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기업 미래 좌우할 빅 데이터, 어떻게 준비할 것인가?

2012.03.22 Thor Olavsrud   |  CIO


전세계의 투자 기관들을 대상으로 서비스를 제공하고 있는 스테이트 스트리트(State Street)의 데이비드 사울 수석 연구원은 "각기 다른 출처에서 모은 데이터를 이해해야 한다. 전통적으로 많은 출처에서 데이터를 추출해 저장소를 구축한 후, 리포트를 생성하는 방법을 써왔다. 그러나 이는 많은 시간이 걸리는 프로세스인데다 탄력적인 방법도 아니었다. 뭔가 변경되면, 데이터 저장소 또한 매번 바꿔야 했기 때문이다"라고 말했다.

스테이트 스트리트는 이런 프로세스를 더욱 효율적으로 만들기 위해 데이터는 그대로 보존하면서, 해당 데이터에 대한 추가 설명을 제공하는 의미 계층을 구축하고 있다.

사울은 "많은 참조 정보를 처리해야 한다. 이들 참조 정보의 출처는 다를 수 있다. 고객들은 같은 참조 정보에 다른 이름을 붙이기도 한다. 시맨틱 데이터 기술은 다른 이름을 가진 정보가 실제는 같은 정보라는 점을 알려줄 수 있는 기술이다. 예를 들어, IBM은 'IBM', "International Business Machines', 'IBM Corporation' 등 여러 이름으로 불리지만, 실제는 같은 회사다. 그리고 시맨틱 계층은 모두 같은 회사라는 사실을 알려준다"고 설명했다.

또 다른 사례 역시 스테이트 스트리트의 리스크 관리 사업과 관련이 있다.

사울은 "모든 노출 위험을 대상으로 프로파일을 통합하려면 지역이나 법인 별로 각기 다른 장소의 프로파일을 총합해야 한다. 데이터베이스의 숫자 정보, 문서와 스프레드시트의 비구조화 정보 등이다. 우리는 이들 다양한 출처의 위험 정보에 의미를 부여한다. 그러면 신속하게, 또는 요청에 따라 위험 프로파일을 통합할 수 있다. 즉 시맨틱 데이터 기술을 이용하는데 따른 장점은 오래된 시스템이나 데이터베이스로 돌아가 의미를 다시 살펴볼 필요가 없다는 점이다. 항상 상위 계층에 존재하기 때문에, 백지 상태에서 시작해야 하는 다른 기술에 비해 편리하다. 중복해서 점진적으로 처리할 수 있기 때문이다. 이들 출처에 의미를 부여하고 난 이후에도, 다시 백지 상태로 돌아갈 필요 없이 다른 출처에서 다른 의미를 추가할 수 있다"라고 설명했다.

스테이트 스트리트는 프로그래머나 DBA 보다는 비즈니스 담당자가 일반적인 최종 사용자를 지원할 수 있는 툴을 구축하는 방식으로 시맨틱 데이터 모델에 접근했다.

사울은 "실제 데이터 소유주에 맞춘 툴이다. 대부분은 프로그래머나 DBA가 아닌 비즈니스 담당자다. 데이터를 설명함으로써, 비즈니스 담당자는 그 데이터가 의미하는 바를 알게 된다. 또 참조 정보에 어떤 의미가 내포되어있는지를 안다. 이들은 툴을 사용해 이를 의미로 해석한 후, 다른 출처의 개념들과 결합해 위험 보고서나 신규 고객 데이터 등 여러 데이터를 생산할 수 있다. 우리는 지난 몇 년간 IT와 비즈니스 부서간 경계를 허물고, 비즈니스 부서의 담당자들이 필요한 요건에 맞는 툴을 갖도록 해야 한다고 주장해왔다. 따라서 이는 이런 방향으로 나아가는 한 걸음이라고 할 수 있다. 아직까지는 비즈니스 부문이 모든 프로세스를 관리할 수 있는 단계에 도달했다고는 할 수 없지만, 진일보 한 것만은 분명하다"라고 강조했다.

빅 데이터의 보안
이렇게 모든 데이터를 수집해, 한층 접근할 수 있도록 만든다는 것은 더 충실한 보안이 필요하다는 의미이기도 하다. 이를 위해서는 처음부터 보안 아키텍처에 대해 숙고해야 한다.

사울은 "대부분의 사람들이 보안과 관련해 가장 빈번하게 범하는 큰 실수가 있다. 아키텍처와 설계, 심지어는 개발까지 마치고 나서야 보안을 생각한다는 것이다. 이는 두말할 나위 없이 큰 실수다"고 단언했다.

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