“빅데이터와 인공지능 중심으로 갈 수밖에 없다”

엑셈은 지난해 6월 코스닥 등록 이후, 빅데이터 전문인력 채용과 더불어 유망한 빅데이터 기업을 인수하는 등 빅데이터 분야에 적극 대응하고 있다. 엑셈의 조종암 대표는 “빅데이터 사업을 해보니 처음과 마지막 모두 결국은 데이터를 분류/구분해 뭔가 통찰을 얻어내는 것이었다”며, “결국 핵심 엔진의 딥러닝으로의 발전은 피할 수 없을 것이라는 생각을 하게 됐다”고 향후 빅데이터 사업을 더 강화할 뜻을 내비쳤다. ‘RDB 전문가들이 빅데이터를 새로운 관점에서 봐야 할 필요가 있다’고 강조하는 조 대표를 만나 빅데이터를 둘러싼 변화에 대해 이야기를 나눴다.



▲ 엑셈은 최근, 자회사인 클라우다인의 김병곤 대표를 빅데이터와 인공지능 사업 총괄자로 선임했다. (사진제공: 엑셈)

빅데이터 분야에 적극적으로 투자를 하고 있는데 어떤 점에 주목하고 있나.

빅데이터 사업을 해보니, 처음도 끝도 결국은 데이터를 분류하고 구분해 뭔가 통찰을 얻어내는 것이었다. 결국은 핵심 엔진 영역에서 딥러닝으로의 발전이 피할 수 없겠구나 하는 생각이 들었다. 지금 인류는 지구를 지배하게 만든 인식 혁명, 그것의 기초가 되는 대상을 분류하고, 그 차이를 구분하고, 그것을 학습시킬 수 있는 뇌를 외부화하는 단계에 이르렀다. 이것이 딥러닝이자 인공지능이라고 본다.

RDB 1세대 전문가로서 RDB와 빅데이터를 비교해 본다면..

RDB는 효율화와 최적화, 정합성을 목표로 정교한 모델링을 통해 완결도를 높이려고 한다. 전문 용어로 이를 ‘컨시스턴시’라고 한다. RDB에서 테이블이 여러 서버에 산재된 것을 생각하기 어렵듯이, (RDB는) 스케일업 관점의 기술이다. 결국 RDB 기술은 확장성에서 불리한 셈이다. 반면 방대한 데이터를 분산 처리하는 빅데이터는 스케일 아웃 관점의 기술에 기초한다. 한마디로 RDB와 빅데이터는 전혀 다른 세계라고 본다. RDB가 '정교함'의 왕국이라면 빅데이터는 ‘대충’의 왕국이라고 볼 수 있다. 뭔가 큰 흐름을 보려는 측면이 강하다는 얘기다.

엑셈도 RDB에서 시작한 기업이므로 빅데이터가 낯설었을 텐데..

적응 시간이 필요했다. RDB 일을 해왔던 사람들은 기존의 틀에 묶여 있다는 생각이 많이 든다. 엑셈도 기존 RDB 기반의 전문가들이 50명 넘게 있다. 이들에게 빅데이터에 관심을 가지라고 하는데, 해왔던 일에서 관점을 달리한다는 게 말처럼 쉽지 않은 게 현실이다. 현재 하고 있는 일도 적지 않기에, 빅데이터라는 관점을 달리 해야 하는 영역으로 (관심을 확대하라고) 무조건 강요할 수도 없다. 대신 관심 있으면 언제든지 (내게) 얘기하라고 한다. 상황이 이러니 관련회사 인수 및 선수급 인력의 채용으로 사업을 전개하는 것은 너무 당연하다.

양재동에 빅데이터 부서를 배치한 것도 눈길을 끌었다..

기존 사무실의 공간 문제도 있지만, 기존 RDB 인력과 빅데이터 인력의 근무 장소를 다르게 할 필요가 있다고 봤다. 양재동 사무실은 강남과 판교에서 활동하는 빅데이터 전문가를 끌어들이기 위해 적합하다고 판단해 문을 열었다. 50명 정도를 수용할 수 있는 공간으로 빅데이터 인력은 모두 여기서 근무한다. 기존 RDB 인력 중에는 4~5명이 이곳으로 왔을 뿐, 새로운 인력이 상주하는 공간이다.

