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AIㆍML / 개발자

검색 현대화에 투자할 이유 "하이브리드 업무환경부터 비정형 콘텐츠까지"

Isaac Sacolick  | InfoWorld 2022.07.13
필자의 소프트웨어 개발 기술 대부분은 소비자 대면 검색 애플리케이션을 설계, 구축, 지원하는 과정에서 습득했다. 그동안 사용한 검색 기술은 다양하지만 모두 비슷한 개발 패턴이 있었다. 인프라 설정, 데이터 불러오기, 검색 인덱스 구성, 검색 경험 개발 등이다.

데이터 불러오기, 검색 알고리즘 구성, 앱 개발 작업은 시작에 불과했다. 적합성 조율은 추단법에 대한 견해와 요구사항이 다양한 이해관계자 사이의 줄다리기였다. 새로운 규칙을 도입할 때마다 콘텐츠의 태그 설정, 품질 강화, 인덱싱 방식을 재고해야 할 때가 많았다. 성장과 새로운 사용자 페르소나를 뒷받침하기 위해 인프라 확장, 새로운 데이터 소스 추가, 검색 인터페이스 재구성 등의 추가 작업도 있었다.
 
ⓒ Getty Imasges Bank

1세대 검색 기술 이후로 많은 변화와 개선이 있었다. 오늘날 현대화된 검색 플랫폼은 인프라 구축 콘텐츠 소스와의 통합, 적합성 개선 등의 작업을 수월하게 해 준다. 검색 플랫폼 현대화는 비즈니스 차원에서 고객 및 직원 지원을 개선하기 위해서라도 반드시 필요하다.

그러나 필자가 볼 때, 많은 개발 및 데이터 과학 팀에서 진행하는 데이터 활동의 대부분이 정형화된 데이터 소스에 대한 데이터 시각화, 머신러닝, 데이터옵스에 집중되어 있는 실정이다. 비즈니스 문서, 웹사이트, XML 저장소, 기타 원문 데이터 필드와 같은 비정형 데이터의 검색은 추가 기술과 역량이 있어야 잘 할 수 있기 때문에 뒷전으로 밀려날 때가 많다. 

이번 기사를 위해 IT, 디지털 경험, 데이터 팀이 검색 기술 현대화를 고려해야 할 이유에 대해 3인의 전문가에게 자문을 구했다.
 

경험, 개발 도구, 시스템 관리의 간소화

코베오(Coveo)의 제품 및 마케팅 담당 SVP 마크 플로이샌드는 기존에 구현된 검색 기술이 안고 있는 문제 중에서 오늘날 보다 쉽게 해결할 수 있는 것 하나를 소개했다. 플로이샌드는 “그동안 기업 검색 기술은 개별 부서 목표만 염두에 둔 채 부서 내에 구입 또는 구축되어 고립된 경우가 보통이었다. 이런 방식 대신 단일 통합 플랫폼을 사용해 기업 검색, 웹사이트 검색, 앱 내 검색을 제공할 수 있다”라고 말했다.

공통적인 사용자 경험, 개발자 도구, 관리 기능을 제공할 목적으로 단일 플랫폼 상에 중앙집중화하면 여러 부서에 영향을 미친다. 플로이샌드는 계속해서 “검색을 통합하면 IT 부서의 관리 및 내부 지원 부담이 극적으로 간소화된다. IT 부서는 고객 확보, 전환, 유지, 타 직원의 역량 강화 지원 등 팀의 주력 분야를 막론하고 모든 내부 부서의 요청을 적합한 플랫폼으로 지원할 수 있다”라고 설명했다.

특히 워크플로와 사용자 경험의 개인화가 필요할 때 개발 팀이 복수의 검색 경험을 지원할 수 있는 한 가지 방법은 헤드리스(headless) 검색을 활용하는 것이다. 그러면 개발자들은 한결 가벼운 로우코드 및 노코드 인터페이스를 사용해 고객 지원 및 직원 워크플로 플랫폼에 검색 기능을 포함시킬 수 있다.
 

직원 경험 개선으로 하이브리드 업무 모델까지 지원

특히 상대적으로 통신 빈도가 낮고 통합할 도구 개수가 적은 소규모 기업의 경우에는 기업 포털과 결합된 검색 기능만으로도 충분하다. 반면, 부서와 정보 소스가 여럿인 대기업의 경우, 복수의 콘텐츠 관리 시스템, 고객 관계 관리 시스템, 기타 서비스형 소프트웨어 도구에서 제공되는 정보를 중앙집중화하면 정보가 풍부한 경험으로 이어진다.

