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AI & Big Data

2019년 ai data analytics에 대한 예측

2021-05-22

2019년 AI, DATA, ANALYTICS에 대한 예측 - 관련 톱 경영자들의 예상을 토대로




새해가 밝았다. 올해도 데이터 및 분석 분야의 최고 경영자와 저명인사가 발표한 신년사와 그들이 예상한 것들을 모아 그 공통점을 찾아보았다.


관련된 각 사의 예상을 보면, 2019년 키워드는 인공 지능 (AI), 데이터 보호 규제, 데이터 거버넌스, Hadoop시장상황, 오픈소스, 그리고 엣지(EDEGE)임을 알게 되었다.


**인공지능에 대한 기대**
 인공지능(AI)에 대한 기대는 편차가 있고, 낙관적인 것부터, 회의적인 예상까지 폭 넓은 의견을 보였다. 예를 들어, SAP의 'Leonardo'기계학습, 지능형 프로세스 오토메이션 담당 부사장인 David Judge 씨는 다음과 같이 희망에 찬 미래를 구상하고 있다. "2019 년에는 계속해서 AI가 사람의 일을 더 편하게 하고 사람들은 더 많은 성과를 낼 수 있게 된다. (중략) 노동자는 작업을 직접 수행할건지 프로젝트를 기계에 맡길 것인지 우선 순위에 따라 선택하게 된다."

 한편, Talend 의 최고 기술 책임자(CTO)인 Laurent Bride 씨는 "데이터의 윤리문제 때문에 AI와 기계 학습의 혁신은 감속될 것이다"고 좀 더 냉정하게 말했다. 우리는 지금 AI에 대한 맹목적인 신앙에서 벗어나 실질적으로 유용하게 하려는 과정에 있고 이전보다 도덕과 윤리의 딜레마를 잘 이해할 수 있게 하려는 것이라고 주장한다. 기계가 의사결정 하는 것에 대하여 공정하고 균형있는 접근방식으로 연구자가 토론하는 동안 단기적으로는 혁신이 정체된(사라지는 것은 아니다)다고 그는 생각하고 있다.

 혁신이 둔화 될 가능성이 있는 한편, AI에 의한 기존의 혁신이 기업에 폭넓게 도입되고, 깊이도 더해질 것으로 기대하고 있다. Splice Machine 의 최고 경영 책임자(CEO) Monte Zweben 씨는 "기계 학습은 실험 단계에서 운영 단계에 들어섰고, 실시간으로 크리티컬 한 미션을 해결하기 위해 엔터프라이즈 어플리케이션에 들어가 있다"고 말했다. Salesforce 의 분석 담당 수석부사장 겸 제너럴 매니저 Ketan Karkhanis 씨는 "2019년에는 AI를 이용한 ANALYSTICS (데이터의 자동 발견)이 주류가 될 것"이라고 기대하고 있다. 또한 Nutanix 의 제너럴 매니저 Vijay Rayapati 씨는 "AI는 주류기술이 되고 개발자가 사용할 수 있는 새로운 API가 제공될 것이다. 이것은 인텔리전스가 차세대 비즈니스 소프트웨어 서비스를 자율적인 것으로 하기 위해 원동력이 되기 때문이다"고 설명하고 있다.


**데이터 보호**
 그러나 좋은 데이터가 없으면 좋은 AI는 실현 될 수 없다. 그리고 거버넌스 및 규정 준수 없이는 양질의 데이터를 사용할 수 없다. 따라서 유럽 연합 (EU)의 GDPR (일반 데이터 보호규칙) 과 함께 거버넌스 및 데이터 카탈로그의 문제가 중요해지고 있다.

 Alteryx의 최고 전략책임자 Langley Eide 씨는 그가 예상하는 것 중 하나로 "거버넌스와 데이터 카탈로그가 공동의 열쇠가 될 것"이라고 제목을 붙이고 있다. 또한 GoodData의 최고 정보 보안책임자 Tomas Honzak씨는 "글로벌 개인 정보 보호규제 거버넌스의 문제는 앞으로도 보안 전문가를 계속 귀찮게 할 것으로"고 생각하고 있으며, 유럽의 GDP에 대하여는 '미국 연방 정부의 콤플라이언스에 관한 추진활동은 세계적인 요구에 적응 할 수 있는 최대한의 속도로 진행되지 않아, 미국은 경쟁력과 국제 관계의 측면에서 뒤쳐질 것"이라고 말했다.

