전 세계가 빠른 속도로 데이터 기반 경제시대로 들어가고 있다. 이에 대응할 규제개혁과 인재육성이 필요하다.

만일 20년 안에 지구촌 경제에 현재 미국만한 규모의 복합 경제 집단이 등장한다면 어떻게 될까. 그렇게 되는 과정에서 인류는 어떤 삶을 체험하게 될까. 다소 황당한 예상이지만 현실은 그런 황당함을 향해 나아가고 있다. 바로 21세기 ‘새로운 산업의 쌀’이라는 데이터가 주도하는 지식기반 경제혁명 때문이다.

인류가 수렵에 나섰을 때 가장 먼저 해야 했던 일은 사냥감의 발자국을 찾는 일이었다. 지금도 아프리카에서 수렵으로 생활하는 부족들은 아침마다 삼삼오오 모여서 자연이 만든 신문을 읽는다. 동물들이 지나간 발자국이 그것이다. 발자국에는 언제 어떤 사냥감이 어디로 갔는지 모든 정보가 담겨 있다. 일종의 데이터다.

2014년 IBM은 조사보고서를 통해 매일 2500 경 바이트의 데이터가 생성되고 있다고 추산했다. 이러한 양은 지구에서 달까지 DVD를 포개서 왕복할 수 있는 거리에 해당한다. 데이터의 생산량뿐만 아니라 생산속도도 엄청나서 전 세계 모든 기업의 비즈니스 데이터의 양은 1.2년마다 2배로 증가하고 있다고 한다.

우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있는 셈이다. 그렇다면 그 많은 데이터는 어디에서 오는 것일까? 자유무역을 통해 국가간 데이터의 자유로운 이동을 연구하는 국제 민간기구 BSA(소프트웨어연합)는 2015년 ‘데이터는 왜 중요한가?’라는 제하의 보고서를 발간해 화제를 모았다.

BSA는 IBM, 구글 등을 포함해 전 세계 유수한 IT기업이 참여하고 있다. BSA의 보고서에 의하면 임상적 영상이 대부분인 병원에서는 디지털 정보가 하루에 약 665테라바이트까지 증가하고 있으며 이러한 데이터 분석을 통해 치료법을 찾고 생명을 구하는 데 기여하고 있다. 현대의 항공기에는 엔진, 덮개, 착륙 장치 등에  연결된 센서가 많아서 비행 성과를 개선하기 위해 비행할 때마다 0.5테라바이트의 데이터를 생성한다.

매일 운항되는 2만5000여 대의 항공기에 이 수치를 곱하면 상업용 항공기에서 생성되는 유용한 데이터의 양이 얼마나 많은지 가늠할 수 있다. 이러한 데이터를 분석함으로써 항공사들은 이전보다 2000배나 빠른 속도로 난기류를 차단하고, 안전을 개선하고, 엔진 결함을 감지하고 있다.

기상 측정 인공위성, 기상관측소, 레이다 및 기타 센서에서는 시간당 15회에 걸쳐 22억5000만 개 이상의 데이터가 캡처되어 전 세계적으로 더 정확한 기상 예측이 가능해졌다. 금융 거래에서는 하루에 4-5테라바이트의 데이터가 생성되어 실시간 분석 및 문제가 있는 거래 활동을 감지하는 데 사용되며 이는 기업이 성장하고 경제가 활성화되는 데 기여하고 있다.

수많은 배송 차량의 컴퓨터 통신 센서는 엔진 성능을 추적하고, 라우팅을 개선하며 사전에 문제를 감지하고 있다. 데이터들을 조합하고 분석해 얻은 통합된 차량 센서 데이터를 통해 기업들은 엄청난 양의 연료를 절약하고 도로에서 수천 대의 차량을 1년 동안 운행해 발생하는 것과 같은 양의 배기가스를 줄이고 있다.

데이터는 단지 생활의 자원으로만 사용되고 있는 것이 아니다. 유럽입자물리연구소(CERN)의 강입자충돌기는 실험할 때 1초마다 40테라바이트의 데이터를 생성해 내며 인류에게 가장 심오하다는 우주 원리의 비밀에 새로운 견해를 제공하고 있다. 칠레의 첨단 천문관측소 LSST(Large Synoptic Survey Telescope)도 매일 밤 하늘을 관찰할 때 우주에 대한 데이터를 30테라바이트 정도 생성한다.

