"디지털 뉴딜 한국 제조업과 큰 시너지 기대"
"양질의 데이터 확보가 데이터댐 성공 관건"
"기업, 데이터 활용 수익내는 비즈모델 구축해야"
"한국 규제 많아 기업하기 좋은 환경 아냐"
"전 국민이 휴대폰을 사용하는 '하이퍼디지털 경제'에서 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있고, 이는 한국 기업에 기회가 될 수 있다. ICT(정보통신기술)·제조업 강국 한국에서 데이터를 활용해 새로운 기업들이 많이 육성되기를 기대한다."
'빅데이터 석학' 토머스 데이븐포트 미국 뱁슨대 석좌교수는 23일 국내 최대 테크 컨퍼런스 '스마트클라우드쇼 2020' 기조연설에서 "한국 정부가 '디지털 뉴딜'에 대규모 예산을 투입하고 데이터 경제를 육성하고자 한다"면서 "전 세계적으로 정부가 데이터 관련 구체적인 정책을 발표한 사례가 드문데, (앞으로) 한국의 제조업과 큰 시너지가 날 것이라고 생각한다"고 말했다.
그는 "과거 한국에서 전자, 철강, 자동차 등의 기업이 강한 의지와 추진력을 가지고 성장한 것처럼 기술과 규제의 변화 속에서 많은 기업이 탄생할 수 있다"면서 "(한국은) 코로나19라는 위기 상황에서도 데이터 수집에 성공, (정부 주도로) 대응하고 있다"고 평가했다.
데이븐포트 교수는 한국이 가진 한계와 보완해야 할 부분에 대해서도 지적했다. 그는 "한국의 많은 대기업은 그동안 제품 중심적이며, 수출에 집중했다"면서 "데이터는 서비스 접근 중심이고, 서비스는 다른 국가로 수출하는 것이 쉽지 않다"고 했다. 데이븐포트 교수는 "한국에 규제가 많아 '기업하기 좋은 환경'은 아니다"면서 "인공지능(AI) 인재 양성 측면에서도 아쉬움이 있다"고 했다. 하드웨어 산업은 강하지만 소프트웨어 산업이 아직 성숙하지 못한 점도 약점으로 꼽힌다고 했다.
데이븐포트 교수는 "데이터 댐과 같은 저장소가 성공하려면 정말 많은 데이터를 저장할 수 있어야 하며, 공급 측면에서 데이터가 양질이어야 한다"고 했다. 데이터의 품질이 담보되지 못하면 기업의 효과적인 의사결정에 도움을 줄 수 없다는 설명이다. 데이븐포트 교수는 "수요 측면에서 보자면 데이터를 분석할 수 있는 소프트웨어가 필요하다"면서 "기업에선 데이터를 활용해 수익을 낼 수 있는 비즈니스 모델이 구축되어야 한다"고 했다.
그는 "효과적인 머신러닝(기계학습)을 위해서는 대량의 데이터가 필요하다"면서 "다양한 원천에서 데이터가 생성되는데 이를 잘 수집해서 저장해야 하며, 데이터 레이블링(인공지능을 만드는데 필요한 학습 데이터를 입력하는 작업)도 이뤄져야 한다"고 했다.