[컴퓨터월드] ‘데이터’는 현재 최신 IT트렌드 대부분의 기반이라 할 수 있다. 이젠 익숙한 용어가 된 빅데이터는 물론, 전 세계적으로 열풍이 불고 있는 인공지능(AI) 또한 학습을 통해 지능화된 기능을 구현하고 발전시키려면 충분하고 적합한 데이터를 필요로 하며, 사물인터넷(IoT) 역시 이를 통해 만들어지고 오고가는 데이터의 분석과 활용에 초점이 맞춰지고 있다.

데이타솔루션은 국내에서 데이터를 가장 오랫동안 전문적으로 다뤄온 기업 중 하나로 꼽힌다. 통계분석 소프트웨어(SW) ‘SPSS’를 1993년부터 국내에 공급해오고 있고, 2000년대 들어서는 자체 보유한 데이터마이닝 역량을 활용해 컨설팅 사업에도 힘을 쏟아왔다. 최근에는 코스닥 상장을 앞두고 데이터 분야 통합 솔루션 기업으로의 진화를 선언하며 또 한 번의 도약에 나서고 있다. 데이타솔루션의 데이터부문을 이끌고 있는 김동철 전무로부터 그들이 그리는 청사진에 대해 들어봤다.

빅데이터 전문 통합 솔루션 기업으로 거듭나다

빅데이터 분석 전문기업인 데이타솔루션은 1990년 설립된 고려정보산업을 전신으로 한다. 1993년에 SPSS 솔루션에 대한 국내 독점판매 자격을 획득, 1996년에는 SPSS 한국지사로 승격해 SPSS코리아로 이름을 알렸다. SPSS 한글버전에서부터 국내 산업 환경에 특화된 추가 기능까지 제공해오던 이 회사는 2001년 IT인프라 서비스 전문기업인 오픈베이스에서 50%의 지분을 인수함으로써 오픈베이스 그룹의 가족이 됐다.

지난해 6월 데이타솔루션은 오픈베이스로부터 2011년 물적분할해 공공SI(시스템통합) 및 금융분야 스토리지 사업을 펼처온 오픈SNS와 합병, 빅데이터 전문 통합 솔루션 기업으로 거듭났다. 오픈SNS가 보유한 검색엔진 솔루션 기반의 비정형데이터 처리·분석 역량을 흡수, 데이타솔루션이 장기간 SPSS를 공급하면서 쌓아왔던 전문적인 정형데이터 처리와 고급분석 및 컨설팅 역량과 결합해 빅데이터 분석 시장을 선도한다는 전략이다.

데이타솔루션의 엔진, 데이터부문

이에 따라 데이터, 인프라, 서비스 등 총 세 부문으로 새롭게 진용을 가다듬은 데이타솔루션에서 데이터부문은 회사의 지속가능한 성장을 위한 동력 발굴·확보에 있어 핵심적인 역할을 맡고 있다. 옛 데이타솔루션을 중심으로 오픈SNS의 SW개발 및 비정형데이터 전문인력이 합류, 회사의 총 인원 230여 명 가운데 데이터부문에만 100여 명이 소속돼있을 정도로 큰 비중을 차지하고 있다. 국내 기업 중에서 데이터 분석 관련 전문인력을 이만큼 보유한 곳은 찾아보기 쉽지 않다는 점 또한 데이타솔루션의 자랑거리다.

한국IBM 출신의 김동철 전무가 데이타솔루션에 2013년 합류한 이래 데이터부문은 지난 4년간 매년 10% 이상의 성장을 거듭해왔고, 데이터를 기반으로 고객의 문제를 해결하는 프로젝트를 총 300건 이상 수행했다. SPSS가 2009년 IBM에 인수된 이후에도 국내 공급을 계속 맡으면서 고객의 니즈에 따라 다양한 산업분야별 특화된 기능도 추가 개발·제공해온 한편, 통계학 대학원 졸업 이상의 컨설턴트들로 컨설팅팀을 꾸려 공공, 보험, 제조, 유통, 증권 등 다양한 산업분야에서 데이터 분석 외길을 고집하며 꾸준히 프로젝트를 수행해온 결과다.

“빅데이터적 접근은 분석적 접근이다. 다양한 데이터의 분석을 통해 문제를 해결하기 위해 노력한다면 합리적인 판단과 최적의 판단이 동시에 가능해지게 된다.”
김동철 데이타솔루션 데이터부문장은 데이터 분석의 가치를 이 같이 강조, 빅데이터 시장 공략에 더욱 속도를 내겠다는 뜻을 밝혔다. 다음은 그와의 인터뷰 내용을 문답식으로 정리한 것이다.

데이타솔루션에 합류하게 된 계기는?

