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[기획특집] 데이터 중심 비즈니스를 위한 효과적인 데이터 저장 전략 (4)오라클, 자율운영 기술 활용한 효율적인 데이터 관리 강조

[아이티데일리] 오늘날 전 세계 모든 기업들은 데이터 중심적인(data driven) 비즈니스 프로세스를 구축하는 것을 중요한 목표로 삼고 있다. 업계를 가리지 않고 폭발적으로 증가하고 있는 데이터들을 효과적으로 수집하고 이를 비즈니스에 활용하고자 하는 것은 모든 기업들이 당면하고 있는 목표다. 유통업계의 경우 고객을 이해하고 더 다양한 서비스를 제공하기 위해 온라인·오프라인을 가리지 않고 민첩하게 고객 데이터를 확보해 분석하고 있으며, 금융업계에서는 사기 행위 등을 탐지하고 막아내기 위해 실시간으로 수많은 데이터들을 확인해야만 한다.

이러한 문제는 비단 새롭게 생성되는 데이터에 대해서만 일어나는 것은 아니다. 오랜 역사를 가지고 있는 기업들은 그동안 축적된 데이터에서 새로운 인사이트를 찾을 수는 없는지 끊임없이 탐구하고 있으며, 그동안 역량 부족으로 분석할 수 없었던 데이터들을 활용하기 위해 머신러닝이나 인공지능(AI)과 같은 최신 기술을 도입하고 있다.

이에 본지에서는 글로벌 DBMS 벤더들을 중심으로 효과적인 데이터 저장에 대한 취재를 진행해, 데이터 중심적인 비즈니스 프로세스 구축을 지원하기 위한 벤더들의 전략에 대해 들어봤다.


< 오라클 >
자율운영 기술 기반의 비용효율적인 데이터 관리 전략 제시

오라클은 최근의 기업들이 데이터 관리와 활용이라는 두 가지 노선을 중심으로 데이터 전략을 수립하고 있다고 설명했다. 데이터의 양이 폭증하고 있는 점을 감안해 이를 비용효율적으로 수집·저장·관리하는 방법을 필요로 하는 한편, 비즈니스팀이 IT팀의 도움을 최소화하면서도 축적된 데이터에 손쉽게 접근하고 빠르게 인사이트를 얻어낼 수 있는 수단을 마련해야 한다.

   
▲ ADW는 자동화된 DB 관리 기능을 제공한다.

오라클은 이러한 데이터 관리와 활용 전략의 변화에 기업들이 유연하게 대처할 수 있도록 클라우드 기반의 자율운영(Autonomous) 기술 기반의 데이터 관리 전략을 제시한다. 자율운영 기술은 DB를 포함한 데이터 저장소의 프로비저닝, 업그레이드, 패치, 백업 등을 머신러닝 기반의 AI가 자동으로 수행하도록 한다. 관리 업무를 자동화함으로서 데이터 저장소의 종류가 다양화되고 규모 역시 확대되더라도 보다 빠르고 효율적인 시스템을 구축할 수 있다. 따라서 기업은 데이터가 생성되는 순간부터 분석 및 업무에 활용되는 순간까지의 데이터 라이프사이클을 획기적으로 줄일 수 있다.

오라클의 자율운영 기술을 적용한 첫 번째 제품인 ‘오라클 자율운영 DW(Oracle Autonomous Data Warehouse, ADW)’는 기업의 데이터 활용을 민첩하게 하면서도 보다 비용효율적인 환경을 제공한다. ADW는 데이터 관리와 분석에 특화된 클라우드 기반의 DB 플랫폼 서비스다. 많은 클라우드 서비스들은 통합된 관리 시스템을 통해 원클릭(one click)으로 DB 관리가 가능하도록 제공하고 있지만, ADW는 한 번의 클릭조차 필요없는 완전한 자율운영 형태의 관리 기능을 제공한다.

자율운영 기술은 기존에 DB 관리자들이 수행해야 했던 일상적인 업무 없이도 스스로 DB를 운영 및 모니터링하고 성능을 개선한다. 패치, 백업, 버전업과 같은 반복적인 업무는 물론, 데이터의 양과 업무 부하에 따라 실시간으로 확장 또는 축소되는 탄력적이고 유연한 환경을 제공한다. 이제 DB 관리자들은 패치가 잘 이루어졌는지 혹은 데이터가 잘 보호되고 있는지 일일이 점검하지 않아도 시스템을 최상의 상태로 유지할 수 있다. 따라서 기업은 비즈니스 혁신을 위한 핵심적이고 창의적인 업무에 보다 많은 시간을 투자할 수 있게 된다.

