ComTrend 2013 - 박용익  LG CNS 사업부문장

빅데이터를 활용한 스마트한 의사 결정
데이터 분석 및 활용으로 비즈니스 임팩트를 만든다

정리 김희성 기자 (eled@hellot.net)


빅데이터에 대해 논의된 문제들

■소셜 미디어
사람들은 소셜 미디어(Social Media)가 사회의 트렌드를 이해하는 데 유용한 툴이라고 생각한다. 기업조차 소셜 미디어 분석 내용을 활용하고 있다. 실제 LG전자나 몇몇 은행에서는 그 내용으로 고객들의 행동을 분석하거나 광고 모델의 적합성을 판단하기도 하지만, 글로벌 빅데이터 시장에서는 ‘소셜 미디어를 제공하는 업체는 돈을 벌기 어렵다’라는 것이 정설이다. 그렇다면 빅데이터 회사들은 어떤 일을 해야 할까.

■인메모리
하둡(Hadoop)과 함께 빅데이터 분야에서 가장 이슈가 되고 있는 기술은 인메모리(In-Memory)이다. 이 기술은 오래 전부터 사용되었으며 우리나라에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 글로벌 벤더들은 인메모리 중심의 기술이 탑재된 제품을 출시하고 있으며 이미 국내 기업의 상당수가 이 기술을 비즈니스에 활용하고 있다. 그렇다면 뭐가 문제일까. 답은 가격이다. 너무 비싸다. 속도는 빠르지만 그만큼 가격도 높다.

■어플라이언스
타타컨설턴시서비스(TCS), 인포시스(Infosys)와 함께 인도의 3대 소프트웨어 업체로 꼽히는 위프로(Wipro)의 빅데이터 총괄 책임자에 따르면, 위프로에서 ‘빅데이터 기술이 적용된 프로젝트’라고 말할 수 있는 것은 전 세계에서도 15개에 불과하다고 한다.
LG CNS에서도 어플라이언스(Appliance)를 만들었다. 자체 개발한 플랫폼과 하드웨어를 옵티마이즈시켜 전시도 하고 글로벌 시장에도 진출했다. 2009년부터 현재까지 진행된 LG CNS의 프로젝트는 위프로보다 많다. 그러나 소셜 미디어 외에는 발표한 적이 없어 레퍼런스가 없는 것처럼 보인다. 그 이유는 지금까지 어떤 고객도 빅데이터를 성공적으로 활용했다는 홍보를 요청한 적이 없으며, 오히려 결과가 성공적이었음에도 경쟁사에게 알리지 않기 위해 숨기려고 하는 경우가 대부분이었기 때문이다.

시장 확산에 걸림돌이 되는 어설픈 시도

최근 솔루션 제작에 대한 이야기가 많이 회자되고 있다. 그러나 우리나라에서 만든 솔루션의 경우 발표 자료에만 존재하는 것들도 많다. 게다가 “다양한 기능을 가진 솔루션이 필요하다”라는 고객 요구에, 솔루션 제공 업체는 “고객이 원하는 니즈는 뭐든지 다 맞출 수 있다”라고 답한다. 여기서 벤더들이 맞춰 줄 수 있다고 하는 기술 수준을 살펴보면, 연구실이나 실험실에서 한 번 실행해 본 것에 불과한 경우가 많다.
우리나라의 빅데이터 관련 기업과 기술자는, 엔터프라이즈 수준의 빅데이터를 활용한다는 것이 무엇을 뜻하는지 이해하지 못하는 경우가 많은 것 같다. 기업 고객들이 원하는 수준은 ERP와 같이 기존에 사용했던 엔터프라이즈 솔루션급 자원 관리가 가능한 정도이다. 그러한 수준으로 모니터링되고 기술 지원이 가능하며 고장 내력(Fault Tolerant), 버전업이 지원되기를 바란다. 과연 이 정도 수준의 기술 및 솔루션을 맞출 수 있는 회사가 전 세계적으로 몇 개나 있을까.

