E-learning? There’s a database for that. Real-time data? That, too

스타트업이 대기업과 경쟁할 수 있는 비결

오늘날 기업들은 경쟁력을 강화하기 위해 애플리케이션 별로 ‘목적 맞춤형(purpose-built)’ 데이터베이스를 활용하는 새로운 데이터관리 접근법을 고려하고 있다.

아마존웹서비스(Amazon Web Services) 공동 작성

규모 및 성장 단계와 관계없이 스타트업에서 다국적 기업에 이르는 모든 기업에는 하나의 공통점이 있다. 바로 효과적인 데이터 사용이 혁신과 경쟁력 그리고 성장의 핵심 동력이라는 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 값비싼 하드웨어와 소프트웨어를 사용하지 않아도 혁신을 할 수 있는 시대가 열렸다. 스타트업도 대기업과 동일한 조건에서 경쟁하고, 때로는 이들을 앞지를 수 있는 길이 열린 것이다.

기업이 수집하는 방대한 양의 데이터에서 도출되는 지식은 혁신과 경쟁력의 핵심이다. “직원이 몇 명뿐인 스타트업이 최신 클라우드 기술을 활용하여 얻는 성과에 깜짝 놀랄 때가 많다”고 딜로이트(Deloitte)의 켄 코리스(Ken Corless) 클라우드 부문 최고기술책임자는 말한다. 기업들은 더 효과적으로 데이터를 처리하고 더 빨리 혁신에 성공해야 한다는 절박감을 느끼고 있다. 이들의 궁금증은 “어떻게 해야 남들과 차별화된 사업모델을 구축할 수 있는가”로 모아진다.

여기 한 가지 방법이 있다. 오늘날의 데이터 기반 과제를 처리하기 위해 데이터베이스(DB) 인프라를 현대화하는 것이다. 과거에는 소수의 벤더만이 기업용 DB를 제공함에 따라 기업이 고를 수 있는 선택지가 제한적이었다. 그렇지만 클라우드 시대를 맞이한 지금 다양한 목적의 업무에 알맞은 고유한 데이터베이스 서비스들이 출시되었다. 이 같은 ‘목적 맞춤형(purpose-built)’ DB를 활용하면 과거의 단일화된 범용(monolithic, do-everything) DB를 활용하는 것에 비해 훨씬 효율적이고 빠른 속도로 과제를 처리할 수 있다.

예를 들어, 이커머스 및 게임 업계는 인메모리(in-memory) DB를 통해 실시간 데이터 접근성을 누릴 수 있다. 지리정보시스템, 차량통합관리시스템 등 저지연(low-latency) 애플리케이션에는 와이드컬럼(wide-column) DB가 적합하다. 고객관계관리, 전사적자원관리 등 전통적인 애플리케이션에는 고전적 DB의 한 유형인 관계형(relational) DB가 적합하다. 이들은 모두 클라우드에서 관리 및 운영되는 서비스들로, 불필요한 간접비와 높은 소프트웨어 사용료를 내지 않아도 된다.

존슨앤드존슨, 얀센제약 같은 거대 글로벌 기업도 목적 맞춤형 DB를 활용할 수 있다. 한 DB에서는 사용자 프로필과 계정 정보를, 또 다른 DB에서는 거래 데이터를 그대로 유지하면서, 그와 동시에 다른 DB에서 분석을 수행하는 것이다. 이를 통해 단일화된 DB로는 불가능한 속도로 가치를 창출할 수 있다.

얀센의 다메시 타카(Dharmesh Thakkar) 기술담당 이사와 그의 팀은 다양한 DB와 데이터 분석 및 시각화 도구를 한데 모아 이른바 ‘만능 데이터 공구함’을 만들었다. 기업 분석가들은 다양한 데이터소스로 구성된 이 공구함을 활용하여 해결에 몇 주에서 몇 달씩 걸리던 질문에 대한 답을 쉽게 찾을 수 있게 되었다. “새로운 질문이 있으면 해답을 찾기 위해 프로젝트를 새로 시작할 필요가 없다. 이제 데이터에 직접 접근할 수 있는 방법이 생겼기 때문이다”라고 타카 이사는 설명한다.

아마존의 오디오북 서비스 오더블(Audible)은 관계형 DB와 키-밸류(key-value) DB를 혼합 사용한다. 수 천 종에 달하는 책을 전세계에 흩어진 독자에게 서비스하기 위해서다. 또 기업고객용으로 오더블포비즈니스(Audible for Business)도 출시했다. 서비스에 가입한 기업은 직원 개인별 또는 팀별로 각자 필요한 오디오북, 온라인워크샵 등 음성기반 역량강화 콘텐츠에 접근할 수 있다. 소프트웨어 개발자 메이앤크 굽타(Mayank Gupta)에 따르면 이 서비스를 구현하기 위해서는 수백 만 건에 이르는 복잡한 데이터 관계를 처리할 수 있는 능력이 있어야 한다. 제공되는 책만 해도 수천 권이고, 고객 당 사용자 수가 수십 만에 이르는 경우도 있기 때문이다. 전통적인 관계형 DB로는 절대적으로 불가능한 서비스인 것이다.

굽타는 “효율적 DB 서비스가 없었다면 수없이 많고 복잡한 사안들을 조정하느라 지연 시간이 길어졌을 것이다”라고 부연한다. 오더블포비즈니스는 수백 만개에 달하는 데이터세트 간 관계를 빠른 속도로 처리할 수 있는 그래프형 DB를 활용하는 것으로 이 문제를 해결했다. 그는 “우리의 경우에는 그래프형 DB가 훨씬 단순하고 확장성이 높은 해법이다”라고 덧붙인다.

주문형(on-demand)이라는, 클라우드 네이티브(cloud-native) DB의 특성은 위험 완화에도 유리하다. 교육기술 기업 렉시아 러닝(Lexia Learning)의 롭 포쉬터(Rob Paushter) 상품개발 담당 부사장은 전문화된 클라우드 DB를 사용함으로써, “이전에는 불가능하다고 생각했던 일을 할 수 있게 되었다. 새로운 아이디어와 애플리케이션을 몇 주, 몇 달씩 걸리지 않고 단 며칠 만에 시험할 수 있다. 덕분에 혁신의 기회는 늘고 투자의 위험은 줄었다”고 말한다.

많은 조직이 특정 업무에 적합한 목적 맞춤형 DB를 활용함으로써 지속적으로 확대되는 방대한 양의 데이터에서 가치를 실현하고 있다. 거대한 클라우드 인프라 안에서 각기 다른 종류의 DB가 모두 중요한 역할을 수행한다. 스스로를 지휘자로 정의하는 얀센의 타카 이사는 “가치는 데이터에 있다. 그렇지만 그 힘은 미래를 전통적이고 예측적인 통찰을 활용하여 고객 경험을 조화롭게 통합하는 데에서 나온다”고 힘주어 말한다.

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