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“데이터는 우유처럼 이내 상한다” 도모, 실시간 데이터 활용 플랫폼 대거 공개

2019.05.20 Vanessa Mitchell  |  CMO
기업용 데이터 플랫폼 벤더 도모(Domo) APAC의 VP 겸 총 책임자 폴 하라핀에 따르면 여러 기업들이 데이터 과학에 집중하고 있지만 데이터를 모으는 것 자체가 말처럼 쉽지 않다. 그리고 기다릴 필요 없이 필요에 따라 통찰을 제공하기란 대다수 기업에게 불가능에 가깝다.

"그러나 데이터는 우유와 같다. 사용하지 않으면 상한다"라고 하라핀이 CMO에 밝혔다.

그는 이어 "이런 일이 매일 발생하고 있다. 금요일에 자동차에 있는 GPS를 사용하는데 월요일에 요청했던 길 안내를 제공한다고 상상해 보자. 정확히 같은 경로로 이동하는 경우에는 좋을 수 있지만 그렇다고 하더라도 도움이 될 여지가 낮다”라고 설명했다.

하지만 많은 기업들이 그렇게 과거에 얻은 데이터를 기반으로 운영되고 있는 것이 현실이며, 실제로 필요한 사람에게 필요한 순간에 정보를 제공하려는 것이 도모의 지향점이라고 그는 강조했다.

도모팔루자(Domopalooza)
최근 자체 컨퍼런스인 ‘도모팔루자’에서 도모는 수 년 동안 개발한 플랫폼을 재거 공개했다. 미국에서 열린 도모팔루자에는 기업들이 해당 플랫폼의 능력과 규모를 활용하여 디지털 혁신 여정을 가속화하고 비즈니스 데이터를 더욱 잘 활용하는데 도움이 되는 새로운 제품 개선사항, 솔루션, 통합이 발표됐다.

먼저 기업 고객들이 관리 부담을 완화하면서 보안 정책을 유지하는데 도움이 되는 신원 기반 데이터 권한과 호환되는 새로운 기업용 보안 및 거버넌스 기능이 등장했다.

이 밖에 도모 플랫폼을 활용하여 IoT 데이터를 적극 활용할 수 있도록 돕는 도모 IoT 클라우드와 데이터를 중심으로 더 많은 콘텍스트를 적용할 수 있는 새로운 기능 세트인 도모 스토리가 공개됐다.

또 DBAE(Domo Business Automation Engine)는 새로운 앱과 함께 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)와 통합되었으며 사회적으로 긴급한 문제를 해결할 수 있도록 하는 공공 프로그램인 D4G(Domo for Good)도 선보였다. D4G는 데이터를 활용하는 비영리 단체들과 도모 플랫폼을 활용해 협업할 수 있도록 해준다.

하라핀은 "조직들이 데이터로 인해 직면하고 있는 문제들을 살펴보면 다양한 측면이 존재한다. 데이터 소스의 다양성, 데이터의 방대함 등이 어려움을 야기시킨다. 우리는 수 억 달러를 들여 이를 쉽게 간편하게 이행할 수 있도록 도모 플랫폼을 발전시켰다”라고 말했다.

그는 이어 "기업이 데이터를 잘 활용하기란 정말로 어려운 일이다. IT 부서를 찾아가 묻는다면 '2년 후에나 가능하며 수 백만 달러가 소요될 것이다'는 답변이나 듣게 될 것이다. 그래서 그 모든 것들을 찾아 완성해 놓을 때 즈음에는 이미 늦을 것”이라고 지적했다.

하라핀에 따르면 가능한 모든 것이 간소해야 한다. 데이터는 이미 복잡하기 때문에 어느 데이터 소스에서나 신속하게 간편하게 연결되는 공공 데이터 프레임워크가 유일한 방법이다. 

그는 "TTV(Time To Value)가 빨라야 한다. 그렇지 않으면 일반적인 기업이 감당할 손실이 너무 커진다. CFO는 현재 거대한 예산과 유행어에 질린 상태이다. 데이터의 이행과 사용은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있으며, 기업 임원은 그런 것을 원하지 않는다"라고 말했다.