세계 시장에서의 빅데이터 관련 이슈

■인사이트가 아닌 임팩트
한국 시장에서는 빅데이터를 분석하여 인사이트(Insight)를 얻는 것이 이슈이지만, 세계 시장에 나가보면 더 이상 모호한 인사이트 중심은 안 된다는 경향이 강하며, 빅데이터를 활용한 비즈니스 임팩트에 대한 이야기가 떠오르고 있다.

■하이브리드 아키텍처
하이브리드 아키텍처, 즉 빅데이터와 전통적인(Small Data가 아닌 Traditional Data) 데이터와의 관계성을 어떻게 만들어야 하는가 하는 부분도 최근 이슈가 되고 있다.

■인더스트리와 버티컬
불과 몇 달 전까지, 빅데이터 벤더들은 분석이 필요한 고객에게 분석 기법이 들어 있는 통계학 책을 건네주는 수준의 서비스를 제공해 왔다. 그러나 그 후 고객들은 자신의 비즈니스와 분석 기법들이 결합하여 저절로 분석이 이루어지고, 비주얼라이징(Visualizing)까지 되어야 한다는 버티컬(Vertical)에 대해 언급하기 시작했다.
버티컬 솔루션은, 업무를 어느 정도 알고 있고 적당한 툴이 주어지면 데이터 사이언티스트가 아니라도 필요한 분석 업무가 가능하도록 도와준다. 이미 대부분의 글로벌 벤더들은 버티컬 솔루션을 채택하고 있으며, 자신이 갖고 있던 분석 알고리즘을 분류(Categorize)하고 이것을 비즈니스 시나리오와 연계시켜 고객들에게 분석 결과를 쉽게 제공할 수 있도록 하는 방법이 활발히 논의되고 있다.

■사회적 공헌(UN Global Pulse)
글로벌 빅데이터 진영에서는 이미 사회적 공헌(Social Contribution)에 대한 이야기가 나오고 있다. UN Global Pulse 등에서 실시하는 프로젝트에서는 데이터뿐만 아니라 솔루션, 재능기부까지 받고 있다. 자원봉사하는 데이터 사이언티스트들은 기부 받은 툴과 빅데이터로, 예를 들면 저개발국의 의료나 생활 기기, 경제 개발 효율성, 효과 분석 등을 제공하여 더 나은 지구를 만드는 데 공헌하고 있다.

빅데이터를 활용한다는 의미

빅데이터를 활용한다는 것은 어떤 의미일까. 비즈니스에서 직접적인 결과를 창출한다는, 즉 돈을 번다는 의미일까. 그러나 빅데이터를 도입하더라도 바로 수익이 발생하지는 않는다. 물론 지금까지 풀지 못했던 문제들을 풀어내는 효과는 있다. 그러나 이와 같이 접근하면 빅데이터의 활용 영역이 매우 좁아진다.
그렇다면 빅데이터로 무엇을 해야 할까. 답은 ‘스마트한 의사 결정’이다. 즉, 데이터를 분석하고 그것을 활용하여 비즈니스 임팩트를 만든다는 것은 그것을 기반으로 보다 나은, 스마터(Smarter)한 의사 결정을 한다는 의미이다. 여기서 스마터하다는 것은 감이 아닌 데이터를 기반으로 하며 속도가 빠르다는 것을 의미한다.
우리는 빠른 속도에 대해 언급할 때 실시간(Real Time), 근실시간(Near Real Time)이라는 말을 많이 사용한다. 그런데 데이터 발생, 저장, 처리, 분석, 의사 결정 등의 과정 중 리얼타임이 가리키는 대상은 무엇일까. 과연 리얼타임은 항상 필요한 것일까. 이와 관련, 가트너의 수석 애널리스트인 도날드 파인버그(Donald Feinberg)는 “애플리케이션이 천 배 빨리 돌아가는 것보다 이를 통해 더 빨라질 분야가 있다는 것이 관건이다. 중요한 점은 비즈니스의 어떤 분야를 빨리 만들 것인가 하는 것이다”라고 말했다. 속도의 의미에 대해 다시 한 번 생각해 볼 때이다.