빅데이터의 '빅' 과제 12가지

소셜 미디어, 헬스 케어, 보험 업체에서 비즈니스 개선을 위한 데이터 분석을 하고 있는 세 명의 전문가가 빅 데이터 실전 과제를 서로 공유했다.

바이렌드라 베이스는 클라우트(Klout)의 빅데이터 경험을 이 뻔한 말에 빗대었다. 분석을 사용해 소셜 네트워크에서 사람들의 영향력을 측정하는 클라우트의 CTO인 베이스는 "우리는 기본적으로 소셜 네트워크 위에 자리잡고 모든 신호를 수집해서 사람들이 자신의 영향력을 파악하고 이런 영향력을 알릴 수 있도록 돕는다"고 말했다.

이를 위해 매일 수 페타바이트급 클러스터에서 4억 명 이상의 사람들에 대한 120억 개의 데이터 신호를 처리해야 한다. 클라우트의 빅데이터 환경에는 오픈 소스 플랫폼 하둡과 HBase, 하이브(Hive), 엘라스틱서치(ElasticSearch), 스칼라(Scala), 스톰(Storm), Node.js 및 기타 도구가 포함된다.


베이스는 최근 클라우트가 얻은 빅데이터에 대한 교훈에 대해 설파했다. 이 자리에는 보험사 ACE 그룹의 수석 엔터프라이즈 아키텍트인 레이첼 힝햄, 테넷 헬스케어(Tenet Healthcare)의 소비자 애플리케이션 담당 부사장인 브라이언 반스도 함께 했다.

이 세 명은 네머테스 리서치(Nemertes Research) 사장 조나 틸 존슨, 네머테스 수석 연구원인 존 버크의 진행으로 시카코에서 열린 빅데이터 컨퍼런스에서 참석자들과 함께 각자의 빅데이터 팁과 비결, 그리고 문제점들을 공유했다. 이 자리서 오고 간 이야기를 살펴보자.

데이터 볼륨은 테스트, 스토리지, 연산을 복잡케 한다
베이스는 엄청난 양의 데이터는 테스트를 어렵게 만든다고 말했다. 비구조적 데이터 형식과 소셜 미디어에서 파생된 데이터(예를 들어 140자 트윗 등) 역시 클라우트의 빅데이터 작업을 더욱 복잡하게 하는 요소다.

또한 스토리지의 경우 무조건 많다고 좋은 것은 아니라고 경고하며 "어떤 데이터를 보관해야 하는가, 무엇을 아카이빙해야 하는 지를 파악할 수 있어야 한다. 결국 중요한 것은 데이터가 아니라 그 데이터를 분석하는 방법"이라고 말했다.

기술의 성숙, '빅' 과제
베이스는 강아지에 대한 비유를 언급하며, 많은 빅데이터 기술이 미완성인 상태임을 경고했다. 기반 기술은 성숙해지고 있지만 관리와 구성을 위한 도구는 초기 단계이므로 IT 전문가들이 그 격차를 메우는 역할을 해야 한다. 베이스는 "우리는 관리, 워크플로우, 구성 측면에서 도구를 모두 개발해야 했다"고 말했다.

모듈식 사고, 투자 준비
베이스는 클라우트의 경우 IT 팀에 비즈니스 우선 순위 변화에 대한 대처를 맡기고 운영에 투명성을 제공하기 때문에 모듈형 인프라스트럭처가 중요했다고 말했다. 베이스는 관리와 생산성 도구에 대한 투자 필요성을 재차 언급하며 "엔지니어링 리소스의 20~25%가 생산성 도구와 워크플로우 관리에 집중한다"고 말했다.

인재 찾기의 어려움
빅데이터 도구는 빠른 속도로 발전하고 있는데, 개발업체 지원은 필요할 때 제때 이뤄지지 않는다. 특히 빅데이터 인재를 찾기란 더욱 어려워졌다. 베이스는 "인재를 찾기가 어렵기 때문에 우리는 우수한 엔지니어를 채용한 다음 이들을 교육시키는 방법을 택했다"고 말했다.

기술과 제품, 비즈니스 사용자의 정렬
빅데이터 전문가를 제품 전문가, 비즈니스 전문가와 긴밀히 협력시킨다는 말은 듣기에는 쉽지만 막상 실행하는 과정은 어려울 수 있다. 베이스는 "이 사람들이 서로를 이해해야 하기 때문에 우리는 지난 2년 동안 이들을 결합시키는 데 주력했다”고 말했다.

