본지, ‘2017 빅데이터 컨퍼런스’ 개최

▲ 2017 빅데이터 컨퍼런스 전경

[아이티데일리] 본지가 주최한 ‘2017 빅데이터 컨퍼런스’가 서울 양재동 엘타워에서 10일 개최됐다. 이번 컨퍼런스는 ‘인공지능(AI)과 빅데이터의 현재와 미래’를 주제로, 4차 산업혁명의 기수로서 모든 기업의 관심을 집중시키고 있는 AI와 빅데이터를 현업 관계자들의 목소리를 통해 조망해보기 위해 마련됐다.

이날 행사에는 빅데이터와 AI를 활용해 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 국내외 기업들이 연단에 올랐으며, 다양한 분야의 현업 관계자들이 새로운 기술적 통찰력과 트렌드를 공유하기 위해 참석했다.

▲ 송길영 다음소프트 부사장

먼저 키노트 1부를 담당한 송길영 다음소프트 부사장이 ‘적응 그리고 협력’을 주제로 발표를 진행했다. 고객과 서비스의 접점이 오프라인에서 온라인으로 옮겨가면서 기업은 점점 더 고객을 만나기 어렵게 됐다. 이를 극복하기 위해서는 기업은 고객이 남긴 다양한 흔적(데이터)를 추적해야 하며, 이를 통해서만 고객에 대한 올바른 인사이트를 확보할 수 있다는 설명이다.

송길영 다음소프트 부사장은 “‘배달의 민족’이나 ‘직방’, ‘카카오택시’와 같이 O2O 서비스에 대한 관심은 해마다 꾸준히 늘어나고 있으며, 밀레니엄 세대는 전화 주문보다 이같은 서비스를 이용하는 것을 선호한다”며, “SNS를 활용한 소통이 활발한 이들을 이해하고 분석하기 위해서는 그들을 관찰하고 성격을 파악하기 위한 노력을 기울여야 한다”고 말했다.

또한 송 부사장은 “사람은 휴먼 에러를 만들며, 개인의 통찰력은 너무 오래되거나 주관적이어서 실제 시장의 성향과 반대될 수 있다”면서, “그렇기에 더더욱 데이터를, 새로운 세대들이 활발히 생산하는 흔적을 캐치해야 한다. 그래야만 올바른 통찰력을, 그들의 욕망을 이해하기 위한 실마리를 잡을 수 있다”고 강조했다.

▲ 믹 올리슨 클라우데라 CMO

이어 믹 홀리슨(Mick Hollison) 클라우데라 CMO가 ‘불가능을 가능하게 만드는 힘(Making the Impossible Possible)’이라는 주제로 키노트 2부 강연을 맡았다. 오늘날 많은 기업들이 의사 결정에 데이터의 활용을 중요하게 다루고 있다고 주장하지만 실제로는 정형 데이터의 50% 미만, 비정형 데이터의 1% 미만만이 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치고 있다.

따라서 사용되지 못하고 있는 복잡한 데이터를 명확하고 실행 가능한 통찰력으로 변환하기 위한 방법이 필요하며, 이를 위해 획득 및 연결·보호라는 세 가지 관점에서 데이터에 접근해야 한다는 설명이다.

믹 홀리슨 클라우데라 CMO는 “구글과 페이스북 등 10년 전과는 비교도 안 될 정도로 급성장한 IT기업들의 비결은 그들이 보유한 데이터에 있다. 고객이 누구고, 무엇을 원하며, 어떤 것을 사는지 알기 때문이다. 이러한 데이터야말로 불가능을 가능하게 만드는 힘”이라며, “클라우데라는 기존의 사일로화된 IT시스템과는 다르게 접근, 보안이 갖춰진 하나의 플랫폼을 통해 형태와 규모의 제약 없이 빅데이터를 바라보고 간편하게 다룰 수 있도록 지원한다. 또한, 오래 전부터 인수합병을 통해 머신러닝 기능을 연구개발해왔고, 이를 고객들이 클라우드에서 수월하게 활용할 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

▲ 배영근 비아이매트릭스 대표

휴식시간 이후 진행된 첫 발표에는 배영근 비아이매트릭스 대표가 나섰다. ‘AI로 진화하는 비즈니스 인텔리전스의 미래’를 주제로, 비즈니스 의사결정을 내리기 위한 인사이트를 보다 쉽게 얻기 위해 AI 및 머신러닝을 접목한 자사 BI 솔루션 ‘아이스트림’을 소개했다. 이를 통해 비즈니스 조직이 보다 손쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있으며, 데이터 분석에 필요한 모든 과정을 통합적으로 추진할 수 있다.

배영근 비아이매트릭스 대표는 “정보화 사회, 즉 지금까지의 BI(Business Intelligence)가 EIS(경영정보시스템)나 분석 리포팅, 통계분석 등 데이터의 ‘분석’에 중점을 뒀었다면, 앞으로의 BI는 AI를 기반으로 한 의사결정지원 등 ‘예측’ 중심으로 변화할 것”이라고 전망했다.

▲ 이은영 오픈메이트 대표

다음은 ‘데이터에 가치를 더하다! 지도에 정보를 더하다!’라는 제목으로 이은영 오픈메이트 대표가 강연을 맡았다. 로우 데이터(raw data)를 실제 비즈니스에 도움이 될 수 있는 정보로 가공하고, 정보에서 기업에 필요한 가치를 창출하는 과정과 방법론에 대한 설명이 이어졌다.

