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“바퀴 달린 데이터 엔진” NJ 트랜싯의 트랜스포메이션 사례

2022.09.27 Paula Rooney  |  CIO
美 뉴저지주를 중심으로 한 동부권의 철도/버스 회사 ‘뉴저지 트랜싯(NJ Transit)’의 최고 데이터 및 디지털 책임자 룩맨 파잘은 데이터센터 스택을 멀티클라우드 플랫폼으로 이전했으며, 가능한 한 많은 인사이트를 추출해 비즈니스를 최적화하고 있다. 

NJ 트랜싯에 합류한 이후 파잘은 ‘데이터 혁신’ 지원이라는 핵심 목표를 달성하고 있다. 이를 위해 그는 애널리스트가 원하는 모든 것(심지어는 알지 못했던 것)을 제공할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼으로 이 회사의 IT 운영 환경을 전환할 계획을 수립했다. 그 결과 NJ 트랜싯은 보고서 및 원형 차트에서 나아가 고급 챗봇, AI/ML 모델 및 예측 애널리틱스를 활용하게 됐다. 

파잘은 이 트랜스포메이션을 언급하면서, “가치를 보여줬다. 지난 몇 년 동안 IT가 구축한 것은 직원들의 삶을 더 단순하게 만드는 방법, 통근 시간을 줄이는 방법이었다”라고 설명했다. 
 
ⓒGetty Images Bank

“바퀴 달린 데이터 엔진(Data engine on wheels)”
오래된 인프라에서 더 많은 데이터를 마이닝하기 위해 파잘은 우선 NJ 트랜싯의 스택을 현대화해야 했다고 밝혔다. 그는 “2020년 초 이 회사의 인프라는 메인프레임부터 클라이언트/서버, SaaS 시스템, 심지어는 맞춤형 제품, 기성품, 대기업 제품, 소기업 제품이 뒤섞인 140개의 애플리케이션까지 그야말로 짬뽕과도 같았다”라고 전했다. 

수많은 애플리케이션에서 나오는 데이터는 여러 저장소(주로 기존 데이터베이스)에 분산됐다. 그는 IT팀에 대규모 데이터 웨어하우스를 구축하려고 서두르다가 ‘귀중한’ 데이터를 잃어버리지 말고, 일단 모든 데이터를 수집한 다음, 나중에 그 용도를 체계적으로 결정하자고 지시했다. 파잘은 “무슨 데이터인지 신경 쓰지 않았다. 그냥 덤프트럭이라 생각하고 전부 수집하라고 했다”라고 말했다.

그에 따르면 이러한 접근 방식은 실질적인 비즈니스 이점을 창출했으며, 고객 서비스도 개선했다. 이에 따라 오늘날 NJ 트랜싯은 “바퀴 달린 데이터 엔진”이 됐다고 파잘은 덧붙였다. 

파잘은 대부분의 NJ 트랜싯 데이터를 클라우드로 옮겼고, 이를 통해 단순한 보고서에서 (이 회사의) 비즈니스 애널리스트가 꿈만 꿔왔던, 인사이트를 생성하는 고급 애널리틱스 및 AI/ML 모델로 발전했다고 말했다. 그는 “데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 만들어 모든 데이터를 하나의 중앙집중식 공간에 모았고, 이를 활용해 보고서, 애널리틱스, 예측 및 처방을 생성하여 조직을 성숙하게 만들 수 있었다”라고 설명했다.

NJ 트랜싯은 데이터 웨어하우스를 구축한 결과 데이터 인사이트 및 발견을 통해 비즈니스 가치를 향상시킬 수 있었다. 이는 열차와 버스의 운행 정시성 평가부터 승무원 및 직원 가용성 분석, 운행 지연을 초래하는 기계 및 엔지니어링 요인 분석, 특정 시간에 선로에 있는 열차 수 파악, 서비스 지연 요인 식별, 기상 상황이 미치는 영향 예측까지 다양하다. 

 
ⓒNJ Transit
NJ 트랜싯은 이를 지원하기 위해 8명의 데이터 전문가를 채용했으며, 비즈니스 인사이트 및 예측 애널리틱스를 가속하여 비즈니스를 혁신할 수 있도록 더 많은 유능한 데이터 전문가 확보를 목표로 하고 있다. 파잘은 “NJ 트랜싯의 데이터 성숙도가 높아졌다”라며, “비즈니스 애널리스트에게 유용한 정보를 요청하지 않고, IT팀이 생성할 수 있는 데이터 혁신에 관심 있는 애널리스트의 요청 백로그를 갖게 됐다”라고 말했다.

“이제는 현업 부문이 이러한 변화를 인지하고 있는지, 아울러 데이터를 사용하여 식별된 비즈니스 과제나 문제를 해결할 준비가 되어 있는지 확인하고 있다. 이것이 성공을 측정하는 방법이다”라고 그는 설명했다. 

이어 NJ 트랜싯의 IT팀은 비즈니스 애널리스트의 요구 사항을 예측할 수도 있다고 파잘은 덧붙였다. 많은 기업이 여전히 비즈니스 목표에 맞게 IT 목표를 조정하고 있는 반면, 이 회사의 IT팀은 애널리스트가 과거에는 상상조차 못 했던 인사이트와 비즈니스 결과를 이끌어 내고 있다는 게 그의 설명이다.

IDC 애널리스트 산딥 무쿤다는 NJ 트랜싯의 데이터 애널리틱스 접근 방식이 매우 발전했다고 말했다. “데이터를 얼마나 효과적으로 활용하는지에 따라 성숙도가 정의된다”라며, “NJ 트랜싯과 같은 대중교통 운영 회사의 핵심 목표는 운행 정시성 그리고 통근자와 배후에 있는 내부 직원을 위한 서비스 품질을 향상시키는 것”이라고 전했다.

이어 그는 “연결된 대중교통 차량의 데이터는 차량 상태 모니터링에 활용할 수 있다. 또 교통 패턴 및 피크 시간 서비스 이해, 혼잡 및 사고 위험 지역 식별 등의 추가 분석 또는 다른 서비스(예: 내비게이션 앱)와의 통합에도 활용될 수 있다”라고 설명했다. 

“인에이블러는 멀티클라우드”
NJ 트랜싯이 클라우드로 마이그레이션하지 않았다면 이러한 데이터 혁신은 불가능했을 것이라고 파잘은 언급했다. 그는 “모든 것을 위한 하나의 클라우드가 없다고 봤기 때문에 처음부터 멀티클라우드 전략을 선택했다. 각 클라우드 업체가 제공하는 다양한 전문 분야가 있다”라고 말했다.

그에 의하면 NJ 트랜싯은 데이터 혁신을 위해 클라우드 인프라를 계속해서 발전시킬 계획이다. 파잘은 “클라우드의 이점은 애플리케이션이 있는 모든 인프라를 유지관리하는 공간에서 벗어날 수 있다는 것”이라며, “업그레이드 및 패치에서 자유로워지면서 데이터 기반 인사이트를 제공할 수 있게 됐고 이를 통해 서비스를 개선하고 현대화하고 있다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr
 
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