[기고]DX 성공 전략, 데이터 운영이 핵심


권동수 효성인포메이션시스템 데이터사업팀 전문위원

기업의 디지털 트랜스포메이션(DX) 요구가 높아지고 있다. 많은 기업이 디지털 전환의 필요성과 중요성을 인식하지만 성공사례는 아직 미미하다. 지난해 컨설팅사 맥킨지의 조사에 따르면 응답자 16%만이 DX를 성공적으로 구현했다고 답했다.

성공적인 DX 구현에는 새로운 비즈니스 이니셔티브와 기술 투자에 관한 의사결정을 끌어내는 IT 조직이 필요하다. 이를 위해 현업 부서가 가치를 두는 공통 리소스가 필요하며, 그 핵심은 바로 데이터다. 거대한 DX의 흐름 속에서 새로운 경쟁력을 갖추기 위해서는 데이터를 효과적으로 생성하고, 저장·공유하며 분석해야 한다.

무엇보다 다양한 경험을 데이터화하고 적합한 데이터를 적시에 찾아 인사이트를 도출하기 위한 데이터 운영, 즉 '데이터옵스(DataOps)' 환경으로의 변화가 시급하다.

이런 데이터 운영의 첫 단계는 곳곳에 산재한 데이터를 취합하는 데서 시작된다. 힘든 데이터 취합 과정을 거쳐야만 경제성이 뛰어나고 부가가치가 높은 데이터를 추출할 수 있다. 오늘날 기업들이 빅데이터 구축과 양질의 데이터 축적에 큰 투자를 하는 이유다.

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그러나 복잡한 빅데이터는 기업 데이터 운영에 오히려 악영향을 끼칠 수 있다. 기업은 데이터에서 많은 가치를 원하지만 필요한 정보를 정확히 찾아내는 일은 쉽지 않고, 데이터 수집·저장·분석에 많은 비용과 시간을 소모한다.

따라서 데이터의 가치와 잠재력을 발굴하고 효율적으로 운영할 수 있는 시스템이 필요하다. 단순한 데이터 취합과 축적에서 더 나아가 데이터 '운영' 전략을 고민해야 하는 배경이다.

최근 주목받는 방법인 데이터옵스는 적합한 데이터를 적시에 올바른 장소로 가져올 수 있는 프로세스를 자동화함으로써 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하도록 하는 것이다. 개발과 운영을 함께 하는 데브옵스와 마찬가지로 분석, 데이터 및 비즈니스 팀을 하나로 통합해 비즈니스 의사 결정의 품질과 예측 가능성을 향상시키고 가치 창출 시간을 단축한다.

2015년 이 개념을 최초로 소개한 앤디 팔머는 “데이터옵스는 데이터 엔지니어링 조직이 사용자에게 더 빠르고 광범위하게 준비된 데이터를 제공할 수 있도록 해주는 툴과 문화 프레임워크로, 데이터 엔지니어링, 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 보안의 교차 지점"이라고 강조했다.

효과적인 데이터 운영을 위해서는 데이터 수집부터 저장, 분석, 시각화 과정까지 워크플로우 단위로 처리해야 한다. 과거 데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 한쪽이 지시하면 다른 한쪽이 만들어 주는 관계였다. 그러나 하나의 워크플로우에선 양쪽이 데이터가 어떻게 존재하는지 확인하면서 더 쉽게 작업할 수 있다.

데이터옵스 전략은 ▲분석 속도 ▲거버넌스 ▲에지 투 클라우드(edge-to-cloud) 운영 민첩성 세 가지 핵심 요소를 만족시켜야 한다. 또한 데이터옵스를 구체화하기 위해서는 탐색, 메타데이터 관리, 정책 기반 거버넌스·유지관리, 자동화된 데이터 통합 및 데이터 파이프라인 구축 기술이 필요하다. 다양한 기술들이 적절한 데이터 플랫폼과 연결될 때 성공적인 데이터 운영이 가능하다.

디지털 시대 기업의 가장 중요한 자산은 바로 사람과 데이터다. 최소 비용으로 최대 데이터를 확보하고, 적합한 데이터를 사용자에게 적시에 제공하는 개발 환경을 통해 업무 혁신을 돕는다면 기업은 디지털 전환에 성공적으로 다가갈 수 있다.

/권동수 효성인포메이션시스템 데이터사업팀 전문위원

권동수 효성인포메이션시스템 데이터사업팀 전문위원 [사진=효성인포메이션시스템]

◆권동수 전문위원은 효성인포메이션시스템 데이터사업팀에서 빅데이터 파트를 담당하고 있다. 통합 빅데이터 처리 및 분석솔루션인 '펜타호'를 기반으로 다양한 빅데이터 분석 프로젝트를 진행하고 있으며, 오픈소스 기반 프로젝트 및 비즈니스 애널리틱스(BA) 프로젝트를 다수 진행한 바 있다.






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