“지역 불문, 글로벌 금융은 매출 증대가 목적
양질의 데이터 이용을 지원하는 기업으로 인식되길”

“모건스탠리는 인포매티카의 H-파서 엔진과 ETL 개발자들을 운용해 하둡 데이터를 변환 후 활용하는데 3개월 걸리던 작업을 단 일주일로 줄였다”

인포매티카 본사 피터 구 금융솔루션 마케팅 이사

‘피터 구(Peter Ku)’ 이사<사진>가 말한 빅데이터 시대, ‘준비된’ 인포매티카의 현재 모습이다.

그는 한국계 미국인이다. 어머님이 경남 남해, 아버님이 마산이 고향으로, 영어 사이에 간혹 섞은 한국말은 경상도 사투리다.

정감 있는 인터뷰를 기대했는데, 막상 비즈니스 얘기로 들어서니, 굉장히 진지했다. 핏줄이 ‘한국인’이 맞는 것 같다.

우선, 인포매티카 글로벌 영업 상황부터 점검했다.

인포매티카는 공식적으로 2012년 1년 동안 총 8억 1160만 달러(한화 약 9012억원), 작년 4분기 매출의 경우, 1억 3470만 달러(약 1495억원) 매출을 기록했다.

◆‘빅 데이터, 하둡 제대로 활용하기’ = 7년 동안 연 평균 17% 이상 성장한다고 밝힌 피터 쿠 이사는 이어 ‘빅데이터’ 얘기로 바로 넘어갔다.

피터 구 이사는 “글로벌 하둡을 활용하는 기업이 늘고 있다. 많은 양의 정형, 비정형 데이터를 프로세싱 하는데 있어 ‘하둡’을 활용하는 것이 적절하다고 판단하고 있다”고 전제했다.

구 이사는 “이에 인포매티카는 2가지 분야에서 하둡이 기회를 준다고 본다. 그 중 하나는 인포매티카가 ‘ETL 디자인’ 능력을 갖고 있다는 점이다. 똑같은 ETL 디자인 능력을 사용해서 하둡 안으로 데이터를 가져가는데, 반대로 하둡에서 데이터를 가지고 나오는 능력을 제공한다”고 말했다.

이는 하둡 자체가 또 하나의 소스가 되고, 또 하나의 타깃이 된다는 의미다.

다음으로, 인포매티카의 능력을 하둡 안에서 사용해주는 방향에서 두 번째 기회가 있다.

인포매티카는 프로세싱 엔진인 ‘H-파서(Hadoop-Parser)’를 보유하고 있다. 이 H-파서는 분산형 파일 시스템을 활용할 수 있는 엔진이다.

피터 구 이사는 “하둡은 프로그래밍 언어다. 하둡으로 통합을 할 때는 복잡한 프로그래밍 언어를 다 아는 개발자가 필요하다. 즉, 비용이 수반되는 스킬셋이 필요하다는 얘기다. 그러나 인포매티카의 ETL 기술을 활용하면, 하둡 프로그래머가 없어도 데이터를 이동시킬 수 있다”고 밝혔다.

이에 대해 피터 구 이사는 글로벌 사례를 설명했다.

모건스탠리의 경우, 테라데이타를 활용, 데이터 변환 프로세싱을 사용 중이다. 테라데이타 DW DB쪽으로 엄청난 양의 데이터가 오가고 있다.

이는 소프트웨어 라이선스, 하드웨어를 더 구매해야 한다는 의미다. 그러나, 인포매티카 H-파서를 활용하면, 하둡으로 변환된 결과만을 테라데이타 DW DB로 보내면 된다.

모건스탠리는 초기 이 문제를 데이터 스킬셋을 가진 프로그래머를 활용, 3개월 이상 작업이 소요됐다.

인포매티카 ETL 개발자와 H-파서를 활용, 하둡으로 데이터 이전 등 통합이 1주일만에 완료됐다.

◆효율적 정보수명 관리 = 빅데이터 얘기를 시작했으니, 인포매티카의 정보수명주기(ILM) 얘기도 빼 놓을 수 없다.

피터 구 이사는 “ILM은 아카이빙과 데이터 마스킹, 2가지 측면에서 말할 수 있다”며, ILM을 설명했다.