 한편, Talend의 Bride 씨는 미국도 데이터 보호 법제 분야에 대한 노력에 발을 내디딜 것으로 예상하고 있으며, "GDPR의 'G'는 가까운 장래 '글로벌 (Global)'의 G가 될 것"이라고 라면서, "캘리포니아, 일본, 중국은 이미 EU의 GDPR과 비슷한 규칙을 도입하는 규제책정을 추진하고 있다"고 설명하고 있다. Kaseya 의 최고 제품책임자 Mike Puglia 씨 역시 "GDPR을 대표적인 예로 보며 향후 전세계에서 시행될 규정이 늘어난다"고 말했다. 그는 또한 콤플라이언스는 데이터 거버넌스 추진활동이 확대되는 원동력이 된다고 생각하고 있으며, 이것은 기업에 이익이라고 파악하고 있다. Puglia씨의 예상은 "콤플라이언스가 확대됨에 따라서 데이터 거버넌스는 전사적 기업규모의 추진활동으로 진화할 것으로"보고 있다.


**데이터 활용**
 그러나, Aspirent 최고 ANALYSTICS 책임자 Beverly Wright 박사는 "기업은 데이터를 토대로 전략적이고 전술적인 의사결정을 하는 조직문화로 변화시킬 필요가 있다고 공개적으로 발언 할 수 있게 되었다. 그리고 지금 변화를 촉구하고 신속하게 그 방향에 따라 환경을 정돈하기 위해 활동을 시작하는 것으로 보인다."고 지적하면서, 콤프라이언스나 거버넌스 추진을 어떻게 진행해갈 것인지 질문을 던지고 있다.

 Information Builders 의 최고 운영책임자 Frank Vella 씨는 더 나아가 "조직이 ANALYTICS에 이용하는 데이터 가치사슬을 중시함에 따라 사업부문이 출자하는 데이터 매니지먼트 추진은 더 늘어날 것"으로 기대하고 있다. 또한, Snowflake 의 CEO Bob Muglia 씨는 "2019년은 많은 기업들에게 전환점이 될 것이다. 비즈니스 모델과 전략, 업무프로세스를 데이터 중심으로 적응시킨 기업은 성공하는 한편, 그것을 게을리 한 기업은 실패하고 좌절 할 것"이라고 단언하고 있다.

 그러면, 어떻게 콤프라이언스 준수와 데이터 가치사슬의 활용을 양립시킬 수 있을까. Alation 의 공동 창업자이자 디자인 및 전략적 이니셔티브 담당 부사장 인 Aaron Kalb 씨는 각 기업의 최고 데이터 책임자 (CDO)가 이 과제의 총괄역을 담당 할 것으로 생각하고 있다. 그는 "사업 부문의 셀프 서비스에 대한 수요와 IT 부서와 법무 부서가 목표로하는 거버넌스의 가교역할이 필요하다고 지적하고" 했으며, "CDO가 셀프 서비스에 대한 수요와 거버넌스의 가교역할을 할 것으로" 예상하고 있다.


**유행은 콘테이너**
 이러한 장엄한 예상을 바탕으로 기술 스택에 관한 몇 가지 문제로 눈을 돌려 보자. "Apache Hadoop"에 대한 약세 전망을 예상하는 목소리가 있다. 그 견해에 대해 당연하다고 생각하는 독자도 있는가 하면 낙담하고 있는 독자도 있을 것이다. Splice Machine의 Zweben 씨는 "Hadoop의 신규 고객 증가는 축소되고 Hadoop 클러스터는 성장이 둔화 될 것"이라고 말했다. 역시 이 문제와 이해 관계가 있는 기업중 하나인 GoodData의 CEO Roman Stanek 씨는 "첨단 기업은 Hadoop과 같은 기술을 점차 배제 해 나갈 것"이라고 말했다

 즉, 최신 유행은 Docker 나 Kubernetes 같은 컨테이너 기술로 되어 있다는 것이다. MapR 의 데이터 및 어플리케이션 프로그램 수석 부사장 Jack Norris 씨는 "2019 년은 컨테이너와 AI가 주류가 되는 해다"고 말했다. 또한 Nutanix의 Rayapati 씨 역시 "기업의 디지털화는 클라우드, 컨테이너, 마이크로 서비스로 최신 IT 아키텍처의 활용을 높일 수 있지만, 동시에 감시, 매니지먼트, 거버넌스 측면에 새로운 과제를 가져왔다 "고 설명한다 (여기에서도 거버넌스의 문제로 인해 고민하게 된다)


**오픈 소스에 대한 기대**
 Hadoop, Docker, Kubernetes에 공통되는 것은 오픈 소스 기술이다. 각 사의 예상은 오픈 소스에 대해 많이 설명하고 있다. 여기서 다시 Talend의 Laurent Bride 씨의 예상을 인용하자. 그는 "시장은 위험을 감수하고 오픈 소스 기술에 투자한다"며 이 견해를 보강하는 자료로 많은 인수 합병 사례를 들고 있다.