데이터의 민주화
오늘날 조직들이 직면하고 있는 또 다른 문제는 데이터를 빈틈없이 보호하고 공유하기에 적합하지 않은 조직 내의 기존 사일로이다.

"많은 기업들이 조직 전반에 걸쳐 데이터를 민주화하려 하고 있지만 현실적으로 최전방 근로자나 고객 서비스 담당자는 고사하고 고위 임원들조차도 필요한 정보를 얻는데 어려움을 겪고 있다"라고 그가 설명했다.

기업에 중요한 결정을 내리는 그 순간에 관리가 잘 되고 안전하게 통제되는 정보에 액세스할 수 있어야 하는데, 대부분 그렇지 못하다는 지적이다.

하라핀은 “수 천 명이 액세스하는 데이터를 관리하는 능력이 필요하며 필요 시 일정 수준으로 잠글 수 있는 능력도 필요하다. 점차 많은 마케팅 전문가들이 확장성이 뛰어난 클라우드 플랫폼 때문에 더 많은 문제에 직면하게 되면서 정보의 양이 크게 증가하고 있다”라고 말했다.

그는 이어 "이를 추려 가장 큰 고객 필요를 추론하고 기업에 즉시 유용하게 활용하려면 어떻게 해야 할까? 마케팅 전문가들은 1개월이나 늦은 캠페인 보고서를 원치 않는다. 캠페인을 진행하면서 상황을 파악해야, 재고 소진 시 캠페인을 중단함으로써 고객들이 실망하지 않도록 할 수 있다. 상황에 따라 조절할 수 있어야 하는 것이다"라고 말했다.

AI, 머신러닝, 기타
이런 문제 중 일부를 해결하기 위해 도모는 통찰 확보 시간을 단축하기 위해 데이터 과학, AI, 머신러닝 역량을 확대했다.

Mr. 로보토(Roboto)에 포함된 DBAE는 도모 플랫폼을 통해 조직 내의 모든 데이터, 시스템, 사람들에게 적용되는 오케스트레이션 계층이다. 머신러닝과 발전된 경보 기능을 활용하여 조직들이 정보와 이벤트 기반 워크플로를 조율하고 통찰을 얻어 조치를 취할 때까지의 시간을 단축한다.

또 ASMI(Amazon SageMaker Integration)이 있다. 이를 통해 데이터 과학자들은 도모 플랫폼에서 아마존 세이지메이커 머신러닝 모델을 직접 활용할 수 있어 실시간 데이터로부터 기업 전반에 대한 더욱 정확하고 조치 가능한 예측이 가능하다.

아울러 도모는 데이터 과학자가 주피터 노트북에서 모든 도모 데이터세트를 활용할 수 있도록 코드와 텍스트를 작성 및 공유하는 협업 툴인 주피터와의 새로운 데이터 과학 통합을 발표했다.

하라핀은 "이를 통해 변화의 속도가 빨라질 수 있고 ROI를 증명할 수 있다. 덕분에 앞으로 손쉽게 더 많은 투자를 받을 수 있을 것이다. 모든 것이 연결되어 있다. 고객이 마케팅을 경험하고 원활한 구매를 진행하며 마케팅 전문가는 고객과 소통하면서 더욱 경험을 쌓게 된다”라고 말했다.

그는 이어 이제는 가장 저렴한 제품이 아니라 '소통하면서 얻는 경험이 무엇인가?'가 중요하다고 강조했다. 최고의 고객 경험을 어떻게 제공하고 고객들이 만족할 만한 거래를 진행하는 것이 핵심이며, 그리고 이를 위해서는 실시간 데이터 통찰이 필요하다는 설명이다.

하라핀은 하지만 먼저 큰 것부터 하지 말고 항상 기고, 걷고, 뛰는 단계를 거쳐야 한다고 언급했다. 그는 “우선 모든 데이터를 연결하고 그 데이터에 사람들을 연결해야 한다. 그리고 중요한 비즈니스 문제와 KPI를 해결하고 흥미로운 데이터 지향적인 조직을 구성하여 정보가 제공될 때 이를 반복할 수 있어야 한다. 마지막으로, 달리기 위해서는 통찰을 통해 배우고 AI, ML을 활용함과 동시에 데이터 과학을 적용하여 예측 분석과 여정을 심도 깊게 파헤쳐야 한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
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