▲ 데이타솔루션이 데이터 기반의 비즈니스 성과와 산업계의 최신 인사이트를 공유하는 ‘클라우드&데이터 포럼’을 개최했다.

[컴퓨터월드] 데이터 통합솔루션 전문기업 데이타솔루션(대표이사 배복태)이 지난달 13일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 ‘클라우드&데이터(Cloud&Data) 포럼’을 성황리에 개최했다. 이번 포럼은 ‘성공적인 디지털 트랜스포메이션 여정에 오르기’라는 주제로, 데이터솔루션이 축적한 디지털 혁신 사업 성과와 비전을 공유하고 금융·제조·유통 등 다양한 산업군 고객들의 비즈니스 인사이트 발굴 사례를 소개하기 위해 마련됐다.

데이터·클라우드 기반의 혁신 기반 제공

▲ 배복태 데이타솔루션 대표

가장 먼저 연단에 오른 배복태 데이타솔루션 대표는 환영사를 통해 “데이타솔루션은 지난 20여년 간 데이터와 관련한 시스템 구축과 운영, 컨설팅 등을 통해 SW와 HW를 아우르는 역량을 축적해온 기업”이라고 강조했다.

데이타솔루션은 오픈베이스의 자회사로 시작해 오랫동안 데이터베이스(DB) 관련 기술들을 축적해왔다. 이후 통계 기반의 정형데이터를 다루던 이전의 데이타솔루션을 인수해 DB와 검색엔진을 전문으로 하는 데이터 전문기업으로 분사했고, 3년 전 합병을 통해 상장까지 성공하며 지금에 이르렀다. 초창기부터 DB와 검색엔진, 통계 등 데이터와 관련된 분야에서 20여년 간 설팅과 구축, 운영 등 모든 업무를 수행한 경험을 갖췄다. 최근에는 마이크로소프트(MS)와 파트너 관계를 체결하며 MS 애저(Azure)를 기반으로 비즈니스를 펼치고 있다.

배복태 대표는 “데이타솔루션과 MS는 그동안 MS 애저를 기반으로 가져왔던 정형·비정형 데이터 분석 능력과 시스템 구축 능력을 결합해, 본격화된 국내 기업들의 디지털 트랜스포메이션 여정을 지원하고자 한다”며, “데이터 기반의 독자적인 기술력을 바탕으로 전폭적인 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.

이어서 축사를 맡은 파울로 페르난데스(Paulo Fernandes) MS 중견기업고객 아시아퍼시픽 총괄 담당은 “오늘날 국내외 기업들은 더 많은 인사이트를 얻기 위해 다양한 데이터와 관련 플랫폼들을 충실히 활용해야 한다”면서, “기업들이 보유한 데이터를 100% 활용 하지 못하고 있는 현 상황에서 데이타솔루션과 같은 파트너가 기업의 데이터 활용 역량을 증진시키는데 도움을 줄 것”이라고 강조했다.

효과적인 기계학습을 위한 최적의 데이터 모델링 도출

▲ 허명회 고려대학교 교수

키노트 발표는 허명회 고려대학교 통계학과 교수가 ‘학습모형 최적화의 미학’이라는 주제로 진행했다. 허명회 교수는 “오늘날 수많은 머신러닝 기법이 활용되고 있지만, 사실은 기저에 깔려있는 지혜와 철학은 공통된 것”이라며, 학습모형 최적화 방법론의 핵심 요소들이 어우러짐으로써 형성한 미적 요소가 머신러닝의 실질적인 성과를 창출하게 된다고 역설했다.

빅데이터 시대의 대표적인 패러다임 중 하나는 ‘데이터 스스로 말하도록 하라(Let the data speak for it self)’는 것이다. 오늘날 데이터 분석에는 다양한 모델들이 사용되고 있지만, 모든 모델들이 이 패러다임을 지킬 수 있는 것은 아니다. 모델의 성격이 강해지면 데이터의 자유를 억압할 수 있다. 반대로 데이터를 너무 자유롭게 내버려두면 올바른 인사이트를 추출할 수 없게 된다.

허명회 교수는 이러한 문제를 해결하기 위해 절제(self-constraint)가 필요하다고 역설했다. 최적의 분석과 학습 모델은 절제와 자유가 적절하게 지켜지는 지점에서 만들어지며, 여기에는 절제의 원리(principle of parsimony)가 필요하다는 주장이다. 그래프의 형태가 직선이라면 직관적인 대신 각각의 데이터들이 가진 특징을 제대로 반영하지 못하며, 각각의 특징을 지나치게 반영해 보기 어려울 정도로 굽어진다면 그래프로 표현하는 의미를 상실하기 때문이다.

