기업의 골든타임을 지켜준다는 것은 신속하게 인사이트를 확보한다는 것이며, 신속하다는 것은 바로 ‘접근 및 활용이 쉽다’라는 것을 의미합니다. 여러분의 업무와 일상생활에서 ‘골든타임’은 어떤 것이 있을까요? 우리가 잘 알고있는 골든타임으로, 심장쇼크가 왔을 때 심폐소생술을 수행하는 4분의 골든타임, 비행기가 비상착륙했을 때 승객을 대피시켜야하는 90초의 골든타임, 그리고, 회사의 이슈가 발생했을 때 위기대응을 시작해야하는 15분의 골든타임이 있습니다.

회사의 이슈가 발생했을 때 위기대응반 TF로 모인 전문가분들이 어떤 자료를 기준으로 의사결정을 할 수 있을까요? 즉, 새로운 데이터가 필요하며, 새로운 분석 보고서가 있어야만 이슈에 슬기롭게 대응할 수 있겠지요. SAS의 셀프 분석 플랫폼은 일반사용자들이 직접 데이터를 읽고 쓰고 보고서를 만들 수 있는 데이터 리터러시를 위한 분석 기능을 제공합니다.

여러분의 분석 업무는 어떤가요? 전투적으로 싸우는 업무인가요? 스트레스를 받는 업무인가요? 아니면 항상 즐겁게 분석하는 업무인가요? 어떻게 분석 업무를 하는가는 종이 한장의 차이입니다. 바로 어떤 분석 소프트웨어를 사용하는가 말이죠. 이미 분석은 우리의 업무에 깊숙이 뿌리를 내리고 있으며, 데이터 분석 없는 의사결정은 있을 수 없다는 진리도 만들어진 것입니다.

이러한 분석의 필요성은 시장의 트렌드에서 알수 있는데요. BI에서 BA로 그리고 또다시 Advanced Analytics로 진화하면서 이제는 더 이상 분석이 통계학을 전공한 분석가들 만이 할 수 있다는 규칙을 깨고, 일반 사용자도 할 수 있다는 뜻의 ‘Citizen Data Scientist’라는 용어까지 등장하게 된 것이죠.

실무자와 분석가의 업무는 명확하게 구분되어 있었습니다. 즉, 실무자는 Top Down 방식으로 회사의 목표를 달성하기 위하여 다양한 분석 보고서를 활용하며, 분석가는 Bottom Up 방식으로 실무자의 분석 보고서에 활용할 분석 데이터를 생산해내는 역할을 하였습니다.

이렇듯 구분되어 있던 실무자와 분석가 모두는 SAS의 셀프 분석 플랫폼을 활용하면서 역할의 장벽은 허물어지고, 모두가 실무자가 되고 때로는 모두가 분석가가 되어 업무를 수행할 수 있는 환경이 된 것입니다.

기업의 골든타임을 지켜준다는 것은, 신속하게 인사이트를 확보한다는 것이며, 신속하다는 것은 바로 ‘접근 및 활용이 쉽다’라는 것을 뜻합니다. ‘접근 및 활용이 쉽다’를 SAS에서는 Approachable이라고 정의하여 SAS의 셀프 분석 플랫폼을 Approachable Analytics Platform이라고 합니다. 그럼, Approachable Analytics Platform 이 갖추어야 할 중요한 기능들에 대해 8가지로 요약하여 살펴보겠습니다.

첫째, 필요성 입니다. 공통적인 CxO의 다양한 고민을 해결해 줄 수 있는 것은 바로 적은 비용으로 가장 큰 효과를 얻을 수 있는 분석 플랫폼을 도입하는 것이지요. 다양한 분석 플랫폼 중에서, 단기간에 전사로 확대하여 사용할 수 있는 플랫폼이 바로 시각화 분석 플랫폼이라는 것을 알 수 있겠습니다. 즉, 시각화라는 것은 누구나 쉽게 접근하여 분석하고 인사이트 결과를 도출해 낼 수 있는 환경을 제공하는 것입니다. 바로 No Coding으로 말이죠.

둘째, 효과 입니다. 이러한 No Coding의 시각화 분석 플랫폼을 사용함으로써 얻을 수 있는 효과는 CxO의 고민 뿐만 아니라 실무자의 고민까지 해결해줄 수 있는데요. 전사 빅데이터를 한눈에 파악할 수 있으며, 분석에 대한 전문 지식이 없어도 누구나 동일한 분석 결과의 일관성을 확보하여 단일한 의사결정을 할 수 있겠습니다.

셋째, 방법 입니다. 이러한 No Coding의 분석 플랫폼을 사용하는 SAS의 셀프 분석 방법론으로, 기본은 3단계로, ‘데이터 전처리/데이터 탐색 및 리포트 생성/결과 활용 및 전사 공유’로 구분할 수 있습니다. 여기에 SAS는 고급 분석을 활용한 ‘모델링과 평가’ 단계를 No Coding의 시각적 분석으로 활용할 수 있는 환경을 추가로 제공합니다. 이러한 방법론의 3, 4단계를 반복적으로 수행하여 보다 정교하고 정확한 인사이트를 확보할 수 있게 되겠습니다.

