오라클 클라우드, DB에서 분석으로 질주

셀프서비스·AI·빠른 의사결정 등 애널리틱스 시장 주도

데이터베이스(DB)의 강자 오라클이 클라우드 시대를 맞아 데이터 분석 시장으로 질주하고 있다.

이달초 오라클은 온라인 행사를 개최하고 '오라클 애널리틱스 클라우드' 기능 업데이트 내용과 웨스턴디지털, 킹골드 등의 사례를 발표했다.

오라클 애널리틱스 클라우드는 영국 공중보건국, 페덱스, 보다폰, 드롭박스 등에서 사용중이며, 빠르게 고객을 늘려가고 있다. 최근 잉글랜드 프리미어리그, F1 레드불 레이싱, 세일GP 등 대규모 스포츠 대회에 분석 기술을 제공하며 스포츠 이벤트를 더 풍성하게 만들고 있다.

데이터베이스(DB)와 엑사데이타 데이터웨어하우스(DW) 등으로 기업의 데이터 인프라를 꽉 잡은 오라클은 이제 써드파티에 넘겨줬던 ‘애널리틱스’ 시장을 자기의 앞마당으로 가져오고 있다. 데이터 플랫폼과 분석 애플리케이션의 유기적인 결합은 최신 기술의 접목과 유행을 발빠르게 포섭하고 있다.

T.K. 아난드 오라클 애널리틱스 사업 수석부사장

■ ‘더 빠르고, 스마트하게’ 기업 데이터 분석 시장의 변화

최근 기업 데이터 분석 시장은 과거와 전혀 다른 향상의 유행을 보인다. 특히 코로나19 대유행에 소비자 시장이 완전히 달라졌다. 기업은 위기를 극복하는데 더 즉각적으로 시장의 반응을 살피고, 발빠른 의사결정으로 변화에 대응해야 하는 상황이다. 짧은 시간 안에 더 많은 가치를 만들어야 사업 성장을 도모할 수 있다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 이같은 시장 변화에서 대응 솔루션으로 자리잡았다. 전통적인 데이터 분석이 AI를 만나면서, 결과를 알아보던 분석에서 미래를 예측하는 분석으로 변모하고 있다.

데이터 분석은 과거 기업 내 일부 영역과 분석 전문가의 업무로 여겨졌지만, 이제 다양한 영역에서 활용되고 있다. 전문가는 물론, 시민 분석가는 한발 앞선 예측을 위해 IT부서의 도움을 기다리지 않고 즉시 분석에 돌입할 수 있는 셀프서비스를 원한다.

분석에 활용되는 데이터도 다양해졌다. 내부 업무시스템의 데이터 외에 기업 외부의 비정형 데이터와 IoT 데이터도 분석 대상이다. 데이터 인프라는 더 복잡해졌고, 분산돼 통합적인 관리를 요한다.

데이터를 21세기의 원유라 부르듯, 데이터를 대량으로 확보하려는 기업의 욕구는 강해졌다. 반면, 확보가능한 데이터는 적고, 대다수 기업이 AI를 학습시키기에 어려움을 겪는다. 적은 데이터로 더 많은 가치를 뽑아내고자 하는 욕망이 기업 분석가에게 생겨났다.

증강 분석이란 신개념도 유행하고 있다. 통계에서 문자로 확대된 데이터 분석의 대상은 영상, 사진, 음성 등 리치 콘텐츠로 확장되고 있다. AI 기술을 활용해 리치 콘텐츠를 데이터화하려는 시도가 활발하다.

오라클 애널리틱스 클라우드 그래프 분석 기능

■ AI가 가치 발굴을 돕는 오라클 애널리틱스 클라우드

오라클 애널리틱스 클라우드는 최근의 데이터 분석 트렌드를 반영해 업데이트되고 있다. 클라우드의 특성 덕분에 데이터 저장과 분석에 필요한 인프라 확보고민은 당연히 없다. 이젠 쉽고 빠르게 분석에 돌입할 수 있게 데이터 업로드, 분석, 탐색, 시각화 등이 매우 간단해졌다.

이에 더해 새로워진 오라클 애널리틱스 클라우드의 데이터 프로파일링 엔진은 데이터를 샘플링 및 스캔한 후, 신용카드 정보 또는 주민등록번호와 같은 민감한 정보의 난독화를 자동으로 제안하는 등 잠재적인 데이터 품질 문제를 사전에 식별하고 이를 사용자에게 알린다. 우편 번호와 더불어 도시, 인구, 소득, 민족 및 지불 데이터를 기반으로 심층적인 위치 분석이 가능하다. 사용자는 판매 지역, 배송 지역 또는 제품 카테고리와 같은 더 많은 비즈니스 특정 데이터를 업로드해 더욱 풍부한 데이터를 활용할 수 있다.

