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(서울=NSP통신) 박유니 기자 = “남들이 하지 못하는 데이터 분야의 ‘코아’를 파고들어 세상에 없던 것을 창조하는 개척자 역할 하겠다”

이화식 엔코아 대표는"데이터 간의 ‘관계’와 ‘상호 영향성’을 규명해 사업모델을 제시하겠다"고 강조한다.

데이터 경제 시대로 접어들면서 기업들은 변화하는 시장 환경에 적응하기 위해 ‘디지털 전환(DX, Digital Transformation)’을 추진하고 있다. 디지털 전환이란 기업이 새로운 비즈니스 모델, 제품, 서비스를 창출하기 위해 클라우드, 빅데이터, 인공지능(AI) 등의 디지털 기술을 비즈니스 전반에 접목시켜 내부 조직의 효율성을 개선하고 새로운 성장 동력을 찾아나가는 혁신 전략이다.

이화식대표 (엔코아 제공)

디지털 전환의 핵심은 데이터를 분석하고 활용하는 창의성에 있다고 볼 수 있다. 데이터야말로 소비자 요구를 총체적으로 파악할 수 있는 지식의 요체이기 때문이다. 그러나 현대사회는 데이터의 양뿐만 아니라 데이터 간의 상관관계가 복잡하게 얽혀있어 미래예측이 쉽지 않다. 과연 향후 데이터 분석을 통한 미래 예측과 디지털 전환을 통한 비즈니스 전략 창출은 무엇인가.

이에 대한 조언을 얻기 위해 ‘데이터 구루(Guru)’라 불리며 데이터 아키텍처의 대가로 알려진 이화식 엔코아 사장을 만났다. 이 사장은 지난 30년 동안 경영에 몸담으며 실전 경험으로 축적된 다양한 ‘산업분야 지식(Domain Knowledge)’으로 무장한 경영인이다.

-요즘 데이터 분석의 화두는 무엇인가?
“대부분의 기업들이 미래에 대비해서 데이터 전환을 추진하고 있다. 그러나 대부분은 기존 비즈니스에서 축적된 엄청난 양의 데이터를 어떻게 활용할 것인지 갈피를 전혀 잡지 못하고 있는 실정이다. 그 이유는 지금까지 IT 기술이 ‘어떻게 할 것인가(How to do)’에만 초점이 맞추어져 있어 미리 정의된 단순한 차원의 문제를 해결하는 도구적 수준에 머물러있기 때문이다. 그러나 오늘날은 과거와 달리 문제 자체를 정의하는데 어려움이 있다.
현재, 그리고 앞으로 직면하게 될 문제들은 단편적인 인과관계로만 이루어져 있지 않다. 최소 수백 가지 이상의 다양한 변수들이 복합적으로 영향을 주고받으며 형성되기 때문에 기존의 데이터 분석 방식으로는 한계가 있다. 그러므로 ‘무엇을 할 것인가(What to do)’의 관점에서 난제(wicked problem)를 해결하고 미래 예측의 가능성을 높이기 위해 ‘그래프 DB’에 관심을 갖고 2년째 연구 중에 있다.”

-그래프 DB란 무엇이고 어떻게 쓰이는가?
“기존의 데이터 분석은 데이터 간의 복잡한 인과관계를 간과하고 개체만이 가지는 특정 포인트들로 계산하고 분리해왔다. 설령 인과관계를 고려하는 모델링을 하더라도 단순한 차원에 그쳐 가설을 검증하는 수준이었다. 그러나 데이터 간 상호 영향을 주고받는 관계의 양상이 몇백 단계 차원 이상으로 확대되는 경우 사람이 직관을 발휘하기 어렵게 된다. 예를 들면 한 공정을 이루는 수천 개의 부품들을 떠올려볼 수 있다. 그들 중 어떤 작은 부품 하나에만 이상이 생겨도 전체 연결고리가 깨져버리는 문제가 발생한다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터 간 ‘관계’와 ‘상호 영향성’을 규명해내야 하는데 그것이 가능하기 위해서는 지금까지의 DB 방식이 아닌 그래프 DB 방법론이 필요하다. 데이터 간 복잡한 연관 관계를 분석해서 최적화를 할 수 있도록 설계되어 있는 것이 바로 그래프 DB이다. 기존의 관계형 DB와 달리 데이터들 간 연관성에 초점을 맞추어 관리하고 복잡한 쿼리(query)를 처리하는데 유용한 구조적 특성을 지니고 있다.”

