“의사결정의 자동화 시대, 필수 요건은 데이터”

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각각의 시대는 변화의 과정을 겪어왔다. 7월11일 ‘클라우데라 세션 2017‘을 위해 한국을 방문한 아므르 아와달라 클라우데라 공동설립자 겸 최고기술경영자(CTO)는 각 과정의 발전을 ‘자동화의 물결’로 설명할 수 있다고 말했다.

아므르 아와달라 클라우데라 공동설립자 겸 CTO

아므르 아와달라 클라우데라 공동설립자 겸 최고기술경영자(CTO)

의사결정 자동화 물결, 공상과학 아닌 현실

첫 자동화 물결은 10만년 전으로 거슬러 올라간다.

10만년 전 인류의 언어와 대화는 ‘지식 전달의 자동화’를 가지고 왔다. 다른 종들은 일련의 지식을 DNA를 통해 전달하지만, 인류는 언어와 대화가 존재했기 때문에 더 빠르게 지식과 정보를 다음 세대에게 전달할 수 있었다. 인류의 진화도 이 흐름 덕에 빠르게 진행될 수 있었다. 이것이 가장 처음 맞이하는 1차 자동화의 물결이라고 아와달라 CTO는 전했다.

1만년 전에는 ‘식량 생산의 자동화’로 생산력을 증대시켰다. 덕분에 인류는 깊이 사고하는 데 시간을 할애할 수 있었다. 3천년 전에는 ‘수학·과학·물리의 원리 발견에 따른 자동화’를 만났다. 100년 전에는 ‘산업화에 따른 자동화’로 생산성이 증대되고 사람이 기계로 대체되는 국면을 맞이했다. 자연스럽게 사람들의 두려움도 생겨났다. 이어 70년 전에는 IT와 관련된 물결로 ‘프로세스 자동화’가 가능하게 됐다. 엄청나게 새로운 개념은 아니었다. 손편지가 이메일로 대체되고 종이 기반의 것들이 비트 기반으로 대체됐다. 수백명의 사람이 필요하던 일이 컴퓨터 하나로 가능해졌다.

각 단계의 특정 변화들은 자동화 과정에 영향을 주었다.

그리고 지금 우리는 ‘6차 자동화의 물결’ 앞에 서 있다고 아와달라 CTO는 말한다. 바로 ‘의사결정의 자동화’이다. 이는 사람이 기기를 학습시켜 사람이 하는 여러 일을 대체하고 자동화하는 것을 말한다. 자율주행, 기계번역, 질병 진단 등 이미 우리는 이를 다양하게 목격하고 있다.

아와달라 CTO는 “의사결정의 자동화는 공상과학 영화가 아니라 지금 일어나고 있는 일”이라며 “리더십의 자리를 이어가고 혁신을 만들 수 있으려면 한국이 산업화의 물결, IT의 물결을 활용한 것처럼 지금 이 순간을 십분 활용해야 한다”라고 말했다.

“머신러닝과 분석에 확실한 플랫폼 제공할 것”

그 흐름에 제대로 리더가 되기 위해서는 무엇에 초점을 맞춰야 할까. 클라우데라는 빅데이터와 머신러닝이라는 카드를 꺼낸다. 너무나 자명하지만 데이터는 핵심요소이고 빅데이터를 활용할 수 있는 머신러닝 또한 상당한 힘을 가지고 있다. 믹 홀리슨 최고마케팅임원(CMO)은 “데이터는 우리가 과거나 현재에 하지 못했던 것을 미래에 할 수 있다”라고 강조했다.

믹 홀리슨 클라우데라 최고마케팅임원(CMO)

믹 홀리슨 클라우데라 최고마케팅임원(CMO)

하지만 <하버드 비즈니스 리뷰>에 따르면 많은 기업이 제대로 된 데이터 분석과 머신러닝을 업무에 활용하고 있지 못했다. 기업 의사결정에 사용되는 정형 데이터는 50% 미만이었고 비정형 데이터는 1% 미만에 불과했다. 데이터 과학자는 그들 시간 80%를 데이터 분석이 아니라 데이터 분석 ‘준비’에 사용하고 있었다.

기업들이 길 잃은 상황에 클라우데라는 머신러닝과 분석 플랫폼으로 손을 내민다. 홀리슨 CMO는 “어디서든 가능하고 확장성을 가지고 있는 엔터프라이즈급 데이터 관리·분석 및 머신러닝 플랫폼을 제공하는 것이 클라우데라가 하는 일”이라고 말했다. “이미 마이크로소프트, 구글, 아마존 모두 흥미로운 머신러닝 상품을 개발하고 있습니다. 이 상품들은 머신러닝 알고리즘으로 오픈소스로 광범위하게 사용될 수 있는 알고리즘이죠. 클라우데라는 이 알고리즘을 효과적으로 돌리기 위한 플랫폼을 제공합니다.”

가장 쉽게 이해할 수 있는 건 역시나 예시다. 홀리슨 CMO는 브리티시 텔레콤(BT)와 네비스타의 예를 들어 클라우데라 플랫폼이 어떤 효과를 보여주는지 설명했다.

BT는 고객 이탈과 관련된 부분이 항상 고민이었다. 모바일 사용자는 다른 통신사로 쉽게 갈아타기 때문이다. BT는 클라우데라의 플랫폼을 활용해 사용자 데이터를 분석하고 고객의 이탈 가능성 및 고객 패턴을 분석해 비즈니스에 활용했다.

대규모 차량 운영업체 네비스타는 유지보수 비용이 항상 고민이었다. 마일당 12센트가 드는 유지 비용은 적은 액수같아 보이나 이런 유지보수 비용을 어떻게 관리하느냐에 따라 비즈니스 로드맵이 달라진다. 네비스타는 해결안으로 차량에 센서를 부착했다. 차에서 나오는 데이터를 클라우데라 플랫폼을 통해 분석하고 문제를 사전 예측했다. 결과적으로 유지보수 비용을 마일당 3센트까지 줄일 수 있었다.

강형준 클라우데라코리아 지사장은 “데이터를 활용하는 것은 이제 비즈니스 필수 요건이며, 이러한 비즈니스 과제에 대한 확실한 솔루션을 제공하는 것이 클라우데라의 목표”라며 “빅데이터의 미래를 예측하고, 새로운 기회를 모색하고, 대규모 데이터를 활용해 혁신을 이끌어내는 여정에 클라우데라 세션이 그 출발점이 되길 바란다”라고 말했다.