데이터 분석 잘하면 IoT도 잘 안다던데 진짜야?
빅데이터와 IoT
빅데이터와 인공지능이 뜨겁게 주목받기 시작한 지 10년쯤 되었을까. 그 전에는 소수의 사람들만이 익숙하던 영역이 어느새 미래를 이끌어갈 주요 동력으로 평가받고 있다. 다만 이렇게 뜨겁게 관심을 받고 있는 분야는 비단 빅데이터와 인공지능뿐만이 아니다. 4차 산업혁명이라는 이름 아래에서 자율주행, IoT, 클라우드, 블록체인 등 새로운 기술들이 엄청나게 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명이라는 이름으로 묶인 이 개념들은 다들 어느 정도의 연관성을 띄고 있다. 그렇다 보니 다른 분야들, 특히 IoT를 공부하는 사람들이 데이터 분석에 대해 새롭게 공부하는 경우도 흔하다.
데이터 분석 잘하면 IoT도 잘 안다던데 진짜야?
평소 IoT 분야를 공부하다 빅데이터 분야를 공부하려는 사람, 그리고 4차 산업혁명 전반에 관심이 많은 사람들이 해볼 법한 질문이다. 데이터 분석 잘하면 IoT도 잘하게 된다던데 이 것이 정말 사실인가에 대한 문제이다. 다시 한번 말하지만 빅데이터와 다른 4차 산업혁명 속 기술들은 밀접한 관계를 띄고 있다. 하지만 그중에서도 빅데이터와 IoT는 더 특별하다. 엄밀히 말해서 빅데이터 분야에 지식이 있고 역량이 많은 사람들은 확실히 IoT 업계에서도 필요로 하는 인재이다.
분명히 빅데이터가 IoT 생태계의 핵심입니다.
빅데이터를 잘 알고 데이터 분석 역량이 있는 사람은 IoT 분야에서도 좋은 모습을 보여줄 가능성이 높다. 하지만 여기서 한 가지 분명히 짚고 넘어가야 할 점이 있다. IoT 생태계에 있어서 빅데이터 분석이 정말 중요한 것은 사실이지만, 데이터 분석 역량을 가지고 있는 것 자체가 IoT 업계에서의 성공을 보장하지는 않는다는 것이다. 일종의 포함관계라고 보면 된다. IoT 생태계를 이루고 있는 수많은 요소들 중에 빅데이터, 데이터 분석이 존재할 뿐이고 다만 그 파이가 조금 거대한 것이다.
왜 빅데이터가 IoT 생태계에서 중요한지 알기 위해서는 정확한 IoT의 개념을 알아야 한다. IoT는 Internet of Things의 줄임말이다. 직역하면 사물들의 인터넷이다. 우리는 아직까지 인터넷이라고 하면 PC, 모바일 등의 기기로만 연결을 하는 것이 익숙하지만 그 대상을 사물로 훨씬 넓힌다는 것이다. TV, 냉장고, 공기청정기 등 가전제품이 그 대상이 될 수도 있고 먼 미래에는 정말 모든 사물들에 인터넷 연결을 적용하고자 하는 것이 최종 목적이다. 여기서 사물들에 인터넷이 연결된다는 것이 어떤 의미일까? '인터넷이 연결된다 = 연결된 기기끼리 통신이 가능해진다'라고 보아도 된다.
기본적으로 IoT 기기는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다.
사물들끼리 통신이 가능해진다는 것은 곧 우리가 평소에는 그냥 보고 넘기던 물건들에서 엄청나게 많은 데이터가 새로이 생성된다는 뜻이다. IoT 기술이 추구하는 생활이 무엇일까? 사물들 간의 통신을 통해서 이전에는 인간이 스스로 행동했던 것들을 기계가 스스로 작동하게 만들어 생활을 편리하게 만드는 것이다. 예를 들어, 혼자 사는 사람 중 집에 들어오자마자 습관적으로 TV를 켜고 시청하는 사람이 있다고 하자. 그 이유가 외로움을 덜 느끼기 위해서이던 그 사람이 TV 시청을 단순히 좋아하기 때문이던 말이다.
그 사람이 현관을 열고 집에 들어오면 어떻게 될까? 감지 센서가 사람을 감지하고 그 신호를 받아 현관등을 켜는 것은 물론 다른 사물에게 이 정보를 전달할 것이다. 인터넷이 연결된 TV는 이 정보를 송신받는다. 그리고는 이전에 TV를 켜는 행동이 지속적으로 반복했으므로 이번에도 같은 행동을 알아서 해준다. 물론 더 나아가서는 현관문을 여는 순간이 아니라, 집에 가까워질수록 핸드폰이 알아서 위치 정보를 집 안의 사물인터넷에게 전송해주는 것도 상상할 수 있을 것이다.
