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- [딜라이트닷넷 창간4주년/분석의 시대] 분석 고도화 - 금융권 사례를 중심으로①

차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권이 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방안을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>

최근 한국은행이 한 채용 사이트에 ‘R’ 프로그래머를 모집한다는 구인 광고를 올렸다 구설수에 올랐다. 프로그래머에 책정된 인건비가 너무 낮다는 것이 이유였다. 결과적으로 한국은행이 구하려 했던 인력은 프로그래머가 아니라 보조 요원이었다는 것으로 결론나며 결국 헤프닝으로 끝났지만 이번 일로 인해 ‘R’ 이 다시 한번 주목받게 됐다.  

‘R’은 오픈 기반의 분석 툴(Tool)으로 빅데이터와 같은 대용량 데이터를 분석하는데 쓰인다. 최근 페이스북과 같은 글로벌 기업은 물론 국내에서도 한국거래소와 같이 다양한 데이터를 분석하는데 이같은 분석 툴이 사용된다. 

특히 최근 금융권에선 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 예를 들어 하나은행은 최근 IT부서 및 현업에서 고객 분석에 소비하는 업무량이 매년 늘고 있다고 밝혔다. 제조는 물론 금융에서 분석에 대한 요구사항이 늘어나고 있다는 뜻이다.

최근 불어 닥친 빅데이터 열풍이 데이터에 대한 기업의 관심을 재조명하고 있다. 그동안 쌓아두기만 한 데이터를 이제는 적재하고 분류하는 방식을 다변화하고 무엇을 분석해 어떤 결과를 이끌어 낼 것인가에 대한 고민이 본격화된 것.

특히 KB금융지주경영연구소의 보고서에 따르면 금융업은 타 산업 대비 데이터 보유량이 많고 증가 속도가 빠른 것으로 분석되고 있다. 

구체적으로 증권 ᆞ투자, 은행, 보험 순으로 현재 데이터 보유량이 많은 것으로 집계되었으며, 은행은 향후 데이터 증가량이 타 산업을 상회할 것으로 전망되고 있다.

이처럼 금융권의 데이터 적재폭의 증가가 꾸준히 이어지며 금융사에 있어 데이터 분석의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 IT업계의 대응도 빨라지고 있다. 데이터 분석을 위해선 데이터를 분석하는 ‘사람’이 무엇보다 중요하지만 ‘분석’을 하기 위한 ‘도구’ 역시 중요하기 때문이다.

막대한 양의 빅데이터를 분석하는 도구가 기존 데이터를 분석하는 툴에 그친다면 F1 경주에 승용차를 몰고 참여하는 것과 다름이 아니다. IT 벤더들은 이러한 점을 강조하면서 기업의 빅데이터 시장을 공략하고 있다.

IT벤더들이 강조하고 있는 것은 ‘무엇을 분석하느냐’에 대한 기업의 고민에 자신들이 적극적으로 대응하고 있다는 점이다.

예를 들어 테라데이타의 경우 빅데이터 분석을 위한 일종의 ‘Q&A 박스’를 통해 자신들이 그동안 금융 및 제조분야에서 쌓아온 경험을 내재화 해 기업이 어느 부분에 빅데이터를 적용하고 어떤 ‘질문’들을 던질 수 있는지 프로세스화 했다.

IBM도 최근 슈퍼 컴퓨터 ‘왓슨’의 기술을 적용해 빅데이터 도입 시 ‘문답’식으로 무엇을 물어야 할지에 대한 기업의 고민을 해결한다는 전략이다.

하지만 이러한 IT벤더들의 접근방법은 빅데이터 활용을 위한 금융사들의 창조성을 제한한다는 점에서 빅데이터 활성화에 도움이 되지 못한다는 지적도 나오고 있다.

업계의 한 관계자는 “빅데이터 등 분석을 위해서는 인력 양성이 무엇보다 중요하다”며 “특히 금융산업에 대한 이해와 자사의 제품에 대한 인사이트가 없이는 수많은 데이터에서 무엇을 중요하게 지켜봐야 할지 알 수 없는 만큼 금융사들의 데이터 분석 전문 인력 양성이 우선돼야 한다”고 지적했다.

업계에 따르면 금융권에서 빅데이터 분석이 우선적으로 적용되는 분야로는 고객 분석과 컴플라이언스 대응이 꼽히고 있다. 이는 금융사의 상품과 규제에 대한 이해 없이는 의미 있는 결과값을 얻어내지 못한다는 뜻이다.

때문에 빅데이터 분석에 있어 분석 솔루션을 운영하는 인력에 대한 능력 제고에 금융사는 물론 IT벤더들의 관심도 증폭되고 있다.

빅데이터를 분석하는 인프라가 하둡과 같은 플랫폼이라면 이를 분석하기 위한 도구로 ‘SAS’나 ‘R’과 같은 전문 분석 솔루션을 비롯해 IBM의 ‘SPSS 모델러’ 등 분석 솔루션의 활용 능력이 중요해지고 있기 때문이다.

물론 그동안 마케팅 등 현업에서 비즈니스 인텔리전스(BI)와 분석 솔루션을 통한 간략한 결과 도출이 가능했지만 빅데이터 분석은 분석에 ‘창조성’과 ‘아이디어’가 가미돼야 한다는 점에서 분석 기술의 중요성이 더욱 커질 것이란 관측이다.

이를 위해 IT벤더들은 다양한 교육과정을 통해 빅데이터 분석 수요에 대응한다는 전략이다. SAS코리아나 레볼루션R, 한국IBM 등 분석 솔루션을 보유하고 있는 벤더들은 파트너 행사 및 교육과정을 통해 자사의 솔루션 기반 인력 양성에 적극 나서고 있다.

[이상일 기자 블로그=IT객잔]