데이터 전문기업 '엔코아'

데이터 활용 역량이 비즈니스 성패로 이어지는 데이터 경제 시대가 도래했다. 급부상하는 AI(인공지능)도 데이터 수집·관리 기반이 충분히 마련되지 않으면 그 동력을 상실한다. 때문에 흔히들 데이터를 21세기 원유라 일컫는다.

현대 비즈니스 전선에서 IT 솔루션 등 데이터 기술을 활용하는 것은 전술적인 포석이라 할 만하다. 하지만 전략이 뒷받침되지 않은 전술은 일부 전투에서 성과를 낼 수 있어도 전쟁 전반을 승리로 이끌기 어렵다. 데이터 전문기업 엔코아가 데이터 거버넌스를 비롯한 데이터 전략을 강조하는 이유다.

"데이터 사이언티스트는 비유하자면 몽유도원도를 그린 안견 같은 이입니다. 안평대군이 꿈에서 봤다는 이상향의 편린들만 듣고서 이를 화폭에 구현해냈죠. 복잡·다양한 데이터에서 유의미한 인사이트를 뽑아내는 일도 이와 같습니다."

이화식 엔코아 대표가 데이터 분석에 대해 펼치는 지론이다. 그는 대표적 저서인 '대용량 DB(데이터베이스) 솔루션'과 다양한 활동을 통해 오랫동안 국내 데이터 업계 종사자들의 길잡이 역할을 해 왔다. 이 백전노장의 학구열은 지금도 식지 않았다. 고급분석을 실현하기 위한 데이터 전략 구상에 시간 가는 줄 모른다.

◇인사이트는 '날먹' 어려워= 2010년대 들어 빅데이터가 화두로 떠오른 이후 많은 기업들은 하둡을 비롯해 데이터 저장·분석을 위한 시스템 확충을 꾀했다. 오픈소스 SW(소프트웨어) 기술의 확산에 힘입어 기존 정형데이터뿐 아니라 본격적으로 다루기 시작한 비정형데이터까지 한곳에 쌓아뒀다. 그렇게 만들어진 데이터레이크에 각종 도구를 적용하면 자연스레 인사이트가 도출될 것이란 기대가 있었다.

하지만 10여년이 흐른 현재 데이터레이크에 대한 인식은 밝지만은 않다. 대규모 투자에 비해 얻은 게 적기 때문이다. 이 대표는 "아울렛에서 기저귀 옆에 맥주를 놨더니 잘 팔린다는 수준의 분석을 기대하진 않았을 거다. 단순히 누가 기저귀를 사는지 떠올리는 것만으로 도출될 결과를 위해 큰돈을 들일 필요가 있을까"라고 짚었다. 게다가 정책적으로 단기간에 급히 육성된 데이터 인력들에게 뭔가를 바라기에도 무리가 따랐다.

예나 지금이나 기업들이 데이터 분석에 바라는 것은 새로운 가치를 얻을 수 있는 인사이트다. 그게 재료만 모은다고 해서 저절로 생성되진 않는다. 이 대표는 "자사 시스템과 데이터를 갖고 어떤 분석을 하면 좋을지 공모전을 여는 기업도 봤다"면서 "뭘 먹고 싶은지도 모른다는데 어떻게 요리를 할 수 있을까"라고 꼬집었다.

당면한 비즈니스 과제에 대해선 현업부서와 담당자가 가장 알 수밖에 없다. 그리고 새로운 가치를 창출할 깊은 인사이트를 도출할 수 있는 숙련도는 하루아침에 만들어지지 않는다. 이에 엔코아는 투트랙 전략을 제시한다. 현업에서도 일정 수준 데이터 분석·활용이 가능하도록 셀프서비스 역량을 키우는 한편, 고급분석을 수행할 만한 주제와 목표를 정립하고 전문가와 단계적으로 협업하는 것이다. 이를 전사적으로 뒷받침할 데이터 거버넌스를 갖추는 것은 물론이다. 엔코아가 교육사업을 지속 확대하는 동시에 고급분석 컨설팅 역량을 갈고닦는 배경이기도 하다.



◇데이터 가상화와 그래프DB 주목= 멀티·하이브리드 클라우드 보편화로 IT환경이 갈수록 복잡해지면서 기업들은 데이터 관리에 더욱 어려움을 겪는다. MSA(마이크로서비스아키텍처)의 경우 각 서비스의 보다 민첩하고 유연한 개발·배포, 발생한 장애의 시스템 전반 확산 방지 등이 용이하지만 분산된 환경인 만큼 관리 난이도가 올라간다. 산재된 데이터가 자칫 정합성이나 보안성 등 문제로 흐르지 못하고 사일로화될 수 있다.

이런 클라우드 환경에 적합한 전술로 최근 주목받는 게 데이터 패브릭, 데이터 메시 등 개념이다. 다양한 환경에서 재사용 가능한 데이터셋을 설계·구축·활용하고, 각 도메인별로 이를 소유·관리하면서도 일관성을 유지한다. 엔코아는 이를 구현하기 위한 핵심기술로 데이터 가상화를 지목, 'DV샵' 솔루션을 통해 지원하고 있다. 메모리로 가상 레이어를 마련해 데이터를 논리적으로 통합·연결, 정합성과 보안성 측면에서 기존 데이터레이크를 보완할 수 있다.

이 대표는 "데이터 패브릭과 데이터 메시가 거론되는 것은 그만큼 관리해야 할 데이터가 커졌다는 의미"라며 "고급분석은 한 곳에서 보유한 데이터만 갖고 할 수 있는 게 아니다. 이런 데이터 환경의 변화는 자연스러운 흐름"이라고 풀이했다.

과거 RDBMS(관계형DB관리시스템) 전문가로 활약했던 이 대표가 최근 꽂혀있는 것은 그래프DB다. 각 데이터들이 연결돼 있는 구조를 취하면서 보다 정확하게 데이터 간 연관성을 파악할 수 있기 때문이다. 트랜잭션 처리가 아니라 분석을 위한 시스템으로, 기존과 같은 계층적 접근이 아니라 복잡·다양한 상호관계를 파악하는 게 주된 용도다. 이 대표는 수년 전부터 밤낮으로 직접 그래프DB에 대해 공부하고 직원들과 공유해왔다.

이 대표는 "수많은 데이터들이 주고받는 영향을 파악하려면 기존 스칼라 연산이 아니라 토폴로지컬 연산이 요구된다. 이를 가능케 하는 게 그래프DB"라며 "그간 키워온 고급분석 역량과 자사 DSC(데이터서비스센터) 조직을 바탕으로 올해는 그래프DB 컨설팅 사업을 본격적으로 확대할 계획"이라고 밝혔다.

팽동현기자 dhp@dt.co.kr