테라데이타 “빅데이터? 업무에 곧바로 써먹어야지”

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올해 1월2일 새로 취임한 오병준 한국테라데이타 대표가 2월19일 기자간담회를 열고 처음으로 공개석상에 얼굴을 내비쳤다. 오병준 대표는 “빅데이터에서 중요한 것은 데이터를 많이 쌓는 것도 중요하지만 즉각적으로 분석하고 실제 업무에 적용할 수 있는 활용성에 있다”고 이야기를 꺼냈다. 어찌 보면 당연한 얘기다. 다만 그것을 얼마나 쉽게 써먹을 수 있느냐가 관건이다. 그리고 아직도 제대로 된 결과물을 꺼내놓지 못하는 사례가 적잖다.

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▲오병준 한국테라데이타 대표

오병준 대표는 데이터 분석에 초점을 맞추고 데이터에 의미 있는 통찰력을 도출하는 것을 강조했다. “많은 DB 관리자가 즐겨쓰는 SQL을 이용해서 데이터를 분석해낼 수 있는 신속성이 테라데이타의 강점”이라는 말도 덧붙였다. 이는 오병준 대표 뿐 아니라 그간 테라데이타의 주요 전략이기도 했다.

대용량 데이터를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 게 바로 하둡과 NoSQL이다. 최근 클라우데라나 다른 업체들이 하둡으로 데이터웨어하우스(DW)를 만든다는 소문도 들린다. DW가 중심인 테라데이타로선 안 좋은 소식이다. 김은생 한국테라데이타 전무는 “하둡으로 DW를 만든다는 소식은 아직 실체화되지 않았다”라며 “하둡으론 엔터프라이즈 수준에서 필요한 고성능 분석능력과 보안성을 충족시킬 수 없기 때문”이라고 설명했다.

빅데이터를 처리하는 많은 기업들은 하둡을 적극 사용한다. 이전에는 불가능해 보였던 방대한 데이터를 담을 수 있게 됐고 이를 다시 분석·처리할 수 있는 환경이 갖춰진 덕분이다. 게다가 값도 훨씬 싸다. 자연스럽게 DW와 비교될 수밖에 없다.

하지만 하둡에도 약점은 있다. 하둡은 데이터를 실시간으로 처리하지 않고 배치 처리를 한다. 이렇게 되면 데이터에서 원하는 정보를 뽑아보는 데 적잖은 시간이 걸린다. 예를 들어 미국의 이베이는 하둡으로 약 30페타바이트(PB)의 정보를 갖고 있는데, 이를 분석하는 데 9개월이란 시간이 걸렸다.

빅데이터가 가진 또 다른 아쉬운 점은 눈에 띄는 결과물을 찾아내기 힘들다는 것이다. 김은생 전무는 “빅데이터는 많은 장점을 가지고 있지만 실제 구체적인 성과물을 만든 경우를 찾기 힘들다”라며 “많은 빅데이터 분석이 연구 단계에 그치고 실제로 비즈니스 모델에 넘어가지 못하고 있다”라고 설명했다. 여러 업계들이 빅데이터를 도입하고 싶지만 빅데이터를 가지고 무엇을 얻을지 감을 잡지 못하는 경우도 여기에 있다.

오병준 대표이사는 “기업에서 원하는 것은 실제로 사용가능한 통찰력을 제공하고 그로 인해 눈에 보이는 결과물을 만드는 것”이라며 “테라데이타는 다양한 분석 도구를 제공하면서 각 기업들이 원하는 결과물을 만드는 데 도움을 주겠다”라고 설명했다.

테라데이타는 이전에는 하둡과 별개로 애스터라는 데이터 분석도구를 전면에 내세웠지만 최근들어 그 전략을 수정하고 있다. 하둡에 대한 요구가 여전히 많기 때문이다. 테라데이타는 ‘통합 데이터 아키텍처'(UDA)를 강조한다. UDA는 하둡과 애스터를 동시에 사용할 수 있는 테라데이타 통합 데이터 아키텍처다. UDA는 데이터 플랫폼에 하둡이나 테라데이타 DBMS를 올릴수 있도록 했다. 여기에 커넥터 시스템을 이용해 데이터를 하둡으로 분석할 것인지 애스터로 분석할 것인지 선택할 수 있게 했다.

김은생 전무는 “고객들은 애스터로 SQL-맵리듀스를 사용하면서 쉽고 즉각적인 데이터 분석을 할수 있게 된다”라며 “이베이는 이를 통해 9개월이 걸렸던 분석을 며칠 안에 가능하게 만들었다”라고 설명했다. UDA는 애스터로 간단한 데이터 처리를 가공해 하둡으로 데이터를 보내고, 그 결과물을 다시 애스터로 분석할 수 있는 시스템도 포함한다.

테라데이타가 UDA 서비스를 적극 지원하는 이유는 하둡이 가진 저렴한 데이터 처리 방식을 수용했기 때문이다. 애스터 같은 기존 고성능 데이터 분석도구는 가격이 비싸기 때문에 간단하고 쉬운 데이터 처리는 하둡을 이용해 가격을 낮추는 게 효과적이다. 테라데이타는 호튼웍스 하둡과 통합 가능하면서도 시스템 관리와 데이터 접근을 쉽게 할 수 있도록 만들었다고 밝혔다.

오병준 대표는 “빅데이터를 통해 통찰력을 얻어 의사결정을 활용하고자 하는 기업에 빠른 처리 속도는 매우 중요한 요소”라며 “고객들은 하둡의 장점과 애스터의 장점을 묶는 UDA로 눈에 보이는 빅데이터 효과를  누릴 수 있을 것”라고 설명했다.

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