"이제는 기업이 내부적으로 보유한 데이터를 남(외부)의 데이터와 결합, 활용할 수 있게 됐습니다.
이은주 삼성SDS 데이터분석컨설팀장(상무)은 18일 한국정보산업연합회가 서울 그랜드인터컨티넨탈호텔에서 개최한 '10월 CIO포럼'에서 "데이터는 시간이 갈수록 쌓이고 연결할수록 가치가 높아지는 특징이 있다"며 이 같이 밝혔다.
이 상무는 삼성SDS 빅데이터분석팀장과 애널리틱스팀장을 거쳤다. 특히 이날 이 상무는 "이제는 기업이 내부적으로 보유한 데이터를 남(외부)의 데이터와 결합, 활용할 수 있게 됐다"며 기업 경쟁력 강화와 시너지 향상을 위한 외부 데이터와의 결합을 강조했다.
지난 2020년 8월 개정한 데이터3법에 따라 가명정보 활용이 가능해졌고, 삼성SDS는 2020년 11월 민간기업 최초로 가명정보결합전문기관에 선정됐다. 가명정보는 개인 동의 없이 활용이 가능한 정보다. 실명 및 익명 정보와 다르다. 실명정보는 특정 개인을 알 수 있는 정보다. 예컨대 홍길동이라는 이름과 주민등록 번호, 주소, 전화번호, 이메일, 통신요금 등이 공개돼 있다. 활용하려면 사전 동의가 필요하다.
반면 익명정보는 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치했다. 예컨대 20대, 남자, 통신요금000, 이 정도만 공개돼 있다. 개인정보보호법 적용 대상이 아니여서 언제든 동의없이 활용할 수 있다. 실명과 익명의 중간에 있는 게 가명정보다. 추가 정보 없이는 특정 개인을 알 수 없다. 99년생, 남자, 서울 도봉구****, ****@gmail, 통신요금 7~8만원, 기관지질환, 이 정도만 공개돼 있다. 익명정보는 통계 작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등 일부 경우에만 개인 동의 없이 활용이 가능하다.
이 상무는 "가명정보 활용은 데이터 결합이라는 새로운 방식을 통해 할 수 있다"면서 "각 기업과 기관의 개인정보를 개인 동의 없이 가명처리 및 결합할 수 있다"고 들려줬다. 이어 데이터 결합에 대해 "서로 다른 기업, 기관이 보유한 동일한 개인 정보를 가명처리하고 결합해 활용하는 것"이라고 정의를 내렸다.
데이터 결합을 통해 얻을 수 있는 기대효과는 고객 이해의 폭 확대와 새로운 인사이트 발견을 들었다. 즉, 고객의 생활패턴, 구매 선호, 관심사, 건강상태, 금융 상태 등을 데이터 결합을 통해 보다 잘 이해할 수 있다는 것이다. 호텔 체인과 제조 유통을 들며 실제 사례도 소개했다.
호텔 체인의 경우 별도 법인으로 분리돼 있는 동일 브랜드 호텔을 방문한 고객 정보를 분석해 통합 멤버십 효과를 예측했다. 또 제조 유통은 대리점 매출 강화를 위해 고객 거주지 정보와 상권 정보를 분석해 매출 상승이 가능한 지점을 도출했다. 이들 사례 외에 테마파크는 예시로 들었다. 고객 위치정보로 고객취향을 반영한 제휴 마케팅 고도화와 비교 대상 업체 방문 파악이 가능하다는 것이다.
또 전자제조의 경우 "전자제품 구독 고객에 대한 깊은 이해를 통해 구독 고객 확대가 가능하고, 신상품 및 서비스 기획에도 도움이 된다고 설명했다. 가명정보를 활용하면 MZ세대에 맞는 복지도 가능하다면서 "회사가 보유한 직원 정보와 회사 내외부에서 발생하는 교육, 취식, 라이프 스타일, 검진 정도를 결합해 직원을 위한 복지 및 사내 제도 개선을 위한 정보로 활용이 가능하다"고 예상했다.
데이터 결합은 지정된 전문기관을 통해서만 가능하다. 이에는 비 금융데이터를 취급하는 결합전문기관과 금융데이터를 전문으로 취급하는 데이터전문기관 등 두 종류가 있다.
결합전문기관은 과기정통부, 개인정보위, 행안부 등 22개 각 부처가 지정한다. 현재 삼성SDS를 비롯해 LG CNS 등 22곳이 있다. 반면 데이터전문기관은 금융위원회와 금융감독원에서 지정하며 4곳(금융보안원, 한국신용정보원, 금융결제원, 국세청)이 지정돼 있다. 당국은 금융데이터 결합 수요 증가로 데이터전문기관을 추가로 지정하는 것을 추진중인데 삼성SDS도 신청, 결과를 기다리고 있다. 삼성SDS 외에 신한은행, 신한카드, 삼성카드, 비씨카드, 쿠콘, 통계청 등이 신청했다.
이 상무에 따르면 데이터 결합은 ▲사전 준비(가명처리 및 결합 제도 이해, 절차 교육) ▲데이터 소싱(결합 목적 및 활용방안 정의, 목적에 맞는 결합 데이터 선정) ▲데이터 결합(가명 처리를 위한 기술 지원, 적정성 심사 가이드 및 심사위원 소싱) ▲데이터 분석(결합 신청 방법 가이드, 결합 데이터 선정 및 전처리 등 추출 지원) 등 네 단계로 절차가 이뤄진다.
삼성SDS는 1700여명에 달하는 데이터 전문가(데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트)와 '브라이틱스AI(Brightics AI)'라는 데이터·AI 플랫폼을 보유하고 있다. 여기에 동형암호, 블록체인 등 강력한 보안 체계를 갖췄고 삼성그룹 등 다양한 업종의 데이터 경험을 갖고 있다.
이 상무에 이어 발표를 한 신동민 삼성SDS 데이터분석그룹장은 자사가 개발한 데이터분석 툴인 '프리 빌트(Pre-built)'를 밀키트에 비유하며 "밀키트는 쉽고 빠르다. 내가 만든 것보다 맛있다"면서 "데이터를 맛있게 요리하는 쉽고 빠른 방법이 '프리 빌트' 모델"이라고 설명했다. '프리 빌트'는 '브라이틱스AI'에 탑재된 솔루션이다. 데이터 수집부터 분석, 활용까지 엔드 투 엔드 서비스를 통해 보다 쉽게 분석을 하게 해준다. 700회 이상 사업 수행 등 삼성SDS의 10년 이상 분석 사업을 바탕으로 만들었다. '브라이틱스AI'와 함께 계속 기능이 고도화중이다.
한편 이 상무와 신 그룹장에 앞서 발표를 한 홍혜진 삼성SDS 부사장(전략마케팅실장)은 "2000년대 비즈니스 최적화에 이어 2020년대는 비즈니스 지능화를 고민하는 시대"라면서 "디지털 전환과 관련한 키워드(단어)를 뽑아보니 625개가 나왔는데 이중 클라우드와 데이터 분석이 가장 많았다"며 데이터 분석을 강조했다. 이어 클라우드와 데이터로 어떻게 혁신을 하지?라는 고민에서 기업 특화 클라우드 서비스인 '삼성 클라우드 플랫폼'을 만들었다면서 "데이터로 혁신하기 위해선 기술을 아는 엔지니어 뿐 아니라 데이터를 실제 갖고 있는 협업의 참여가 매우 중요하다"고 강조했다.
