미국 보스턴에 있는 스타트업 스타버스트(Starburst)는 데이터 분석 엔진을 제공하는 업체다. 스타버스트의 분석 엔진을 이용하는 기업들은 데이터에 빠르게 접근할 수 있고, 분산 데이터를 효율적으로 활용하면서 전반적인 비용을 절감 효과를 경험할 수 있다는 것이 장점이다. 스타버스트의 데이터 분석 엔진은 데이터가 어디에 있든, 어떤 형태로 나타나든 액세스가 가능한 실시간 분산 쿼리 엔진을 제공한다. 결과적으로 데이터 분석 담당자들이 모든 데이터에 대해 빠르게 분석할 수 있는 환경을 제공하는 한편, 이를 기반으로 기업의 성과 개선을 위한 신속한 결정을 내리는데도 도움을 준다. 스타버스트는 현재 300여 명의 직원들이 근무하고 있다. 컴캐스트 VM웨어, 버라이즌 등 150여 개 기업들이 스타버스트의 서비스를 사용하면서 기술력을 인정받고 있다.
# 지난달 뉴욕증시에 상장한 리비안은 단숨에 GM과 포드의 시가총액을 뛰어넘으면서 시장의 주목을 받았으나, 최근 첫 실적발표 이후 주가 하락세를 경험하고 있다. 그러나 최근 생산 능력 확대를 목표로 한 적극적인 행보를 보이고 있다. 리비안은 최근 미국 조지아주 외곽에 대규모 공장 건설계획을 발표했다. 이 공장은 오는 2022년 착공에 들어가 2024년 완공 예정이다. 연간 40만대의 전기차를 생산할 수 있을 것으로 기대된다. 뿐만 아니라 공장 인근에 배터리 셀 생산시설도 함께 조성될 것으로 보인다.# 기업들은 자율주행차 개발에도 속도를 내고 있다. 업계에 따르면 메르세데스-벤츠는 독일에서 자율주행 시스템 승인을 받고, 내년 상반기 상용화를 목표로 하고 있다. 재규어 I-페이스 기반의 웨이모 자율주행차는 테스트 주행 중 충돌사고가 나면서 관련 조사가 이뤄지고 있고, GM의 자율주행사업부 크루즈의 수장인 댄 암만 CEO는 최근 갑작스럽게 사퇴하면서 자율주행 사업에 적잖은 타격을 입게 됐다.최근 자동차 산업은 '전동화' 트렌드와 맞물려 어느 산업군보다도 빠르게 변화하고 있다. 기업들은 전기차 모델로 속속 사업구조를 재편하고 있고, 핵심 부품인 배터리의 안정적인 공급을 위해 '조인트벤처' 설립하는 등 협업에 나섰다. 더 나아가 자율주행차 부문도 기술 개발과 인재 이동 등 변화무쌍한 변화가 잇따르면서 산업 전반의 '패러다임'이 바뀌고 있다. 자동차 업계의 2022년은 어떤 모습으로 진화할까. 완성차 기업들이 집중하고 있는 투자 분야를 통해 내년 추세를 살펴봤다.
최근 미국에서는 '스마트 시티' 조성을 위한 다양한 시험 프로젝트가 진행되고 있다. 스마트 시티는 서로 연결된 데이터를 생성, 공유하면서 도시 생활 속에서 발생하는 교통, 환경, 주거 등 비효율적인 문제를 해결하고 시민들에게 쾌적한 환경을 제공하는 것이 주요 목적이다.도시별로 민관이 협력하고 있는 스마트시티 조성 프로젝트 다양한 카테고리를 추진되고 있다. 주차 앱을 사용한 스마트 주차, 스마트 수질 관리, 공공 와이파이 등을 예로 들 수 있다. 스마트시티 조성을 위한 핵심은 '개방형 데이터 플랫폼'이다. 기업은 플랫폼을 개발하고, 시민들은 플랫폼을 통해 정보를 제공하고, 정부 기관은 모인 정보를 활용해 효율성을 높이는 것이다. 시민과 정부 간 쌍방향 커뮤니케이션을 통해 데이터가 구축되기 때문에 다양한 부문에서 데이터를 활용할 수 있다는 것이 특징이다.'해이든 AI(Hayden AI)'는 전체 도시 환경을 지도화하고, 현실 세계를 디지털화 한 복제 가상공간을 구축한 통합 플랫폼이다. 시 정부 관계자들이 도시에 직면한 문제를 더욱 잘 이해하고, 주민들을 위한 커뮤니티 삶의 질을 개선하는데 도움을 주기 위해 설립됐다. 해이든 AI(Hayden AI)는 안전하고 지속 가능한 도시를 만들기 위한 혁신을 추구하는 스타트업이다. 이 회사는 인공지능(AI)과 데이터 기술을 활용해 도시 문제와 교통 문제 해결을 위한 공공 정보 활용 시스템을 구축하고 있다. 운전자가 휴대전화를 사용해 안전하게 도로를 이용할 수 있는 정보를 제공하고, 정부에게는 효율적이면서도 안전한 교통 흐름을 제어할 수 있도록 돕는다. 또한 대중교통 운행을 원활하게 돕는 시스템도 제공하고 있다.
