[디지털데일리 이종현기자] 기업의 모든 활동이 데이터 주도(Driven)로 진행되고 있다. 여러 산업 분야 중 금융은 특히 데이터 이용에 적극적인 산업군이다.

빅데이터 활용을 위한 데이터레이크(Data Lake)구축 등 적지 않은 혁신적 시도가 이뤄졌다. 데이터 관리 기업 디노도테크놀로지(이하 디노도)가 제시하는 ‘논리적 데이터 통합’에 많은 관심을 보이는 것도 이과 같은 이유에서다.

디노도 코리아는 10일 진행된 [2023년 전망, 금융IT 이노베이션] 버추얼 컨퍼런스에서 ‘금융IT 혁신을 위한 논리적 데이터 통합 및 관리 방안’을 발표했다.

발표자로 나선 디노도 코리아 김세준 상무(기술 총괄)는 금융 데이터 플랫폼이 해결해야 할 숙제, 또 이를 해결하도록 돕는 디노도의 데이터 가상화에 대한 소개와 구체적인 방안 등을 공유해 주목을 끌었다.

김 상무는 “곳곳에서 다양한 데이터가 생성, 소비되고 있다. 오늘날 가장 현대화된 기업도 굉장히 복잡한 데이터 아키텍처를 운영하는 중이다. 이는 정보기술(IT) 부서의 기술이 부족해서라기보다는 데이터를 활용하고자 하는 요구가 점점 더 복잡해지고 빨라지고 있기 때문”이라고 진단했다.

시간과 인력의 부족 등에 직면한 IT 부서가 가치 실현을 위한 시간을 단축하고 직접 연결 또는 느슨한 결합을 하게 되고, 이런 대응이 누적되면서 관리가 불가능한 상황으로 이어지며 비즈니스 연속성에도 영향을 미친다는 것이 김 상무의 설명이다.

그는 “현대 금융 데이터 플랫폼은 신규 데이터, 신규 저장소, 요구사항, 데이터 유형 등이 계속해서 늘고 있다. 복잡성이 커지면서 투자도 확대되는 중이다. 그러나 기술의 복잡성으로 인해 데이터 환경 전반을 개발·운영하는 엔지니어를 찾는 것도 어렵다. 특히 개인정보에 대한 활용 등은 지속적으로 논의되고 있는 사안”이라고 말했다.

이에 대한 해답으로 디노도가 제시하는 것은 데이터 가상화다. 김 상무는 데이터 가상화를 두고 “지금까지 사용하던 데이터 원본과 데이터 소비자 사이에 데이터를 모두 추상화하는 새로운 계층을 생성, 서로 다른 위치나 특정 형식, 연계 방식, 프로토콜 등에서 해방돼 서로 결합할 수 있도록 하는 기술”이라고 전했다.

데이터 가상화의 특장점으로 꼽은 것은 복잡성의 해소다. 소비자들이 스파크, SQL 문법 등에 대한 기술적인 지식 없이도 원하는 데이터를 찾아 소비할 수 있다는 것이다. 그리고 이를 위한 필수 기능으로 ▲단일 접점 ▲시멘틱/추상화 레이어 ▲실시간 정보 및 제로 복제 ▲범용적 접근 ▲중앙 집중식 보안 및 거버넌스 ▲셀프-서비스 데이터 서비스 등을 꼽았다.

김 상무는 “이중 가장 중요한 것은 얼마나 빨리, 지연 없이 데이터를 제공할 수 있느냐와 데이터 이동을 최소화할 수 있느냐다. 이런 필수 기능을 잘 적용한 데이터 가상화는 모놀리틱 데이터 플랫폼 구조의 한계를 극복하고자 하는 데이터 패브릭과 데이터 메시 실현에도 이용할 수 있다”고 피력했다.

또 “데이터 가상화에서는 논리적 독립 가상 스키마 상에서 데이터 제품 개발이 데이터 이동 없이 코딩 없이 가능해지고 각 도메인이 갖고 있는 물리적 기술은 모두 가려지게 된다. 중앙조직에서 제시하는 통합 표준화 가이드라인을 논리적으로만 이행하면 전사적 데이터 호환성도 보장 가능하다. 통제된 환경에서 데이터 소비자 접근 제어도 가능해진다”고 부연했다.

그는 데이터 형상 관리, 데이터 활용에 대한 추적 관리, 개인정보 처리 등 데이터 가상화를 통해 논리적 데이터 통합과 관리 방안에 대한 사례를 소개한 그는 디노도 플랫폼에 대해서도 소개했다.

디노도 플랫폼은 버추얼 데이터 포트(VDP)라고 하는 데이터 가상화 엔진을 핵심으로 한다. 사용자 역할관리, 데이터 카탈로그, 쿼리 최적화 엔진 등이 내장돼 있다. VDP를 더 잘 활용하기 위한 웹 디자인 스튜디오, 운영 관리를 위한 어드민 클라이언트, 모니터링 도구, 모델·형상·인증·성능 관리를 위한 여러 연계 모델 등이 제공된다.

김 상무는 “아무리 가상 데이터 모델을 통해 잘 관리된다고 해도 실제 데이터 소비자들이 조회했을 때 성능이 나오지 않는다면 가상화는 무의미할 수 있다”며 성능의 중요성을 피력했다. 애자일하면서도 통제된, 현대화된 금융 데이터 플랫폼을 구성하기 위해서는 좋은 파트너를 찾아야 한다는 설명이다.

이어서 그는 “이런 부분에서 디노도는 지난 20년간 연구개발을 지속해온 솔루션 벤더다. 최적화 엔진은 원천 데이터에 대한 기본 프로파일링과 데이터 소스 시스템의 특성을 활용해 자체 개발한 알고리즘을 바탕으로 성능 최적화된 쿼리 플랜을 수립한다. 쿼리의 복잡도가 높을수록 최적화 엔진이 그 능력을 십분 발휘할 수 있다”고 밝혔다.