2020년 데이터 분석 부문 관련 주목할 점 총정리

 * 본 아티클의 원문은 2020년 12월 24일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다. 

2020년은 힘든 한 해였습니다. 팬데믹이 전 세계를 휩쓸고 모든 국가, 산업, 개인에 타격을 입힌 가운데 Google에서는 불확실성을 극복하는 수단으로 데이터와 분석에 주목했습니다. Google은 데이터와 클라우드를 사용하여 코로나19의 확산에 대한 이해를 돕는 동시에 업계에 디지털 혁신을 불러와 대중이 원할 때 필요한 정보를 얻을 수 있는 더욱 안전한 방법을 제공했습니다. 데이터와 분석은 필수 인력과 기업이 이 어려운 시기를 타개하는 데 있어 핵심적인 도구가 되었습니다. Google 데이터 분석팀에서도 조직이 비즈니스 전략을 재정립하여 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 도왔습니다.

2020년에 고객이 의견을 개진하고 이와 관련하여 Google Cloud에서 진행한 모든 작업에는 디지털 세상에서의 데이터 사용 및 공유에 대해 새롭게 형성된 절박함이 반영되어 있습니다. 2020년에 Google에서 주요 과업으로 삼았던 4가지 테마를 되돌아 보고 2021년에 더욱 관심을 기울여야 하는 이유를 알려드립니다.

비즈니스 인텔리전스(BI)를 넘어선 지능형 서비스의 가능성 

오늘날 막대한 양의 데이터가 생성되고 있지만 많은 양의 데이터가 반드시 유용한 정보를 의미하는 것은 아닙니다. 기업은 이미 데이터에서 유용한 정보를 얻고 비즈니스 성과를 향상하는 수단으로 비즈니스 인텔리전스(BI)를 활용하고 있습니다. 이제 기업은 현재 솔루션을 AI와 머신러닝(ML)으로 더욱 강화하여 방대한 데이터 세트를 분석하고 패턴을 인식하며 과거, 현재뿐 아니라 미래도 명확하게 보여주는 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

선택권, 유연성, 이동성을 누릴 수 있는 개방형 플랫폼

Google은 여러 환경 간의 사일로를 허물어 고객이 데이터의 위치에 상관없이 관리, 처리, 분석, 활성화할 수 있도록 지원하고 있습니다. 특히 2020년에 선보인 BigQuery Omni는 클라우드 간에 데이터를 이동할 필요 없이 Google Cloud, AWS, Azure(지원 예정)의 데이터를 분석할 수 있는 유연한 멀티 클라우드 분석 솔루션입니다. 또한 Looker의 데이터베이스 내부 아키텍처를 사용하면 데이터가 저장된 위치에서 바로 데이터를 쿼리할 수 있어 여러 데이터베이스와 클라우드에서도 일관된 방식으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 

2020년 신설된 Gartner Magic Quadrant 클라우드 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 부문 심사에 개방형 데이터 분석을 지향하는 Google의 멀티 클라우드 비전이 반영되었다고 생각합니다. Google은 비전 완성도 기준에서 최상위권을 차지한 3곳의 공급업체 중 선두업체로 선정되었습니다.

Google Cloud 전반의 백업 및 DR 역량을 더욱 강화하기 위해 최근 Google은 Actifio를 인수했습니다. 덕분에 하이브리드 시나리오를 포함해 Google Cloud에서 중요 워크로드를 실행하는 기업에서는 외부 위협, 네트워크 장애, 사람의 실수, 기타 중단 문제로 인한 데이터 손실 및 다운타임을 방지할 수 있습니다.  

통제권이 유지되는 지능적인 확장

이제 데이터 분석은 많은 비즈니스에서 업무에 필수적인 기능이 되었습니다. 하지만 비용 증가 없이 급증하는 수요에 효율적으로 대응하고 적합한 사용자에게 데이터를 제공하려면 어떻게 해야 할까요? 그러면서도 유연성과 예측 가능성을 달성할 수 있을까요? 

지난 1년 동안 오프라인 소매업체가 문을 닫으면서 처음으로 온라인 쇼핑 분야에 진출했다는 고객이 많았습니다. 동시에 블랙 프라이데이/사이버 먼데이, 제품 출시 같은 정규 이벤트를 계획해야 했습니다. Google은 고객들이 클라우드 데이터 웨어하우스를 필요에 따라 신속하게 확장 및 축소하면서도 소비한 만큼만 비용을 지불할 수 있도록 BigQuery Flex Slots을 선보였습니다. 또한 모든 가용 데이터가 아닌 변경된 레코드 위주로 수집하고 처리하는 새로운 Dataflow 변경 데이터 캡처(CDC) 솔루션을 통해 데이터 처리 및 클라우드 마이그레이션 과정을 보다 쉽게 최적화할 수 있도록 만들었습니다. 

