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비즈니스|경제 / 빅 데이터

인터뷰 | 에너지 기업 AES의 새 솔루션 도입 기준은 ‘데이터 품질’

6일 전 Tim Scannell  |  CIO
미국의 에너지 생산업체 AES의 디지털 책임자 알레한드로 레예스는 데이터 애널리틱스 및 AI 도입에 박차를 가하고 있다. 소비자와 기업 고객이 책임 있는 에너지 사용과 지속 가능성에 대해 더 적극적인 태도를 보이고 있기 때문이다. 
 
ⓒDepositphotos

요즘 에너지와 탄소 중립이 뜨거운 주제다. 지구 온난화, 기후 위기, 그리고 지구의 미래에 대한 우려에 더해 최근 휘발유 가격과 전기요금이 치솟아 기름에 불을 붙였다.

CIO인 알레한드로 레예스는 이러한 문제에 공감한다고 전했다. 주유소에서 체감하고 있으며, 많은 사람이 에너지 업계를 문제의 근원으로 지목하는 점도 인지하고 있다고 그는 말했다. 레예스는 그러나 AES(Applied Energy Services)는 다르다고 주장했다. 1981년 컨설팅 회사로 설립된 미국의 독립발전사업자(Independent Power Producer) AES(Applied Energy Services)는 현재 탄소 상쇄 프로그램, 재식림, 재생에너지 기술 등 여러 지속가능성 프로젝트를 선도하고 있다는 것이 그의 설명이다.  

레예스는 2007년부터 AES에 재직 중이다. AES 아르헨티나 지사에서 SAP 시스템 통합 담당자로 시작해 애플리케이션 보안 관리자, IT 프로젝트 책임자를 거쳐 오늘날 디지털 혁신 책임자가 됐다. 현재 그는 수익을 높이고 회사의 고객층에게 더 나은 서비스를 제공하기 위한 혁신적인 솔루션을 개발하는 책임을 맡고 있다. 또한 다른 경영진과 긴밀히 협력하여 더 효율적인 에너지 기반의 지속 가능한 미래를 향한 새로운 길을 모색하고 있다.

례예스는 지난해 IT 업계 최고 자리에 오른 히스패닉 출신의 기술 임원을 다룬 <CIO닷컴>의 기사에서 언급되며 커리어 성과를 인정받았다. 

그는 최근 CIO 이사회가 주관한 퓨처 포워드(Future Forward) 팟캐스트 인터뷰에 참석했다. 레예스는 지속 가능성, AI 및 머신러닝 같은 기술의 활용, 예측 애널리틱스 투자의 중요성 그리고 운영 효율화를 위한 스마트 그리드 등의 주제에 대해 논의했다. 다음은 그와의 인터뷰에서 발췌한 주요 내용이다.

팀 스캔넬: 오늘날 고객은 에너지 사용량을 더 꼼꼼히 모니터링 한다. 회사의 목표와 계획을 수립하거나 고객이 쓰는 도구를 개발하는 측면에서 이런 양상이 어떤 영향을 미치는가? 

알레한드로 레예스: 모바일 앱 및 서비스 사용이 보편화되면서 이러한 변화는 고객 영역에서 광범위하게 일어나고 있으며 운영 영역에도 영향을 미치고 있다. 고객은 이제 페이스북, 트위터, 인스타그램 등의 SNS에서 회사가 질의에 응답해 주길 기대한다. 이러한 다양한 채널을 관리해야 하지만, 한편으로는 잔재하는 일부 레거시 기술을 관리하기 힘들다는 어려움이 있다. 그래도 회사의 팀은 어떻게 비즈니스와 파트너 관계를 맺고, 이러한 모든 채널을 만들고 지원할 수 있으며, 고객이 소통하기를 원하는 방식으로 지원할 수 있을지 끊임없이 고민하고 있다. 

