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[인터뷰] SAS코리아 이진권 상무

 

'폭발적으로 늘어나는 데이터를 어떻게 할 것인가?'

 

전문가들은 “기업의 IT담당자들에게 데이터는 점차 공포로 다가가게 될 것”경고하고 있다. 그러나 사실 그 경고가 나온지는 좀 오래됐다.

 

최근 트위터, 페이스북과 같은‘소셜 미디어’를 통해 쏟아지는 막대한 데이터에 앞서 이미 기업들은 이메일, 웹상담, 고객 게시판 등에 쏟아지는 수천만건의 비구조적 문서의 홍수에 직면해 있었다.

 

뚜렷한 해결책은 없어보였던 이러한 대규모의 비정형 데이터들을 담아내고, 마케팅에 유의미한 정보를 분석해 내기 위한 첨단 IT기술들이 최근 속속 제시되고 있다.‘고급분석’(Advanced Analytics)이 기업 IT전략의 핵심영역으로 포함되고 있다. '빅 데이터’시대로 진입하고 있는 것이다.

 

비즈니스 데이터 분석 전문가로 손꼽히는 SAS코리아의 이진권 상무(사진)와 ‘데이터와 금융산업’을 주제로 인터뷰를 가졌다.

 

먼저, 이 상무는 최근 관심이 부쩍높아진 소셜 미디어에 대해 “(소셜 미디어를 통해 창출되는 데이터가) 매우 중요하긴하지만 국내에선 아직 의미를 부여할만한 수준은 아닌 것 같다”고 진단했다.

 

이 상무는 최근 데이터 폭증에 대응하기위한 기업들의 인식이 크게 높아졌다고 평가하면서도 아쉬운점이 있다고 지적했다.

 

“국내 기업들은 데이터를 쌓아놓는데 힘을 쏟는 경향이 있다. 그런데 거기에서 그치고 있다. 대규모의 데이터를 무작정 쌓아놓기만 한다고 해서 문제가 해결되는 것은 아니다”라고 지적했다.

 

'구슬이 서말이라도 꿰어야 보배'라는 것. 이 상무는“데이터 분석을 통해 기업이 비즈니스 효과를 극대화할 수 있는 BA(비즈니스 분석)전략이 필요하다”고 지적했다.

 

참고로, SAS는 비즈니스 중심의 데이터분석을 ‘비즈니스 애널리틱’(BA, Business Analytics)로 정의하고 있으며 BI(비즈니스 인텔리전스)보다 더 진일보한 개념으로 정의하고 있다. 데이터분석 방법론, 인메모리 기술, 하이퍼포먼스컴퓨팅(HPC), 예측 모델링시스템 등 궁극적으로 BA를 구현하기위한 관련 솔루션을 제시하고 있다.

 

다음은 일문일답

 

▶최근 국내 금융권에서 EDW재구축 사업이 활발하다. 물론 낙후된 시스템을 고도화하는 의미도 있지만 소셜 미디어와같은 새로운 트렌드에 대한 대응도 고려하고 있는 것으로 보인다.

 

“변화되는 금융시장 환경을 종합적으로 고려했을때 금융회사가 분석해야 할 데이터가 이전에 비해 크게 늘어나는 것은 사실이다. 특히 소셜 미디어의 출현, 모바일의 활성화 등은 매우 의미있는 변화다. 

 

다만 한국의 트위터, 페이스북에서 의미있는 데이터는 아직 없어 보인다. 거기에서 나오는 데이터를 분석해 의미있는 비즈니스 전략을 도출해내야 하는데 아직은 한계가 있다고 생각한다. 아마도 내년 정도면 (기업의 마케팅측면에서) 국내 소셜 미디어 부문이 활성화될 것으로 생각한다.”

 

▶금융권뿐만 아니라 전 산업군에서 IT담당자들은 데이터 폭증에 따른 대응방안에 있어 큰 부담을 느끼고 있다.

 

“소셜 미디어의 영향, 비정형 대용량 데이터의 증가 등으로 데이터가 이전보다 크게 늘어나게 된 것은 사실이다. 기업들도 그것을 잘 알고 있고  DW시스템의 고도화 등을 통해 대응에 나서고 있다.

 

그러나 단지 늘어난 데이터를 모아놓는 것으로 만족하는 경우가 많다는 점에서는 아쉬운 부분이 있다. 이러면 사실 과거와 달라지는 점이 없게 된다. 많은 데이터들중에서 수익을 낼 수 있는 정보만 추려내는 것이 중요하다. 기업에겐 비즈니스 최적화가 최종의 목적이기 때문이다.”

 

▶기업의 입장에서 ‘비정형 대용량 데이터’의 범주를 어디까지 봐야 하나. IBM의 경우는 영상정보까지도 데이터에서 포함시킨다.

 

“SAS의 경우는 이메일, 게시판, 웹(인터넷) 상담 등과 같은 비구조적 문서(텍스트)를 비정형 데이터로 본다. 비구조적 문서를 분석해 이탈 가능성이 있는 고객을 파악하고, 어떠한 리스크가 있는지 실시간을 파악하는 데 초점을 맞추고 있다.