이러한 자율운영 기술의 활용은 전통적인 온프레미스 데이터 저장소를 보유하고 있는 기업이 클라우드 전환을 고려할 경우 효과적인 선택지가 될 수 있다. 온프레미스 데이터 저장소는 기업 운영데이터의 전사적인 취합과 분석에 적합하도록 구축돼있지만, 새롭게 발생하는 데이터와 빠르게 변화하는 비즈니스 분석 요건에 대응하기에는 부족하다. 데이터센터 인프라를 포함한 자원의 한계가 존재할뿐더러 다양한 데이터 처리를 위한 새로운 기술들을 수용하고 변화하기 어렵기 때문이다.

이미 구축된 데이터 저장소가 크고 복잡할수록 이를 개선하는 것은 더욱 어렵다. 따라서 전통적인 데이터 저장소의 직접적이고 전면적인 변화를 추진하기보다는, 기존의 데이터 저장소를 유지하면서도 보다 유연하게 자원을 활용하고 새로운 기술을 빠르게 도입할 수 있는 클라우드 환경을 함께 가지고 가는 하이브리드 시스템을 선택하는 것이 현명하다.

하이브리드 시스템을 선택할 경우 기업은 기존의 온프레미스 인프라에 대한 관리인력을 유지하면서도 새로운 클라우드 환경을 위한 관리인력을 충원해야 한다. 이 경우 오라클의 ADW가 제공하는 효율적인 데이터 저장소 관리 기능이 유용하게 활용될 수 있다. ADW로 클라우드 데이터 저장소를 빠르게 구축하고 새롭게 발생하는 다양한 유형의 데이터를 수용하며, 온프레미스 환경에서 이전되는 데이터들을 자율운영 기술로 간편하게 관리·운영함으로써 기존의 데이터 저장소만으로는 수용하기 어려웠던 새로운 비즈니스 요건들을 달성할 수 있도록 한다.

   
 

< 구축사례 >
SK스토아 실시간 데이터 저장·분석 시스템 구축

SK스토아는 디지털 기술을 활용한 TV·모바일 쇼핑과 광고사업 등을 수행하고 있으며, 보다 다양한 업종 영역으로의 확장을 고려하고 있다.

SK스토아는 특히 홈쇼핑 방송 중에 실시간으로 데이터들을 수집 및 분석해 신속한 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 필요로 했다. 여기에는 고객들의 반응과 행동 데이터는 물론, 타 방송 편성 데이터, 상품 검색 순위, 날씨 데이터와 같은 외부 데이터를 기존에 축적돼있는 내부 데이터와 연계하는 과정도 요구된다. 아울러 이렇게 분석한 데이터를 모바일 웹과 연동해 사용자가 손쉽게 데이터 기반의 인사이트에 접근할 수 있는 환경을 마련하고, 반복적인 기초데이터 집계 및 보고자료 생성을 자동화해 효율적인 업무 프로세스를 마련하고자 했다.

이를 위해 SK스토아는 오라클이 제공하는 클라우드 기반의 데이터 에코시스템을 모두 적용했다. DIPC(Data Integration Platform Cloud)를 통해 원천 데이터의 실시간 수집·적재·처리를 수행하는 데이터 통합 환경을 마련하고, ADW와 통합 분석 플랫폼 오라클 애널리틱 클라우드(Oracle Analytic Cloud)를 적용해 목적형 분석마트 설계 및 복합 분석 대시보드를 구현했다. 이렇게 마련된 분석마트와 대시보드를 통해 현업 사용자가 직접 데이터를 조회·추출하고 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있는 환경을 마련했다.

오라클의 클라우드 기반 데이터 에코시스템을 통해 SK스토아는 온프레미스 대비 HW·SW 도입 비용을 50% 이상 절감했으며, 초기 시스템 개발 및 테스트 등에 소요되는 시간을 단축할 수 있었다. 또한 데이터 관리를 자동화해 보다 효과적으로 시스템을 운영하고 리스크를 줄일 수 있었으며, ADW의 서비스 중단 없는 인프라 확장·축소를 통해 트래픽이 집중되는 피크타임에도 유연한 대응이 가능해졌다.

 

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