기업은 데이터를 통해 소비자의 행동과 시장변동을 예측할 수 있어 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 통찰력을 발굴 합니다. 또한 데이터 분석을 기반한 상품과 비즈니스의 차별화 그리고 그에 따른 비용 절감으로 기업의 경쟁력을 강화 시킬 수도 있습니다.
기업의 데이터가 비즈니스 인사이트에 어떻게 기여 할 수 있을 지에 대한 부분은 바로 데이터의 수집부터 저장-연결-분석-활용까지 순차적으로 진행 됩니다.
이러한 프로세스를 효율적으로 구현하기 위해 기업들은 자신의 비즈니스 환경에 맞는 데이터 플랫폼을 구축합니다.
컴플라이언스 이슈가 많은 금융권의 경우 자체 온-프레미스 기반을 위주로 데이터플랫폼을 구축하고 데이터 분석 역시 별도의 서버를 구축하여 활용하는 경우가 대부분이었습니다.
그러나 최근 소비자의 금융 트렌드 변화에 대한 대응과 타 금융사와의 경쟁력 강화를 위한 기존 시스템을 고도화 하는 프로젝트에서는 클라우드 도입이 확대 되고 있습니다.
기존 온-프레미스 기반이 주를 이루었던 데이터 플랫폼이 데이터->빅데이터->AI로 트렌드가 진화함에 따라 좀 더 유연하고 탄력적인 데이터 활용의 니즈가 발생하게 되었고, 동시에 누적된 데이터를 처리하는 비용에 대한 이슈는 하이브리드나 퍼블릭 클라우드 기반 환경으로의 전환을 가속화 시키고 있는 것입니다.
특히 데이터 분석은 다양한 상품과 기능을 포함하고 있는 클라우드 환경에서 유연하고 빠르게 처리하고, 중요 데이터의 적재-저장-수집은 자체 서버에 구축하는 하이브리드 클라우드 기반의 빅데이터 플랫폼이 변화하고 있는 트렌드와 기업의 보안 정책까지 동시에 충족시키는 최적의 방법으로 각광 받고 있습니다.
수시로 변하는 비즈니스 환경에서 데이터의 활용에 대한 효율성은 높이고 중요 정보 보호는 물론 비용 절감과 기업의 유연한 정책까지 반영할 수 있는 하이브리드 구조는 당분간 국내 엔터프라이즈 빅데이터 시장을 이끄는 주요 요소가 될 것으로 전망되고 있습니다.
그렇다면, 하이브리드 기반의 클라우드 분석 환경이 유연하고 탄력적인 이유는 무엇일까요?
가령 온-프레미스 기반으로 분석 환경을 구축할 경우 필요한 자원과 각종 SW 및 서비스 등을 모두 초기에 구매하여야 하고 기업의 전략이 재 수립 될 경우 같은 프로세스를 반복하게 됩니다. 예측이 불가능한 프로젝트는 인력이나 비용적인 부분에서 부담으로 작용할 수 있습니다.
클라우드 환경은 말 그대로 사용한 만큼 필요한 자원만 빌려 쓰고 비용을 지불하게 됩니다.
가령 이번 달 대용량의 분석 작업이 계획 된 경우, 원하는 만큼만 자원을 추가하여 사용하고 비용을 지불합니다. 작업이 완료 되면 기존의 환경과 같은 범위로 쉽게 복귀가 가능합니다.
클라우드 분석 환경은 기업의 예산과 업무 범위에 맞게 시스템을 구성 한 후 추후 전략에 따라 쉽게 확장 하거나 축소 할 수 있습니다. 또한 클라우드에 내재된 최신의 기술과 서비스를 자유롭게 테스트하고 적용해 볼 수도 있습니다.
수시로 변하는 트렌드에 대응하기 위해 기업의 전략과 계획을 빠르게 적용해야 하고, 정보의 홍수 속에서 경쟁 해야 하는 현재의 기업들은 효과적인 비즈니스 설계를 위해 클라우드 활용이 선택이 아닌 필수입니다.
상대적으로 고객의 트렌드가 수시로 변하고 시장의 흐름 등을 빠르게 적용해야 하는 유통/리테일 업종의 경우 클라우드 기반의 빅데이터 분석 활용이 타산업에 비해 크게 증가하고 있습니다.
국내 유명 식품제조유통회사의 하이브리드 기반 빅데이터 플랫폼 구축에 관한 예를 들어 보겠습니다.
기업내 산재되어 있는 정형/비정형 데이터(ERP 데이터, 생산 데이터, 고객 데이터, 소셜 데이터등)를 활용한 빅데이터 분석을 통해 고객 중심의 비즈니스를 발굴하고 디지털 비즈니스의 강화를 목적으로 고성능 빅데이터 플랫폼과 클라우드 기반의 데이터 분석 환경을 구축하고자 하였습니다.
자체 서버 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 업무에서 발생하는 데이터의 수집-저장-처리-분석 체계를 위한 효율적인 아키텍처를 구성하고 모든 프로세스에 대한 통합 모니터링 및 운영 환경을 설정하였습니다. 엔터프라이즈급 이상의 기업들이 요구하는 보안, 데이터 거버넌스, 리소스 관리에 대한 요구사항들이 반영된 최적의 시스템을 구성합니다.
클라우드 기반의 데이터 분석 환경은 프로세스별 분석에 필요한 기능을 제공하고, 개별 분석 실험 환경을 위해 분석 프로그램 설치 및 라이브러리 관리 환경을 구축 합니다. 또한 현업과 데이터 분석가를 위한 머신러닝과 딥러닝의 분석모델링을 빠르게 학습하고 배포할 수 있는 완전 관리형 서비스와 협업 분석 환경도 제공됩니다.
본 프로젝트를 통해 해당 기업은 대용량 데이터를 효율적으로 수집/적재/처리할 수 있는 시스템을 구성하고 유연하고 효율적인 클라우드 환경에서 다양한 편의 기능을 활용하여 손쉽게 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있는 기반이 수립될 예정입니다.
코오롱베니트는 다년간의 업종별/규모별 다양한 빅데이터 플랫폼 구축 경험과 클라우드 전문 인력을 통해 고객의 비즈니스에 적합한 하이브리드 기반의 빅데이터 플랫폼을 설계해 드립니다.
또한 유수 벤더사와의 파트너십 (Cloudera, AWS/Azure/GCP)을 통해 빅데이터 시스템 구축/운영, 빅데이터 분석, 빅데이터 솔루션 공급까지 엔터프라이즈 빅데이터 통합 서비스를 제공합니다
