9월 1일 BI코리아가 창간 1주년 기념으로 국내 IT언론으로 첫 시도하는 ‘투 토픽(TWO-Topic)’ 세미나가 성황을 이뤘다.

당초 금융권 관계자를 중심으로 방청객을 모아 온 BI코리아는 120~130여명의 은행, 증권, 보험 관계자들과 IT 업계 참석자 등 총 200여명이 오전 세션에 참가했다고 밝혔다.

이로써 국내 IT언론으로 처음 시도한 ‘투 토픽’ 세미나는 성공적인 것으로 BI코리아는 평가했다.

이번 세미나의 특징은 나란히 자리한 세미나 공간에에서 성격이 다른 두가지 세션을 모두 방청할 수 있다는 특징을 가진다.

세미나에 참석한 은행권 한 관계자는 “하나의 주제로 세미나를 이어 들어야 하는 부담이 줄어 좋다”며 “특히 발표 연사와 주제를 중심으로 두 세미나를 오가며 들을 수 있다는게 편리하다”고 전했다.

◆투이컨설팅 정회상 상무 ‘클라우드 관리 프로세스’ 필요 역설 = 제1트랙 첫 세션에 나선 투이컨설팅 정회상 상무는 ‘클라우드 컴퓨팅 구축 그 이후…’라는 주제로, 방청객의 큰 호응을 얻었다.

정 상무는 “비즈니스 모델은 개방형으로 변화하고 있으며 경영전략은 규모를 추구하던 것에서 지속가능성 및 평판을 중요하게 생각하게 됐다. IT기술은 H/W, S/W, 통신 등 다양한 관점에서 급속하게 발전해 왔으며 그 변화의 속도와 폭이 점점 빨라지고 커져서 과거 20년 동안 일어났던 변화가 앞으로은 10년 안에 일어나게 될 것으로 전망한다”고 클라우드 컴퓨팅 태동과 향후 IT 산업 발전을 예측했다.

투이컨설팅 정회상 상무 발표 내용을 요약하면 다음과 같다.

이러한 변화는 기업의 일하는 환경, 방식 등에 본질적인 변화를 초래하고 있으며 이는 IT 조직에도 고도의 IT 다이나미즘(Dynamism)을 요구하고 있다.

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 이같은 시대적인 요구를 수용하기 위한 최적의 수단이며 도구이다.

국내의 클라우드 컴퓨팅은 프라이빗(Private) IaaS 중심으로 발전하고 있으며 점차적으로 PaaS, DaaS 등으로 확장될 것이다.

이러한 국내의 발전 방식은 해외의 그것과 상당한 차이가 있다.

이것은 국내 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 생태환경이 제대로 갖춰 지지 않아서 나타나는 현상으로 해석할 수 있다.

클라우드 컴퓨팅의 도입은 단순한 업무 자동화나 기술의 도입이 아니라 기업 패러다임의 변화를 초래한다.
따라서 적어도 향후 10년을 내다보고 장기적인 관점에서 도입전략 및 내부 운영모델을 수립해야 한다.

그리고 이러한 노력은 기업 내부의 변화관리가 수반될 때 그 효과가 극대화될 것이다.

클라우드 컴퓨팅 도입시 법적인 요건을 반드시 살펴야 하며 지속적인 서비스의 유지 및 발전을 위해서는 기반환경을 갖추는 것이 중요하다.

서비스 모델에 기반한 개발/테스트/운영환경, 아키텍처, 거버넌스 체계, 관리환경, 조직체계 등이 여기 해당한다며 정 상무는 클라우드 관리프로세스 중요성을 강조했다.

◆박종헌 서울대 교수 '데이터 과학을 활용한 비즈니스 기회 창출' 강조 = '비즈니스 데이터 분석'을 주제로 열린 제2트랙은 박종헌 서울대 교수의   '데이터 과학: 기회와 도전'이라는 주제의 기조연설로 막을 올렸다. 

