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[지상중계] 2018 BI 컨퍼런스, ‘AI로 진화하는 BI의 미래’ 제시4차 산업혁명의 기폭제 ‘빅데이터와 인공지능’

[컴퓨터월드] 본지는 지난달 11일 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 ‘AI로 진화하는 BI의 미래’라는 주제로 15회 ‘2018 BI 컨퍼런스’를 개최했다. 이번 컨퍼런스는 ▲4차 산업혁명의 기폭제, ‘빅데이터와 인공지능’ ▲인공지능과 BI, 어떻게 변화하고 있는가? ▲차세대 솔루션 및 구현 방법론 공유 등에 대한 해답을 제시해 보는 데 초점을 맞췄다. 즉 인공지능을 통한 BI의 실현은 4차 산업혁명이라는 커다란 변화와 이를 위한 데이터 가공, 데이터 거버넌스 등 새로운 변화에 대한 현재와 미래를 짚어보고 나아갈 방향을 제시하는 데 중점을 뒀다.

총 20개 기업이 참가해 17개 세션과 16개 전시부스를 마련했고, 약 750여명이 참가해 국내 최대 규모이자 독보적이라는 평가를 받았다. 한편 BI컨퍼런스는 한국BI데이터마이닝학회와 공동으로 주최했고, 한국BI데이터마이닝학회는 춘계학술대회를 개최했다. 학술대회는 서울대학교 장희수 교수를 초청해 ‘블록체인의 원리와 암호화폐’라는 주제의 강연을 시작으로 ▲딥러닝과 강화학습 ▲통계적 방법론과 기계학습 ▲딥러닝 응용 등의 3개 부문으로 나눠 집중 살펴봤다. 주요 내용을 정리했다.

   
▲ ‘2018 BI 컨퍼런스’ 현장

BI와 빅데이터는 기업 혁신의 필수 역량
4차 산업혁명 시대를 맞아 데이터 분석을 통한 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)의 중요성은 더욱 확대되고 있다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 인공지능(AI)의 성공적인 활용 사례가 증가함에 따라 BI 영역에서도 새로운 변신에 대한 기대가 나날이 증가하고 있다. 이제 빅데이터와 AI를 기반으로 한 BI는 기업의 혁신을 위한 필수 역량으로 자리 잡았다.

‘AI로 진화하는 BI의 미래’라는 주제로 열린 이번 컨퍼런스는 전 산업 영역에서 활용되고 있는 AI가 BI의 분야에서 어떻게 적용되고 있고, 기업들은 새로운 트렌드에 어떻게 대응해야만 지속적인 성장을 할 것인가에 대한 전략을 공유했다. 또한 전시부스를 통해 BI 솔루션과 기업들의 현재와 미래를 직접 눈으로 확인해 볼 수 있었다.

이번 BI컨퍼런스는 이영섭 한국데이터마이닝학회장의 환영사와 정미교 SAS코리아 전무의 개회사를 시작으로 개최됐다.


   
▲ 이영섭 한국데이터마이닝학회장
“BI는 미래 통찰력 확보의 중심”

먼저 이영섭 학회장은 환영사에서 “AI로 급변하는 시대에 BI 업계는 과거나 현재의 현상을 보여주는 보고서 형태의 도구 수준을 뛰어넘어, 보다 강력하고 스마트한 AI 기반의 BI로 발전해야 한다”며, “BI가 인사이트 확보의 중심에 있는 만큼 앞으로도 BI에 대한 수요는 계속되겠지만, 변화하는 시장에 발맞춰 끊임없는 노력을 병행해야 한다”고 강조했다.