인식의 확산
ACE 그룹은 재보험 업체로 시작해서 기업용 보험 상품(자산 및 재해 보험, 단체상해 및 건강 보험, 재보험, 위험 관리 등)과 개인용 상품(개인상해, 주택 및 자동차 보험)을 포괄하도록 글로벌 비즈니스 라인을 다양화했다. 힝햄은 "바로 이런 전략적 방향의 변화가 빅데이터와 관련된 문제를 유발했다"고 말했다.

ACE 그룹은 빅데이터 분석을 사용해서 위험과 사기 패턴을 파악하고, 신규 비즈니스 기회를 발굴하고, 고객 정서를 심층적으로 이해하고, 그 결과를 전사적으로 공유했다.

예를 들어 비즈니스와 IT를 위한 빅데이터 쇼케이스 이벤트는 빅데이터 분석의 잠재력을 널리 알리는 데 도움이 됐다. 힝햄은 "가장 크게 배운 점은 회사의 의도, 비전과 성공 스토리를 지나칠 정도로 확실히 알려야 한다는 점"이라고 말했다.

비전 정의, 리더십 팀 교육
힝햄은 "우리는 보험 심사와 청구 프로세스에 빅데이터를 활용할 수 있는 영역을 연결하고 이를 사업부에 설명하는 데 많은 시간을 들였다"며, "이로써 최초의 두 가지 개념 증명이 확인됐고, 앞으로 도구와 기술을 더 적용할 파이프라인이 40개 이상"이라고 설명했다.

운영 그룹 조직
ACE 그룹의 운영 위원회는 회사의 빅데이터 아젠다를 이끈다. 뜻밖에도 이 위원회는 기술 비전문가들 위주로 구성됐다. 힝햄은 "기술자는 소수다. 팀에 기술자는 4명이고, 비즈니스 리더가 20명 정도 된다"고 말했다.

프로젝트를 시작하기 전, 데이터와 인재 준비
힝햄은 "핵심적인 일 가운데 하나는 여정을 시작하기 전에 기술과 리소스를 먼저 구축하는 일이었다. 그렇지 않을 경우 비즈니스에 가치를 돌려주는 데 너무 많은 시간 지연이 발생했을 것"이라고 말했다.

비즈니스 내, 인재 배치
ACE 그룹의 빅데이터 전문가들은 비즈니스 전반에 분산되어 있다. 힝햄은 "우리는 전 세계 모든 보험 심사와 청구 팀에 이 방식을 적용했다. 이를 위해 핵심 역량을 설정하고 비즈니스 내에 통계학자, 데이터 수집가, 데이터 분석가, 프로세스 전문가 등의 새로운 기술 인재들을 청구 및 보험 심사 전문가들과 함께 배치했다"며, "이와 같은 공동 배치가 빅데이터를 활용하는 분야에서 지식을 풀링하고 전문 기술을 공유하고 혁신과 발전을 이루는 데 도움이 됐다"고 말했다.

개발업체 관리나 시스템 통합을 과소평가하지 말 것
반스는 뱅가드 헬스 시스템(Vanguard Health Systems, 현재 테넷 헬스케어의 자회사)에게 빅데이터 분석에 대한 최선의 접근 방법은 8개 개발업체를 선택하는 것이었다고 설명했다.

반스는 "한 가지로 모든 것을 해결하는 솔루션은 없었기 때문에 8개 회사를 선정해야 했다"고 말했다. 이 경우 다양한 시스템을 통합하기 때문에 개발업체 관리가 과제가 된다. 반스는 "시스템 통합이 큰 과제였다"고 덧붙였다.

독립적인 ROI 평가
미국에서 두 번째로 큰 헬스케어 네트워크인 테넷 헬스케어는 빅데이터 분석을 사용해 마케팅 캠페인의 효과를 높이고 결과를 검증한다.

반스는 "빅데이터 프로젝트가 성공적이면 모두가 그 과실을 원한다. 프로젝트를 진행해서 회사를 위한 새로운 수식을 창출하기 시작하고 '돈을 벌고 있다'는 소식이 알려지면 갑자기 모두가 나타나 그 수익의 소유권을 주장한다"고 말했다.

이 문제는 CFO가 개입해서 회사의 빅데이터 이니셔티브에 대한 ROI를 독립적으로 산정한 이후 해결됐다.