특히 비아이매트릭스의 기술력을 바탕으로 다음 세대의 BI 환경을 만들어나갈 ‘아우디(AUD, Advanced UI Development) 방법론’을 제시해 참가자들의 높은 호응을 얻었다. 아울러 중소·중견기업들을 위한 손쉬운 BI 시스템 구축 방법부터 뜨거운 감자로 떠오르고 있는 셀프서비스 BI의 진정한 의미에 이르기까지, BI 시장의 현재와 미래를 살펴볼 수 있는 다양한 인사이트가 공유됐다.
 

앞서 비아이매트릭스는 지난해 9월 개최된 고객 초청 세미나에서 시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist, CDS) 육성과 산업 확대를 기조로 삼은 바 있다. CDS는 데이터 분석에 대한 전문적인 지식을 갖추지는 못했지만, 비즈니스 경험을 바탕으로 현장에서 요구하는 분석 결과와 그것을 얻기 위해 필요한 것이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있는 사람이다. 이는 만성적인 데이터 과학자 부족을 해결할 수 있는 현실적인 대안인 동시에, 비즈니스 요구사항에 최적화된 분석을 가능케 함으로써 차별화된 역량을 갖출 수 있다.

AUD 방법론은 여기서 한걸음 더 나아가, 코딩에 대한 지식이 없더라도 현장에 필요한 기능을 갖춘 SW를 개발할 수 있도록 자동화된 SW개발도구를 제공하는 것을 목표로 한다. 이는 국내에서 수행되는 대부분의 SI 프로젝트가 코딩 및 테스트 단계에서 개발자와 사용자 간에 많은 대립과 추가 업무 발생으로 많은 역량과 시간을 낭비한다는 점을 개선하기 위한 것이다.

개발 및 수정에 많은 시간을 잡아먹는 코딩 과정을 배제하고 UI 화면만으로 자동화된 SW개발이 가능한 구조를 마련함으로써 설계와 최종 테스트만으로 이뤄진 혁신적인 개발 프로세스를 확립하겠다는 계획이다. 이를 통해 SW개발에 필요한 업무량을 줄이고 기간을 단축할 수 있으며, 개발된 SW들 간에도 일관된 품질을 유지할 수 있어 효율적인 IT 환경을 갖출 수 있다.

SW개발 자동화 도구는 과거에도 이미 수 차례 시도된 바 있다. 하지만 대부분의 경우 이러한 시도는 유효한 성과를 거두지 못했다. 이들은 SW개발 과정의 일부 또는 전체를 자동화하고자 했지만, 프로그램 소스를 100% 생성하는 것이 불가능할뿐더러 플로우 디자인이 어려워 모델링 복잡도가 증가하는 문제가 있었다. 또한 생성된 소스에 대한 리버스 엔지니어링을 통해 세세한 수정을 더하는 과정이 필요해, 차라리 전통적 방법으로 코딩하는 것이 유리한 경우가 많았다. 2000년대 이후에는 직관적이고 이해하기 쉬운 개발 환경을 제공하는 GUI 기반의 UI·UX 플랫폼이 등장했지만, 이 역시 직접 작성해야 하는 SQL이나 스크립트들이 많고 검증에 많은 시간이 소요된다.

현재 비아이매트릭스가 제공하는 SW개발 자동화 수준은 전체 개발 과정의 80%를 코딩 없이 수행하는 정도다. 여전히 특이한 업무 로직 적용이나 예외사항 반영 등을 위해 코딩이 필요한 경우가 있지만, 대부분의 경우 ‘아이매트릭스(i-MATRIX)’와 ‘아이캔버스(i-CANVAS)’ 등 2종의 솔루션을 활용해 자동화된 SW 개발이 가능하다. 2종의 솔루션은 기업에서 즉시 활용할 수 있는 템플릿을 제공하며, 사용자는 이러한 템플릿을 편리하게 사용하며 기업 내 모든 데이터를 손쉽게 조회하고 보고서 형태의 분석 화면을 생성할 수 있다.