 

예를 들어, 대출(여신)프로세스상에서 대출 판단의 근거가 되는 개인의 신용정보는 현재 시점에서 조금 거리가 있는 이전의 데이터일 뿐이다. 소셜 미디어등을 포함해 가장 최근의 고객 행태를 분석한 정보를 실시간으로 확보하고, 분석하는 것이 매우 중요해졌다. 또한 예측 모델링 시스템을 통해 비즈니스적인 관점에서 기업이 선제적인 조치가 가능하도록 지원하고 있다.”

 

▶데이터의 실시간 분석, 예측 모델링시스템에 기반한 혁신적인 마케팅 방안은?

 

“기업의 비즈니스에 있어 데이터 분석 정보를 제때에 제공하는 이른바 '적시성'은 매우 중요한 부분이다. 예전에는 배치 작업을 통해 데이터를 분석했지만 지금은‘인 DB(분석일체형 데이터베이스)’전략이 중요해졌다. 기존 OLAP과 BI는 데이터통합에 중점을 뒀지만 지금인 데이터통합과 함께 프로세스통합이 이뤄져야하고, 이를 위해서는 데이터웨어하우스상에서 분석 결과를 볼 수 있어야 하기 때문이다.

 

금융회사가 대출, 조회, 신용평점 등을 실시간으로 분석해서 고객에서 맞춤형 상품을 제시하는 ‘베스퍼 오퍼링’을 예로 들 수 있다. 또 예측 모델링시스템은 고객들의 부정사용 등의 행동을 미리 예측하는 기술인데 사기방지시스템이나 고객행동기반마케팅에서 이미 활용되고 있다.  참고로, 제조업의 경우 포스코의 PAM(예지보전시스템)을 설비관련 정보를 기반으로 적정 설비교체시점과 고장원인을 경보해 정비 시점을 예측함으로써 생산성을 크게 증대시켰다.”

 

▶금융회사 뿐만 아니라 일반 기업의 입장에서도‘데이터의 실시간 분석’환경을 갖추는 것이 말처럼 쉽지않다. SAS가 강조하고 있는‘인 메모리 기술’ 기반의 HPC(하이 퍼포먼서 컴퓨팅 솔루션)은 무엇인가.

 

“인 메모리 기술은 SAS가 특허출원한 기술로, 이를 활용해 멀티 프로세스 방식의 단일시스템을 이를 통해 대용량 데이터를 효과적으로 분석해 낸다. 대규모의 연산작업을 작은 단위로 분할해 각각의 프로세스에 할당하는 방식이다. 금융권의 리스크관리시스템 구현에 이같은 HPC를 적용하고 있다.

 

싱가포르의 금융회사인 UOB의 경우, 4만4583개의 금융자산으로 구성된 복잡한 포트폴리오에 평가를 실시해 88억건의 VaR 연산 작업을 완료했는데, 과거 단일 서버를 기준으로 평균 18시간 걸리던 것이 3분으로 대폭 줄일 수 있었다.”

 

▶최근 금융권의 EDW 고도화 프로젝트에서 ‘DW어플라이언스’가 많이 주목받고 있다.  

 

"시장에서는 하드웨어 연계성이 강화된 것이 DW어플라이언스의 강점으로 꼽고 있는 것 같다. 실제로 최근 국내에 제시되고 있는 DW어플라이언스의 성능이 매우 좋아졌다. 테라데이타, 오라클, IBM, EMC 그린플럼 등이 DW어플라이언스 제품을 제시하고 있는데 TCO(총소유비용)측면에서 보면 기존에 비해 대단히 생산성을 증가시켰다고 평가하고 있다. SAS의 역할은 이들 업체들과의 제휴를 통해 보다 강화된 데이터 분석 능력을 높이는 것이다.”

 

▶금융지주회사들의 경우, 계열사간의 시너지를 확보하기위한 '통합 마케팅'전략이 매우 중요해졌다. 당연히 '데이터 혁신'에 대한 중장기 전략이 요구되고 있는데.

 

"물론 현재와 같은 국내의 금융지주회사 체제에선 싱글뷰(Single View)와 같은 그룹 통합관점에서의 데이터 관리 전략이 필요한 것은 당연한 지적이다. 통합 관점에서의 금융상품의 교차판매, 고객 분석, 상품 분석 등 다양한 측면에서 기존에 비해 비즈니스 중심적인 접근이 이뤄질 것으로 전망한다.   

 

한 가지 사례를 든다면, 웰스파고의 경우 다른 경쟁사들에 비해 금융상품 판매의 교차율이 4.8개로 높게 나타났다. 대개 1.8~2.2개 정도이다. 이는 웰스파고의 고객이 자사의 금융상품 보유 비중이 다른 은행과 비교해 많은 것을 의미한다. 물롤 그것을 위해서는 마케팅을 필요한 최적화된 솔루션이 작동한 결과다.

 

또 시티은행은 신용관리(Credit line Optimization)으로 수익의 최적화를 달성했으며, ATM관리 최적화 전략을 구현함으로써 수익을 확대한 사례가 있다."

 

<박기록 기자>rock@ddaily.co.kr

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