다시 처음부터 돌아가 생각해보자. 사람이 들어오자 이것을 감지하고 해당 정보를 송신하였다. 흔히 말하는 센싱 데이터 혹은 센서 데이터가 생성된 것이다. 센서를 통해 사람을 감지하고 이 사람이 들어온 시간 정도의 정보는 충분히 전송될 수 있다. 그리고 이 데이터는 그대로 TV에 전달되었다. 그리고 TV는 이 사람이 현관문을 들어서자마자 얼마 안지난 시점에 TV를 켰다는 정보를 이용하였다. 데이터를 활용한 것이다. TV 자체에서 센서 데이터 혹은 센싱 데이터라 불릴 수 있는 요소가 또 사용된다. 만약 여기서 집주인이 즐겨 보는 채널이나 프로그램을 알아서 자동으로 켜주면 어떨까? TV 시청정보 데이터가 또 추가적으로 사용된다.
좋아 보이는 데이터를 좋게 활용하는 것도 생각보다 어렵습니다.
돌이켜보면 간단한 행동 하나에도 모든 사물들에 인터넷이 연결되자 엄청나게 많은 데이터가 쌓이기 시작한다. 센서 데이터, TV 시청 이력 데이터 등 이름만 들어도 꽤 그럴듯한 데이터가 쌓여나간다. 그러면 이제 이 데이터를 이용해서 애초에 IoT가 목표로 했던 편리한 삶을 위한 자동화 기술에 적용만 하면 된다. 하지만 이게 쉬운 작업일까? 말로는 쉬워 보이지만 절대 그렇지 않다. 센서 데이터라는 것이 IoT 기술로 인해 가장 많이 발생하게 되는 데이터 중 하나인데 이 데이터는 기본적으로 있어 보이는 이름값에 비해 활용하기 쉬운 대상은 아니다.
기본적으로 센싱 데이터를 비롯해 모든 데이터는 한눈에 봤을 때 직관적으로 이해가 어렵다면 분석도 자연스레 힘들게 된다. 그런데 센서가 자동으로 기록한 센싱 데이터들을 살펴보면 어떨까? 단언컨대 일반인이 처음 볼 때면 이해하기 상당히 어려울 거다. 나 역시 센서 데이터를 많이 접해보지는 않았다. 아무나 쉽게 분석할 수 없는 대상이다. 그래서 더욱이 데이터 분석을 잘할 줄 아는 사람을 필요로 하게 된다. 데이터가 생성되고 그 데이터를 활용하는 것이 IoT의 핵심인데 쌓인 데이터 분석이 어렵다니, 데이터 분석 역량을 자연스레 요구하게 되지 않을까.
비단 센싱 데이터와 데이터 분석 역량에만 IoT 속에 빅데이터가 자리 잡고 있는 것은 아니다. 전반적으로 수집되는 수많은 데이터를 활용할 전략을 짜고 실제 분석을 수행할 수 있는 능력이 폭넓게 필요하다. TV 시청 이력에서 어떤 점을 뒤져야 이용자를 더욱 편하게 할 수 있을까? 고민해보면 머리 아픈 문제다. 또 하나, 엄청나게 많은 데이터가 생성된다는 것은 그 빅데이터를 수집하고 관리할 수 있는 능력이 수반되어야 한다는 것을 의미한다. 엄밀히 말하면 데이터 분석, 데이터 사이언스로 불리는 영역과는 조금 다른 부분이기는 하지만 빅데이터 측면에서 또 하나의 수요가 존재하는 점이다.
IoT 업계에서 가장 원하는 사람? 데이터 분석 역량이 무조건 1번입니다.
결론적으로 데이터 수집, 관리, 분석, 활용에까지 IoT 산업에는 빅데이터 관련 역량이 엄청나게 요구된다. 그래서 IoT 업계에서 가장 필요로 하는 사람은 데이터 분석 역량이 뛰어난 사람이다. 이 문장은 내가 작성한 게 아니다. 대학원 시절 IoT 관련 연구를 진행하며 많은 업적을 쌓아 올린 교수님께서 직접 한 말씀이다. 생각해보면 절로 고개가 끄덕여지는 말이다. 물론 빅데이터 외에도 IoT 분야는 또 다양한 요소가 있기 때문에 IoT 분야에 관심이 많은 사람이 굳이 빅데이터를 먼저 공부할 필요는 없다. 하지만 4차 산업혁명의 두 단골손님 간의 개념은 분명히 파악하고 있을 필요가 있다.
