데이터 전략, 3대 핵심 요소는?... AWS “실행가능한 통찰력 제공”

스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 아마존웹서비스(AWS) 데이터·머신러닝 부문 부사장(VP, Data and Machine Learning)은 30일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘AWS 리인벤트(re:Invent) 2022’ 기조연설에서 “데이터가 직관보다 낫다”며 이같이 말했다. 

아마존은 물론 AWS 역시 지난 15년간 ‘고객 집중’이라는 경영 철학에 입각해 고객이 원하는 게 무엇인지 데이터 기반으로 파악하고, 관련 제품 및 서비스를 제공하며 성장해 왔다는 것이다. 

시바수브라마니안 부사장은 “우연히 전자레인지를 발명한 것으로 알려진 퍼시 스펜서도 알고 보면 해군 무선 기술 전문가, MIT 연구소 등을 거쳤다. 30여년간 점을 연결하고 데이터를 통합한 결과였다”며 “데이터야말로 새로운 발명의 기반”이라고 강조했다. 

시바수브라마니안 부사장은 이어 “AWS는 150만 개 이상의 고객사에 AWS의 데이터베이스, 애널리틱스(분석), 머신러닝(ML, 기계학습) 도구로 실행가능한 통찰력을 제공하고 있다”며 “AWS 클라우드 고객의 94%가 10개 이상의 데이터베이스와 분석 서비스를 이용한다”고 했다.

시바수브라마니안 부사장은 고객 성공 사례로 현대차 사례를 언급하기도 했다. 현대차는 AWS의 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 ‘세이지메이커(SageMaker)’를 활용해 자율주행 모델 학습(training) 시간을 10배 단축한 바 있다. 

김기완 AWS코리아 솔루션스 아키텍트 총괄은 “세이지메이커 고객 수는 작년 대비 200% 성장했다”며 “삼성전자가 노코드(No-code, 별도의 프로그래밍이 필요 없는) 머신러닝 도구 ‘세이지메이커 캔버스’를 반도체 수요 예측에 활용하고 있으며 카카오스타일(구 지그재그)도 세이지메이커를 도입하는 등 국내 고객사 반응도 좋다”고 설명했다. 

시바수브라마니안 부사장은 이날 키노트에서 데이터 전략의 세 가지 핵심 요소로 ▲미래 보장 기반 구축(Build future-proof foundations) ▲조직 내 데이터 결합(Weave connective tissue)▲데이터 민주화(Democratize data)를 제시했다.  

기업 내에서 데이터를 활용해 성과를 내려면 사용자들의 현재는 물론 미래의 사용 사례까지 모두 수용할 수 있어야 하며 조직 내에서 데이터가 개별로 존재하는 사일로(silo) 현상을 막고, 적합한 구성원은 누구나 안정적으로 해당 정보에 접속할 수 있는 메커니즘을 만들어야 한다는 주장이다.

그는 “데이터는 본질적으로 동적이므로 고객의 요구에 따라 확장할 수 있는 ‘엔드 투 엔드(end-to-end)’ 데이터 전략이 필요하다”며 “데이터 전략의 세 가지 핵심 요소를 모두 갖춰야 데이터 기반의 통찰력 있는 의사 결정, 새로운 발명이 가능하다”고 했다.  

이와 관련해 AWS는 데이터베이스 및 분석 분야에서 5가지 새로운 기능을 발표했다. AWS 데이터베이스 및 분석 서비스를 이용하는 고객이 대용량 데이터를 더 빠르고 쉽게 관리하고 분석할 수 있도록 돕는 기능들이다. 

문서 기반 데이터베이스인 ‘아마존 도큐먼트DB’, 데이터베이스 검색 기능 ‘아마존 오픈서치 서비스’, 서버리스 대화형 쿼리(짧은 시간 대기 분석) 서비스 ‘아마존 아테나’, 데이터 웨어하우스(데이터베이스 집합체) 서비스 ‘아마존 레드시프트’ 등에서 업데이트가 이뤄졌다. 

클라우드 머신러닝 플랫폼 세이지메이커와 관련해서도 8개의 신규 기능이 발표됐다. 더 쉽게 머신러닝 모델에 대한 접속을 제어하고 권한을 정의할 수 있는 ‘세이지메이커 롤 매니저’, 지리공간 데이터 지원 및 시각화로 도시 계획, 재해 대응 관련 머신러닝 모델을 쉽게 개발할 수 있는 ‘세이지메이커 지오스페이셜ML’ 등이다.