[디지털데일리 심재석기자]GS홈쇼핑은 추천시스템을 위해 빅데이터를 도입했다. 아마존, 넷플릭스 등 온라인 비즈니스에 성공한 기업들의 공통점은 추천시스템의 완성도가 높다는 공통점이 있다.

GS홈쇼핑은 이미 데이터웨어하우스(DW)를 통해 추천시스템을 운용 중이었다. 그러나 온라인 유통사업은 판매 마진이 크지 않기 때문에 고가의 외산 DW 솔루션을 계속 사용하는 것은 부담이었다. 

이런 한계를 극복하기 위해 하둡과 같은 오픈소스소프트웨어를 기반으로 빅데이터 플랫폼을 구축해 지난 해 7월부터 사용 중이다.

이에 대해 이 회사 인터넷 사업부 김준식 상무는 “TV홈쇼핑과 다르게 인터넷 쇼핑 비즈니스에서는 데이터를 다루는 문제가 중요하다”면서 “기존에는 트랜잭션만 잘 다루면 됐지만, 이제 는 고객의 행동을 분석하고 추천하는 것이 필요해졌다”고 설명했다.

김 상무는 “고객들이 상품을 제때 잘 찾도록 해주는 것, 낭비를 최소화하기 위해 고객행동 분석 추천시스템 구축을 2년전부터 시작했다”면서 “그 결과 이제는 데이터를 분석해서 결과를 얻는 시간이 훨씬 단축됐다”고 말했다.

GS홈쇼핑은 빅데이터 플랫폼을 도입하면서 목적을 상품 추천에만 두지 않았다. 그래서 상품추천 시스템이 아닌 빅데이터 플랫폼 구축 프로젝트다. 분석에 대한 다른 요구가 있으면, 이 플랫폼을 통해 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

김 상무는 “과거에는 상품 추천이란 특정 목적에 맞춘 시스템을 운영했다”면서 “그러나 이제는 하둡 플랫폼 위에 그때그때 필요한 목적과 서비스를 올리는 방식”이라고 설명했다.

김 상무는 “플랫폼이 갖춰졌기 때문에 이를 얼마나 잘 활용하는지는 비즈니스하는 사람들이 풀어야할 숙제”라고 덧붙였다.

이를 위해 GS홈쇼핑이 주력한 것은 ‘빅데이터 기술의 내재화’다. 1회성 프로젝트로 접근할 경우 외부 솔루션이나 인력을 이용하면 되지만, 지속적으로 운영할 플랫폼을 구축하는 것이 목적이기 때문에 내부적으로 빅데이터 역량을 갖취기 위해 노력했다.

김 상무는 “앞으로는 데이터가 주어졌을 때 그것을 가지고 여러 분석을 할 수 있는 데이터과학자를 양성하는 것이 숙제”라면서 “아직 기대하는 만큼의 적절한 인력은 확충되지 않았지만, 앞으로 계속 충원할 생각”이라고 말했다.

<심재석 기자>sjs@ddaily.co.kr