[인터뷰] "축적한 데이터 전문 기술력으로 토털 데이터 서비스 제공한다"

[인터뷰]

"축적한 데이터 전문 기술력으로 토털 데이터 서비스 제공한다"

유진승 비투엔 데이터 솔루션 본부장

[컴퓨터월드] 양질의 데이터 확보가 오늘날 기업들의 핵심 과제로 부상했다. 인공지능(AI)·머신러닝 등 최신 IT 기술들 활용하기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터 확보가 필수적이기 때문이다. 국내외를 가리지 않고 수많은 기업들이 양질의 데이터를 확보하기 위해 자사의 데이터 관리 전략을 점검하고 있다.

국내 IT 서비스 전문기업 비투엔은 설립 당시부터 꾸준히 데이터 관련 비즈니스를 펼쳐왔다. 최근에는 약 16년간 축적된 노하우를 활용해 SDQ, SFLOW 등 다양한 데이터 품질·관리·통합 제품들을 선보이고 있다. 기존 컨설팅 서비스 위주의 사업 구조를 고도화된 기술 기반 솔루션 사업 구조로 전환하고, 다양한 데이터 전문 솔루션들을 통해 고객의 데이터 프로세스 전반을 아우르는 토털 서비스를 제공하겠다는 계획이다.

유진승 비투엔 데이터 솔루션 본부장을 만나 국내 데이터 관련 시장의 현재와 미래에 대해서 들어봤다.

▲ 유진승 비투엔 데이터 솔루션 본부장

부진했던 국내 데이터 시장, 성장에 가속도 붙어

데이터의 가치와 활용이 강조된 지 많은 시간이 지났다. 오늘날 전 세계 대부분의 기업들은 너나할 것 없이 데이터의 중요성을 강조하며 자사 비즈니스 전략의 핵심으로 삼고 있다. 양질의 데이터를 최대한 많이 확보하고 서로 결합함으로써 기존에 얻지 못했던 새로운 인사이트를 발견하고, 이를 바탕으로 최적의 의사결정을 내리고자 하는 것이다. 이는 국내 기업들 역시 다르지 않다. 최근 몇 년 사이 국내 기업 및 기관들은 데이터를 활용하기 위해 다양한 투자를 추진해왔다. 오랫동안 축적된 데이터 중 유의미한 것들을 추려 내거나 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 가치를 창출하기 위해 새로운 시스템을 구축하고 있다.

하지만 전 산업계가 데이터를 중심으로 새롭게 재편되고 있음에도, 아직까지는 데이터 활용도가 높다고 말하기 어렵다. 지난 2018년 스위스 국제경영개발대학원(IMD)이 발표한 전 세계 디지털 경쟁력 순위 보고서에 따르면, 우리나라는 빅데이터 활용 및 분석 순위(Use of big data and analytics ranking) 항목에서 63개국 중 31위로 조사됐다. 전체 순위로는 중위권이지만, 사실상 IT 분야에서 경쟁력을 가지고 있는 주요 선진국들과 비교한다면 하위권에 불과하다.

국내에서 데이터를 기반으로 하는 핀테크 기업이나 스타트업들이 나오고 있기는 하지만, 아직 전 산업계를 기준으로 한다면 데이터 활용 수준이 성숙했다고 말하기는 어렵다. 아직은 데이터 확보나 활용 기술 수준 등이 기대에 못 미치는 것이 사실이다. 정부에서는 이러한 문제를 인식하고 ‘빅데이터 플랫폼 구축’ 사업이나 ‘공유데이터 포털 구축’ 사업 등 다양한 데이터 진흥 정책을 펼치고 있으며, 기업에서도 데이터 관련 제품 도입이나 신규 시스템 구축 등 데이터 기반의 비즈니스 프로세스 확립을 위한 투자를 확대하고 있다.

이처럼 전 산업계의 데이터 혁신이 가속화됨에 따라, IT 서비스 전문기업 비투엔은 자사의 데이터 관련 비즈니스를 강화하고 시장 공략에 속도를 더하고 있다. 2004년 설립된 비투엔은 약 16년 간 데이터 아키텍처링, 모델링, 관리체계 수립, 표준화, 품질 관리 등 데이터 관련 분야에 집중하며 빠르게 성장해왔다. 특히 지난해에는 연 매출 200억 원을 돌파하며 안정적인 사업 기반을 마련했다는 평가다.