"재무제표만큼 중요해진 투자 판단기준 대체 데이터를 확보하라" 미 월가에서 최근 큰 관심을 모으고 있는 주제다. 대체 데이터(alternative data)는 회사 또는 투자를 평가하기 위해 투자자가 사용하는 비전통적인 데이터를 말한다. 전문 투자자는 재무제표, 경영진 발표, 보도 자료 등 전통적인 데이터가 아닌 금융 거래, 웹, 위성, 소비자 지출 등 새로운 형태의 데이터를 대체 데이터라고 부른다. 이를 통해 경제에 대해 더 정확하고 빠르게 통찰력과 지표를 얻을 수 있는 것이 특징이다. 전문 투자자들은 높은 가격으로 대체 데이터를 확보한다. 하지만 개인 투자자도 큰돈을 들이지 않아도 대체 데이터를 활용해 투자 활동에 도움을 얻을 수 있다. 데이터는 이미 많다. 하지만 이를 어떻게 판단하고 투자에 활용할 것인가가 중요한데 최근 부상한 '대체 데이터' 개념은 투자 판단에 확신을 줄 수 있는 기준으로 꼽힌다. 지난 30일(미 현지시각), 두 대체 데이터 전문가는 마켓워치(MarketWatch)가 주최한 컨퍼런스에 참석해 대체 데이터가 무엇이고 경제, 시장 및 기업을 빠르게 파악하기 위해 어떻게 사용할 수 있는지 방법을 나눴다.토마스 손튼(Thomas Thornton) 뱅크오브아메리카 글로벌 연구, 마케팅, 분석 책임자는 일반 투자자에게 유용한 데이터 세트로 구글과 애플의 모빌리티 데이터를 꼽았다. 그는 “구글의 모빌리티 데이터를 통해 지역 별로, 주 별로, 도시 별로 사람들이 무엇을 하며 시간을 보내는지 알 수 있고 애플의 모빌리티 데이터로 대중교통 및 운전 경로 정보를 확보할 수 있다”고 전했다. 이 데이터로 경제 회복을 평가하는 데 도움을 얻을 수 있다는 주장이다. 손튼은 도시별로 어떤 지역에 직원들이 사무실로 더 많이 복귀했는지 볼 수 있는 캐슬 시스템즈(Kastle Systems) 데이터도 언급했다.아네타 마카오스카(Aneta Markowska) 제프리스(Jefferies) 전무이사 및 수석 재무 경제학자는 요즘 최고의 관심사인 노동 시장을 트래킹 하기 위해 대체 데이터를 사용한다. 구인구직 사이트 인디드닷컴(Indeed.com)을 통해 다양한 산업에 대한 중요한 인사이트를 얻을 수 있으며, 온라인 레스토랑 예약 플랫폼 오픈테이블(Open Table)을 통해서도 현재 소비자의 지출 흐름을 이해할 수 있다. 또한 미국 교통안전청(TSA, Transportation Security Administration) 데이터로 공항 TSA 체크포인트를 건너는 사람의 수를 파악해 여행 회복이 얼마나 진행됐는지 알 수 있다.두 전문가는 대체 데이터를 활용하기 전에, 그 한계점을 인식하는 것도 중요하다고 강조했다. 먼저, 다양한 데이터가 나타내는 것이 무엇인지 정확히 이해를 하는 것이 중요하다. 예를 들어, 온라인 웹 트래픽 데이터와 온라인 지출의 개념적 차이를 이해해야 한다는 것이다. 또한, 대체 데이터의 역사가 길지 않다. 때로는 2년 미만의 데이터인 경우도 있기 때문에 투자자가 알고 싶은 데이터의 기간을 잘 파악하고 비교해야 한다. 마지막으로 휴일과 계절적 변동 패턴에 따라 데이터가 달라질 수 있기 때문에 데이터를 분석할 때, 계절성의 문제를 인식해야 한다.다음은 대담 전문이다.