배영근 대표는 “개발자는 코드가 아니다”라고 강조하며, “어려운 로직이나 예외적인 케이스는 직접 코딩할 수 있겠지만, 더욱 중요한 것은 고객의 업무를 이해하고 최상의 IT 서비스 환경을 구성하는 것”이라고 말했다. 비아이매트릭스는 AUD 방법론을 통해 SW 개발에 요구되는 코딩 업무 자동화율을 향후 90% 이상으로 높여, 개발자들이 분석을 통해 얻은 인사이트를 즉각적으로 시스템에 반영하고 비즈니스 가치를 확보할 수 있도록 하겠다는 전략이다.

오늘날 요구되는 유연한 데이터 분석 구조를 갖추기 위해서는 ▲복수의 이기종 데이터에 접근할 수 있는 인프라 ▲용량이나 로직의 제한 없이 다양한 데이터와 알고리즘을 적용할 수 있는 우회대책 ▲분석 알고리즘 최적화 및 자동화를 수용할 수 있는 체계 등이 마련돼야 한다. 또한 조직 구성원들에 대한 교육을 통해 분석 관련 역량을 내재화하고, 분석 기법과 실무 지식(Domain knowledge)을 모두 갖춘 인재를 양성할 필요가 있다.

비아이매트릭스의 ‘아이스트림(i-STREAM)’은 데이터 분석가를 위한 통합 데이터 분석 솔루션으로, BI와 AI를 연계한 종합 분석 플랫폼을 제공한다. 스크립트 기반 언어로 개발돼 해석과 관리가 어려운 분석 프로세스를 UI 기반으로 빠르게 처리할 수 있으며, 별도의 도구를 이용하지 않고도 데이터 전처리와 마이닝, 분석 모델링 등을 수행할 수 있다. 사용자는 간결하게 디자인된 UI를 활용해 기능별 노드 아이콘 및 옵션값 조정을 통해 손쉬운 분석이 가능하다. 또한 다양한 DB 및 BI 솔루션과의 연동, JDBC 지원 등 이기종 데이터 소스를 통합 활용할 수 있도록 했다.

아울러 최신 버전에서는 다양한 라이브러리를 탑재하는 것을 목표로 해, R(R 4.4.1)과 파이썬(Python 3.6) 코어 업데이트를 통해 해당 스크립트 언어에서 사용 가능하던 기능들을 그대로 활용할 수 있어 접근성을 높였다. 특히 LinearSVM 등 20여 개의 R 기반 분석 노드를 추가하고, 파이썬 2.7 및 3.6 기반의 모든 라이브러리가 사용 가능해 분석 기능이 향상됐다.

끝으로 윤성웅 수석컨설턴트는 ‘아이스트림’에 대한 시연을 통해 간단하게 데이터 분석을 수행할 수 있는 과정과 방법을 소개했다. 이와 같은 솔루션을 활용해 비즈니스 조직에서 IT 조직에 이르기까지 분석 업무를 적절히 분배 및 통합하고, 이를 통해 효율적인 사내 분석 프로세스를 마련할 수 있다는 설명이다.

기존에 기업들은 BI 환경을 갖추기 위해 값비싼 HW와 BI 솔루션을 갖추고 데이터 전문인력을 확보해야 한다는 어려움이 있었다. ‘BI 어플라이언스’는 이 같은 문제들을 해결하기 위해 고성능 서버와 BI 솔루션, 인메모리 DBMS를 하나로 통합해 사용하기 쉽도록 단순화한 데이터 분석 전문 어플라이언스 제품이다. 최적화된 단일 어플라이언스로 구성돼 초기 도입비용이 낮고 사용이 쉬우며, 각 분야에 전문성을 갖춘 기업들이 보유한 기술지원 체계의 노하우를 공동으로 활용해 뛰어난 유지보수 서비스를 제공한다.

