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"그래프 기술이 우리 DX의 중추" 재규어 랜드로버 혁신 사례

2021.12.07 Paula Rooney  |  CIO
재규어 랜드로버(Jaguar Land Rover)의 핵심 자동차 제조 비즈니스는 팬데믹으로 인해 크게 흔들렸다. 2개월간 공장이 폐쇄됐고, 반도체 부족 사태에 시달렸다. 수요 측면에서도 심각한 곤란을 겪었다. 그러나 첨단 애널리틱스 덕분에 이 영국의 다국적 자동차 회사는 타격을 버텼을 뿐 아니라 기대를 넘어서는 성과를 달성했다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

JLR에는 40인으로 구성된 데이터 과학 및 애널리틱스 팀이 있다. 책임자 해리 파월에 따르면 이 팀은 지난 3년 동안 매년 1억 파운드를 투입하며 혁신적 예측 엔진을 개발했다. 해당 엔진은 2020년 200만 파운드의 추가 수익을 이끌어냈다. 세계를 휩쓴 팬데믹 속에서 얻어진 성과였다. 

파월은 “우리 전략의 핵심 가운데 하나는 그래프 기술을 조직 내에 구현하는 것이었다. 이를 공급망에 적용하면서 양호한 성과를 거뒀다”라고 말했다. 그에 따르면 JLR은 타이거그래프(TigerGraph)의 그래프 데이터베이스 기술을 이용해 공급망 계획 수립을 3주에서 45분으로 단축했다.

JLR은 이제 그래프 데이터베이스 기술을 자동차 품질 개선 및 가격 책정 애플리케이션 분야로 확장할 계획이다. 

관계 및 비-SQL 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 저장되어 있거나 업무 프로세스에서 활발히 사용되는 데이터 사이의 연계를 실시간으로 식별하고 포착하고 활용한다. 덕분에 ‘우발적 및 예측할 수 없는 관계’로 인한 어려움에 대처하는 데 있어 관계형 데이터베이스보다 더 우수하다고 IDC의 리서치 부사장인 칼 올라프슨은 말했다. 

올라프슨은 “공급망 추적 시스템이 그래프 데이터베이스에 대한 완벽한 활용처인 이유”라고 말했다. 

그래프의 준비 
그래프 및 관계형 데이터베이스는 둘 다 데이터 사이의 관계에 대해를 알려주지만 관계의 본질 측면에서 차이가 있다고 올라프슨은 말했다.

그는 “관계형 데이터베이스에서 관계는 본질적으로 확정적(definitional)이다. 주문을 먼저 한 고객, 이후에 다른 고객과 연계될 수 없다”면서 “반면 그래프 데이터베이스에서는 관계가 노드의 의미에 영향을 주지 않는다. 노드(데이터 개체) 그리고 엣지의 (이들의 연결) 조합은 언제든지 일시적으로 변할 수 있다. 그래프 데이터베이스에서 쉽지만, 관계 데이터베이스에서는 까다로운 속성이다”라고 설명했다. 

이미 거대 소셜 미디어 업체인 트위터, 인스타그램, 페이스북은 그래프 데이터베이스에 크게 의존한다. 리서치 회사인 가트너 그룹은 그래프 기술이 2023년까지 세계적으로 30%의 조직에서 의사 결정을 위해 배치될 것으로 예상한다. 

파월은 “우리의 디지털 트랜스포메이션에서 그래프는 중추적 기술이다”라고 말했다. 그러면서 JLR이 재고 및 공급망 문제를 성공적으로 관리한 데는 그래프 기반 분석이 큰 역할을 했다고 덧붙였다. 

파월은 “우리는 데이터를 네트워크라고 생각한 최초의 회사 가운데 하나이다. 이는 연결과 관계를 볼 수 있게 해주고, 변화에 적응할 수 있게 해주고, 전통적이지 않은 변화에 대해 조치를 취할 수 있게 해준다”라고 말했다.

JLR은 ‘막대한’ 양의 데이터를 클라우드로 이전했다. 그러나 대부분의 기업과 마찬가지로 여전히 군데군데 구형 시스템이 존재하고, 임시 개발자의 데스크톱에는 ‘만지지 마시오’라는 메모가 붙어 있는 경우가 있다. 그럼에도 불구하고 그래프 기술은 데이터 소스를 서로 연결할 수 있게 해주었고, 과거에 연결할 수 없다고 여겼던 데이터 내의 연결을 가능하게 했다. 