이 회장은 이어 “최근 가장 화두가 되고 있는 4차 산업혁명 시대에, 인공지능(AI)을 활용한 BI의 다양한 전략과 활용에 대해 발표와 의견을 공유하는 이번 컨퍼런스는 아주 의미 있고 뜻 깊은 자리”라며, “AI 기법을 활용해 나온 결과들도 BI를 활용하지 않으면 그 결과를 해석하거나 현재의 상황을 쉽게 파악할 수 없다는 점에서 AI시대에 BI의 역할은 아주 크다”고 주장했다. 아울러 “오늘 컨퍼런스가 다양하고 새로운 최신 트렌드를 듣고 전문가들과 얘기를 나눌 수 있는 기회가 되기를 바란다”고 강조했다.


   
▲ 정미교 SAS코리아 전무
“현대는 애널리틱스 이코노미 시대”
환영사에 이어 정미교 SAS코리아 전무가 개회사를 했다.

정미교 전무는 “일상 속에서 부지불식간에 데이터 분석의 결과가 적용되고 있는 현대 사회를 ‘애널리틱스 이코노미(Analytics Economy)’ 시대로 정의했다. 이러한 애널리틱스 이코노미 시대를 가능하게 만드는 요인은 다양한 분석과 적용이 가능한 기술과 인프라이며, 특히 이번 컨퍼런스의 주제이기도 한 AI 기반의 BI 기술이 선도적으로 시장을 견인해나가고 있다. AI와 머신러닝 기술을 통해 자동화된 분석이 이루어진 덕분에 과거에는 시도하지 못했던 작업을 수행할 수 있게 됐고, 이를 통해 놀라운 기회를 창출할 수 있게 됐다”고 강조했다.

정미교 전무는 그러나 “AI나 머신러닝 기술이 우리에게 마냥 좋고 반갑기만 한 것은 아니다”라며, “SAS가 미국 소비자 500명을 대상으로 AI에 대한 인식을 조사한 바에 따르면, 비즈니스 전반에 AI를 활용하는 것이 편안하다고 느끼는 응답자는 절반 이하인 47%에 그쳤는데, 이는 ‘사람과의 상호작용 부재’가 주요 원인으로 지목됐다”고 덧붙였다.

정미교 전무는 “AI와 머신러닝에 대한 두려움을 없애면서 비즈니스에 적용할 것인지를 고민하고 있다”며, “SAS 역시 자사 플랫폼에 AI 및 머신러닝이 적용되는 분야를 지속적으로 확장해나가면서 우리의 비전인 애널리틱스 이코노미 시대가 성큼 다가오기를 바라며, 이 시대를 AI와 인간이 협력할 수 있는 미래로 만들기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.


   
▲ 김범준 성균관대학교 물리학과 교수
“데이터로 얻는 통찰이 보배”

이어 기조연설은 김범준 성균관대학교 물리학과 교수가 ‘데이터로 가는 통찰’이라는 주제로 그의 전공분야인 물리학 측면에서 숫자를 통해 빅데이터와 인공지능을 살펴보는 강의를 했다. 즉 국내 메르스 환자 증가 추이, 1978년 이후 국내 지진 발생 현황, 국회의원의 법안 공동발의 현황 등 공개된 자료를 이용, 간단한 데이터 분석 사례를 보여주며 청중들의 흥미를 유발시켰다.

김범준 교수는 먼저 키노트의 핵심 내용을 ‘데이터는 어디에나 있다’는 문장으로 요약했다. 그는 “많은 사용자들이 빅데이터를 새로운 개념으로 받아들이고 있지만, 이는 새롭게 등장한 것이 아니라 최근 빅데이터가 각광받게 된 데는 주변 데이터를 체계적으로 분석할 수 있는 기술이 개발됐기 때문”이라고 주장했다. 따라서 사용자는 현존하는 다양한 도구들을 활용해 데이터를 ‘고문’하거나 ‘구슬려서’ 적절한 통찰을 얻어내야 한다고 설명했다.

