Wide Interview ______ 조용현 라인웍스 대표
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더 가치 있는 데이터를 위한 안내서
우리는 하루에도 셀 수 없이 많은 양의 정보가 만들어지는 ‘정보의 홍수’ 속에 살고 있다. 최근 빅데이터가 4차 산업혁명으로 더 큰 주목을 받으면서 산업 전반에서 빅데이터를 앞 다투어 도입하고, 정보가 중요한 역할을 차지하게 되었다. 지금 이 순간에도 방대한 정보가 인터넷을 통해 생산되고, 공유된다. 2011년 한 해 동안 전 세계에서 생성된 디지털 정보량은 1.8ZB(제타바이트)라고 한다. 이는 두 시간짜리 고화질(HD)급 영화 2,000억 편과 맞먹는 양이다. 6년 후인 지금은 어떨까? 이보다 정보가 더 줄어들진 않았을 것이다. 많은 정보가 있지만, 내가 원하는 가치 있는 데이터를 만드는 것이 더 중요한 쟁점이다. 수많은 모래알 속, 내가 원하는 가치 있는 데이터를 제공하는 라인웍스(Linewalks) 조용현 대표를 만났다.
방대한 데이터 속 가치 있는 정보를 만드는 기업
라인웍스는 데이터로 ‘인사이트 엔진’을 만드는 회사입니다. 다양한 분야에서 사업을 하고 있지만 특히 의료 분야 데이터에 집중하고 있습니다. 의료 명세서 데이터를 분석하는 빅데이터 시스템을 개발했습니다. 현재 제약회사, 치료재료 회사, 병원, 보건복지 공공기관에 서비스를 제공하고 있습니다. 의료 데이터를 수집해 전국 질병별 발생지도, 지역별 환자, 병원 분포, 의약품 유통 등을 분석하고 그 결과를 웹 서비스로 제공합니다. 또, 그에 따른 진료나 처치, 수술, 의약품 사용, 치료재료 사용 등을 연결한 데이터를 분석, 가공, 생성합니다. 전 세계적으로 의료 분야만큼 방대한 데이터가 축적되는 분야가 많지 않습니다. 질병 하나만 놓고 볼 때도 어느 지역에, 어느 병원에서, 어떤 치료재료와 약품을 사용했는지, 환자의 나이와 성별까지 많은 정보가 쌓입니다. 빅데이터를 통해 이러한 자료를 수집해 현재 환자 수요와 더 효과적인 의료 공급에 대한 정보를 알 수 있습니다. 외국에서는 의료 분야 빅데이터를 구축하여 식중독 등 특정 질병이 발생하면, 수집한 데이터를 활용해 역학 조사를 하고 이에 적합한 수습 시스템을 마련합니다. 우리나라는 전 국민이 건강보험에 가입하여 외국보다 더 많은 양의 정보를 체계적으로 수집할 수 있습니다. 2013년도에 공공데이터 개방을 통해 이러한 정보가 민간으로 공개되었고 가치있게 활용되고 있습니다. 건강보험 의료데이터에는 이름이나 신상 정보가 표시되어 있지 않은 나이와 성별, 질병, 의약품, 수술 등의 의료정보가 숫자로 표시됩니다. 처음에는 질병통계, 환자수 통계, 의약품 사용 통계와 같은 단편적인 수치 통계된 내용만 알 수 있었습니다. 예를 들어, 고혈압 약이 일 년에 어느 정도 판매되었는지에 대한 단순한 정보입니다. 라인웍스는 특정 질병에 특정약이 어느정도의 영향을 미치는지를 데이터로 분석하고, 가공하여 더 쓸모 있고 가치 있게 활용될 수 있도록 합니다. 고혈압 환자의 수요 그리고 고혈압약이 어느 정도로 공급되어야 할지를 연결해서 데이터를 추출하는 것입니다. 엠디웍스(MDwalks)는 의료데이터 플랫폼으로, 저희가 분석·생성한 데이터 제품(Data Product)를 끊임없이 퍼블리싱 합니다. 3억 건 이상의 의료 명세서 데이터로부터 질병을 중심으로 다양한 빅데이터를 만들고 있습니다. 단순한 통계 수치 정보를 제공하는 것이 아닌, 고객이 원하는 ‘인사이트(Insight)’에 집중하고 있습니다. 위암을 치료하는 복강경 의료기기 제조회사에게는 위암 환자수를 알려주는 것이 아니라 복강경이 필요한 정확한 환자 수요를 분석해서 제공하고, 새로운 당뇨약을 개발하는 제약회사에는 당뇨환자들이 복용하는 의약품 처방패턴을 제공하고 있습니다.
