이제는 익숙해진 고화질 스마트폰부터 무인자동차까지 데이터의 생산량이 급격하게 늘어나고 있다. 그뿐만 아니라 실시간으로 정보를 찾고 분석해 비즈니스 가치를 극대화하기 위한 데이터의 수요 또한 급증하고 있다.
독일 정부는 국가 경제의 바탕을 이루는 제조업의 경쟁력을 강화하기 위해 스마트 팩토리 개념을 만들어 제품 생산 과정을 ICT와 접목해 비용을 줄이고 생산성을 높이고자 했다. 여기에 사물인터넷(IoT) 빅데이터, 인공지능(AI), 클라우드 등의 기술이 진화하면서 제조업뿐만 아니라 금융, 헬스케어, 공공기관 등 전 산업의 가치 사슬에서 혁신이 일어나는 4차 산업혁명 시기가 도래한 것이다.
한국도 제조업 혁신 3.0을 발표하면서 4차 산업혁명 시대를 성공적으로 이끌어 나가기 위한 산업 고도화를 추진해오고 있다. 이와 더불어 AI, 자율주행차 등 기술 고도화에 따라 급속히 증가하는 데이터 수요에 탄력적인 대응을 위해 국내 기업과 국내에 진출한 해외 기업이 앞 다퉈 국내에 데이터센터를 건설 중이다.
무인 자동차부터 감시용 카메라를 비롯해 생성된 정보를 신속하게 분석하고 즉각적인 처리가 중요한 데이터가 늘어나고 있지만 과연 운영 및 처리 과정의 모든 데이터를 저장하는 것이 의미가 있을까? 이제까지의 데이터는 그 중요도를 따지기가 비교적 쉬웠지만, 앞으로 IoT와 M2M(machine to Machine: 기계 간 연결)에서 쏟아질 데이터가 점점 더 많아질 전망이다.
또한 AI와 머신러닝을 통해 분석을 원하는 데이터양이 많아질 것으로, 이 방대한 데이터 내에서 우리 삶에 가치 있는 영향을 주기 위해서는 분석에 필요한 데이터를 선별할 기준이 필요하다. 분석되지 않는 데이터는 유용하지 않다.
데이터 폭증은 무엇을 분석하고 무엇을 저장할 것인가에 대한 고민뿐만 아니라 어디서 얼마만큼 데이터를 보호할지에 대한 산업계의 해결책 마련을 촉구하고 있다. 사용자와의 접점인 엔드포인트에서 보안취약점이 나타날 수도 있고, 엔드포인트-엣지-코어로 데이터의 이동상 보안이 필요하지만, 현재는 부족한 면이 많은 것이 사실이다.
현재 보호되고 있는 데이터양과 보호되어야 할 데이터양 사이에도 큰 격차가 있지만, 이 격차는 점점 커질 실정이다. 예를 들어 소셜 미디어상의 사용자 개인 정보가 기업 인프라에 저장되면서 기업에는 개인정보와 보안 위험을 관리해야 하는 책임이 더더욱 커질 것이다.
기업은 데이터 폭증에 대비해 어디에 데이터를 저장하고 분석, 처리, 이동하며 비즈니스에 어떠한 부가 가치를 가져올 수 있을지 생각해야 한다. 이와 더불어 이러한 데이터를 어떻게 보호할 것인가도 고려해야 할 것이다. 개개인은 네트워크로 연결된 생활을 통해 한결 편리한 삶을 누릴 수 있지만, 프라이버시가 노출될 수 있는 보안에 대해서도 생각해야 한다.
새로운 도전과제와 함께 그만큼 더 큰 기회가 도래할 가능성이 엿보이는 데이터의 시대다. 산업 및 생활 전반에서 데이터의 폭증이 일어나고 있는 가운데 데이터가 어떤 역할을 할지, 어떤 혜택과 취약점을 가져올 수 있을지에 대한 적극적인 고민이 필요하다.
