SAS코리아, 인공지능 활용한 분석 플랫폼 발표

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“새로운 기술만 가지고 만든 플랫폼은 많습니다. 지금의 숙제는 이런 새로운 기술을 기존 사용하던 플랫폼과 결합하는 일입니다. 어렵죠. 그 부분이 우리가 집중하는 것이고 SAS가 잘 하는 것이라고 자신있게 말할 수 있습니다. 연결성을 강화하면서 지속해 전진하는 것, 그것이 바로 ‘SAS 플랫폼(The SAS Platform)’이 추구하는 것입니다.”

‘구(久)와 신(新)의 매끄러운 결합’, 이진권 SAS코리아 전무가 그리는 새로운 SAS 플랫폼의 모습이다. SAS는 탄생부터 지금까지 41년간 분석 기반 솔루션에 집중해왔다. 그리고 이번에 ‘SAS 바이야’라는 새로운 인공지능 활용 엔터프라이즈 분석 플랫폼을 발표했다. 이진권 전무는 SAS 바이야를 “지난 40년을 딛고 앞으로 나갈 40년을 만드는 컨셉을 가지고 있는 솔루션”이라고 설명했다.

이진권 SAS코리아 전무

이진권 SAS코리아 전무

디지털 변혁 여정의 중심, ‘데이터’

4차 산업혁명이라는 말이 등장하면서 디지털 변혁 여정을 효과적으로 다루는 기업이 자연스럽게 선두를 차지하고 있다. 그 여정에는 ‘데이터’가 있다.

기존엔 자원, 금융, 자본과 기술의 합치가 중요했다. 이제는 대세는 ‘데이터 서비스 플랫폼’으로 넘어오고 있다. 자본력이 집중된 기업 10개 중 7개 기업이 플랫폼 기업이다. 이렇게 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등 ABC(AI, Big Data, Cloud) 기술이 중심이 되는 가운데 SAS는 데이터 플랫폼이 어떤 특징을 가지고 가야 하는지에 초점을 맞췄다. 새로운 SAS 플랫폼 이름 ‘바이아’에서도 디지털 변혁 ‘여정(Voyage)’이라는 의미를 담았다.

데이터 가치를 극대화해서 비즈니스 기회를 잡기 위해서는 ‘데이터-분석-배치’의 데이터 전체 라이프사이클 과정이 물 흐르듯 흘러가야 한다. 알리바바, 페이스북, 구글, 아마존, 우버 등 데이터를 제대로 다루고 그 데이터로 ‘킬러 알고리즘’을 만들어낼 수 있었던 기업들은 승승장구의 길을 걷는다. 하지만 데이터 종류와 기술이 분석돼 있고 표준화돼 있지 않은 과정은 대부분 기업에 큰 도전과제였다.

전체 분석 라이프사이클을 통합·최적화하는 ‘SAS 플랫폼’ 전략

전체 분석 라이프사이클을 통합·최적화하는 ‘SAS 플랫폼’ 전략

‘다.확.신(多.擴.信)’을 고려한다

SAS 플랫폼은 3가지 가치를 가지고 기업 고민을 함께한다. ‘다양성, 확장성, 신뢰성’이다.

다양성은 다양한 운영 환경을 지원한다는 의미를 담고 있다. 상용 소프트웨어에서 오픈소스 기술까지 운용할 수 있는 환경, 비주얼 탐색에서 인공지능까지 적용할 수 있는 분석을 제공한다, 업무·사용자도 어느 한 계열에 국한되지 않는다. 데이터 과학자, 개발자, 실무자, 경영진 모두 함께 데이터 중심의 인사이트를 도출하는 협업 환경을 만들어 혁신 가속화를 돕는다.

미래를 준비하는 자세도 필요하다. 미래는 예측이 안 된다. 당장 머지않은 미래인 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 이르는 163제타바이트(ZB)가 생성될 것으로 전망된다. 앞으로는 그 데이터가 얼마나 더 빠르게 많이 생성될지는 추측하기 어렵다. 여기에 SAS는 유연한 아키텍처를 제시하고 확장성을 확보한다.

여기 경험과 리더십, 체계적인 데이터 보안과 컴플라이언스로 통합 분석 프로세스 신뢰성까지 다잡는다는 계획이다.

인공지능으로 분석 환경 잠재력 살려

SAS 바이야는 이미지, 영상, 음성, 스트리밍 데이터 등 다양하고 새로운 데이터 소스를 처리할 수 있다. 이미지 인식, 딥러닝, 자연어 처리 등 인공지능 분석 알고리즘으로 숨겨진 데이터 패턴을 발견할 수도 있다. 배치 단계에서는 엣지, 인데이터베이스, 모바일, 디바이스, 클라우드, 온프레미스 등 다양한 환경에서 분석을 지원한다.

인공지능을 적용한 사례는 다양하다. 한 스포츠 기업은 선수들의 분석을 위해 인공지능을 사용했다. ‘오브젝트 디텍션(물체 탐지)’ 기능으로 선수 위치, 공의 위치, 선수와 공의 관계 등을 인식한다. 이런 다양한 요소들을 분석해 선수 기량뿐만 아니라 더 나아가 경기 승부 결과에 대해서도 예측할 수 있기를 기대한다.

다른 예로는 영국의 한 은행이 있다. 자연어 분석이 가능한 텍스트 애널리틱스를 사용해 고객이 어떤 불만을 제기하고 있는가를 주제별로 분석한다. 이 결과를 가지고 이후 고객들의 불만이나 요구 사항을 사전에 예상 가능한지 알아보는 데 주력한다.

반도체 제조 기업에서는 이미지 프로세싱을 사용해 회사에서 제조하는 웨이퍼에 적용한다. 웨이퍼를 만드는 과정에서 하자가 일어날 가능성을 유형별로 분석한다. 제조 과정에서 혹시라도 하자가 발생한다면 출시 전에 파악해 출고를 막는다. 결과적으로 비용 절감과 기업 평판을 유지하는 데 큰 도움이 된다.

재러드 피터슨 SAS 인지 컴퓨팅 부문 R&D 총괄 매니저

재러드 피터슨 SAS 인지 컴퓨팅 부문 R&D 총괄 매니저

재러드 피터슨 SAS 인지 컴퓨팅 부문 R&D 총괄 매니저는 “머신러닝, 딥러닝, 인지 컴퓨팅 등 인공지능 기술 활용을 위해 설계된 SAS 바이야는 SAS 플랫폼의 핵심 엔진으로서 기존 SAS 분석 환경의 가능성을 한층 더 확장하며, 이를 통해 기업은 데이터 분석 결과를 빠르게 업무에 적용할 수 있다”라며 “SAS 플랫폼에 임베디드 인공지능 등 최신 고급 기능을 추가해 비즈니스에 분석의 역할이 중요한 기업들의 요구에 부응할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.

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