2012.09.14

‘빅 데이터 시대에 요구되는 CIO의 역할은?’ SAS CEO의 관점

Chee-Sing Chan | Computerworld
Executive View Point | SAS CEO 짐 굿나잇

최근 홍콩에서 개최된 SAS 하이 퍼포먼스 애널리틱스 컨퍼런스(SAS High Performance Analytics Conference)에 참석한 SAS의 CEO 짐 굿나잇은 빅 데이터가 ‘새롭지 않은' 현상임을 지적했다.

그는 기업들이 자신들이 축적하고 있는 막대한 규모의 데이터를 어떻게 인식해야 하는지, 그리고 데이터 분석 과정 안에 존재하는 부담은 무엇인지에 관해 설명을 이어갔다.

그의 설명에 따르면, 이러한 분석이란 우선 특정 경향을 구성한 뒤 그와 관련한 시각을 확보해 그 적용 범위를 보다 넓은 데이터 셋으로 확대하는 일련의 과정을 의미한다. 그리고 이는 기업들에 시간과 비용의 투자를 요구하는 작업이다.

굿나잇은 “인 메모리 기술과 새로운 분석 툴, 그리고 하드웨어의 개발을 통해 이제 우리는 이전과 비교할 수 없는 막대한 규모의 데이터를 매우 짧은 시간 안에 분석해낼 수 있게 되었다”라고 말했다.

이러한 상황은 비즈니스의 ‘정보'를 다루는 책임자인 CIO들에게 새로운 가능성의 모색이라는 과제를 안겨준다. 하지만 굿나잇에 따르면 여전히 많은 CIO들이 인프라스트럭처(infrastructure)의 유지와 관리에 역량을 기울이느라 비즈니스 리더들이 요구하는 정보를 적절히 지원하는 데에는 미흡한 모습을 보여주고 있다.

굿나잇은 “시스템에 문제가 발생하거나 데이터가 유실될 경우 책임의 화살은 CIO에게로 날아온다. CIO는 정말이지 피곤한 직책이다. 하지만 오늘날에는 그들은 도와 데이터의 관리와 데이터에의 접근 과정을 개선 시켜주는 여러 기술들이 소개되고 있다”라고 말했다.

정보 격차
기업들이 의사 결정을 위해 필요로 하는 정보와 그들이 분석 가능한 정보 사이의 격차는 점점 더 커지고 있다는 지적이다. 굿나잇은 다음과 같이 말했다.

“기업들이 보유하고 있는 고객 데이터의 규모는 그 어느 때보다 늘어났지만, 이를 활용해 특정 고객에게 특정 상품을 소개하는 타겟팅(targeting)의 효율성 확보는 점점 더 어려운 작업이 되어가고 있다.”

“문제는 모든 데이터를 통합해 완벽한 고객 프로파일(customer profile)을 구축하는데 있지 않다. 이는 여느 기업에서나 가능한 작업이다. 기업들이 어려움을 겪는 작업은 누가 이 데이터에 접근하고 이를 활용할 지를 결정하는 과정에 있다.”.

실제로 여러 산업의 비즈니스들이 사일로 시스템에 주로 저장되어 있는 막대한 양의 데이터를 통합하는 과정에서 이와 유사한 고충을 호소하곤 한다.

굿나잇은 “데이터를 현업 사용자들이 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 방식으로 구축하는 것은 오늘날 CIO들에게 주어진 핵심적인 역할 중 하나다”라고 강조했다.

복수의 운용 구조와 대규모의 데이터 저장소를 갖추고 있는 기관의 예로는 은행이 있다. 은행이라는 하나의 기관 속에서 각각의 운용 및 현업 유닛은 일반적으로 고객 대출이나 거래 등의 상황에서 발생하는 리스크나 자금 세탁, 사기와 같은 발생 가능한 문제를 분석하는 프로세스를 독립적으로 진행한다.

단일 뷰 제공
굿나잇은 이들이 진행하는 작업과 분석에 많은 중복이 존재한다고 지적했다. 그는 “CIO는 이와 관련하여 명확한 시각을 확보하고 이들 작업이 보다 능률적으로 통합될 수 있도록 해야 한다”라고 말했다. 이러한 노력을 통해 프로세싱의 효율성과 속도는 증대될 것이고 연관된 현업 부서들이 공동의 시각을 공유하는 것 역시 가능해진다는 설명이다.

서로 다른 집단들에서 데이터가 어떻게 분석되고 구조화되어 활용되는지는 궁극적으로 비즈니스 사용자들에게 맡겨지는 문제다. 그러나 굿나잇에 따르면 데이터의 습득 및 접근, 그리고 간편한 분석 과정을 지원하는 것은 CIO와 IT가 담당해야 할 몫이다.