데이타솔루션과의 인연은 한국IBM 재직 시절 SPSS를 통해 처음 맺게 됐다. SPSS가 IBM에 인수된 지 얼마 안 됐던 때의 일이다. 직접 통계분석을 수행할 필요가 있는 업무 때문에 SPSS를 새로 설치해야 했는데, IBM 소속이었으니 당연히 글로벌 본사에 요청했으나 한 달이 되도록 대응이 안 이뤄졌다. 결국 답답해서 국내에서 SPSS를 전문적으로 다뤄온 데이타솔루션을 찾아갔더니 간단하게 10분 만에 해결되더라. 개인적으로 SPSS 관련해서는 여전히 이러한 차이가 존재한다고 생각한다. 당장 SPSS 담당 엔지니어 수부터 차이나니까.

이 일이 있었던 후부터 SPSS 관련해서는 IBM에서 영업을 담당하고 있었음에도 데이타솔루션부터 찾았고, 그러면서 당시 데이타솔루션 대표를 맡고 있던 이용구 전 중앙대학교 총장과도 안면을 트게 됐다. 그리고 이용구 대표가 중앙대 총장으로 자리를 옮길 때 그로부터 합류를 권유받아, 스스로 쌓아온 통계분석 및 컨설팅 역량을 보다 본격적으로 활용할 수 있다는 점에서 입사를 결정하게 됐다.

데이터부문의 성과와 현재 중점 추진 사업은?

그전까지 데이타솔루션은 SPSS 라이선스 판매가 회사 수익의 대부분을 차지하고 있었고, 큰 규모의 프로젝트를 수행한 경험이 부족한 상황이었다. 그래서 합류 후 가장 먼저 추진했던 게, 고객의 문제를 데이터를 바탕으로 해결해줄 수 있는 회사를 목표로 컨설팅 역량을 키우는 일이었다. 이를 통해 매출에서 라이선스 판매와 컨설팅 사업이 차지하는 비중이 현재 7대 3 수준으로 변화했으며, 지난해에는 모 증권사의 20억 원 이상 규모 빅데이터 프로젝트도 수주해 현재 사업 수행 중이다. 앞으로도 5대 5 비율이 될 때까지 컨설팅 사업 역량을 지속적으로 강화해나갈 방침이다.

최근에는 오픈SNS와의 합병에 따라 각자 보유했던 데이터 관련 역량들을 바탕으로 시너지를 창출하는 일에 집중하고 있다. 국내에서 독보적인 데이타솔루션의 정형데이터 처리·분석 역량과 300건 이상의 컨설팅 경험에 오픈SNS가 쌓아온 비정형데이터 처리·분석 역량을 결합, 이를 기반으로 데이터의 수집부터 가공과 분석 및 시각화에 이르기까지 빅데이터 프로젝트를 엔드투엔드로 수행할 수 있게 됐다. 또한 빅데이터 프로젝트에서 필요 시 SI인력을 전진배치해 제안의 폭을 넓히고 고객의 니즈에 따라 SI 형태의 사업수행도 지원하는 등 보다 유연한 대응이 가능해졌다.

특히, 데이터부문에 오픈SNS의 검색엔진 등 여러 솔루션들과 이를 만들어온 SW개발인력들이 가세함으로써 데이타솔루션의 빅데이터 솔루션 포트폴리오가 대폭 강화될 전망이다. 기 출시한 ‘빅스테이션’을 플랫폼 삼아 데이터 분야 솔루션을 지속적으로 개발·공급할 계획으로, 회사의 새로운 성장동력으로 자리매김할 것으로 기대하고 있다. 연내에도 두 개의 신규 솔루션 발표가 예정돼있다. 이밖에, 여러 대학교와 협업해 데이터 분석 분야 교육사업도 활발히 전개 중으로, 250명 이상의 강연자 풀을 확보하고 SPSS뿐 아니라 R이나 태블로 등도 교육하고 있다.

빅데이터와 인공지능에 대한 데이타솔루션의 시각은?

빅데이터 시대가 열린 배경에는 IT의 발달이 있었다. 데이터는 그 자체로는 가치를 발휘할 수 없으며, 정제되고 분석돼 의미를 부여할 때 비로소 정보가 돼 지식과 지혜로 발전하게 된다. 다량의 데이터를 순간적으로 처리할 수 있게 됨으로써 IT가 빅데이터의 인프라가 된 셈이다. 같은 맥락으로 인공지능의 인프라는 빅데이터라 할 수 있다. 인공지능은 다양한 측면의 빅데이터적인 접근이 이뤄져야 가능한 사상으로, 현재로서는 아주 협소한 분야에서 의미를 찾는 수준이다. 일례로 구글 ‘알파고’는 바둑만 잘하는 인공지능이고, IBM ‘왓슨’은 특수한 암 분야의 지적수준에서 효과를 보일 뿐이다. 그러나 빅데이터가 고도화된 사회에서는 순식간에 인공지능이 사회 인프라를 담당하게 될 것이다.

