기업의 데이터 분석 및 활용 역량이 미래 경쟁력으로 주목받고 있는 가운데 한국IBM이 다소 도발적인 화두를 던졌다.
기업이 디지털 전환을 위해 데이터를 모으고 저장하는 데 수많은 비용을 들여 시스템을 구축하고 있다. 하지만 들어가는 인프라 비용에 비해 수익창출 등에 대한 기회비용은 오히려 낮은 상황이다. 이에 한국IBM은 최대한 데이터를 적게 모으고 원하는 데이터를 가져오는 ‘데이터 패브릭’ 전략을 내세우고 있다.
한국IBM 데이터&AI 사업부 김창회 상무는 “데이터를 모으지 말아야 한다”는 말의 부연설명을 통해 “(기업은 데이터를)못 모은다. 데이터 활용을 위한 다양한 개념, 데이터 마트, 빅데이터 등이 나왔는데 모을 수 없는 상황이 생겼다. 인프라 비용 부담과 분석 속도 문제 등이 나왔다. 데이터 활용에 있어 지금 가장 중요한 것은 적시성이다. 이를 충족하기 위해 데이터 패브릭 개념이 나왔고 IBM은 기업의 파트너로서 솔루션, 컨설팅 등 자원을 활용해 지원할 것”이라고 강조했다.
한국IBM은 15일 ‘IBM 데이터 패브릭 기자 간담회’를 개최하고, 다양한 IT 환경에서 인공지능(AI)을 기반으로 데이터 활용 역량을 높이는 '데이터 패브릭(Data Fabric)' 접근 방식과 이를 효과적으로 지원하는 IBM의 기술력, 그리고 국내 기업의 도입 사례를 소개했다.
데이터는 비즈니스 운영에 있어 필수 요소다. 기업은 데이터에 기반한 인사이트를 통해 새로운 가치 창출 기회를 모색하고, 공급망부터 자산 관리, 비즈니스 분석까지 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있다.
한국IBM 데이터&AI 사업부 김창회 상무는 “기업의 성패는 산재되어 있는 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 있다. 현재 기업은 폭발하는 데이터를 활용하지 못하고 있다”며 “데이터웨어하우스에서 데이터 레이크, 그다음 레이크하우스와 같은 개념까지 나왔다. 결국 데이터를 활용하기 위한 방법론이 다양해지고 있는 상황”이라고 진단했다.
한국IBM 데이터&AI 기술 영업 총괄 최석재 상무는 “전 세계적으로 우수한 비즈니스 성과를 보이는 기업들은 데이터를 중심으로 운영 중인 곳이 많다. 그러나 현재 대부분 기업에서 여전히 데이터 고립(silo) 현상을 겪고 있으며 기업이 보유한 데이터의 대다수가 분석되지 않거나, 접근할 수 없거나, 신뢰할 수 없는 상태로 남아있다”라고 말했다.
특히 그는 “기업들이 데이터 분석을 위한 전체 시간 중 80%를 데이터 준비에 사용하고 있다. 높아진 데이터 복잡성 때문에 AI 기술 도입이 힘들어지고 있다”며 “데이터에 대한 새로운 접근법이 필요하며 그것이 바로 데이터 패브릭이다”라고 밝혔다.
‘데이터 패브릭’ 접근방식은 이 같은 데이터의 복잡성을 해소하고 기업 내 데이터에 대한 접근을 간소화하는 전략이다. 이를 통해 기업은 데이터 관리를 단순화하는 동시에 이미 활용하고 있는 데이터 소스는 물론 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 등 스토리지 저장소를 지속적으로 활용할 수 있다.
데이터 패브릭은 ▲데이터 통합 자동화 ▲내재된 거버넌스 ▲데이터에 대한 포괄적인 관점을 제공함으로써 기업의 데이터 전략을 가속화한다. 더불어, 중앙 통제식 데이터 활용 방법과 달리 사용자가 스스로 데이터를 직접 활용할 수 있도록 지원한다.
IBM은 IBM 클라우드 팩 포 데이터(IBM Cloud Pak for Data)와 IBM컨설팅의 전문성을 바탕으로 많은 기업이 데이터 패브릭 아키텍처를 도입할 수 있도록 지원하고 있다.
IBM은 강화된 데이터 거버넌스와 개인정보보호에 관한 복잡한 기술적 문제를 해결하고, 데이터 보호 정책을 더욱 강화할 수 있도록 IBM 왓슨 날리지 카탈로그(Watson Knowledge Catalog)와 IBM 왓슨 쿼리(IBM Watson Query) 등의 솔루션을 제공하고 있다. 또한 기업의 애널리틱스 및 AI 활용 역량을 높이기 위해 멀티클라우드 환경에서 모든 엔터프라이즈 데이터에 대한 통합적인 가시성을 제공하고 필요한 솔루션 및 서비스를 지원한다.
이 밖에도 IBM은 기업이 보유하고 있는 수많은 고객 데이터에 대해 전체적인 가시성을 구축할 수 있는 솔루션을 제공하고 있으며, 기업이 데이터와 모델, 프로세스에 대한 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하도록 적극 지원하고 있다.
이날 간담회에서는 IBM의 솔루션과 서비스를 바탕으로 데이터 패브릭 전략을 구축해 비즈니스 효율성을 높인 국내 기업 사례도 소개됐다.
삼성전기는 데이터 표준화와 데이터 거버넌스, 개인정보에 대한 통합적인 운영 기반을 제공하는 IBM 왓슨 날리지 카탈로그를 도입해, 기업 내부 데이터를 데이터 자산으로 손쉽게 표준화해 전사적으로 데이터에 기반한 효율적인 의사 결정 체계를 구축했다.
IBM의 솔루션을 내부 데이터 승인 절차와 연계해 직원들이 플랫폼 상에서 투명하게 데이터에 접근할 수 있고, 필요한 데이터를 확인할 수 있는 프로세스를 구축해 데이터 활용도를 높이고 소요 시간을 획기적으로 단축했다.
현대해상은 IBM 클라우드 팩 포 데이터 기반의 데이터 분석용 파일럿 시스템을 구축했다. 현재 보험사의 이미지 데이터를 활용한 기술검증(POC)가 진행 중이며, 향후 다양한 업무로의 확대와 분석업무 시스템 고도화를 계획하고 있다.
서브원은 상품 카테고리 분류, 중복상품 검색 등 딥러닝 기반 모델을 운영하고 더욱 광범위한 비즈니스에 AI를 적용하기 위해 IBM 클라우드 팩 포 데이터머신러닝 오퍼레이션(IBM Cloud Pak for Data MLOps)을 도입했다. 이를 통해 모델 배포 운영을 원활히 하고 데이터 사이언스플랫폼을 통해 업무 생산성을 높였다.
한국IBM 김창회 상무는 “데이터 패브릭이라는 거창한 이름이 나오지 않더라도 이미 기업들은 다양한 데이터 관련 이슈를 겪고 있으며 때문에 이미 그들은 진화하고 있다. 데이터 활용할 때 프라이버시와 보안을 지키는 것은 기업들에게도 큰 화두가 되고 있다. 디지털 전환이 가속화될수록 데이터 패브릭을 통한 데이터 전략이 중요해질 것”이라고 밝혔다.