데이터 비즈니스 조망도
Big data Landscape 2017
BIG DATA LANDSCAPE 2017
엄청난 수의 기업들이 데이터 비즈니스 생태계에 뛰어들어 있음을 한 눈에 보여준다Fisrtmark 사의 VC mattturck이 작성한 2017 빅데이터 기업 조망도를 보면 이미 한 장으로는 표현하기 어려울 정도로 많은 기업들이 데이터 비즈니스의 영역에 참여해 있음을 볼 수 있다. 이 조망도는 글로벌 시장에서 어느 정도의 수준에 도달한 기업들을 포함, 시리즈 A 이상의 투자를 유치한 스타트업 중 투자규모를 우선시하여 작성되었다. 또한 일부 초기단계의 스타트업의 경우 얼마나 흥미로운 요소가 있는지를 작성자가 판단하여 편집상에서 포함 여부를 결정했다. 아마 심혈을 기울여 고른 기업들만이 이 한 장의 조망도 안에 포함되었을 것이다.
그들은 빅데이터 생태계를 크게 8개의 카테고리를 구분하였는데, 다음과 같다.
1) Infrastructure
2) Analytics
3) Cross Infrastructure/ Analytics
4) Application-Enterprise
5) Application-Industry
6) Open Source
7) Data sources & APIs
8) Data resources
2016년에 작성된 'Big Data Landscape 2016'과 비교해보면 2개의 카테고리가 새롭게 등장하였는데, Application 부분이 Application-Enterprise와 Application-Industry로 구분되었으며, Data sources & APIs 부분 이외에 Data resources 부분이 추가되었다.
8개의 대 카테고리 내에도 이미 수많은 세부 카테고리가 존재한다. 특히 기본 인프라나 분석 분야를 제외한 데이터 활용 분야(Application)를 보면 이미 기업활동을 위한 다양한 영역(세일즈, 마케팅, 고객 서비스, 인사, 재무, 생산성, 사무자동화, 보안)뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서(광고, 교육, 정부, 금융, 투자, 부동산, 보험, 헬스케어, 생명과학, 운송업, 농업, 커머스 등) 데이터를 활용한 비즈니스를 전개하고 있음을 알 수 있다.
또한 Data의 원천, 즉 Data를 수집하는 기업들도 헬스, IoT, 금융과 경제, 대기/우주/바다, 사람과 단체, 공간 등 광범위한 영역에서 살펴볼 수 있다. 국내에도 어느 정도 잘 알려진 fitbit과 같은 회사도 단순히 웨어러블 디바이스를 제조하는 기업으로 인식할 수도 있지만, 웨어러블 디바이스는 활동량, 운동량, 수면의 효율성 등을 모니터링하여 데이터를 확보하는 수단일 뿐 실제로는 헬스와 관련한 데이터를 수집하고 분석하는데 그 핵심가치가 있다고 봐야 할 것이다.
2016년 대다수의 스타트업들이 머신러닝 회사가 되었고,
‘.ai’는 도메인에 반드시 포함되어야 하는 용어가 되었으며,
"우리는 곧 머신 러닝으로 해결해 나갈 것입니다”라는
슬라이드는 자금조달을 위한 계획서 어디에서나 모습을 나타나게 되었다
Matt turck는 자신의 블로그에 Big data라는 용어 자체는 보편화되어가고 있지만, 관련 비즈니스 공간은 급성장하고 있다면서, 특히 이 생태계에서 머신 러닝(Machine leaning)과 인공 지능(AI) 측면으로의 전환이 빠르게 이루어지고 있다고 언급했다. 더 나아가 “2016년 대다수의 스타트업들이 머신러닝 회사가 되었고, ‘.ai’는도메인에 반드시 포함되어야 하는 용어가 되었으며, ‘우리는 곧 머신 러닝으로 해결해 나갈 것입니다”라는 슬라이드는 자금조달을 위한 계획서 어디에서나 모습을 나타나게 되었다”라고 표현했다.
자세한 내용을 읽어보려면 아래 “Firing on All Cylinders: The 2017 Big Data Landscape”를 참고
http://mattturck.com/bigdata2017/
핵심 인프라가 성숙해지고, 빅데이터와 결합된 AI로 구동되는 응용 분야가 활발해지면서 결국 많은 사람들과 기업들이 빅데이터에 대해 수년간 이야기해 온 비즈니스 생태계가 본격적으로 가속화될 것으로 전망된다. IDC는 빅데이터 및 애널리틱스 시장이 2016년 1,300억 달러에서 2020년에는 2,030억 달러 이상으로 성장할 것으로 예측하였다. 또한 2016년 빅데이터 벤처 기업들은 벤처 캐피털에서 총 14.8억 달러를 받았는데, 이는 전체 글로벌 기술 VC의 10%에 해당되는 금액이다. 그만큼 데이터 비즈니스의 가치를 크게 주목하고 있으며, 여전히 수많은 기업들이 데이터 비즈니스라는 기회의 땅을 찾아 새롭게 등장하고 있다.
데이터를 가장 잘 활용하기로 유명한 구글, 아마존, 페이스북 등의 성공사례를 보면서 대부분의 사람들은 데이터 비즈니스에서 플랫폼의 지위를 차지하는 것이 얼마나 중요한지를 잘 인지하고 있다. 이 때문에 제품이나 서비스를 저가 또는 무료로 제공하고 사용자를 우선 확보하고자 하는 기업들이 많다. 이러한 상황은 새로운 기업 특히 스타트업들의 시장 진입을 어렵게 만들기도 하는 요소이지만, 역설적으로 즉각적인 수익 창출이 쉽지 않더라도 향후 데이터를 활용한 매력적인 수익 모델을 제시할 수 있다면 투자자들의 지갑을 열 수 있는 환경이 조성되기도 하였다. 그리고 다양한 응용분야를 보다 세분화하여 들여다보면 앞으로 데이터 비즈니스의 기회와 확장 가능성은 매우 크다고 볼 수 있겠다.
이후 글에서는 데이터의 생성과 수집, 데이터 분석, 데이터 유통, 데이터 활용 분야에서 다양한 국내외 스타트업들의 사례를 살펴봄으로써 실제 데이터 비즈니스 생태계에서 어떠한 기회를 파악하여 시장에 진입하고 전개하고 있는지 직접 확인해 보고자 한다.
