| 오라클 / 빅데이터 관리로 수요 예측·수익 창출 가능 | |||
 
|
|||
| admin | |||
|
|||
|
빅데이터 관리로 수요 예측·수익 창출 가능 빅데이터 분석·모바일 기반 서비스 구축 활발  올해 제조업 내수는 고용불안, 가계소득 부진, 건설경기 위축 등으로 인한 경기회복세 둔화와 소비심리 위축으로 전반적으로 둔화될 전망으로, 수요 회복이 기대되는 IT 산업군이 제조업 내수 성장을 견인할 것으로 보인다고 오라클 한승경 상무가 밝혔다.지난달 17일 개최된 ‘오라클 인더스트리 데이’에서 한승경 상무는 올해 제조·유통 키 포인트로 ▲Global Visibility 확보 ▲Value Chain Collaboration ▲새로운 Platform으로의 IT 전환 ▲지속가능경영 ▲Industry Intelligent Solution 확산을 꼽았다. 최근 유럽과 미주의 경기악화로 이머징 마켓이 강화되면서 기업들의 신흥시장 진출이 탄력을 받고 있다. 이에 따라 이를 지원하기 위한 시스템 구축이 우선 순위를 차지하면서 투자가 집중될 것으로 전망된다. 특히 제조업체의 경우 생산기지가 여러 나라에 흩어져 있는데다, 최근 일본 지진이나 태국 홍수와 같은 자연재해가 늘어나면서 제품 수급에 대한 가시성 확보가 화두로 대두되고 있다. 이에 따라 본사 차원에서 글로벌 운영체계를 구축하고 IT를 통합하면서 Supply Chain을 단순화하고 표준화된 성과관리 체계 및 시스템을 운용하고자 하는 움직임이 확산되고 있다. 또한 SNS와 모빌리티 등 e커머스의 잠재가치가 높아지면서, 이를 비즈니스에 접목하는 것이 화두가 되고 있다. 따라서 빅데이터 분석이나 모바일 기반의 서비스 구축이 활발해지고 있다. 소셜 네트워크를 지원하기 위한 새로운 플랫폼으로 전환하는 것도 올해 화두중 하나이다. 사물기반 인터넷을 통한 센서들의 커뮤니케이션이 증대되면서 빅데이터가 대두되는 등 변화를 위한 선택의 기로에 있다. 따라서 모바일을 기본으로 하는 플랫폼과 클라우드 서비스에 대한 선택적 운영으로의 고민이 필요하다. 지속가능경영은 몇 년간 꾸준히 제기돼 온 화두로, 탄소배출량을 감소시키는 기업의 영속성을 위한 IT와 기업의 그린 이미지 관리가 필요하다. 특히 올해에는 일반화된 솔루션의 경쟁력이 한계를 보이는데 따른, 다양한 기술 영역간의 결합을 통한 산업특화 솔루션에 대한 관심이 커질 것으로 예상된다. 유통업의 경우 증강현실, 위치기반서비스, 스마트 쇼핑 등 전문화된 솔루션이 대두될 것으로 보인다. 이처럼 산업별 Intelligent Solution이 확산되면 전체적인 IT그룹의 역할은 축소되고, 직접적으로 시스템을 도입하는 현업의 결정권이 강화될 전밍이다. 빅데이터내 트랜드 중요성 커져 다양한 채널에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 유통됨에 따라 실제 DB 데이터와 비정형 데이터를 구분 관리하는 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 장성우 상무는 특히 빅데이터에 주목해야 한다며, 이전에는 관리되지 않던 새로운 데이터를 포함해 업무를 분석함으로써 예측 능력을 높이면서 비즈니스 효율성을 향상시킬 수 있다고 강조했다. 빅데이터란 각각의 데이터는 중요하지 않지만, 대량의 데이터 특성을 분석함으로써 기업의 수익창출에 기여할 수 있는 의미있는 정보로 가공할 수 있는 데이터를 의미한다. 즉, 대량의 데이터 인과관계를 분석해 패턴정보를 찾아내고 이를 비즈니스 가치로 전환시키면, 수익을 창출하거나 수요를 예측할 수 있게 된다는 것이다. 실제로 포드의 경차 판매가 부진한 현상에 대해, 구글의 검색횟수가 매년 감소하고 있다는 것을 밝혀냈다. 이는 역으로 구글의 검색횟수를 분석하면 실제 판매 추이를 예측할 수 있다는 것을 의미한다. 즉, 수많은 데이터 속에서 일정한 경향을 파악할 수 있으며, 이를 토대로 예측도 가능하다는 것을 알 수 있다. 