이 기술을 구현함으로써 JLR의 데이터 팀은 지난 20년 동안 질문할 수 있다고 생각하지 않았던 질문에 대답할 수 있게 되었다. 

타이거그래프 서밋의 키노트에서 파월은 “이제 세상에 대한 디지털 트윈이라는 목표를 향해 나아가고 있다. 세계를 그래프 형식으로 디지털화한다. 이는 사업을 번창시킬 수 있고, 고객 관계를 개선할 수 있고, 제품을 우수하게 만들 수 있는 엄청난 위력을 가지고 있다”라고 말했다.

디지털 트윈(digital twin)은 물리적 객체 및 프로세스의 실시간 가상 표현물을 확립하고, 흔히 업무를 모니터하거나 예방적 정비를 계획하는 데 쓰인다. 이를 통해 ‘만약 그렇다면(What if)’ 시나리오를 실행할 수 있게 된다. 예를 들어 공급 및 수요와 관련된 예측을 보다 정확히 할 수 있다. 이 기술은 여러 산업의 관심을 끌고 있고, 핵심 비즈니스 운영에 대한 실용적인 인텔리전스를 적시에 수집하는 데 유효하다. 

팬데믹으로 인한 변신 
JLR은 그래프 데이터베이스 기술과 아울러 구글 클라우드 플랫폼의 빅쿼리(BigQuery), 매틸리언 ETL(Matillion ETL), 클릭(Qlik)의 어튜니티(Attunity) 데이터 복제 서비스, 태블로를 이용하고 있다. 또한 레거시 시스템을 파이썬 생태계의 오픈소스 툴과 조합해 데이터 애널리틱스, 머신 러닝(ML) 모델, UX 애플리케이션을 제작한다고 파월은 설명했다.

JLR의 그래프 시스템은 12개의 데이터 소스를 한 그래프 안에서 결합할 수 있고, 이는 23개의 관계형 표에 상당한다. 이에 의해 특정 모델 및 구성의 자재 명세서를 통해 수백 곳의 공급업체가 공급한 자동차 부품을 제조 순서 및 주문 예측과 연결시킨다고 파월은 전했다.

파월에 따르면 타이거그래프가 구글 클라우드 마켓플레이스로부터 설치되고, 구글 빅쿼리로 구동되는 기업 데이터 웨어하우스에 쿼리의 출력물을 직접 반환한다. 양질의 질의 결과가 며칠 내에 생성돼 태블로 보고 시스템으로 통합된다.

파월은 팬데믹으로 인해 2020년 3월부터 2020년 5월까지 공장을 폐쇄해야 했으며, 이후 전통적 데이터 이용 방식을 다시 생각하지 않을 수 없었다고 전했다.

그는 “우리는 완전히 다른 방식으로 사업을 예측하고 계획하는 길로 나아가야 했다. 우리가 이처럼 철저히 처음부터 시작한 적도 없었다”면서 “이는 커다란 차이였다”라고 말했다. 

이 단절은 JLR의 사업에 크나큰 영향을 주었다. 파월은 “미래를 예측하는 데 과거를 이용할 수 없었다. 과거, 우리가 매달 팔고 있는 차에 관한 월간 보고 모델들이 있었다. 모든 것이 안정적이었다. 그 후 갑자기 우리는 일일 판매를 생각하기 시작해야 했다. 12주 주문 계획 시스템을 가진 JLR 같은 회사에게 어제 무슨 일이 일어났는지가 문제였던 적이 없었다”라고 말했다.

2008년부터 타타 모터스의 소유가 된 JLR은 팬데믹 훨씬 전부터 ‘100% 디지털 회사’가 되겠다는 목표를 가지고 있었고, 당일의 시급한 문제를 관리하기 위해 그래프 플랫폼을 사용하고 있었다. 

파월은 “우리는, 예를 들어, 반도체 사태라는 중대한 현안을 처리할 때 공급망 안에서 대처할 수 있었다”면서 “차에는 수천 개의 칩이 들어가고 심지어 하나의 칩만 없어도 생산이 중단될 수 있다. 따라서 그래프를 이용해 위험 소재를 파악하고 이에 적응하고 조치를 취하고 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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