과거에는 비즈니스 인텔리전스 사용자가 많지 않아 기업 내부에서도 일부 인사들에게만 정기적으로 리포트를 제공했었다. 하지만 지금은 모든 의사 결정이 전사적으로 확대되고 있는 추세에 있다. 물론 비즈니스 인텔리전스 툴의 가격이 만만치 않으며 사용하기에 쉽지 않다는 문제가 있다. 바로 여기에 기업들의 요구 사항이 급증하고 있는데, 정보에 대한 신속한 접근 방법과 손쉬운 분석 방법이 바로 그것이다.

인메모리 분석은 의사 결정의 통찰력을 제공하는 동시에 기업들의 요구 사항을 신속히 수렴할 수 있다는 것이 최대의 장점이다. 셀프 서비스 분석 기능을 요구하는 기업 사용자들에게도 환영을 받을 뿐만 아니라 쿼리 분석이나 큐브 제작, 테이블 디자인 세팅 등 시간을 소비하는 많은 업무에서 IT 담당자들을 벗어날 수 있게 해줄 수도 있다. 일부에서는 인메모리 분석이 데이터 웨어하우스의 필요성도 없애주며 관련 비용과 복잡성도 해결해줄 수 있다고 주장하기도 한다.

인메모리 기술이 향후의 BI에서 중요한 역할을 담당할 것이라는 데에는 이견이 없다. 실제로, 마이크로소프트와 마이크로스트레티지, 오라클, IBM에 이르기까지 많은 벤더들이 인메모리 분야로 진입하고 있다.

◆ 인메모리의 장점=기업 사용자들은 쿼리 반응 속도가 너무 느린데 대해 불만을 토로해왔다. 매니저들이 의사 결정에 도움이 되는 인사이트(insight)를 얻기 위해 여러 시간을 기다려야만 한다면 BI 툴을 도입하지 않을 것이며 일선에서도 적용이 불가능해질 수밖에 없다. BI는 '파워 유저'에게만 국한될 수밖에 없는 것이다. 많은 경우에 있어서 사용자들은 실제 비즈니스에 대한 질문을 하지 않으며 거의 실적에 반영되지 않는 작은 쿼리로 중요한 질문을 재공식화해 BI 환경으로 적용할 뿐이다.

대표적인 사례가 소비재 업체인 뉴웰 러버메이드(Newell Rubbermaid)로, 쿼리의 처리에 30분이나 걸렸다. SAP ERP와 비즈니스 웨어하우스 고객인 뉴웰은 최근 어플라이언스 기반의 인메모리 분석 애플리케이션인 SAP의 BWA(Business Warehouse Accelerator)를 도입했다. BWA를 도입한 이후 쿼리 실행에 걸리는 시간은 수 초에 불과할 정도로 매우 낮아졌다.

기업 사용자들은 부서별로 데이터를 신속하게 손쉽게 분석할 수 있게 되었다는 평가를 받고 있다. 기업 내부에서 뿐만 아니라, 인메모리 BI 툴은 정부 기관에서도 활용도가 높아지고 있다. 미국 텍사스에 위치한 소방부의 경우 74만 명의 시민을 대상으로 하루에 200건의 통화를 받고 있다. 이 부서는 최근 콜 응답 시간 및 재무 데이터 분석을 효율화하기 위해 QlikTech의 QlikView를 도입했다. QlikTech는 인메모리 분석 애플리케이션 벤더로, 지난 수년 동안 급성장하고 있다. QlikView를 통해 사용자들은 새로운 방법으로 데이터를 얻을 수 있다. 여러 플랫폼과 포맷 등의 데이터 소스에 액세스가 가능하며 손쉽게 프리젠테이션 레이어도 만들 수 있어 사용자의 편의성도 한층 강화되었다는 평가이다.

    <그림 1> 쿼리 방식 비교

전통적인 비즈니스 쿼리 툴의 워크로드를 보면 다음과 같다: 1. 사용자가 쿼리를 공식화한다. 2. 사용자가 데이터베이스에 이를 제출한다. 3. 데이터베이스가 디스크나 캐시로부터 기록을 불러온다. 그 결과를 사용자에게 보내며 사용자는 해당 데이터를 살펴본다. 사용자가 원했던 것이 아니라는 판단을 내리면 맞는 정보를 찾을 때까지 프로세스가 반복된다. 인메모리 BI 툴에서는 프로세스가 다르게 이루어진다: 1. 파워 유저나 IT 전문가가 데이터 웨어하우스에서 데이터를 불러온다. 2. 데이터가 BI 툴 포맷으로 로딩되며 메모리에 저장된다. 3. 비즈니스 사용자가 해당 정보의 디스플레이를 보며 메모리에 보관된 정보와 상호 작용한다. <출처: BI Scorecard>

