SAP코리아는 9일 빅데이터·애널리틱스·인공지능(AI)의 현재와 미래를 조망하는 미디어 라운드 테이블을 갖고 이같이 강조했다. 기업이 보유하고 있는 데이터의 가치를 논하기보다 이를 통해 얻을 수 있는 결과물에 대한 고민이 우선돼야 한다는 설명이다.

하나의 데이터셋은 어떤 시각과 방법론을 적용하느냐에 따라 다양한 인사이트를 제공할 수 있다. 그러나 이들 모두가 기업의 비즈니스에 유용하게 활용되는 것은 아니며, 이는 기업의 분석 역량을 낭비하는 결과를 낳는다. 따라서 기업은 데이터 분석의 목표를 명확히 하고 이를 위해 활용 가능한 데이터와 올바른 분석 방법론을 선정해야 한다.

기업의 이 같은 분석 과정을 지원하기 위해 SAP는 자사 ‘레오나르도(SAP Leonardo)’를 통해 다양한 분석 모델을 제공한다. 기업은 ‘레오나르도’가 제공하는 다양한 모델을 시뮬레이션함으로써 원하는 결과물을 얻기 위한 가장 최적화된 방법론을 찾을 수 있다.

또한 적용한 분석 모델이 예상대로의 결과물을 도출하는지를 검증하는 과정이 필요하다. 기업은 프로토타입을 설정하고 작은 규모의 시작(Small Start)을 진행함으로써 얻고자 하는 최종적인 목표와 실제 결과물이 같은 지 검증할 수 있으며, 이를 통해 얻은 결과물을 다시 해당 모델에 적용해 예측 모델을 고도화할 수 있다.

샤일렌드라 쿠마르(Shailendra Kumar) SAP 부사장 겸 애널리틱스 및 레오나르도 부문 최고 에반젤리스트는 “기업은 디자인씽킹(Design Thinking)을 통해 명확한 목표를 설정하고 데이터 분석 과정 전체를 관리해야 한다”며, “SAP 솔루션은 실시간 업데이트·시각화·예측·협업·통합·연결성 등 향상된 애널리틱스 환경을 구성하기 위한 필수적인 요소들을 제공한다”고 말했다.