미래 사회에 가장 유망한 직업은 데이터 분석가다. 국가 전반의 경제 상황을 파악하는 일은 특정 개인이나 회사의 경제 상황을 파악하는 것과는 전혀 다른 차원의 지식과 방법을 요구한다. 일개 개인이나 회사의 경제 상황은 비교적 쉽게 확인할 수 있다. 하지만 기업, 개인, 정부 등 다양한 경제 주체가 수많은 경제활동을 전개한 결과가 투영된 국가 경제 전반의 상황을 파악하기 위해서는 남다른 지식과 방법이 요구된다.
보통은 경제 전반의 상황을 다소 주관적이거나 추상적인 형태로 파악하고 있더라도 그리 큰 문제는 없을 것이다. 하지만 국가 정책 입안자나 기업체 의사결정권자들의 경우에는 상황이 다르다. 그들은 국가 경제가 직면하고 있는 상황뿐만 아니라 자신이 활동하는 산업 또는 지역의 세세한 상황까지도 정확히 파악하고 있어야 한다. 최근에는 경제문제가 차지하는 비중이 점차 높아지고 있어 일반인 또한 경제 전반의 상황을 더 정밀하게 판단할 수 있는 능력이 더욱 중요시되고 있다.
미래 사회에는 과학기술의 발달로 그간 데이터로 가공되기 어려웠던 많은 경제활동들을 데이터로 가공할 수 있는 기회가 생겼다. 이에 따라 새로운 현상을 규명할 수 있게 됐는데, 빅데이터 분석이 그 대표적인 사례다. 빅데이터란 데이터 크기가 방대할 뿐만 아니라 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터는 단순히 데이터의 크기가 방대해진 것만을 의미하지는 않는다. 과거에는 분석 자체가 어려웠던 것을 과학기술의 발달로 가공할 수 있게 된 데이터 역시 빅데이터라 부른다.
이런 빅데이터의 대표적인 예로는 소비자의 위치 정보 등을 들 수 있다. 과거에는 소비자가 언제 어디에 가서 어떤 물건을 구매하는지를 쉽게 취합할 수 없었다. 그러나 최근에는 위치기반 기술의 발달로 소비자의 생활 방식과 구매 방식, 이동 동선 등과 같은 다양한 정보를 데이터로 변환하여 의미 있는 내용을 도출할 수 있게 됐다. 또 다른 사례로는 우리가 인터넷 블로그 또는 소셜네트워크서비스(SNS)에 기록한 다양한 내용을 텍스트 마이닝(Text Mining)이라는 기술을 통해 가공, 분석할 수 있게 됐다. 이 역시 과거에는 사람들이 적어 놓은 글을 분석할 수 있는 기술적 환경이 구축되지 못했지만, 최근엔 이런 내용을 바탕으로 다양한 사실을 규명할 수 있게 됐다.
최근 대체 데이터를 통해 이러한 부분을 보완하고자 하는 기업이 느는 추세다. 먼저, 대체 데이터(Alternative Data)란 전통적으로 해당 분야 산업군에서 활용해 오지 않던 데이터 소스를 이용, 기존의 범주와는 다른 인사이트를 도출하고자 하는 데이터를 말한다. 예를 들어, 금융회사는 과거 금융거래 기록이 없는 사람에게 적절한 신용등급을 부여하기가 어렵다. 이에 통상적으로 중간 등급의 신용등급을 일괄적으로 부여했다. 실제로는 이들의 신용등급이 전혀 다를 수 있음에도 말이다.
최근 많은 금융기관이 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에는 전혀 활용하지 않았던 비재무적 데이터인 웹 크롤링 데이터, 웹사이트 방문 이력, 앱 다운로드 때 제공 동의 정보, 로그인 내용, 상품 후기 등 정보를 활용해 신용등급을 구분하는 노력을 시도하고 있다. 이러한 일련의 노력을 국내에서는 마이데이터 산업으로 분류하고 있지만, 더욱 정확한 학문적 구분으로는 대체 데이터라 할 수 있다.
신용카드 기록 및 은행 이체 기록, 슈퍼마켓 바코드 기록 또한 개인의 재무 상태와 경제활동의 흐름을 파악하기 위한 좋은 대안을 제공해 줄 것이다. 금융회사는 고객이 자신의 정보를 변경하기 이전에는 고객의 상황 변화를 파악하기 힘들었다. 하지만 위에서 열거한 일련의 데이터를 취합하면 상황은 달라진다. 고객이 즐겨 이용하던 슈퍼마켓 위치가 다른 지역으로 변경되었다면, 고객의 주소지가 변경됐을 가능성이 크다. 그뿐만 아니라 신용카드로 구매한 품목 중 아기용품이 포함되기 시작할 때 임신 등의 가능성이 커진다. 이러한 고객의 개인적인 상황 변화를 먼저 파악하고 이를 기반으로 관련 서비스를 먼저 제시하면 더욱 많은 이용률을 끌어낼 수 있을 것이다.