그는 “많은 기업의 고민은 데이터의 양, 데이터의 소스, 데이터의 타입도 다양해졌는데, 그러면서 데이터 질적인 문제가 발생한다는 점이다. 하둡 안으로 올바른 데이터를 넣어야 올바른 결과가 나온다. 이 결과를 비즈니스 유효자에게 보기 쉬운 방식으로 보여줘야 하는 게 기업의 과제”라고, 최근 분위기를 설명했다. <그림1 ‘빅데이터 구조에서 인포매티카의 데이터 이동 구조’ 참조>

▲ 그림1 ‘빅데이터 구조에서 인포매티카의 데이터 이동 구조’

인포매티카의 ‘데이터 퀄리티 매니지먼트(DQM))’를 활용하면, 데이터 프로파일링, 룰을 적용해 데이터의 클렌징, 데이터 모니터링 등 관리를 할 수 있다.

이렇게 정제된 데이터를 이제는 아카이빙하고, 마스킹 방식으로 정보생명 주기 관리(ILM)에 나서야 한다.

보안에 극도로 예민해진 한국 금융시장에게 피터 구 이사는 ‘데이터 마스킹’에서 인포매티카가 두 가지 능력을 제공한다고 밝혔다. <그림2 ‘인포매티카의 데이터 마스킹 전략’ 참조>

▲ 그림2 ‘인포매티카의 데이터 마스킹 전략’

피터 구 이사는 “그 하나는 사용자가 빅데이터 아키텍처를 구축다고 할 때, 테스트용으로 사용하려는 데이터를 개인정보 보호 정책을 적용하면서 ‘테스트 데이터’로 활용하도록 지원한다”고 설명했다. 인포매티카의 ‘테스트 데이터 마스킹’ 솔루션이다.

두 번째로 ‘데이터 마스킹’ 솔루션은 DW에 있는 정보를 사용자들이 접근할 때 본인이 부여받은 권한에 해당하는 정보만 볼 수 있도록 정책을 집행하도록 지원한다.

피터 구 이사는 이를 ‘리얼타임 또는 역동적(다이나믹) 데이터 마스킹 솔루션(Real-time Data Masking for Production )’이라고 말한다.

이 마스킹 방식은 DB에 사용자가 쿼리를 던질 때, 실제 DB 데이터 변환이 아니라 해당되는 데이터를 제공하되 개인정보 중 일부를 ‘마스크(안 보이게)’ 해서 제공해주는 방식이다.

피터 구 이사는 최근 ‘최고 권한관리’가 애플리케이션 서버를 넘어서 DB서버까지 이뤄져야 하는 국내 금융현실에 최적화한 제안을 한 것이다.

ILM 전략 실현의 다음 단계로 피터 구 이사는 ‘아카이빙’을 설명했다.

피터 구 이사는 “DW가 커지면, 속도의 문제가 생긴다. 먼저, 사용자는 인포매티카의 ‘데이터 베이스 어드바이저’를 활용, DB 테이블이나 필드 중 쓰이지 않는 테이블이나 필드를 파악한다. 이후 데이터 아카이브 솔루션으로 ‘세 가지’ 방법의 아카이브를 실현한다”고 설명했다.

그 하나는 스마트 파티셔닝, 두 번째는 DB 아카이브(스탠바이용 데이터 준비), 파일기반으로 아카이빙한다.

이 경우 파일 기반 아카이빙은 98%를 압축, 2%만 저장한다.

◆클라우드 그리고 데이터 가상화 = 이같은 구조에도 불구하고, 국내 금융사의 경우 빅데이터 또는 그 방식에 접근하기를 꺼려하는 경우가 많다.

클라우드 방식으로 빅데이터를 도입하고, 이를 활용할 수 있는 인포매티카의 ‘데이터 가상화’ 전략을 물었다.

피터 구 이사는 “데이터 가상화 채택의 이유는 현업부서가 원하는 데이터를 제공하기 위한 물리적 시간 차이가 존재한다. 비즈니스와 IT부문의 갭이 존재”한다며, 금융권 분위기를 전했다.

그는 이어 “인포매티카 ‘데이터 서비스’라는 제품이 데이터 가상화 솔루션이다. 이 제품은 다양한 소스로부터 데이터를 가져와 메모리 안에서 데이터를 결합해 BI 애플리케이션에 결과를 던져 필요한 결과값을 받는다”고 전했다.

피터 구 이사의 이 과정에 대한 설명은 중요하다.

