올 초 애플이 미국 빅데이터 컨설팅 스타트업인 ‘실리콘 밸리 데이터 사이언스(Silicon Valley Data Science)’에서 창업자를 포함한 수십 명의 직원을 영입하며 화제를 모았습니다. 이전에는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 플랫폼 업체 ‘래티스(Lattice)’를 인수하고 하둡의 공동 창시자인 마이크 카파렐라를 스카웃하기도 했습니다. 구글 역시 60만 명의 데이터 과학자가 활동하는 호주 멜버른 기반의 스타트업인 ‘캐글(Kaggle)’을 인수하며 경쟁력을 확보했습니다.
이처럼 애플, 구글, 아마존, 페이스북 등 세계적인 기업들이 데이터 분석 관련 스타트업을 잇달아 인수하며 인재를 영입하기 위한 인수, 일명 ‘애퀴-하이어링(Acqui-hiring)’ 경쟁을 펼치고 있는데요. 데이터 분석 스타트업에 대한 관심이 높아지면서 그 수 또한 빠르게 증가하고 있습니다. 세계적인 스타트업 투자 플랫폼 엔젤리스트(AngelList)에 등록된 빅데이터 관련 스타트업의 수는 5,197개, 이들 기업의 평균 가치는 450만 달러에 이르며, 분석 관련 스타트업의 수는 5,370개, 평균 가치는 430만 달러에 이릅니다.
이외에도 데이터 분석은 핀테크, 헬스케어, 스포츠, 엔터테인먼트 등 모든 산업에서 스타트업의 핵심 기술로 활용되고 있는데요. 그만큼 경쟁이 치열한 분야이기도 합니다. 오늘은 그 틈새 시장을 공략, 빠르게 성장하고 있는 네덜란드 기반의 데이터 분석 스타트업 ‘노틸라이즈(Notilyze)’의 성공 스토리를 들려드리고자 합니다. 두 대학생의 반짝이는 아이디어가 중소기업 시장의 혁신을 이끄는 기업으로 성장하기까지의 과정을 소개합니다.
아이디어의 시작과 한계
유럽 최대의 무역항, 네덜란드 로테르담에서 계량 경제학을 전공한 두 청년 콜린 뉘흐테런(Colin Nugteren)과 톰 도거(Tom Dogger)는 대학 시절부터 스타트업의 꿈을 키웠습니다. 그리고 2009년 노틸라이즈의 핵심 비즈니스 아이디어를 구상했는데요. 바로 공유 플랫폼을 기반으로 중소기업에게 분석을 서비스 형태로 제공하는 것이죠! 하지만 당시 클라우드 기술이 아직 초기 수준이었기 때문에 아이디어를 실현하기에는 기술적 한계가 있었습니다.
콜린은 학생 시절부터 다이렉트페이(DirectPay)라는 작은 신용 관리 회사에서 데이터 사이언티스트로 일하기 시작했습니다. 콜린은 수석분석책임자(Chief Analytics Officer)로서 다이렉트페이가 직원 수 25명에서 160명 규모로 성장하고 7년간 꾸준히 매출 성장을 보이는데 기여했죠. 4년 후 톰이 합류하며 둘은 다이렉트페이가 전혀 새로운 비즈니스 라인을 개발하는 등 완벽하게 데이터와 분석 중심의 기업으로 거듭나도록 도왔습니다. 하지만 둘의 머릿속은 여전히 대학 시절 아이디어로 가득했죠!
클라우드 기술의 발전과 노틸라이즈 설립
2015년 10월 SAS 애널리틱스 익스피리언스(SAS Analytics Experience) 컨퍼런스에서 둘은 왜 자금력이 풍부한 포춘 500대 기업만이 고급 분석의 혜택을 누리는지에 대해 의문을 품기 시작했습니다. 그 사이 클라우드 기술은 급속도로 성장했고, 모든 기업은 언제 클라우드로 전환할지 그 시기에 대해 고민하기 시작했죠.
클라우드 기술의 발전에 힘입은 톰과 콜린은 드디어 2016년 12월 노틸라이즈를 설립했습니다. 그리고 2017년 4월 1일 본격적으로 영업을 시작했죠. 처음 4개월 동안은 웹사이트 준비와 플랫폼 설정 그리고 잠재 고객 및 기타 이해관계자를 만나 사업을 설명하는 데 집중했습니다. 이 과정에서 톰은 평생 꿈꿔왔던 세계 여행이라는 꿈을 이루기도 했죠. 10월 1일, SAS 세일즈 담당 임원이었던 에릭 마투라(Eric Mathura)가 상업 이사로 합류하며 노틸라이즈는 스타트업이라고 표현하기엔 너무도 어엿한 기업으로 성장하기 시작했습니다.
