메가존클라우드, AI·데이터 분석 플랫폼 DP360 출시

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[아이뉴스24 윤소진 기자] 메가존클라우드(대표 이주완)는 인공지능(AI) 기술을 적용해 기업 고객들의 방대한 데이터를 효율적으로 탐색 및 분석하고 인사이트를 도출할 수 있도록 지원하는 AI·데이터 분석 플랫폼 ‘데이터플랫폼 360(DP360)’ 신규 버전을 30일 출시했다.

DP360을 사용하면 데이터 탐색하는 데 더 많은 시간을 소비하는 비효율을 개선할 수 있다. [사진=메가존클라우드]

DP360은 2020년에 첫 번째 버전이 소개된 이후 유통, 헬스케어, 제조 및 금융 업계를 대표하는 다수의 기업들에서 이미 사용되고 있다. 신규 버전은 기존 DP360에 생성형 AI 기술을 탑재해 데이터 탐색 기능 등을 고도화하는 한편, 다양한 분석 환경을 추가적으로 지원하는 등 기능과 성능이 대폭 강화됐다.

DP360은 데이터를 필요로 하는 사용자가 직접 데이터를 탐색 및 분석할 수 있도록 셀프서비스 환경을 제공해, 데이터 분석에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 지원한다.

많은 기업에서 데이터 분석에 앞서 데이터를 탐색하는 데에 더 많은 시간을 소비하는 비효율이 발생하는 게 일반적이다. 통상적으로 데이터 사용자 및 엔지니어가 데이터를 분석하고자 할 때 탐색에 70%의 시간을 소비하고, 정작 분석에 투입하는 시간은 30%에 불과한 것으로 평가되고 있다.

데이터 분석을 수행하기 위해서는 △데이터 탐색 △데이터 이해 △분석데이터 추출 △분석환경 구축 △분석수행 등의 단계가 요구되며, 각 단계마다 데이터 관리자, 인프라 관리자 등 다양한 담당자가 관여하므로 데이터를 요청하고 받기까지 많은 시간이 소요됐기 때문이다.

하지만 DP360을 활용하면 데이터 분석의 모든 단계를 스스로 수행할 수 있게 돼 정보기술(IT) 담당자의 도움 없이도 여러 유형의 데이터를 효율적으로 분석할 수 있다는 회사 측의 설명이다.

‘DP360’은 데이터 카탈로그 솔루션인 ‘DP360 Catalog’와 데이터 분석 환경을 제공하는 포털 솔루션 ‘DP360 Portal’으로 구성된다.

DP360 Catalog는 데이터 분석을 위한 데이터 공급 및 강력한 데이터 거버넌스를 구축할 수 있는 클라우드 기반의 데이터 카탈로그 솔루션이다. △수집된 데이터를 쉽게 검색하고 탐색할 수 있는 ’데이터 디스커버리’ 환경 △효율적인 데이터 검색·식별을 위한 ‘데이터 분류·태깅’ △데이터의 소유, 보안 및 접근권한을 제어하는 ‘데이터 거버넌스’ △데이터 품질수준을 지속적으로 모니터링하고 개선하는 ‘데이터 품질 모니터링’ △생성형 AI 기술로 강화된 ‘데이터 검색’ △수집된 데이터 분포도 등 데이터 현황을 시각적으로 표현하는 ‘데이터 시각화’ 등의 기능을 제공한다.

DP360 Catalog 사용 이미지. [사진=메가존클라우드]

DP360 Portal은 데이터 사용자 관점에서 아마존웹서비스(AWS) 기반의 데이터 분석 서비스를 효율적으로 사용 및 관리할 수 있는 셀프서비스 환경 기반의 데이터 포털 솔루션이다. 특히 금융 및 공공기관 등 내부 보안규제로 인해 AWS 플랫폼에 접근이 어려운 기업들도 DP360 Portal을 통해 AWS 데이터 분석 서비스를 편리하게 이용 가능하다. △데이터레이크에서 쿼리를 사용해 분석 데이터를 조회할 수 있는 ‘분석데이터 조회’ △개별 셀프서비스 분석이 가능한 ‘분석 샌드박스 프로세스’ △전 분석 과정, 코드 등을 공유할 수 있는 ‘협업 환경’ △개별 권한에 따라 관리할 수 있는‘데이터접근 권한 관리’ △시각화 도구 및 AutoML 등 다양한 분석 환경을 제공하는 ‘분석 서비스 연계’ 등의 기능을 제공한다.

공성배 메가존클라우드 AI & 데이터분석센터 센터장은 “DP360을 도입하면 원활한 데이터 활용을 통해 기업의 데이터 기반 비즈니스 성장을 앞당길 수 있을 것”이라고 말했다. 이어 “이제 하나의 기술 문화로 자리잡은 생성형 AI도 데이터가 핵심이다. DP360을 통해 데이터 탐색부터 데이터 시각화, AI 활용까지 데이터 활용의 탄탄한 기반을 마련할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.

DP360 Catalog와 DP360 Portal은 AWS 마켓플레이스에서 확인할 수 있으며, 사전 접수를 통해 데모 시연도 가능하다.

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