4차 산업혁명의 핵(核), 빅 데이터(Big Data)
빅데이터와 컨택센터, 그리고 인간의 통찰
최근 IT 시장, 아니 사회 전반을 지배하다시피 하는 주요 아젠다(Agenda)인, ‘4차 산업혁명(4IR: Fourth Industrial Revolution):’은 ICT 기술의 공통기반기술이라고 할 수 있는 ICBMS(IoT, Cloud, Big Data, Mobiles, Security)와 다른 산업과의 융.복합이 핵심이라고 할 수 있다. 나아가 ‘4차 산업혁명’의 핵심을 물리적, 생물학적, 디지털적 세계를 빅데이터(Big Data)로 통합하고 융합하는 것이라고도 설명할 수 있는데, 여기서 말하는 빅데이터(Bid Data)는 얼마 전까지만 하여도 뜬구름을 잡는 듯한 개념이어서, 어느 정도 IT에 관심이 있거나 이 부분의 종사자라고 할지라도 정작 빅데이터가 무엇인지에 대한 질문에 명확한 대답이 어려웠던 게 사실이다.
그럼, 4차 산업혁명의 기술적 근간이자 출발점이라고 할 수 있는 빅데이터(Big Data)는 과연 무엇이고 이를 통하여 우리는 무엇을 얻고자 하는 것일까?
빅데이터(Big Data)의 속성, 3V+1V
페이스북에서는 하루 평균 27억 개의 Like 액션과 25억 개의 콘텐츠 공유 및 3억 건의 사진이 업로드되고 있으며, 페이스북은 매년 데이터센터를 하나씩 신설하여 이 방대한 데이터를 처리하고 있다고 한다. 이렇듯 페이스북을 포함한 전체의 데이터 생산량은 기존의 상식으로는 감히 가늠되지 않을 정도인데, 실제로 인류가 탄생된 이후부터 바로 어제까지 생성된 데이터보다 오늘 하루에 생성된 데이터의 양이 더 많다고 할 정도라고 하니 실로 어마어마한 데이터가 지금 이 순간에도 쏟아져 나오고 있는 셈이다.
이렇듯 빅데이터는 그동안의 데이터베이스 관리 도구의 처리 능력을 넘어서는 대량(적어도 수십 테라바이트)의 정형 또는 비정형의 데이터 집합을 말하는데, 이는 기존 IT 기술로 처리할 수 있는 데이터를 의미하는 스몰데이터(Small Data)에 대응하는 개념이라고 할 수 있다.
또한, 빅데이터는 단순히 그 양의 거대함만을 의미하지는 않는다. IBM과 가트너(Gatner) 등은 빅데이터의 주요 속성을 3V, 즉 초대용량의 데이터양(Volume), 빠른 생성 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety)라고 정의하고 있는데 이에 더해 최근에는 새로운 V(value)인 ‘가치’를 추가하여 설명하기도 한다.
IT 시장 조사기업인 IDC는 빅데이터 기술과 관련 서비스 시장이 2019년까지 연평균 23.1% 성장해 486억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다 하니 그 관심과 규모가 놀라울 정도이다. 또한, 빅데이터 기반의 응용 프로그램 적용 분야의 1순위는 마케팅 분야(14.4%)로 나타났으며, 마케팅 외 영업(13.5%), 그리고 컨택센터를 포함한 고객서비스(11.2%) 등으로 적용이 된다고 한다. 그럼, 빅데이터는 어떻게 컨택센터의 모습을 바꾸고 있고, 또 바뀌게 될 것인가?
빅데이터와 컨택센터
콜센터, 나아가 컨택센터에서의 빅데이터 기술의 핵심은 음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech To Text)와 텍스트를 분석하는 TA(Text Analytics)에 있는데, 이는 음성&텍스트 변환과 연속 음성 및 문장의 의미를 추출하는 음성 이해 시스템의 구축을 가능하게 한다. 즉 컨택센터의 수 백, 수 천만 건에 달하는 상담 내용이 빅데이터 기술로 실시간으로 텍스트로 변환되어 저장되면, 텍스트 분석 엔진은 문장의 의미를 파악하고 패턴화시켜 상담 내용과 키워드, 이슈, 감정의 흐름까지 파악하고 분석할 수 있도록 하여 고객의 니즈(Needs)를 즉각적으로 파악하고 선제적으로 대응할 수 있도록 돕게 하는 것이다.
이렇듯 컨택센터로 모여진 수 많은 데이터는 마치 원유와 같아서 빅데이터 기술이라는 정제의 과정을 거쳐 엄청난 부가가치를 가진 정보로 재 탄생하여 궁극적으로는 고객의 요구를 심층적으로 파악하고 예측하게 하고 상품 및 서비스 개선 및 기업의 핵심적인 전략 수립에 중요한 인사이트(Insight)를 제공할 수 있다.
직관과 통찰의 중요성, 인간(人間)의 힘
하지만, 빅데이터 기술도 엄연히 한계를 가지고 있다.
우선 과거의 사건들이 현재나 미래에도 재현(Recursive)이 될 것이라는 가정에서, 즉 패턴을 찾고 이를 통하여 통계학적으로 예측하는 것일 뿐 반드시 발생하는 미래를 확정할 수 없다는 점이다. 아무리 양이 많고 질적으로도 유의미한 데이터라 할지라도 데이터는 이미 과거의 것이라는 한계를 갖기 때문이다.
또한 하둡(Hadoop), 카산드라(Casandra)와 같이 빅데이터의 분석 기술이 아무리 뛰어나다 한들 데이터 속에 숨은 뜻을 읽고 해석하지 못하면 아무 소용이 없다. 그럼, 무엇이 빅데이터의 이러한 한계를 뛰어넘게 할 수 있을까? 과연 무엇이 가정적 예측을 넘어선 확정을 할 수 있게 하는가? 과연 무엇이 비판적 해독으로 빅데이터를 ‘가치(value)’ 있게 할 수 있는가? 바로 인간의 힘, 인간만이 지난 직관(直觀)이나 통찰(洞察)일 것이다. 이를 입증하듯 정보 기술의 발전과 더불어 인문학에 대한 관심과 투자의 중요성이 더욱 강조되고 있는데 구글이 몇 해전 6천 명을 신규 채용하면서 4~5천 명의 인문학 전공자를 선택한 이유도 아마 여기에 있을 것이다. 몇 해 전 큰 화제가 되었던 토마 피케티의 ‘21세기 자본론’을 보면, 저자 자신의 철저한 실증적 관점에서 아무도 엄두를 내지 못했던 빅데이터 분석을 이용해 중요한 결론을 내고 있다. 이러한 관점으로 보자면, 단순한 데이터 분석을 넘어 19세기 발자크나 제인 오스틴의 작품을 인용하며 인간의 삶에 대한 통찰을 잊지 않았기에 세계적인 반향과 관심을 일으킬 수 있지 않았을까 생각한다.
최근 어제 없었던 기술이 오늘 생기고 내일 사라지는 등 변화의 속도가 날로 빨라지고 있고 그 기반에는 바로 빅데이터(Big Data)가 있다. 하지만 그 변화의 중심엔 인간(人間)이 있음을 늘 잊지 않을 일이다.