작은 기업에서 빅데이터 사업을 하기가 쉽지 않다고 한다. 엑셈도 마찬가지 아닌가?.

빅데이터 사업은 IT의 종합예술이다. 도메인별 컨설턴트와 알고리즘 전문가, 데이터 분석가 등 수많은 전문가들이 모여서 연출하는 오케스트라 같은 것이므로 웬만한 규모의 기업에서는 도전하기가 쉽지 않다. 이 벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가를 놓고 고민했다. 대학 연구 인프라를 적극 활용하는 측면에서 풀어나가는 것도 하나의 방법이다. 포항공대에 (빅데이터) 연구개발센터를 설립하여 올해 여름방학부터 인턴 연구원 30명을 모집-운영에 들어간다. 또한 카이스트에는 오픈소스 소프트웨어인 플라밍고(클라우다인 인수와 함께 확보)에 대한 학점을 개설해 학생들의 참여를 유도하고 있다. 만약 엑셈의 상용 패키지인 ‘MAXGAUGE’로 학점 과정을 개설했다면, 관심을 끌기 쉽지 않았을 것이다. 오픈소스 소프트웨어를 다뤘던 경력은 향후 커리어에도 도움이 돼 학생들로부터 관심을 유발할 수 있었다.

빅데이터 전도사가 된 거 같다..

RDB 영역에서 ‘원본’은 오라클이나 IBM이 먼저 내놓았지만, 국산 DBMS가 나오고 RDB 생태계가 조성되었다. 빅데이터 영역 또한 ‘원본’은 구글 등에서 먼저 내놓았다. 따라서 이를 어떻게 받아들여야 할지를 놓고 고민할 수밖에 없었다. 앞서 얘기했듯이 IT는 빅데이터와 인공지능 중심으로 갈 수밖에 없는 상황이다. 소프트웨어의 공장은 사람이고, 작은 회사가 돈을 버는 기간은 잠깐이다.

현재 빅데이터 분야 진입을 놓고 망설이고 있는 사람에게 해주고 싶은 얘기가 있다면..

IT는 빅데이터와 딥러닝 기반의 인공지능 중심으로 갈 수밖에 없다. 현재로서 데이터 분야에 진입하려는 학생이나 개발자, 기존 RDB 전문가들에게 무조건 하둡을 비롯하여 빅데이터를 공부할 것을 강조한다. 물론 그동안 발전을 거듭해온 데이터베이스도 비전이 없는 게 아니다. 기존 RDB 영역에서도, 빅데이터 영역에서도 전문가가 되기는 쉽지 않다. ‘핫하게’ 새로운 분야에 도전하고 싶다면 빅데이터 영역부터 하라고 권하고 싶다.

빅데이터를 앞세운 엑셈의 향후 목표는 어떻게 되는 건지 궁금하다..

2020년 1조 가치를 가진 회사를 만드는 것이 목표다. 그 후에는 빅데이터, 인공지능 분야의 핵심솔루션으로 실리콘밸리에 진출할 것이다. 이것을 위해 엑셈은 주식시장에 상장을 했다. 지난해 클라우다인 등 국내 빅데이터 업체를 인수한 것에 이어 올해도 지속적으로 빅데이터 기업 인수 작업을 진행할 것이다. 인수가 예정된 기업과 함께 기존 빅데이터 인력 30명을 더하면 60명을 훌쩍 뛰어넘는다. 여기에 포항공대 빅데이터연구센터에 정규직을 포함한 연구인력 30명, KAIST 상시 활용 인력 5명을 더하면 90명에 이르는 빅데이터 인력을 확보하게 된다.

빅데이터 분야에 도전적일 수 있는 배경이 궁금하다..

사업에는 기회가 분명히 있고 기세를 몰아가야 하는 순간도 있다. 만약 엑셈이 기존 (데이터베이스 분야에서 얻은) 이익으로 빅데이터 영역에 투자했다면, 이렇게 적극적으로 움직이기가 쉽지 않았을 것이다. 소프트웨어 사업은 전통적인 제조업과 다르게 사람에 대한 투자이므로 그 가치는 원점으로 되돌아가지 않는다고 생각한다.

출처 : 한국데이터베이스진흥원

제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net