아울러 데이터 기반 업무를 맡은 인력의 요구를 충족하기 위해 갈수록 다변화되는 애셋과 씨름하고 있는 조직이 많다는 사실을 깨달았습니다. 이제 데이터 분석가뿐 아니라 모든 조직원이 데이터를 사용합니다. 따라서 Google은 직무에 상관없이 모든 사람에게 더 많은 가치를 도출하는 스마트한 도구를 제공하고자 셀프서비스 데이터 검색을 지원하는 데이터 카탈로그와 데이터를 고객 환경 개선에 더 쉽게 사용할 수 있도록 지원하는 제품 추천 참조 패턴 등을 개발했습니다.

고객에게 효과적인 데이터 분석 기능

많은 어려움에도 불구하고 2020년은 상상 이상의 성장, 혁신, 아이디어를 확인할 수 있는 해였습니다. Google Cloud에서도 고객이 무엇을 중요하게 생각하고 새로운 목표에 도달하기 위해 데이터 분석을 어떻게 사용하고 있는지 많이 배웠습니다. 

KeyBank와 Trendyol Group에서 BigQuery 클라우드 데이터 웨어하우스로 마이그레이션했다는 소식이 들려왔고, Procter & Gamble에서 소비자 환경을 맞춤설정하는 데 클라우드 분석 기능을 어떻게 활용했는지 확인했으며, ThetaLabs에서 NASA와 손잡고 보다 흥미로운 스트리밍 동영상을 제공하는 과정을 도왔습니다. 

메이저 리그 베이스볼(MLB)에서는 Google Cloud를 통해야구 데이터에서 보다 유용한 정보를 도출하여 방송 진행자와 콘텐츠 제작자가 보다 자세한 설명으로 팬의 참여를 유도하도록 돕고 있습니다. Conrad Electric에서는 Looker를 도입하여 제품 성능에 대한 정보를 파악하고 여기서 얻은 유용한 정보를 성능 최적화에 활용했습니다. Blue Apron의 경우에는 레시피 추천 및 공급망의 품질 향상부터 포장 워크플로 간소화에 이르는 전체 고객 여정에 스마트 분석 기능을 탑재했습니다. 

하지만 가장 눈에 띄는 발전은 위기 상황에서 스마트 분석이 활용된 방식에서 일어났습니다. 예를 들어 Commonwealth Care Alliance(CCA)는 Google Cloud의 데이터 분석 기능을 사용하여 임상의와 요양사가 고위험 환자를 우선적으로 돌볼 수 있도록 도움을 주었습니다. 신뢰할 수 있는 데이터와 손쉽게 답을 얻을 수 있는 방법을 갖춘 덕분에 시시각각 변화하는 요소를 제때 파악하면서 환자에게 최선의 치료를 제공할 수 있었습니다.

2021년을 준비하며 

기술 숙련도와 무관하게 이용할 수 있는 Google Cloud 데이터 분석 교육은 데이터 클라우드를 구축하여 개방형의 유연한 지능형 플랫폼을 활용할 수 있는 자신감을 심어 줍니다. Google Cloud의 스마트 분석 솔루션을 자세히 알아보세요. 

이 여정을 함께해 주신 여러분께 Google을 대표하여 감사의 말씀을 드립니다. 따뜻한 연말을 보내시기를 바라며 2021년에도 더 멋진 일을 함께 이루어 나가기를 기대하겠습니다. 

^{Gartner, Magic Quadrant 클라우드 데이터베이스 관리 시스템, 2020년 11월 23일, 도널드 페인버그, 아담 론탈, 머브 아드리안, 헨리 쿡, 릭 그린왈드}

^{Gartner는 자사 연구 간행물에 설명된 어떤 공급업체, 제품 또는 서비스도 보증하지 않으며 기술 사용자에게 최고 등급의 공급업체 또는 기타 지정된 공급업체만 선택하도록 권장하지 않습니다. Gartner 연구 간행물은 Gartner 연구 조직의 의견을 담고 있으며 사실의 진술로 해석되어서는 안 됩니다. Gartner는 이 연구와 관련하여 상품성 또는 특정 목적에 대한 적합성 보증을 비롯한 모든 명시적, 묵시적 보증을 부인합니다.}