클라우드 기반의 새로운 비즈니스 모델 제시

▲ 김종기 데이타솔루션 상무

첫 번째 세션 발표를 맡은 김종기 데이타솔루션 인프라사업본부장은 ‘디지털 트랜스포메이션 전략과 성공 스토리’라는 주제로 자사의 성공적인 비즈니스 포트폴리오를 소개했다. 특히 서로 다른 고객사의 IT 환경을 각각 MS 애저와 AWS의 퍼블릭 클라우드로 이전한 사례와, 피보탈 플랫폼을 활용해 NH농협은행의 인프라를 프라이빗 클라우드로 구현한 사례를 발표해 참관객들로부터 좋은 반응을 얻었다.

또한 김종기 본부장은 향후 데이타솔루션이 클라우드 벤더들과의 협력을 통해 새로운 기회를 만들어나가겠다고 강조했다. 먼저 ‘클라우드 스케일 애널리틱스’를 통해 고객사의 클라우드 전환 프로세스를 지원한다. 클라우드로 데이터를 옮기고 분석 환경을 갖추기 위한 모든 과정을 지원하는 것은 물론, 일부 온프레미스 환경을 유지해야 하는 기업에게도 최적의 기술지원을 제공한다.

또한 ‘매니지드 애널리틱스 서비스’는 MS 애저 상에서 머신러닝 및 AI 기술을 활용한 예측분석 서비스를 제공한다. 해당 서비스를 제공하기 위한 데이터 모델링, 튜닝 등은 물론, 장기적으로 데이터 분석 기반 의사결정까지 지원하겠다는 방침이다.

마지막으로 ‘앱 모더나이제이션’은 컨테이너 기술을 활용한 기업용 앱의 현대화 서비스다. 단순히 앱을 수정하는 수준이 아니라, 피보탈과의 협력을 통해 고객사의 개발환경이나 문화 단계에서부터 데브옵스(DevOps)를 적용함으로써 모든 운영과 개발 프로세스를 새롭게 할 수 있도록 돕는다.

쉽고 빠른 MS 애저 기반의 데이터 전략

▲ 진찬욱 마이크로소프트 이사

휴식시간 이후 진행된 ‘AI/ML을 이용한 클라우드 기반의 데이터 분석 전략’ 세션은 진찬욱 한국마이크로소프트 이사가 맡았다. 진찬욱 이사는 ‘마이크로소프트 이그나이트(Ignite) 2019’에서 공개된 ‘애저 시냅스 애널리틱스(Azure Synapse Analytics)’에 대해 소개하고, AI와 데이터 분석의 ROI를 높이기 위한 ‘MS 애저(Azure)’ 기반의 통합 데이터 전략을 공유했다.

올해 발표된 하버드 비즈니스 리뷰(HBR)의 리포트를 살펴보면, AI와 데이터 분석은 기업들이 가장 많이 투자하는 영역이지만 ROI를 높이는 데에는 어려움이 많았다. 관련 프로젝트를 수행한 기업의 80%는 데이터 전문가를 보유하고 못하고 있으며 육성 또한 힘들다고 답변했다. 또한 55%는 데이터 통합 및 관리에 큰 어려움을 겪고 있다고 답했다.

데이터 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 기업 내에 산재된 데이터를 통합해 살펴볼 수 있어야 한다. 이를 위해 많은 조직들이 데이터 레이크를 구축하려고 시도하고 있다. 이는 기업의 데이터 관리 체계를 복잡하게 만든다. 기존에 사용하던 관계형 데이터베이스와 데이터 웨어하우스에 더해, 새롭게 데이터 레이크까지 구축하다보니 관리 접점이 늘어나기 때문이다.

이러한 문제를 해결하기 위해 MS 애저는 단일 서비스에서 다양한 영역을 모두 지원한다. 사용이 쉽고 빠른 데이터 레이크의 특징과, 보안성이 높고 안정적인 성능을 제공할 수 있는 관계형 DB의 특징을 모두 갖췄다는 설명이다. 애저 데이터 랜드스케이프에는 MS 애저 상에서 활용할 수 있는 40여 종의 데이터 관련 서비스들을 확인할 수 있다.

