분석은 왜, 전사적으로 활용되지 못할까요?

최근 맥킨지 연구에 따르면 AI와 분석을 전 세계 산업 전반에 적용할 경우, 약 9조~15조 달러의 가치 창출이 가능합니다. 그런데도 오직 8%의 주요 기업만이 전사적으로 분석을 활용하고 있습니다. 무려 90% 이상의 기업이 분석을 조직의 모든 영역으로 확산하지 못하고 있는 것입니다.  

 조직 내 분석 확산과 관련하여 주요 관계자들은 각기 다른 고민을 안고 있습니다. 

▶IT리더는 제한된 비용으로 신기술을 적용하고 혁신을 이루어야 합니다. 한편으로는 끊임없이 개발 및 변경되는 분석 모델을 운영 환경에 반영해야 하는 어려움이 있으며, 미션 크리티컬한 업무를 위해 다운 타임을 최소화해야 합니다.  

▶비즈니스 및 분석 리더는 의사결정에 활용되는 AI의 신뢰성과 분석의 가치를 입증해야 하는 과제를 갖고 있습니다. 많은 에코시스템의 활용 및 상호 연계와 함께, 적은 리소스로 많은 분석 과제를 해결해야 합니다.  

▶데이터 사이언티스트는 실제 분석을 수행하며 과거보다 훨씬 큰 비즈니스 영향력과 책임을 가지게 되었습니다. 더 많은 모델을 개발하고 가능한 모든 것을 자동화해야 하는 니즈를 안고 있습니다. 다른 기술과 부서 간 협업도 중요합니다.  

이 같은 고민에 대해 많은 기업들이 적절한 해결 방법을 찾고 있습니다. SAS Viya가 그 해답을 드릴 수 있습니다. 

SAS Viya Enterprise AI/ML 플랫폼 

SAS Viya는 내부적으로 ‘인메모리 엔진’과 다양한 서비스를 제공하기 위한 ‘마이크로 서비스’로 구성되어 있습니다. 이 환경 위에서 데이터를 가져와서 분석용 데이터를 준비하는 ‘Data’, 데이터를 탐색하고 모델을 생성하는 ‘Discovery’, 생성한 모델을 다양한 비즈니스 환경에 적용하는 ‘Deployment’ 개념을 지원하고 있습니다. 분석을 위한 전체 과정을 통합 플랫폼으로 제공하고 있는 것입니다.  

아울러 SAS Viya는 컨테이너 기반으로 쿠버네티스 환경에서 운영되도록 되어 있습니다. SAS와 마이크로소프트 애저(Azure)를 비롯하여 아마존, 구글, 레드햇 오픈시프트처럼 다양한 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드를 지원하고 있습니다.  

또한 실시간 스트리밍, 클라우드, 하둡, 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 특히 SAS Viya에서 생성한 분석 모델을 이들 데이터 소스 영역으로 배치하여 데이터를 이동시키지 않고서도 분석을 실행할 수 있습니다.  

SAS Viya의 매우 강력한 기능들은 SAS는 물론 R, Python, REST API, Java, Lua 등 여러 API를 통해 다양한 프로그램과 시스템에서 활용할 수 있는 개방성까지 제공합니다.  

마지막으로, 이 같은 SAS Viya의 아키텍처는 Customer Intelligence, Fraud & Security Intelligence, Analytics, Risk Management, Business Visualization, Data Management 등 SAS의 다양한 비즈니스 솔루션과도 연계되어 있습니다. 

SAS Viya가 제공하는 4가지 핵심 가치  

• 설명 및 운영 가능한AI 

만일 자율주행 자동차가 테스트 중에 갑자기 도로를 이탈한다면 엔지니어는 그 이유와 과정을 파악해야 합니다. 고객의 신용평가에 AI를 활용하려는 금융회사는 신용평가에 편향이 발생하지 않도록 해야 합니다. 이처럼 AI를 적용하는 과정에서의 여러 위험성을 극복하기 위해 AI의 판단을 검증하고, 나아가 설명하는 방법을 찾는 기업이 많아지고 있습니다.  

SAS Viya는 AI의 결정을 이해할 수 있도록 자동화된 설명 및 모델 해석 기능을 제공합니다. 또한 한 번 개발한 모델을 온프레미스, 클라우드, 하둡, 엣지 등 그 어디에나 적용할 수 있으며, 기업의 복잡한 비즈니스와 의사결정에 모델을 결합하는 기능을 제공합니다. 기업은 모델을 신속히 개발하여 곧바로 운영 환경에 적용하는 모델옵스(ModelOps) 방법론을 사용하여 더 많은 모델을 빠르게 운영 환경에 적용할 수 있습니다. 결과적으로 사용자들은 비즈니스 프로세스와 룰, 모델이 결합된 신뢰할 수 있는 AI를 적용할 수 있습니다.  

