연계통합 분야와 관련한 첫 번째 예측으로, 기업의 플랫폼형서비스(PaaS) 구축이 점차 증가할 것으로 예상된다.

많은 기업은 ‘클라우드 파운더리(Cloud Foundry)’와 ‘도커(Docker)’ 등과 같은 클라우드 개발 플랫폼에서 기업의 미션 크리티컬 한 애플리케이션을 개발하게 될 것이다.

이에 따라 데이터 통합을 구현하는 클라우드 우선의 아키텍처와 툴 패키징에 대해서 기업의 요구사항이 점점 높아질 것이다.

두 번째로는 연계통합 분야에서 API에 대한 관심이 대폭 증가할 것으로 예측된다.

최근 기업이 자사의 엔터프라이즈 애플리케이션을 보완하고 대체하는 방안으로 소프트웨어형서비스(SaaS) 애플리케이션의 사용 범위를 더욱 넓게 확장하고 모바일 애플리케이션 사용을 크게 늘리고 있다.

이에 따라 클라우드 연결성을 확대 지원하는 다수의 API에 대한 기업의 필요도 점차 빠르게 증가하며, 이와 함께 더 나은 개발자 툴의 중요성도 높아질 것이다.

연계통합 기술 관련한 세 번째 예측은 애플리케이션 개발팀이 기업의 구매행위를 주도하게 돼 툴 패키징 분야와 연계통합 솔루션에 대한 요구가 급속도로 증가할 것이다.

분석의 미래는 매우 밝다.

이 ‘분석’ 분야는 최적의 소스로부터 대부분의 데이터를 수집하며, 더욱 정확하고 실행 가능한 방식으로 해당 데이터를 정보로 변환하는 방법들을 지속적으로 개발하면서 더욱 정제된 기술을 선보일 것으로 전망된다.

이와 관련한 네 번째 예측으로, 분석 방정식에서 ‘왓-이프(what-if)’ 분석 방식과 데이터 실행이 매우 집중적인 주목을 받을 것이다.

구성이 용이한 대시보드들은 타깃화 된 ‘비주얼 시나리오(Targeted Visual Scenario)’들을 제공해 훌륭한 인사이트를 도출하고 시나리오 분석 결과에 대한 사용자들의 풍부한 이해를 도울 것으로 기대된다.

서로 다른 소스에서 가져온 데이터에 대해 기존 및 잠재적 시나리오의 애드혹 분석과 시각화를 실행해 더욱 정확한 인사이트를 도출하는 기업이 많아질 것이며, 사용자들은 더 빠른 실행을 위한 알림 및 상황 분석으로 경보 임계치를 단순 구성, 분석 상황에 대한 인사이트를 신속히 얻을 수 있을 것이다.

다섯 번째로, 예측적 고객 분석이 장소에 관계없이 널리 활용될 것이다.

고객에 대한 더욱 향상된 분석 세그먼트(Segment), 고객들의 구매 경향 및 고객들이 구매한 제품들의 인접 제품과의 연관성 데이터는 기업에게 개별 소비자에 적용될 수 있는 실시간 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

고객, 구매 및 제품과 관련된 데이터로부터 도출된 인사이트는 매우 상세하며 개인화된 정보를 바탕으로 고객의 욕구를 더 잘 인지할 수 있게 해주는 동시에 더욱 대응적이고 타깃화 된 기업 활동을 촉진할 것이다.

여섯 번째로, 각종 산업 분야의 실시간 분석이 향후 더욱 확대될 전망이다.

시각화 분석(Visual Analytics), 예측 분석(Predictive Analytics), 규범 분석(Prescriptive Analytics)은 기업이 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 산업 기기들과 고객 접점 채널들에서 수집된 방대한 양의 데이터들을 효율적으로 활용할 수 있도록 해 앞으로도 기업의 IoT 활용과 고객 경험에 중대한 영향을 끼칠 것으로 예측된다.