이은영 오픈메이트 대표는 “기초적인 기록인 데이터가 모여 문제해결에 쓸 수 있도록 정리된 정보가 됨으로써 이를 바탕으로 가치가 창출되는 과정은 지금도 변치 않았다. 결국 어떤 질문을 던지느냐에 따라 무슨 가치를 얻는지 달라지는 것으로, 이러한 질문은 아직 사람의 몫”이라며, “성별과 연령 등 기본적인 정보에 각종 기록을 바탕으로 한 행동 데이터를 결합하고, 장소의 용도, 규모, 입지조건 등 공간데이터, 그곳의 목적, 경로, 매력 등을 함께 분석하면 돈과 사람의 흐름을 한눈에 볼 수 있다”고 주장했다.

▲ 송혁 클릭 이사

오후 첫 세션은 송혁 클릭 이사가 ‘연관성의 차이(The Associative Difference)’를 주제로, 모든 데이터 소스를 연결하고 상호작용시키는 자사의 ‘연관 엔진’에 대해 설명했다. ‘연관 엔진’은 데이터간의 경계를 허물고 모든 데이터를 결합함으로써 예견할 수 없는 통찰력을 도출하며, IT 전문가가 아니라도 데이터를 탐색·분석할 수 있는 셀프 서비스 역량을 제공한다.

송혁 클릭 이사는 “일반적으로 데이터가 드릴다운 방식으로 구성돼 있는 경우에는 특정 데이터에 접근하기 위한 패스가 정해져 있으며, 다른 데이터에 접근하기 위해서는 다시 새로운 쿼리를 돌려야 하는 문제가 있었다. 하지만 ‘클릭 인덱싱 엔진(Qilk indexing engine, QIX)을 활용하면 이러한 문제를 해결할 수 있다”며, “전체 데이터를 대상으로 분석을 수행함으로써 사용자는 전사적인 관점에서 문제를 찾고 이를 해결하기 위한 방법을 마련할 수 있다”고 말했다.

▲ 김종현 위세아이텍 대표

이어서 김종현 위세아이텍 대표의 ‘머신러닝 프로세스와 산업별 AI 애플리케이션 활용사례’에 대한 발표가 이어졌다. 머신러닝에 대한 개괄적인 설명과 함께 예측정비·부당청구 탐지·고객분류·개인화 추천 서비스 등의 활용 사례를 다양한 측면에서 살핌으로써, 실제 산업현장에서 머신러닝의 현재 모습과 향후 전망에 대한 통합적인 시각을 공유했다.

김종현 위세아이텍 대표는 “데이터는 치아와 같아서 정비하지 않으면 부패된다. 머신러닝 프로세스에서 데이터 전처리의 비중은 80%에 달한다”며 데이터의 품질에 대해 강조하고, “데이터경제 시대에서 머신러닝이나 AI 기반으로 사업을 할 때에 가장 중요한 것은 쉽게 시작하지 말라는 것이다. 보유한 데이터를 기반으로 가능한 목표를 잡아야지, 너무 야심찬 목표를 잡아 끊임없이 헤매서는 안 된다”는 조언을 덧붙였다.

▲ 김영일 굿모닝아이텍 상무

다음으로 ‘프로세스 마이닝과 AI를 통한 프로세스 혁신’을 주제로 김영일 굿모닝아이텍 상무가 연단에 올랐다. 데이터 기반 프로세스 마이닝을 접목해 기존 분석 프로세스가 제공하지 못하는 보다 정확하고 많은 인사이트를 보다 빠르게 확보하는 방법을 제시하는 한편, 로봇을 통한 프로세스 자동화나 AI를 접목한 향상된 분석 프로세스 등 프로세스 마이닝을 적용할 수 있는 다양한 분야에 대한 설명이 이어졌다.

김영일 굿모닝아이텍 상무는 “이벤트로그를 분석하면 실제로 무슨 일이 일어났는지를 파악할 수 있다. 프로세스 마이닝은 기업의 이벤트로그를 시각화해 프로세스맵을 구성, 기업의 프로세스가 어떤 형태인지를 밝힌다”며, “이렇게 구성된 프로세스 맵은 전체 프로세스 구조와 현황을 직관적으로 파악할 수 있게 해주며, 병목구간이나 낭비구간·중복구간을 찾는 등 특정 문제의 원인을 찾는 데에 효과적으로 사용될 수 있다. 또한 프로세스 맵을 기반으로 머신러닝을 적용한 예측 분석을 수행하거나 새로운 모델에 대한 시뮬레이션도 가능하다”고 설명했다.

▲ 장준호 데이타솔루션 수석

마지막 발표는 장준호 데이타솔루션 수석이 맡았다. ‘미래 예측을 위한 빅데이터 융합분석 솔루션 마켓마인드(MarketMind)’를 주제로, 전체 데이터양의 80%를 차지하는 비정형 데이터를 분석하기 위한 텍스트 마이닝 등의 기술과 이를 바탕으로 새로운 인사이트를 얻을 수 있는 방안을 소개했다.

장준호 데이타솔루션 수석은 “기존에 비정형데이터가 정형데이터의 입력변수 정도로 쓰였다면, 이제는 비정형데이터에 기반해 의사결정 시스템에 필요한 인사이트를 추출해내야 한다”면서, “정량적 데이터로부터 정성적인 상관성을 발견해야 하고, 융합분석으로 더욱 정교한 분석을 가능하게 하는 데이터 인텔리전스가 필요하다”고 강조했다.

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