"방대한 기업 데이터, '가상화'로 통합·연결해야"

"기업은 감당하기 힘들 정도로 많은 데이터를 갖고 있습니다. 데이터가 이리저리 흩어져 있어 관리하기도 버겁습니다. 이젠 데이터를 한 곳에 통합, 연결해야 기업 생산성을 높일 수 있습니다. 데이터 통합·연결은 '데이터 가상화'로 가능합니다."

디노도 로빈 퐁 아세안·한국 비즈니스 총괄 부사장은 8일 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 리더스 조찬 포럼(C-Suite & Leaders Focum)에서 데이터 가상화 중요성을 강조하며 이같이 밝혔다.

이번 포럼에 디노도코리아 관계자도 참석했다. 남궁명선 디노도코리아 지사장과 김세준 기술 총괄 상무는 디노도 플랫폼 강점을 소개했다.

남궁명선 대표와 김세준 상무는 디노도 플랫폼을 통한 기업 데이터 관리 향상과 비즈니스 창출 증대를 장점으로 꼽았다.

"데이터 가상화, 기업 데이터 관리 필수요소"

기업은 멀티 클라우드를 롯한 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 환경에서 데이터를 관리하기 어렵다. 데이터가 방대해지고 이리저리 흩어져서다. 기업이 데이터 분석으로 유용한 인사이트를 얻거나 새 제품을 개발해야 하는데, 관리조차 힘든 추세다.

디노도 로빈 퐁 아세안·한국 비즈니스 총괄 부사장. (사진=지디넷코리아)

기업이 분석을 해도 문제다. 기업이 데이터를 많이 가져도 이를 분석에 충분히 활용하지 못해서다. 한 조사 결과에 따르면 실제 분석에 활용되는 데이터는 기업 전체 데이터 30% 도 못 미친다. 또 흩어진 데이터를 모으는 시간이 분석 기간보다 더 길다.

이에 로빈 퐁 총괄 부사장은 기업 데이터 관리 방식을 바꿔야 한다고 강조했다. 그는 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크보다 '데이터 가상화'를 가장 적합한 해결책으로 봤다.

그는 "대안책으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크가 거론되고 있기는 하다"며 "안타깝게도 데이터는 여전히 분산된 상태다"고 했다. 그는 "기업 데이터를 더 빠르고 비용 효율적으로 활용하기 위해 다른 식으로 데이터를 통합·연결할 필요가 있다"며 "데이터 가상화가 유일한 열쇠"라고 강조했다.

데이터 가상화란, 시스템에 이리저리 분산된 기업 데이터를 통합하고, 통합 데이터 보안과 거버넌스를 중앙에서 처리하는 시스템을 말한다. 이를 통해 사용자에게 통합 데이터를 실시간으로 제공한다.

여기서 데이터는 실제 데이터가 아닌 '가상' 데이터다. 원본 데이터는 데이터 저장소에 그대로 있다. 실제 연예인 대신 모습이 똑같은 가상 인간이 방송 활동을 대신하는 것과 비슷하다.

데이터 가상화 특징은 원본 데이터 복사나 이동을 생략한다는 점이다. 퐁 부사장은 "데이터 가상화는 기존 데이터를 복사하거나 옮기지 않는다"며 "기업은 원본 대신 가상 데이터를 한데 모아 연결해 이용, 관리할 수 있다"고 했다.

그는 데이터 가상화 장점에 대해 설명했다. 기업 운영 비용과 시간을 절약할 수 있다는 점을 꼽았다.

풍 부사장은 "데이터 가상화는 데이터 이동·저장에 필요한 비용을 줄일 수 있다"며 "원본 저장소에 대한 규제를 철저히 지키면서 가상 공간에 대한 접근통제로 데이터의 무분별한 활용까지 제어할 수 있다"고 설명했다.

그는 데이터 가상화를 사용하면 데이터 추출·변환·적재(ETL)나 API 등에 대한 업무도 줄일 수 있다고 했다. 이를 통해 빠르게 변화하는 데이터소스에 대해 효율적이고 빠르게 대처할 수 있다는 설명이다.

풍은 "가상 데이터는 데이터 형식, 위치, 응답속도와 관계 없이 기업 시스템에 흩어진 데이터를 통합한다"며 "현시대에 가장 효율적인 데이터 관리법이라고 본다"고 주장했다.

"디노도 플랫폼, 기업 생산성 획기적 향상"

김세준 상무는 디노도 플랫폼 강점을 소개했다. 디노도 플랫폼은 데이터 가상화 기술로 데이터를 실시간 통합, 관리, 배포하는 등 데이터 패브릭 구축에 필요한 모든 기능을 제공한다. 국내에선 카카오뱅크가 대표 고객사다.

김세준 상무는 디노도 플랫폼으로 기업 비즈니스 수익을 신속히 올릴 수 있다고 강조했다. 해당 플랫폼이 흩어진 데이터를 통합, 연결해 기존보다 더 빠른 분석 결과를 낼 수 있어서다.

디노도가 조사한 결과에 따르면 기업은 디노도 플랫폼으로 데이터 분석을 위한 준비 속도를 67% 올릴 수 있다. 데이터 쿼리 응답 시간도 약 65% 준다. 김 상무는 "기업이 수익을 창출할 때까지 드는 시간을 획기적으로 줄일 수 있다"고 강조했다.

빠르고 효율적인 데이터 처리 비결은 플랫폼 내 탑재된 핵심 동력 엔진이다. 고객사가 원하는 쿼리를 입력하면, 이 엔진이 데이터를 빠르게 내놓는다. 그는 "빠른 응답 시간을 보장할 수 있도록 다양한 최적화 기술을 엔진에 적용했다"며 "부실한 결과는 쿼리를 재작성해 데이터 품질까지 개선해 준다"고 했다.