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트렌드의 변화, 데이터 관리의 방향성

성윤호 (ip:)
2018-05-25 00:14:20
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트렌드의 변화, 데이터 관리의 방향성



시대의 변화에 맞추어 '데이터'에 집중하다.


정보화 시대라고 불리우는 현재는 수많은 기술과 이를 기반으로 하는 수많은 서비스들이 생기고 사라지는 반복을 겪고 있습니다.
여기서 수 많은 기관, 기업은 모두 각자의 고유한 비즈니스에 따른 영역을 구축하고 존속하지만 공통적으로 집중하는 근본적인 과제가 있습니다. 이는 '콘텐츠' 또는 '데이터'입니다. 여기서 '데이터'에 집중해보고자 합니다.
데이터는 21세기의 '제 2의 원유'로 불리우며, 모든 기관과 기업은 각자의 비즈니스에 해당되는 데이터를 좀 더 의미 있게 생산, 활용, 응용, 분석하기 위한 많은 노력이 지속되고 있습니다. 또한, 데이터 자체의 양적 증가, 복잡성 해결, 활용성 등의 공통된 과제를 가지고 있습니다.



데이터를 연결하는 트렌드 기술


이러한 데이터가 화두인 시대에서 이미 여러 가지 데이터를 관리하고 활용하는 기술들이 생겨나고 있습니다.
빅데이터(Big Data), 연결 데이터 (LOD, Linked Open Data), 개방형 데이터 (Open Data)등 최근 이슈가 되고 있는 정보기술 용어들의 핵심은 모두 '데이터'입니다.



[그림1 빅데이터, 연결데이터, 개방형 데이터]
이러한 기술들은 모두 데이터를 좀 더 의미 있게 만드는 것에 주안점이 있습니다. 또한, 사람의 이해와 활용을 전제한 문서를 기계 또한 사람처럼 이해하고 자동으로 처리할 수 있는 데이터로 구축하는 것을 공유, 활용을 위한 것에 그 기술의 첫걸음으로 삼고 있습니다.

Tim Berners-Lee는 Five Star Open Data에서 별점을 이용해 데이터를 정형화 시키는 개방의 단계와 효과에 대해서 다음과 같이 설명하고 있습니다.

[그림2 Tim Berners-Lee, Five Star Open Data]
1단계는 포맷을 고려하지 않은 데이터입니다. 표를 스캔해서 PDF나 HWP 파일로 올린 경우가 1단계 수준의 공공데이터입니다. 2단계는 표를 이미지가 아닌 구조화된 데이터로 제공하는 형태입니다. 엑셀 파일로 표를 제공하는 경우가 이에 해당한다. 3단계는 비독점 포맷을 사용한 데이터입니다. 엑셀 파일 대신 CSV 파일로 데이터를 공개한 경우 3단계 데이터라고 말할 수 있습니다. 4단계는 개체를 가리킬 수 있도록 URI를 제공하는 경우이며, 마지막 5단계는 다른 데이터끼리 연결할 수 있는 데이터를 말합니다.

이렇게 콘텐츠를 데이터화하고 연결 가능한 형태로 만듦으로써 사람은 물론이고 기계간의 명확하고 자유로운 데이터 소통이 가능한 열린 소통방식의 가능성이 열렸다는 것을 의미합니다.



메타데이터를 활용한 아카이브 시스템


아이온커뮤니케이션즈에서 제작/판매되고 있는 모든 컨텐츠 관리 시스템은 메타데이터를 기반한 콘텐츠 제작/관리에 중점을 두고 있습니다.

여러 가지 콘텐츠 관리 시스템이 있지만 그 중 비정형 데이터 관리에 그 목적이 있는 아카이빙 시스템은 여러 포맷, 유형의 비정형 데이터에서 의미 있는 메타데이터를 추출하여 관리하는데 초점이 맞추어져 있습니다.

현재까지는 비정형 데이터가 가지는 고유한 데이터를 추출/관리하는 데에 초점이 맞추어져 있었다면 위와 같이 축적된 데이터를 의미 있게 포맷화하고 연결하고 공유함으로써 관리되고 있는 모든 콘텐츠가 의미 있는 '관계'를 가짐으로써 사용자가 의도한, 또는 새로운 형태로 재활용 될 수 있도록 관리체계를 가질 수 있습니다.

하지만 모든 관리 시스템이 이러한 환경 구축을 자동으로 지원하는게 아닌 많은 비용과 시간을 투자하여야 합니다. 그럼에도 이런 기술들에 관심을 갖는 이유는 명확합니다. 이러한 노력들이 고유하게 기관 또는 기업이 가지는 컨텐츠의 품질과 서비스를 더 나은 방향으로 높여주기 때문입니다.



방향성


공공데이터에 대한 여러가지 기술에 대한 노력은 이미 미국, 영국, 한국 정부 등에서 진행되고 있으며, 한국정보화진흥원이 2014년에 발간한 '2014 링크드 오픈 데이터 국내 구축 사례집'에 따르면 '새로운 어플리케이션 혹은 서비스, 비즈니스 모델 창출을 위해서는 기초 데이터의 가공과 정제 등에 많은 노력을 기울여야 한다"라고 설명하고 있습니다.

또한, "단순히 개방된 형태의 데이터보다는 링크드 데이터로 개방된 데이터의 가치 창출이 기업, 개인, 정부 등이 상호 지속적인 연결고리를 가지며 고 부가가치 창출이 가능하다"라고 말하고 있습니다.

한국 공공기관이 이러한 데이터 구축 사업 사례로 발표한 사례는 2014년 기준으로 10여건에 불과하며, 많은 움직임들이 현재 국/내외에서 발생하고 있습니다. 이러한 데이터를 활용한 여러가지 고 부가가치 서비스를 위해서는 우선 데이터 양 자체가 많아야 하며, 이를 연결할 수 있는 메타 데이터 요소도 많아야 합니다. 

[그림3 국립중앙도서관 LOD 서비스]
새로운 기술이나 문화가 탄생한 배경에는 반드시 이유가 존재합니다. 이러한 데이터 기술들이 주목받게 된 배경과 데이터 기술을 활용한 무한한 가능성이 존재하지만 어디까지나 이러한 기술들은 모두 훌륭한 도구이자 방법임을 잊지 말아야 합니다.

많은 노력과 비용이 드는 과정이 포함되고 당장 눈에 보이는 가시적인 효과는 드러나지 않을 수 있으나 한번 잘 만들어진 데이터는 트렌드와 상관없이 유용하게 활용될 것이며, 연결이라는 특징은 여러 데이터가 융합되어 지금은 생각지도 못한 새로운 가치를 창출할 것으로 기대할 수 있습니다.
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