노틸라이즈는 SAS와 파트너십을 맺고, ‘대중을 위한 분석(analytics for the masses)’이라는 목표를 달성해가고 있습니다. 콜린과 톰은 전략적인 수준에서 컨설팅을 제공하고, 뛰어난 잠재력을 가진 기업이 아이디어를 구체적인 컨셉으로 전환할 수 있도록 도와줍니다. 이렇게 특정 용도로 개발된 솔루션은 다양한 애플리케이션을 갖춘 서비스로 발전할 수 있습니다. 이때 노틸라이즈는 아이디어가 실현되기까지 걸리는 시간을 획기적으로 단축시키는데요. 때로는 데이터를 준비하고 첫 결과를 도출하는 데까지 30분도 채 안 걸립니다.
그 후에는 개발 환경과 실험 사이에 대기 시간과 마찰이 거의 없습니다. 게다가 서비스로 구축된 모든 것을 운영하면서, 솔루션을 실제 생산 단계로 이동합니다. 그 비결은 바로 SAS의 통합 데이터 및 분석 플랫폼입니다. 앞으로 몇 년이면 분석 솔루션 시장이 100배로 성장할 것이라는 기대에 따라 노틸라이즈 역시 큰 성장을 바라보고 있습니다. 5년 후면 수천만 달러의 수익을 도출할 것으로 자신하고 있죠!
독특한 프로젝트, 커피 패턴 인식
노틸라이즈의 톡톡 튀는 두 창업가는 창의적인 프로젝트들을 시도하고 있는데요. 그 중 한가지는 바로 커피 머신의 에너지 사용 패턴을 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 커피 머신이 만드는 커피의 종류를 정확하게 파악해내는 머신러닝 모델입니다. 한마디로 ‘서비스로서의 커피(Coffee as a service)’라고 할 수 있죠. 관련 청구서와 유지관리 계획 모두 이 머신러닝 모델의 결과를 기반으로 처리할 수 있습니다.
또 다른 프로젝트는 노틸라이즈의 운영 기반 중 하나입니다. 바로 ‘서비스로서의 의사결정관리(decision management as a service)’입니다. 의사결정 관리는 머신러닝 모델과 비즈니스 규칙을 결합한 과학이자 하나의 예술입니다. 모델은 데이터로부터 학습하고, 패턴을 감지하고, 예측을 내리며 비즈니스 규칙은 사람의 지식을 기반으로 그 결과를 개선합니다. 이러한 점에서 의사결정 관리는 이미 인공지능을 기반으로 사람의 의사결정을 증강하는 형태이지만, 이 과정에 자동화 기능을 추가할 수 있습니다. 이 기능을 서비스 형태로 제공하면 중소기업도 대규모 선행 투자 없이 시장을 변화시킬 고급 의사결정 역량을 갖출 수 있게 되죠!
도전과제, 데이터 가용성
노틸라이즈의 가장 큰 도전과제는 ‘데이터 가용성’입니다. 비전을 실행으로 옮기고 싶어도 분석할 데이터가 없거나 충분하지 않은 경우가 있죠. 그러기 위해서는 지도 학습 알고리즘에 필요한 레이블 데이터(labeled data)가 필요합니다. 또 적절한 데이터 사이언티스트를 찾는 것 역시 노틸라이즈의 도전과제인데요. SAS는 비주얼 인터페이스 기반의 포인트-앤-클릭 분석가부터 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 API를 이용해 주피터 노트북에서 R, 파이썬(Python), SAS 언어를 사용하는 고급 프로그래머까지 다양한 기술 수준의 인재를 지원하고 있습니다.
인공지능과 머신러닝의 미래
톰과 콜린은 인공지능 기술의 발전이 곧 노틸라이즈의 성장을 위한 가장 큰 원동력이라고 생각합니다. 인공지능이 비즈니스 관련 문제를 해결해주는 메커니즘으로 작동하면, 더 이상 기업은 특정 리포트를 찾아 헤매지 않아도 되죠! 그렇지만 일부 미래학자들이 그러하듯 둘 역시 인공지능이 전기보다 더 큰 혁명을 가져올 것이라고는 생각하지 않습니다. 노령 인구가 할 수 없는 일을 대신할 인공지능과 지능형 로봇이 필요하다는 이유만으로 고용 시장에 미치는 영향이 과대평가되어 있다는 생각인데요. 하지만 노틸라이즈는 최신 인공지능 기술을 적용하는 데 있어 선두주자가 되고자 하며, 새로운 비즈니스 기회를 열어주는 인공지능이 지금처럼 빠른 속도로 발전하기를 바라고 있습니다.
노틸라이즈의 ‘그냥 데이터 추가하기(just add data)’ 접근법은 놀라운 효과를 내고 있습니다. 서비스 시장에서 분석은 이미 포화 상태인 것처럼 보일지도 모르지만 노틸라이즈처럼 중소기업을 타깃으로 하는 기업은 거의 없습니다. 두 창업자가 더 큰 대중 시장에 서비스를 제공하기 위해 솔루션의 규모를 확장할 수 있다면 노틸라이즈가 진출할 수 있는 범위에는 한계가 없을 것입니다. 학생 때부터의 꿈을 현실로 이뤄가고 있는 두 야심 찬 기업가가 데이터 분석과 과학 시장에 가져올 변화와 앞으로의 행보가 더욱 더 기대됩니다.
