아이들을 키운 어머니는 아기가 태어나기전부터 태아가 건강하게 성장하도록 자신의 건강 상태를 점검하기 위해 병원을 찾는다. 아기가 태어난 후에는 각종 질병에 대한 예방 접종을 위해 병원을 방문하고 때론 급하게 아픈 아기를 안고 병원을 달려가곤 한다. 아기에 대한 진찰 결과를 의사 선생님으로부터 설명을 듣지만 감기와 같이 대중 매체에서 접한 용어 이외에는 더이상 이해하기가 어렵다.

처방전을 들고 약국을 방문하여 조제된 약 봉투를 받아 들면 영어와 한글이 혼재된 성분 내역이 무엇을 의미하는지 알 지 못한다. 제약 전문가가 아니기에 굳이 상세한 내역을 다 알 필요는 없지만 음식이나 환경에 의한 부작용을 이해하여 아기가 빨리 나을 수 있도록 간호해야 한다. 요즘은 인터넷이 발달하여 병원, 제약 회사나 정부기관에서 웹 사이트를 통해 건강을 위한 지침 등을 제공하여 많은 도움을 준다.

아기를 키우는 어머니를 위한 건강 데이터 서비스 망(Data as a Service(DaaS) Web)이 새롭게 갖추어진다면 먼저 어머니의 마음을 이해하고 눈높이를 정해야 한다. 어머니의 눈높이는 아기에 관련된 의학, 제약 등을 이해하는 수준을 의미하고 의사소통을 위한 용어(Term)를 정의한다. 병원과 제약회사 내부는 자신의 조직에서 사용하는 용어를 사전처럼 잘 정리하여 사용하지만, 어머니의 눈높이에는 맞지 않다.

건강 데이터 서비스(DaaS) 망이 어머니의 눈높이를 맞추는 작업은 ‘어머니에게 아기 건강을 위해 어떤 데이터를 제공할 것인가?’ 하는 서비스 망이 가지는 임무를 정의하며 시작한다. 제공할 데이터를 도출하여 이름을 정하고 데이터끼리의 관계를 규정하여 의미를 정의한 모형(Model)을 만들어 완성한다. 이때 어머니에게 제공하는 데이터의 눈높이가 완성된다. 완성된 건강 데이터 서비스 망을 위한 전체 데이터 모델은 서비스 망을 이용하는 고객의 눈높이에 맞는 괜찮은 용어 해설집(Glossary)이 된다.

전자상거래(e-Commerce)와 같이 다양한 집단이 모여서 유기적으로 비즈니스를 수행하는 e-비즈니스 (enhanced-Business, 필자 해석) 체제에서는 비즈니스 용어 해설집(Business Glossary)이 요구된다. 전체 비즈니스를 조정(Coordinate)해 나가며 데이터를 매니지먼트하는 중개 조직(Intermediary Unit)은 전체 데이터 모델을 저장소(Repository)에 담아 비즈니스 용어 해설집을 제공한다. 그래서 건강 데이터 서비스(DaaS) 망도 전체 데이터 모델을 담고 관리하는 한 차원 높은 데이터베이스인 ‘메타-데이터 리포지토리(Meta-data Repository)를 반드시 갖추어야 한다.

건강 데이터 서비스(DaaS) 망에는 고객인 육아를 하는 어머니뿐만 아니라 병원과 의사, 제약회사와 약사 등 다양한 그룹이 유기적으로 활동해 나갈 수 있다. 각 역할 그룹이 데이터에 접근하고 교환하기 위해서는 그 그룹에 특화된 상호 데이터 교환 형식(Format)이 필요하다. 어머니의 눈높이에 맞춰 데이터를 접근하고 교환할 수 있는 기준 모델(Canonical Model)을 통해 이해할 수 있는 용어로 데이터를 제공한다. 병원의 의사나 제약회사와 약국의 약사 간에도 각 그룹을 위한 데이터 접근 및 교환을 위한 기준 모델을 설정하여 데이터를 교환한다.

각 역할 그룹의 상호 데이터 접근 및 교환을 위해 모델링 한 기준 모델은 전체 데이터 모델에 기반하여야 한다. 특히 비즈니스 용어에 대한 혼동으로 데이터 중복성(Data Redundancy)이 발생하지 않도록 메타-데이터 리포지토리를 통해 검증해야 한다. 데이터 접근 및 교환을 위한 기준 모델에 데이터를 운영 (Manipulate)하는 방법을 정의하여 비즈니스 규칙(Business Rule)으로 메타-데이터 리포지토리에 반영하여야 한다.

고객 눈높이에 맞춘 데이터 서비스(DaaS)는 데이터에 의미를 불어넣어 고객에게 비즈니스 가치를 전해준다. 데이터 서비스(DaaS)의 중심에 메타-데이터 리포지토리가 있어 각 중요한 활동 결과를 조정하여 조화롭게 서비스가 제공해 나갈 수 있도록 한다. 이것은 고객의 눈높이에 맞는 데이터가 의미를 찾고 새로운 지식을 창조할 수 있는 메카니즘으로 발전해 나가는 첫 단계이다.

결론적으로 우리 앞에 성큼 다가온 4차 산업혁명은 고객의 눈높이에 맞는 데이터에 의미를 부여하여 오로지 그 고객을 위한 비즈니스 가치를 창조하여 전해줄 때 이룰 수 있다고 믿는다. 또한 데이터가 의미를 찾아 새로운 비즈니스 가치를 창조해 나가는 과정 속에서 메타-데이터 리포지토리와 같은 조정 역할이 중요하다는 것을 새삼 깨닫는다.

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온라인뉴스팀 (news@nextdaily.co.kr)