텍스트 분석 기능을 통해 사용자는 비구조화 데이터에서 단어를 추출한 뒤 그 개수를 세고, 결과를 시각화한 후, 관련 분석 결과를 원본 데이터와 결합해 세부적인 수준까지 내용을 확인할 수 있다. 예를 들어, 텍스트 분석을 기반으로 부정적, 긍정적, 중립적 댓글을 판단하는 감정 분석을 활용하면 설문 조사 또는 소셜 미디어의 텍스트를 기반으로 브랜드 인식과 제품 출시 성과를 직관적으로 이해할 수 있다.

프로그래밍에 익숙하지 않은 데이터 분석가는 오라클 애널리틱스 플랫폼에서 '노코드'나 '로우코드' 플랫폼을 활용해 데이터 기반 애플리케이션을 개발해 활용할 수 있다.

AI 활용도 간단해졌다. 오라클 애널리틱스 클라우드와 오라클 자율운영데이터웨어하우스(DW)는 '오토ML'을 제공해 데이터 과학자뿐 아니라 시민 분석가, DB 엔지니어, 일반 개발자, 현업 담당자도 AI를 활용한 데이터 분석을 할 수 있게 돕는다.

특정 결과를 예측하는 과정에서 머신러닝 모델에 영향을 미치는 요인에 대한 간단한 설명을 사용자에게 제공한다. 또한, 이러한 요인을 결정하는 모델과의 상호 작용을 통해 결과를 정밀하게 조정하는 것도 가능하다. 예를 들어, 사용자는 은행 대출 신청 거절에 영향을 준 모든 요인 중 가장 결정적인 요인과 그 이유를 빠르게 확인할 수 있다.

오라클 애널리틱스 클라우드 사용자 정의 맵 분석

연관 규칙 학습이라고도 불리는 데이터 마이닝 기술을 기반으로 자주 함께 등장하는 항목 세트를 식별, 데이터 간 관계를 도출한다. 선호도 분석을 활용하는 일반적이고 유용한 애플리케이션은 소비재 또는 소매금융의 장바구니 분석으로, 사용자는 소비자가 여러 제품을 동시에 구매할 확률을 기반으로 마케팅 결정을 내릴 수 있다. 소매 업체 역시 프로모션 전략을 개발하는 과정에서 제품 판매 확대를 위해 인기있는 조합을 살핀다. 예를 들어, 시리얼을 구매하는 소비자의 경우 우유도 동시에 구매하는 경우가 많은데, 이러한 동시 항목 발생에 대한 이해를 기반으로 소매 업체는 매장 레이아웃, 쿠폰 제공 및 교차 판매를 효율적으로 관리할 수 있고, 이는 직접 마케팅, 판촉 및 비즈니스 트렌드 발견에도 유용하게 작용한다.

오라클 애널리틱스 클라우드의 자연어 처리 기능은 텍스트 또는 음성 기반의 검색과 유사한 경험을 간편하게 제공, 자연어로 데이터를 쿼리하고 결과에 대한 음성 내러티브를 도출한다. 해당 기능은 28개의 다른 언어와 동의어, 약어, 동적 필터 및 계산과 같은 다양한 언어 구성을 지원한다. 사용자는 “이번 달 예상되는 직원 이탈률은?”과 같은 업무 관련 질문을 입력하거나, 메시지로 보내고, 소리내어 말한 다음 그에 대한 응답으로 직원 이탈 대시 보드를 확인할 수 있다.

오라클 애널리틱스 클라우드는 자연어 입력과 더불어, 쿼리 결과를 설명하는 자연어 설명 출력 기능도 지원한다. 내장된 자연어 생성 엔진은 사용자의 데이터 맥락 이해를 돕고, 이를 기반으로 데이터를 추가하고 필터를 변경하거나, 혹은 일반적인 데이터 검색 및 분석 프로세스에서와 같이 컨텍스트를 변경함으로써 내러티브를 자동으로 업데이트한다.