굿나잇은 “많은 기업들이 여전히 그들의 데이터에 대한 단일화된 관점 확보 작업을 계속하고 있다. 곳곳에 흩어진 여러 요소들을 한 지점으로 끌어 모으는 것은 CIO의 역할임을 명심해야 한다”라고 힘주어 말했다.

그는 이어서 산업이 모든 데이터를 하나의 저장소에 보관해야 한다는 구식의 믿음에 매달리고 있다고 지적했다. 그는 “데이터는 서로 다른 분리된 시스템들에 들어갈 수 있고 또 그러해야 할 필요가 있다. 이전의 낡은 방식에서 탈피해 사용자가 원할 때면 언제든 신속하고 정확하게 데이터를 전달할 수 있는 구조를 형성하는데 집중할 필요가 있다”라고 말했다.

SAS는 이러한 과정과 더불어 사용자들에게 보다 편리한 데이터 접근을 지원하고 보다 많은 사용자들에게 애널리틱스(analytics) 활용 툴들을 개발했다. 이에 관해 굿나잇은 “현업 직원들이 IT의 도움 없이도 데이터를 조작하고 분석할 수 있게 해준다”라고 말했다.

그에 따르면 IT는 이러한 변화를 두려워해선 안 된다. 그들은 이러한 현업의 요구를 가능케 할 방안을 모색해 궁극적으로 보다 큰 비즈니스 가치 창출에 역량을 집중할 기회로 삼아야 한다.

한편 비용 문제로 인해 지금까지 BI 및 애널리틱스 툴의 활용은 소수의 기업 내 주요 사용자들에게 제한되어 있었다. 하지만 반즈에 따르면 지난 12~18 개월 사이의 기간 동안 BI 툴과 기능에 대한 사용자들의 접근성은 보다 확대되는 모습을 보여주었다. 그는 “이는 학습과 연구, 실험, 그리고 실행에 대한 사용자들의 욕구를 증대 시키는 계기가 됐다”라고 덧붙였다.

반즈는 또 문화적 차이가 BI와 관련한 투자와 채용, 그리고 활용 패턴에 앞으로도 큰 영향을 미칠 것이라고 주장했다. 그는 “아시아 태평양 지역의 기업들은 일반적으로 데이터 분석보다는 데이터 개발에 보다 집중하는 경향을 보여준다. 그러나 경제성의 확보와 최종 사용자 및 IT 양 측 모두에서의 수요 증대라는 요인들로 인해 BI에 대한 투자와 지원은 가속화될 것”이라고 예측했다.

반즈는 이 밖에 인 메모리 애널리틱스가 아직까지는 성숙한 IT 인프라스트럭처와 전문 지식을 갖춘 대기업들에 한정되어 1차 적인 도입이 이뤄지고 있지만 점차적으로 시장 전반의 주목을 받아가게 될 것이라고 강조했다.

그는 “인 메모리는 일단은 리스크 관리나 진단, 고객 정서 분석과 같이 대량의 데이터를 실시간, 혹은 거의 실시간으로 분석해야 하는 영역들을 중심으로 채택이 이뤄지고 있다”라고 덧붙였다.

싱가포르 UOB 은행 사례
SAS가 고객들에게 실질적인 효용을 가져다 준 사례는 싱가포르의 UOB 은행의 리스크 관리 작업 지원이 있다. 이 은행의 최고 리스크 책임자(CRO, Chief Risk Officer)는 어느 날 무역 거래 과정의 리스크 측정 작업에 18 시간이 소요된다는 사실을 확인했다. 즉, 리스크를 측정한 데이터를 도출하더라도 현재의 운용 체제에 적용하기가 사실상 불가능한 구조였던 것이다. 이러한 상황을 타개하기 위해 그는 SAS에 측정 작업을 가속화 해 줄 수 있는 지를 의뢰했다.

SAS는 UOB 은행의 리스크 관리 프로세스에 대한 검토를 진행했고 신형 하드웨어와 인 메모리 애널리틱스 툴을 통해 리스크 측정 시간을 15초로 단축시킬 수 있었다. 굿나잇은 이러한 리스크 측정 작업이 테크놀로지의 관점에서는 특별히 복잡하거나 새로운, 혹은 어려운 과정이 아님을 강조하며 과거와의 차이는 리스크 도출 모델 구축에 요구되는 데이터 및 프로세싱의 규모에 있다고 설명했다.