멈추지 않는 도전이 만든 결실
라인웍스는 2013년도 ETRI 연구원 예비창업지원 제도를 통해 창업하게 되었습니다. ETRI에 근무할 당시에는 확장성 있는 네트워크 서비스 플랫폼 프로젝트를 연구했습니다. 전통적인 아날로그 통신부터 웹서비스 형태 통신까지 다양한 프로토콜 스택을 컴포넌트 서비스로 만들고 공개형 인터페이스(Open API)로 제공하는 플랫폼을 개발했습니다. 이 프로젝트로 기술적인 측면과 사업적인 경험 두 가지를 얻었습니다. 우선, 기술적인 측면으로는 Open API를 계속해서 직접 개발하면서 데이터 통신에 대한 다양한 지식과 저만의 데이터 시스템 아키텍처를 갖게 되었습니다. 사업적인 측면은 제가 참여했던 프로젝트가 ‘국가 플랫폼 과제(NPT)’였기 때문에 중소기업에 기술이전을 많이 했습니다. 이때 여러 회사에 파견을 다니면서 설계와 개발을 직접 하면서 소프트웨어 사업자가 현장에서 해결해야 하는 많은 것들을 경험했습니다. 제가 생산하는 가치를 이용하는 고객을 만드는 것이 개인적으로 가장 하고 싶은 일이었습니다. 직접 만든 기술을 사업화하고 싶은 마음도 있었기에 ETRI의 경험이 큰 도움이 되었습니다. 사업 초창기에는 새로운 시장을 개발하는 것이 가장 어려웠습니다. 아직 명확한 시장조차 없었던 때였고, 오로지 ‘빅데이터’라는 단어 하나만 있었던 때입니다. 3개월 정도 거의 60군데 제약회사에 다니면서 저희 데이터를 판매하기 위해 노력했습니다. 미팅이 갑자기 일방적으로 취소되거나 담당자를 만나도 사업에 대해 부정적인 경우가 많았습니다. 하지만, 고객을 계속 만나면서 진정 시장이 원하는 부분이 무엇인지 알게 되었고 점차 비즈니스 모델을 만들어갔습니다. 지금은 존슨앤존스메디칼 등 의료 업계 상위 기업을 고객으로 하고 있고, 다양한 사업 분야로 확장하고 있습니다. 매출이 점점 나오다 보니 함께 일할 좋은 친구들도 자연스럽게 모이고 점점 발전해나가고 있습니다.
고객의 인사이트에 주목하라
회사를 꾸려나가다 보니 ‘기술개발에 실패해서 망하는 IT 회사는 없다. 시장개발에 실패할 뿐이다’라는 말을 절감합니다. 연구원 출신의 기업이 하는 실수 중 하나가 ‘기술 개발만 잘하면 시장에서 잘 팔릴 것이다’라고 생각하는 것입니다. 창업할 때 기술도 중요하지만, 더 중요한 것이 회사에서 팔 기술이 고객에게 어떤 이득을 가져다줄지가 중요합니다. 예를 들어, 기존보다 두 배 빠른 통신 기술을 개발하였다 하더라도 시장에서 원하지 않으면 그 기술은 무용지물이 되고 맙니다. 따라서 회사가 성장하려면 비즈니스 모델을 잘 세워야 합니다. 시장을 개발하는 방법은 사업의 종류에 따라 매우 다르기 때문에 함부로 단정 지을 수 없지만, 기술에 집중하지 말고 고객 이익을 항상 염두에 두어야 합니다. 처음에 제가 목표로 했던 데이터가 우리 생각에서만 좋은 아이디어인 경우가 대부분이었습니다. 제가 별것 아니라고 생각한 데이터가 잘 팔린 때도 있었습니다. 또, 기술을 설명하려 하지 말고 고객이 보자마자 이해할 수 있도록 해야 합니다. 한눈에 명료하게 이해되는 기술이 고객에게 더 와 닿습니다. 가장 좋은 방법은 직접 부딪혀보는 것입니다. 시장에서 많은 사용자와 고객을 만나 그들이 원하는 목소리를 듣는다면 좋은 비즈니스 모델을 만들 수 있을 것입니다. 앞으로 10년 안에 시장에서 거래되는 재화 중 데이터가 가장 비싼 물건이 될 것으로 생각합니다. 데이터를 직접 사고파는 회사도 성장할 것입니다. 또, 데이터를 원천재료로 하여 기계학습을 한 후에 데이터 엔진을 서비스하는 회사도 생겨날 것입니다. 패션이나 유통, 식음료 사업과 같이 눈에 보이는 사업으로 형성될지는 모르겠지만, 분명히 각 분야의 기반사업으로서 역할을 할 것이고, 그에 따라 데이터 비즈니스는 폭발적으로 성장할 것입니다. 빅데이터는 미래의 변화를 예측하는 것이 아니라 현재를 정확하게 알 수 있고 바로 변화에 적응할 수치를 제공하는 것이라고 생각합니다. 있는 시장이 원하는 형태로 분석하는 것이라고 생각합니다. 앞으로 라인웍스는 의료의 모든 분야에 데이터를 제공하는 기업으로 성장하고 싶습니다.