• 클라우드 네이티브

클라우드 네이티브는 인프라에 유연성을 제공합니다. SAS Viya는 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드를 모두 지원합니다. 내부적으로는 컨테이너화된 마이크로 서비스로 이루어져 있으므로 클라우브 네이티브 애플리케이션의 면모를 갖추고 있습니다. 또한 한 달 단위로 빠르게 기능이 추가되는 업데이트 체계와 함께, 필요에 따라 서버 자원을 자유롭게 확장 및 축소할 수 있는 새로운 클라우드 가격 체계와 패키징을 제공합니다.  

• 확장성,거버넌스 

SAS Viya의 확장성과 거버넌스로 대용량 대규모 분석이 가능합니다. SAS Viya는 빅데이터 분석에 최적화된 MPP(Massively-parallel processing) 분산 환경과 고속의 인메모리 엔진을 제공합니다. 또한 프로세스와 메모리 사용을 최적화하여 물리적인 메모리 크기에 제한을 받지 않고 데이터 분석할 수 있으며, 분석 모델의 가치를 극대화하기 위한 모델 거버넌스 및 관리 기능을 제공합니다.   

이를 통해 수시간에 이르는 분석 작업을 수초로 단축하고, 분석 과제의 성격에 따라 적절한 컴퓨팅 자원을 유연하게 활용할 수 있습니다. 또한 오픈소스를 포함한 모델들을 통합 관리하고, 이 모델들을 운영 환경에 쉽게 적용할 수 있습니다.  

• 분석의 민주화,End-to-End 

기업에서 AI와 분석 업무를 모든 업무에 활용하기 위한 궁극적인 방법은 분석의 기술적 문턱을 낮춰 모든 사용자와 여러 시스템에서 분석을 활용하게 하는 것입니다. 이를 위해 SAS Viya는 여러 분석 과정에 AutoML 자동 분석 기능을 제공하고 있습니다. 또한 폭넓은 사용자 계층 및 시스템에서의 활용을 위해 다양한 언어와 애플리케이션 접근을 위한 API를 제공합니다. 이를 통해 다양한 배경을 지닌 사용자는 자신의 역량을 십분 활용하여 조직의 모든 업무와 시스템에서 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있습니다. 

SAS Viya가 비즈니스에 가치를 제공하는 방법  

SAS Viya는 일반 비즈니스 사용자에게 ▶분석의 장벽을 낮춰 누구든지 빠르고 더 나은 의사결정을 할 수 있게 합니다. 또한 ▶SAS Viya가 제공하는 엔드 투 엔드 기능으로 기술-사람-프로세스를 통합하고, ▶비전문가와 오픈소스 사용자를 포용하는 개방성으로 분석 사용자를 더욱 폭넓게 지원합니다. 아울러 ▶투명하고 설명 가능한 분석 기반의 의사결정으로 신뢰성을 주며, ▶AI 자동화로 새로운 비즈니스 기회를 더 쉽고 빠르게 발굴할 수 있게 합니다. 

IT 관계자에게는 ▶AI와 분석을 운영 환경에 신속히 적용할 수 있게 지원함으로써 경쟁사보다 빠른 기회를 창출할 수 있게 합니다. 아울러 ▶데이터와 분석에 대한 거버넌스를 통해 보다 신뢰성 있는 의사결정을 내리고, ▶유연한 클라우드 네이티브 플랫폼에서 분석 과제를 보다 효율적이고 자연스럽게 수행할 수 있게 합니다. ▶SAS Viya의 API로 기존 시스템의 연동을 통해 기존 IT 투자에 대한 가치를 높이고, ▶AutoML 및 다양한 분석 프로세스의 자동화 기능으로 분석의 운영 및 작업 효율을 극대화합니다.  

SAS Viya는 궁극적으로, 분석을 쉽고 빠르게 수행하여 결과물을 빠르게 얻어낼 수 있도록 ‘분석을 가속화’하고, 신뢰성 있는 분석 결과물을 클라우드를 포함한 기업 환경에 적용하기 위한 확장성과 거버넌스를 제공하여 ‘운영을 가속화’합니다. 

SAS Viya 관련 보다 자세한 내용은 웹페이지에서 확인하실 수 있습니다.