"데이터 민주화, 오픈소스와 노코드로 가야"
“기업은 오픈소스나 노코드와 같은 새로운 기술을 도입해 조직 전반에서 AI를 확장하고 활용할 수 있어야 한다. 많은 조직이 SAS 언어 유지 관리 비용으로 인해 오픈소스 및 최신 아키텍처를 채택하지 못하고 있는 문제에 맞닥뜨리고 있다. 데이터 분석 분야에서 SAS 언어는 중요한 역할을 해왔고 지금도 여전히 운영에서 중요한 역할을 하지만 쿠버네티스, 도커 등 최신 아키텍처를 갖춘 오픈소스 및 노코드 방법론이 전통적인 SAS 언어 사용자에게 도전이 되고 있다.” 수디르 파다키 알테어 APAC 데이터분석 디렉터는 본지와 서면인터뷰에서 최근 데이터 분석의 트렌드를 이같이 밝혔다. 그는 “오픈소스와 노코드 환경의 결합이 기업 전반에서 데이터의 민주화를 실현할 수 있는 미래라고 믿고 앞으로 더욱 발전할 것이라 생각한다”며 “기업들이 SAS 언어에 대한 투자를 이어가는 것도 중요하지만 동시에 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 오픈소스 언어를 활용하고 현대화하는 것도 매우 중요하다”고 강조했다. 알테어는 2021년 '월드프로그래밍(WPL)'이란 데이터 분석 기업을 인수하며 기업용 데이터 분석 솔루션 시장에 뛰어들었다. WPL은 공통 솔루션 상에서 SAS 언어와 다양한 분석 언어를 사용할 수 있다는 장점을 내세웠는데, 이 과정에서 SAS와 소송전을 벌였다. 알테어는 WPL 인수 후 SAS와 합의를 도출했고, 알테어SLC란 솔루션으로 분석 플랫폼 영역에서 경쟁하고 있다. 알테어는 작년 노코드 데이터 솔루션인 '래피드마이너'를 인수하기도 했다. 래피드마이너는 예측적 데이터 분석 플랫폼을 제공하며, 데이터 파이프라인과 머신러닝 모델을 개발할 수 있는 로우코드/노코드 플랫폼이기도 하다. 드래그앤드롭 방식으로 모델링할 수 있어 비전문가도 활용할 수 있다. 알테어는 데이터 분석에서 특정 언어와 플랫폼에서 벗어나야 최신 분석 요건을 충족할 수 있다고 강조한다. 노코드 솔루션을 도입해 데이터 활용도를 높여야 한다고도 주장한다. 이와 관련한 알테어의 입장을 수디르 파다기 디렉터를 통해 들어봤다. Q. 2010년대 R과 파이썬이 데이터 분석에서 크게 주목받았는데, 현재 SAS와 오픈소스의 경쟁구도가 어떻게 되나 지난 몇 년동안 데이터 분석 분야에서 SAS 언어와 R, 파이썬에 대해 말하자면, SAS 언어는 40년 이상 사용되어온 전통적인 언어다. SAS 언어는 유지에 따른 기술 부채가 높은 편이기에, 기업들이 SAS 언어에 대한 투자를 이어가는 것도 중요하지만 동시에 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 오픈소스 언어를 활용하고 현대화하는 것도 매우 중요하다고 생각한다. 최근 AI와 머신러닝이 비즈니스 운영의 모든 측면에서 주요 요소로 떠오르기 시작했다. 파이썬은 현재 데이터 활용, 모델 및 애플리케이션 구축에 가장 널리 사용하는 언어가 된 만큼 확장성과 다용도성, 대규모 인재 풀을 제공할 수 있는 오픈소스 언어는 앞으로 더 많이 활용될 것이다. 오픈소스와 노코드 환경의 결합이 기업 전반에서 데이터의 민주화를 실현할 수 있는 미래라고 믿고 앞으로 더욱 발전할 것이라 생각한다. Q. 왜 SAS에서 대안 솔루션으로 바꿔야 하나? 특히 은행 금융 분야에서 SAS 언어는 중요한 역할을 해왔고 지금도 여전히 운영에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 최근 강력하게 등장한 최신 아키텍처를 갖춘 오픈소스 및 노코드 방법론이 전통적인 SAS 언어 사용자들에게 도전이 되고 있다. 