기고 | 클라우드로 빅 데이터 다루는 7가지 방법

DaaS(Data as a Service)는 기업들이 분석을 통해 트렌드를 예측하고 현명하게 대응하도록 해준다. 단, 다음의 베스트 프랙티스를 따라야 한다.

기업들이 소비자를 더 잘 이해하고 새로운 비즈니스 기회와 위협을 더 잘 파악하는데 사용할 수 있는 데이터가 정말 많다. 그러나 어떤 방식으로 이런 데이터에 접근을 하고, 이용을 해야 할까? 이른바 DaaS라고 불리는 새로운 형태의 서비스가 도움을 줄 수 있다.

기업들은 DaaS를 이용해 '온디맨드로 필요한 정보에 대한 접근권을 확보할 수 있다. SaaS를 통해 애플리케이션을, IaaS(Infrastructure as a Service)를 통해 스토리지와 서버, 네트워킹 요소를 사용하는 것과 유사하다. 서비스 공급자가 데이터를 보관하면, 사용자는 인터넷을 통해 접근을 할 수 있는 서비스다.

전문가들은 DaaS가 비록 새로운 개념이기는 하지만, 기업들이 빅 데이터를 발판삼아 사업활동을 펼치고, 고객에게 서비스를 제공하고, 트렌드를 파악하며, 새로운 시장 기회를 열기 위해 대량의 정보를 수집하고 분석하는데 점차 중요한 역할을 하고 있다고 말하고 있다.

 컨설팅 업체 맥킨지 산하 싱크탱크인 맥킨지 글로벌 인스터튜트(McKinsey Global Institute)는 2011년 5월 발표한 한 보고서에서 세계적으로의 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 이런 대규모 데이터 세트를 분석하는 활동이 '경쟁력의 핵심이 되고, 생산성 향상과 혁신, 소비자 잉여의 새 물결을 뒷받침하게 될 것'이라고 분석했다. 또 이 회사는 기업들이 획득한 정보의 양과 디테일, 멀티미디어와 소셜 미디어, 사물 인터넷(IoT:nternet of things)의 성장과 확대가 가까운 장래에 데이터의 성장을 폭증시킬 것으로 전망했다.

컨설팅 회사인 인포시스(Infosys)의 금융 서비스 및 보험 산업 담당 기술 업무 책임자인 스리니 프랍할라는 "빅 데이터의 규모, 속도, 확산 측면에서의 성장, 경쟁우위를 확보하기 위한 끝없는 노력 때문에 기업들은 기업 내부의 대형 보관소와 외부 데이터로 관심을 돌리고 있다. 다음 활동을 결정하는데 도움을 받을 수 있는 트렌드와 통계, 다른 실용적인 정보를 발굴하기 위해서다"라고 말했다.

기업들은 점차 더 자신들 소유가 아닌 정보를 자산화 하려는 욕심을 내고 있다. 예를 들어 금융 서비스를 제공하는 회사들은 고객들이 좋아하는 것과 좋아하지 않는 것을 더 잘 이해하기 위해 거래 데이터는 물론이고 사회적 데이터를 분석하고 있다. 따라서 DaaS가 번창할 것으로 기대되고 있다.

그렇다면, IT와 비즈니스 사용자들은 어떻게 DaaS를 준비해야 할까? 컨설턴트와 관련 전문가들이 추천하는 방법을 소개한다.

1. '데이터 마인드셋'을 개발한다.
IT 아웃소싱 및 컨설팅 서비스를 제공하는 CSC 리딩 엣지 포룸(Leading Edge Froum)의 디렉터 폴 구스타프슨은 IT 관리진과 직원들은 DaaS 도입 효과를 극대화하려면 하드웨어와 소프트웨어, 애플리케이션, 네트워킹, 기타 IT 요소보다는 데이터 관점에서 사고해야 한다고 강조했다.

구스타프슨은 “DaaS로의 이전이란 애플리케이션이 아닌 데이터가 주축이 된다는 의미다. 이는 상당한 사고의 변화다"라고 설명했다. IT 부서들은 컴퓨팅 기반을 관리하는 데서 혁신을 촉진하기 위한 최선의 방법으로 기업이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것으로 초점을 조정할 필요가 있다.

필요할 때마다 사용자와 비즈니스 부문의 파트너에게 데이터를 제공하는 것, 확장이 가능한 아키텍처를 제공하는 것, 클라우드 스토리지 도입, 비즈니스와 IT 부문의 직원들에게 데이터를 기반으로 한 성공 사례를 제시하는 것 등이 여기에 포함된다.

2. 그러나 인프라를 무시하지 않는다.
데이터가 인프라 관련 사안을 대신해 중심 무대를 차지하고 기업들이 클라우드를 통해 이런 데이터의 대부분에 접근해 이용하더라도, 많은 기업들은 서비스 공급자로부터 다운로드 받을 수 있는 정보가 있다면, 이들 대량의 데이터를 활용하기 위해 대역과 내부 스토리지 용량 배치가 필요하다.

버지니아 바이오인포매틱스 인스터튜트(Virginia Bioinformatics Institute)는 매주 전세계에서 수집한 100TB의 데이터를 활용해 많은 제놈 분석과 DNA 염기서열 업무를 수행하고 있다. 이 기관의 수석 디렉터인 해롤드 가너(Harold Garner)에 따르면, 많은 데이터의 수집과 분석에 도움을 받기 위해 DaaS를 사용하는 방안을 모색하고 있다.

가너는 데이터 량이 계속 커지고 있기 때문에 많은 메모리를 갖춘 프로세서와 적절한 스토리지를 확보하는 것이 이슈가 될 전망이라고 말했다. 그는 "많은 로컬 스토리지를 확보해야 한다. 어찌됐든 로컬 스토리지로 데이터를 옮길 필요가 있기 때문이다. 이들 데이터를 살펴 다른 데이터와 결합해야 하기 때문이다"라고 설명했다.