[헬로티]

오늘날 대부분 비즈니스 및 기술 리더들은 사물인터넷(IoT)이 획기적인 통찰력을 바탕으로 고객과 ‘사물’을 완전히 새롭게 이해하여 활용할 수 있는 방법을 제시하면서 미증유의 기회를 창출하고 있다는 데 동의합니다. 하지만 실제로 IoT의 비전이 완전하게 실현되었다고 말하기는 어렵습니다. 이는 기업이 IoT의 잠재력을 정의하고 추구하는 방식이 제한적이라는 데서 일부 이유를 찾아볼 수 있습니다. 

기업이 McKinsey & Company가 예측한 IoT의 최대 경제 효과*1(연간 3조9000억~11조 1천억 달러)를 실현하려면 IoT를 바라보는 시각을 완전히 새롭게 바꿔야 합니다. 예를 들어 오늘날 다수의 기업들은 장비 결함을 예측하여 선제적 유지보수를 실시하는 등 주로 쉽게 알 수 있는 문제를 해결하는 데 IoT 이니셔티브를 주력한다는 점을 생각해보십시오. 이러한 IoT 이니셔티브는 기본적으로 연통형(stovepipes) 체계로서 개별 사업 단위를 중심으로 이루어집니다. 

이러다 보니 권위 있는 분석가 한 명이 5가지 IoT 구현 사례 중 4가지는 이용사례 및 분석의 초점이 너무 제한적이어서 혁신의 기회를 잃고 말 것이라고 예측한 점도 당연해 보입니다. 이와 달리 기업이 규모에 따라 IoT 데이터를 사용하려면 조직 및 기술적 역량을 개발하는 동시에 스마트 시티, 제조 현장 또는 공급망 등 복합 시스템에 대한 관계와 종속성을 이해해야 합니다. 결국 기업은 오직 광범위하고 심층적인 IoT 데이터 적용을 통해서만 새로운 혁신, 수익 구조 및 비용 절감을 실현할 수 있습니다.

다른 이름으로 바꾼다면 

아마도 이러한 제한적 문제는 이름에서 비롯되는 것 같습니다. IoT에서 ‘사물(things)’이란 표현은 너무 애매모호하고 혼동을 일으키기 쉽습니다. 실제로 무엇이든 사물이 될 수 있다는 점을 감안하면 IoT의 의미는 물론 효과적인 사용 방법에 대해서도 명확히 이해하기는 쉽지 않습니다.

더 나은 이름을 제시하자면 ‘시스템 인터넷(Internet of Systems)은 어떨까요?

이는 기상 시스템, 교통 시스템, 금융 시스템, 공장 시스템 또는 인간의 면역체계나 신경계 같은 다수의 복합 개체를 의미합니다. 시스템과 사물을 비교하여 생각해보면 데이터를 사용하여 복합시스템의 내부 원리와 상호 의존성을 정확히 이해하고 최적화하는 데 따른 가치를 깨닫게 될 것입니다. 복합 시스템을 연구하고 탐구하려면 데이터 도메인에 대한 심층적인 이해와 다른 인접 도메인 관계를 포착할 수 있는 능력이 필요합니다. 

최근 해커톤(hackathon)에서 ‘사물’과 ‘시스템’ 방식의 도입에 따른 엄청난 차이점을 발견하였습니다. 세정 습윤제나 기타 용도로 사용되는 화합물인 계면활성제 제조 공장에 대한 동일한 센서 데이터를 서로 다른 그룹에게 주었습니다. 그런 다음 각 그룹에게 자신이 원하는 방식에 따라 데이터를 분석하여 개선점을 찾아오도록 요청하였습니다. 대부분이 온도 및 압력 지표와 장비 문제의 상호 관계에 집중하였습니다. 그리 놀랄 일도 아닙니다.

장비 결함 예측이 IoT의 전형적인 산물이라고 생각하고 있으니까요. 하지만 한 그룹의 생각은 깊이가 달랐습니다. 이들은 전체 제조 시스템에 미치는 영향의 측면에서 데이터를 분석하였습니다. 화합물이 에너지 소비를 최소화하여 정확한 사양에 따라 제조되었는지 알아보기 위해 데이터를 ‘탐구’하여 생산 공정을 위한 최적의 온도와 습도를 식별하였습니다.

