[데이터넷] 디지털 전환 여부가 기업 성장을 가르는 요소로 떠올랐지만, 정작 디지털 전환에 성공하는 기업은 많지 않다. 디지털 전환의 핵심은 데이터에 있으며, 데이터센터 역시 방대한 데이터를 처리하고 대규모 연산이 가능한 데이터센터로 변화해야 한다. 그에 가장 적합한 인프라로 클라우드가 추천되며, 데이터 기반 예측과 빠른 애플리케이션 제공을 위한 디지털 클라우드를 구현해야 한다.

IT 기술이 고도화되고 데이터 기반 의사 결정이 비즈니스에 자리 잡기 시작하면서, 전 산업에 걸쳐 디지털 전환(DX: Digital Transformation)이 대세다. 디지털 전환은 기업에게 새로운 수익 창출의 기회를 제공하고 고객 요구를 충족시켜준다.

가트너 조사에 따르면 고위 경영진의 87%가 기업의 우선 과제로 디지털 전환을 꼽았지만, 실제 디지털 전환에 성공한 기업은 많지 않다. 디지털 전환을 구현한 기업들도 시스템을 디지털 형태로 전환했을 뿐 업무 프로세스는 변화가 없는 경우가 많다.

이런 가운데 지난해 12월 ‘산업 디지털 전환 촉진법’ 제정이 국회에서 최종 의결됐다. 법률 제정은 디지털화의 촉매제로 작용해 데이터의 권리관계 및 보호, 보안 관련된 권리 규범을 마련하고 나아가 산업 데이터의 적극적인 활용 촉진을 시사한다.

이와 같은 법률과 제도 토대 위에서 인적·물적 디지털 전환 투자가 확대돼 새로운 경제 가치 창출과 산업의 혁신 성장이 이뤄질 것으로 기대된다.

디지털 전환은 두 가지 관점에서 기업 경쟁력 기반의 변화를 가져온다. 하나는 비즈니스를 위한 핵심 제품과 서비스를 변경, 고객에게 디지털 경험을 제공함으로써 개인화된 부가가치를 제공하고 기업에 이익을 제공하는 것이다. 또 하나는 시장 수요와 상황에 따른 비즈니스 운영을 위해 디지털 기술로 시장을 예측하고 프로세스와 시스템을 빠르게 조정하는 것이다.

디지털 전환 핵심 ‘데이터’
고객의 디지털 경험과 비즈니스 운영 효율을 높이는 경쟁 기반 마련을 위한 첫 번째 미션은 가능한 많은 데이터를 확보하고 데이터 혁신자에게 이를 제공하는 것이다. 얼마나 많은 데이터를 보유하고, 얼마나 다양한 종류의 데이터를 확보하느냐에 따라 디지털 전환의 성패가 좌우된다.

디지털 전환에 성공한 글로벌 기업들은 보유한 데이터의 양과 종류가 차원이 다르다. 예측을 위해 사용하는 정보가 많을수록 중요 의사결정을 내리거나 예측하는 수준 역시 높아진다.

디지털 전환을 위한 데이터 혁신이 확산되면서 최고데이터관리자(CDO: Chief Data Officer)가 기업의 새로운 임원으로 부상하고 있다. 데이터 저장과 보안부터 분석, 데이터 관리, 데이터 아키텍처, 비즈니스 인텔리전스까지 CDO의 업무 영역은 광범위하다. 수집 데이터를 활용해 예측 작업과 중대한 의사결정을 지원하는 데이터 사이언티스트, 애널리스트 같은 데이터 운용 조직도 중요해지고 있다.

CDO, 데이터 사이언티스트, 애널리스트 등 디지털 전환을 위한 핵심 조직은 기존 CIO 조직이 운용하던 데이터베이스(DB), 데이터 웨어하우스(DW) 데이터 등 정형화된 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터와 기업 외부의 공개된 데이터를 한곳에 모으는 것에 집중한다.

스스로 판단하고 운행하는 자율주행 자동차를 예로 들어보자. 자율주행을 위해서는 라이다(Lidar) 같은 센서 데이터, 각종 영상 데이터, 지도 및 지형 정보, GPS 등 다양한 데이터를 담고 있어야 한다. 하지만 많은 종류의 데이터를 대량으로 수집하는 것은 비용 문제와 직결된다. 따라서 관건은 ‘데이터 수집 비용의 최소화’와 ‘적절한 관리’라고 볼 수 있다.