최근 비투엔은 기존의 데이터 관련 컨설팅 위주의 사업 구조를 개편해, 자사의 데이터 전문 솔루션들을 강화하는 데에 집중하고 있다. 특히 올해 솔루션 매출 목표를 지난해 대비 약 2배로 설정하고, 다양한 경험을 통해 축적된 기술력과 레퍼런스를 바탕으로 사업 분야를 확장해나가겠다는 목표다. 장기적으로는 SDQ·SMETA·SFLOW 등 데이터 전문 솔루션들을 기반으로 확장된 데이터 플랫폼을 구현할 계획이다.

비투엔의 솔루션 R&D 및 비즈니스를 이끄는 유진승 데이터 솔루션 본부장을 만나 비투엔의 미래 전략에 대해 들어봤다.

데이터 필요성 인식 강화…관리보다 활용 고려해야

Q. 양질의 데이터 확보에 대한 수요 증가를 체감하고 있는가?

최근 국내 공공기관과 기업 모두에서 데이터 품질 관리와 관리 체계에 대한 사업들이 많이 나오고 있다. 지난 3년 사이에 데이터 품질 관리 시장은 6~70% 이상 확대됐다고 본다. 실제 데이터의 중요성과 활용도가 높아지면서 정확한 데이터를 만들어낼 수 있는 프로세스, 그리고 이러한 정확한 데이터를 지속적으로 가져갈 수 있는 관리 체계에 대한 인식이 높아지고 있기 때문이다. 이에 비투엔을 포함한 국내 데이터 전문 기업들도 데이터 품질이나 표준, 거버넌스 시장에 높은 관심을 가지고 있다.

일반적으로 양질의 데이터라는 것은 데이터 품질 지표(DQI)를 제대로 준수한 것을 의미한다. 이는 준비성·완전성·일관성·정확성·보안성·적시성·유용성 등의 7가지 핵심 지표와 24개의 세부 지표로 구성된다. 데이터 품질 지표는 국내 공공기관에서는 물론, 전 세계적으로도 공통된 기준으로 활용되고 있다. 이러한 품질 지표를 정확히 준수한다면 조직 내 데이터 품질을 상당히 향상시킬 수 있을 것이다.

또한 실제 산업 현장에서는 양질의 데이터 여부를 판별하기 위해 가장 핵심적인 두 가지 기준을 활용할 수 있다. 이는 ▲조직에서 필요한 규칙에 맞게 데이터가 잘 생성되고 있는가 ▲같은 데이터를 서로 다른 사람이 봤을 때도 같은 의미를 가질 수 있는가 등이다. 이러한 두 가지 기준은 모두 조직 내 데이터 관리 체계와 관련된 것이다. 축적된 데이터들을 지속적으로 관리할 수 있는 일원화된 체계가 있어야 한다는 의미다. 체계적으로 관리된 데이터는 오랜 기간 동안 쌓여 있더라도 훼손이 적고 품질을 유지할 수 있으며, 해당 관리 체계에 대해 알고 있다면 누구라도 같은 데이터에서 동일한 인사이트를 읽어낼 수 있다.

Q. 데이터 품질 및 관리에 대해 국내와 해외의 인식 차이가 있다면?

국내와 해외 모두 데이터 품질 지표라는 동일한 기준을 활용하고 있다. 다만 다른 점이 있다면 해외와 국내의 기업 문화라고 할까, 운영 방식에서 조금 차이가 난다.

해외에서는 기업 간의 인수합병이 빈번히 일어나다보니 한 기업의 데이터 표준이나 체계를 일관되게 가져가기가 어렵다. 인수합병이 일어나면 서로의 사정을 고려한 새로운 전사 데이터 표준을 만들어야 한다. 그래서 인수합병 이전에 각 기업이 가지고 있던 데이터를 최대한 유지하면서 이를 어떻게 합칠 것이냐, 어떻게 정합성을 확보하고 활용 체계를 마련할 것이냐가 중요한 이슈로 여겨진다. 완전히 새로운 데이터 관리 체계를 수립하고 모든 데이터를 거기에 맞추려고 하면 시간과 비용이 상당히 소모되기 때문이다.

반면 국내는 상대적으로 기업 간의 인수 합병이 적다. 그래서인지 국내 기업들은 대개 관리 기준을 정확히 수립하고 데이터를 거기에 맞추는 방식을 많이 사용한다. 이는 데이터의 활용 측면보다 관리 측면을 우선시하는 방법이다. 관리 기준을 수립하고 전사 데이터를 거기에 맞추는 데에는 많은 시간과 비용이 소모되지만, 이렇게 한 번 정리해놓으면 오랜 기간 동안 안정적으로 사용할 수 있어서 유리하다.

