2019.02.13

데이터 기반 비즈니스로 전환할 때 기업이 얻는 가치

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클라우데라는 오픈 소스 기반 빅데이터 기술 개발을 주도하는 전문 서비스로 기업에 필요한 데이터 중심 비즈니스 트랜스포메이션을 지원한다. 이때 최전방에서 고객을 돕는 조직이 바로 클라우데라 프로페셔널 서비스다. 그렇다면 클라우데라는 현재 어떤 미션을 수행 중이며, 그 결과로 어떤 가치를 고객에게 제공하고 있을까? 

클라우데라 세션 서울(Cloudera Sessions Seoul)의 기조연설을 맡은 알렉산더 바트펠드 클라우데라 인터내셔널 프로페셔널 서비스 부문 부사장은 간단명료하게 설명한다. 짧은 시간 내에 완벽한 품질로 고객의 성공을 끌어내는 것이 클라우데라의 한 미션이고, 다른 하나는 클라우드가 쌓아온 각종 기술과 지식을 고객이 자산화하도록 지원하는 것이 바로 클라우데라 프로페셔널 서비스 조직의 미션이다. 이를 통해 고객에게 전달하려는 가치는 더 짧은 시간에 더 많은 성과를 내는 것, 빅데이터 관련 프로젝트 위험을 줄이는 것, 그리고 고객의 역량을 키우는 것이다. 
 
머신 러닝의 시대 ‘스타트업’처럼 행동해야 하는 이유
흔히 데이터가 기업의 가장 중요한 자산이라 말한다. 실제로 얼마나 많은 기업이 데이터의 가치를 인정할까? IDC에 따르면 정형 데이터의 50% 미만, 비정형 데이터의 1% 미만이 기업의 의사결정에 활용된다. 이처럼 데이터가 실제 비즈니스 운영의 중요 요소로 여전히 쓰이지 못하는 이유로 알렉산더 바트펠드는 데이터 중심 사고와 행동에 대한 조직 내부의 저항과 낮은 데이터 처리 역량을 꼽았다. 그렇다면 이를 어떻게 극복할 것인가? 클라우데라가 지난 10년간 경험을 쌓으며 보아온 선진 사례에 그 답이 있다. 

클라우드데라가 데이터 기반 비즈니스 전환 성공 사례를 전 세계 주요 고객들과 만들면서 깨달은 것을 세 가지 선언으로 압축할 수 있다. 크게 생각하고, 현명하게 시작하고, 자주 반복해 실행에 옮기라는 것이다. 이는 Cloudera Sessions Seoul 행사의 캐치프레이즈이기도 한데, 이 중 가장 중요한 메시지는 민첩하게 행동하라는 것이다. 비즈니스 문제에 대한 답을 데이터에서 찾는 여정을 너무 거창한 계획을 가지고 시작하기보다, 목표는 크게 잡되 다양한 시도를 통해 우리 회사만의 접근법을 찾아야 한다는 것이다. 관련해 알렉산더 바트펠드 부사장은 스타트업처럼 행동해야 한다고 강조했다. 

전통적인 IT 시스템 구축처럼 향후 5년을 바라보고 계획을 잡아 개발하는 식의 접근은 데이터 세계에서는 통하지 않는다. 이런 식으로는 빅데이터, 머신 러닝 등 새로운 기술을 따라잡을 수 없다. 특히 머신 러닝의 경우 최신 연구 결과가 무엇인지, 관련 논문이 발표되고 있는지, 이 중 우리가 취해야 할 것은 무엇인지에 늘 관심을 두고 현재 환경과 방법을 업데이트해야 한다. 기업이 스스로 여러 최신 사용례를 적용하면서 민첩하게 움직이기는 쉽지 않다. 바로 여기에 클라우드데라의 존재 이유가 있다.

클라우데라는 최신 연구 결과와 사용례를 적용한 머신 러닝 모델을 개발하고, 트레이닝을 거듭하고, 개선한다. 이런 노력을 지속하면서 여러 산업에 적용할 수 있는 데이터 과학을 위한 검증된 데이터 처리 절차와 SDX 프레임워크를 제공한다. 여기에 클라우데라 프로페셔널 서비스까지 더하면 사람 즉, 기술과 산업에 밝은 전문가의 역량까지 서비스 받을 수 있다. 



그렇다면 클라우데라의 사람, 기술, 서비스는 실제 비즈니스 현장에서 어떤 통찰력을 끌어내고 있을까? 간단한 수치 몇 가지를 예로 들자면 현재 850개 이상의 기업에서 클라우데라와 스파크 기반 환경에서 패턴 인식, 이상 행위 탐지 등에 대한 머신 러닝을 수행하고 있다. 그리고 800개 이상의 기업에서 클라우데라와 임팔라 기반으로 셀프서비스 인텔리전스, 실시간 분석 등의 분석 작업을 수행하고 있다. 청중의 이해를 돕기 위해 알렉산더 바트펠드 부사장은 두 가지 고객 사례를 소개했다. 
 