데이터가 만드는 새로운 富 ‘효율’

단일 DNA 지놈의 염기서열은 200기가바이트의 데이터를 생성하는데 DNA염기서열 정보 처리 비용이 급감하면서 과학자들은 생명을 구하기 위해 수많은 염기서열로 구성된 방대한 데이터베이스를 구축하고 있다.

데이터들은 인터넷과 세상을 연결하는 장치의 종류가 많아지고 사물인터넷의 발전으로 더 폭발적으로 증가한다. 이러한 다양한 네트워크 기기들은 정보를 주고 받으면서 다시 현실에 대한 2차 정보들을 생성한다.

2020년까지 강력한 센서를 갖춘 약 500억 대의 장치들이 인터넷에 연결될 것으로 예상되는데 차세대 거대 시장은 수많은 작은 시장을 바탕으로 형성될 것으로 예측된다.

이러한 장치들은 토양의 습도, 엔진 성능, 에너지 시스템의 효율성, 천식이 발병하는 장소 등을 측정하는 등의 일을 함으로써 데이터를 생성할 것으로 예상되는데 마치 인간이 오감을 사용해 주변을 감지하는 것과 같다. 첨단 센서와 네트워크 기기들이 인간의 눈과 코, 귀를 비롯해 피부와 같은 역할을 하는 것이다.

이제 이러한 데이터들을 결합하고 대조하고 분석해서 추론하는 인공지능(AI)의 알고리즘이 발전하면 우리는 어쩌면 전지전능하다는 神들의 세계로 들어가게 되는 것은 아닐까. 베스트셀러 ‘호모사피엔스’로 전 세계를 강타한 작가 유발 하라리는 그의 후속작 ‘호모데우스’에서 ‘우리가 바로 이제 그 神’이라고 선언한다.

비록 유발 하라리의 전망에 과장이 있다고 하더라도 우리는 실제로 데이터 혁명이 가져오고 있는 세상의 변화가 이전의 그 어떤 산업의 변화보다도 놀랍도록 빠르고 혁명적임은 알고 있다.

이러한 데이터 혁명은 새로운 경제환경을 불러와서 이제까지 토지, 노동, 자본의 3가지 생산요소를 부(富)의 원천이라고 설명하는 근대 경제학에도 혁명적인 변화가 감지되고 있다.

데이터 기반의 경제에서는 근대 경제학이 말하는 수확체감의 법칙이 깨진다. 데이터는 사용한다고 없어지는 것이 아니며 사용한 데이터로 얻은 정보는 다시 생산적 데이터가 된다. 수확체감이 아니라 수확체증이 일어나는 셈이다.

실제로 우리는 그러한 현실을 목도하고 있다. 2006년 IBM은 교통체증과 환경오염으로 골머리를 앓던 스톡홀름시와 제휴해 택시에 1600개의 GPS 시스템을 설치했다.

GPS 장치의 데이터는 IBM 스트리밍 소프트웨어를 사용해 처리하고 교통 흐름, 이동 시간, 최적의 통근 경로 등에 대한 통찰력을 제공했다. 스톡홀름시는 이러한 데이터를 기초로 교통 혼잡이 집중화되는 지역을 통과하는 차량에 혼잡세를 부가하는 정책을 시행했다. 혼잡세는 외곽도로를 건설하는 데 쓰였다.

결과는 대성공이었다. 시행 1년 후인 2007년 스톡홀름 시내의 교통량 감소율은 20%, 이산화탄소 저감률은 40%, 친환경 면세 차량의 증가 비율은 9%, 평균 이동 시간 감소율은 50%에 달해서 교통 편제를 다시 짜야 할 지경에 이르렀다.

스톡홀름시의 성공을 보고 미국 연방정부는 스톡홀름과 같은 혼잡통행료 부과시스템을 구축하기 위해 그해 1억3000만 달러(약 1700억 원)의 예산을 책정했다.

