혁신기술로서의 빅데이터 국내 기술수용 초기 특성 연구

Abstract

국내외를 막론하고 빅데이터가 ICT시장의 화두가 되고 있다. 그러나 아직까지 빅데이터 기술수용에 대하여 체계적으로 연구된 사례는 찾기 어렵다. 현재 국내 빅데이터 기술은 초기 시장에 해당되므로 그 기술수용에 관련한 연구가 반드시 필요하다고 보겠다. 이는 초기 시장 내에서 기술수용의 특성에 따라 향후 신기술의 확산이 매우 다른 양상으로 전개될 것이 예상되기 때문이다. 본 연구의 목적과 의의는 다음과 같다. 먼저 국내 초기 시장의 빅데이터 기술수용 연구를 위해 문헌고찰 및 심층인터뷰를 기반으로 통합적 연구모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 기술수용모델(TAM)을 중심틀로 하여 혁신확산이론(Innovation Diffusion Theory) 및 과업기술적합성(Task Technology Fit)이론을 통합적으로 활용하였으며, 설정한 외생 변인들의 TAM과의 연계 적절성을 매개효과 분석을 통해 검증하였다. 또한 빅데이터 기술수용의 목적을 기업관점에서 이원화하여 적용하였다. 이와 같은 접근이 필요한 이유는 빅데이터 기술 시장이 가지는 융․복합적인 성격에 기인한다. 초기 빅데이터 기술 시장에서 기술의 수용자는 단순 ‘기술이용자’이기도 하지만 기술을 기반으로 한 2차적 제품과 서비스를 제공하려는 ‘기술활용자’적 면모를 가질 수 있기 때문이다. 이들 ‘기술활용자’가 신제품 및 서비스 개발에 성공하여 시장에 활발하게 빅데이터 기술 기반의 상품을 제공하는 경우 혁신기술의 확산이 이루어질 수 있으므로 ‘기술활용자’의 빅데이터 기술 수용도는 혁신기술 확산의 선행지표가 될 것이다. 그러므로 빅데이터 기술에 대한 TAM 적용 시 수용목적에 따른 ‘기술이용자’ 측면과 ‘기술활용자’ 측면으로 이원화된 관점을 조절변인으로 적용하였으며, 이러한 관점 하에서 기술수용이 이루어지는 업무영역 내 연구모형의 경로별 차이점을 이해하고자 하였다. 또한 본 연구는 기술의 이용목적에 따른 기술수용모델의 조절변인을 확장하였는데, 대부분 선행연구의 조절변인은 인구통계학적이거나 사회적 관점에서 적용되었지만 본 연구에서는 기술수용목적과 기업 내 적용 업무영역을 조절변인화 하였다. 예비연구를 통해 TAM의 외생변인으로 설정한 ‘조직의 혁신성’은 단순 ‘기술이용자’ 요인으로 ‘과업기술적합성’은 기술기반의 2차적인 제품이나 서비스를 개발하고자 하는 ‘기술활용자’ 요인으로 확인되었다. 전체 연구모형에 대한 분석결과 빅데이터 기술수용에 유의한 영향을 가지는 외생변인은 ‘주관적 규범’과 ‘과업기술적합성’으로 확인되었다. 또한 보다 명확한 TAM과의 연계과정을 밝히기 위해 매개효과를 검증한 결과에서도 ‘주관적 규범’과 ‘과업기술적합성’만이 유의한 TAM 매개효과를 가지는 것으로 확인되었다. 이는 현재 국내 빅데이터 시장이 ‘기술활용자’적 목적에 따라 형성되고 있고 기술 수용과정에는 사회적 분위기 및 기대감이 작용하고 있음을 나타내는 결과이다. 또한 빅데이터 기술의 수용목적을 이원화하여 적용한 분석결과에서는 ‘기술이용자’ 그룹과 ‘기술활용자’ 그룹이 설정된 연구모형 내에서 명확한 기술수용 경로의 차이를 가지는 것으로 나타났다. ‘기술이용자’ 그룹에는 ‘주관적 규범’ 요인이 유의하게 나타났으나 ‘기술활용자’ 그룹에는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 점은 앞에서 검증된 기술 활용목적 수용은 업무의 목표 및 생산성에 기반한 수용과정이지만, 단순 기술 이용목적의 수용자의 경우에는 사회적 분위기나 기술이용에 대한 우월감을 유의하게 가진다는 것이 확인된 결과이다. ‘과업기술적합성’의 경우 ‘기술이용자’ 그룹에는 연결된 모든 경로가 정(+)의 방향으로 유의했으나 ‘기술활용자’ 그룹에는 ‘유용성’을 거쳐 ‘지속적 사용의도’까지의 경로만이 유의한 것으로 확인되었다. 이러한 결과에서 ‘기술이용자’의 경우 ‘과업기술적합성’이 높으면 직접적인 ‘수용의도’의 생성이 가능하지만, 기술기반으로 새로운 제품이나 서비스를 시장에 제공하려는 목적을 가진 ‘기술활용자’ 그룹에게는 기술의 ‘유용성’이 보다 필요하다는 것으로 볼 수 있다. 업무영역별 ‘기술이용자’와 ‘기술활용자’를 나누어 분석한 결과에서도 설정된 연구모형 내에서 경로별 차이점이 명확하게 확인되었다. 전체 변인을 대상으로 업무영역별 가장 영향도가 높은 외생변인을 확인한 결과에서는 ‘과업기술적합성’만이 유의한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 초기 시장에서의 국내 빅데이터 기술수용은 주로 관련기술을 기반으로 2차적 제품과 서비스 제공을 준비하는 ‘기술활용자’적 목적 에서 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 ‘기술활용자’들이 빅데이터 기술을 유용하게 사용하고 기술에 대한 지속적 사용의도를 가진다면 이러한 점이 혁신기술 확산의 선행성으로 작용할 것이다. 특히 연구결과에 따르면 전체 수용경로에서 ‘과업기술적합성’에서 ‘유용성’으로 이루어진 기술수용 의사결정 경로가 매우 중요하므로 시장 내에서의 다양한 수요를 구체화하여 해당 영역에 맞춤화된 빅데이터 기술이 필요하다고 하겠다. 또한 기술수용 목적성에 따른 업무영역별 기술수용 구조 또한 매우 차별적인 점을 감안한다면 빅데이터 기술을 도입, 활용하고자 하는 기업은 해당 업무영역의 목적과 특성에 적절한 인적구조와 프로세스를 동시에 고려해야 할 필요성이 있다. 빅데이터 기술은 초기 기술의 특성상 아직 불완전성과 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 특성 하에서 본 연구를 통해 확인된 기술수용 목적에 따른 기술수용 과정의 특성은 향후 빅데이터 기술을 수용하고자 하는 기업에게 유의한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.;Big Data is the topic in the ICT market both in the inside and outside of Korea. But it is hard to find research that systematically deals with Big Data technology acceptance. Presently, the market of Korean Big Data technology is in the initial stage, so it is absolutely