기업은 오픈소스나 노코드와 같은 새로운 기술을 도입해 조직 전반에서 AI를 확장하고 활용할 수 있어야 한다. 많은 조직이 SAS 언어 유지 관리 비용으로 인해 오픈소스 및 최신 아키텍처를 채택하지 못하고 있는 문제에 맞닥뜨리고 있다. SAS 언어 컴파일 기능은 대부분 한 공급업체에 국한되어 있어 종속성이 발생하는데, 알테어는 이러한 문제를 인식하고 SAS 언어를 컴파일하고 최신 오픈소스 언어를 사용할 수 있는 대안 환경을 제공하는 '월드프로그래밍(WPL)'을 인수했다. 현재 다양한 잠재 고객들이 SAS 언어에 대한 투자를 보호하는 동시에 다른 프레임워크를 활용할 수 있다는 점에서 알테어가 제공하는 기술에 큰 관심을 보이고 있다. 알테어의 혁신적인 소프트웨어 라이선스 모델인 알테어 유닛을 통해 고객은 알테어 SLC는 물론 알테어 래피드마이너 플랫폼의 기능들도 함께 활용할 수 있다. Q. 알테어 SLC의 강점은? 무엇보다 다양한 언어를 사용할 수 있는 개방성이 강점이다. 알테어 SLC을 사용하면 파이썬, R, SQL 및 SAS 언어를 사용해 모델과 프로그램을 생성, 유지 관리 및 실행하는 것이 훨씬 수월해진다. 알테어 SLC는 작업에 가장 적합한 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 중심 애플리케이션을 작성하고, 단일 프로그램 내에서 다양한 언어의 구문을 혼합 사용할 수 있기 때문이다. 수 년 동안 SAS 언어를 사용해 IP를 개발한 조직도 알테어 SLC를 사용하면 타사 라이선스 없이도 기존 SAS 언어 프로그램을 계속 유지 관리하고 실행할 수 있다. 이러한 장점 때문에 전 세계의 많은 고객들이 소프트웨어 비용을 최적화하고 더 나은 작업을 하기 위해 알테어 SLC로 마이그레이션 하고 있다. Q. 알테어 데이터 분석 솔루션은 어떻게 구성돼 있나? 알테어 데이터 분석 솔루션은 알테어 래피드마이너라는 브랜드로 부르고 있다. 우리의 솔루션은 데이터 준비, 모델링, 배포 및 다양한 비즈니스 애플리케이션으로의 통합에 이르기까지 데이터의 전체 수명 주기를 다룬다. 알테어는 PDF, 스프레드시트, 텍스트 파일과 같은 어려운 반정형 데이터는 물론 빅데이터 및 기타 정형 소스에서 데이터를 추출하는 가장 빠르고 쉬운 방법을 제공하고 있다. 알테어 래피드마이너는 세계적으로 많이 사용하고 있는 분석 플랫폼 중 하나로 머신러닝 및 AI를 위한 최첨단 기능을 지원한다. 이외에도 다양한 혁신적인 오픈소스 프레임워크를 지원한다. 스트림 처리 및 데이터 시각화 솔루션은 빠르게 변화하는 방대한 양의 원격 측정, 센서 및 거래 데이터와 충분한 정보를 바탕으로 신속하고 정확한 의사 결정을 내려야 하는 조직을 위해 만들어졌다. Q. 아시아 지역과 글로벌 시장, 한국과 타 지역 시장의 차이점, 혹은 각 시장의 특징은 무엇인가? 아시아는 전통적으로 비용 최적화를 위한 아웃소싱 지역이었지만 이제 혁신이 탄생하고 전 세계 조직을 위한 비즈니스 가치를 창출하는 시장으로 거듭났다. 많은 글로벌 대기업이 인재 가용성, 우호적인 경제 정책으로 인해 아시아에 역량 센터를 설립하고 있다. 올해 초 알테어가 전 세계 2천명 이상의 응답자를 대상으로 각 나라 데이터와 AI 활용 현황을 조사하는 글로벌 설문조사를 실시했다. AI 툴을 적용할 때 직면하는 문제에 대해 물어본 질문에 한국의 60% 응답자가 '조직 내 인재 부족 및 기술 숙련도 향상에 많은 비용과 시간이 소요된다'고 답했고, 인도에 이어 2번째로 높은 응답률이었다. 