즉, 비즈니스 현업 사용자는 ‘자신들이 업무에 필요한 빠른 답을 얻기를 원하고, 데이터 모델링, 마이닝 등 DW 구축 시간이 부족할 때’ 인포매티카 ‘데이터 서비스’는 가상화 방식을 적용, 빠른 답을 제공하게 되는 것이다.

이 때 BI 툴은 넘어 온 데이터가 가상 DW인지, 물리 DW인지를 모르거나, 알 필요가 없다.

남미의 대형 중앙은행, 미국의 주요 보험사, 미국의 4대 빅 메이저 은행이 ‘데이터 서비스’를 활용중이다.

◆금융회사, 정보 일관성 확보 중요 = 마지막으로, 최근 기업은행이 시작하면서 은행권 관심이 높아진 ‘마스터 데이터 관리(MDM)’ 관련, 피터 구 이사는 인포매티카의 전략을 소개했다.

피터 구 이사는 “미국의 경우, 4~5년 전부터 MDM에 관심이 높아지고 있다. 미국에서도 기술조직에서 그들이 해결하고자 하는 노력으로 논의만 하고 있던 상황”이라고, 글로벌 MDM 시장 분위기를 설명했다.

그는 “즉, 당시 미국도 IT부서가 현업의 문제를 제대로 이해하지 못하고 있었다. IT가 MDM 솔루션에 투자를 한다고 해도 지지를 받지 못하는 분위기였다.

그런 상황이 변하게 된 건, 현업부서 즉 상품이나, 서비스, 리스크, 거래를 담당하는 사람들이 ‘우리 정보 문제가 있다’는 인식을 하게 되면서 MDM에 대한 관심이 촉발됐다고 피터 구 이사는 밝혔다.

또 그 문제는 “IT가 생각한 것보다 훨씬 복잡했고, 현업은 IT가 제공할 수 있는 시간보다 더 빨리 문제 해소를 원했다”고 피터 구 이사는 덧붙였다.

인포매티카 ‘MDM’은 이같은 난제 해소를 위해, 세 가지 분야에서 사용된다.

하나는, 고객에 대한 단일한 뷰를 확보하는 것이다.

피터 구 이사는 “이 단일뷰는 고객이 누구인지를 관리하는 것 뿐 아니라, 고객이 사용하는 상품이 무엇인지, 고객이 은행에서 접촉하는 직원이 누구인지 그리고 그 직원은 은행의 다른 어떤 고객과 접촉하는지를 입체적인 방식으로 정보를 제시해 주는 분야에 MDM이 활용된다”고 말했다.

두 번째로, 거래상대방 리스크 관리 분야에 인포매티카 MDM이 활용된다. 예를 들어, 증권 포지션을 갖고 있다면, 거래 상대방이 누구인지를 파악해 리스크를 관리하는 분야에 쓰인다.

아울러 인포매티카 MDM은 채권, 주식, 펀드 상품에 대한 기준 데이터를 파악하도록 지원한다.

세 번째로 증권 상품에 대한 기준 데이터에도 활용중이다.

대표적으로 메릴린치 증권이 1만 5000명의 직원이 고객에 대한 싱글뷰를 제공, 웰스 매니지먼트 업무를 제공 중이다. <그림3 ‘증권분야 인포매티카 MDM 활용 예’ 참조>

▲ 그림3 ‘증권분야 인포매티카 MDM 활용 예’

피터 구 이사는 “상위 20대 은행 중 4개의 유럽은행, 5개의 미국은행이 상대방 리스크 관리를 인포매티카 MDM을 활용 중”이라고 말했다.

한국에서 인포매티카가 어떤 위상을 가졌으면 하는지 바람에 대해, 피터 구 이사는 “글로벌 금융의 과제는 매출을 증대하고, 비즈니스를 성장시키면서, 비즈니스 비용을 절감하는 게 목적이다. 이는 즉, 시의적절하고, 신뢰할 수 있는 정보가 필요하다는 얘기”라고 운을 뗐다.

그는 이어 “한국의 과제는 양질의 데이터를 시의적절하게 활용하는 것이 중요하고, 이를 이용하는 능력이 필요하다”며, “효율성을 높이는 것이 변화의 중심이고 인포매티카가 그 일에 일조하는 기업이고 싶다”며 인터뷰를 마쳤다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net