김범준 교수는 “보여드린 사례는 논문을 내기에는 쑥스러운 결과다. 하지만 소개드린 이유는 데이터 분석이 별다른 것이 아니라는 것을 강조하고 싶어서다. 데이터는 어디에나 있고, 분석하는 방법도 대부분 전혀 어렵지 않다. 그리고 결국에는 무엇을 하고 싶은지를 먼저 찾는 것이 매우 중요하다”고 강조했다. 김 교수는 강의를 마무리하면서 “구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배라는 말이 있다. 결론적으로 구슬을 많이 모은다고 유용한 빅데이터가 되는 것은 아니며, 모으는 것도 중요하지만 꿰는 것은 더 중요하다. 그리고 데이터로부터 얻는 통찰이 바로 보배라고 할 수 있으며, 어떤 구슬을 모을 지에도 통찰이 필요하다”고 강조했다.


   
▲ 배영근 비아이매트릭스 대표
“코딩·SQL 없는 BI, ‘아이스트림’”

2018 BI 컨퍼런스는 이어 오전에는 3개의 주제 발표를, 오후에는 3개 트랙의 산업 세션과 1개 트랙의 학술발표 세션 등으로 진행했다. 첫 번째 주제발표는 배영근 비아이매트릭스 대표가 ‘AI 기반의 BI 전략’이라는 주제로 강의했다. 배 대표는 “BI가 다룰 수 있는 영역이 꾸준히 확장되고 있어 BI 플랫폼에 대한 요구사항도 증가하고 있다”고 강조했다.

배 대표는 또 “1989년 가트너가 BI라는 단어를 사용한 후 30년이 지났음에도 여전히 BI의 영역은 꾸준히 확대되고 있다. 전통적인 BI가 대시보드, 보고서, 관리회계 등을 위해 수많은 도구를 사용해야 했다면, 최근의 BI는 단일 플랫폼 내에서 데이터 마이닝, 시각화, 시뮬레이션 등 다양한 기능을 지원하게 됐다”고 주장했다. 또한 “BI 제품의 가격도 저렴해졌으며 편리하고 직관적인 UI를 갖춰 누구나 쉽게 접근할 수 있다”고 덧붙였다.

배 대표는 이와 관련된 예로 자사의 ‘아이스트림(i-St ream)’을 활용한 국내 면세점의 데이터 분석 사례를 들어 설명했다. 해당 면세점 직원들은 ‘아이스트림’이 가진 드래그앤드롭(Drag&Drop) 방식의 간단한 UI와, 여러 사람이 협업할 수 있도록 화면을 공유할 수 있는 커뮤니케이션 기능 등을 통해 빠르게 데이터 분석활동에 익숙해질 수 있었다고 밝혔다. 손쉬운 도구 사용으로 데이터 분석에 익숙해진 뒤에는 도입 당시 예상했던 것 이상의 어려운 데이터 분석에 관심을 가지게 됐고, ‘아이스트림’의 다양한 기능을 시연했으며, 도구의 사용법만 배우면 누구나 손쉽게 데이터 분석을 시도할 수 있다는 점을 강조했다.

또한 배영근 대표는 비아이매트릭스가 재작년에 구축한 사내 혁신팀의 활동을 소개했다. 사내 혁신팀은 코딩이나 SQL 없이 원하는 분석 활동이 가능한 시스템 구축을 추진하고 있다. 가령 스마트IoT 디바이스에 음성으로 데이터 추출 및 분석 지시를 내리면 자동으로 리포트를 작성해 출력해주는 형태다. 이를 통해 사용자는 SQL이나 코딩을 배우거나 복잡한 BI 과정을 이해하지 않고도 원하는 분석 결과를 얻을 수 있게 됐다.


   
▲ 최병정 SAS코리아
어드밴스드 애널리틱스 팀장
“이중 자동화와 자연어 처리, 데이터 전처리를 고려하라”

두 번째 주제발표는 SAS코리아 최병정 어드밴스드 애널리틱스 팀장이 ‘인공지능을 활용한 비즈니스 혁신 전략 및 사례’를 소개했다. 먼저 최병정 팀장은 “AI시스템 구축에서 중요한 요소로는 코어 영역과 서포트 영역이 있다고 볼 수 있다”며, “코어 영역에는 머신러닝/딥러닝을 비롯해, 자연어(Natural Language), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 예측과 최적화(Forecasting and Optimization) 등이 포함되며, 서포트 영역에는 데이터 관리(Data Manage ment), 시각화(Visualiaztion), 의사결정 지원(decision support), 적용(deployment) 등이 있다”고 설명했다.

