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'인류 일상을 좌우할 잠재력' 야심만만 빅 데이터 프로젝트 5선

2014.08.06 Jeff Vance  |  Network World

지나친 열풍을 몰고 온 기술 트렌드는 흔히 빠르게 사그라들곤 한다. 이런 이유로 빅 데이터에 대해서도 경계의 시각을 갖고 있는 비판론자들이 있다. 그렇다. 빅 데이터가 세상을 바꿀 거대 트렌드로 뜨거운 것은 사실이다. 하지만 클라우드 및 소셜에 가해지는 비판보다는 그 수위가 낮다.

그 이유는 다양하지만, 빅 데이터가 이를 수용하는 기업들에게 현실적인 도움을 주고 있다는 점이 크다. 이미 빅 데이터 애널리틱스가 의약품 연구, 세일즈 및 마케팅, 제품 개발 등 여러 분야에서 근본적인 변화를 발생시키기 시작했다.

스마트 도시와 무인 자동차 등, 우리를 흥분시키는 유즈 케이스가 많다. 이들이 빅 데이터의 미래가 될지 모른다. 그러나 지금 당장은 아니다.

데이터 애널리틱스 회사인 인포브라이트(Infobright)의 돈 드로치 CEO는 "구현 가능한 기술과 실용적인 기술 사이에는 큰 차이가 있다. 빅 데이터를 견인하는 두 가지 트렌드가 있다. 사물 인터넷(IoT)과 '머신 투 머신(Machine to Machine)' 커뮤니케이션이다. 둘 모두 이론적으로 등장한지 오래된 기술이다. 그러나 센서가 더욱 정교해지고, 가격이 떨어지고, 여러 무선 통신 기술이 구현되면서 이론적인 기술이 실용적인 기술이 됐다"라고 설명했다.

야심찬 빅 데이터 기술 중 일부는 아직 실용화 단계에 접어들지 못했다. 예를 들어, 무인 자동차를 구현하기 위한 기술이 존재하지만 현재로서는 이를 뒷받침할 인프라스트럭처가 없다.

드로치는 "빅 데이터 기술의 발전상을 계속 추적하고 싶다면 '돈'을 주시하면 된다. ROI가 사람들의 투자 결정에 가장 중요한 요소이기 때문이다"고 말했다. 어떤 분야에 투자가 되고 있을까?

헬스케어, 차량 텔레매틱스, 온라인 마케팅을 대상으로 한 빅 데이터 투자의 ROI는 명백하다. 물론 그렇다고, 이런 투자동향이 무인 자동차나 수퍼 스마트 도시가 구현되지 않을 것임을 시사하지는 않는다. 무인 자동차나 스마트 도시는 대규모의 투자를 유치하기에는 실용화가 덜 됐을 뿐이다.

'실용'과 '그림의 떡' 중간쯤에 위치해 있으면서, 구현이 되기만 하면 우리의 일상을 크게 바꿔 놓을 빅 데이터 프로젝트 5가지를 정리했다.

▲ 의학 분야를 혁신하는 인간 게놈 프로젝트
▲ 미래의 ICU를 개발하는 에모리 대학 병원과 IBM
▲ 합성 생명체 연구를 지원하는 펜실베니아 주립 대학 산하 살리스 랩
▲ '거대 문제(Big Problems)' 해결에 초점을 맞춘 조지타운의 글로벌 인사이트 이니셔티브
▲ 교통 정체와 공해를 줄일 방법을 찾고 있는 LA 익스프레스파크



의학 분야를 혁신하는 인간 게놈 프로젝트
1990년 인간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)가 시작됐을 때만 하더라도 이를 빅 데이터 프로젝트로 생각하지 않았다. 그러나 사실 빅 데이터 프로젝트였다. 인간 게놈이 완벽하게 분석된 2003년 경, IT 분야에서는 빅 데이터 트렌드의 도래를 알리는 움직임이 발생하기 시작했다.

의료 및 제약 부문이 빅 데이터 툴을 가장 공격적으로 도입하는 부문이라는 사실은 놀랍지가 않다. 이미 성공적인 '이력'을 쌓았기 때문이다.

인간 게놈 프로젝트는 빅 데이터 분야의 '무어의 법칙'으로도 해석되고 있다. 이미 '23andMe' 같은 사이트에서 100달러 이하에 불완전하지만, 동시에 유용한 자신의 게놈 정보를 얻을 수 있다.

또 같은 가격에 전체 게놈 정보를 얻을 수 있는 기술이 구현되고 있는 상황이다. 가격은 매년 하락하고 있다. 현재 완전한 게놈 정보를 얻으려면 1,000~5,000달러를 지불해야 한다. 그러나 2007년만 하더라도 100만 달러 이상을 지불해야 했었다.

최근 써모 피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)이 인수한 라이프 테크놀로지(Life Technologies)와 인바이테(InVitae) 같은 신생 창업기업들이 누구나 쉽게 자신의 게놈 정보를 얻을 수 있도록 노력을 경주하고 있다. 이런 게놈 정보는 암에서 류머티즘 관절염까지 여러 질병을 개인화해 치료하는데 도움을 주는 정보가 될 것이다.

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