그린플럼, 새로운 데이터 분석 플랫폼으로 부각

▲ 김혁 피보탈 상무

이어서 피보탈 김혁 상무가 ‘클라우드 환경에서의 그린플럼(Greenplum) 분석 전략 및 사례’라는 주제로 세션을 진행했다. 포스트그레스(Postgres)를 기반으로 하는 그린플럼은 지난 2014년까지만 해도 전형적인 관계형DB의 역할을 수행했지만, 2014년 말부터 데이터 환경이 변화하면서 새로운 형태를 갖추게 됐다는 설명이다.

첫 번째는 플랫폼 전략이다. 기존의 그린플럼은 관계형DB 형태로 정형 데이터만 처리할 수 있었지만, 최근에는 정형 데이터만이 아니라 비정형/반정형 데이터에 대한 수요가 많아지고 있다. 이에 따라 그린플럼은 비정형 데이터도 저장할 수 있는 것은 물론, 카프카(kafka)와 같은 오픈소스 도구들과 연계할 수 있도록 변화했다. 피보탈은 그린플럼을 관계형DB가 아닌 데이터 분석 플랫폼으로 새롭게 포지셔닝했다.

두 번째는 기존의 제품들을 대체하는 오픈소스 전략이다. 분석 플랫폼 관점에서 보자면, 먼저 오라클은 여전히 기업의 핵심 업무에서 많이 사용되고 있지만 분석 업무에는 사용을 꺼리는 편이다. 하둡은 분석 플랫폼으로써는 적합하지만 전사 데이터 통합 플랫폼으로 사용하기에는 문제가 있다. 이에 따라 사용이 자유로운 오픈소스이면서 우수한 성능을 낼 수 있는 그린플럼이 기존 제품들의 대체대로 각광받고 있다는 설명이다.

마지막 전략은 클라우드다. 피보탈이 제시하는 클라우드 전략의 핵심은 고객이 보다 세분화된 서비스를 선택해서 받을 수 있도록 하겠다는 점이다. 그린플럼은 분석 플랫폼으로 사용되는 만큼, 고객의 분석 환경을 프라이빗 혹은 퍼블릭 클라우드로 손쉽게 옮길 수 있어야 한다. 현재 피보탈은 쿠버네티스와 그린플럼을 통해 기존의 분석 환경을 그대로 클라우드로 이전할 수 있도록 지원한다.

김혁 상무는 “이제 그린플럼은 다양한 분석 도구들이나 카프카와 같은 오픈소스 도구들과 연계함으로써 새로운 형태의 데이터 분석 플랫폼의 중심이 될 수 있다”고 설명했다.

산업별 데이터 분석 사례로 새로운 비즈니스 방법론 제시

▲ 허혁 데이타솔루션 수석

마지막 세션은 허혁 데이타솔루션 수석이 ‘빅데이터 분석 사례 및 클라우드 분석 서비스 제안’이라는 주제로 연단에 올랐다.

제조 업계에서는 생산라인에서 발생하는 불량의 원인을 파악하거나 공정을 최적화하기 위해 데이터를 활용하고 있다. 생산시설 운영 및 관리환경을 최적화하고 리스크를 줄임으로써 전사적인 생산비용을 절감하고 ROI를 향상시킬 수 있다. 또한 금융업계나 유통업계에서는 데이터를 바탕으로 고객의 행동을 예측하고 개선하고 있다. 실제 조사에 따르면 전체 기업의 49%가 고객 중심적 성과를 위해 데이터를 활용하고 있는 것으로 나타났다.

과거에는 이런 데이터 분석에 CRM이나 ERP에서 추출된 단순한 정보들만이 사용됐지만, 최근에는 소셜 데이터나 IoT 센서 데이터, 반정형화된 이미지 데이터 등 보다 다양한 종류의 데이터들이 사용되고 있다. 산업별로 수많은 데이터들을 수집하고 있으며 기업은 이러한 데이터들을 서로 결합해 기존에는 발견하지 못했던 인사이트를 찾아내야 한다. 이를 위해서는 보다 다양한 지표들을 복합적으로 고려하고 분석을 수행할 수 있는 체계가 필요하다.

아울러 허혁 수석은 데이타솔루션이 실제 산업현장에서 데이터 관련 프로젝트를 진행하며 경험한 고객들의 요구 트렌드와 이를 해결한 방법들을 소개했다. 국내 자동차 제조사의 외판 이미지 데이터 분석 사례, 차량 정비데이터의 자동 분류 알고리즘 개발 사례, 카드사 빅데이터 플랫폼 구축 및 분석 사례 등 다양한 산업별 사례가 공유돼 참가자들의 관심을 집중시켰다.