최 팀장은 먼저 AI의 구현을 위한 머신러닝과 딥러닝에는 이중화된 자동화(Automation)가 함께 기능해야 한다고 강조했다. 데이터에 기반한 머신러닝으로 자동화된 프로세스를 만들고, 여기서 나온 결과를 다시 업무 시스템에 반영해 새로운 결과물들을 얻어내는 두 번째 자동화된 프로세스가 필요하다. 이와 같은 프로세스들이 반복적으로 수행되면서 신용할 만한 수준의 성능을 갖춘 AI가 완성된다는 설명이다.

두 번째로 강조된 것은 자연어로, 데이터와 결과물들을 AI가 이해하고 인식할 수 있는 성능이다. 이에 대해 최 팀장은 보험사가 SNS에서 드러난 관계정보를 통해 고객의 삶의 단계(life stage)를 분석하고 원활한 접촉 전략을 수립하는 사례를 소개했다. 고객이 SNS에 게재한 내용을 자연어 처리를 통해 분석해 대학 졸업이나 결혼 여부 등을 파악, 필요한 제품과 최적화된 보험 상품을 추천할 수 있다.

세 번째는 컴퓨터 비전으로, 최근에 가장 폭발적으로 성장하고 있는 영역이다. 이는 데이터 분석의 앞단에서 이미지 프로세싱을 통해 데이터 전처리를 수행, 분석이 용이한 형태로 데이터를 가공한다. 이와 관련해서는 SAS 역시 관련 솔루션을 출시할 예정이다.

이어 최병정 팀장은 SAS의 ‘바이아(Viya)’ 솔루션을 활용해 스포츠 경기 분석을 제공하는 사이스포츠(SciSports) 사례를 비롯, 금융권의 실시간 사기거래 방지, 반도체 제조사의 웨이퍼 결함 이미지 분류 등의 활용 사례를 공개했다. ‘바이야’ 솔루션은 머신러닝·딥러닝을 단일 플랫폼 내에서 인메모리 기반으로 분산처리할 수 있도록 구성돼 있으며, R이나 파이썬을 지원하는 것은 물론 실시간 IoT 데이터나 하둡 등도 연계 가능하다.


   
▲ 송혁 클릭코리아 이사
“증강지능으로 기계와 사람의 시너지 창출”

세 번째 마지막 주제발표는 송혁 클릭코리아 이사가 ‘From Business Intel ligence to Digital Transformation’이라는 주제로 강의를 했다. 송혁 이사는 데이터가 디지털 트랜스포메이션의 기본이 되는 재료라며, 모든 것의 근간에 있는 새로운 경제(New Economy)의 중심이라고 설명했다. 데이터를 인사이트(Insight, 통찰력)로 전환하는 것이 분석이며, 인사이트를 통해 비즈니스 액션을 유도하고, 최종적으로 비즈니스 혁신을 유도할 수 있다.

송혁 이사는 “기업의 데이터 분석 활용은 크게 네 가지 프로세스로 이해할 수 있다”며, 이를 ▲비즈니스 프로세스 재정립을 위한 데이터 정리 ▲엔드유저 이해 및 요구 반영 ▲데이터 기반의 새로운 비즈니스 기회 창출 ▲손실 최소화를 위한 리스크 관리 등으로 분류했다. 아울러 각 프로세스를 이해하기 위한 클릭 제품의 활용사례를 소개해 참가자들의 이해를 더했다.