두 번째 미션은 기업 데이터센터 인프라의 획기적인 변화다. 방대하고 다양한 유형의 데이터를 확보한 후 예측한 시장 상황에 맞는 신제품과 서비스를 가능하게 하려면 기존 CPU와 전통적 NAS 환경 즉, AI 시대를 고려하지 않고 설계된 인프라의 변화가 불가피하다. 바로 방대한 데이터 처리와 대규모 연산 작업이 가능한 GPU와 인프라가 필요하다.

연산 작업 속도 저하는 새로운 서비스와 제품의 출시 지연으로 이어진다. 기존 NAS 기반 저장 인프라 또한 연산 작업 속도를 지연시키는 요인이다. AI 시대에 맞는 연산, 통신, 저장 기술이 구현된 데이터센터가 요구된다.

빠른 애플리케이션 제공 및 조정이 이뤄지면 디지털 전환이 더욱 빨라질 수 있다. 개발자 입장에서는 빠른 개발(Continuous Integration)과 함께 빠른 배포(Continuous Delivery)라는 요건을 갖춘 시스템, 즉 컨테이너, 쿠버네티스, 마이크로서비스 기술이 내포된 인프라 환경을 만들어야 한다.

디지털 전환 성공 위한 2단계 접근법
기업의 성공적인 디지털 전환을 위한 2단계 접근법은 무엇일까? 1단계는 기존 인프라를 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC: Software-Defined Data Center) 기반 클라우드로 구축해 자원 및 운영 업무 환경을 최적화하고, 2단계에는 그 기반 위에 데이터 기반 예측과 빠른 애플리케이션 제공을 위한 환경을 마련하는 것이다.

SDDC는 유연하고 민첩한 디지털 데이터센터 운영을 위해 서버, 스토리지, 네트워크뿐만 아니라 보안까지 소프트웨어로 구성한다. 이로써 동일 아키텍처에 소프트웨어만 추가하면 기존 투자를 보호하면서 기업 내 모든 인프라를 자동화하고, 현업은 원하는 업무 환경을 신속하게 공급받을 수 있다.

특히 반복 진행되는 프로젝트에 SDDC를 적용하면 새로운 방식의 민첩성을 확보함으로써 기업은 원하는 IT 전략을 언제든 구현하고 자원의 최적화 역시 가능하다.

플랫폼 배포를 통한 서비스 자동화와 AI 기반 용량·성능·장애 예측 및 대응, 퍼블릭 클라우드를 포함한 확장 및 통합 관리 등을 통해 자원의 최적화, 업무 자동화 범위가 확장되는 것이 1단계 SDDC 기반 클라우드 환경의 핵심이다.

SDDC 기반 클라우드 환경을 구현해 자원과 운영 업무 환경의 최적화를 이뤘다면, 2단계는 데이터 기반 예측과 빠른 애플리케이션 제공을 통해 궁극적으로 디지털 클라우드를 구현한다. 데이터 분석과 애플리케이션 변화를 위한 개발 환경의 최적화 및 빠른 제공으로 기업의 디지털 환경을 수용하고 이를 바탕으로 기업의 디지털 전환을 성공적으로 견인한다.

지능형 데이터 운영 위한 ‘데이터옵스’
효성인포메이션시스템은 디지털 전환을 기업의 경쟁 기반을 변화시키는 것으로 정의한다. 디지털 전환의 핵심은 최소 비용으로 최대의 데이터를 확보하고, 적합한 데이터를 적시에 제공하는 바로 ‘데이터옵스(DataOps)’에 달려있다.

데이터옵스는 분산 환경에서 데이터 관리 업무를 간소화 및 자동화해주고 여러 클라우드 환경에서 데이터 통합, 메타데이터 관리 및 거버넌스를 지원한다. 데이터 분석 기능에 대한 셀프서비스를 제공해 거버넌스 및 협업을 지원함으로써 비즈니스 각 부문의 역량을 강화할 수 있다. 그뿐만 아니라 데이터옵스를 활용하면 코로나19 팬데믹으로 점점 더 분산되고 있는 원격 업무 환경에서도 용이한 데이터 관리가 가능해진다.

효성인포메이션시스템은 데이터옵스를 지원하기 위한 강력한 루마다(Lumada) 제품 포트폴리오를 기반으로 기업들이 디지털 전환이라는 IT의 흐름에 부응할 수 있도록 적극 지원한다. 여기에 차세대 아키텍처 설계부터 클라우드, 빅데이터, 모바일, 컨테이너 등 IT 서비스의 안정적인 운영과 자동화에 이르는 전체적인 로드맵을 제시하며, 기업이 보다 빠르게 디지털 전환에 접근할 수 있도록 최상의 환경을 제공하는 조력자가 될 것이다.