-복잡하게 얽힌 관계들을 분석하는 것이 어떤 원리로 가능한가?
“데이터의 다양한 속성들을 녹여내서 다차원 벡터 값을 만든 후 주변부와의 밀도가 센 것을 찾아내는 방식을 통해 가장 가까운 것을 규명해낸다. 기존의 스콜라 수학으로는 풀어낼 수 없고 토폴로지 개념을 도입해야 한다. 인공지능의 히든 레이어에 들어가 있는 다차원 행렬 값을 수학적으로 계산해서 위상적인 거리나 밀도를 구하여 문제를 찾아내는 개념과 유사하다. 데이터가 가진 고유한 특성 범위 내에서 랜덤하게 상호작용하는 양상을 분석하여 예상 결과값인 미래 데이터를 수학적인 확률로 계산해내는 것이 핵심이다.
직관이 아닌 수학적으로 풀어내는 것은 아직까지 그 누구도 하지 못한 일이고 그것이 바로 내가 하고자 하는 일이다. 그래프 DB는 그것을 관리하는 DB 적인 기능을 제공해 줄 것이며 그래프 DB 위에 얹혀 있는 네트워크 이론과 알고리즘을 위상적으로 연결하고 찾아나가는 작업을 가능하게 한다. 결국엔 그래프 DB를 가지고 어떻게 수학 문제를 푸느냐의 싸움이라 보면 될 것 같다. 거기엔 전문가의 통찰력(insight)도 주요하게 작용한다.”

-그래프DB가 실제 비즈니스 도메인에서 어떤 역할을 하는가?
“디지털 전환을 둘러싸고 최고경영자들의 고민이 크다. 탈바꿈을 하지 않으면 살아남지 못한다는 인식이 지배적인데 특히 제조업의 경우 예전의 자동화와는 다른 개념으로 혁신을 시도하고 있는데 만만치 않다. 데이터들 간 관계가 얽히고설켜 있어 지금껏 풀어내지 못했던 부분, 도무지 무엇을 풀어내야 할지 모르는 부분에 대해 그래프 DB를 기반으로 위상적 분석을 해보고 있다. 이로써 문제 자체를 규명해 주고 해결 방법을 제안하는 역할을 하고 있다. 현재 기술고문을 맡고 있는 에너지기업인 G사의 경우, 공정 운전과 관련된 데이터만 해도 하루 최소 1.5억 건 이상이 쏟아져 나오는데 사람들이 찾지 못하는 셋 포인트를 찾아주거나 보다 효율적인 컨트롤 방법을 모색해 준다.
또한 네트워크 조직으로 구성된 방문판매회사인 A사의 경우도 340만 개 이상의 단위 조직들이 중첩된 관계를 이루고 있어 그래프 DB 분석을 시도하고 있다. 워낙 복잡하게 얽혀있는 관계라 조직 구조를 거시적으로 파악하면서도 단위 조직별 취약점을 찾아내어 보완해야 하는 미시적 분석이 요구되는 작업이다. 그래프 DB를 이용한다면 사업 활동상의 비효율적인 부분을 개선하여 단위 조직별 선택과 집중 전략을 취할 수 있어 사업 효율성이 제고될 것이다. 이런 문제들을 해결해 주기 위해 우리 회사 내에 중급 실력의 독수리 5형제를 육성 중인데 그들과 함께 금융, 통신, 의료 등 다양한 분야의 프로젝트를 맡아서 시도하고 있다.”