많은 경우에 있어서, QlikView와 IBM 코그노스 TM1 등과 같은 인메모리 제품은 부서 단위로 도입되었는데, 중앙 IT 부서가 특정 비즈니스 요구 사항에 대응하는데 너무 지체되었기 때문이다. 기업의 다양한 요구 사항을 수용해야 하는 중앙 데이터 웨어하우스는 가치창출기간(time-to-value)이 오래 걸린다. 또한 데이터 웨어하우스 도입을 위한 리소스나 전문 인력이 부족한 소규모 기업에서도 인메모리에 대한 수요가 높아지고 있다. 인메모리 기반 제품들은 메모리 내의 방대한 데이터를 분석할 수 있으며 관계형 데이터 마트의 '대체재'로서도 인기가 높아지고 있다.

인메모리 방식을 사용하는 많은 툴들은 탐색과 비주얼 분석 기능을 강화시킨다. 팁코 스콧파이어(Spotfire)와 Tableau Software, Advizor Solutions 등과 같은 벤더들은 쿼리나 리포트를 만들기 위해 빈 화면에서 시작하는 방법이 아니라 모든 데이터를 보여주는 것에서부터 시작하는 형태의, 일반적인 쿼리와 OLAP 제품과 반대되는 인메모리 접근 방식을 취하고 있다.

◆ 구동 방식=그 이름에서 알 수 있듯이, 전통적인 BI 툴과 인메모리 제품간의 가장 큰 차이점은 전통적인 BI 툴의 경우 디스크에 쿼리 데이터가 있지만 인메모리 제품은 쿼리 데이터가 랜덤 액세스 메모리(RAM)에 저장된다는 것이다. 사용자가 전통적인 데이터 웨어하우스에 대해 쿼리를 실행할 경우 쿼리는 일반적으로 서버의 하드 디스크에 저장된 여러 테이블에서 정보를 읽는 데이터베이스로 가게 된다.

인메모리 툴에서는 모든 정보가 메모리에 먼저 보관된다. 인메모리 툴이 서버를 토대로 하고 있다면 관리자가 로드 프로세스를 초기화할 수 있으며, 데스크톱 분석 툴일 경우 사용자가 자신의 워크스테이션에서 프로세스를 시작할 수 있다. 그런 다음에는 사용자가 기기의 메모리에 저장된 데이터를 사용하게 된다. 메모리의 데이터에 접근하는 것은 디스크에서 데이터에 접근하는 것보다 속도가 비약적으로 향상된다.

인메모리 BI는 쿼리 성능을 높이는 일반적인 방법인 캐시(cache)처럼 들리지만 인메모리 제품들은 캐싱이 갖고 있는 한계를 벗어나있다. 캐시는 일반적으로 데이터의 일부분으로, 디스크에 저장되며 디스크에서 검색된다(물론 일부의 경우 RAM에 저장되기도 한다). 가장 큰 차이점은 캐시 데이터의 경우 개별 쿼리에 미리 규정되어 있으며 매우 특정적인데 비해 인메모리 툴에서 분석용으로 이용 가능한 데이터는 전체 데이터 마트만큼이나 방대하다는 것이다. 쿼리 성능 문제를 해결하는 또 다른 접근 방법은 DBA(database administrator)를 통해 쿼리를 분석한 다음 인덱스를 만들거나 관계형 데이터베이스에 테이블을 하나로 모으는 것이다.

하지만 성능 향상에 있어 보다 더 빠른 경로는 다차원 온라인 분석 프로세스인 MOLAP 데이터베이스를 만드는 것이다. 튜닝을 하건 MOLAP를 만들건 시간이 많이 소모되며 비용도 많이 든다. 반면, 인메모리 툴에서는 데이터 저장을 위해 고도로 압축된 포맷을 사용한다. 상당수 벤더들은 전통적인 온 디스크 스토리지에 비해 인메모리 시스템이 10분의 1의 데이터 압축률을 보인다고 밝히고 있다.

따라서, 인메모리 BI는 사용자들에게 신속한 쿼리 처리 속도를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 시스템 관리자들에게도 이점을 제공한다. 뉴웰 러버마인드의 경우 BWA 도입으로 인해 쿼리 조율에 투입되었던 관리 시간이 대폭적으로 줄어들었거나 없어진 것으로 나타났다. 이 회사의 비즈니스 분석 담당 이사인 라지프 카푸르는 "인메모리 도입 이후 쿼리가 매우 빨리 진행되어 사용자들이 데이터가 없어진 것이 아닌가 생각할 정도"라고 말했다.

