하버드비즈니스리뷰

고객 데이터 수집에는 십중팔구 고객 개인정보와 관련된 위험이 도사리고 있습니다. 예민한 정보가 의도치 않게 유출되기도 하고 나쁜 의도로 이를 가로채는 사람도 있죠. 2017년 에퀴팩스(Equifax)의 데이터 유출 사태로 인해 1억4300만 명에 달하는 미국 소비자가 피해를 입었습니다. 뉴스로 전해지지 않을 뿐, 이보다 작은 규모의 데이터 유출 사고는 항상 일어나고 있죠. 기업들이 더 많은 데이터를 모으고 여기에 의지하는 정도가 심해지면서 데이터 관련 리스크의 증가는 불 보듯 뻔한 일입니다.

그러나 개인 데이터의 접속 포인트를 최소화하는 적절한 데이터 구조와 프로세스로 이러한 위험을 현격하게 줄일 수 있죠. 즉, 기업들은 에지 컴퓨팅(Edge Computing)의 잠재력에 주목해야 합니다. 에지 컴퓨팅은 클라우드가 아니라 네트워크의 말단, 그러니까 데이터 생성 지점과 가까운 곳에 위치한 기기에서 컴퓨팅이 일어나는 것을 말합니다. 애플의 페이스ID 연산이 여러분의 아이폰 안에서 처리되는 것이 그 예입니다. 필자들은 비즈니스와 컴퓨터 사이언스 및 통계적 관점에서 개인정보를 연구해 왔습니다. 그리고 에지 컴퓨팅과 같은 접근 방식이 합리적일 뿐만 아니라 더욱 보급되어야 한다고 생각합니다. 에지 컴퓨팅하에서는 예민한 정보가 클라우드로 전송되어 보관되는 일을 피할 수 있고 따라서 나쁜 사람들이 정보를 탈취할 수 있는 위험도 낮아지죠.

그렇다면 에지 컴퓨팅은 어떻게 동작할까요? 그리고 애플처럼 거대한 리소스를 지니지 못한 기업들은 이를 어떻게 활용할 수 있을까요?

새로운 와인을 시음하는 소비자의 표정을 캡처해 소비자 선호도를 측정하고자 하는 와인 매장을 생각해 봅시다. 매장은 두 가지 비디오 기술 중 하나를 선택하게 됩니다. 첫 번째는 수시간 분량의 비디오를 캡처해 데이터를 서드파티 서버로 보내고 콘텐츠를 데이터베이스에 저장합니다. 그리고 얼굴 분석 알고리즘을 사용해 비디오를 처리한 뒤 새 와인을 시음한 고객의 80퍼센트가 맘에 들어 하는 표정이었다고 보고하죠. 두 번째 기술에서는 얼굴 분석 알고리즘이 카메라에서 실행되고 어떠한 영상도 저장하거나 전송하지않습니다. 그리고 전자와 마찬가지로 와인 소매업체에 80퍼센트라는 비율을 보고합니다.

두 번째 시스템은 사람, 서버, 데이터베이스, 또는 인터페이스가 데이터에 접근하는 경우의 수를 제한하기 위해 에지 컴퓨팅을 이용합니다. 따라서 데이터 유출이나 허가되지 않은 사용이 발생할 가능성을 줄이게 됩니다. 새로운 와인 광고에 투자할 것인지 결정하는 사업적 의사결정을 위해서만 데이터를 수집할 뿐이죠.

고객의 개인 데이터를 보호하고자 하는 기업은 위에서 설명한 것과 유사한 상황에 직면할 것입니다. 그리고 많은 경우 에지 컴퓨팅이 해답이 될 수 있습니다. 이제 에지 컴퓨팅에 대해 알아야 하는 것들을 설명하겠습니다.

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