데이터 경제는 성장을 만든다

데이터가 빚어내는 생산과 효율의 기적은 ‘IT경제신화는 끝났다’는 세간의 전망을 부정한다. 200여 개국의 정치, 경제를 분석하는 영국의 시사경제주간지 이코노미스트의 계열사인 Economist Intelligence Unit의 2012년 보고에 의하면 생산성의 시대는 아직도 건재하고  있다.

보고서는 데이터 중심적인 의사결정을 하는 기업들의 생산성이 그렇지 않은 기업들보다 5~6% 더 증가했다고 밝히고 있다. 이러한 데이터의 생산 효율성은 미국의 생산성을 1.5% 정도 향상시키는 것에 불과하다고 해도 향후 20년 동안 평균 국가 소득을 30%나 향상시킬 정도의 비용을 절감해줄 것으로 예상된다.

데이터를 더 효율적으로 활용해 산업계가 효율성을 1%만 올리더라도 2030년에는 전 세계 GDP에 약 15조 달러를 추가할 수 있을 것이라고 경제학자들은 내다보고 있다. 이것은 전 세계 경제에 미국의 경제 규모가 또 하나 추가되는 것과 같은 수준이다.

데이터 혁명이 선진국에만 유리하다는 생각도 옳지 않다. BAS의 2014년 보고서에 의하면 말라리아 감염 패턴에 대해 연구하는 과학자들은 케냐에서 질병 전파가 이뤄진 장소를 파악하기 위해 휴대폰 데이터를 사용해 정부의 방역활동 노력에 도움을 줬다.

인도네시아 정부는 2004 년 남아시아에서 쓰나미가 발생한 후 어부들에게 휴대폰을 제공했다. 안전을 위한 것이었지만 이들은 난생 처음으로 생선의 시장 가격에 대한 데이터를 얻게 되었고 이에 반응해 어획량을 조절해 수입이 30%나 증가했다.

케냐에서는 휴대폰 모바일 데이터를 사용해 말라리아 감염 패턴을 파악하고 정부가 방역활동을 집중적으로 할 장소를 파악하고 있으며 인도는 곡물정보를 제공하는 키오츠크를 통해 400만 명의 농민들이 재배와 수확에 필요한 비료, 종자 데이터를 얻고 있다.

이처럼 데이터는 선진국만이 아니라, 후진국과 개발도상국들의 후생과 경제활동의 거래비용을 획기적으로 낮추고 있다. 이렇게 되어서 개발도상국들의 국민소득이 증가하면 선진국들은 상품과 서비스의 수요처를 얻게 되고 이들로부터 들여오는 곡물과 자원의 가격은 낮아져서 상호 후생이 증대된다.

이렇듯 전 세계는 데이터를 활용한 효율경제를 추구하고 있지만 데이터 산업에 대한 오해도 적지 않다. 우선 데이터 혁신으로 신규 일자리가 창출되지 않고 오히려 일자리가 없어질 수 있다는 생각들이 그렇다. 하지만 진실은 데이터 혁신으로 1개의 일자리가 없어지면 평균 3개의 일자리가 새로이 생긴다는 점에 있다.

2014년 BAS(세계소프트웨어연합)의 설문조사에 의하면 미국의 최고 경영진의 61%와 유럽 최고 경영진의 58%는 회사의 직원을 채용하는 계획에 있어서 데이터 분석이 중요하다고 답변했다.

데이터 혁신은 IT 부문의 일자리만 창출하는 것이 아니다. 데이터와 관련된 하나의 일자리는 IT 이외의 분야에서 3개의 일자리를 창출하는 것으로 분석되고 있다. 이를 산업의 전후방효과라고 하는데 전체 경제 차원에서 더 많은 일자리가 등장하게 되는 셈이다.

데이터 혁신은 이전의 업무를 수행할 새로운 방식을 찾는 데 도움이 되기 때문에 일자리에 변화가 있을 수 있지만, 이러한 변화는 일자리가 하나 사라질 때마다 2.6개의 일자리가 창출된다고 추산되었던 인터넷 확산의 시기와 비슷하다고 보고서는 결론을 내린다.

데이터 혁신이 생산에 효율을 가져오면 같은 재원으로 더 많은 생산, 또는 다른 수요 있는 재화의 생산이 가능해져서 고용과 투자는 늘어나기 마련이다. 어느 사업가도 더 많이 생산해서 팔 수 있는 기회를 스스로 포기하려 하지 않기 때문이다. 노동은 반드시 그런 생산과 결합하기에 생산이 늘면 다른 영역에서 고용이 늘게 된다.