‘BI 어플라이언스’에는 ▲서버·스토리지·네트워크 어플라이언스를 개발 및 서비스해온 KTNF의 x86 서버 ▲‘아이스트림’, ‘아이매트릭스’ 등 뛰어난 품질을 갖춘 비아이매트릭스의 BI 솔루션 ▲분석에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있는 알티베이스의 인메모리 DBMS 기술 등이 접목됐다.

KTNF가 자체 설계 및 제작한 x86 서버는 ▲인텔 제온 스케일러블 프로세서를 지원하는 듀얼 소켓 제품 ▲최대 CPU 56코어 및 메모리 3TB ▲최대 2개의 GPGPU 장착이 가능한 액세서리 ▲고성능 NVMe SSD를 장착할 수 있는 OCuLink 포트 ▲원격 관리가 가능한 매니지먼트 전용 포트 등이 장착됐다. 운영 환경을 고려해 45도 이하에서 안정적으로 작동하도록 구성돼 데이터 센터의 관리에 필요한 에너지 소비도 줄일 수 있다.

또한 알티베이스의 인메모리 DBMS는 RAM에 모든 데이터를 처리하고 트랙잭션을 처리함으로써 기존의 디스크 기반 제품들에 비해 10배 이상의 비약적인 성능 향상을 가져올 수 있다. 인메모리 DBMS는 RAM에 데이터를 휘발성으로 저장한다는 점을 개선하기 위해, 별도의 로그 플러시와 메모리 데이터를 저장하는 체크포인트 등 데이터의 영속성을 보장하기 위한 다양한 기능들을 제공한다.

고가의 HW와 SW를 도입하기 어려운 중견·중소기업들은 국내 기업들의 기술력이 집약된 ‘BI 어플라이언스’를 통해 데이터 기반의 경영전략 수립과 신규 비즈니스 창출이 가능해진다. 3사의 공동 기술지원 서비스를 통해 예방정비·하자보수·장애복구 등이 포함된 통합 유지보수를 이용함으로써 항상 최적의 데이터 분석 환경을 유지할 수 있다.

웰컴저축은행과 같은 제2금융권을 이용하는 고객들은 제1금융권 고객들에 비해 상대적으로 신용도가 낮다. 이에 따라 제2금융권에서는 주로 6등급 이상의 저신용자 개인신용대출, 후순위 부동산 담보대출 등을 위주로 운영하며, 영업 지역 제한으로 지점 운영에 제약이 있어 제1금융권과는 다른 전략이 요구된다.

웰컴금융그룹 역시 이와 같은 환경을 고려한 자체적인 신용평가 시스템을 보유하고 있다. 고객의 대출 신청에 대응해 크게 4가지로 분류되는 신용평가 모델을 갖추고 있으며, 이러한 모델을 지속적으로 개선하기 위한 별도의 개발팀과 데이터 사이언티스트 팀을 운영 중이다. 새롭게 개발된 신용평가 모델은 웰컴금융그룹의 전략운영 서버에 탑재되며, 운영 과정에서 발생한 정보들은 지속적인 모니터링과 분석을 통해 새로운 모델 개발에 피드백된다.

하지만 4~5년 전부터 제2금융권에서의 대출 신청이 확대되기 시작했으며, 신용평가에 고려해야 할 정보들도 다양화되고 있다. 이에 더해 은행 간의 경쟁이 심화되면서 각자 고객을 유치할 수 있는 독자적인 신용평가 모델을 갖추고자 하는 요구도 확대됐다. 이러한 금융환경의 변화에 따라 웰컴금융그룹은 신용평가 모델에 대한 잦은 재개발 수요가 발생, 신용평가 시스템 유지를 위한 업무 공수가 급증했다. 아울러 새롭게 개발된 모델을 빠르게 전략운영 서버에 탑재하고 운영하기 위한 요구도 늘어났다.