굿나잇은 “문제는 계산의 집중도 이다. 우리는 시스템이 처리하는 프로세싱 명령을 초 당 20억 건에서 초 당 200조 수준으로 증대시켰다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2012.09.14

‘빅 데이터 시대에 요구되는 CIO의 역할은?’ SAS CEO의 관점

Chee-Sing Chan | Computerworld
Executive View Point | SAS CEO 짐 굿나잇

최근 홍콩에서 개최된 SAS 하이 퍼포먼스 애널리틱스 컨퍼런스(SAS High Performance Analytics Conference)에 참석한 SAS의 CEO 짐 굿나잇은 빅 데이터가 ‘새롭지 않은' 현상임을 지적했다.

그는 기업들이 자신들이 축적하고 있는 막대한 규모의 데이터를 어떻게 인식해야 하는지, 그리고 데이터 분석 과정 안에 존재하는 부담은 무엇인지에 관해 설명을 이어갔다.

그의 설명에 따르면, 이러한 분석이란 우선 특정 경향을 구성한 뒤 그와 관련한 시각을 확보해 그 적용 범위를 보다 넓은 데이터 셋으로 확대하는 일련의 과정을 의미한다. 그리고 이는 기업들에 시간과 비용의 투자를 요구하는 작업이다.

굿나잇은 “인 메모리 기술과 새로운 분석 툴, 그리고 하드웨어의 개발을 통해 이제 우리는 이전과 비교할 수 없는 막대한 규모의 데이터를 매우 짧은 시간 안에 분석해낼 수 있게 되었다”라고 말했다.

이러한 상황은 비즈니스의 ‘정보'를 다루는 책임자인 CIO들에게 새로운 가능성의 모색이라는 과제를 안겨준다. 하지만 굿나잇에 따르면 여전히 많은 CIO들이 인프라스트럭처(infrastructure)의 유지와 관리에 역량을 기울이느라 비즈니스 리더들이 요구하는 정보를 적절히 지원하는 데에는 미흡한 모습을 보여주고 있다.

굿나잇은 “시스템에 문제가 발생하거나 데이터가 유실될 경우 책임의 화살은 CIO에게로 날아온다. CIO는 정말이지 피곤한 직책이다. 하지만 오늘날에는 그들은 도와 데이터의 관리와 데이터에의 접근 과정을 개선 시켜주는 여러 기술들이 소개되고 있다”라고 말했다.

정보 격차
기업들이 의사 결정을 위해 필요로 하는 정보와 그들이 분석 가능한 정보 사이의 격차는 점점 더 커지고 있다는 지적이다. 굿나잇은 다음과 같이 말했다.

“기업들이 보유하고 있는 고객 데이터의 규모는 그 어느 때보다 늘어났지만, 이를 활용해 특정 고객에게 특정 상품을 소개하는 타겟팅(targeting)의 효율성 확보는 점점 더 어려운 작업이 되어가고 있다.”

“문제는 모든 데이터를 통합해 완벽한 고객 프로파일(customer profile)을 구축하는데 있지 않다. 이는 여느 기업에서나 가능한 작업이다. 기업들이 어려움을 겪는 작업은 누가 이 데이터에 접근하고 이를 활용할 지를 결정하는 과정에 있다.”.

실제로 여러 산업의 비즈니스들이 사일로 시스템에 주로 저장되어 있는 막대한 양의 데이터를 통합하는 과정에서 이와 유사한 고충을 호소하곤 한다.

굿나잇은 “데이터를 현업 사용자들이 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 방식으로 구축하는 것은 오늘날 CIO들에게 주어진 핵심적인 역할 중 하나다”라고 강조했다.

복수의 운용 구조와 대규모의 데이터 저장소를 갖추고 있는 기관의 예로는 은행이 있다. 은행이라는 하나의 기관 속에서 각각의 운용 및 현업 유닛은 일반적으로 고객 대출이나 거래 등의 상황에서 발생하는 리스크나 자금 세탁, 사기와 같은 발생 가능한 문제를 분석하는 프로세스를 독립적으로 진행한다.

단일 뷰 제공
굿나잇은 이들이 진행하는 작업과 분석에 많은 중복이 존재한다고 지적했다. 그는 “CIO는 이와 관련하여 명확한 시각을 확보하고 이들 작업이 보다 능률적으로 통합될 수 있도록 해야 한다”라고 말했다. 이러한 노력을 통해 프로세싱의 효율성과 속도는 증대될 것이고 연관된 현업 부서들이 공동의 시각을 공유하는 것 역시 가능해진다는 설명이다.

서로 다른 집단들에서 데이터가 어떻게 분석되고 구조화되어 활용되는지는 궁극적으로 비즈니스 사용자들에게 맡겨지는 문제다. 그러나 굿나잇에 따르면 데이터의 습득 및 접근, 그리고 간편한 분석 과정을 지원하는 것은 CIO와 IT가 담당해야 할 몫이다.