또한 지속가능성에 대한 약속을 이행하고, AES와 같은 기업과 협력하여 재생 에너지 서비스를 제공하려는 산업 분야의 기업 고객들도 있다. 이런 고객층을 위해서는 에너지 생산, 소비 및 추가 용량의 필요성을 파악할 수 있는 매우 구체적인 기술 솔루션을 제공하고자 노력 중이다. 

운영의 관점에서 보자면 회사는 스마트 그리드, 스마트 미터, 그리고 정보를 수집해서 고객들에게 전달하는 방식에 투자하고자 한다. 그리드가 스스로 오류를 수정하고 운영될 수 있도록 말이다. 

데이터 애널리틱스 및 비즈니스 인텔리전스는 모든 비즈니스에서 중요하지만, 에너지 산업에서 특히 중요한 듯하다. 에너지 사용과 관련된 대규모의 소비자 및 기업 고객 데이터가 AES의 지속 가능성 및 서비스 시스템에 계속 전달되기 때문이다. 일반적인 애널리틱스을 비롯해 예측 애널리틱스를 활용하는 데 AI와 머신러닝이 어떤 역할을 하는가?

레예스: 회사는 2019년부터 애널리틱스, AI 및 머신러닝을 위한 프로그램을 시작했고 잠재적인 ML 사용 사례 영역을 파악하고자 여러 기업과 협력했다. 그 후 2~3년 동안 서로 다른 출처의 데이터를 결합하여 예측 유지 보수 같은 분야에 사용할 수 있는 모델을 개발해냈다. 이 모델은 우리 비즈니스에 크게 기여했다.

또한 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 데이터 과학팀을 꾸렸다. 이들은 데이터를 해석하고, 경향을 파악한 뒤 인사이트를 뽑아낼 수 있는 전문가다.

비즈니스 측면에서는 에너지 생산 방식과 자산 유지 방식에 집중하고 있다. 기업 고객과 논의를 거쳐 그들이 어떤 문제를 겪고 있는지 파악한 다음, 회사의 데이터와 연관시킨다. 이런 연관성이 유효한지 판단하고자 다른 출처의 데이터와 결합하여 가설을 검증하는 파일럿 테스트를 진행한다. 만약 결과가 유효하지 않고, 그 원인을 알 수 없다면 또 다른 모델과 가설로 피봇하여 실험을 되풀이한다.

현재 회사가 당면한 가장 큰 과제는 무엇인가?
현재 회사의 기술 스택이 최신이 아니라는 점이 하나다. 그다음 문제를 꼽자면 레거시 시스템의 낮은 데이터 품질이다. 비즈니스에 유용한 권장 사항을 제안하거나 의사결정을 지원할 만큼 완성도가 높지 않다.  이에 따라 새로운 솔루션을 구현할 때 회사는 데이터 품질 구성 요소를 살펴보고, 일부 범주에 해당하는 특정 데이터의 수집이 꼭 필요한지 검토한다. 정말 유용한 데이터인지 확인하기 위해서다. 이렇듯 데이터 품질은 당사의 큰 과제 중 하나다. 근본적인 기업 변화의 핵심이기 때문이다. 

오늘날 대부분의 IT 조직에서는 능력 있는 인재를 영입하고 유지하는 것이 최우선 과제다. 직원 현황을 살펴봤을 때 향후 6~8개월 동안 인재 관리 계획은 어떻게 되는가?
레예스: 앞으로는 애플리케이션 관리에 집중할 계획이다. 민첩성을 높이고 솔루션 구현 방식의 지평을 넓히기 위해 이 분야에 더 투자하고자 한다. 지난 몇 년 동안은 데이터 애널리틱스 및 비즈니스 관계에 주로 투자해왔다. 사업의 우선순위를 따르고 고객의 수요에 적절히 대응하고 있는지 확인하기 위함이었다. 하지만 이제 향후 몇 년 동안은 애자일 개발 방식 및 애플리케이션 개발영역을 고도화하고 싶다. ciokr@idg.co.kr
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