데이터 분석에 더 많은 돈이 투입되고 있다. 전세계 곳곳의 조직에서 나타나는 현상이다. 결국 관건은 이런 투자금이 실제로 비즈니스 가치를 유도하
2018년, IDC의 연구에 따르면 전 세계 빅데이터와 비즈니스 애널리틱스 매출이 2022년에 2,600억 달러에 달할 것으로 전망된다. 또 2017년부터 2022년까지의 전망 기간 동안 CAGR(Compound Annual Growth Rate)은 12%이다. 지난해 매출은 2017년보다 12% 증가한 총 1,660억 달러로 추산됐다.
비즈니스 분석 도구에 가장 많이 투자하는 산업은 은행, 별도 제조업(discrete manufacturing), 공정 제조업(process manufacturing), 전문 서비스, 정부 등이다. 이들 산업 분야는 2018년 전 세계 분석 기술 매출의 약 절반을 차지했다.
가장 빠르게 성장하는 기술 카테고리는 인지/인공지능(AI) 소프트웨어 플랫폼(37% CAGR)과 비 관계형 분석 데이터 스토어(Data Store, 30%)라고 IDC가 밝혔다.

한편 최근의 가장 큰 분석 트렌드는 머신러닝을 통해 증강 분석의 등장이라고 가트너가 밝혔다. 해당 기업이 2019년 상위 10개 전략 기술 트렌드에 포함시킨 증강 분석은 머신러닝을 이용해 분석 콘텐츠를 작성, 소비, 공유하는 방법을 혁신하는 기술을 말한다. 데이터 준비, 통찰 생성, 통찰 시각화를 자동화함으로써 증강 분석을 통해 많은 경우에 전문적인 데이터 사이언티스트가 필요 없게 될 것이라고 가트너가 밝혔다.
증강 분석을 통한 자동화된 통찰은 기업 애플리케이션에서도 적용될 전망이다. 인적 자원, 재무, 영업, 마케팅, 고객 서비스, 조달, 자산 관리를 위한 소프트웨어와 서비스에 머신러닝이 더해져 분석가와 데이터 사이언티스트뿐만이 아니라 모든 직원의 의사 결정 및 행동을 최적화하는데 도움이 될 것이라고 가트너는 덧붙였다.
가트너는 데이터 사이언스 인재에 대한 경쟁이 치열한 상황에서 분석에 대한 목마름이 재조명되고 있다고 진단했다. 그리고 벤더들이 머신러닝과 데이터 사이언스 역량을 플랫폼의 패브릭에 통합하면서 비전문가 사용자들이 데이터로부터 예측 및 규범적인 통찰을 추출할 수 있을 것이라는 ‘시민 데이터 사이언스’의 약속이 현실이 될 것이라고 가트너가 밝혔다. 2020년까지 시민 데이터 사이언티스트의 수는 전문가 데이터 사이언티스트의 수보다 5배나 빠르게 증가할 것으로 예상된다.
-> 모두가 빅데이터 전문가··· ‘시민 데이터 과학자’가 뜬다
다양한 조직들이 기술, 파트너십, 직원의 측면에서 분석 예산을 어떻게 지출하고 있으며 그들이 생각하는 투자의 가장 큰 보상은 무엇인지 살펴본다.
캠퍼스에서의 분석
펜실베니아 인디애나 대학교는 2018년의 데이터 웨어하우징 플랫폼과 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 포함하여 분석 도구와 인프라에 대한 대규모 투자를 완료했으며 2019년에도 일부 투자를 지속할 계획이다.
이 대학의 CIO 빌 밸린트는 “데이터 자체의 품질, 시의적절성, 완전성에 대한 분석과 데이터 모델의 품질에 집중하고 있다. 이 영역은 고등 교육 데이터 웨어하우징/비즈니스 인텔리전스 부문에서 간과되는 경우가 많다”라고 말했다.
그에 따르면 펜실베니아 인디애나 대학은 점차 데이터 분석 역량을 기능에 내장하는 트랜잭션 시스템과 클라우드 애플리케이션으로 마이그레이션하는 중이다.
