이 연구소 신설은 단순한 빅데이터 분석에서 벗어나 데이터 집합체(Data set)에서 아직까지 알려지지 않은 산업간, 영역간의 특정 상관관계를 밝히는데 의의가 있다. 다양한 데이터 소스로의 접근, 도메인 모델이나 텍스트 분석, 왓슨의 자연어 처리능력 등과 같은 독특한 연구 기술과 더불어 생물학, 의학, 재무, 기상모델, 수학, 컴퓨터 과학, 정보기술 등의 광범위한 영역으로의 전문적인 접근 등이 모두 포함된다. 특히 이러한 결합은 데이터에서 인사이트를 발견하는 시간을 획기적으로 단축함으로써 단시간에 원가 절감, 매출 창출, 과학적 효과와 같은 비즈니스 파급효과를 가져올 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터에 대한 무어의 법칙(Moore’s Law)은 데이터 자체의 증가 속도에 대한 개념보다는 데이터간 상관관계의 양, 상관관계의 증가 속도와 더 많은 관련이 있다. 기업들이 데이터 과학자를 통해 자사의 정보를 분석할 수는 있지만, 이러한 단순한 접근만으로는 자사에 새로운 비즈니스 기회를 가져다 줄 수 있는 중요한 비즈니스 인사이트를 획득하기란 쉽지 않다. 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 인사이트는 자사의 데이터뿐 아니라 다양한 분야의 전문가 분석, 데이터 소스, 여러 가지 툴을 결합하여 고급 분석을 진행해야만 발견 가능하다.
IBM의 빅데이터 연구소는 리서치 역량과 제품 기술을 활용해, 분야별 전문가들이 빅데이터 인사이트 발견을 가속화하고, 프로젝트와 연관된 데이터 집합체, 분석 기술 및 툴 등의 자산을 신속하게 찾아서 이용할 수 있도록 도와준다. 동시에 보편적인 빅데이터 자산들을 향후 프로젝트에 활용함으로써 우연한 발견이 촉발되도록 프로젝트나 도메인간의 협업을 장려하게 된다. 이러한 협업은 전문가들이 물리적으로 같은 장소에 있든 지리적으로 떨어져 있든 동일한 시스템 인프라 내에서 일하기만 하면 가능하다.
빅데이터 연구소의 전략 및 프로그램 개발 총괄 제프 웰서 전무는 “오늘날 우리가 생각하는 빅데이터는 대부분 이미 알고 있는 아이디어에 대한 답변과 상관관계를 찾는 데 이용하고 있다”며, “정작 기업은 방대한 데이터 내 밝혀지지 않은 소스를 찾아야 할 것”이라고 말했다. 그는 또, “그 방법이 수많은 정부 공공 데이터베이스를 찾든, 신약 개발을 위해 텍스트와 화학기호를 포함한 전세계의 모든 특허 등록을 찾든, 또는 본질적인 특징을 파악하기 위해 소셜 미디어와 심리 데이터를 결합하든, 기업이 자사의 자산을 데이터와 결합함으로써 새로운 결과물을 도출할 수 있다면, 대단한 혁신의 기회가 될 것”이라고 강조했다.
데일리시큐 오병민 기자 bmoh@dailysecu.com
