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인공지능(AI) 응용 프로그램, 구조 또는 그것의 위치에 관계없이. 데이터 가시성 향상IBM Watson 데이터 플랫폼, 더 똑똑한 응용 프로그램을 작성하고 데이터를 시각화하고 공유하고 통찰력
최광민 기자 | 승인 2017.11.05 13:40

사회와 산업이 스마트시대로 돌입하고 있다. 동시에 다양한 데이터 양(量)이 방대해 지면서 ‘정보의 홍수’라는 말이 무색할 정도로 예측 불허의 빠른 속도로 엄청난 양으로 쏟아지고 있다.

대부분의 공공기관, 기업들은 이처럼 넘쳐 나는 정보를 관리하기 위해 스토리지와 서버, 네트워크, 스위치 등 값비싼 장비나 시스템에 치중하고 있었으나 결과적으로 서로 다른 이 기종을 다양한 환경에서 사용한다. 하지만 이를 분석하고 통합 관리하기 위해 상당한 어려움과 경제적으로도 큰 손실을 초래하고 있다.

IBM은 왓슨 데이터 플랫폼 개발자와 데이터 과학자들이 분석을 쉽게 하기 위해 설계 데이터 카탈로그 및 데이터 정제을 포함하여, 인공지능(AI) 응용 프로그램, 데이터 구조 또는 그것의 위치에 관계없이. 데이터 가시성을 향상시키고 데이터 보안 정책을 보다 효과적으로 적용함으로써 사용자는 공용 및 개인용 클라우드 환경에서 데이터를 연결하고 공유할 수 있는 새로운 ‘IBM 왓슨 데이터 플랫폼(Watson Data Platform)’을 지난 2일 발표했다.

참고) IBM 데이터 카탈로그: 데이터 전문가는 자신이 필요로 하는 데이터를 검색하고 준비하는데 약 80 %의 시간을 소비한다. Data Catalog는 지능적이고, 자동화되고, 단순화된 데이터 검색, 큐 레이션 및 거버넌스로 손실된 시간을 회수하도록 도와준다.(아래 영상참조)

IDC의 ‘전세계 분석,인지/AI 및 빅 데이터 2017 예측(Worldwide Analytics, Cognitive/AI, and Big Data 2017 Predictions 2016. 12)’에 따르면 2018 년까지 약 75 %의 개발자가 인공지능 기능을 앱(APP)에 구현할 것이라고 한다. 점점 더 복잡해지는 데이터에 대한 감각을 만드는 데 어려움을 겪고 있으며, 이러한 앱을 구동하기 위해 안전하고 지속적으로 섭취되어야한다고 한다.(바로 보기)

오픈 소스를 바탕으로 구축된 IBM Cloud를 기반으로 하는 왓슨 데이터 플랫폼은 IBM의 클라우드 인프라와 강력한 데이터 서비스 등 수십 년간의 경험을 통해 업계의 다양한 분야의 고객이 데이터 문제를 해결할 수 있도록 지원한다. 또한 파이썬과 스파크를 비롯한 데이터 과학자와 개발자들 사이에서 가장 인기 있는 커뮤니티와 긴밀하게 연계된 Watson 데이터 플랫폼은 클라우드에서 가장 개방적이고 완벽한 데이터 운영 체제를 구축하기 위해 끊임없이 진화하고 있는 것이다.

IBM은 IBM Cloud에서 통합된 도구, 서비스 및 데이터 세트인 IBM 왓슨 데이터 플랫폼의 기능을 확장하여 데이터 과학자, 개발자 및 비즈니스 분야에서 가장 중요한 데이터에서 역할에 이르기까지 인텔리전스를 확보하고, 기계학습, AI 및 분석과 같은 서비스에 쉽게 액세스 할 수 있다고 밝혔다.

글로벌 광고 및 마케팅 컨설턴트인 하바스 미디어(Havas Media)의 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)인 마이클(Michael Kaushansky)은 “고객의 캠페인 데이터를 보다 전체적으로 볼 수 있는 새로운 방법을 찾고 있으며, 각 광고 및 마케팅 전술에 맞게 맞춤형 접근 방식을 설계하고 있다.”며, "왓슨 데이터 플랫폼은 오프라인 데이터와 온라인 마케팅 데이터를 신속하게 연결함으로써 우리가 바로 그 일을 하도록 돕고 있다. 예를 들어, 우리는 최근 고객 데이터 연결, 기존 시스템의 광고 정보 및 온라인에 올바른 잠재 고객을 효과적으로 타겟팅 할 수 있도록 제공한다."고 말했다.

특히 이번 왓슨 데이터 플랫폼의 확장 주요기능으로는 클라우드, 기존 시스템 및 타사 소스에서 다양한 형식으로 데이터 세트를 통합하는 새로운 데이터 카탈로그 및 데이터 정제 제품이 데이터를 처리 및 정제하기 위해 머신러닝을 적용하여 AI 애플리케이션을 위해 섭취 될 수 있도록 한다.

또한 수집된 메타 데이터를 사용하여 클라이언트의 데이터 관리 정책에 태그를 지정하고 시행하는 기능으로 이를 통해 팀은 중요한 데이터를 공유 할 때 위험을 보다 쉽게 ​​식별 할 수 있으며, 애널리틱스 엔진의 일반적인 가용성으로 데이터 저장과 데이터 저장을 분리하여 훨씬 더 빠른 속도로 분석하고 앱에 제공 할 수 있다. 결과적으로 개발자와 데이터 과학자는 대규모 데이터 세트를 보다 쉽게 ​​공유하고 구축 할 수 있다.

한편 IBM 왓슨 데이터 플랫폼의 총책임자인 데릭 쇼틀(Derek Schoettle)은 "AI의 핵심은 강력한 데이터 기반에서 출발하여 들어오는 데이터의 양과 속도 문제에서 자산으로 전환시킵니다." 라며, “기업이 AI를 혁신하고 경쟁하기 위해서는 모든 출처에서 들어오는 데이터를 파악하고 구성 할 수 있는 방법이 필요하며 이 모든 데이터 색인을 모든 의사 결정 및 계획의 중추로 삼아야합니다."라고 말했다.

최광민 기자  ckm0081@naver.com

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