보고서에 따르면 먼저 보건의료 분야를 보면 병원당 매일 수백 테라바이트의 데이터를 생성하는데, 데이터의 효율적인 이용으로 8%의 비용을 절감시키면 연간 3,000억 달러가 절약된다.
심정지를 4시간 전에 예측하는 머신러닝 알고리즘이 개발된다. (현재 정확도: 66%)
교통 분야에서는 최근 출시되는 자동차는 매 시간 약 25 기가바이트의 데이터를 생성하고 비행기들은 비행당 약 0.5 테라바이트의 데이터를 생성하는데, 이러한 데이터를 효과적으로 이용함으로써 자동차 교통사고 사상자수의 50%감소와 연간 약 300억 달러의 비행기 연료비 절약이 예상된다. (1%의 운행효율 달성시)
에너지‧환경분야에서는 스마트빌딩만으로도 연간 약 250억 달러의 에너지 비용이 절감된다.
제조분야에서는 데이터의 효과적인 이용으로 연간 약 3,710억 달러가 절감 된다.(신제품 개발 속도와 조립 비용의 50% 감소)
금융분야에서는 신용카드 사기 방지만으로도 연간 20억 달러가 절감된다. 농업분야에서는 축산의 경우, 50% 이상의 생산성 향상이 기대된다.
이에 따라 데이터 경제를 준비할 때 데이터 분석뿐만 아니라 데이터의 생성과 저장,그리고 공유를 어떻게 할 것인지를 포함하여 데이터 생태계 전반에 걸쳐 분석하고 개선방향을 설정해야 한다.
우리나라의 데이터 경제에 관한 수치가 거의 전무한 실정인데, 관련수치를 확인할 수 있는 연구와 통계 체계의 마련이 필요해 보인다.
[한국뉴스투데이 전주호 기자]
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