특히 빅데이터는 SNS의 확산으로 더욱 빠르게 많이 생성되고 있다. 따라서 SNS내의 센서를 통해 데이터를 모아서 분석하면 의미있는 패턴을 찾을 수 있다고 장성우 상무는 설명했다. 유통업의 경우 빅데이터 활용을 통해 약 60%의 수익성장 효과를 기대할 수 있다고 맥킨지는 밝힌바 있다. 그러나 전체의 특성이 중요한 빅데이터와 각각의 데이터 값이 가치를 가지는 크리티컬 데이터는 구분해 관리해야 한다. 즉, 고객·직원·제품정보, 생산관리계획 등의 정보는 높은 수준의 안정성과 성능, 보안을 지닌 DBMS에서 관리해야 한다. 오라클 빅데이터 솔루션 제공 따라서 오라클은 빅데이터를 쉽게 관리하고, 이를 기존의 DB 아키텍처와 유연하게 통합시킬 수 있는 빅데이터 솔루션을 지원하고 있다. 오라클 솔루션은 기존 중요 데이터 관리를 위해 오라클 DB&Exadata를, 빅데이터 관리를 위해 Big Data Appliance를 제공한다. 연관분석을 위해서는 Big Data Connector 및 Advanced Analytics를, 실시간 분석을 위해 Exalytics를 제공하고 있다. 주요 제품군을 살펴보면, 빅데이터 어플라이언스는 비정형 빅데이터를 취합하고 정리해, 오라클 데이터베이스 11g로 로딩하는데 최적화되어 있는 엔지니어드 시스템이다. 오픈소스배포판 아파치 하둡(Apache Hadoop), 오라클NoSQL DB, 하둡을 위한 오라클 데이터 통합 애플리케이션 아답터, 하둡을 위한 오라클로더, 오픈소스배포판 ‘R’, 오라클리눅스, 오라클 자바 핫스팟 VM 등을 포함하고 있다. NoSQL 데이터베이스(Oracle NoSQL Database)는 뛰어난 확장성을 갖춘 key-value 방식의 분산형 데이터베이스이다. 설치 및 관리가 쉬우며, 광범위한 집합의 업무로드를 지원한다. 오라클의 지원 서비스를 통해 엔터프라이즈급의 안정성을 확보할 수 있다. 하둡을 위한 오라클 데이터 통합 애플리케이션 아답터(Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop)는 사용하기 쉬운 GUI 상에서 하둡맵리듀스 프로그램을 생성할 수 있다. 하둡을 위한 오라클로더는 고객들이 하둡맵리듀스(MapReduce) 프로세싱을 사용해 Oracle Database 11g내에서 분석과 로딩을 효율적으로 할 수 있는 최적화된 데이터 셋을 생성하게 한다. 다른 하둡로더들과 달리, 이 솔루션은 오라클 내부 포맷을 생성해 데이터 로딩을 빠르게 할 수 있도록 함으로써 DB 시스템의 리소스 사용을 줄여준다. 오라클 R 엔터프라이즈(Oracle R Enterprise)는 오픈소스 통계 환경인 ‘R’과 Oracle Database 11g를 통합해 준다. 향상된 확장성, 성능, 보안을 통해 사용자들은 Oracle Database 11g내에 저장되어 있는 데이터를 R 클라이언트에서 사용하면서, 기존의 R 애플리케이션을 운영할 수 있다. Oracle Database 11g와 R의 결합을 통해 사용자들은 엔터프라이즈급의 통합되고 향상된 분석 환경을 경험할 수 있다. 오라클커넥터 R(Oracle Connector R)은 R 사용자에게 하둡분산파일시스템(HDFS)과 맵리듀스프로그래밍 프레임워크에 대한 빠른 액세스를 제공한다. HDFS를 위한 오라클다이렉트 커넥터(Oracle Direct Connector for Hadoop Distributed File System, ODCH)는 오라클 데이터베이스 SQL 엔진이 하둡 기반 시스템의 데이터에 액세스할 수 있다. 오라클빅 데이터 커넥터(Oracle Big Data Connectors)는 고객이 하둡 및 오라클NoSQL DB(Oracle NoSQL Database)에 저장된 데이터를 기존의 오라클 데이터베이스 11g의 데이터 자원과 쉽게 결합하고 활용할 수 있도록 지원한다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
| 
|