또한 송혁 이사는 “클릭은 AI를 증강지능(Augmented Intelligence)으로 정의한다”며, “이는 사람의 직관과 기계의 분석 역량이 서로를 증강하고 보완해 새로운 가치를 이끌어낼 수 있다는 것”이라고 설명했다. 증강지능은 머신러닝과 데이터 사이언스, 그리고 사람의 직관이 결합해 스위트 스팟(sweet spot)을 생성하며, 이를 통해 데이터 분석에 대한 시너지를 최대화함으로써 정확한 인사이트를 창출하는 것을 목표로 한다.

이를 위해 클릭은 코그너티브 인사이트 엔진(Cognitive Insight Engine, CIE)을 새롭게 개발했다. CIE는 클릭이 과거에 사용하던 어소시에이티브 엔진(Associative Engine)과 코그너티브 엔진(Cognitive Engine)을 결합한 것으로, 주요 인사이트 생성을 위한 엔진을 자동으로 생성하고 다양한 고급 분석과 자동화에 대한 제안도 가능하다는 설명이다. 이어서 송혁 이사는 데모를 통해 클릭 플랫폼의 기능을 소개하고 실제 분석 과정을 단계적으로 시연해 보여줬다.

   
▲ ‘2018 BI 컨퍼런스’는 약 750여명이 참가해 자리를 꽉 메웠고, 일부는 서서 강의를 듣기도 했다.

세션별 심화 내용 발표, 산업 트렌드 및 활용 사례 공유
점심식사 후 이어진 오후 행사는 산업 세션을 3개의 트랙으로, 그리고 학술 세션을 1개 트랙으로 총 4개 트랙으로 나눠 진행됐다. 첫 번째 트랙에서는 ▲류연홍 인포매티카 컨설턴트가 ‘지능형 데이터 거버넌스를 통한 시장대응’ ▲김도은 굿모닝아이텍 이사의 ‘AI 기반 음성인식 챗봇 솔루션’ ▲김지혁 위세아이텍 연구소장의 ‘머신러닝 기반의 예측정비와 이상 값 탐지’ ▲최문규 팍사타코리아 이사의 ‘Accelerating the Data-to-Value’ 등의 강연이 진행됐다.

또한 두 번째 트랙에서는 ▲박영준 데이터솔루션 팀장의 ‘Data Lake와 Analytics Lounge의 개념과 활용 방안’ ▲김동민 피앤디솔루션 부장의 ‘리포트 시스템 구축을 위한 통합 솔루션, 파인리포트’ ▲조외현 데이터벅스 대표의 ‘스트리밍 데이터 AI/ML과 실시간 연동 및 활용’ ▲홍운표 데이터로봇 상무의 ‘AI 기반의 기업을 위한 DataRobot 솔루션 소개 및 데모’ 등의 강연이 이어졌다.

세 번째 트랙에서는 ▲김옥기 엔코아 상무의 ‘디지털 트랜스포메이션 시대, BI를 위한 데이터 가공 전략’ ▲이동협 마이크로스트레티지 부장의 ‘성공적인 Self Service BI를 위한 가이드라인’ ▲이은영 오픈메이트 대표의 ‘AI에서 공간지능으로-머신러닝 분석활용사례’ ▲윤성웅 비아이매트릭스 수석컨설턴트의 ‘대중을 위한 빅데이터-CDS를 위한 분석’ 등 다양한 발표가 진행됐다. 이 밖에 학술세션에서는 머신러닝과 딥러닝, 심층신경망과 관련된 다양한 논의와 발표가 이뤄졌다.


   
▲ 김도기 넥스엔정보기술 전무
“데이터 전문가 의존도 낮은 BI 플랫폼 ‘알터릭스(Alteryx)’”

각 세션을 마치고 다시 한곳에 모인 자리에서는 김도기 넥스엔정보기술 전무가 ‘AI 및 4차 산업혁명 시대를 위한 데이터 사이언스 플랫폼이란?’을 주제로 발표했다. 김도기 전무는 데이터 사이언티스트의 부족으로 인해 현업 비즈니스 조직과 개발자가 데이터 분석 역량을 키워야 한다고 강조하며, 이들을 지원하기 위한 ‘알터릭스(Alteryx)’ 플랫폼에 대해 설명했다.