굿나잇은 “많은 기업들이 여전히 그들의 데이터에 대한 단일화된 관점 확보 작업을 계속하고 있다. 곳곳에 흩어진 여러 요소들을 한 지점으로 끌어 모으는 것은 CIO의 역할임을 명심해야 한다”라고 힘주어 말했다.

그는 이어서 산업이 모든 데이터를 하나의 저장소에 보관해야 한다는 구식의 믿음에 매달리고 있다고 지적했다. 그는 “데이터는 서로 다른 분리된 시스템들에 들어갈 수 있고 또 그러해야 할 필요가 있다. 이전의 낡은 방식에서 탈피해 사용자가 원할 때면 언제든 신속하고 정확하게 데이터를 전달할 수 있는 구조를 형성하는데 집중할 필요가 있다”라고 말했다.

SAS는 이러한 과정과 더불어 사용자들에게 보다 편리한 데이터 접근을 지원하고 보다 많은 사용자들에게 애널리틱스(analytics) 활용 툴들을 개발했다. 이에 관해 굿나잇은 “현업 직원들이 IT의 도움 없이도 데이터를 조작하고 분석할 수 있게 해준다”라고 말했다.

그에 따르면 IT는 이러한 변화를 두려워해선 안 된다. 그들은 이러한 현업의 요구를 가능케 할 방안을 모색해 궁극적으로 보다 큰 비즈니스 가치 창출에 역량을 집중할 기회로 삼아야 한다.

한편 비용 문제로 인해 지금까지 BI 및 애널리틱스 툴의 활용은 소수의 기업 내 주요 사용자들에게 제한되어 있었다. 하지만 반즈에 따르면 지난 12~18 개월 사이의 기간 동안 BI 툴과 기능에 대한 사용자들의 접근성은 보다 확대되는 모습을 보여주었다. 그는 “이는 학습과 연구, 실험, 그리고 실행에 대한 사용자들의 욕구를 증대 시키는 계기가 됐다”라고 덧붙였다.

반즈는 또 문화적 차이가 BI와 관련한 투자와 채용, 그리고 활용 패턴에 앞으로도 큰 영향을 미칠 것이라고 주장했다. 그는 “아시아 태평양 지역의 기업들은 일반적으로 데이터 분석보다는 데이터 개발에 보다 집중하는 경향을 보여준다. 그러나 경제성의 확보와 최종 사용자 및 IT 양 측 모두에서의 수요 증대라는 요인들로 인해 BI에 대한 투자와 지원은 가속화될 것”이라고 예측했다.

반즈는 이 밖에 인 메모리 애널리틱스가 아직까지는 성숙한 IT 인프라스트럭처와 전문 지식을 갖춘 대기업들에 한정되어 1차 적인 도입이 이뤄지고 있지만 점차적으로 시장 전반의 주목을 받아가게 될 것이라고 강조했다.

그는 “인 메모리는 일단은 리스크 관리나 진단, 고객 정서 분석과 같이 대량의 데이터를 실시간, 혹은 거의 실시간으로 분석해야 하는 영역들을 중심으로 채택이 이뤄지고 있다”라고 덧붙였다.

싱가포르 UOB 은행 사례
SAS가 고객들에게 실질적인 효용을 가져다 준 사례는 싱가포르의 UOB 은행의 리스크 관리 작업 지원이 있다. 이 은행의 최고 리스크 책임자(CRO, Chief Risk Officer)는 어느 날 무역 거래 과정의 리스크 측정 작업에 18 시간이 소요된다는 사실을 확인했다. 즉, 리스크를 측정한 데이터를 도출하더라도 현재의 운용 체제에 적용하기가 사실상 불가능한 구조였던 것이다. 이러한 상황을 타개하기 위해 그는 SAS에 측정 작업을 가속화 해 줄 수 있는 지를 의뢰했다.

SAS는 UOB 은행의 리스크 관리 프로세스에 대한 검토를 진행했고 신형 하드웨어와 인 메모리 애널리틱스 툴을 통해 리스크 측정 시간을 15초로 단축시킬 수 있었다. 굿나잇은 이러한 리스크 측정 작업이 테크놀로지의 관점에서는 특별히 복잡하거나 새로운, 혹은 어려운 과정이 아님을 강조하며 과거와의 차이는 리스크 도출 모델 구축에 요구되는 데이터 및 프로세싱의 규모에 있다고 설명했다.

굿나잇은 “문제는 계산의 집중도 이다. 우리는 시스템이 처리하는 프로세싱 명령을 초 당 20억 건에서 초 당 200조 수준으로 증대시켰다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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