웰컴금융그룹은 이러한 문제를 해결하기 위해 신용평가 모델 개발 업무 중 50% 이상을 차지하는 데이터 전처리 과정을 개선하기로 했다. 이 과정에서 비아이매트릭스의 ‘아이스트림’과 화면구성을 위한 ‘아이캔버스’를 도입, 데이터 전처리 과정을 자동화하고 파생변수를 자동생성할 수 있는 환경을 마련했다. 길이홍 부사장은 R 기반의 분석엔진을 사용하고 인메모리 기술을 활용한 빠른 분석 속도를 제공하며, 회사 고유의 분석모델을 개발하기 용이하다는 점이 비아이매트릭스 솔루션을 선택한 이유라고 설명했다.

솔루션 도입 후 웰컴금융그룹은 모델별 전처리 작업시간을 단축하고 업무 생산성을 향상시킬 수 있었으며, R 스크립트를 통한 다양한 모델분석 역시 가능해졌다. 또한 가시성이 높은 사용자 환경으로 직원간 업무 공유가 용이하고, 대시보드 등을 통한 비정형 보고서를 손쉽게 개발할 수 있어 사내 커뮤니케이션 역시 한층 강화됐다는 설명이다.

길이홍 부사장은 “현재 가장 많이 사용하는 7개 분석 모델에만 비아이매트릭스의 제품을 활용하고 있지만, 향후 모든 모델에 적용할 수 있도록 확장해나갈 것”이라며, “또한 신경망 분석을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 찾을 수 있는 모델을 개발하는 등 지속적으로 시스템을 업그레이드해 나갈 예정”이라고 밝혔다.

먼저 주병준 부사장은 지난해 제조·공공·통신·유통·서비스 분야를 대상으로 BI 시스템 활용이 실제 업무에 미치는 영향을 분석한 결과를 소개했다. 해당 보고서에 따르면 BI 시스템 구축이 실패하는 경우는 대개 ▲비즈니스 환경 변화를 따라가지 못해 시간이 갈수록 시스템에 대한 만족도 감소 ▲시스템에 대한 만족도 감소는 개발자의 수작업 증가 야기 ▲수작업 증가가 임계치에 이르면 새로운 BI 솔루션 도입 등으로 이어졌다.

이와 같은 실패 사례를 회피하기 위해서는 비즈니스 환경 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 BI 시스템을 구축해야 한다. 따라서 BI 시스템은 사용자의 경험을 변경 없이 반영해 지속적으로 진화할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 셀프서비스 BI(Self-Service BI)로 나아갈 필요가 있다. 특히 제품과 기능 중심으로 구현되는 기존의 셀프서비스 BI가 아니라, 비아이매트릭스 만의 고객 경험과 실제 업무 중심으로 구현되는 셀프서비스 BI가 지속적인 성과를 담보할 수 있다는 설명이다.

주병준 부사장은 “누구나 쉽게 사용할 수 있는 시스템이 최고의 시스템”이라는 배영근 비아이매트릭스 대표의 발언을 인용하며, 비아이매트릭스가 생각하는 진정한 셀프서비스 BI의 두 가지 원칙을 제시했다. 이는 ▲SQL에 대한 지식이 없어도 마우스 클릭만으로 IT 담당자의 도움 없이 데이터를 추출할 수 있어야 하고 ▲아무리 복잡한 보고서라도 별도의 코딩 과정 없이 손쉽게 보고서를 제작할 수 있어야 한다는 것이다. 이는 이날 행사에서 소개된 ‘아이매트릭스’·‘아이스트림’ 등의 제품이 공유하는 비아이매트릭스만의 철학이다.

끝으로 주병준 부사장은 “사용하는 솔루션이 나빠서, 특정 기능을 지원하지 않아서 BI가 실패하는 경우는 거의 없다”면서, “비아이매트릭스가 제시하고자 하는 것은 지금까지의 BI 솔루션이 아니라 향후 BI 솔루션이 나아가야할 방향이며, 이는 고객의 비즈니스가 원활히 돌아갈 수 있도록 어떻게 지원할 것이냐에 대한 마인드의 차이”라고 강조했다.