몇 년 전까지 기업의 데이터 저장 형태는 사일로였다. 글로벌 기업 중 5~10개 데이터 소스를 활용하는 기업이 40%. 15개 이상이 13%에 달했다. 기업의 모든 데이터를 한 장소에 통합한 기업은 단 6%에 불과했다. 이를 해결하기 위해 다양한 데이터를 수집 및 저장할 수 있는 데이터 레이크의 필요성이 대두됐으나, 수백 개의 테이블 속에서 분석에 필요한 데이터를 찾는 것은 많은 시간과 뛰어난 역량을 필요로 하는 작업이기에 뛰어난 데이터 전문가가 필요하다. 따라서 기업은 빠른 데이터 통합과 검색이 가능하고, 데이터 전문가에 대한 의존도가 낮은 프로세스가 필요하다.

가트너 2018 데이터 사이언스 앤드 머신러닝 플랫폼에서 상위에 랭킹된 ‘알터릭스 셀프서비스 데이터사이언스 플랫폼(Alteryx Self-service Data Science Platform)’은 기업 내의 모든 데이터를 수집하고, 검색을 통해 발견하며, 손쉽게 사용 가능한 UI를 통해 접근한다. 데이터 전문가는 플랫폼 상의 데이터에 대한 신뢰성을 보증하고 소셜 기능으로 공유해 집단지성을 구축할 수 있다.

데이터에 대한 전문성이 낮은 현업 비즈니스 조직은 쉽고 직관적인 GUI를 활용해 ‘알터릭스 커넥트’에서 필요한 데이터를 검색하고, 태깅된 정보를 통해 현재 사용 여부와 신뢰성을 확인하거나 다른 부서에 사용 요청을 보내는 것도 가능하다. 발견된 데이터를 ‘알터릭스 디자이너’로 드래그앤드롭한 후, 간단한 데이터 전처리와 통합 과정을 거쳐서 즉시 분석 가능한 데이터로 가공할 수 있다. 또한 50개 이상의 예측 및 머신러닝 모델 패키지를 제공해 별도의 코딩 과정 없이도 손쉬운 분석이 가능하며, 전문적인 역량을 갖춘 사용자를 위해 섬세한 설정을 더하는 것도 가능하다.

김도기 전무는 “데이터 사이언티스트는 R이나 파이썬 코딩 능력, 수학 및 통계에 대한 지식, 비즈니스 도메인 지식 등을 모두 갖춰야 하지만, 현실적으로 모든 능력을 갖춘 사람을 찾는 것은 쉽지 않다”며, “따라서 비즈니스 도메인 지식을 갖추고 있는 현업 조직 및 개발자가 편리한 분석도구의 힘을 빌려 직접 데이터 분석을 시도하는 역량을 키워야 한다”고 밝혔다. 또한 “‘알터릭스’는 현업의 성장을 통한 데이터 능력 확보, 데이터 통합과 빠른 변화에 대한 분석 역량을 모두 갖춘 스마트 데이터 디스커버리 플랫폼”이라고 강조했다.


   
▲ 전용준 리비젼컨설팅 대표
“AI 도입, 객관적인 검증 필요”

BI 컨퍼런스의 마지막 세션은 전용준 리비젼컨설팅 대표가 ‘비즈니스 가치를 위한 AI 적용, 이슈와 과제’를 주제로 강연했다. 전용준 대표는 비즈니스에서의 AI에 대한 기대와 적용, AI의 실체와 한계, AI적용의 이슈와 과제 등을 큰 주제로 놓고 대중들이 AI에 대해 오해하고 있는 점과, 기업들이 비즈니스에 AI를 적용할 때 어떤 질문을 해야 하고, 무엇을 고려해봐야 하는지 등에 대해 맥을 짚었다.