머신 러닝 기반 자율 주행과 고객 성공 사례 

클라우데라는 이미지 관련 분석과 머신 러닝 적용에 대한 다양한 사례를 보유하고 있다. 대략 분야를 꼽자면 자율 주행 자동차, 첨단 의료 장치, 제조, 의약품, 보안, 공공, 보험 등이다. 



알렉산더 바트펠드 부사장은 이중 자율 주행 분야의 한 독일 기업의 예를 설명했다. 이 기업은 약 50페타바이트 규모의 데이터 세트를 사용해 자율 주행 관련 이미지 인식에 대한 머신 러닝을 수행했다. 클라우데라는 머신 러닝을 위한 데이터 파이프라인을 정의하는 것부터 시작해 방대한 데이터 더미 속에서 유효한 특징을 가진 것을 추려 레이블을 지정하는 것과 데이터 저장과 관리에 대한 답을 제시했다. 



두 번째로 소개한 사례는 고객에 대한 많은 양의 데이터를 가지고 있음에도 고객 행동 패턴 기반의 상품 추천을 못 하던 한 기업에 대한 이야기였다. 이 기업은 클라우데라의 도움으로 머신 러닝 모델을 적용해 170개의 피처(feature)를 도출했고, 이를 통해 상향 판매와 교차 판매 기회로 이어지는 고객의 행동이 무엇인지 판단하여 고객에게 상품을 추천한다. 이 기업의 상품 추천 정확도는 85% 수준으로 고객 성공에 대한 새로운 공식을 새로운 추천 시스템으로 써 내려가고 있다. 

소개한 두 사례를 성공적인 프로젝트를 이끈 주역은 모두 클라우데라 프로페셔널 서비스다. 알렉산더 바트펠드 부사장은 클라우데라 프로페셔널 서비스가 고객별, 산업별 맞춤형 서비스 제안을 통해 데이터 기반의 비즈니스 전환을 실질적인 가치로 만드는 역할을 한다는 말로 기조연설을 마쳤다.


2019.02.13

데이터 기반 비즈니스로 전환할 때 기업이 얻는 가치

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클라우데라는 오픈 소스 기반 빅데이터 기술 개발을 주도하는 전문 서비스로 기업에 필요한 데이터 중심 비즈니스 트랜스포메이션을 지원한다. 이때 최전방에서 고객을 돕는 조직이 바로 클라우데라 프로페셔널 서비스다. 그렇다면 클라우데라는 현재 어떤 미션을 수행 중이며, 그 결과로 어떤 가치를 고객에게 제공하고 있을까? 

클라우데라 세션 서울(Cloudera Sessions Seoul)의 기조연설을 맡은 알렉산더 바트펠드 클라우데라 인터내셔널 프로페셔널 서비스 부문 부사장은 간단명료하게 설명한다. 짧은 시간 내에 완벽한 품질로 고객의 성공을 끌어내는 것이 클라우데라의 한 미션이고, 다른 하나는 클라우드가 쌓아온 각종 기술과 지식을 고객이 자산화하도록 지원하는 것이 바로 클라우데라 프로페셔널 서비스 조직의 미션이다. 이를 통해 고객에게 전달하려는 가치는 더 짧은 시간에 더 많은 성과를 내는 것, 빅데이터 관련 프로젝트 위험을 줄이는 것, 그리고 고객의 역량을 키우는 것이다. 
 
머신 러닝의 시대 ‘스타트업’처럼 행동해야 하는 이유
흔히 데이터가 기업의 가장 중요한 자산이라 말한다. 실제로 얼마나 많은 기업이 데이터의 가치를 인정할까? IDC에 따르면 정형 데이터의 50% 미만, 비정형 데이터의 1% 미만이 기업의 의사결정에 활용된다. 이처럼 데이터가 실제 비즈니스 운영의 중요 요소로 여전히 쓰이지 못하는 이유로 알렉산더 바트펠드는 데이터 중심 사고와 행동에 대한 조직 내부의 저항과 낮은 데이터 처리 역량을 꼽았다. 그렇다면 이를 어떻게 극복할 것인가? 클라우데라가 지난 10년간 경험을 쌓으며 보아온 선진 사례에 그 답이 있다. 

