비투엔은 4차산업 시대에 ‘데이터’란 단순히 ‘정보’로서의 가치가 아니라 기업의 미래, 사람의 미래를 인도해주고, 변화시킬 수 있는 전략적 도구로서 가치를 지니고 있습니다. 즉 4차 산업혁명과 지능화 시대에 데이터는 무한한 가치를 지닌 소재이며, 모든 분야에서 생존과 성장을 위한 핵심 전략 자산입니다.
따라서 세계 각국은 데이터 개방 활성화를 위한 기술·제도 강화에 총력을 기울이고 있으며, 데이터와 데이터 가공기술은 곧 국가 경쟁력이 되어 데이터 경제라는 말이 무색하지 않게 되었습니다. 데이터 산업 시장 규모는 2018년 기준 약 15조원으로 2010년 이후 연평균 7.3% 성장하고 있는 상황에서 2020년 데이터 3법 통과와 함께 데이터를 활용한 다양한 기술이 도약을 준비하고 있습니다.
비투엔는 고객이 원하는 ‘전략 자산으로서의 데이터’가 될 수 있도록 데이터 전략수립, 빅데이터 시스템 설계 및 구축, 고품질 데이터의 안전한 활용을 위한 데이터 품질관리와 거버넌스 정책 수립, AI/ML 분석 기법을 활용한 데이터 가치발굴과 같은 컨설팅 및 구축 서비스를 수행하는 기업입니다. 동사는 2004년 설립 이후 약 17년간 500개 이상의 프로젝트를 수행하면서 다양한 업종에 대한 이해를 바탕으로 업계 선두 데이터 컨설팅 기업으로 인지도와 전문성을 확보하였습니다.
더불어 2016년부터 전문 역량과 경험을 집적한 데이터 솔루션을 출시하여 컨설팅 서비스의 고도화와 수익성 확대의 기반을 마련하였습니다. 동사의 데이터 품질관리 솔루션인 SDQ는 2018년 이후 정부기관 및 지자체, 공공기관의 고품질 데이터 개방을 위한 공공데이터품질평가의 공식 솔루션으로 활용되고 있습니다. 2019년 이후 SDQ를 비롯한 자사 솔루션의 매출은 비약적으로 성장하고 있으며 데이터 포탈 등 새로운 기능을 추가하여 통합 데이터 거버넌스 Suite로 개발 중입니다.
비투엔는 향후 컨설팅 역량과 솔루션 기능을 결합하여 비정형 빅데이터 분석 및 품질관리를 지원하는 빅데이터 거버넌스 플랫폼 사업을 추진 중이며, AI학습데이터 수집 및 품질관리 플랫폼, 클라우드 기반 분석 플랫폼 설계 및 구축, 개인이 데이터를 주체적으로 관리하고 능동적으로 활용하는 마이데이터 분석서비스 등 다양한 응용 영역에서 데이터, 플랫폼ㆍ서비스 전반을 아우르는 역량과 솔루션 개발을 목표로 하고 있습니다
비투엔은 코스닥 상장사이며 현재 주가는 1,990원이다. 3년 전 주가와 비교하여 2021년 말부터 주가는 하락추세에 놓여 있다.
빅데이터는 미래 ICT 산업을 선도할 4차산업혁명의 핵심술요인으로 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측하고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 또한 데이터를 생성 및 수집하는 IoT, 생성된 빅데이터를 분석하기 위한 인공지능과 직접적으로 연계되어 있습니다. 또한 현재 글로벌 차원의 다양한 빅데이터 활용 및 제품화, 산업 적용이 선진국 중심으로 이루어지고 있습니다.
빅데이터산업에서 빅데이터가 가장 크게 활용되는 분야는 사물인터넷과 인공지능 분야라 할 수 있습니다.
사물인터넷의 경우 빅데이터의 분석을 위해서는 대량의 데이터가 공급 되어지는 구조가 필요한데 사물인터넷 환경에서는 다수의 센서들로 이루어진 센서 네트워크로부터 방대한 양의 데이터가 생성되고, 사물인터넷 환경 속의 수많은 센서 네트워크에서 쏟아지는 실시간 데이터들은 빅데이터의 특징을 고스란히 갖고 있습니다. 이러한 데이터들은 빠르게 지속적으로 생성되고, 비정형 데이터이기도 하며, 수집한 데이터의 양은 매우 방대합니다. 다만, 사물인터넷 환경이 목적에 맞게 제대로 동작하기 위해서는 빅데이터에 대한 분석과 가공이 필요한데 수집된 데이터 자체만으로는 가치를 살릴 수 없고, 목적에 맞는 데이터 분석과 처리가 필요합니다. 미래사회에는 거의 모든 사물에 센서가 부탁되며, 여기에 생성되는 데이터를 어떻게 처리하느냐에 따라 해당 정보를 처리하는 기관 및 단체의 가치가 달리질 것입니다. 결론적으로 사물인터넷 환경은 필연적으로 빅데이터를 생성하며, 빅데이터 분석을 위해서는 사물인터넷을 위한 센서네트워크와 같은 데이터 생성 및 수집 체계가 필요합니다. 따라서 사물인터넷과 빅데이터는 상호 필요충분 조건하에 있다고 볼 수 있습니다.
인공지능은 빅데이터 처리 기술이 지향하는 모델은 딥러닝(Deep Learning)으로 수많은 데이터를 컴퓨터에 주입하고 해당 데이터가 의미하는 바를 스스로 해독할 수 있도록 만드는 것입니다. 빅데이터 처리를 위한 목표는 컴퓨터에 인공적 지능을 부여하는 것이라 할 수 있습니다. 이는 딥러닝을 통해 방대한 양의 데이터로부터 목적에 맞는 최적의 답안을 찾아야 하는데, 의료분야의 경우 수많은 임상실험 데이터와 환자 치료데이터를 기반으로 학습하여 사람보다 정확한 진단과 치료방안을 제시할 수도 있고, 자동차의 경우 차량 비전시스템으로부터 수집된 영상 빅데이터를 학습하여 차량 주변을 판독하고 안전하고 정확하게 차량 움직임을 제어할 수 있습니다. 이밖에도 천체 시뮬레이션, 기상예측, 유전체 돌연변이 연구 등 빅데이터를 갖는 모든 분야에 인공지능이 활용될 것입니다. 따라서 빅데이터를 학습하고 분석하여 가장 효과적인 답안제시를 위한 인공지능 기술은 필수적이라 할 수 있고 최근 빠른 정보처리를 위한 하드웨어의 성능이 올라가고 과거에 비해 상대적으로 가격이 저렴해 지면서, 많은 계산량을 필요로 하는 딥러닝 알고리즘이 기존 방식을 능가하며 그 성능을 입증하고 있습니다.
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