기계 오작동 알림 및 고객 참여 유도 등 이런 진보된 분석은 기업이 뛰어난 실시간 인게이지먼트 (Engagement), 중재(Intervention) 및 정량화 기능을 미래 비즈니스 개선을 위해 활용하도록 도울 것이다.

디지털 전환 기술의 세 번째 요소인 ‘이벤트 프로세싱’은 현재 IoT에 대한 기술 장벽이 허물어지면서 기업들이 보다 적극적으로 도입을 추진하는 전환점을 맞이하고 있다.

IoT의 기술과 가치는 기업과 소비자들 모두에게 있어 반복적으로 과대 포장된 광고처럼 여겨져 왔지만, 이제 국내외 기술 표준화 움직임과 더불어 실생활에 더욱 밀접하게 적용될 가능성이 높아졌다.

현재 약 7개 글로벌 표준화 기구들이 IoT 관련 기술, 네트워크 및 보안 표준 출범을 진행하고 있으며, 국내에서도 이런 국제 표준 인증 제도를 기반으로 한 IoT 플랫폼 검증과정 개발을 완료해 이미 해당 제도를 실시하고 있다.

이런 IoT 기술의 통합에 따라 이벤트 프로세싱은 분석과 비슷한 수준으로 여러 산업 분야 기업들에 점점 필수적인 요소가 되고 있다.

따라서 디지털 전환에 관한 일곱 번째 예측은 사물인터넷이 기업의 비즈니스의 주류로 발전할 것이라는 점이다.

최근 사물인터넷 표준에 관한 전세계적인 합의가 최종적으로 이뤄짐에 따라 기업의 IoT 구축을 통한 투자수익률(ROI) 기회가 확대될 것으로 전망되며, 이는 기업의 IoT 기술 도입을 빠르고 넓은 범위로 확장시킬 것으로 예상된다.

여덟 번째로는 이벤트 프로세싱과 분석 도구들이 데이터 인사이트의 실행가능성을 높이기 위해 빈번하게 결합돼 사용될 전망이다.

‘이벤트 프로세싱’은 사전 설정된 룰 기반으로 다양한 데이터 소스에서 수집된 모든 데이터를 즉각적으로 처리하는 기술로, 분석 도구로부터 얻은 인사이트를 실시간으로 적용해 수많은 종류의 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있다.

이를 통해 인사이트 기반의 프로세싱과 심층적인 인사이트 도출을 위해 해당 두 가지 도구들이 자주 결합돼 사용될 것이다.

마지막 아홉번째로 아파치 스파크(Spark) 플랫폼이 빅데이터 저장 매체로 급부상할 것으로 예측된다.

스파크가 하둡(Hadoop)을 대체해 이벤트 프로세싱 애플리케이션에 저장된 데이터를 위한 오픈 소스 데이터 프레임워크로 자리매김할 것이며, 기업에게 인메모리 프로세싱을 통한 스트리밍 분석 및 복잡한 이벤트 프로세싱(Complex Event Processing, CEP)의 이점을 지속적으로 제공할 것이다.

이에 따라 스파크는 이벤트 프로세싱의 확산에 발맞춰 기업 내에서 그 위상이 점점 높아질 것으로 전망된다.

모든 사물, 기기 및 사람들이 연결된 현대 사회에선 단순히 대량의 데이터를 수집 및 분석하는 것만으론 비즈니스에 실질적으로 도움이 되는 유용한 가치를 증대할 수 없으며, 인사이트를 실시간으로 적용해 고객들에 보다 빠르게 응대할 수 있는 기업만이 고도의 경쟁력을 갖출 수 있다.

디지털 혁신으로 비즈니스의 효율성을 극대화하고자 하는 기업은 비용효율적인 클라우드 플랫폼과 더불어 실시간으로 활용할 수 있는 직관적이면서도 실용적인 분석 도구 및 인사이트의 이점을 제공하는 기술을 도입해야 할 것이다.

<이석진 팁코 아태지역 컨설팅총괄 상무>selee@tibco.com