이를 통해 얻은 정보를 공정 최적화에 사용함으로써 우리 팀은 센서 데이터의 가치를 더욱 높일 수 있었습니다. 동일한 데이터를 다른 방식으로 사용하여 증분 이익이 아닌 막대한 이익을 거둔 셈입니다. 

수학 문제 풀이

IoT에 대한 시스템 접근 방식 개발은 쉬운 수학 문제를 푸는 일과 다릅니다. 먼저 기업은 IoT 데이터(사물 접근 방식) 뿐만 아니라 모든 데이터(시스템 접근 방식)에 가치가 있다는 사실을 인지해야 합니다. 기업의 다양한 데이터 소스의 맥락에서 IoT 데이터를 분석하려면 복잡하고 어려운 수학 문제가 개입되어 정교한 분석 능력이 필요합니다. 극복하기 더욱 어려운 장벽은 기업 문화와 비즈니스 변혁 문제입니다. 

기업의 이전 의사결정 및 IT 예산 책정 방식으로는 제한적인 이용 사례에 초점을 맞출 수밖에 없습니다. 개인정보 문제 또한 고민해봐야 합니다. 하지만 시스템 방식을 사용하면 다음과 같이 몇 가지 중요한 질문에 대한 해답을 제시할 수 있다는 점에서 이러한 과제 극복은 분명 가치 있는 일입니다.

• 지금 상황은 어떠한가?

• 유의적인 일인가?

• 이러한 상황의 원인은 무엇인가?

• 이전에는 어디에서 이러한 상황이 발생하였는가?

• 그 결과는 어땠는가?

• 재발 시기와 장소를 예측할 수 있는가?

혁신을 향한 플랫폼

기업이 더욱 근본적이고 수익적인 사고방식으로 전환하려면 Apple iPhone과 같은 산업 파괴자의 예에서 교훈을 찾아볼 수 있습니다. Apple은 이 장치와 함께 앱 개발자들의 혁신을 끌어 모은 플랫폼을 제공하면서 사람들과 기업의 사고 및 운영 방식을 바꿔놓았습니다. 개발자들은 플랫폼 원리에 대해 알 필요가 없습니다. 그저 플랫폼을 이용해 앱을 개발할 줄만 알면 됩니다. 

마찬가지로 기업들 역시 직원들이 IoT 및 기타 소스의 데이터를 분석 및 실험하여 복합 시스템 모델링 및 최적화 알고리즘을 개발함으로써 새로운 것을 만들 수 있는 플랫폼 구축이 가능합니다. 여기에서도 직원들이 플랫폼 원리에 대해 궁금해 할 필요가 없습니다. 단지 플랫폼을 이용해 방대한 양의 데이터를 분석하여 통찰력을 활용할 수 있는 방법에 초점을 맞추면 됩니다. 

일부 기업들은 이미 디지털화에 자신의 미래를 걸었다는 점에서 IoT에 대한 시스템 사고방식을 더욱 광범위한 수준으로 개발하는 데 앞장서고 있습니다. 이미 IoT 플랫폼에 엄청난 투자를 하였을 뿐만 아니라 IoT에서 요구하는 구현 속도에 맞추기 위해 의사결정 및 투자 프로세스를 변경하기 시작했다는 점 역시 매우 유의미하다고 할 수 있습니다. 

이제 IoT의 승자는 더욱 넓은 시스템 비전을 개발하는 기업입니다. 이들은 공급망이든, 스마트 시티든, 생산 플랜트든 혹은 최첨단 장비든 상관없이 전체 시스템 최적화를 위한 IoT 프로젝트를 기반으로 자신의 이니셔티브를 세우고 있습니다. 또한 확장 가능한 통합 분석 플랫폼에 투자하여 직원들이 IoT 데이터를 분석할 수 있는 가능성의 문을 열어주고 있습니다. 이것이야말로 IoT의 진정한 비전과 변혁의 기회를 실현하려면 어떻게 준비해야 하는지 잘 보여주는 모습입니다. 

참고 1. ‌Manyika, James and Michael Chui. “By 2025, Internet of Things Applications Could Have $11 Trillion Impact.” McKinsey & Co. reprinted from Fortune, July 22, 2015.

니엘 오도허티(Niall O’Doherty) _ Teradata International의 제조 및 에너지 부문 임원