종합적 검색 경험은 직원이 워크플로 도구에서 생성된 정보, 주제 전문가, 문서를 찾는 주요 도구여야 한다. 이 기능은 하이브리드 업무 모델의 팀에 필수적이며 가상의 정보 교환 장소를 만드는 방향으로 가는 과정이다. 직원 생산성에 도움이 되고 직원이 각자 목표에 맞는 핵심 정보를 찾는 스트레스를 줄인다.

글린(Glean) CEO 아르빈드 제인도 의견을 같이 하면서 “특히 회사가 성장하고 다양한 앱과 사람들에 걸쳐 지식이 분열되면서 근무 중에 필요한 것을 찾는 일은 복잡하다”라고 말했다. 

물론, 클라우드, API가 있는 SaaS, 통합 플랫폼, 머신러닝 기술이 발전하기 전에는 개인화되고 적합하며 최신 상태로 유지되는 검색 경험을 만드는 일이 간단하지 않았다. 데이터 품질이 좋지 않으면 직원의 검색 경험도 나빠진다.

제인은 “대단한 기업 검색 경험을 만들려면 예전에는 극복할 수 없었던 과제를 해결해야 한다. 예를 들면, 직원의 업무 방식과 직원에게 중요한 정보를 깊이 이해해야 한다. 기술 발전에 힘입어 지속적인 직접 수정 없이도 고급 적합성 모델을 구축할 수 있는 근본적으로 개선된 솔루션이 탄생했다”라고 말했다. 
 

더 많은 콘텐츠 소스를 검색할 수 있도록

뉴클리아(Nuclia) CEO 유달드 캠프루비는 한 회사의 범위와 규모를 확장할 수 있는 검색 엔진 기능을 강조하면서 “모든 회사의 데이터 중 80% 내지 90%가 비정형 데이터다. 데이터는 다양한 데이터 소스에 다양한 형식과 언어로 존재한다. 이 데이터를 소화, 처리, 인덱싱하는 것은 오늘날 검색의 최대 과제에 속한다. 각 기업이 이러한 혼란을 극복하려면 비정형 데이터를 대상으로 한 AI 구동 검색 엔진이 유용할 것”이라고 말했다.

구성 가능한 머신러닝 알고리즘이 내장된 검색 엔진은 대형 정보 저장소를 검색하는 사용자 페르소나와 앱이 여럿인 기업에 상당한 이점을 제공한다. 검색 플랫폼은 엔티티 강화를 위한 알고리즘, 자동 적합성 조율, 추천 엔진 등을 포함한 머신러닝 기능의 품질과 범위를 완성한다.
 

검색 플랫폼을 우선시해야 할 이유는?

기업이 검색 플랫폼 및 경험을 현대화해야 하는 이유를 5가지 들자면 다음과 같다.

•    최신 플랫폼은 키워드 인터페이스 차원을 넘어 자연어 질의로 사용자 경험을 간소화한다. 
•    복수의 검색 기술을 지원하는 기업은 단일 기업 검색 플랫폼으로 통합하여 비용을 절약할 수 있다.
•    데브옵스 팀은 단일 플랫폼 통합, 서비스 계층 개발, 사유 통합 등을 통해 기술 부채를 줄일 수 있다.
•    검색 경험을 현대화하여 앱을 업그레이드하면 성능 개선, 모바일 인터페이스 지원, 접근성 해결, 경험 개인화 등이 가능하다.
•    API가 있는 검색 엔진은 데이터 과학, 애널리틱스, 시각화 도구에 대한 백엔드 저장소가 되므로 사실상 비정형 데이터를 정형화된 데이터 소스로 제시할 수 있다.

기업이 지원하는 검색 인덱스가 구형이라면, 이제 거미줄에 쌓인 먼지를 털어 내고 업그레이드를 고려해야 할 때다. 현대화된 플랫폼은 기업, 사용자, 데이터 과학 팀, 기술 조직에 상당한 장점을 제공한다.
editor@itworld.co.kr
 Tags 검색기술 검색애플리케이션 듀얼페르소나 데이터시각화 머신러닝 검색엔진
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