넷째, 플랫폼 구성 입니다. 무엇보다 중요한 요소라 하겠습니다. 분석 플랫폼이 개인 PC 환경인지?  On-premise 의 서버 환경인지 아니면, Cloud 환경인지? 어느 환경에서 수행되는지에 따라 사용자의 편리성, 민첩성 그리고 확장성을 보장할 수 있겠습니다. SAS는 모든 환경을 다 지원하는데요. 그 중에서도 Cloud-Native 분석 플랫폼도 지원하여 사용자의 선택지를 넓게 제공하고 있습니다. 특히, MS Azure, Amazon AWS, Google Cloud Platform에서 최신 SAS Viya를 실행하며 최적의 성능과 가치를 위한 전체 분석 플랫폼을 제공합니다.

다섯째, 기능 입니다. 여기 구 교량과 신 교량이 있습니다. 여러분은 어느 다리로 강을 건너시겠습니까? 튼튼하고 포장도 잘 되어있는 안전한 다리를 이용하면, 시간 단축은 물론 멋진 다리도 감상하고 새로운 아이디어가 떠오르면서 기분 좋게 건널 수 있겠지요. 이처럼, 진화하는 Cloud 기반에 맞게 SAS 플랫폼 기술도 발전하고 있는데요. 오래전의 Coding 방식에서 업무 사용자들이 쉽게 활용할 수 있는 Process Flow 방식으로 진화하였고, 이제는 완전한 No Coding 방식의 시각화 분석 플랫폼 환경까지 진화하였습니다.

이전 Coding 방식에서 Process Flow 방식으로의 Modernization 한 실제 사례를 살펴보면,

첫째, 기존 분석 대비 3-5배 이상의 분석 성능을 제공하며,

둘째, 개인별 분석 결과의 차이에 대해서는, 분석처리 로직을 서로 공유하여 재활용함으로써 동일한 인사이트를 확보할 수 있으며,

셋째, 사용자가 직접 원천 데이터에 접근하여 파생, 분석하고 리포트를 제작하여 공유할 수 있는 역량을 확보하였고,

넷째, SAS 분석 플랫폼에 자체 내장된 스케줄러를 활용하여 주.야간 배치작업을 직접 수행할 수 있게 되었습니다.

여섯째, 활용측면 입니다. 데이터의 생애주기(Data Life Cycle) 속에 업무를 연결해보면 누가 데이터를 생산하고 누가 활용하며, 어느 단계에서 데이터가 소멸하는지를 알 수 있는데요. 여기서 우리가 관심을 가져야 할 부분은 바로 정보를 생산하는 주체입니다. 즉, 정보를 관리하고 파생하여 새로운 인사이트를 발굴하기 위한 정보를 생산하는 업무인데요. 분석가만이 정보를 생산한 전통적인 분석 환경에서, 이제는 SAS의 셀프 분석 플랫폼을 활용함으로써 ‘실무자, 기획, 마케터’도 직접 정보를 생산할 수 있는 역량을 확보하게 되었다는 것은 매우 중요한 변화라 봅니다. 사용자는 직접 생산해낸 데이터를 활용하여 직접 분석 결과 보고서를 제작한 후 다양한 사용자에게 공유할 수 있겠습니다.

실제 사용자가 직접 포트폴리오 모니터링 환경을 구성하여 활용하는 사례를 보겠습니다. 포트폴리오 오버뷰로부터 여수신 현황/재무 현황/리스크관리 현황/고객관리 현황 그리고 비용관리 현황 및 자본관리 현황 등 사용자가 직접 업무에 필요한 정보를 다양한 관점에서 쉽고 빠르게 생산하여 활용할 수 있습니다.

일곱번째, 사용자체험 입니다. 이러한 SAS의 셀프 분석 플랫폼은 사용자가 직접 활용하여 체험할 수 있는데요. SAS에서는 다양한 체험 기회를 제공하는데, 그 중에서도 SAS School에 참가하여 ‘쉽게 데이터 생성’ 과정과 ‘쉽게 리포트 제작’ 과정을 무료로 Hands-on의 기회를 가질 수 있겠습니다. 약 2시간 정도의 학습을 통해 실무에 적용할 수 있을 정도로 아주 쉽게 따라 할 수 있는 플랫폼 환경이라 할 수 있겠습니다.

여덟번째, 마지막으로, 데모시연 입니다. 보시는 봐와 같이 여러분도 최종 결과 보고서를 스케치할 것입니다. 내가 어떤 데이터를 활용해서, 어떤 형태로 결과를 보고할지에 대한 output 이 되겠습니다. 이러한, 최종 output을 만들어 내기 위해 데모는 2단계로 진행할 것인데요. 첫째는, ‘쉽게 데이터를 생성’하는 단계로 고객, 대출, 심사정보의 산재해 있는 Excel 파일과 Text 파일을 연결하여 데이터를 파생할 것이고, 둘째는, 이렇게 생성된 데이터를 활용하여 ‘쉽게 리포트를 제작’하는 SAS의 셀프 분석 플랫폼의 활용에 대해 진행하겠습니다. 데모시연과 관련한 설명은 2탄으로 함께하겠습니다.