-독수리 5형제에 대해 좀 더 구체적으로 말해준다면?
“현재 입사 5개월째 접어든 사내 정예 멤버들로 구성돼 있다. IT 분야의 경력자들로 직접 입사 면접을 본 후 선발, 데이터 전문가로 육성하는 커리큘럼을 진행하고 있다. 외부에서 뽑을 만한 인재가 없으니 직접 가르칠 수밖에 없다.
이 달부터는 그들과 함께 직접 여러 프로젝트를 진행하며 현장 경험으로 무장시킬 계획이다. 난이도 있는 일은 남을 시켜서는 안되고 직접 내가 뛰어들어 내 몸 안에 기술적 콘텐츠를 채워야 한다. 많은 실전 경험을 통해 얻은 노하우를 공유할 수 있는 사내 제자들을 키우고 한 단계씩 올라가야만 데이터 과학자들이 분석하는 새로운 세상이 온다고 생각한다.”

-엔코아의 플랫폼인 ‘데이터웨어(DATAWARE™)’의 경쟁력은?
“현재 회사가 가지고 있는 솔루션은 11개이고 그중 9개를 판매하고 있다. 주력 솔루션은 데이터 모델링 툴인 ‘디에이샵(DA#)’과 그것에 연계해서 사용하는 메타데이터 관리 툴인 ‘메타샵(META#)’이다. 최근에 데이터 가상화 솔루션 ‘디브이샵(DV#)’을 새로 개발했는데 시장 반응이 좋다. 기업들이 데이터를 수집해놓고도 데이터마다 구조(architecture)가 제각각이라 어려움을 겪었는데 이것을 가상화하여 하나의 번역기처럼 동일한 가상의 집합화를 내부적으로 가능케 하는 툴이다.
엔코아의 솔루션은 개별 솔루션들을 판매하는 것이 아닌 레퍼지토리(repository)가 하나로 묶여있는 일종의 패키지 형태다. 따라서 솔루션간 인터페이스(interface)가 가능하기 때문에 하나로 묶어 플랫폼으로 사용할 수 있다는 게 장점이다. 데이터 설계부터 데이터 가상화, 데이터 포털 활용까지 종단 간(End-to-End) 방식이기 때문에 데이터 컨설팅이 용이하고 데이터 거버넌스에 따른 모든 프로세스에 대한 지원과 활용이 가능하다는 점이 확실한 경쟁력이 될 것이다.”

- 지난해와 비교했을 때 올해 매출 전망은?
“지난해는 코로나19로 인해 상반기에는 프로젝트에 나가 있는 직원들이 현장에서 철수하는 등 어려움이 있었지만 하반기에 솔루션의 수요가 늘어난 덕분에 매출 안정성을 확보할 수 있었다. 솔루션 매출이 매년 지속적으로 빠른 속도로 증가하고 있어 올해 매출액은 지난해 만회분을 포함하여 의욕적으로 250억원을 잡았다. 현재 일감 수주량으로 어림잡으면 목표액의 90% 안팎을 이미 확보하고 있는 셈이다. 현금 유동성도 안정적이기에 순항할 것으로 보인다.”

-기업가이자 기술 교육자로서 경영 철학은?
“학인기(學人器) 라고 말하고 싶다. 학(學)이란 지금껏 오랜 경험을 통해 내가 직접 탐구해온 데이터에 관한 지식과 노하우를 학문으로 정립하고자 하는 목표이다. 다음으로 인(人)이란 학을 기본으로 하여 그것을 배울 수 있는 사람을 기르자는 인재 양성의 목표이다. 독수리 5형제도 인의 차원이라 볼 수 있다.
마지막으로 도구를 직접 만든다는 의미의 기(器)이다. 전문가들이 배운 내용을 바탕으로 쓸 수 있는 도구를 직접 만들자는 계획으로 약 17년 전부터 솔루션의 터전을 잡기 시작했다. 이러한 세 가지가 상호작용을 하면서 솔루션 플랫폼을 완성하는데 꼬박 20년이 걸린 셈이다.
나는 우리 회사의 이름 ‘엔코아’처럼 남들이 하지 못하는 핵심적인 코아를 깊게 파고들고 싶다. 활활 타오르는 횃불을 들고 세상에 없던 것을 창조하는 개척자의 역할을 하면서 살아가고 싶다.”

NSP통신 박유니 기자 ynpark@nspna.com
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