미국 코로나19 백신 접종률이 50%를 넘었다. 한국도 최근 백신 공급과 접종률이 상승하고 있다. 다양한 코로나19 백신이 공급되면서 가장 좋은 백신은 어떤 것인가?라는 질문이 나온다. 이에 대한 의료계의 답은 '가장 빨리 맞을 수 있는 백신'이다. 한국은 물론이고 미국에서도 사람들이 가장 신뢰하는 코로나19 백신은 '화이자'가 개발한 제품이다. 더밀크의 질문은 "어떻게 화이자 등 글로벌 제약사는 1년도 안돼 백신을 개발하고 빠르게 보급할 수 있을까?" 란 것이었다. 백신은 1상에서 부터 3상, 4상까지 최소 3년은 기본이고 10년이 되도 마지막 문턱을 넘지 못하는 사례가 많았기 때문이다 하지만 화이자 등은 코로나 팬데믹 발발 약 1년만에 백신을 '보급'하는 혁명적 결과를 만들어냈다. 그 비결은 무엇이었을까? 화이자가 보유한 인공지능 기술이나 빅데이터의 역할은 어땠을까? 그래서 더밀크는 월스트리트저널에서 주최한 AI 포럼을 취재했다. 이 자리에서 리디아 폰세카 화이자 CTO는 백신 개발에서도 AI 등 기술의 역할이 결정적 역할을 했으며 인간과 AI의 협업이 놀라운 결과를 가져왔음을 밝혔다. 실제 글로벌 제약사 화이자는 빠르게 코로나19 백신 개발에 성공하고 임상 시험을 거쳤다. 화이자가 예상보다 빠른 속도로 백신을 개발한 것은 팬데믹 이전부터 디지털 트랜스포메이션을 시작한 덕이었다. 임상 설계에 AI을 활용하고 원격에서 임상시험을 진행했다. 화이자는 팬데믹 1년 전인 2019년부터 혁신적인 바이오 제약회사로 변신하기 위해 디지털 전환(트랜스포메이션)을 시작했다. 신약과 백신 등 개발을 위해 화이자는 방대한 데이터를 인사이트로 전환하는 대시 보드를 만들었다. 실시간으로 백신을 모니터링하고 임상 현장으로 운송하는 것도 한 눈에 보게 했다. 화이자는 의료 및 안전팀과 파트너를 맺어 연구원이 대량의 실시간 정보를 관리하고 대응하는 것을 돕는 코로나 의료 대시보드를 개발했다. 또 인간 중심의 기존 팀은 백신을 서둘러 개발하기 위해 '경험'을 더해 알고리즘을 짰고 AI는 재빠르게 과업을 수행했다. 화이자는 탑다운 식의 군대식 명령구조가 아니라 환자 중심의 '수평적 의사결정'으로 만족할만한 결과를 조기에 달성할 수 있었다.
데이터 분석 플랫폼 회사 데이터브릭스(Databricks)는 지난 2월 1일(현지 시각), 시리즈 G 라운드로 10억달러(약 1조2000억원)의 투자를 유치했다는 소식을 발표했다. 이번 투자로 데이터브릭스 기업 가치는 280억달러(약 30조8341억원)을 넘어서게 됐다. 이번 투자 라운드는 프랭클린 템플턴(Franklin Templeton) 주도 하에 피델리티와 웨일즈락, 캐피털G, 세일즈포스 벤쳐스 등 ‘빅네임’ 기관 투자자들이 참여했다. 이 외에도 마이크로소프트, a16z, 블랙락, 로우 프라이스 어소시에이츠, 타이거 글로벌 매니지먼트, 디스커버리 캐피털, 드래고니어 인베스트먼트 그룹 등이 투자에 참여했다.이번 투자 유치로 데이터브릭스는 기업공개(IPO)에 한 발 더 다가간 것으로 평가받고 있다. 더밀크에서 유니콘 기업 ‘데이터브릭스’를 분석했다.