그래프 분석은 이용자와 트랜잭션 간의 연결, 또는 네트워크 상에서 두 허브 사이의 최단 거리와 같은 데이터 관계를 시각적으로 제시한다. 오라클 애널리틱스 클라우드를 활용하면 누구나 자율운영 데이터 웨어하우스에서 그래프 데이터를 간편하게 분석할 수 있다. 해당 기능은 마케팅이나 소셜 미디어에서 보안 및 컴플라이언스 준수에 이르기까지 다양한 영역에서 강력한 애플리케이션을 제공한다. 예를 들어, 경로 찾기를 활용해 사용자가 두 지점 사이의 최단 경로를 찾을 수 있고, 그래프 분석을 기반으로 웹 사이트의 중요도를 측정하고 순위를 지정하는 것 역시 가능하다.

사용자 정의 맵 분석은 사용자가 사용자 정의 이미지를 맵 배경으로 적용 및 맵 레이어를 생성함으로써 데이터 시각화를 개선하도록 한다. 예를 들어, 의사는 주의가 요구되는 영역을 식별하고 약물 또는 기타 치료의 영향을 시각적으로 추적하기 위해 인체 이미지 관련 데이터를 시각화 할 수 있다. 맵을 불러오기 위해서는 오라클 애널리틱스 클라우드를 활용하거나, WMS 프로토콜 및 XYZ 타일 레이어를 사용해 동적인 배경의 맵을 웹 서버에서 호스팅할 수 있다. 또한 고객은 날씨 및 건물 설계도와 같이 기업이 접근하기 어려운 지도 정보를 활용하고 이를 비즈니스 데이터와 손쉽게 곁들여 제시할 수 있다.

T. K. 아난드 오라클 애널리틱스 수석 부사장은 “새로운 혁신 기능 발표와 함께 오라클은 데이터 소스 연결, 데이터 변환 및 준비, 데이터 모델링, 탐색 및 다른 사용자와의 결과 공유에 이르기까지 애널리틱스 클라우드 전체 분석 워크 플로우를 강화하는 기능을 통해 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공하고자 한다”며 “오라클은 혁신과 고객 수요 충족을 최우선으로 생각하며, 이번 업데이트를 통해서도 ‘데이터 스토리’의 형태로 고객에게 확장된 데이터 공유와 분석 기능을 제공할 수 있게 됐다"고 밝혔다.

그는 "오라클 애널리틱스 클라우드는 모든 직원, 모든 사용사례, 모든 데이터를 위한 융합 분석 플랫폼"이라며 "기업 대시보드, 보고서, 역할기반보안 등의 전통적인 분석과 증강분석, 자연어처리, 셀프서비스 분석 등을 단일화되고 안전한 플랫폼에서 수행하게 해준다"고 강조했다.

또 "오라클 클라우드 내 애플리케이션과 DB의 데이터뿐 아니라 온프레미스 시스템이나 타 클라우드이든 데이터 위치에 상관없이 운영할 수 있다"며 "고객이 어떤 클라우드 여정을 하든 관계없이 선택권을 드린다"고 덧붙였다.

오라클 애널리틱스 클라우드 고객

■ “데이터에서 가치를 찾는 시간, 1시간도 안걸린다”

영국 공중보건국은 기존 업무 과정에서의 비효율을 개선하고 부정 행위를 식별하기 위해 오라클 애널리틱스를 도입했다. 이를 통해 환자 치료 과정을 최적화함으로써 10억 파운드(약 1조 5천959억원) 이상의 비용을 절감했다.

부동산, 금융, 헬스케어를 비롯한 다양한 분야의 사업을 운영하는 중국 광저우 기반의 킨골드 그룹은 오라클 애널리틱스 도입 후 수 개월 이상 소요됐던 데이터 인사이트 도출 시간을 단 몇 시간으로 단축했다. 비싼 외부 리포트를 구매할 필요 없이 내부 데이터만 이용해 의사결정을 내릴 수 있게 됐다. 특히 재무 통계 보고 과정을 기존 12분에서 41초까지 혁신적으로 단축했다.

웨스턴디지털은 3개 관계사에서 운영중인 2천여개 자산 관련 애플리케이션에서 프로세스를 정제하고 모든 지점에서 데이터의 가치를 확보하고자 오라클 애널리틱스 클라우드를 도입했다. 기존에 8시간30분 걸렸던 DW 리프레시 타임을 20분으로 줄였다. 이에 따라 분석 보고서를 20분 안에 확보하게 됐다. AI와 ML을 활용해 미래를 예측해 의사결정을 내릴 수 있게 됐다.

