"윈도처럼 쉬운 빅데이터 분석 서비스로 승부"

트레저데이터 키요토 타무라 글로벌 마케팅 부사장 인터뷰

컴퓨팅입력 :2015/09/03 16:55    수정: 2015/09/04 09:55

황치규 기자

클라우드 기반 빅데이터 분석 서비스 업체 트레저데이터가 한국 데이터사이언티스트 시장 공략에 본격적인 시동을 걸었다. 트레저데이터는 2011년 12월 설립됐고 일본에 이어 최근 한국에도 지사를 세웠다.

트레저데이터는 빅데이터 분석에 들어가는 복잡한 프로세스를 간소화시켜, 데이터 사이언티스트들이 부담 없이 '본업'에 집중할 수 있도록 한다는 걸 명분으로 던졌다. 빅데이터 분석을 윈도 쓰는 것처럼 쉽게 하겠다는 야심만만한 슬로건도 내걸었다.

빅데이터 확산을 가로막는 걸림돌 중 하나는 기술적인 진입 장벽이 높다는 것도 꼽힌다. 사용하는 기업 내부에서 관련 기술을 제대로 소화할 수 있는, 다시 말해 내재화 역량을 갖추지 못하면 투자대비효과(ROI)를 체감하기 쉽지 않다는 지적이다.

빅데이터 기술의 대명사로 통하는 하둡도 여기에서 자유롭지 않다. 최근 빅데이터 분석에 따른 진입 장벽을 낮춰주는 기술이 주목을 끄는 것도 이와 무관치 않다. 트레저데이터의 등장도 마찬가지다.

최근 한국을 찾은 트레저데이터의 키요토 타무라 글로벌 마케팅 담당 부사장은 회사의 비전에 대해 "데이터를 수집하고 처리하는데 필요한 프로세스를 단순화시켜 SQL DB를 아는 사람이면 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 하는 것이 목표"라는 점을 분명히 했다. SQL사용이 가능한 데이터관리자 1명만 있다면, 쉽게 빅데이터 서비스를 이용할 수 있게 한다는 것이다. 그는 몇개월씩 걸리는 기존 빅데이터 서비스와 비교해 트레저데이터 서비스는 평균 2~3주면 설치할 수 있다고 자신했다.

트레저데이터 서비스는 하둡과 회사 자체 기술이 버무려저 탄생한 플랫폼이다. 유럽 모바일 광고 교환 회사인 모브폭스(MobFox), 미국 모바일 쇼핑회사 위시(Wish),파이오니아 (Pioneer) 등 100여개 이상의 기업 고객이 트레저데이터 서비스를 사용하고 있다.

쉽고 빠른 서비스라고 해도 분석의 품질이 '별로'면 앙꼬없는 찐빵이 될 수 밖에 없다. 타무라 부사장은 "100% 준비됐다고 할 수는 없지만 이미 많은 회사들이 효과를 보고 있다"면서 분석 결과는 데이터사이언티스트의 역량에 보다 많이 좌우된다는 점을 강조했다. 데이터 사이언티스트 쓰기 나름이라는 것이다.

그는 삼성전자나 애플 같은 공룡 기업들의 틈바구니 속에서도 버텨 나가고 있는 스마트워치 회사 페블을 예로 들었다. 그에 따르면 페블은 데이터사이언티스트들을 잘 활용해 비즈니스를 하는 회사다. 페블 사용자들의 움직임을 실시간으로 수집하고 이를 분석해 서비스에 반영하면서 고객 충성도를 유지하고 있다고 한다.

빅데이터에서 중요한 것은 분석 그 자체가 아니다. 핵심은 비즈니스와 관련한 해답을 찾는 것이다. 타무라 부사장은 "지금까지 빅데이터는 PC에 어떤 부품이 들어가는지 놓고 싸우는 것과 비슷했다. 스파크를 쓰든 프레스토를 쓰든 그건 중요치 않다"면서 "핵심은 비즈니스 인텔리전스"라고 강조했다.

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하둡 엔지니어들 관점에서 보면 데이터 사이언티스트가 바로 쓸 수 있는 빅데이터 서비스라는 메시지는 꽤나 도발적이다. 일부 엔지니어들에게는 불편하게 비춰질 수도 있겠다. 이와 관련해 타무라 부사장은 기존의 빅데이터 분석 프로세스와 트레저데이터 서비스는 상호 보완적이라는 점을 부각했다. 기존의 빅데이터 분석 프로세스를 운영하면서 빠른 데이터 처리가 필요한데, 시간이 부족하면 트레저데이터를 활용하는 것도 바람직한 활용 시나리오 중 하나라는 설명이다. 어느 하나에 올인하는 것은 바람직하지 않고 현실적으로 쉽지도 않다는 게 그의 생각이다. 그는 "이런 저런 방법 다 써보면서 빅데이터 분석에 대한 자기들만의 노하우를 확보할 수 있다"고 말했다.

타무라 부사장은 트레저데이터 서비스가 가진 특징 중 하나로 사용자가 오리지널 데이터에 접근할 수 있다는 점도 꼽았다. 예를 들어 구글 어낼리틱스의 경우 분석한 결과를 알려주지만 분석에 투입된 데이터 자체에 사용자가 접근할 수는 없다. 그러나 외부 분석 서비스를 쓴다고 해도 사용자 입장에서 오리지널 데이터에 대한 오너십은 중요한 문제일 수 있다. 타무라 부사장에 따르면 분석은 80% 정도의 답을 주지만 비즈니스를 좌우하는 데이터가 나머지 20%에 담겨 있을 수 있기 때문이다.