needed to study technology acceptance. It is because in the initial market, the spread of new technology will exhibit very different aspects afterwards correspondingly to the characteristics of technology acceptance. The purpose and significance of this study are as follows: first of all, the researcher aims to suggest an integrated study model to examine Big Data technology acceptance. For this, the study took the technology acceptance model (TAM) as its central frame to utilize innovation diffusion theory and task-technology fit theory integratively and verified its appropriateness to connect the established variable with the TAM. And through this, it will be possible to provide positive data systematically with which we can understand the current status of the initial market of Big Data technology in Korea. There are materials about the actual status of inducing Big Data technology into companies according to the purpose of each research institute; however, there is no large-scale positive research about Big Data technology acceptance in Korean companies for academic purpose. Next, regulating variables applied at the application of the TAM were extended for the purpose of technology acceptance and as the areas of tasks for application. Through this, when applying the TAM for Big Data technology, the researcher applied dual perspectives from the aspects of ‘technology users’ and ‘technology utilizers’ according to the purpose of acceptance. With this viewpoint, the author attempted to understand difference in the paths of the study model regarding task areas related with technology acceptance. This kind of approach is needed because the market of Big Data technology is equipped with complex and convergent characteristics. And in the initial market of Big Data technology, a technology acceptor can have the aspects of a supplier preparing for secondary products and services, and when these ‘technology utilizers’ provide products and services actively in the market, it is possible to spread innovative technology. Even if initial acceptance is a crucial success index to spread innovative technology, success can never be achieved unless technology acceptance continues. Thus, this study will not only examine behavioral intention for acceptance but also set loyalty to Big Data technology as a dependent variable to study up to the post-adoption stage. With this, the study intends to draw strategic implications to spread innovative technology constantly regarding Big Data technology still showing both great expectation and concern in the market. This study takes the TAM as its research frame and tries an approach integrating innovation diffusion theory and task-technology fit theory in consideration of the fact that the TAM fails in reflecting environmental changes or technology characteristics regarding technology acceptance. Also, by verifying the study model designed and applying the dual perspectives of ‘technology users’ and ‘technology utilizers’ according to the purpose of a company’s technology acceptance, the researcher intended to understand the aspects of the initial market of Big Data technology in Korea. According to the study results , ‘organizational innovation’ selected as an exogenous variable in this study is a simple ‘technology user’ factor, and ‘task-technology fit’ has been found to be the ‘technology utilizer’ factor to develop technology-based technology products or services. In the overall study model, about fitness to each path, ‘subjective norms’ and ‘task-technology fit’ have been found to be significant. According to the results of verifying mediator effects to figure out clearer connection with the TAM, only ‘subjective norms’ and ‘task-technology fit’ had significant mediator effects of the TAM. And according to the results of analysis dualizing and applying the purpose of Big Data technology acceptance, the ‘technology user’ group and ‘technology utilizer’ group have clear difference in technology acceptance paths within the study model designed. The ‘subjective norms’ factor has been found to be significant in the ‘technology user’ group but not significant in the ‘technology utilizer’ group. Also, about ‘task-technology fit’, all the paths connected to the ‘technology user’ group have been found to be positively significant; however, in the ‘technology utilizer’ group, only the path going through ‘perceived usefulness’ up to ‘Big Data loyalty’ has been found to be significant. This result implies that ‘technology users’ can generate direct ‘acceptance intention’ when ‘task-technology fit’ is high, but the ‘technology utilizer’ group with the purpose of providing technology-based new products or services to the market needs ‘perceived usefulness’ about technology more particularly. The result of analyzing ‘technology users’ and ‘technology utilizers’ separately by task areas also has clearly shown difference by paths within the study model designed. According to the result of checking the exogenous variable showing the biggest influence in every task area among all the variables, ‘task-technology fit’ has been found to be significant only. This study has found that the characteristics of Big Data technology acceptance in the initial market in Korea are being actively conducted under the purpose of ‘technology utilizers’ preparing for technology-based secondary products and services. Especially in this case, as the path to make decisions on technology acceptance consisting of ‘perceived usefulness’ in ‘task-technology fit’ is very important, it is needed to concretize diverse market demands and provide Big Data technology customized for each area. And considering the fact that the technology acceptance structure for each task area is also very different according to the purpose of technology acceptance, companies intending to induce and utilize Big Data technology should have their human resources structure and process appropriate for the purpose and characteristics of each task area. Big Data technology still implies incompleteness and uncertainty for its characteristics as initial technology. Therefore, the characteristics of the technology acceptance process according to the purpose of technology acceptance examined here in his research will be able to provide significant implications to companies intending to accept Big Data technology afterwards.