Big Data (빅 데이터)

"빅데이터 분야에서 새로운 것은 '빅(big·대규모)' 부분이 아닙니다. 데이터 분석 결과를 기업을 비롯한 여러 조직의 의사 결정에 바로 반영할 수 있게 됐다는 점이 중요하죠."

대규모 데이터를 분석해 의미 있는 결과를 뽑아내는 빅데이터 기술은 최근 산업계 전반에서 주목하는 화두다. 13일 서울 관악구 서울대 빅데이터연구원에서 만난 미국 스탠퍼드대 컴퓨터공학과 헥터 가르시아-몰리나 (Garcia-Molina) 교수는 "빅데이터는 연필과도 같다"고 말했다. 누구에게나 필요하고, 어디에나 쓰일 수 있다는 뜻이다. 가르시아-몰리나 교수는 미 대통령 정보기술 자문위원회(PITAC) 위원을 지낸 컴퓨터공학의 권위자다. 구글 공동 창업자 래리 페이지와 세르게이 브린의 대학원 시절 프로젝트 지도교수이기도 했다.

그는 "데이터를 분석해 의사 결정에 참고하는 건 인간이 옛날부터 해왔던 일"이라며 "최근 떠오르는 빅데이터의 핵심은 이제 실시간으로 시사점을 얻을 수 있게 됐다 (realtime feedback) 는 것"이라고 말했다. 대규모 데이터를 분석하면 그만큼 상세하고 정확한 결과를 얻을 가능성이 높아지지만, 규모 자체가 핵심은 아니라는 얘기다.

그는 '데이터 크라우드소싱(data crowdsourcing)'을 통해 수많은 군중의 활동으로부터 데이터를 얻어 분석하는 방법이 컴퓨터로 풀기 어려운 과제들을 해결할 수 있다고 강조하며, 1994년 인터넷 검색 환경 구축 프로젝트에서 래리 페이지가 레고 블록으로 첫 구글 서버 프로토타입을 제작했던 역사적 일화를 소개했다.

공학과 의학을 융합한 한현욱 교수는 아주의대 의료정보연구센터에서 보건의료 분자 및 임상 데이터를 이용한 질환 네트워크 구축, 공통데이터모델(CDM) 확장, 신약재창출 기술을 주력 연구하고 있다.

"의료 빅데이터는 임상 데이터와 유전체 데이터를 포괄하는 개념입니다. 국내 1세대 의료빅데이터 전문가로는 아주의대의 박래웅 교수와 서울의대의 김주한 교수를 꼽을 수 있습니다. X-ray의 발견이 지금의 영상의학과 전문의를 만들었고, 현미경의 개발이 병리학과 전문의를 만들었듯이, 보건의료 빅데이터를 위한 전문 분과가 생길지도 모를 일입니다."

"빅데이터의 전문가가 되기 위해서 해당 도메인의 문제를 데이터의 관점에서 해결하기 위해 프로젝트를 통해 배워야 합니다." 파이썬, R, SQL 같은 도구는 6~12개월이면 충분히 배울 수 있지만, 도메인 지식 없이 기술만 습득하면 단절된 지식이 될 수 있음을 지적하며 도메인 전문가와의 협업 프로젝트와 연구실 인턴 경험을 적극 추천했다.

이태선 건강보험심사평가원 의료정보융합실 실장은 연간 진료비 청구 14억 건, 심사 진료비 65조 원 등의 원천 데이터를 5,258억 건의 개방 DB로 구축한 보건의료 빅데이터센터 (Healthcare Bigdata Hub)를 통해 4차 산업혁명과 연계된 바이오헬스 스타트업 창업 및 제약사 R&D 지원 성과를 밝혔다.

"보건의료빅데이터 활용 활성화를 위해 분석 지원 및 교육프로그램을 제공하고 빅데이터 분석 전문가 인력풀을 구성하는 등 지원체계를 고도화할 것"이라며, 심평원의 임상·의약품 전문 데이터와 국민건강보험공단의 가입자·건강검진 데이터를 상호 보완적으로 개방하여 국가 보건의료 가치를 극대화하고 있다고 강조했다.