한국 시장이 해결해야 할 가장 중요한 과제는 업스킬링과 인재 확보라고 생각한다. 중국과 인도는 업스킬링이 매우 급진적으로 이루어지고 있는 반면, 한국은 업스킬링이 느리고 다소 제한적인 편이다. 문제를 해결하려면 학생들이 일찍이 AI와 머신러닝을 배울 수 있는 커리큘럼이 만들어져야 한다. 래피드마이너는 전 세계 4천개 이상의 대학교에서 사용하고 있는 제품으로, 최근 MIT 프로페셔널 교육팀에서 알테어 래피드마이너를 사용하는 노코드 AI 교육 프로그램을 진행했다. 한국도 대학 교육 내에 알테어 래피드마이너를 활용한 AI 업스킬링 교육 커리큘럼을 만든다면 이러한 문제를 해결하는데 도움이 될 것이라 생각한다. Q. 노코드, 로우코드 트렌드와 데이터 분석 사이의 접점은 무엇인가? 데이터 분석의 미래는 ETL, 모델 개발 및 배포를 위한 노코드 및 코드 집약적 방법론의 조합이다. 오픈소스는 가능성의 바다이지만, 대규모로 배포하고 다양한 엔지니어의 기술 수준을 관리해야 하는 과제를 안고 있다. AI 기반 혁신은 조직 전반의 다양한 사람들이 참여해야만 달성할 수 있으며, 코딩 기술이 기업 내 모든 사람의 진입을 막는 장벽이 되어서는 안 된다. 따라서 미래는 코더(coders)와 비코더(non-coders)가 적극적으로 협업하여 빠른 속도로 솔루션을 제공할 수 있는 하이브리드 환경이 될 것이라고 생각한다. 이러한 사용자 스펙트럼을 커버할 수 있는 플랫폼이 데이터 분석의 미래라고 생각한다. Q. AI를 위한 데이터 활용이 주목받는 가운데 알테어에서 제공할 수 있는 제안은 무엇인가? 알테어는 융합이라는 비전에 맞춰 데이터 분석 영역과 모델링, IoT, HPC 등 제품 포트폴리오의 다른 측면과 계속 통합하고 있다. 최근 딥러닝 및 인공지능(AI) 기술을 도입하는 기업이 많아지면서 대용량 연산을 위한 HPC 관리 솔루션의 수요도 함께 증가하고 있다. 빅데이터 환경에서 고성능 인프라와 솔루션을 활용해야 하기 때문에 비용과 처리 속도, 데이터 수집량에 한계가 발생할 수밖에 없다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, AI 제품 포트폴리오를 모두 보유했다. 특히 HPC와 AI 기술을 결합해 고객이 AI를 폭넓게 확장할 수 있도록 하고 있다. 알테어 제품들은 알테어 유닛이라는 혁신적인 비즈니스 모델을 통해 보다 유연하고 다양하게 활용할 수 있다. 특히 알테어는 40년 동안 제조 분야에서 고객이 혁신적이고 시장을 선도하는 제품을 개발할 수 있도록 지원해왔다. 특히 제조 분야에서 AI를 활용하려면 심층적인 도메인 지식이 필요한데, 도메인 지식이 없으면 AI를 활용할 때 프로젝트가 실패로 이어질 수 있기 때문이다. 제조 분야에서 다년간 쌓은 알테어의 도메인 경험은 핵심 강점이며, 고객이 AI를 활용하기 위한 적절한 환경을 만들 수 있도록 지원한다. 또한 알테어는 제조 고객이 조직에 AI를 배포하고 확장할 수 있도록 돕고 있다. 알테어는 AI 배포를 위한 'Center of Excellence'를 통해 직원들의 기술 숙련도를 높이고 기업을 '데이터 중심' 기업으로 전환할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. Q. 래피드마이너를 더 자세히 설명해달라. 