창의적 인력이 데이터경제의 파워

데이터 혁신으로 가장 많이 늘어날 것으로 여겨지는 분야는 데이터 분석이다.
데이터에 포함된 해결책을 찾아내는 것은 인간의 창의력을 통해서만 가능할 수 있다. 사실  전 세계적으로 데이터를 이해하도록 도와주는 유능한 분석가와 데이터 관리자가 부족한 것이 사실이다.

글로벌 컨설팅 기구인 매킨지에 따르면 미국에서만 데이터에 숨겨진 잠재력을 파악하는 데 필요한 분석 능력을 가진 인재와 함께 데이터 경제를 이해하고 데이터 분석을 바탕으로 의사결정을 내리는 능력을 가진 관리자와 분석가는 12만 명에서 19만 명이 부족한 상태인 것으로 알려진다.

미국에서 데이터 과학자의 2014년 평균 기본 급여는 12만 달러이며, 관리자의 경우 16만 달러에 달한다. 70데이터 중심적 혁신의 가능성을 완전하게 활용하려면 전 세계 기업과 정책 담당자들은 인재 부족 현상을 극복하기 위한 조치를 취해야 한다고 제안하는 전문가가 많았다.

무엇보다 데이터 혁신에 대한 큰 오해 가운데 하나는 데이터 혁신이 대기업과 같은 곳에서나 필요하고 중소기업에게는 쓸모가 없다는 편견이다. 2014년 경제전문지 포브스에 의하면 데이터 분석은 소규모 기업의 60% 정도가 중요하게 여기고 있으며 기업의 최고 의사결정권자들에 따르면 직원이 50명 미만인 미국 기업의 57%와 유럽의 중소 규모 기업 62%가 여기에 포함되는 것으로 알려진다. 중간 규모의 기업(직원 수가 51명에서 500명 사이)의 경우 미국 경영진의 87%와 유럽 경영진의 79%는 데이터 분석이 중요하다고 답변했다.

우리나라도 4차 융복합 산업이 본격적인 화두로 제기되면서 데이터에 대한 중요성을 깨닫는 이들이 늘어났다. 특히 금융권에서 약진이 두드러진다.

한국은 이제 시작, 그러나 발목 잡는 규제

빅데이터는 최근 4차 산업혁명, 디지털 전환(Digital Transformation)의 핵심 요소로 그 의미가 더 커졌다. 주요 금융회사들은 올해 조직 개편에서 빅데이터 조직을 디지털금융 전략의 핵심 부서로 전진 배치했다고 IT전문지 디지털데일리가 최근 보도했던 것처럼 금융 당국도 금융 빅데이터를 다양한 관점에서 유연하게 적용될 수 있도록 정책적인 제도 보완에 나서고 있다.

구체적으로는 ▲신용정보 및 개인정보보호 관련 규정의 정비 ▲고객정보의 비식별화 조치와 가이드라인 제정, ▲금융지주사 경쟁력 강화를 위한 계열사간 DB공유 허용 방침이 제시됐다. 이러한 변화에 발맞춰 금융보안원과 한국신용정보원은 지난 7월 3월 금융회사, 핀테크기업 등 금융 빅데이터 수요자와 공급자 모두가 참여하는 금융 빅데이터 협의회를 출범시킨 바 있다.

은행, 증권, 보험, 카드, 전자금융업자, 한국핀테크산업협회 등 187개 기관이 참여한 이 협의회는 빅데이터 분석·활용 모범 사례, 개인정보 비식별 조치 기법 등 빅데이터 정보를 공유할 계획이다.

국내 의료계에서도 의료 데이터의 개방과 활용을 주장하는 목소리가 높아졌다. 지난 6월 22일 대한의료정보학회에서는 기자 간담회를 열고 국내 의료 데이터에 대한 혁신을 주문했다.

대표적으로 국내 의료 데이터의 폐쇄성과 비표준화가 지적됐는데 전 세계는 이미 표준화된 서식으로 공동 연구에 한창인 반면, 우리나라는 특유의 폐쇄주의로 데이터 공유조차 어렵다는 것이다.

