아니루드 가네샨(Anirudh Ganeshan) 가트너 수석 분석가

아니루드 가네샨 가트너 수석 분석가

[컴퓨터월드] 2021년 가트너 애널리틱스 소비자화 및 민주화 설문조사(2021 Gartner Analytics Consumerization-Democratization Survey)에 따르면, 조직 내 직원들은 일반적으로 다양한 분석 및 비즈니스 인텔리전스(ABI, Analytics and Business Intelligence), 데이터 과학 및 머신러닝(DSML, Data Science and Machine Learning) 기술을 사용해 인사이트를 수집하고 있는 것으로 나타났다(상황기술: 40%, 분석: 37%, 처방 및 이행: 28%, 예측: 26%). 그러나 단일 ABI 또는 DSML 공급업체가 이러한 모든 기능을 제공할 수 없기 때문에 종종 여러 업체의 다양한 플랫폼을 함께 사용하게 되는데, 이는 기술 부채, 복잡성, 비용 및 리스크 증가로 이어질 수 있다.

기업들이 사용하는 플랫폼은 시간이 지나면서 계속 추가되며, 전체 세트 또는 레퍼런스 아키텍처에 어떻게 적용되는지 명확한 계획이 없는 경우가 많다. 중복되는 기술 기능이나 어떤 툴을 어디에 사용해야 하는지에 대한 사용자 혼란, 그리고 프로세스의 비효율성 등을 특징으로 하는 이러한 기술 세트는 데이터 및 분석 리더들로 하여금 어려움을 겪게 한다.

서로 다른 ABI 및 DSML 플랫폼을 관리하기 위해 데이터 및 분석 리더는 정보 포털, 분석 워크벤치(workbench), 데이터 과학 랩 및 AI허브 등 다양한 영역에 속하는 분석 기능을 지원하고, 기능 중복을 줄이고, 플랫폼과 기술의 통합을 허용하는 포트폴리오 관리 기법을 활용해야 한다.


분석

현재 환경에 대한 감사를 실시하여 플랫폼을 평가하라

최적의 툴 포트폴리오를 만드는 첫 단계는 조직의 현재 환경에 대한 감사를 실시하는 것이다. 초기 감사는 조직 전체에서 사용되는 툴에 대한 포괄적인 관점을 얻기 위해 사업부와 함께 수행해야 한다. 전용 애널리틱스 및 DSML 플랫폼만 살펴볼 것이 아니라 비즈니스 애플리케이션의 성능과 증가하는 분석 기능도 함께 고려해야 한다.

감사 프로세스에 포함되어야 하는 단계는 다음과 같다.

1. 수집 : 관련 상태 및 성능 정보 수집(측정지표, 설문조사, 전문가/사용자 경험 및 의견 포함)
2. 측정 및 분석 : 수집된 정보 및 기타 관련 정보, 보고된 문제 또는 설명되지 않은 오류 등을 평가
3. 평가 : 각 지표 등급 지정

이처럼 비즈니스, 기술 및 비용과 같은 애플리케이션 성능의 각 측면에 대한 세 가지 평가 단계가 완료되면, 전체 애플리케이션 상태 등급을 종합적으로 결정한다.

공급업체가 서로 다른 분석 영역 간 기능을 통합함에 따라, 해당 생태계의 풍부함 또한 툴에 초점을 맞추는 주요 요인이 된다. 이는 사용자 커뮤니티가 얼마나 활성화되어 있는지, 얼마나 많은 연결된 제품이 제공되는지, 시각화 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 이외의 사용 사례를 얼마나 지원할 수 있는지에 따라 결정된다.

나아가, 분석 및 데이터 리더는 조직의 현재 생태계에 대한 평가를 통해 활용할 수 있는 특정 분석 기능이 이미 존재하고 있는지 확인해야 한다. 예를 들어, 현재 이용 중인 클라우드 서비스 공급업체는 이미 분석 기능을 서비스의 일부로 제공하고 있을 수 있다.


통합을 지원하는 플랫폼 간의 중복 기능을 식별하라

생태계를 평가한 후, 데이터 및 분석 리더는 경쟁 애널리틱스 및 BI툴의 수를 최소화하기 위해 노력해야 한다. 이는 다음과 같은 잠재적 이점을 제공한다.

● 소유 비용 절감
● BI 운영위원회 또는 애널리틱스 전문가 조직의 지원이 필요한 툴 감소; 내부 지원 능력 개선
● 사용법을 익혀야 할 툴 개수 감소 ; 비즈니스 사용자 부담 감소
● 단일 모듈에서 다른 모듈로 쉽게 이동할 수 있는 원활한 통합

조직은 카테고리 및 사용 사례당 툴 수를 제한함으로써 이러한 이점들을 얻을 수 있다. 예를 들어, 데이터 시각화를 위한 마이크로소프트 파워(Microsoft Power) BI 및 태블로(Tableau)가 모두 있는 경우 엔터프라이즈 툴 카테고리 중 하나만 선택해 새로운 이니셔티브에 사용할 수 있다.

