파이낸셜 타임즈는 지난 7월 비즈니스 인텔리전스 툴 사용자층에서 중대한 이동이 일어나고 있다는 기사를 게재했다. 전통적으로는 정보기술 부서에 속한 고도의 기술 인력들이 이러한 툴들을 사용해 다른 직원들을 위한 서술형 보고서와 쿼리를 생산해 왔지만, 이제 기술적 숙련도를 덜 요구하는 스태프들로 옮겨가고 있다는 것이다. 댄 소머 가트너 애널리스트는 이 같은 이동이 기업들이 비즈니스 인텔리전스 툴에 투자하는 방식을 변화시키고 있다고 주장했는데 SAS의 비주얼 애널리틱스는 이러한 트렌드를 직접적으로 투영하고 있다.
SAS의 분석 솔루션은 전문가들을 대상으로 해 왔다. 통계 데이터를 기반으로 하는 사전 예측적 분석 시장은 SAS와 SPSS(IBM)이 나눠 가졌으며 최근 오픈소스 기반의 R도 등장했지만 기업 시장, 특히 국내 고급분석 시장에서는 SAS의 영향력이 막강하다. 그런 SAS가 전문가 아닌 일선 실무자를 겨냥해 내놓은 것이 비주얼 애널리틱스다.
이진권 SAS코리아 상무는 “5년 전부터 SAS는 엔드유저 애널리틱스(EUA)를 지향해 왔다”며 “SAS의 기존 분석 툴은 프로그래밍, 모델링, 통계 분석 등 IT 및 분석 전문가를 대상으로 했지만 비주얼 애널리틱스를 발표하면서 실무 엔드유저가 드래그&드롭으로 직접 분석을 할 수 있도록 패러다임 전환을 추진해 왔다”고 설명한다.
비주얼 애널리틱스는 인메모리 및 인데이터베이스 등 고성능 분석 기술을 기반으로 현업 실무자들이 쉽게 사용할 수 있도록 비주얼라이제이션 기능을 제공한다. 데이터 마이닝, 비주얼라이제이션, 분석, 사전 예측 모델들이 통합되어 있다.
전문가들의 영역이었던 통계적 고급분석 기능도 계속 확대 적용하는 중이다. SAS코리아에 따르면 올 연말경이면 비주얼 애널리틱스에서 전문 고급분석 솔루션이 제공하는 기능의 80% 수준을 만족시킬 예정이다.
SAS 비주얼 애널리틱스의 특징은 SAS의 장기인 고속 분석 및 다양한 분석 기능에 있다. 비주얼 애널리틱스가 아니더라도 데이터 분석 엔진과 데이터 디스커버리&비주얼라이제이션 툴을 결합해 유사 환경을 구현할 수 있다.
하지만 방대한 빅데이터를 자유롭게 탐색하고 즉각적으로 결과를 보기 위해서는 고속의 분석 결과를 도출할 수 있어야 하고, 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견해 인사이트를 얻기 위해서는 기본적인 통계나 다차원 분석, 상관관계 규명과 예측, 시뮬레이션 등 고급 분석 과정도 필요하다. 이 점이 SAS 비주얼 애널리틱스의 특징이다. 비즈니스 인텔리전스(BI)와 비즈니스 어낼리틱스(BA), 사전예측 분석 등 가장 광범위한 분석 솔루션 포트폴리오와 기능을 제공하는 SAS의 강점이 녹아 있다.
SAS코리아는 “어떤 조직에서든 누구나 데이터 비주얼라이제이션을 통해 데이터의 가치를 극대화하고 의사결정을 혁신시킬 수 있도록, 데이터 준비부터 사용자의 시각적 탐색과 고급 분석, 리포팅 및 협업의 모든 과정을 포괄하는 원스톱 솔루션”으로 비주얼 애널리틱스를 소개한다.
데이터 비주얼라이제이션은 방대한 빅데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 현업 사용자가 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있기 때문이다. 하지만 사용법 또한 현업 사용자를 대상으로 하는 만큼 쉬워야 한다. 사용하기 어렵다는 것이 SAS 분석 툴에 대한 일반적인 평가지만 비주얼 애널리틱스에서만큼은 해당되지 않는다는 게 SAS코리아의 주장이다.
“SQL을 몰라도 데이터를 드래그&드롭하여 분석 결과를 도출할 수 있으며 화면의 사이드 바에서 분석 항목을 선택하거나 이들을 동적으로 필터링, 그루핑하는 것만으로 쿼리를 생성하고 수정할 수 있다”는 것이다. 비주얼 애널리틱스에선 드래그&드롭과 자동 도표 기능 등을 사용해 데이터를 이해할 수 있고 분석적 인사이트를 얻을 수 있다는 설명이다.
예를 들어 자동 도표 기능은 선택된 데이터 유형에 가장 적합한 도표를 자동으로 선택할 수 있도록 해준다. 또 말풍선 형태의 ‘의미’ 기능을 통해 복잡한 분석 기능과 데이터의 상관관계를 보여준다. 자동 예측 기능도 주목할 만하다. 자동 예측 기능을 사용하면 최적의 예측 알고리듬을 고민할 필요가 없다. 다이내믹하게 사전 예측을 수행하면서 최적의 예측 방법 또한 자동으로 선택할 수 있다. 데이터 계층 구조 또한 BIY(Built It Yourself) 방식으로 스스로 구축할 수 있다.
현업 실무자들은 쉽게 통계 기반 데이터 분석을, 데이터 분석가들은 IT부서의 도움 없이 어떤 계층에서도 데이터의 업/다운 드릴 및 슬라이드/다이스가 가능해져 데이터를 빨리 탐색할 수 있다. IT부서 또한 비정형 질의, 일회성 리포트, 데이터 요청에 시달리지 않고 본연의 업무에 집중할 수 있다.
SAS코리아는 연말경 비주얼 애널리틱스 업그레이드 버전을 발표할 예정이다. 비즈니스 유저들이 데이터를 분석하면서 사용하는 분석 기법을 곧바로 데이터 분석팀에 자동 전달하고, 데이터 분석 전문가들은 비즈니스 유저들이 생성한 분석 기법을 수정하거나 정교화 하여 비즈니스 유저들의 데이터 분석을 고도화시킬 수 있는 관리 기능이 포함된다.
박현선기자 hspark@etnews.com
전자신문인터넷 테크트렌드팀