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빅데이터 분석은 새로운 비즈니스 기회 창출과 수익 증대를 위한 핵심요소로 자리잡고 있다. 그러나 데이터는 날이 갈수록 빠른 속도로 증가하고 더욱 복잡해지고 있다.
분석 거버넌스 부재도 고민거리다. 다양한 오픈소스 기술들은 통합되지 않았고, 데이터와 애플리케이션에 대한 통제력도 부족하다. 다원화된 분석 포트폴리오 관리도 큰 골칫거리이며, 심지어 더딘 분석 툴과 기술 격리로 적시에 인사이트를 발굴하지 못해 혁신을 실현하지 못하는 기업도 적지 않다. 데이터 분석 환경에 패러다임의 변화가 필요한 이유이다.
차세대 분석 환경 요건
그렇다면 어떻게 해야 할까? 변화하는 데이터 분석 환경에 대응하고, 의사결정 속도를 가속화하기 위해서는 몇 가지 전제조건이 필요하다.
먼저, 데이터를 준비, 탐색하고 고급분석을 하기 위한 초고속 프로세싱이 필요하다. 분석적 탐색에서 최종 단계인 비즈니스 가치 창출에 이르는 시간을 최소화해야 하는 것이다. 필요할 때 곧바로 인사이트를 얻지 못하면 분석은 아무런 의미가 없다. 인메모리 아키텍처가 주목받는 이유이기도 하다.
둘째, 분석의 전체 수명주기를 구성하는 모든 작업을 손쉽게 개발, 배포, 관리 및 유지하고 거버넌스를 지속할 수 있는 통합환경이 필요하다. 셋째, 변화하는 비즈니스 환경과 기업의 성장에 따라 분석 환경을 장기적으로 확장하고, 필요에 따라 시스템을 늘이거나 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 인프라를 활용할 수 있는 동적 아키텍처가 필요하다.
마지막으로, 데이터 유형이나 크기에 상관없이 여러 분석 솔루션을 누구나 쉽고 간편하게 직접 분석할 수 있는 셀프 서비스 액세스가 필요하다. 사이언티스트는 물론 비즈니스 분석가, 애플리케이션 개발자, 임원진에 이르기까지 누구나 쉽고 간단하게 직접 분석을 수행하고, 통찰력을 얻을 수 있어야 한다.
개방형·클라우드 … 새로운 분석 아키텍처 등장
이처럼 변화하는 분석 환경과 비즈니스 요구에 대응하기 위해 새로운 데이터 분석 패러다임이 등장하고 있다. 분석 라이프사이클 전체를 싱글 플랫폼으로 지원하고, 기술 숙련도와 상관 없이 모든 사람이 간편하게 분석과 데이터 마이닝을 수행할 수 있어야 한다. 아울러 인메모리 분석 프로세싱을 통해 사용자 수나 데이터 크기, 리프레시 방식에 상관없이 빠르게 답을 얻을 수 있어야 하는 것이다.
올해로 본사 창립 40주년을 맞은 SAS에서도 개방형, 클라우드 기반의 분석 아키텍처인 ‘SAS 바이야(Viya)’로 차세대 데이터 분석 패러다임을 제시하고 있다. 바이야는 다양한 형태의 클라우드에 효과적으로 대응하며, 오픈소스를 적극 수용해 파이썬, 루아, 자바 등 많은 프로그래밍 언어를 지원한다. 아울러 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 모두에서 필요에 따라 탄력적으로 간편하게 확장할 수 있다.
더 쉽고, 빠르게, 그리고 더욱 효율적으로 데이터를 분석할 수 있는 솔루션과 환경은 이미 갖춰졌다. 이제 선택만이 남아있다. 급변하는 데이터 분석 패러다임에 발맞춰 데이터를 통한 빠른 인사이트와 강력한 경쟁력을 확보하는 기업만이 내일의 승자가 될 것이다. |
hyun@datanet.co.kr
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