수많은 기기가 인터넷에 연결돼 자동적으로 방대한 양의 데이터를 주고 받고 생성하는 센서 기반의 ‘사물인터넷(IoT)’ 기술 발전에 따라 디지털 데이터는 놀라운 속도로 늘어나고 있다.

흔히 크기, 생성 속도, 다양성 면에서 기존과 차원이 다른 모습을 보여주는 데이터를 ‘빅데이터’라고 부른다. IoT로 생성되는 다양한 데이터들은 그 자체로 빅데이터가 된다. 센서 네트워크에서 실시간으로 쏟아지는 데이터들은 이 빅데이터의 특성을 그대로 갖고 있기 때문이다.

실제 시장조사기관 IDC와 스토리지 업체 EMC가 최근 발표한 ‘디지털 유니버스 보고서’에 따르면 인터넷에 연결된 디지털 기기의 수는 2013년 140억 대에서 2020년 320억대까지 증가, 이때 생성되는 디지털 데이터양인 44조 기가바이트(GB)의 10%에 달하는 데이터를 생성할 것으로 예측된다.

IoT를 통해 생성되는 다양한 형태의 방대한 데이터 중 상당수는 분석을 통해 큰 경제적 가치를 창출할 수 있는 유용한 정보를 숨기고 있다.

특히 사람과 기계, 차량 등에서의 행동 패턴을 측정할 수 있는 센서 데이터는 엄청난 기회를 창출할 것으로 예상된다. 이 엄청난 기회는 바로 데이터를 사용해 산업과 프로세스를 개선하는데서 비롯된다.

데이터 그 자체만으로는 가치를 제대로 살릴 수 없기 때문에 데이터를 분석하고 처리하는 것은 IoT 시대의 비즈니스의 경쟁력 향상에 반드시 필요하다.

예를 들어 보험업계는 센서 데이터를 사용해 고객들의 운전 습관을 정확히 파악할 수 있으며, 헬스케어 업계는 바이탈 사인이나 운동 관련 데이터를 수집해 의료 비용을 낮추고 서비스 품질을 높일 수 있다.

또한 센서 데이터 그 자체로도 중요한 의미가 있지만, 기업이 보유하고 있는 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM), 생산, 마케팅 등 기존의 다양한 데이터 및 소셜네트워크 등 회사 외부의 데이터와 결합될 경우, 더 많은 데이터의 연관성을 발굴하고 숨겨진 비즈니스 인사이트를 포착할 수 있다.

때문에 현재 많은 기업들이 IoT 환경에서 급속도로 팽창하는 데이터를 빠르고 효과적으로 처리하기 위한 기술에 주목하고 있으며, 데이터의 경제적 가치를 극대화하는 것에 높은 관심을 보이고 있다.

시장조사 및 컨설팅기관인 EMA와 9사이트의 연구 결과에 따르면 지난해 발생한 디바이스 기반 데이터는 전체 데이터의 38.3%로 전년 대비 11.1% 늘어난 것으로 분석됐으며, 빅데이터 시장 또한 연 평균 58%의 성장률을 보이며 향후 5년간 500억달러를 창출할 것으로 예측됐다.

지난 10년 간 많은 기업들은 지속성장에 노력을 기울여왔다. 이제는 한발 더 나아가 지속성장 기반 아래, 경쟁에서 앞서나가기 위한 예측경영 기업의 시대가 도래했다.

이것이 바로 많은 기업에게 실시간 분석 역량이 요구되는 이유이며, 이를 통해 비즈니스 가치를 더욱 극대화할 수 있다.

[백지영 기자 블로그=데이터센터 트랜스포머]