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04.28
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[2016 BI 컨퍼런스] “BI 통해 변화와 혁신의 길 찾다”본지, 코엑스서 ‘2016 BI 컨퍼런스’ 개최

[아이티데일리] 빅데이터와 인공지능(AI) 등 새로운 IT기술을 기반으로 한 지능정보 시대가 목전에 있다. 이제 BI(비즈니스 인텔리전스) 분야의 화두는 이를 통한 변화와 혁신의 실현이다.

   
▲ 본지 컴퓨터월드/IT DAILY와 한국BI데이터마이닝학회가 '2016 BI컨퍼런스'를 개최했다.

12일 본지 컴퓨터월드/아이티데일리가 한국BI데이터마이닝학회와 공동으로 2016 BI 컨퍼런스를 개최했다. 올해 13회째를 맞이한 이번 컨퍼런스는 국내외 빅데이터 및 BI 관련 기업·기관 12곳의 산업세션과 한국BI데이터마이닝학회의 4개 학술세션을 포함해 총 22개 세션으로 꾸며졌다. 또한 행사장에는 데모를 통해 이해를 돕는 전시부스들도 함께 마련됐다.

‘빅데이터 & BI, 그리고 변화와 혁신’이라는 주제로 열린 이번 컨퍼런스에서 발표자들은 빅데이터와 BI를 통해 전방위적으로 가속화되고 있는 변화의 흐름을 짚고, 이에 따라 갈수록 치열해지는 경쟁 속에서 어떻게 혁신을 이루며 성장을 지속할 수 있을지에 대해 참가자들과 공유하는 시간을 가졌다.

   
▲ 조성배 한국BI데이터마이닝학회장

조성배 한국BI데이터마이닝학회장은 “최근 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결 이후 우리사회가 빅데이터 기반 머신러닝(기계학습) 열풍에 휩싸였다. 전문적인 기술에 온 국민이 열광하며 사회현상으로까지 이어지는 것은 이전에 쉽게 볼 수 없던 일”이라며, “이러한 기술들을 통해 이뤄질 초연결사회에서는 쏟아지는 데이터들의 효과적인 처리와 분석이 관건이 된다. SW기술과 데이터 분석 기술은 미래를 위한 필수적인 토양”이라고 환영사를 남겼다.

   
▲ 조성식 SAS코리아 대표

조성식 SAS코리아 대표는 개회사를 통해 “최근 개최된 다보스포럼에서 4차 산업혁명이 화두가 됐듯, 우리는 IoT(사물인터넷), 빅데이터, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅 등을 통한 새로운 흐름의 한가운데 놓여있다”며, “빅데이터 시대는 이제 현실로 다가왔다. 그러나 데이터가 아무리 많아도 분석을 통하지 않으면 가치를 창출할 수 없다. 새로운 시대에 분석의 가치는 더욱 높아질 것”이라고 밝혔다.

   
▲ 송혁 클릭 부장

본 행사의 첫 번째 발표자로 나선 클릭(Qlik)의 송혁 부장은 ‘See the whole story that lives within your data(데이터 속에 살아있는 전체 이야기를 보라)’라는 메시지를 던졌다. 폭증하는 데이터를 수집하고 보유하는 것에 초점을 맞출 것이 아니라, 데이터의 가치를 이해하고 분석을 거쳐 실제 비즈니스에 활용하는데 중점을 둘 것을 주문했다.

송혁 클릭 부장은 “BI는 데이터를 단순히 읽을 것이 아니라, 이를 어떻게 이해하느냐에 초점을 맞춰야 한다. 비즈니스 의사결정을 도울 수 있는 인사이트를 적시에 구할 수 없다면 데이터를 아무리 수집해 보유하고 있어도 의미가 없다”며, “이를 위해서는 데이터 거버넌스가 잘 지켜지면서도 손쉽게 연관분석을 수행할 수 있어야 한다. 이러한 BI 솔루션은 기업의 지속적인 성장을 위한 발판이 되는 대표적인 IT기술”이라고 주장했다.