클라우드데라가 데이터 기반 비즈니스 전환 성공 사례를 전 세계 주요 고객들과 만들면서 깨달은 것을 세 가지 선언으로 압축할 수 있다. 크게 생각하고, 현명하게 시작하고, 자주 반복해 실행에 옮기라는 것이다. 이는 Cloudera Sessions Seoul 행사의 캐치프레이즈이기도 한데, 이 중 가장 중요한 메시지는 민첩하게 행동하라는 것이다. 비즈니스 문제에 대한 답을 데이터에서 찾는 여정을 너무 거창한 계획을 가지고 시작하기보다, 목표는 크게 잡되 다양한 시도를 통해 우리 회사만의 접근법을 찾아야 한다는 것이다. 관련해 알렉산더 바트펠드 부사장은 스타트업처럼 행동해야 한다고 강조했다. 

전통적인 IT 시스템 구축처럼 향후 5년을 바라보고 계획을 잡아 개발하는 식의 접근은 데이터 세계에서는 통하지 않는다. 이런 식으로는 빅데이터, 머신 러닝 등 새로운 기술을 따라잡을 수 없다. 특히 머신 러닝의 경우 최신 연구 결과가 무엇인지, 관련 논문이 발표되고 있는지, 이 중 우리가 취해야 할 것은 무엇인지에 늘 관심을 두고 현재 환경과 방법을 업데이트해야 한다. 기업이 스스로 여러 최신 사용례를 적용하면서 민첩하게 움직이기는 쉽지 않다. 바로 여기에 클라우드데라의 존재 이유가 있다.

클라우데라는 최신 연구 결과와 사용례를 적용한 머신 러닝 모델을 개발하고, 트레이닝을 거듭하고, 개선한다. 이런 노력을 지속하면서 여러 산업에 적용할 수 있는 데이터 과학을 위한 검증된 데이터 처리 절차와 SDX 프레임워크를 제공한다. 여기에 클라우데라 프로페셔널 서비스까지 더하면 사람 즉, 기술과 산업에 밝은 전문가의 역량까지 서비스 받을 수 있다. 



그렇다면 클라우데라의 사람, 기술, 서비스는 실제 비즈니스 현장에서 어떤 통찰력을 끌어내고 있을까? 간단한 수치 몇 가지를 예로 들자면 현재 850개 이상의 기업에서 클라우데라와 스파크 기반 환경에서 패턴 인식, 이상 행위 탐지 등에 대한 머신 러닝을 수행하고 있다. 그리고 800개 이상의 기업에서 클라우데라와 임팔라 기반으로 셀프서비스 인텔리전스, 실시간 분석 등의 분석 작업을 수행하고 있다. 청중의 이해를 돕기 위해 알렉산더 바트펠드 부사장은 두 가지 고객 사례를 소개했다. 
 

머신 러닝 기반 자율 주행과 고객 성공 사례 

클라우데라는 이미지 관련 분석과 머신 러닝 적용에 대한 다양한 사례를 보유하고 있다. 대략 분야를 꼽자면 자율 주행 자동차, 첨단 의료 장치, 제조, 의약품, 보안, 공공, 보험 등이다. 



알렉산더 바트펠드 부사장은 이중 자율 주행 분야의 한 독일 기업의 예를 설명했다. 이 기업은 약 50페타바이트 규모의 데이터 세트를 사용해 자율 주행 관련 이미지 인식에 대한 머신 러닝을 수행했다. 클라우데라는 머신 러닝을 위한 데이터 파이프라인을 정의하는 것부터 시작해 방대한 데이터 더미 속에서 유효한 특징을 가진 것을 추려 레이블을 지정하는 것과 데이터 저장과 관리에 대한 답을 제시했다. 



두 번째로 소개한 사례는 고객에 대한 많은 양의 데이터를 가지고 있음에도 고객 행동 패턴 기반의 상품 추천을 못 하던 한 기업에 대한 이야기였다. 이 기업은 클라우데라의 도움으로 머신 러닝 모델을 적용해 170개의 피처(feature)를 도출했고, 이를 통해 상향 판매와 교차 판매 기회로 이어지는 고객의 행동이 무엇인지 판단하여 고객에게 상품을 추천한다. 이 기업의 상품 추천 정확도는 85% 수준으로 고객 성공에 대한 새로운 공식을 새로운 추천 시스템으로 써 내려가고 있다. 

소개한 두 사례를 성공적인 프로젝트를 이끈 주역은 모두 클라우데라 프로페셔널 서비스다. 알렉산더 바트펠드 부사장은 클라우데라 프로페셔널 서비스가 고객별, 산업별 맞춤형 서비스 제안을 통해 데이터 기반의 비즈니스 전환을 실질적인 가치로 만드는 역할을 한다는 말로 기조연설을 마쳤다.


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