‘데이터 모델링 라이프사이클을 관리하라.’
비즈니스인텔리전스(BI)가 속속 도입되면서 기업 내 흩어져있는 분석용 데이터 모델의 효율적인 관리를 위한 데이터 모델링이 새로운 이슈로 떠올랐다.
BI나 데이터마이닝 도입 이후 데이터를 분석하려면 데이터 모델링이 필수적인데, 현재 대부분의 기업들이 부서 단위로 수동적으로 모델링 작업을 하고 있어, 전사적인 자동화 데이터 모델링의 필요성이 제기되고 있기 때문이다.
국내 기업들은 BI나 데이터마이닝 구축 이후 부서마다 서로 다른 분석 모델을 사용, 전사적인 통합이 거의 이뤄지지 않고 있는 실정이다. 이마저도 대부분 수동 프로세스를 이용해 데이터의 라이프사이클을 관리함에 따라 급변하는 기업 환경 변경 사항을 적시에 반영하기 힘들다.
이에 따라 데이터 모델이 생성돼 운영환경에 적용되고 폐기되기까지 모델 라이프사이클 전 과정에 대한 자동 모니터링 기능과 분석 모델의 정확성을 보장하는 데이터 모델 관리 솔루션이 그 해법으로 떠오르고 있다.
SAS코리아, SPSS코리아 등 관련업체들도 솔루션을 내놓고 바람몰이에 적극 나서고 있다.
고덕현 SAS코리아 이사는 “BI 솔루션의 분석 시스템을 통해 생성된 다양한 데이터 분석 모델은 항상 올바른 예측 값을 얻기 위해 지속적으로 관리돼야 하지만 각각 담당 부서마다 분석 모델이 다른 형태로 산재되어 있어 전사적 통합 관리가 이루어지지 않고 있다”며 “올바른 예측 결과를 얻을 수 있도록 모델 생성에서 완성, 운영 환경 실행에 이르기까지 복잡한 과정을 자동화해주는 솔루션이 필요하다”고 강조했다.
SAS코리아는 최근 데이터 모델링 관리 솔루션 ‘SAS모델매니저’를 내놓고 BI 구축 기업들을 대상으로 영업에 들어갔고, SPSS도 자사 제품에 이 기능을 추가해 마케팅을 강화중이다.
특히 이들 업체는 데이터 모델링 관리 솔루션을 DBMS를 기반으로 BI 시장에 진출하는 오라클 등 경쟁업체와 차별 요인으로 강조하며 고객들에 강점으로 부각시키고 있다.
김익종기자@전자신문, ijkim@