   
▲ 배영근 비아이매트릭스 대표

이어 두 번째로 연단에 오른 비아이매트릭스의 배영근 대표는 ‘빅데이터와 결합된 BI의 미래’에 대한 전망을 공유했다. 그동안 산재돼있던 여러 영역의 솔루션들이 점차 통합되고, 개인화 추천에서 예측분석까지 다양한 기능과 역량이 확장되며, AI 기술의 접목을 통해 진화를 거듭하는 BI 분야의 청사진을 제시했다.

배영근 비아이매트릭스 대표는 “궁금한 것을 물어보면 AI처럼 답을 해주는 것이 곧 BI의 본질이다. 시뮬레이션을 통해 예측함으로써 원하는 정보를 얻을 수 있도록 IT기술이 진화하고 있다”며, “향후 BI 솔루션의 방향은 AI 기술의 접목으로 우리가 정보를 찾는 것이 아니라 정보가 우리를 찾아오도록 하는 것이다. 영화 마이너리티리포트와 같은 시대가 머지않아 도래할 것”이라고 내다봤다.

   
▲ 김영일 굿모닝아이텍 상무

세 번째 세션에서는 굿모닝아이텍의 김영일 상무가 ‘데이터로부터의 프로세스 혁신, 프로세스 마이닝의 정의와 적용’에 대해 설명하는 자리를 가졌다. ‘프로세스마이닝’이란 기업 내 발생하는 많은 데이터들의 연관관계를 분석, 단편적인 부분이 아닌 프로세스 전 과정을 한눈에 살펴볼 수 있도록 함으로써 BPM, PI 등과 같이 기업의 프로세스 혁신을 지원한다.

김영일 굿모닝아이텍 상무는 “프로세스마이닝은 데이터 사이언스가 액션으로 이어지는 것을 목표로 하고 있기 때문에 데이터마이닝과는 다른 학문의 영역으로 유럽 등지에서 확산되고 있다”며, “프로세스마이닝을 이용하면 복잡한 공정도 한눈에 살펴볼 수 있어 어느 부분에서 병목현상이 발생하는지, 또는 어떤 장비에 일이 몰리는지를 파악할 수 있다. 이로써 프로세스상의 문제점을 발견하거나, 효율화해 개선할 수 있는 부분들을 확인 가능하다”고 소개했다.

   
▲ 고준형 SAS코리아 이사

오전 세션의 마지막 발표는 SAS코리아의 고준형 이사가 맡아 ‘고급 분석의 대중화 시대를 여는 어프로처블 애널리틱스(Approachable Analytics)’를 주제로 다뤘다. 데이터 분석의 가치가 인정받아 비즈니스 의사결정에 필수적인 요소로 자리한 가운데, 나아가 보다 손쉬운 접근을 통한 고급분석의 대중화라는 BI 분야의 새로운 화두를 던졌다.

고준형 SAS코리아 이사는 “데이터 분석은 이제 선택이 아닌 필수가 됐으나, 단순 현황파악을 넘어 예측 가능케 하는 고급분석의 활용은 여전히 제한적이다. 이에 ‘시티즌 데이터 사이언티스트’에 대한 니즈가 대두되고 있다”며, “아이언맨에게 고급정보를 이해하기 쉽게 띄워주는 자비스가 있듯, 일반 사용자들도 손쉽게 고급분석을 수행할 수 있도록 하는 ‘어프로처블 애널리틱스’는 BI 분야의 자연스러운 흐름”이라고 짚었다.