먼저 전용준 대표는 “기술에 대한 관심이 낮은 결정권자들이 흔히 AI는 모든 업무에 적용 가능하고, 100% 정확하며, 데이터만 많이 넣으면 알아서 학습하고 진화한다는 오해를 하고 있다”고 말했다. 그러나 AI는 업무에 따라 기존의 통계분석 방법이 더 효율적일 수 있고, 데이터의 성격에 따라 편중된 결과물을 만들어낼 수 있으며, 명확한 질문과 목적 없이는 사용자가 원하는 답을 내놓지 못할 수 있다.

AI 도입을 고려하는 기업은 이와 같은 오해를 종식시키기 위해 ▲부정적인 측면을 고려했을 때 AI의 잠재력에 대한 기대가 현실적인가 ▲AI를 당장 적용하지 못하는 이유는 무엇인가 ▲AI 도입을 위해 얼마나 많은 투자가 필요하며, 어떤 준비가 선행돼야 하는가? 등을 고려해야 한다. 또한 충분한 데이터를 확보하는 방법과 확보한 데이터의 품질을 향상시키는 방법에 대해서도 고민이 필요하다.

전 대표는 이어 “AI 적용에 실패하지 않으려면, 우선 회사에 미치는 임팩트를 고려해 어느 정도 규모가 있는 문제를 시도해야 한다. 또한 AI와 비즈니스 모두에 전문성을 가진 인력도 확보해야 한다. 이는 내부와 외부 인력이 연합하는 방식을 이용할 수도 있다. 더불어 운영을 위한 전체 연관 프로세스를 변경 설계하는 데 대한 대책도 필요하며, 비즈니스 가치에 대한 장기적 영향도 고려해야 한다”고 덧붙였다.

전용준 대표는 “AI 및 딥러닝의 발전과 확산은 분명하다고 보지만, 그렇게까지 빠르지는 않을 것으로 생각된다. 따라서 그동안 우리가 준비해나갈 수 있는 부분도 있을 것이다. 그리고 비즈니스 활용 수준에서 AI 도입의 성패가 갈릴 것이다. 즉 한정된 데이터를 갖고, 어떻게 표현해 집어넣을 것이냐 하는 게 중요한 숙제가 될 것으로 보인다”고 전망했다.


설문분석
본지 컴퓨터월드/IT DAILY가 개최한 ‘AI로 진화하는 BI의 미래 - 2018 BI 컨퍼런스’ 참가자를 대상으로 설문조사를 진행했다. 이번 조사를 통해 ▲AI 플랫폼 도입을 고려하는 비즈니스 영역 ▲AI 분석 플랫폼의 활용도 ▲기업이 관심을 가지는 4차 산업혁명시대 핵심 키워드 등을 살펴볼 수 있는 기회가 됐다.

   
 
BI솔루션 도입계획을 갖고 있는가
먼저 ‘BI 솔루션 도입 계획을 갖고 있는가’라는 질문에 ‘이미 도입해 활용하고 있다’는 응답이 31%, ‘도입해 활용하고 있으며, 보완을 추진한다’가 22%로 BI솔루션을 도입해 사용하는 기업이 과반을 넘는 것으로 조사됐다. 하지만 ‘아직 도입 계획이 없다’나 ‘도입을 추진하고 있다’는 응답도 43% 수준을 보여 BI솔루션을 활용하고 있지 않은 기업도 상당수 있는 것으로 나타났다.

   
 
사용 중인 솔루션에 만족하는가
‘이미 BI 솔루션을 도입해 활용하고 있다’는 응답자에게 사용 중인 솔루션에 대한 만족도를 조사해봤다. BI솔루션을 활용하는 응답자 53% 중 절반에 가까운 46%는 4점과 5점으로 응답해 솔루션에 만족하고 있는 것으로 조사됐다. 다만 12%는 매우 불만족이라고 응답했으며, 그저 그렇다는 평가도 21%에 달했다. 또 선호도 조사에 응답하지 않은 비율도 높게 나타나 아쉬움을 남겼다.

