코로나19 확진자 추적 과정에서 빅데이터의 덕을 많이 보아 빅데이터에 대한 관심이 더 커졌다. 앞으로 빅데이터를 활용해 전염병을 예측하고 전염병 확산을 방지하려는 움직임이 활발하다. 

KT와 과학기술정보통신부는 코로나19 확산예측 모델을 개발하는 연구기관들과 ‘코로나19 확산예측 연구 동맹’을 구축했다. KT가 서울대, 한국과학기술원(KAIST), 한국과학기술연구원(KIST), 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 6개 기관에 필요한 빅데이터를 제공하고 6개 기관은 과기정통부와 행안부가 공동 추진하는 ‘국민생활안전 긴급대응연구’ 사업의 코로나19 확산예측 모델을 개발 중이다. 연구 동맹은 인공지능(AI), 빅데이터, 수리 모델링 등을 활용해 코로나19의 국내 유입 및 지역 내 확산을 예측하는 연구를 공동으로 수행한다. 

SK텔레콤은 빅데이터 기반 실시간 유동인구 분석 서비스인 ‘지오비전’을 경북경찰청에 무상으로 제공한다고 밝혔다. 지오비전은 빅데이터와 공간 데이터를 분석하는 서비스다. 휴대폰과 기지국 간 통신 데이터를 기반으로 상권 분석, 인구통계 작성 등 다양한 분야에서 활용한다. 전국 유동인구를 5분 단위로 확인할 수 있다. 지오비전 데이터를 활용해 인구 밀집도가 높은 지역을 확인, 실시간 ‘핀 포인트’ 순찰을 해 코로나19 확산을 방지하고 주민의 체감안전도도 높인다. 

중국 정부는 스마트폰 애플리케이션을 이용해 개인별로 등급을 부여하고 각 개인의 이동을 이 등급에 따라 제한하는 ‘디지털 건강 코드’ 시스템을 중국 전역에 시행한다. 알리바바 그룹이 동참했다. ‘알리페이’ 앱 이용자가 자신의 건강 상태를 입력하면 중국 정부는 빅데이터를 활용해 이 사람의 최근 여행 경력과 코로나19 감염자와 접촉 여부 등을 파악, 개인별로 ‘녹색’, ‘황색’, ‘적색’의 세 등급을 매긴다. 

빅데이터는 전염병뿐만 아니라 사회적 문제 해결 방안을 찾는 데에도 활용할 수 있다. 기존 산업은 이를 이용해 경쟁력을 더욱 높일 수 있으며 새로운 산업과 일자리 창출도 가능하다. 
빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 

PC와 인터넷, 모바일 기기 이용이 생활화되면서 사람들이 도처에 남긴 발자국(데이터)은 기하급수적으로 증가하고 있다. 인터넷쇼핑몰의 경우에는 구매를 하지 않더라도 방문자가 돌아다닌 기록이 자동적으로 데이터로 저장된다. 어떤 상품에 관심이 있는지, 얼마 동안 쇼핑몰에 머물렀는지를 알 수 있다. 사람과 기계, 기계와 기계가 서로 정보를 주고받는 사물지능통신(M2M, Machine to Machine)의 확산도 디지털 정보가 폭발적으로 증가하게 되는 이유다.

트위터(twitter)에서만 하루 평균 1억 5,500만 건이 생겨나고 유튜브(YouTube)의 하루 평균 동영상 재
생 건수는 40억 회에 이른다. CCTV가 촬영하고 있는 영상 정보의 양도 상상을 초월할 정도로 엄청나다. 그야말로 일상생활의 행동 하나하나가 빠짐없이데이터로 저장되고 있는 셈이다. 민간 분야뿐 아니라 공공 분야도 데이터를 양산 중이다. 센서스(Census)를 비롯한 다양한 사회 조사, 국세자료, 의료보험, 연금 등의 분야에서 데이터가 생산되고 있다. 

이처럼 다양하고 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 수 있다. 빅데이터는 산업혁명 시기의 석탄처럼 IT와 스마트혁명 시기에 혁신과 경쟁력 강화, 생산성 향상을 위한 중요한 원천으로 간주된다. 

기업의 빅데이터 활용은 고객의 행동을 미리 예측하고 대처방안을 마련해 기업경쟁력을 강화시키고, 생산성 향상과 비즈니스 혁신을 가능하게 한다.
공공 기관의 입장에서도 빅데이터의 등장은 시민이 요구하는 서비스를 제공할 수 있는 기회로 작용한다. 주요국 정부는 정부데이터를 공개하는 전용 사이트를 만들어 데이터를 활용한 새로운 지식을 만들기 위해 노력하고 있다. 공공 부문의 데이터 공개를 통해 정부의 투명성을 높이고 국민의 알 권리를 향상시키며 시간과 자원을 절감하는 효과를 지향하고 있다. 이러한 정부 데이터 공개 정책(open data)은 빅데이터 시대에 소통과 공유, 협업 전략이 무엇보다 중요하다는 것을 의미한다.

최근 인터넷에 산재한 다양한 웹문서, 댓글 등을 통해 특정 이슈에 대한 시민의 의견을 분석해 대응책을 마련하는 오피니언 마이닝(opinion mining)을 도입하는 사례가 늘고 있다. 국민권익위원회의 ‘민원동향분석시스템’과 국민연금공단의 ‘여론정보수집분석시스템’은 시민 고객의 의견을 분석해 불신을 해소하고 소통하기 위한 시도다.

야구에서는 예전부터 데이터 마이닝(data mining)과 유사한 기법을 사용해왔지만, 지금은 축구나 농구, 올림픽 경기에도 사용하고 있다. 야구의 경우 TV 방송 중에 데이터 마이닝 결과가 표시되어 타자가 좋아하는 코스나 싫어하는 코스가 눈에 보이는 형태로 나타난다. 
데이터는 소비자의 소비습관과 생활 패턴, 관심 분야까지 모조리 수집한다. 기업은 이런 정보들을 통해 더 나은 서비스를 제공하고 소비자 니즈를 파악해 원하는 상품을 개발한다.

스마트워치는 자신의 수면 패턴, 심장박동수 등 건강에 관한 정보를 모은다. 이 데이터를 활용해 조금이라도 이상이 발생했을 때 즉각 발견해 치료를 받을 수 있다. 의료기관에서도 빅데이터를 활용한다. 환자의 질병 발생 원인, 증상, 치료법 등을 모두 모아 분석하여 질병을 예측하거나 적당한 치료법을 찾는다.