변수를 도출하는 과정이다. 샌드박스는 소프트웨어 테스트를 위해 외부의 접근과 영향을 차단하는 통제된 환경을 의미한다.

 

3단계는 ‘모델링과 통찰력’으로 선형 및 비선형 모델링을 적용하고 조직 전체에 걸쳐 도출된 결과를 테스트하는 단계이다.

 

4단계는 ‘업무·현장에 통합’하는 것으로, 사용자들을 위한 직관적인 인터페이스를 개발하고 분석결과를 통해 업무의 자동화와 최적화 등을 모색한다.

 

마지막으로 5단계는 ‘적용’으로 전담 및 관리기능을 구축하고 성과지표를 통해 모델링의 성능향상을 위해 이를 능동적으로 변경하고 추적관리를 하는 것이다.

 

< 성공적인 디지털 전환을 위해 요구되는 다섯 단계 요소 >

 

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• 디지털 전환 성공적으로 수행한 대표적인 기업 - 스타벅스, 아마존, 넷플릭스

 

디지털 전환을 성공적으로 수행한 사례로 스타벅스, 아마존, 넷플릭스 등을 들 수 있다.

 

스타벅스는 전통적인 커피 전문점이었지만, 2008년부터 꾸준히 디지털 전환 전략을 추진하면서 혁신해왔다.

 

대면으로 수행되던 메뉴 추천부터 주문, 결제, 그리고 고객보상까지 앱 하나로 진행하고, 매장 관리, 새로운 매장 개설, 신메뉴 출시 등도 축적된 데이터와 인공지능을 활용하고 있다.

 

1995년에 인터넷 서점으로 비즈니스를 시작한 아마존닷컴은 데이터를 기반으로 고객관리와 마케팅을 성공적으로 수행한 대표적인 기업이다.

 

디지털 인사이트의 “데이터가 모든 것을 지배하는 곳, 아마존”이라는 기사를 보면, 아마존의 디렉터로 근무했던 로니 코하비가 “아마존에서는 데이터가 모든 것을 지배한다”고 할 정도로 데이터의 역할을 매우 중시한다.

 

 

예를 들어 아마존과 로봇의 합성어인 ‘아마봇(Amabot)’이라는 AI는 수집한 소비자 행동 빅데이터를 실시간으로 학습해 아마존닷컴 고객의 성향을 분석하고, 이를 바탕으로 각 페이지에 상품을 구성하는 역할을 한다.

 

넷플릭스는 처음에 우편 배송을 통해 DVD 대여 서비스를 제공했다. 이후 인터넷 보급과 디지털 기술의 발전 등을 적절히 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 구축했다.

 

사업을 하면서 축적된 고객 데이터를 기반으로 자동 추천 알고리즘을 활용하는 등 각각의 고객들의 특성과 취향에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하고 있다.

 

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• 데이터 기반 혁신 강화하기 위해 공공빅데이터 더 활성화해야..

 

4차 산업혁명, 데이터 경제, 디지털 전환 등의 개념과 구조를 살펴보면, 이들이 논의된 배경은 다르지만 모두 ‘데이터’가 밑바탕이 되는 공통점을 가진다.

 

혁신과 데이터의 연결고리는 인공지능과 빅데이터 분석이다. 그런데 데이터 기반 혁신이 확산하기 어려운 것은 무엇보다 데이터 인프라가 약하기 때문이다.

 

특히 활용가치가 높은 빅데이터는 민간 소수 기업에 집중되어 있어서 빅데이터의 이용을 활성화하려면 공공빅데이터가 마중물 역할을 해야 한다.

 

 

서울연구원은 “서울시 공공빅데이터 활성화 방안” 연구(최봉(2019))에서 다음과 같이 공공빅데이터 활성화를 위한 기본방향을 제시한 바 있다.

 

첫째, 공공데이터를 바라보는 관점이 양에서 질로 바뀌어야 하고, 정책 목표도 단순히 개방에 그치는 것이 아니라 생성을 통한 발굴로 바뀌어야 한다.

 

둘째, 공공빅데이터의 활성화를 저해하는 것은 단순히 데이터만의 문제가 아니라 사람과 조직의 문제도 존재한다. 따라서 각 이해당사자의 인식 변화와 개선이 필요하고, 데이터를 생성 및 수집하고 관리할 수 있는 권한을 바탕으로 거버넌스를 재구축해야 한다.

 

셋째, 시민참여를 장려하는 온라인 플랫폼을 구축해 데이터에 대한 권리를 보장하고, 이용자 및 데이터 형태에 따라 서비스 방법을 달리해 데이터의 접근성을 높여야 한다.

 

넷째, 사물인터넷, 블록체인, 인공지능 등 신기술을 통한 산업육성과 공공빅데이터의 생성 및 활용은 서로 공생 관계이다. 따라서 각 분야별 오픈 플랫폼 생태계를 구축하고 ‘플랫폼의 플랫폼’ 전략으로 플랫폼 간 협업 관계를 형성해야 할 것이다.

 

[정리=최봉 산업경제 전문기자]

 

 

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