인공지능 시대, 금융권 `데이터 레이크` 구축 위한 해법은?

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인공지능 시대, 금융권 '데이터 레이크' 구축 위한 해법은?

디지털데일리 발행일 2019-11-27 09:39:40

이상일

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[디지털데일리 이상일기자] 금융권의 데이터 분석 인프라가 데이터웨어하우스(DW)기반 분석에서 데이터 레이크(DATA LAKE) 기반으로 변화하고 있다. 또, 기존 빅데이터 플랫폼이 인공지능(AI) 플랫폼으로 진화하고 있어 데이터 모델링에 대한 지속적 유지보수 방법 등이 모색되어야 한다는 지적이다.

26일 SK(주) C&C가 소공동 조선호텔에서 금융권 CIO와 CDO를 대상으로 개최한 ‘디지털 인사이트 세미나’에서 ‘금융권 빅데이터 플랫폼 구축 사례’를 발표한 SK(주) C&C 이정일 위원은 “SK(주)C&C는 지난 10여년 간 빅데이터 플랫폼을 구축한 경험이 있는데 최근 빅데이터 플랫폼이 서비스 제공을 위한 분석/인공지능 플랫폼으로 확장되고 있다. 또, 플랫폼 영역에서 분석 및 인프라로 확장되고 있다”고 설명했다.

금융사는 다양한 업무시스템을 가지고 있다. 특히 데이터와 관련해 업무별, 서비스별로 데이터웨어하우스를 구축, 운영 중이다. 이에 ICT업계에서는 데이터의 사일로(Silo)화가 금융사의 디지털 전환을 저해하고 있으며 이를 타개할 방법을 다양한 방법으로 제시하고 있다.

SK(주)C&C는 데이터 레이크에 주목하고 있다. 이정일 위원은 “데이터 레이크에 대한 구축을 금융사가 추진 중인데 데이터를 실시간과 배치 업무 등으로 구분해 다루는 방법을 고려해야 한다”고 밝혔다.

그는 “실시간과 배치성 데이터가 분산 수집이 된다고 하면 데이터 레이크 영역에 통합 인터페이스로 수집해야 할 필요가 있다. SK(주)C&C는 실시간과 배치를 동일한 인터페이스로 데이터 레이크로 유입시킨다”고 설명했다.

데이터 레이크 구성을 위한 스토리지 수용 전략에 대해서도 소개했다. 이정일 위원은 “데이터 레이크 구성 시 단일 스토리지를 구축하는 경향이 있는데 이보다는 OLTP, 분석, 빅데이터 등으로 나눠 구성하는 방법이 효율적”이라고 말했다.

한편 분석용 DW의 경우 전통적인 RDMS를 대체하려는 경향이 강하다. 빅데이터 분석에 있어 RDMS보다 데이터 처리 용량과 속도면에서 유리한 하둡 등 분석용 DW 활용이 커지고 있다.

이에 대해 이 위원은 “예전에는 OLAP 구축 후 이를 지원하기 위한 데이터 마트를 구축했는데 데이터 레이크에서는 데이터 과학자가 원하는 데이터를 데이터 레이크에서 수집, 저장하는 과정을 거친다. 방대한 데이터 저장을 RDMS에서 수용하기 힘들다”며 “SK(주)C&C는 RDMS를 빅데이터로 스케일 아웃할 수 있는 방법을 지속적으로 연구 중”이라고 강조했다.

SK(주)C&C가 수행한 빅데이터 플랫폼 구축 사례로 소개됐다. A증권사의 경우 기존 비즈니스 모델 개선 및 온프레미스 및 인프라 활용을 위해 데이터 처리 플랫폼을 구축했다. ‘스파크’ 기반의 데이터 처리 성능 개선을 통해 SK(주)C&C의 ‘배치 파이프라인’과 ‘ML모델러’를 기반으로 레거시 RDMS를 하둡으로 빠르게 이전했다.

이정일 위원은 “온프레미스 하둡에 데이터가 저장되면 그 데이터를 ML모델러가 돌리고 이를 운영시스템이 활용할 수 있게 하는 구조로 이 증권사는 데이터 처리 플랫폼 구조를 기존 레거시 변경 없이 빠르게 진행하는 효과를 거뒀다. 또 ETL 처리속도를 개선하고 머신러닝 분석 시간을 단축하는 효과도 거뒀다”고 설명했다.

B은행의 경우 배치 파이프라인과 ML모델러를 통해 데이터 분석을 위한 자원 부족해소와 분석 모델에 대한 지속적 유지보수에 나서고 있다. 이를 통해 동시에 다양한 케이스에 대한 딥러닝 학습이 가능해졌고 분석가들의 고유 분석 환경을 유지할 수 있었다는 설명이다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr

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