 특히 Cloudera 와 Hortonworks 의 합병 을 들고 있다 (참고 GoodData 의 Stanek 씨는 "2019 년 Hadoop에 대한 기대치가 어떻게 될지 짐작하게 하는 최초의 사건이었다"며 이번 합병을 부정적인 징후로 파악하고 있다). Dremio 의 공동 창업자이자 CEO 인 Tomer Shiran 씨는 오픈 소스에 대해서도 견해를 밝혔다. 그는 "기업은 오픈 소스 프로젝트, 오픈 표준, 클라우드 서비스를 이용하여 주요 사업 부문의 데이터 이용자에게 제 1 세대 "서비스로서의 데이터"를 제공하게 될 것"이라고 생각하고 있다.

 그러나, 오픈 소스 소프트웨어의 인기가 높아지고 있는 것에 대해 비관적인 견해도 있다. 오픈 소스 기술인 Apache의 "Pulsar" "Heron" "BookKeeper"를 함께 조합하여 이용하고 있는 Streamlio 의 창업자 Karthik Ramasamy 씨는 "주요 클라우드 플랫폼 공급 업체가 모여 오픈 소스 에코 시스템을 선택하는 움직임이 증가함에 따라 긴장이 고조된 것" 이라고 생각하고 있다. 그의 생각은 "대형 클라우드 프로바이더는 오픈 소스 커뮤니티나 벤더에게는 도움을 주지지 않고 오픈 소스를 이용한 독자적 크로즈드 클라우드 서비스를 제공함으로, 그들 커뮤니티의 약화시켜 갈 것이다"라 보고 있다. 그는 그의 생각과 반대사례가 있음도 언급하고 있지만, 그래도 "그들 기업이 오픈 소스 커뮤니티 속에서 어느 정도 '선량한 시민'으로 행동하는지 주시 할 필요가 있다"고 경고 하고 있다.


**엣지의 중요성이 높아지고 있다**
 지난 해(2018년)에 2019년에 기대되는 '엣지'에 대한 논의가 많았다. 기본적으로 '엣지'는 클라우드에서 떨어져 센서가 있는 현장에 가까운 장소에 위치하는 (특히 사물의 인터넷 과 AI에 대한) 컴퓨팅 능력을 가리킨다. 이것은 PC 새로운 혁명이다.

 FogHorn 의 CTO Sastry Malladi씨는 산업 분야 IoT (IIoT)에 대해 "IIoT 프로젝트는 클라우드 중심의 접근방법에서 다른 방향으로 전환하고 있는데, 인공 지능과 IIoT진화 다음 단계는 매우 작은 공간 엣지에서 알고리즘을 이용할 수 있도록 변환하는 문제를 어떻게 대처하며 추진할 것인가에 있다"고 말했다. 데이터 스트리밍 기술 "Apache Flink"를 전문으로 하는 스타트 업 data Artisans 의 공동 창업자이며 이 회사의 CTO를 맡고있는 Stephan Ewen 씨는 "스트림 처리는 에지 컴퓨팅을 실현하는 효율적인 수단으로 이용될 것"이며, 스트림 처리에 대해서는 "디바이스나 게이트웨이에서 미리 처리 된 데이터와 엣지에서의 이벤트구동형 로직 실행에 모두 안성맞춤"이라고 설명하고 있다. 또한, MapR의 Norris는 "2019에는 ANALYTICS를 엣지로 실행하려는 방향으로 진동자가 움직였다"고 설명하고 있다. 또한, "이러한 트랜드를 지탱하는 코스트요인은 대역(반접속환경 또는 고가인 휴대전화접속)과, 스토레지(크라우드에 송신되는 데이터양의 삭감)" 이라고 설명한다.


**2019년 기대**
 이러한 예상을 염두해 두고 2019 년 1 년 동안 얼마만큼 진보될지 살펴보면 유익한 일이 많이 나타날 것이나, 주로 AI, 거버넌스, 콤플라이언스의 3 가지 요소에서 결정될 것이다. 물론 주식 시장의 동요와 벤더의 공급 과잉도 예상에 영향을 미칠 수 있다. 필자는 ANALYTICS과 AI에 대한 기업의 노력과 투자가 늘어날 것으로 예상하고 있으며, 그 투자는 기존보다 훨씬 높은 수준의 효과와 이익을 얻을 수 있다고 생각한다. 2019 년은 이것이 실현되는 해가 되기를 바란다.




출처: [[https://www.zdnet.com/article/predictions-for-2019-in-data-analytics-and-ai/|ZDNet]] 번역: K-Smart Factory