다만 앞으로는 국내에서도 데이터의 관리 측면보다는 활용 측면을 더욱 강조하는 방향으로 바뀔 것으로 본다. 여전히 전사적인 대규모 데이터 프로젝트가 나오고 있지만 역시 비용과 시간을 무시할 수 없기 때문이다. 그러려면 기업들은 현재 보유하고 있는 데이터를 정확히 인지하고 데이터 품질 지표를 어떻게 적용할 것인지, 지속적으로 표준을 준수하려면 어떻게 해야할 것인지, 활용은 어떻게 할 것인지 등의 데이터 거버넌스 측면을 많이 고려하게 될 것이다.

▲ “뛰어난 제품과 기술력에 새로운 색을 입혀서 새로운 시장을 창출하겠다.”

유진승 본부장은 다양한 데이터 컨설팅 경험과 기술력을 녹여 개발한 솔루션이 고객에게 좋은 평가를 받고 있다고 말했다.

“전사 데이터 전략 아우르는 토털 서비스 제공할 것”

Q. 비투엔은 어떤 솔루션으로 기업의 데이터 전략을 지원하는가?

SDQ는 데이터 품질 관리를 위한 핵심 솔루션이다. 데이터의 품질을 결정하는 것은 결국 기업에서 데이터에 대한 정의를 어떻게 내리는 지가 핵심이다. ‘이런 데이터가 필요하다’는 기준을 세우고 거기에 맞게 데이터 품질 지표를 적용해 정말 조직에서 필요한 데이터를 생산해야 한다. SDQ는 데이터 품질 지표를 고려해 조직 내 데이터가 어떻게 운용되고 있는지를 지속적으로 분석하고, 비효율적인 부분이나 오류가 발생할 수 있는 부분을 탐색해 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 통해 기존에 축적된, 그리고 새롭게 수집되는 데이터들의 품질 현황을 가시적으로 확인하고 관리함으로써 전사 데이터의 품질을 향상시킬 수 있다.

또한 데이터 품질 관리 솔루션은 무엇보다 높은 성능을 가지고 있어야 한다. 품질 관리를 위해서는 데이터에 대한 전수 검사가 필수적이기 때문이다. 뛰어난 데이터 표준과 관리 기준을 수립한다고 하더라도 이를 모든 데이터에 적용할 수 없다면 의미가 없다. 따라서 품질 관리 솔루션은 기존에 축적돼 있는 많은 데이터를 효율적이고 빠르게 검사하고, 새롭게 축적되는 데이터들도 딜레이 없이 검사할 수 있도록 높은 성능을 갖춰야 한다.

비투엔은 그동안 많은 기업들의 SQL 튜닝 프로젝트들을 성공적으로 수행하면서 관련 기술을 축적해왔다. 이를 통해 사내 솔루션 개발팀들이 우수한 SQL 구사 능력을 보유하고 있으며, 그것을 둘러싸고 있는 아키텍처링 기술력 또한 갖추고 있다. SDQ는 이러한 비투엔의 기술력이 집약돼 있어 높은 성능을 보여준다. 축적된 데이터에 대한 전수 검사는 물론, 새로운 데이터 관리를 위한 범위 부분 처리에 있어서도 뛰어난 기술력을 갖추고 있다고 자신한다.

SFLOW는 데이터 통합 솔루션이다. 조직 내에 산재돼 있는 데이터들을 손쉽게 통합 및 연계할 수 있도록 돕고, 이를 통해 GUI 상에서 연계 현황을 모니터링한다. 개념적으로는 EAI(Enterprise Architecture Integration)에 가깝다. 기존의 EAI 시장은 이미 포화 시장이고 새롭게 진입하기가 어렵지만, EAI는 늘 업무량이나 개발 수요가 많고 유지보수 또한 어려웠다. SFLOW는 이런 점을 개선해서 보다 쉽게 관련 업무를 수행할 수 있도록 구성했다.

Q. 상기한 솔루션들을 활용한 장기적인 로드맵이 있다면?

지금까지 비투엔은 데이터 품질관리 및 거버넌스 분야의 컨설팅 시장에서 선두그룹을 차지하고 있다고 자평할 수 있다. 다양한 데이터 컨설팅 및 개방 경험과 기술력을 최대한 녹여 개발한 솔루션이 고객으로부터 좋은 평가를 받고 있으며, 향후 기존의 제품과 기술력에 새로운 색을 입혀서 데이터 관리 및 활용을 위한 새로운 시장을 창출할 계획이다.