◆ '옵션'의 등장=인메모리 제품과 기능들은 이제 주류로 떠오르고 있다. 2007년 IBM 코그노스에 인수된 TM1(과거 Applix)는 1980년대에 인메모리 분석을 들고 나온 혁신 업체였다. 엄청 빠른 분석 외에도, TM1의 매력적인 기능은 어떤 분석도 실행이 가능하다는 것이었다. 예를 들어, 사용자들은 향후 판매를 예측하기위해 예산과 가격 상승을 입력할 수 있다. 그 결과는 즉시 이용할 수 있으며 메모리에 저장된다. 반면, 대부분의 디스크 기반 OLAP 툴은 다시 계산하도록 데이터베이스가 있어야 하며 시간이 많이 소요되며 관리자의 지원이 필요한 경우가 많다.

     <그림 2> 32비트와 64비트 BI 비교

많은 BI 기술들이 32비트로 구현되어 있는데, 이는 BI 애플리케이션과 데이터를 위해 2GB~3GB의 어드레서블 메모리만이 할당된다는 것을 의미한다. 마이크로소프트는 2005년에 64비트 버전의 윈도우를 발표했으며, 64비트 OS의 도입률은 높지 않지만 확장성과 인메모리 분석의 성장성은 그만큼 높은 편이다. 64비트 프로세서와 OS를 탑재할 경우 최대 64GB의 메모리가 가능하다(윈도우의 이론적인 한계는 1TB). 일부 BI 애플리케이션은 '호환 모드'에서 64비트에서 운영이 가능하다.

인메모리 툴의 도입은 RAM의 가격이 상대적으로 높고 확장성에 제약이 따랐던 시대에 시작되었다. 몇 년 전만 해도 1GB RAN이 150달러였지만 이제는 35달러 선으로 떨어졌다. 따라서, 64,000달러였던 64GB의 RAM을 탑재한 강력한 분석 서버가 현재에는 약 13,000달러에 불과하다. 또한 64비트 운영체제의 확산도 인메모리 분석의 확장성을 이끌었다. 전통적인 32비트 OS들이 4GB의 어드레서블 메모리(addressable memory)를 제공하는 반면에 64비트 OS들은 최대 1TB의 메모리를 지원한다(1 TB = 1,024 GB). 이러한 차이는 엄청난 것이다. 일단 OS와 BI 서버, 전통적인 BI 시스템의 메타데이터가 32비트 환경에 탑재되면 사용자의 쿼리와 분석을 위해 필요한 메모리가 별로 남아 있지 않게 된다. 1TB 어드레서블 메모리를 가진 64비트 운영체제에서는 전체 데이터 웨어하우스가 RAM에 존재하지 않더라도 여러 데이터 마트를 탑재할 수 있다.

어드레서블 RAM은 인메모리 분석의 활성화를 자극하는 요인이긴 하지만 64비트 OS의 도입이 그 확산을 가속화하고 있다. HP가 최초로 1996년에 64비트 버전의 유닉스를 선보였으며 마이크로소프트가 2005년에 처음으로 64비트 윈도우를 발표했다. "닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐"는 논쟁에 따라 고객들은 64비트 OS 도입에 성급한 움직임을 보이지 않았으며 BI 벤더들의 지원 역시 혼재된 양상을 보였다. 64비트 OS에 대한 지원은 인메모리 BI를 전사적으로 확장할 수 있게 해주지만 인메모리 도입에 있어 반드시 필요한 사항은 아니다.

현재 64비트 OS와 인메모리 도입은 점차 확산되고 있는 추세에 있다. 인메모리 BI 벤더인 QlikTech의 경우 지난 수년간 매년 80%가 넘는 판매 성장률을 기록하고 있다고 밝혔는데, 이는 BI 시장의 전체 평균 성장률인 10%를 훨씬 넘어서는 것이다. 더욱이, 거대 기업용 소프트웨어 벤더들 역시 인메모리를 자사의 플랫폼에 추가하고 있음을 볼 때 인메모리의 잠재력이 어느 정도인지 엿볼 수 있을 것이다. SAP은 2006년에 BWA(Business Warehouse Accelerator)를 공개했다. IBM 코그노스는 Applix를 인수하고 TM1 제품을 2007년에 발표했다. 올해 3월에는 마이크로스트레티지가 플랫폼의 OALP 서비스의 일부분으로 인메모리 옵션을 넣은 마이크로스트레티지 9를 공개했다. 또한 마이크로소프트의 프로젝트 제미니(Project Gemini)도 이에 해당된다. 2010년 발표 예정인 제미니는 엑셀과 Analysis Services를 개선한 것으로 스프레드시트 사용자들을 위한 인메모리 분석 기능을 탑재하고 있다.

관계형 데이터베이스 벤더들 역시 인메모리 분야로 진출하고 있다. 오라클은 2005년에 TimesTen을 인수했으며 IBM은 2008년에 Solid DB를 인수했다. 하지만 이들 벤더들은 아직 구체적으로 어떤 전략에 따라 이들 기술을 구현할 것인지에 대해서는 자세히 밝히지 않고 있다.