작은 정보가 지닌 미래가치 예측하고
새로운 사업모델과 신규 사업 창출해
지속성장의 핵심수단으로 삼아나가야
확연한 봄이다. 봄이 시작되면 지자체마다 크고 작은 꽃 축제를 마련한다. 우리나라에 군(郡) 이상의 지자체 수가 162개이고 적어도 지자체마다 한두 개의 축제가 열릴 테니 그 수는 상상에 맡기자. 이 많은 축제를 준비하는 사람들의 입장에서는 정확하게 꽃 피는 날짜를 예측하는 것이 무엇보다 중요하다. 꽃이 진 후에 열리는 축제는 상상도 하기 싫지 않은가.
문제는 개화일이 매년 다르다는 것이다. 대표적으로 벚꽃을 살펴보자. 기록을 살펴보니 서울 벚꽃 개화시기가 2013년에는 4월15일인데, 2014년에는 3월28일이었다. 1년 사이에 무려 18일이나 차이가 났다. 올해는 4월3일이었다. 벚꽃 개화를 예보하는 것은 까다롭기로 유명하다. 벚꽃 개화일 예측은 2월 상순에서 중순사이의 기온과 강우량을 기본 자료로 하고, 이후의 전망치를 추가하여 복합적으로 계산한다고 한다. 결국 기상 빅데이터를 어떻게 선택하고 관리하느냐에 따라서 예측의 정확도가 결정된다.
이처럼 빅데이터는 알게 모르게 우리의 삶속에 깊이 들어와 있다. 최근 국내에 새로운 ‘모빌리티 기업’(이동 서비스를 제공하는 기업)이 등장하면서 기존 택시산업과 심한 갈등을 일으키고 있다. 국내 차량공유업체인 카카오모빌리티, 쏘카는 작년에 각각 184억원, 409억원의 당기순손실을 기록하였다는데 왜 이같은 어려움에도 사업을 포기하지 않는 것일까? 표면적으로는 불필요한 차량 소유를 줄이고 공유 인프라를 만들어 사회적 자원 낭비를 막자는 것이다. 그러나 그들이 노리는 것은 카풀 시장 너머에 있는 더 큰 자원, 바로 빅데이터인 것이다. 택시 호출 위치, 출퇴근 시간대 사람의 흐름, 탑승자의 이용특성 데이터로 지역 상권의 변화와 물류의 흐름뿐만 아니라 향후 경제활동의 트렌드를 파악할 수 있기 때문이다. 결국 플랫폼에 차곡차곡 쌓이고 있는 데이터가 목적이다. 데이터를 바탕으로 내가 1시간 후에 어디로 이동할지, 어떤 음식을 먹고 무엇을 쇼핑할지, 저녁에는 어떤 드라마를 볼지 나보다 더 잘 예측하고 심지어는 내가 할 행동을 유도해나가기까지 하는 시대를 맞고 있는 것이다.
이처럼 데이터는 4차 산업혁명 시대의 생존을 위한 핵심요소라고 할 수 있다. 필자가 근무하는 동서발전이 속해있는 발전산업도, 아직 시작 단계이지만, 운영 데이터를 이용하여 예측업무에 활용하고 있다. 동서발전의 사업소 중 하나인 당진화력발전소는 서해안 해수면이 주기적으로 변하기 때문에 바닷물을 퍼올리는 펌프운전이 늘 일정치 않아 담당 직원이 애를 먹고 있었지만 이를 발전소 운영 데이터와 기상 데이터를 잘 활용함으로써 해수면이 7m나 변동하는 백중사리에도 문제가 없도록 최적의 펌프운전 시나리오를 예측하는 시스템을 개발했다. 또한 제작사, 정비사, IT기업과 협업하여 원격감시 및 진단(RMS) 센터인 일명 ‘e-Brain 센터’를 구축했고 ‘인공지능 조기경보 시스템’을 개발해 최적의 정비주기를 제시함으로써 작년 1년간 고장방지 성과 35억원, 국내외 민간 기업 대상 솔루션 판매 수억원의 가시적 성과를 냈다.
우리 주변의 모든 데이터는 4차산업혁명시대가 되면서 엄청난 가치를 지닌 자산이 됐다. 아주 작은 싹을 보고 흐름을 알고, 실마리를 보고도 결과를 알아야 한다는 뜻의 ‘견미이지맹 견단이지말(見微以知萌 見端以知末)’이라는 한비자의 고사처럼 작은 정보가 지닌 미래가치를 예측해야한다. 과거에는 더 많은 지식과 정보를 알기 위해 노력했다면 이제는 쏟아지는 정보의 홍수 속에서 ‘정말로 필요한’ 하나를 찾는 것에 더 많은 시간을 할애하고 있다. 정보를 먼저 수집해 부가가치를 만들어내는 쪽이 미래사업의 주도권을 잡게 된다. 동서발전은 빅데이터 플랫폼 기반의 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 신규사업을 창출하여 지속성장의 핵심 수단으로 삼아 나갈 것이다. 그렇다면 머지않아 발전회사에서 벚꽃 개화일을 맞히는 날도 오지 않을까. 박일준 한국동서발전사장