밸린트 CIO는 최고의 결과와 투자수익(ROI)을 제공할 가능성이 높은 분석 사용례는 입학생 증가라고 전했다.
그는 “새로운 학생을 유치하고 입학한 후 그들을 유지하고 졸업시키는 것이 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 목표를 달성하기 위한 행동 단계를 밝히는데 도움이 될 수 있는 분석 결과가 가장 중요하다”라고 말했다.
어떤 학생이 출석하지 않거나 학업을 지속하지 않거나 낙제할 위험에 처해 있는지 알려줄 수 있는 예측 분석이 한 예이다.
“이런 분석을 이용해 대학은 잠재적으로 해당 학생보다 먼저 필요를 해결하는 방법에 관한 비즈니스적 의사를 결정하거나 같은 상황을 겪는 미래의 학생이 위험해지지 않도록 할 수 있다”라고 밸린트가 말했다.
펜실베니아 인디애나 대학교는 데이터 분석과 관련해 3가지 영역을 강조하고 있다. 첫 번째는 특정 지도를 제공하는 것에 대한 ROI를 파악하는데 도움이 될 수 있는 고등 교육 전용 분석 시스템이다. 두 번째는 그 과정에서 ‘위험 상태의’ 학생을 가능한 조기에 파악하는데 도움이 될 수 있는 예측 모델링 및 조기 경고 시스템이다. 세 번째는 제공된 제품에 분석 역량/준비도가 직접적으로 포함된 새로운 트랜잭션 시스템이다.
다른 조직과 마찬가지로 이 대학은 분석 관련 프로젝트에 참여할 숙련된 사람들을 찾고 싶어한다.
밸린트는 “가장 큰 기술 인력 공백은 데이터 과학자다. 우리는 시골에 위치하고 있고 교육 임금 구조 때문에 특히 가장 필요한 기술에 대한 최고의 인재를 유입하기 어려울 수 있다. 이것이 예상되는 가장 중요한 인력 문재이다”라고 말했다. 이 밖에 데이터 웨어하우스와 BI 환경에서 근무할 수 있는 애플리케이션 개발자와 데이터베이스 관리자에 대한 수요는 항상 존재한다고 그가 말했다.
데이터 분석은 IT 외의 영역에서도 대학의 핵심 구성요소가 되었다. 밸린트는 “돈, 인력, 시간의 제약이 크다. 우리가 필수적이며 집중적인 정보 지향적 의사를 더욱 잘, 신속하게 또는 저렴하게 결정하는데 도움이 될 수 있는 도구나 개념이 이 환경에서는 매우 중요하다. 분석이 어느 정도 적합할 수 있는 가능성이 있다”라고 말했다.
재무 기록 현대화
뉴 멕시코 남동부에서 서비스를 제공하고 있는 AGH(Artesia General Hospital)는 디지털 혁신을 진행 중이며 그 일환으로 데이터 분석이 강조되고 있다.
이 병원 IT 책임자 에릭 지메네스는 지난 1년 동안 데이터 분석에 연간 IT 예산의 30%에 가까운 비용을 지출했다고 전했다.
그에 따르면 자원의 한계로 인해 아르테시아는 처음에 분석 프로그램 개발을 아웃소싱해야 했다. 이 때문에 분석 예산의 상당 부분이 컨설팅 비용으로 할당되었다. 예산의 나머지는 소프트웨어 및 배치에 할당되었다.
지메네스는 “특히 재무 분야에 초점을 두고 있다. 과거 재무팀은 모든 보고서를 엑셀로 작성했다. 다양한 부서에서 데이터를 수집한 후 마스터 스프레드시트와 연동시켰다”라고 전하며, 하지만 엑셀의 경우 스프레드시트를 편집할 수 있는 사용자의 수가 제한되어 있다고 서명했다.
또한 수 년 동안 데이터를 수집하면서 스프레드시트가 크고 복잡하며 느린 파일이 되었다는 설명이다. 재무 부서는 이 파일을 서버에 보관했지만 때로는 관리자들이 노트북을 이용해 스프레드시트를 집으로 가져가 주말 동안 작업을 수행하기도 했다.
