4차 산업혁명과 미래성장동력 : 데이터의 효율적인 활용 역량이 기업경쟁력의 근간이다
↑ 박정수 연세대 생명시스템 대학 겸임교수, 대보정보통신(NVIDIA VAD) AI 신사업TFT 장, ICT 융합 네트워크(사) 부회장 |
3차 산업혁명 시대가 메인프레임 컴퓨터(Mainframe Computer)시대라면, 4차 산업혁명 시대는 메인프레임 직렬방식(CPU)의 중앙집중과 병렬방식(GPU)이 통합돼 개인화·가상화 그리고 모바일화가 가능해지고 클라우드 환경이 펼쳐지는 기술의 시대이다. 더 나아가 이러한 기술을 통해 경쟁우위를 만들어내는 것이 가능해지는 산업혁명시대이다. 즉, 3차 산업혁명시대가 전산화(Digitization) 시대라면, 4차 산업혁명시대는 디지털화(Digitalization) 시대인 것이다.
따라서 4차 산업혁명 시대에 일어나고 있는 디지털 변혁(Digital Transformation)은 전 산업 분야에 걸쳐 많은 도전적인 변화가 요구되고 있다. 방대한 데이터에서 확보해야 할 목적에 맞는 데이터와 그에 따른 데이터 패턴 분석, 기존 컴퓨팅 시스템 구조의 생산성 저해, 인간의 실수로 발생한 오류 및 데이터 유출 리스크 관리, 그리고 데이터 활용의 핵심기술인 사물인터넷(IoT), 센싱 기술(Sensing Technology), 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big Data), 인공지능(AI)의 활용능력 확보 등의 도전에서 이겨내야만 경쟁에서 살아남을 수 있다.
하지만 기업들은 데이터를 활용해야 한다는 사실을 알고 있음에도 불구하고 무엇을 어떻게 어디서부터 시작해야 할지 갈피를 못 잡고 있다. 이러한 상황에서 솔루션 도입은 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위해 기업이 할 수 있는 가장 쉽고 정확한 방법이다.
과거에 부서마다 서로 다른 시스템으로 관리해오던 정보시스템은 기업 내부적으로 정보와 업무에 대한 사일로(Silo)를 생성했고, 이러한 상황은 의사결정 속도와 생산성의 저하로 이어졌다. 이를 극복하고 효율적인 경영관리를 위해 많은 기업은 ERP (Enterprise Resource Planning, 전사적자원관리) 솔루션을 도입해 활용하고 있다. 즉 ERP를 통해서 기업의 전체 최적화를 이루게 됐다..
이러한 진화의 시도로 세계적인 비즈니스 솔루션 업체인 SAP와 딥러닝(Deep Learning)기술 구현에 없어서는 안 될 인공지능(AI) 컴퓨팅 플랫폼과 GPU를 생산하는 엔비디아(NVIDIA)는 상호협력해 인공지능 비즈니스 애플리케이션 개발 및 구축을 진행하고 있다. 이러한 협력으로 새로운 비즈니스 어플리케이션(Application) 및 기존 애플리케이션의 진화 등으로 SAP의 고객들에게 매우 정확하고 빠른 통합경영관리를 가능하게 만들고 있다.
↑ [사진제공 : 엔비디아] |
이 밖에도 아마존(Amazon), 구글(Google), 페이스북(Facebook) 등 거대 IT 기업들뿐만 아니라 뉴욕타임스(NYT), 월마트(Walmart), 코카콜라(Coca-Cola) 등 다양한 분야의 선도기업들은 인공지능(AI) 도입의 중요성을 깨닫고 이미 인공지능(AI) 서비스를 진행하고 있다. 특히, 월마트(Walmart)는 쌓여있는 고객 경험(UX, User Experience) 데이터를 통해 소비자 개개인의 쇼핑 패턴을 분석해 각 개인에게 필요한 쿠폰을 발행해주고 있다. 이를 통해 기업은 무분별한 마케팅 비용을 줄일 수 있고, 소비자는 자신에게 맞는 맞춤형 쇼핑을 할 수 있게 됐다. 이처럼 데이터의 효율적인 활용은 전 산업의 흐름을 뒤바꿔 놓는 게임체인저(Game Changer)라는 것이 분명해지고 있다.
4차 산업혁명 시대는 곧 데이터의 시대이다. 쌓여있는 방대한 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 활용하느냐가 기업 생존의 근간이다. 그리고, 데이터를 활용한 체계적인 소비자 경험(UX) 패턴 분석은 마케팅 기법을 혁명적으로 변화시키고 있으며 더 나아가 경영관리의 틀을 혁신하고 있다. 하지만, 데이터 활용의 목적과 방법을 알지 못한다면 아무리 가치 있는 데이터도 쌓여있는 산더미에 불과할 것이다. 체계적인 통합경영관리를 위해서 ERP를 도입했다면, 4차 산업혁명시대에는 ERP의 기준정보관리(Master Data Management)와 그에 연동되거나 상호작용(Interaction)하는 데이터를 효율적으로
[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]