그런 다음 다른 툴은 유지 관리 모드로 전환된다. 해당 툴에는 새로운 콘텐츠가 개발되지 않으며, 최종적으로 완전히 제거가 가능하다. 드물지만 두 개의 툴을 모두 사용하는 경우에도, 기능 그룹이나 사용 사례에 따라 사용에 구분을 두어야 한다. 리더는 특히 경쟁 툴을 평가할 때 선호도, 열의 및 사용자 편의성을 고려하여 변경 관리를 설명하고 해결해야 한다.


지향하는 효과, 비즈니스 결과 및 달성 가능한 가치에 분석 기능을 매핑하라

보고 및 자연어(Natural Language) 생성 기능과 같은 다양한 분석 기능이 사업부 또는 IT 부서를 통해 조직으로 유입되는 경우가 많다. 매핑은 기업이 원하는 것과 그것을 제공하는 데 필요한 분석 기능 사이에 명확한 경로가 있음을 보장한다. 초기 감사에서는 특정 비즈니스 요구사항을 지원하는 툴에 대한 추가적인 연결성을 제공한다.

이 훈련의 목적은 분석에 사용되는 모든 구성 요소와 툴이 비즈니스 목표를 실질적으로 지원하도록 하는 것이다. 또한 포트폴리오에 포함된 툴의 상대적인 수명 주기 단계를 이해하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어 분석 기능(기술)을 사용하는 사람의 수, 사용 기간, 사용량 증가/유지/감소 등을 파악하는 데 사용할 수 있다.

기능이 일치하면 정보 포털, 분석 워크벤치, 데이터 과학 랩 및 AI 허브와 같은 분석 도메인으로 그룹화할 수 있다. 이 분류는 각 단계의 성숙도를 평가하는 데 도움이 될 것이며, 향후 혁신을 위한 미래 로드맵을 그릴 수 있게 할 것이다.

하나의 툴은 여러 기능을 지원할 수 있으며, 하나의 기능은 여러 툴에서 지원될 수 있다. 중복되는 기능을 식별하고 플랫폼을 통합하는 것이 중요하다. 이 훈련은 현재 포트폴리오의 감사에만 적용되는 것이 아니라 평가 중인 모든 신기술에 대한 조달 프로세스의 일부이기도 하다.


ABI 및 DSML 툴을 적합한 사용자 영역에 연결하라

일반적으로 조직에는 수행하는 기능에 따라 두 개의 카테고리로 분류되는 네 가지 기본 비즈니스 사용자 그룹이 있다.

● 혁신가 및 전문가 : 데이터 과학자 / 시민 데이터 과학자
● 탐험가 및 소비자 : 비즈니스 분석가 / 관리자, 임원 및 최종 사용자

데이터 및 분석 리더는 특정 사용자 그룹에 필요한 핵심 기능을 식별하고 올바른 툴을 제공해야 한다. 예를 들어 레거시 보고 기능을 활용하는 사용자는 자연어 생성 중심 플랫폼을 사용하여 인사이트를 얻는 시간을 단축할 수 있다. 리더는 핵심 습관과 행동을 파악해 사용자의 플랫폼 활용 능력을 높여야 한다.

더불어 데이터 및 분석 리더는 신속한 비즈니스 가치 확립을 지원하는 증강 분석 툴을 통해 혁신을 이루는 것을 목표로 삼아야 한다. 그러나 이러한 툴에서 해당 가치를 제공하지 못 할 경우 ‘빠른 실패’ 접근 방식도 고려해야 한다. 고정된 참여 경계를 가진 사용자의 개념에 의존하기보다는 다양한 요구사항을 가진 사용자들을 위한 툴 아키텍처를 설계하는 것이다.

가트너에서는 포털과 같은 기능을 큐레이션 및 협업 기능과 결합하여 분석 콘텐츠에 적용한 분석 카탈로그가 새롭게 부상하는 것에 주목했다. 이는 데이터 카탈로그가 여러 소스의 데이터를 구성하는 방식과 유사하다. 이를 통해 리더는 서로 다른 플랫폼에 대한 단일 액세스 지점을 만들 수 있으므로 사용자는 다양한 플랫폼에서 대시보드, 보고서 및 데이터 세트를 공유하고 검색하며 소통을 통한 평가를 내릴 수 있다.

DSML 플랫폼에 구축된 모델의 경우 모델 레지스트리 및 카탈로그를 사용하여 모델 버전을 추적하고 제어하여 기존 모델을 재사용할 수 있다. 모델옵스(ModelOps) 프레임워크의 일부로 배포된 경우, 성능 메트릭스를 추적할 수 있다.


플랫폼의 수명 주기를 지속적으로 모니터링 및 관리하라

포트폴리오 관리는 지속적이어야 한다. 플랫폼은 노후화되며, 비즈니스 및 기술 적합성은 클라우드나 다양한 서비스형 모델 등과 같은 제공 모델과 마찬가지로 시간이 지남에 따라 변하게 된다. 비즈니스 상황, 공급업체 제품 전략 및 기술 가용성, 그리고 새로운 기술 도입 등의 변화가 포트폴리오의 상태에 영향을 미칠 것이다.

이러한 평가들은 적어도 1년 단위로 재검토되어야 한다. 다만, 비즈니스와 기술이 빠르게 변화하는 산업 영역에 속해 있다면 분기별 재평가를 통해 변화하는 상황에 보다 빠르게 대응할 것을 권장한다.

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