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클라우드에서의 ‘애널리틱스’, 주요 문제와 극복 방법

2021.04.16 Bob Violino  |  CIO
다른 많은 IT 기능들과 마찬가지로 데이터 분석도 클라우드로 이동하고 있다. 그리고 다른 클라우드 기반 시도와 마찬가지로 이로 인해 기회와 문제가 동시에 발생하고 있다.

가트너가 밝힌 2021년의 10가지 상위 데이터 및 애널리틱스 기술 트렌드 중 하나는 개방적이고 컨테이너화 된 분석 아키텍처의 활용이다. 이를 통해 기업들은 데이터 분석가들이 인사이트를 조치와 연계시키는 데 유용한 정보 애플리케이션을 신속하게 생성할 수 있다고 해당 조사 기업이 밝혔다.

가트너는 “데이터의 무게 중심이 클라우드로 이동하면서 구성 가능한 데이터와 분석(composable data and analytics )이 분석 애플리케이션을 구축하는 더욱 탄력적인 방법이 될 것이다”고 밝혔다.

실제로 클라우드는 데이터 분석을 새로운 수준으로 발전시킬 수 있다는 평가다. 서비스 기업 LEAP(Loveurope and Partners)의 시스템 및 기술 책임자 아이단 타웁은 “클라우드는 연산력이 많이 필요한 워크로드에 필요한 확장성을 가능하게 한다”라고 말했다.

타웁이 “전 세계가 모든 것을 계속해서 디지털화 하면서 조직들은 기하급수적인 규모로 파일 데이터를 구축할 수 있어야 하는 상황이다. 우리가 LEAP에서 처리하는 비디오, 이미지, 오디오 등의 구조화되지 않은 데이터가 많으면 다음 작업이 얼마나 클지 예상할 수 없다. 전통적인 분석은 클라우드처럼 확장되지 않는다”라고 말했다.

하지만 클라우드를 통한 분석은 전통적인 방식으로 일괄 분석을 내부적으로 수행하는 것과 비교하여 접근방식, 스킬, 아키텍처, 경제가 달라야 한다. 그리고 이 모든 변화로 인해 극복해야 할 장애물이 발생한다. 기업 직면할 수 있는 문제와 클라우드를 통한 데이터 분석으로 전향하면서 해결할 수 있는 방법에 관해 알아본다.
 
Image Credit : Getty Images Bank


통제력 상실의 두려움 - 그리고 무지
데이터 분석은 기업에게 있어 매우 전략적 요소다. 분석 프로세스를 클라우드로 이전하는 것은 이런 리소스를 완벽하게 통제하는 것에 익숙해져 있는 기술 리더에게 벅찰 수 있다.

클라이언트 기반 분석으로의 전향을 진행 중인 여러 고위 IT 임원들과 협력했던 딜로이트 컨설팅(Deloitte Consulting)의 고급 분석 지원 리더 수석인 앤서니 아바티스타는 “고객들이 직면하고 있는 주요 문제 중 하나는 조직적 관성/통제력 상실에 대한 두려움이다”라고 말했다. 아바티스타는 “IT와 CIO의 전통적인 역할은 데이터 자산을 보호하고 수호하는 것이었다”라고 덧붙였다. 

기업에 따라서는 클라우드의 특성이 기존의 관행에 부담이 될 수 있다. 제품 선택 및 평가가 더 제한되고 프로비저닝을 마우스로 할 수 있으며, 대대적인 점진적 자본 지출이 필요 없는 등의 성격이 기존 관행과 배치되기 때문이다. 

아바티스타는 “CDO(Chief Data Officer)와 CIO는 협력하여 클라우드 플랫폼에 익숙해져야 최소한 경쟁자들만큼 비즈니스 가치와 경쟁 우위를 확보하도록 도울 수 있다. 이를 위해 처음부터 분석 환경을 설계하는 대신에 시장에서 용인 가능하고 입증된 새로운 모델을 도입해야 할 수도 있다”라고 말했다.

많은 조직들이 기존 분석 프로세스의 경직성 때문에 새로운 분석 역량 탐구의 속도가 느리다고 보험 제공사 WAEPA(Worldwide Assurance for Employees of Public Agencies)의 CIO 브랜든 존스가 말했다. 그는 “이로 인해 새로운 역량을 시도하고 혁신을 유도해야 할 유인과 이니셔티브가 감소한다”라고 말했다.

이를 극복하기 위해 WAEPA의 IT 부서는 클라우드 기반 샌드박스(Sandbox) 환경을 이용해 시행착오 관념화 프로세스를 수립하고 주요 이해관계자들의 주요 성과 지표를 이용하며 프로토타입 우선적인 분석 환경을 완성했다. 

변화하기
통제력 상실에 대한 두려움을 극복하는 것 외에 IT 리더는 실질적인 클라우드로의 전향에 대응하고 서비스 중단이 없도록 해야 한다.

타웁은 “위험하다. 많은 IT 리더들에게 있어 특히 어려운 일이 클라우드로 가는 길을 찾는 것이다. 하지만 적절한 솔루션을 선택한다면 반드시 그렇지만은 않다”라고 말했다.

데이터 분석을 클라우드로 마이그레이션할 때, IT 리더는 많은 경우에 기존의 운영 활동을 클라우드로 포팅 하는 이른바 ‘들어서 옮기기’ 접근방식을 취한다고 타웁이 말했다. 그는 “이로 인해 애플리케이션과 시스템을 변경하여 클라우드에 맞춰 재구성해야 하는 경우가 많다”라고 덧붙였다. 

2019년 구형 데이터 인프라 재정비의 일환으로 LEAP는 큐물로(Qumulo)의 분석 플랫폼을 사용하여 엄청난 양의 구조화되지 않은 파일 데이터를 클라우드로 마이그레이션했다. LEAP의 파일 데이터는 일련의 이질적인 구형 스토리지 시스템에 분산되어 있었으며 워크플로 중 데이터 관리자가 위치가 다른 데이터를 관리하고 찾는 것이 매우 노동 집약적인 일이었다. 

타웁은 “다행히도 큐물로는 우리가 클라우드에 맞게 애플리케이션을 재구성하지 않고 모든 데이터를 이동할 수 있도록 도왔다. 여러 환경에서 쉽게 데이터를 복제하고 추출할 수 있는 [도구를] 찾는 것이 좋다”고 말했다. 

이 변화를 통해 해당 기업은 데이터 분석을 최적화하고 성과를 최대 240배나 높일 수 있었다. 이제 LEAP는 분석을 통해 얼마나 많은 고객들이 연결되어 있고 누가 가장 많은 대역폭을 사용하며 시스템의 어느 부분이 빠르게 성장하고 있는지 파악할 수 있다. 

타웁은 “창의적인 워크플로우의 성공은 클라우드를 통한 데이터 분석에 액세스하는 능력에 달려 있다. 우리에게는 재택으로 근무하는 수백 명의 예술가, 디자이너, 모션 그래픽 편집자들로 구성된 글로벌 네트워크가 있다. 창의적인 프로젝트를 위해 효율적이며 안전하게 협업하려면 클라우드를 이용해야 한다. 클라우드 기반 데이터 분석이 없다면 우리의 생산 프로세스가 중단될 것이다”라고 말했다.

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