SDQ와 SMETA, SFLOW 등은 비투엔의 미래 전략을 위한 초석이다. 3개 제품은 모두 뛰어난 성능을 갖추고 있다고 자부하지만, 이들을 각각 활용해 시장을 확대해나가는 것은 비효율적이라고 본다. 그보다는 뛰어난 개별 솔루션의 기능들을 전체적으로 아우를 수 있는 토털 솔루션, 일종의 데이터 포털 형태를 구상하고 있다. 가령 SMETA와 SFLOW를 연계한다면 메타데이터를 기준으로 데이터의 유효성을 검증하고, 유효한 데이터가 현재 어떻게 연결되고 흐르고 있는지를 가시화할 수 있을 것이다.

Q. IT 산업 전반에 인력난이 심각하다고 한다. 비투엔이 우수한 인재풀을 유지하는 방법은?

사내에서 매달 1회 이상 기술 세미나를 개최하고 있다. 많은 경험과 기술을 갖춘 개발자들이 사내 강의실에서 전사 직원들을 대상으로 다양한 노하우를 전수하는 식이다. 이는 비투엔 설립 초기부터 꾸준히 이어져온 전통으로, 이를 통해 전사적으로 기술력이 꾸준히 축적되고 새로운 직원이 들어와도 단기간에 성장할 수 있는 기반을 마련했다.

올해 비투엔은 임직원 수가 100명을 돌파했다. 지난해 대비 10% 정도 늘어난 숫자다. 최근 비즈니스를 확장하다보니 우수한 인재들을 더욱 많이 확보하려고 하고 있다. 빅데이터 청년인재 양성 사업을 활용한 인턴십 프로그램, 멀티캠퍼스 사피(SSAFY) 등 다양한 방법으로 신규 인재 확충에 나서고 있다.

다만 어느 회사나 마찬가지겠지만 결국은 솔루션 개발이나 프로젝트를 실질적으로 이끌어갈 수 있는 중견급 핵심 인력들이 다수 필요하게 마련인데, 이들을 구하는 게 쉽지는 않다. 특히 솔루션 개발 쪽은 더더욱 뛰어난 역량과 경험을 갖춘 인재들이 필요하지만, 대개 우수한 경력을 갖춘 인재들은 네이버나 카카오 같은 대기업을 선호하거나 프리랜서로 전향하는 경우가 많아 중소기업에서는 인력 확보에 어려움을 겪고 있는 게 사실이다. 최근 3년 사이에는 주니어급 개발자들이 향후 회사를 이끌어갈 핵심 인재로 거듭날 수 있도록 체계적인 훈련 계획을 마련해 추진하고 있다.

Q. 국내 데이터 산업계의 발전을 위한 제언이 있다면?

최근 데이터 분야 솔루션 기업들이 다들 패키지 형태의 제품을 내놓고 있다. 너나할 것 없이 데이터 관리 전반을 아우르는 솔루션 패키지를 내놓는 게 국내 데이터 산업계의 트렌드다. 이를 통해서 고객의 한두 가지 데이터 프로세스가 아닌, 전사적인 데이터 이니셔티브를 모두 가져가겠다는 목표다.

다만 국내 데이터 산업계에는 극복해야 할 과제가 있다. 바로 호환성의 문제다. 해외에서는 솔루션 도입을 고려할 때 타 솔루션과의 호환성을 중요하게 생각한다. 기업 내에서 운용하는 서비스들이 다양하고 이들과 원활하게 통신하며 함께 움직여줘야 하기 때문이다. 이를 위해 많은 글로벌 기업들은 서로 준수하는 표준 규약이나 API가 있고, 그에 맞춰서 솔루션을 개발한다. 서드파티 기업들 역시 이러한 표준을 지켜서 서로 연동 가능한 제품을 개발할 수 있다.

반면 우리나라 산업계는 폐쇄적인 솔루션 생태계를 가지고 있다. A사 제품을 B사 제품과 연동하기 위해서는 별도의 개발을 해야 한다. 이 과정에서 불필요한 시간과 비용 낭비가 발생한다. 이를 개선하기 위해서는 국내에서도 국제 표준에 맞는 상호 호환성을 가지고 가야 한다. 폐쇄적인 솔루션 생태계는 단기적으로 고객을 구속하고 붙잡아놓을 수는 있겠지만, 국내 산업계 전체의 발전이라는 측면에서는 도움이 되지 않는다. 한시바삐 오픈API에 대한 규약에 합의하고 서로간의 불필요한 마찰을 지양해야 한다.

앞으로도 데이터의 중요성은 더욱 높아질 것이다. 특히 데이터 품질과 표준을 어떻게 관리하고 꾸준히 운영하느냐가 기업의 핵심 과제로 자리매김할 전망이다. 비투엔은 앞으로도 더 새로운 제품과 더 나은 기술을 통해 사용자들에게 원활한 서비스를 제공하고자 한다.