최성호 KT넥스알 부장이 28일 서울 삼성동 코엑스에서 개최된 '컴트렌드 2013' 컨퍼런스에서 엔터프라이즈 사례로 보는 빅데이터 성공전략에 대해 강연했다.
이 자리에서 최 부장은 KT넥스알이 자체 개발한 빅데이터 플랫폼 NDAP(NexR Data Analytic Platform)을 도입해 기존 데이터 분석을 뛰어넘는 활용방안과 시스템 개선을 거둔 사례에 대해 소개했다.
NDAP은 빅데이터 활용에 필요한 데이터를 사용자가 편리하게 수집·처리·저장·분석할 수 있도록 해주는 빅데이터 플랫폼 소프트웨어다. 하둡(Hadoop)을 비롯해 하이브(Hivw), H베이스(Base) 등 다양한 오픈소스를 기반으로 순수 국내 기술진이 개발한 제품이다. 현재 국내 통신, 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업에서 도입돼 비용을 절감하고 스마트한 의사결정을 내리며 최적의 운영 효과를 거두고 있다.
최 부장은 "전통적 IT인프라의 한계에서 증가하는 데이터의 합리적인 관리 방안을 찾아보자는 취지에서 NDAP을 개발하게 됐다"며 "기존에 활용되지 않은 비정형 데이터들을 촘촘하게 정리된 하나의 덩어리된 체계로 만들어 역량을 강화하고 데이터 중심의 정교한 비즈니스 의사 결정을 극대화하는데 목적이 있다"고 말했다.
현재 KT의 경우 자사의 가입자 분석 시스템에 NDAP 기반 하이브리드 데이터웨어하우스(DW) 모델을 도입했다. 그 결과 전통적인 방식으로 가입자 분석 시스템을 구축한 것과 비교해 567억원 이상의 비용을 절감한 것으로 나타났다.
기존 RDBMS 기반 아키텍처는 수집, 변환 지연, 서버스토리지, RDBMS 과부하, 검색 지연 등의 비효율, 고비용 증설 구조를 가지고 있었지만 NDAP은 하둡의 확상성 및 비용 효율성을 활용하면서도 DB와의 역할 분배를 통해 기존 시스템과의 연동을 보장하기 때문이다.
최 부장은 "RDBM 기반 아키텍처를 NDAP 중심의 하이브리드 DW 구조로 대체한 결과 데이터 수용·처리 능력이 대폭 개선됐으며 기존 병목 구간 등의 작업에서 성능 개선의 효과를 보였다"고 설명했다.
서울시도 심야버스 노선 최적화를 위해 NDAP를 도입했다. 버스 노선, 시간, 요일별 패턴을 분석하고 노선 부근 유동인구 가중치를 계산해 나온 유동인구를 기반으로 버스 노선을 최적화했다. 최종 데이터 분석도 불과 수일 안에 가능했다.
카드사는 VAN사 거래 승인 품질과 중복 매출, 승인거절 및 거절 후 행태를 분석하기 위해 NDAP을 적용했다. 정확한 업무개선을 동한 매출 및 이익 증대로 거절건수가 85% 감소됐다.
최 부장은 "NDAP은 장기적인 관점에서 비용, 성능, 효율성을 충족할 수 있다"며 "기존 IT 인프라 대비 약 80%의 절감이 가능하다"고 말했다.
김윤경 기자 vvvllv@chosunbiz.com