박진환 한국투자증권 상품마케팅부 부장

지난 10일 미래창조과학부에서 공공·민간에서의 빅 데이터 서비스 도입을 지원할 빅데이터 분석·활용센터를 구축한다는 기사와 함께 빅 데이터 분석에 대한 사람들의 관심이 다시금 뜨거워 졌다.

빅 데이터 분석이란, 빠르게 생성되는 다양한 형태의 거대한 데이터에서 의미 있는 정보를 찾아내는 과정이다. 그래서 대부분의 전문가들은 빅 데이터를 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 요약해 3V 라고 설명하기도 한다.

재미있는 것은 이러한 새로운 시대의 트렌드를 분석하고 예지하기 위한 빅 데이터의 3V가 이미 펀드투자의 철학에 잘 융화돼 있다는 것이다.

빅 데이터의 첫 번째 특징은 기존 분석에 쓰였던 데이터와 달리 데이터의 용량이 수 테라바이트에서 수 페타바이트에 이르기 까지 크다는 점이다. 금융시장의 정보와 규모, 투자대상 역시 급성장하고 있으며 이들 모든 데이터를 개인이 모니터링하기에는 이미 한계에 다다르고 있다는 것. 넘쳐나는 투자정보를 분석하고 올바른 판단을 해야 한다는 투자자의 관점에서 보면 방대한 량의 정보를 전문가 집단의 인사이트(insight)와 체계화된 시스템을 이용하는 펀드투자의 철학에서 쉽게 공통점을 찾을 수 있다.

두 번째 빅 데이터 특징으로는 다양성을 들 수 있다. 기존의 정형화된 데이터에서 음성데이터 소셜네트워크서비스(SNS) 댓글 등 비정형화된 데이터까지 형태가 다양한 것이 특징이다. 그렇다면 펀드는 어떨까. 펀드는 투자 지역에 따라 다양한 종류의 펀드가 있을 뿐만 아니라, 인덱스 펀드와 같이 특정 지수를 추종하는 펀드까지 우리가 투자할 수 있는 펀드는 더욱 다양해지고 있다는 점에서 펀드투자 또한 다양성이라는 특성을 가지고 있다.

마지막으로 빅 데이터는 데이터가 발생되는 속도가 매우 빠르다는 특징이 있는데 이는 금융시장에서도 나타나고 있는 가장 큰 특징이다. 모든 정보의 변화가 금융시장에 영향을 주고 있으며 이를 얼마나 정확하게 이해하고 투자로 연결할 수 있느냐가 성과의 차이로 직결된다는 것이다. 직접투자와 비교 시 펀드 투자가 가지는 가장 큰 장점인 정보활용에 대한 우월성이라고 할 수 있겠다.

대부분의 산업에서는 생산자와 판매자가 빅 데이터의 기술을 독점하고 있으며 빅 데이터를 분석하는 기술 역시 상당히 복잡하여 일반 소비자가 활용하기 위한 방법을 찾기가 어렵다. 하지만, 금융산업의 경우에는 소비자인 투자자가 빅 데이터의 기술을 쉽게 활용할 수 있는 방법인 펀드투자가 예전부터 존재하고 있다는 것을 간과하지 않았으면 좋겠다.



<ⓒ세계를 보는 창 경제를 보는 눈, 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>