DATOR


빅데이터 환경에서의 DA 역할 D·Architecture


데이터에 관심이 있는 분이라면 아마도 한번쯤은 빅데이터(Big Data) 관련 세미나에 참석해서 빅데이터 분석과 하둡에 대한 얘기를 들으셨을텐데요, 발표 내용의 대부분이 DW 어플라이언스 벤더의 자사 제품 홍보이거나 뜬 구름 잡는 얘기들이어서 안타까우신 분들이 많으셨을 거라 생각됩니다.


최근들어, 빅데이터에 대한 관심 고조, 기간계 차세대 시스템 재구축, 그동안 사용되어온 정보계 시스템의 노후화 등으로 인하여 EDW를 포함한 BI 재구축이 활발히 이루어지고 있습니다. 그러나, 빅데이터 분석을 통해 경영혁신 또는 매출증대를 이룬 사례는 찾아보기 어렵습니다. IT 부서에 담당자로 또는 책임자로 있으면서 정작 분석해야 할 본질인 데이터의 의미와 가치도 잘 모르면서 DW 어플라이언스를 도입하고 제대로 활용하지 못하는 현실이 안타깝기만 합니다.
그러면서 한번씩 생각하게 됩니다.

"빅데이터 시장에서 DA로서 우리의 사업기회는 무엇인가? 우리는 무엇을 준비해야 하는가?"

1)내부 데이터는 물론 외부 데이터를 포함한 전사 통합(Global) 관점의 데이터 모델 설계
2)비정형/분산 데이터를 포함한 다양한 데이터의 아키텍처 관리
3)데이터 활용가치를 높이기 위한 데이터 품질관리와 메타데이터 고도화


빅데이터로 인해 H/W 기술 측면에는 많은 변화가 발생하겠지만 기존 DA 역할은 크게 달라지지는 않을 것 같습니다.
그보다는 DA가 비즈니스를 더 많이 이해하고 있어야 할 것 같습니다.
무분별한 데이터 확장을 방지하기 위해서는 데이터의 본질과 그 의미를 파악하고 있어야 할테니까요.
또한, 빅데이터를 활용해야 하는 사용자들에게 데이터의 중요성과 의미를 전파하고 함께 활용방안을 모색해야 합니다.
그렇지 않으면, 막대한 투자비용과 빅데이터는 자칫 쓰레기로 전락하고 말것입니다.


국내에는 데이터 고급 분석을 위한 전문가가 공급 부족이라고 합니다.
인프라 부분은 이미 대형 외산 벤더들이 장악하여 경쟁 구도를 형성하고 있지만, 막상 구축된 데이터를 의사결정에 반영하기 위해 고급 분석을 수행하는 과학자 수준의 전문가는 부족한 실태라고 합니다.
우리 나라의 경우, 대부분 해당 업무를 수행하고 있는 End-user 에 의해 데이터가 분석되고 있습니다.
현실적으로 해당 업무에 대해 가장 이해도가 높고 기업내에서는 해당 데이터를 가장 잘 알고 있는 사람입니다.
그러나 전사 통합 관점에서 그리고 외부 데이터를 연계하여 사업기회를 발굴하고 비즈니스 변화와 위험을 분석하는데는 부족하다고 보여집니다.


최근 확대되는 BI 구축은 전사를 넘어 그룹 또는 관련 사업분야를 통합하여 구축되고 있습니다.
이를 위해 보다 거시적인 관점에서 데이터를 바라보고 분석할 수 있는 능력, 그리고 표준화된 메타데이터 관리 기술이 필요합니다.

데이터 관련 기술은 점점 표준화 되어 가고, 데이터 관리 기술과 인간경험을 바탕으로 한 데이터 고급 분석은 점점 지능화 될 것입니다.
우리 엔코아도 이러한 데이터 고급 분석과 글로벌 표준 메타데이터 영역까지 사업역량을 확장하지 않을까 조심스럽게 생각해봅니다.^^

 


아래는 빅데이터와 하둡에 대한 이해를 위해 정리가 잘 되어있다고 생각되는 자료를 포스팅 하였습니다.

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빅데이터를 이해하기 위한 4가지

빅데이터의 4가지 문제점

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(1) : 위키본(Wikibon) 빅데이터 선언

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(2) : 기존 데이터 처리 및 분석

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(3) : 데이터 속성의 변화

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(4) : 첫번째 접근 '하둡'

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(5) : '하둡'의 기술적 구성

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(6) : '하둡'의 장단점

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(7) : 두번째 접근 '차세대 데이터웨어하우징'

빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어(8) : 빅데이터의 적용 사례

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작성자: EN·CORE 전략컨설팅본부 나연정
e-mail: yjna@en-core.com
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