최근 정보통신기술의 발달로 빅 데이터(big data)와 사물 인터넷(IoT: Internet of Things)이라는 전문 용어가 등장하였다. 이 두 개념은 새롭고 낯설게 느껴지지만, 사실 우리의 일상생활을 들여다보면 빅 데이터와 IoT를 자연스럽게 사용하고 있다.

예를 들어 우리가 어느 특정 위치에 있을 때, 위치기반 서비스에 따라 특정 멤버십 카드를 이용하여 혜택을 받을 수 있는 정보가 스마트 폰에 자동으로 뜨게 된다. 또 온라인 쇼핑몰 아마존닷컴은 고객의 구매 내역을 데이터베이스에 기록하여 이를 토대로 소비자의 취향과 관심사를 추출해 내고 고객별 추천상품을 홍보한다.

두 경우 모두 빅 데이트를 활용한 사례이다. 한편, IoT는 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 것인데, 집 밖에서도 가전제품, 감시카메라와 도어락 등을 모니터일, 제어하고 원격으로 조종할 수 있는 스마트 홈이 대표적인 예이다. 이렇게 기술혁신의 발달로 빅 데이터, IoT가 우리의 생활을 편리하게 해주고 있지만, 각각 사생활 침해문제와 보안문제라는 해결해야 할 이슈를 안고 있다. 아래에서는 빅 데이터와 IoT의 정의와 특징, 활용사례에 대해 더 자세히 알아보기로 한다.

앞서 언급하였듯이 스마트 폰의 위치서비스를 기반한 멤버십 할인 제공, 아마존닷컴의 상품 추천이외에도 빅 데이터의 활용영역은 다양하다. 공공부문에서 빅 데이터를 활용한 우수 사례로 여겨지는 것이 서울시와 통신사업자 KT가 실시하는 심야버스(올빼미 버스: 자정부터 새벽 5시까지 운영) 노선 정책지원이다. 이는 심야시간 귀가하는 직장인들이 택시의 승차거부 등으로 인해 대중교통수단의 필요성이 증대함으로써 마련된 정책인데, 수익성이 낮은 만큼 최소의 비용으로 서울시내 전역을 지원할 수 있는 합리적인 노선 수립이 필요하였다.

KT의 통화상세기록과 고객통계 정보, 서울시의 정류소 현황, 택시이용, 도로상황 등의 테이터 등을 KT의 빅 데이터 분석 플랫폼을 활용하여 분석하여, 심야시간 유동인구의 밀집도를 추출하고 이를 토대로 버스노선 및 배차간격을 배정하였다. 빅 데이터를 통해 시간대별 이용객 수와 특성 등 복합적이고 구체적인 분석이 가능하였고 시민들의 큰 호응을 얻어 2013.9월부터 총 9개의 올빼미 버스 노선이 운영되고 있다. 이는 과거 민원, 버스사업자 의견 등을 기준으로 운영하던 버스노선 결정 방식으로 빅 데이터에 기반한 과학적이고 신뢰성 있는 분석으로 바꾸었다는 평가를 받고 있다.

한편, 민간부문에서 빅 데이터 활용사례중 하나는 신한카드가 고객들의 소비성향과 패턴을 분석하여 선호도가 가장 높은 품목에 대한 할인혜택을 집중 제공하는 콤보 서비스를 개발한 것이다. IoT는 인간과 사물, 서비스 세 가지의 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물·공간 연결망이라고 할 수 있다. 사람과 사물, 사물과 사물간 지능통신을 할 수 있는 M2M(Machine to Machine)의 개념을 인터넷으로 확장하여 사물, 현실과 가상세계의 모든 정보와 상호작용하는 개념으로 진화한 것이다.