미래의 경쟁력은 인공지능의 구현 수준에 달려있을 수 있으며, 수준 있고 경쟁력 있는 인공지능의 수용과 구축은 인프라의 탄탄함에서 비롯된다고 본다. 데이타솔루션은 빅데이터 부분의 경쟁력을 제공하며, 인공지능 세상을 향한 솔루션 개발에도 지속적으로 투자할 것이다. 과거 2000년대 초반 CRM(고객관계관리)과 SCM(공급망관리)이 시장에 처음 소개됐을 때의 일시적인 붐과 달리, 이러한 트렌드는 고도화의 정점에 다다를 때까지 상당기간 지속될 것으로 예상된다. 따라서 빅데이터를 핵심역량으로 갖고 있는 데이타솔루션의 미래는 남들이 그렇게 만들고 싶어 하는 시장의 흐름을 이미 타고 있다고도 할 수 있다.

국내 빅데이터 시장의 문제점은 무엇이라 보는가?

국내에서 빅데이터의 확산을 막고 있는 가장 큰 장벽은 개인정보 보호에 대한 지나친 규제다. 범죄에 악용될 소지를 선제적으로 막기 위한 다양한 조치들이 거꾸로 흐름을 거스를 우려가 있다. 한국 소비자들이 기업에 제공한 개인정보를 한국 기업은 사용할 수 없고 글보벌 기업은 사용할 수 있다면, 이러한 상황을 초래하는 국내법이 과연 누구를 위한 것인지 다시 한 번 살펴볼 필요가 있지 않겠나. 이는 은행들이 차세대 사업을 하면서도 빅데이터 프로젝트를 쉽게 추진하지 못하는 이유이기도 하다. 개인정보를 유익하게 쓸 수 있도록 유연한 규제가 요구되는 시점이며, 빅데이터 프로젝트가 보다 크게, 자주 추진될 수 있도록 정부에서 환경을 조성해줄 필요도 있다.

가장 안타까운 부분은 ‘빅데이터라는 게 뜬다고 하니 우리도 일단 하고 보자’라는 식의 잘못된 접근이 여전히 적지 않다는 점이다. 빅데이터 분석을 하는 것 자체가 목표가 아니라, 기존에는 해결하지 못했던 실질적인 고민과 문제에 대해 새로운 방향으로 접근해 풀어나가는 게 핵심이다. 빅데이터를 다루기 위한 시스템만 들여놓고서 정작 분석은 기존 방법을 답습한다면 달라질 게 별로 없을 수밖에 없다. 새로운 접근을 통해 우리 실정에 맞는 우수사례가 많이 발굴돼야 하며, 이를 위해서는 역시 분석에 쓸 수 있는 데이터가 더욱 많이 공개되고 공유돼야 한다.

덧붙여, 알리바바나 아마존 같은 글로벌 기업들에서는 전사적으로 빅데이터 기반 업무가 흘러가는데, 세계적인 물류를 제한된 시간 내 수행하는 것은 상당한 예측력을 요하기 때문이다. 이러한 부분이 곧 회사의 경쟁력과 직결되므로, 이들 기업에서 빅데이터를 담당하는 임원은 당당히 2인자의 자리를 차지하고 있다. 한국 기업들도 최소한 CIO, CFO, CSO 등과 대등한 위치에 빅데이터 중역이 자리 잡는 게 경쟁력을 키우는 길이라 생각한다.

국내 빅데이터 시장의 전망과 데이타솔루션의 전략은?

빅데이터 프로젝트는 새로운 인사이트의 제공과 예측력 제공이라는 두 가지 범주로 나눌 수 있는데, 고도화된 IT인프라 덕에 데이터 자원은 널려있지만 개인정보 사용이 어려운 현재 우리나라 시장에서는 주변의 다른 정보만으로도 더욱 정확한 상황을 파악하기를 원하고 있다. 품질관리, 재고관리, 수요예측, 인사관리, 고객관리 등 기업의 고유 업무에서 데이터 분석을 통한 의사결정이 확산되고 있으며, 국가적 차원에서도 수자원관리, 범죄예방, 질병확산, 관심사병, 외래종 생물 관리, 교통정체 등의 문제들 해결에 빅데이터적 접근이 강조되고 있다. 학술적인 측면에서 보자면 빅데이터는 데이터일 뿐으로 분석방법론에 크게 변화는 없는데, 그럼에도 빅데이터가 갈수록 중시되는 이유는 인공지능을 제대로 구현하기 위한 인프라이기 때문이다.

빅데이터와 인공지능이 4차 산업혁명의 큰 축이라고 할 수 있는 이유는 모든 부분에서 세상을 바꿀 수 있어서다. 데이터가 생성되고 이용되며 소멸되는 속도가 점점 빨라져가는 만큼 세상이 바뀌는 속도도 더욱 더 빨라지게 돼, 빅데이터와 인공지능이 보편화되는 시점이 오면 산업구조는 빅뱅을 맞이할 것으로 보인다. 지금 데이터를 얼마나 전략적으로 사용하느냐가 향후 엄청난 차이를 불러오게 되는 셈이다. 이 가운데 데이타솔루션은 그동안 쌓아온 분석 능력과 다양한 경험을 솔루션화하며 글로벌 기업들에 비해 손색없는 경쟁력을 갖추고 우리나라 기관·기업들의 빅데이터 역량을 제고하는 데 앞장서고자 한다.