그는 “데이터의 질을 높이기 위한 노력이 필요하다”라며 “흩어져 있는 유전체 정보와 영상, 바이오뱅크 정보들을 하나로 연결해 데이터의 가치를 높여야 한다”고 강조했다.

공공데이터에 대한 개방과 시민들의 활용에 대한 개선 방안도 적극적으로 제기된다. “4차 산업혁명 시대에 데이터는 석유와 같은 존재입니다. 기업들은 치열하게 데이터 확보 경쟁을 벌이죠. 데이터 소유의 불균형을 어떻게 해소하고 데이터를 어떻게 사람들이 원하는 방향으로 쓸지가 앞으로 과제가 될 것입니다.”(다니엘라 러스 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공지능연구소장)

“인공지능 기술 시장 규모가 수 천 억 달러라면 관련 응용시장은 수 조 달러 규모에 달합니다. 공공·민간 데이터를 적극 개방해 산업을 키워야 합니다.”(이민화 창조경제연구회 이사장)

공공데이터 개방, 90%인 영국수준으로 높여야

이러한 주장들은 지난 5월 25일 일간지 서울경제가 주최한 ‘2017 서울포럼’에서 제기됐다. 이 포럼에서 이민화 창조경제연구회 이사장(카이스트대 교수)은 무엇보다 공공데이터에 대한 민간 개방과 참여에 강하게 방점을 찍었다.

이민화 이사장은 “데이터는 크게 공공데이터와 민간데이터로 구분할 수 있는데 영국의 경우 공공데이터의 90%를 공개하는 반면 한국은 10%에도 훨씬 못 미치는 수준”이라고 이 이사장은 분석했다.

그는 “인공지능을 이야기하면 흔히 기술개발만 생각하는데 활용하는 게 훨씬 중요하다”며 “구글이나 마이크로소프트 등이 주요 기술을 공개하는 등 기술 차별화 의미가 약해진 상황에서는 얼마나 많은 데이터를 보유하느냐가 핵심 경쟁력”이라고 설명하면서 “특정 데이터를 제외한 모든 공공데이터를 개방하는 ‘네거티브’ 방식으로 데이터 접근성을 획기적으로 높여야 한다”며 새 정부에 3년 내 공공데이터 개방률을 영국 수준까지 끌어올릴 것을 주문했다.

하지만 여전히 우리나라에서 공공데이터와 의료 데이터는 과도한 규제에 묶여 있는 것이 사실이다. 개인정보 보호라는 측면과 국가안보라는 이유가 있지만 선진국들도 그런 문제들을 가능한 범위를 공론으로 정해서 데이터 혁신을 이끌어 왔다. 어떤 것이든 새로운 것에는 위험과 기회가 존재한다.

문제는 공공선택론이 말하듯이 치러야 할 비용 대비 효과라 할 수 있다. 그런 비교 이익을 검토하는 것이 우선이지만, 한국의 관료주의는 이 자체를 거부하는 경향이 높다는 지적이 전문가들 사이에서 터져 나온다. 이러한 지적에 대해 장윤종 산업연구원 4차산업혁명연구부장은 다음과 같이 주장한다.

“우리나라는 선진국에 비해 생산성이 크게 낮다는 구조적 취약점 해소가 시급한 만큼 4차 산업혁명 대응책은 데이터 기반 산업·사회 혁신에 더 큰 비중을 두어야 할 것입니다. 이를 위해서는 4차 산업혁명 대응 범위, 신기술 개발과 데이터 기반 혁신 간의 균형 문제, 정부와 민간의 협력 방식, 독일형과 미국형 선택 문제 등 검토할 요소가 상당히 많습니다. 국가들마다 4차 산업혁명 대응 방식이 서로 다르다는 사실은 우리나라도 한국형 대응 방식을 찾아야 한다는 점을 말해줍니다.”

‘구슬이 서말이어도 꿰어야 보배’라는 것은 데이터 혁신이 알려주는 진실이다. 어떻게 구슬을 꿸지가 문제인 것이지, 구슬을 보배로 만드는 것에 눈감으면 대한민국 경제도 눈을 감게 되지 않을까.