하루가 모여 인생이 된다

이 글은 EBS 한 눈에 보이는 경제 프로그램 중 '인터넷에 나만 따라다니는 광고가 있다?'편을 요약ㆍ정리한 글입니다.

현재 디지털 환경에서는 1분 동안 100시간 분량의 동영상이 업로드되고 있으며, 13만 8,889시간 분량의 동영상이 시청되고 있습니다.

또한 19만 4,064건의 어플리케이션 다운로드, 24만 7,222건의 메시지가 생성도고 있으며 E-mail은 2억 개 이상이 전송되고 있습니다.

이처럼 디지털 환경에서 생성되는 다양하고 많은 자료들을 빅데이터라고 합니다.

바로 여러분이 검색한 기록 내용들이 빅데이터입니다.

그리고, 광고업체에서는 여러분이 남긴 검색한 기록을 분석해서 관심 분야를 파악한 후에 적당한 광고를 제공해줍니다.

개인에게 필요한 광고가 알맞게 제공되니 자연스럽게 클릭하게 되겠죠?

이 빅데이터는 현재 컴퓨터, 휴대폰, 카드 계산 등등 여러 방면에서 매우 빠른 속도로 증가하고 있습니다.

한 IT분석업체에 따르면 2015년 한 해에 생성된 빅데이터가 약 8ZB였고, 2020년에는 40ZB가 될 것이라고 합니다.

1ZB(제타 바이트)는 우리에게 익숙한 하드 용량인 TB(테라 바이트)로 바꾸면 109TB입니다.

이 양이 얼마나 큰 용량인지 잘 모시겠죠?
1ZB는 음악을 MP3 파일로 저장할 때 약 281조 5,000억 곡 정도를 저장할 수 있는 용량이라고 합니다.

이렇게 상상하기 어려운 크기의 빅데이터는 우리 생활에 큰 편익을 주고 있습니다.

대표적으로 서울 시내의 N번 버스를 말할 수 있습니다.

N번 버스는 밤 12시부터 새벽 4시까지 운영을 하고 있습니다.

대부분의 버스 운행이 끊긴 심야에 운영하는 버스이기 때문에 서울 시민들이 가장 많이 이용할 수 있는 최적의 구간을 찾아내는 것이 중요했습니다.

그래서 이 버스의 노선을 정할 때 사용된 것이 바로 빅데이터입니다.

서울의 야간 유동 인구 빅데이터를 철저히 분석해서 가장 최적화된 노선을 만들 수 있었고, 하루 평균 7,500명이 사용할 정도로 큰 인기를 끌고 있습니다.

이렇게 좋은 정보는 기업에서도 아주 유용하겠죠?
혹시 여러분은 마트에서 기저귀와 맥주를 파는 진열 장소가 가깝다는 사실을 알고 계시나요?

미국의 한 마트에서는 고객들이 어떤 물건을 동시에 사는지 알기 위해서 구매 내역 데이터를 분석했습니다.

그러자 전혀 의외의 조합인 맥주와 기저귀를 같이 구매한다는 것을 알게 되었습니다.

그 이유는 남편들이 퇴근길에 아내의 심부름으로 기저귀를 사러 갔다가 심부름을 한 대가로 맥주를 사게 된다는 것입니다.

그리고 또 다른 이유는 남편이 맥주 사러 마트를 갈 때 잔소리를 들을까바 기저귀를 사온다는 핑계로 마트에 가게 된다는 것입니다.

마트에서는 이 사실을 놓치지 않고 기저귀와 맥주를 가까운 곳에 진열해서 매출을 무려 5배나 높였다고 합니다.

빅데이터를 이용한 예측! 정말 대단한 효과 아닌가요?

앞으로는 방대한 범죄 관련 데이터에 날씨, 공간, 인구 등의 데이터까지 더해서 범죄 발생까지 미리 예측할 수 있는 시스템을 만든다고 합니다.

영화 속에서만 일어날 수 있는 것이라고 생각했던 일들이 정말 현실이 된다면 어떻게 될지 궁금합니다.

그런데, 정부와 기업만 빅데이터를 사용하는 것일까요?
평범한 국민이자 소비자인 여러분도 빅데이터를 자주 사용하고 있습니다.

우리가 익숙하게 검색하던 맛집을 찾기 위해서 여러 사람이 올린 후기를 확인해 보신 적 있으시죠?
이 음식에 어떤 음식이 나오는지, 맛은 어떤지, 가격은 어떤지 까지 이것저것 비교해서 무엇을 먹을지 결정을 하시죠?

기업처럼 무수한 양의 데이터를 비교할 수는 없지만 우리도 나름 많은 양의 정보를 분석하고 있다는 점에서 빅데이터와 다를 바 없습니다.

이미 일상에서 우리는 빅데이터의 편리함을 충분히 누리고 있습니다.

하지만 반대로 생각하면 빅데이터 속에는 내가 남긴 기록들이 무수히 많다는 이야기입니다.

실제로 카드 사용 내역, 쇼핑 검색 기록, SNS 업로드 등, 우리 생활 속의 수많은 일들이 빅데이터가 되고 있습니다.

빅데이터!

영리하게 이용하고 나의 정보는 보다 신중하게 관리해야겠습니다.