한솔제지 등 한솔그룹의 IT서비스 계열사인 한솔PNS는 오라클 ADW와 애널리틱스 클라우드를 도입해 그룹의 비즈니스 분석 역량을 높였다.

작년 ADW를 활용해 머신러닝 기반의 데이터 처리와 수집, 저장, 분석, 시각화를 수행하는 빅데이터 플랫폼을 구축해 4월부터 본격적으로 운영 중이다. ERP(재무), MES(제조), SCM(공급망), OMS(주문관리), 물류, 서비스 등 기업 업무 시스템 전반에서 생성되는 정형, 비정형 데이터를 효율적으로 통합 관리하고 분석하고 있다.  현업 담당자는 언제든지 데이터에 접근해 분석업무를 수행하며, 소셜미디어 채널을 통한 외부 데이터를 포함하는 통합 분석 시스템을 구성하고 AI 기반의 플랫폼 고도화를 추진중이다. 한솔제지를 시작으로 향후 전 계열사가 빅데이터 플랫폼을 운영하며 전략적으로 데이터 기반 인사이트를 도출하도록 지원해 나갈 계획이다.

■ 글로벌 스포츠에서 주목받는 오라클 애널리틱스 플랫폼

프리미어리그(EPL)는 오는 21/22 시즌부터 클라우드 기반 매치 인사이트 서비스를 제공한다. 평균 포메이션, 실시간 승리 확률, 결정적 순간 등 경기장에서의 생생한 플레이에 대한 이해를 돕는 통계 분석을 전 세계 수십억 명의 시청자에게 제공할 계획이다. 스포츠 데이터와 클라우드, 애널리틱스, 머신러닝과 같은 혁신 기술의 결합을 통해 경기에 재미와 맥락을 더하는 다채로운 스토리텔링을 제공하고, 집에서 경기를 시청하거나 모바일로 점수를 확인하는 팬들 모두를 대상으로 향상된 참여를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대되고 있다.

F1 레드불 레이싱 팀은 강화된 데이터 활용 역량을 기반으로 레이싱 트랙에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 오라클 클라우드를 도입했다. 레드불 레이싱은 OCI의 광범위한 AI 및 머신러닝 역량을 중심으로 트랙 안팎의 엔지니어링 운영을 관리하는 다년간의 로드맵을 구축해나갈 계획으로, 첨단 기술 활용을 통해 궁극적으로 레드불 레이싱 소속 레이싱카의 성능 개선을 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 트랙 활동 이해를 돕는 데이터 기반의 통찰력과 참여 기회를 아우르는 최고의 팬 경험을 폭넓게 제공함으로써 글로벌 F1 팬들 대상으로 적극적인 기술 기반 마케팅을 전개할 예정이다.

잉글랜드 프리미어리그의 오라클 애널리틱스 클라우드 활용 사례. 결정적 순간 측정 트래커.

국제 요트 대회인 세일 GP는 대회 개최 과정에서 성공적인 데이터 분석 플랫폼 사용을 위해 2018년 10월부터 2019년까지 개최된 첫번째 시즌에 이어, 시즌 1(2018년 10월~2019년)과 올해 4월 버뮤다에서 열린 시즌 2에 걸쳐 오라클 클라우드를 활용해오고 있다.

특히 다가오는 시즌에 오라클 스트림 애널리틱스를 활용해 리그에 소속된 8개 팀과 전 세계 방송 파트너사 및 팬들이 참고할 수 있는 경기 관련 실시간 데이터를 제공할 계획이다. 각 소속 팀은 오픈소스 데이터를 포함한 경쟁 팀의 전술 정보를 파악하고, 데이터 대시 보드에서 최적의 레이스 전략을 결정, 팀 성적을 향상시킬 수 있게 됐다. 팬들은 대회 공식 웹사이트 및 애플리케이션에서 제공되는 즉각적인 주요 성과 지표 업데이트를 확인, 경기 중 펼쳐지는 플레이를 심층적으로 이해하고 보다 생생하게 대회 관람에 몰입할 것으로 예상된다.

스포츠업계는 오래전부터 데이터를 비즈니스와 결합하는 시도를 선도해왔다. 게임 운영뿐 아니라 엔터테인먼트와 비즈니스 영역에도 새로운 분석 역량이 활용되는 모습이다. 이는 코로나19 시대 이후 새로워진 소비자 층을 공략하려는 다양한 산업군에 참고될 것으로 예상된다.