   
 
BI프로젝트에서 역할은
이번 BI 컨퍼런스 참가자에게 BI 프로젝트에서의 역할을 물어봤다. 응답자 중 36%는 ‘사용자’라고 응답해 BI 프로젝트의 실무자가 이번 컨퍼런스에 많이 참여한 것으로 파악된다. 그 뒤로 추천자(31%), 심사자(22%), 의사결정권자(7%) 등이었다.

   
 
빅데이터플랫폼과 연계한 머신러닝 시스템 구축을 추진/검토함에 있어 어려운 점은 무엇인가
‘빅데이터 플랫폼과 연계한 머신러닝 시스템 구축을 추진/검토함에 있어 어려운 점은 무엇인가’라는 질문에 응답자의 절반에 가까운 44%가 ‘데이터 분석 관련 전문가의 부재’라고 응답했다. 또한 응답자의 42%는 ‘분석 및 비즈니스 주제 선정’에 어려움을 겪고 있었고, ‘머신러닝 관련 기업 내부의 이해 부족’이라고 응답한 사람도 38%에 달했다. 더불어 ‘데이터를 분석하더라도 결과를 시스템에 적용하는 방안이 없다’는 응답도 31%로 나타났으며, ‘하둡 등 관련 기술 전문가의 부재’와 ‘투자에 대한 경영진의 인식 부족’이라는 응답도 각각 29%에 달해 문제로 지적됐다.

   
 
엔터프라이즈 AI 플랫폼을 도입한다면 최우선 적용을 고려하는 비즈니스 영역은 무엇인가
‘AI플랫폼을 도입한다면 최우선 적용을 고려하는 비즈니스 영역은’이라는 질문에 ‘실시간 의사결정 지원 및 관리’가 49%로 절반을 차지했다. 더불어 ‘머신러닝/딥러닝 플랫폼 구축’에 적용한다는 응답도 36%로 높게 조사됐으며, ‘자연어처리 등을 통한 고객 서비스 및 지원 강화’도 33%로 비슷한 수치를 보였다. ‘수요예측 등을 통한 물류 효율화’는 18%, ‘이미지 분석을 통한 사기방지 또는 마케팅 등’은 9%로 다른 응답에 비해 낮은 수치를 보였다.

   
 
AI/머신러닝 분석 플랫폼 구축을 위한 4가지 영역에서 활용도를 평가한다면
‘AI/머신러닝 분석 플랫폼 구축을 위한 4가지 영역에서 현재 활용도를 평가한다면’이라는 질문에 ‘하둡 플랫폼 & 데이터 관리’ 부문은 활용도면에서 만족이라고 평가한 응답이 20% 가장 많았다. ‘인메모리 기반 시각화’에서는 그저 그렇다는 평가가 가장 많았으며, ‘분석 및 머신러닝 체계 구축’ 부문에서는 그저 그렇다와 불만족이 40%를 넘었다. ‘자연어 처리 체계’도 그저 그렇다와 매우 불만족이 각각 응답자의 24%라는 수치를 보여 만족도가 떨어지는 것으로 나타났다. 다만 ‘분석결과의 시스템 적용’ 부문에서는 만족이라는 응답이 29%로 가장 높게 나타났다. 이 질문 역시 현재 활용하지 않는다고 답한 기업이 많아 아쉬웠다.

   
 
4차 산업혁명시대 핵심 키워드는
마지막으로 ‘4차 산업혁명시대 키워드’를 물어봤다. 이번 설문조사 응답자들은 빅데이터(71%)를 핵심 키워드로 꼽았다. 이와 비슷한 수치로 ‘인공지능(66%)’이 선정됐으며 ‘클라우드’, ‘사물인터넷’, ‘블록체인’은 20~30% 내외로 비슷한 수치를 보였다.

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