   
▲ 2016 BI컨퍼런스 전경

오후에는 세 가지 산업세션 및 학술세션 등 총 4개 트랙으로 나뉘어 ▲정성원 데이타솔루션 이사의 ‘예측분석과 다양한 산업 적용사례’ ▲민광기 이씨마이너 대표의 ‘빅데이터 활용 및 사례’ ▲이경전 경희대 교수의 ‘알파고 통해 본 AI 응용 전망과 빅데이터’ ▲이상희 피보탈코리아 이사의 ‘데이터 드리븐 앱 & 커넥티드 카’ ▲김태호 한국인포매티카 상무의 ‘종합적인 고객경험 관리 통한 가치 창출’ ▲권일고 피앤디솔루션 이사의 ‘더 나은 의사결정 돕는 스폿파이어’ ▲이은영 오픈메이트 대표의 ‘빅데이터에서 딥데이터로’ ▲이준호 잘레시아 이사의 ‘머신러닝 기반 셀프서비스 데이터 프리퍼레이션’ ▲정경진 위세아이텍 선임의 ‘빅데이터 분석과 기계학습 이용한 콘텐츠 추천’ ▲김준표 한국IBM 과장의 ‘빅데이터 시대 적합한 리눅스 온 파워’ ▲김학균 MDS테크놀로지 팀장의 ‘스플렁크 통한 실시간 분석사례’ ▲정경후 마이크로스트레티지코리아 차장의 ‘거버넌스 기반 셀프서비스와 빅데이터’ 등 다양한 발표가 진행됐다.

   
▲ 홍성욱 한국오라클 상무

각 세션을 마치고 다시 한곳에 모인 자리에서는 한국오라클의 홍성욱 상무가 ‘가트너의 뉴 비즈니스 애널리틱스와 오라클의 뉴 비즈니스 애널리틱스’라는 주제로 발표를 이어갔다. 커넥티드, 클라우드 등 새로운 환경에 적응하기 위한 비즈니스 분석의 변화를 다루는 한편, 데이터의 중요성과 이를 통한 기업의 비즈니스 혁신을 역설했다.

홍성욱 한국오라클 상무는 “전통적인 BI로는 현재 비즈니스 속도를 지원하기 쉽지 않아, ‘데이터 디스커버리’가 새로운 비즈니스 분석으로 지목되고 있다. 이에 다양한 데이터를 보다 많은 이들이 활용할 수 있도록 아키텍처에도 새롭게 투자가 요구된다”며, “기업에게 가장 큰 자산은 바로 데이터이며, 시티즌 데이터 사이언티스트, CDO, CAO 등 핵심인재의 확보도 더욱 중요해지고 있다. 데이터를 갖고 돈을 버는 시대가 올 것”이라고 전망했다.

   
▲ 전용준 리비젼컨설팅 대표

이날 행사의 마지막 세션에는 리비젼컨설팅의 전용준 대표가 ‘빅데이터와 기계학습 통한 예측분석의 결합, 상상과 실전’을 주제로 강연을 펼쳤다. AI와 머신러닝에 대한 관심이 높아졌지만 그 응용과 실제모습에 대한 이해 부족으로 인해 오해와 우려도 만연한 상황임을 지적하는 한편, 예측분석의 중요성과 이를 위한 데이터 준비의 필요성을 강조했다.

전용준 리비젼컨설팅 대표는 “머신러닝의 경우 무조건 실시간으로 수행돼야 한다거나, 어떤 데이터로 어떤 상황에도 결과가 나온다거나, 빅데이터가 필수라거나, 자동적인 설명이 가능할 것이라는 등의 오해가 많다. 머신러닝이 과거에 비해 성과를 내고 있는 가장 큰 이유는 데이터가 많아졌기 때문으로, 단순히 건수가 많아진 것보다는 다양한 데이터를 사용하게 된 측면이 크다”며, “알고리즘 자체 개발이나 향상 이상으로, 다양한 중요 데이터를 더 많이 찾아내고 안정적으로 확보하는 것이 실전에서는 중요하다. AI, 머신러닝 등 용어 자체에 집착하기보다는 정확한 예측을 통해 성과를 입증하는데 집중할 필요가 있다”고 지적했다.

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