이 센터장은 21일 국민일보 주최로 열린 ‘2017 국민미래포럼’에서 “수집된 다양한 데이터의 상호·비교를 통한 입체적인 분석이 필요하다”고 말했다. 예컨대 구매사이트 시장의 경우 SNS상에서의 언급량만을 분석해서는 정확한 결론을 얻을 수 없다. ‘아마존’이 SNS상에서 언급량이 가장 많지만 정작 이용 건수는 ‘아이허브’가 가장 많다.
해외직구 사례에서도 같은 현상이 발생한다. SNS상에서 가장 언급이 많이 되는 직구 국가는 미국·독일·일본 순이다. 그러나 실제 국가별 매출량을 살펴보면 중국 해외직구 매출 증가량이 가장 높았다. 주로 고가인 미국 제품을 산 소비자들은 SNS를 통해 이를 과시하지만 저가 제품 위주인 중국산 직구제품을 구입한 소비자들은 이를 SNS상에서 공유하지 않기 때문이다. 이 센터장은 “결국 빅데이터가 모든 것을 알려주는 게 아니라 기존 자료와 결합을 해야 마케팅 효과를 볼 수 있다”고 설명했다.
이 센터장은 현재 한국의 빅데이터 분석수준은 2단계인 예측·분석 영역에 머물러 있다고 진단했다. 내외부 데이터 기반에 근거한 확률적 예측이 가능한 수준이다. 이 센터장은 여기서 더 나아가 AI(인공지능)의 학습을 통한 추론에 기반해 인과관계까지 분석할 수 있어야 한다고 지적했다. 빅데이터를 통해 의사결정까지 자동화할 수 있는 단계가 궁극적 목표다.
정현수 기자 jukebox@kmib.co.kr
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