IBM은 빅데이터 발견에 박차를 가할 새로운 협업 환경인 '빅데이터 연구소(액셀러레이티드 디스커버리 랩, Accelerated Discovery Lab)'를 산호세에 위치한 IBM 알마덴 연구소 내에 신설했다고 밝혔다.

이 연구소 신설은 단순한 빅데이터 분석에서 벗어나 데이터 집합체(Data set)에서 아직까지 알려지지 않은 산업간, 영역간의 특정 상관관계를 밝히는데 의의가 있다고 IBM측은 전했다. 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 있다고 회사측은 설명했다. 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 가능하다고 IBM측은 강조했다.

IBM의 빅데이터 연구소는 최고의 리서치 역량과 제품 기술을 활용하여, 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.

▲ 빅데이터 연구소 내부 전경

IBM이 공개한 산업별 적용 분야는 다음과 같다.

• 약품 개발 : 신약 개발은 평균 12~15년이 소요된다. 한 종류의 신약 개발 시 수십억 달러가 투자되나 개발 실패율은 무려 90%에 달한다. IBM 연구소는 신약 개발을 보다 효율적으로 지원하기 위해, 수백만 건의 논문, 특허, 약품 원료 데이터베이스 마이닝을 통한 발견(Discovery) 과정을 1차로 진행한다.  이를 기반으로 첨단 분석, 모델링, 시뮬레이션을 통해 여러 프로젝트 중 기대치 않았던 새로운 결과 도출과 혁신의 기회를 창출할 수 있는 가장 수익성 있는 연구 프로젝트를 선정해낸다.
  
  유통, 의료, 소비재 등 여러 산업에서 새로운 발견이 힘들다는 점은 오늘날 기업이 직면한 중요한 도전과제 중 하나다. 화학, 생물, 의료 등의 산업 전문 지식에서부터 모델링과 지식 표현(지식을 컴퓨터의 데이터로서 정의 내리고 이용하기 위한 형식화: Knowledge representation), 시스템 최적화에 이르기까지 수많은 데이터를 통합하고 분석하기 위해 다양한 기술과 툴을 필요로 한다. 빅데이터 연구소에서 제공하는 데이터집합, 기술, 인프라는 이러한 작업을 가능하게 할 뿐 아니라, 원료 개발에서 암 연구에 이르기까지 연구소에서 제공하는 여러 가지 툴을 재사용하여 다양한 산업 분야의 인사이트 발견을 가속화시키고 있다.

• 소셜 분석 : 마케팅 전문가는 특정 집단의 관심을 유도하기 위한 캠페인의 초점을 어느 부분에 맞춰야 할지 결정해야 한다. 잠재 고객에 대한 테라바이트급의 방대한 데이터를 수집하고, 소비 행태와 데이터 분석을 위한 소프트웨어 도입에 수십억 달러를 지출하고 있다. 그럼에도 소비자의 근본적인 특성과 요구사항 대신 인구통계(예. 연령, 성별, 혼인 여부, 거주지, 소득)와 기존의 소비 행태를 연구하는 데에만 집중하고 있어 올바른 결과물 산출이 이뤄지지 못하고 있다.
  
  IBM연구소는 소셜 미디어 내 빅데이터를 이용해 단 50개의 트위터 소스만으로도 소비자의 특성과 구입 패턴을 파악하고 있다. 텍스트 분석, 인간-컴퓨터 간의 상호 작용, 심리학, 대규모 데이터 프로세싱 등의 전문성을 결합하여 결과물과 비즈니스 인사이트를 도출해 내고 있는 것이다.

• 예지 정비 : 석유·가스, 광업, 농업과 같은 천연자원 산업은 고가 장비의 효율성과 생산성에 의존할 수밖에 없다. 실례로 산업 현장에서 하나의 장비가 오작동이 되면, 하루에 150만 달러의 손실을 볼 수도 있다.

IBM은 포괄적인 데이터 집합을 이용해 지능형 모니터링 기술을 개발했다. 이 시스템은 생산라인의 작동 정지율을 감소시키고, 생산성을 높이며, 정비 비용을 최소화하는 데 필요한 정보를 사전에 제공하며, 이 정보를 기반으로 기업은 비즈니스 의사 결정을 통해 운영비용을 감소시킬 수 있다고 IBM측은 전했다. 실제로 300억 달러 규모의 기업이 IBM 예지 정비 기술을 도입함에 따라 연간 30억 달러를 절감할 수 있었다고.

IBM 빅데이터 연구소는 해당 산업, 시스템, 수학적 모델링의 전문가들이 함께 모여 협업을 진행하고 있다. 전문가들의 협업, IBM의 기술과 역량, 전문성이 결합되어 고객이 처한 문제 해결에 집중함으로써 연구 결과물 도출 속도를 8배나 증가시킬 수 있었다고 회사측은 강조했다.

김종렬 기자 obtain07@noteforum.co.kr

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