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예를 들어, 여성 란제리 브랜드인 빅토리아 시크릿(Victoria's Secret)은 남편과 남자친구, 애인이 사랑하는 사람이 원하는 제품을 구매할 수 있도록 아내나 여자친구가 특정 제품을 검색하거나 관심을 보일 때 이를 알려주기 위해 '스마트' 데이터를 이용하고 있다.
소비자로부터 많은 데이터를 수집할 필요는 없다. 그 보다는 휴대폰 번호를 통해 연관성을 찾고, 첨단 상황 인식 기술을 이용하는 편이 더 낫다.
베르탐은 "빅토리아 시크릿은 사람들이 파트너의 행위와 연결해 제품을 구매하는 기회를 높이려는 시도를 하고 있다. 관련성 있는 정보를 수집하는 것만으로도 이런 행위 연결에 도움이 된다. 비즈니스 성과에 더 초점을 맞추고, 관련성이 높은 데이터를 수집하며, 과거에는 확보하지 못했던 통찰력을 주는 데이터를 추구하고 있다는 의미다"고 설명했다.
IoT와 웨어러블 기기가 만들어내는 머신 데이터
사물인터넷과 웨어러블 기기가 부상하면 기업들이 이용할 수 있는 머신 데이터가 더 많아진다.
가능한 많은 정보와 통찰력을 획득하기 위해 머신 데이터를 인간이 생성하는 데이터와 통합해 이를 활용한 방법이 가져다 주는 가치와 기회를 평가하는 기업들이 늘어날 것이다.
하지만 IBRS의 어드바이저인 존 베틴은 “당장 내년에 기업들이 머신 생성 데이터를 추출해 이용하는 프로젝트가 많을 것 같지는 않다”고 밝혔다. 그러나 그는 향후 몇 년 이내에 이런 프로젝트들이 본격화 될 것으로 전망했다.
그는 "많은 머신 데이터를 입수하고, 교통망, 분산형 발전 및 공급, 의료, 비재생 자원의 재사용, 산업 자동화, 농업 등에 있어 복잡한 최적화 문제를 해결할 때 빅데이터의 잠재력이 실현될 것이다. 빅데이터는 머신 생성 데이터에 기반을 두고 있는 모든 경제 부문의 새로운 자동화, 파괴적인 혁신의 형태로 가시화 된 혜택을 가져올 전망이다"고 분석했다.
포레스터의 팀 쉬에디는 2015년에는 머신 생성 데이터의 증가와 더불어 해킹 공격이나 프라이버시 침해가 늘어날 가능성이 있다고 지적했다.
쉬에디는 "향후 12개월 동안 해킹이나 프라이버시 문제 등 보안 문제나 도전에 직면하는 기업들이 증가할 것으로 내다보고 있다. 통제하지 못하는 모바일 앱과 빅데이터를 어떻게 안전하게 유지할 것인가? 중요한 부분만 암호화 할 것인가? 아니면 모든 부분을 암호화 할 것인가? 누구도 믿어서는 안될까? 집단 등을 기준으로 신뢰를 가정하는 것이 아닌, 확인된 경우만 신뢰하는 것이 새로운 보안 모델일까? 이런 새로운 모델이 도입되기 시작할 수도 있다"고 말했다.
2014.11.18
Rebecca Merrett | CIO Australia
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