지메네스는 “이 경우 마스터 스프레드시트와 연동하는데 문제가 발생할 수 있었다. 또 다른 문제점은 서버 문제가 있을 때 엑셀 파일이 손상된다는 것이었다. 우리는 백업에서 파일을 복원해야 했고 이로 인해 재무팀은 데이터를 다시 수집해야 했기 때문에 추가적인 업무 부담이 발생했다”라고 말했다.
현재 모든 재무 데이터는 분석 플랫폼을 이용해 중앙의 한 장소에 보관되며 재무 부서는 더 이상 스프레드시트에 의존하지 않는다. 지메네스는 “(예전에는) 데이터를 수집하여 분석할 때 수 시간에서 수 일이 소요되었다. 이제 몇 분이면 끝난다. 재무 사용자는 다른 문제도 해결할 수 있으며 스프레드시트에 관해 걱정할 필요도 없다”라고 말했다.
한편 분석을 통해 더 많은 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 아르테시아는 데이터 ‘스토리텔러’를 찾고 있다. 지메네스는 “데이터를 분석하여 스토리를 제공할 수 있는 이가 절실하다. 데이터를 수집하는 프로세스에 관해 잘 이해하고 있어야 한다. 수집한 후에는 최종 사용자가 데이터를 어떻게 사용할지 파악해야 한다”라고 말했다.
해당 병원은 데이터 분석을 활용하는 초기 단계에 있지만 이미 가치가 입증되고 있다. 지메네스는 “시간이 절약되어 다른 프로젝트에 집중하는데 도움이 되었다. 분석은 첫 번째 단계이자 기초에 불과하다. 앞으로 수 개월 동안 해당 조직은 일상 업무에서 데이터를 더 많이 활용하도록 변화할 것이다. 일단 기초를 잘 닦으면 조직에서 머신러닝과 인공지능 등의 도구를 사용하기 시작할 수 있다”라고 말했다.
비즈니스 성과 개선
WAEPA(Worldwide Assurance for Employees of Public Agencies)는 연방 공무원들에게 생명보험 및 금융서비스 혜택을 제공하는 비영리 협회다. 이 조직은 올 해 데이터 분석 지출을 15% 늘릴 계획이다.
협회의 CIO 브랜든 존슨은 올 해의 우선순위와 관련해 “조직 내의 주요 이해당사자와 면담을 진행하고 그들이 달성하려는 성과에 기초하여 이를 가능한 시각화하고 자동화하는 비즈니스 성과 지향적인 분석 프레임워크를 개발하는 것이”이라고 설명했다.
그는 구체적인 비즈니스 성과를 제공하는 것을 목표로 삼은 분석이야 말로 최고의 결과를 제공한다고 믿고 있다. 이에 따라 이질적인 기능들을 융합하여 복잡한 사용례를 지원할 수 있는 “전체론적이며 통합된 분석 플랫폼”을 개발하고 이행 복잡성과 위험을 낮추면서 지속적인 기능 확장과 사용례의 혁명을 추구하는 것을 조직의 목표로 세웠다.
존슨은 현재 분석 전략을 강화하기 위해 데이터 분석, 데이터 웨어하우징, BI, 데이터 사이언스, 빅데이터 마이닝 경험과 기술과 갖춘 IT전문가를 찾고 있다.
WAEPA는 이런 기술을 활용해 데이터 마이닝 아키텍처, 모델, 프로토콜을 작성하고 통계 보고 및 데이터 분석 방법론에도 활용하여 대형 데이터 세트의 트렌드를 파악할 계획이다.
한편 분석은 시장 경제, 공급망, 마케팅/광고, 과학적 연구 등 다양한 비즈니스 영역에 적용될 수 있다. 존슨은 데이터 분석이 고객들에게 좋은 서비스를 제공하는데 매우 중요하다며 “우리는 디지털 시대를 살고 있으며 고객 그리고 그들이 어떻게 발전하여 제품을 소비, 구매, 검토하고 싶어하는지에 알아야 한다. 분석을 통해 다양한 비즈니스 결정을 위한 정보를 파악하여 전환부터 페르소나까지 모든 것을 높일 것이다”라고 말했다.dl-ciokorea@foundryco.com