래피드마이너는 2007년 설립 이후 시각적이고 설명 가능한 데이터 과학의 개념을 개척하며 혁신을 거듭한 회사다. 래피드마이너는 자동 데이터 과학, 텍스트 분석, 자동화된 피처 엔지니어링, 딥러닝 등을 도입한 최초의 데이터 과학 플랫폼을 제공한다. 이번 인수를 통해 알테어는 기존 데이터 분석 기술, 전문 지식을 래피드마이너와 결합하고, 고객이 데이터 분석 이니셔티브를 간소화할 수 있도록 하고 있다. 알테어 래피드마이너 클라우드는 엔터프라이즈 규모에서 데이터 분석 프로젝트를 가속화하는 클라우드 네이티브 엔드투엔드 멀티 페르소나 분석 플랫폼이다. 여기서 엔드투엔드란, 데이터 전처리부터 비주얼라이제이션은 물론이고 MLOps까지 이루어지는 것을 말한다. 알테어 래피드마이너를 사용하면 기술 수준에 상관없이 조직의 모든 사람이 데이터에 연결하고, 변환하고, 자동화하고, 머신러닝 모델을 구축하고, 해당 모델을 프로덕션에 배포하고, 비즈니스 라인에서 매일 사용하는 데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있다. Q. 알테어 데이터 분석 솔루션이 강점을 가진 산업군이나 분야는? 데이터 분석은 정말 다양한 산업에 걸쳐 적용되고 있다. 은행, 금융 서비스 및 보험 분야가 데이터 분석 솔루션을 많이 활용하는 산업이었는데, 최근에는 자동차, 중공업 항공우주 및 공정 산업 분야에서도 상당히 성공적으로 사용하고 있다. 이는 이러한 제조 산업에 대한 알테어의 도메인 지식과 비즈니스를 이해하는 파트너와 협력하고자 하는 고객의 니즈에서 시작된 결과다. 우리는 많은 주요 고객의 디지털 트랜스포메이션 여정에서 핵심적인 역할을 수행하며 AI의 대중화를 돕고 있다. 최근 알테어 래피드마이너 솔루션을 사용하여 디지털 및 AI에 대한 업스킬링을 통해 인력을 어떻게 혁신했는지에 대한 사례가 있다. 'IHI'는 일본의 중공업 기업으로, 알테어 래피드마이너를 통해 데이터 중심의 회사로 변화했다. IHI는 데이터 분석 절차, 데이터 시각화, 표 작성 방법, 예측 모델 구축 방법 등에 대한 교육 프로그램을 통해 데이터 분석 도구를 활용할 수 있는 인재 양성에 중점을 두었다. 그 결과 650명의 구성원이 AI 및 데이터 분석 과정에 참석하고, 사내 데이터 분석 대회를 열어 200명 이상 참여하는 등 전사 차원으로 데이터 분석과 활용을 성공적으로 촉진했다. Q. 앞으로 알테어 데이터 분석 솔루션에 대한 회사의 계획, 전략은 무엇인가? 알테어는 고객에게 최고의 기술을 제공한다는 신념을 가지고 있다. 고객들의 요구사항은 우리가 하는 모든 일의 기본이고 핵심이다. 알테어의 전략은 시장에서 가장 혁신적인 기술을 개발 및 획득하여 전 세계 고객에게 혜택을 제공하는 것이다. 이러한 전략을 바탕으로 미래를 내다보고 미래를 위한 기술을 인수하고 있다. 우리는 코딩 전문성 측면에서 다양한 기술 수준의 페르소나로 구성된 AI 팀을 지원하고 있다. 우리의 목표는 데이터 분석을 누구나 쉽고 빠르게 할 수 있도록 하는 것이므로, 코딩 언어 경험이 없는 엔지니어를 위해 완전한 노코드 워크플로우와 다양한 코딩 경험이 있는 엔지니어를 위한 워크벤치를 함께 제공한다. 알테어의 플랫폼을 통해 엔지니어는 클라우드 네이티브 플랫폼에서 협업할 수 있고 코드를 노코드 연산으로 변환해 비코더(non-coder)가 파이썬이나 스파크를 활용할 수 있다. 우리는 다양한 언어들의 통합, 자동화된 배포, 고객을 위한 데이터 여정을 원활하게 만드는 등 앞으로 더 많은 혁신을 이루기 위한 적극적인 투자를 이어나갈 것이다.