박 교수는  "빅데이터 시대가 도래했다. 왜 데이터가 늘어나고 이 데이터들을 어떻게 처리해야 하는가?", "빅데이터를 처리하는 과정에서 비즈니스 기회와 손실에 어떻게 대처해야 하는가? "라는 문제를 제기하고,  ‘데이터 과학’의 탄생과 이를 활용한 비즈니스 기회창출에 대한 학문적 연구 결과를 선보였다.

먼저 데이터과학의 등장 배경인 ‘빅 데이터’ 문제를 소개하고 새로운 학문 영역으로서의 데이터과학의 목표 및 기본 개념을 제시한다.

박 교수는 기술의 진보, 저장비용의 혁신, 사회적 현상, 기업의 경쟁력 등의 배경 때문에 빅데이터가 등장했다고 밝혔다.

측정할 수 없었던 데이터 수집 가능, 비정형 데이터 생성의 편의기술 발전 등 기술이 크게 성장했다.

이 기술의 성장과 더불어 스토리지 및 메모리 생산비용의 절감, 데이터 삭제에 대한 필요성이 떨어지는 점과 맞물려 빅데이터의 성장을 가속화한다.

박종현 교수는 월마트의 사례를 들어 데이터 인플레이션 시대가 도래했다며, 데이터 기반의 지식창출의 중요성이 부각되면서 ‘데이터 과학’이 태동했다고 밝혔다.

데이터 과학 분야에는 ▲데이터의 추출, 측정, 수집, 저장 ▲데이터의 전송, 변환과 분석 및해석 ▲과학적 모형화 및 추론, 정보화, 미래 예측 및 의사결정 등이 포함된다.

박 교수는 데이터 분석의 주요 기법들인 분류, 군집화, 연관분석, 및 예측 모형들의 개념을 설명하고, 금융, 제조, 유통, 및 마케팅 분야에서의 주요 데이터 분석 성공 사례와 다양한 응용 방안을 소개했다.

데이터 분석 성공 사례로는 금융 부문에서 보험료 청구 분석, 신용카드 사기 적발, 신용카드 사용 패턴 분석, 채권회수 최적화 등에서 그 사례를 찾을 수 있다.

제조분야는 품질 마이닝, 불량 예측, 수요 예측 등 업무에서, 유통은 고객 동선 분석, 장바구니 분석, 고객 맞춤형 쿠폰북 등 서비스에서 데이터과학을 활용한 성과를 거뒀다고 박 교수는 설명했다.

이 밖에도 마케팅 측명에서 고객 이탈 예측, 마케팅 자동화, 고객 반응 성향 분석 등에 데이터 과학이 효과를 발휘했다.
그 실사례로 박 교수는 롯데마트 ‘린프로젝트’를 소개했다. 린프로젝트란, 고객동선을 분석, 판매와 재고를 효율화하는 생산성 혁신 프로젝트다.

린프로젝트의 핵심은 ‘전자주문시스템’과 고객동선 분석을 연동시킨 것이다.

이를 통해 롯데마트는 연간 250억원의 비용절감 효과를 기대한다고 전하고 있다.

박 교수는 “산업 전반에 이같은 파괴력을 가지고 성장하는 데이터 과학분야는 1000억달러 규모 산업으로 연간 10%이상 성장, 소프트웨어 전체 성장률의 2배를 넘는다”고 강조했다.

그 예로, 오라클(하이페리온 등), IBM(넷티자 등), MS, SAP(사이베이스 등)가 150억 달러 규모의 데이터분석 소프트웨어회사를 인수했다.

또 삼성의 ‘소프트웨어’ 기술에 대한 투자 확대 천명, HP의 PC, 스마트폰 사업 포기 및 100억달러를 들인 오토나미 인수 사례도 설명했다.

박 교수는 마지막으로 이같은 업계 응용 시나리오, 향후 발전 방향 등을 제시하고 오픈소스 및 상용 솔루션에 기반한 데이터 어낼리틱스 플랫폼 구현 방안 및 주요 고려사항 소개로 기조연설을 마쳤다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net