상명대학교 / 서광규 교수


 

 

 

4. 빅데이터 분석 서비스 지향 아키텍처(Big Data Analytics Service-Oriented Architecture; BASOA)


여기에서는 BASOA를 설명하고 해당 아키텍처의 각 주요 구성 요소를 기술한다. BASOA는 그림 3과 같이 일반 서비스를 대용량 데이터를 분석하는 서비스에 매핑한다는 점에서 기존 SOA와 다르다. 이 BASOA 아키텍처에서 BDA의 대체물로 BA를 사용함으로써 BA는 BDA와 상호 교환하여 사용할 수 있다. 이는 데이터와 분석을 기반으로 하는 빅데이터와 대규모 분석의 증가로 인해 가능해졌다.

 


그림 3. BASOA: 빅데이터 분석 SOA


 

BASOA는 주로 빅데이터 분석 서비스 제공자, 서비스 요청자, 그리고 서비스 중개자, 이 세 당사자로 구성된다. 이후 BI를 고려하여 이들 각각을 심층적으로 검토할 것이다.

모든 직급의 조직, 정부, 임원(CEO, CIO, CFO 포함)은 관리자뿐 아니라 BDA 서비스를 요청한다. BDA 서비스를 사용하는 다른 사용자로는 전자상거래 플랫폼과 ERP 시스템이 있다. BDA 서비스를 찾는 고객은 비즈니스 분석, 정보 분석, 지식 분석을 포함한 다양한 옵션에 대해 문의하는 경우가 많다. 이러한 서비스 중 다수는 표, 그림 또는 보고서와 같이 시각적으로 보기 좋은 방식으로 지식 패턴 및 의사 결정에 대한 데이터를 제공하기 위해 시각화 방법을 사용한다. BDA 서비스 요청자는 의사 결정이나 데이터 수집의 기반으로 사용할 BDA 서비스 제공업체의 분석 보고서를 찾는 사람들이다. 따라서 스마트폰에서 분석 서비스를 요청하는 모든 사람은 BDA 서비스를 요청하는 것이다.

 

BDA 서비스의 성장은 학술 기관, 컨설팅 회사, 대중 언론, 소셜 미디어, 기존 미디어, 대학생 등 다양한 조직에 의해 촉진되었다. 이러한 리소스 중 일부는 최근 대학에서 가르치는 컴퓨터 과학 및 경영학 수업에 도입되었다. 이러한 모든 수업은 학생들이 웹 분석, 데이터 분석, 비즈니스 분석 및 빅데이터 분석 서비스에 대해 더 많이 배울 수 있도록 다양한 접근 방식을 사용한다.

IDC, 보스턴 컨설팅 그룹(BCG), 맥킨지 컨설팅(http://www.mckinsey.com/)과 같은 브로커가 조직 및 기업 내에서 "빅데이터" 및 빅데이터 분석을 도입하는 데 중요한 역할을 했다. 전 세계적으로 유명한 BDA 서비스 브로커로는 Forrester와 Gartner가 있다.

 

4-1. 서비스 지향 아키텍처(SOA) 이해


서비스 지향 아키텍처(SOA)는 네트워크 통신 프로토콜을 통해 애플리케이션 기능이 다양한 구성 요소에 서비스를 제공하는 독특한 소프트웨어 설계 패러다임이다. 이러한 서비스의 특징은 다음과 같다.

  • 독립형: 각 서비스는 독립된 엔터티로서 특정 기능을 독립적으로 실행하므로, 한 서비스의 변경이나 장애가 다른 서비스를 방해하지 않는다.
  • 상호 운용성: SOA는 다양한 플랫폼과 프로그래밍 언어 간의 호환성을 강화하여 서로 다른 시스템 간에 손쉽게 협업할 수 있도록 한다.
  • 검색 가능성: 서비스는 서비스 레지스트리에 카탈로그화되어 개발자가 기존 서비스를 찾아 활용하는 프로세스가 간소화된다.

 

아키텍처 계층 SOA는 일반적으로 여러 계층으로 구성된다.

  • 서비스 계층: 서비스가 비즈니스 기능을 실행하는 SOA의 핵심이다.
  • 오케스트레이션 계층: 서비스 간 데이터 흐름과 상호작용을 감독한다.
  • 프레젠테이션 계층: 개인이 시스템에 참여하는 사용자 인터페이스로, 종종 여러 서비스를 통합한다.
  • 데이터 계층: 데이터베이스 및 기타 데이터 저장소에 연결하여 서비스에 필요한 데이터를 제공한다.

 

1) SOA와 빅데이터의 교차점

  • 확장성 및 유연성 빅데이터 워크로드에 대한 수요는 크게 변동할 수 있으므로 고도로 적응력 있는 아키텍처가 필요하다. SOA는 조직이 필요에 따라 추가 서비스 인스턴스를 구축할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 온라인 세일즈 이벤트와 같은 성수기에는 다운타임 없이 급증하는 수요를 수용하기 위해 데이터 처리 서비스를 수평적으로 확장할 수 있다.

 

  • 데이터 통합 ??빅데이터 생태계는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 데이터 레이크 등 수많은 데이터 사일로로 구성되는 경우가 많다. SOA는 서비스를 다양한 데이터 소스와 연결하여 조직 전체에 걸쳐 통합된 데이터 뷰를 구축함으로써 데이터 통합을 간소화한다. 이러한 통합은 여러 도메인의 데이터를 활용하여 가치 있는 인사이트를 생성하는 분석 애플리케이션에 매우 중요하다.
  • 실시간 처리 실시간 분석의 등장으로 조직은 데이터가 스트리밍되는 즉시 처리할 수 있는 역량을 필요로 한다. SOA는 이벤트 기반 아키텍처를 지원하여 서비스가 수신 데이터 스트림에 즉시 대응할 수 있도록 한다. 예를 들어, 사기 탐지 서비스는 실시간으로 거래를 분석하여 의심스러운 활동에 대한 알림을 거의 즉시 발행할 수 있다.
  • 향상된 협업 SOA의 모듈형 설계는 다양한 팀 간의 협업을 촉진한다. 데이터 과학자는 분석 서비스 개발에 집중하는 반면, 개발자는 기반 아키텍처 구축에 집중할 수 있다. 이러한 시너지 효과는 혁신을 촉진하고 개발 주기를 단축하여 조직이 변화하는 시장 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 지원한다.

 

 

4-2. 빅데이터 환경에서 SOA 구현의 과제


빅데이터 환경에서 SOA 구현의 과제는 다음과 같다.

  • 데이터 보안 및 규정 준수 조직은 민감한 정보를 처리할 때 GDPR이나 HIPAA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 서비스를 제공해야 한다. 보안 침해를 예방하기 위해서는 서비스 수준과 데이터 수준 모두에서 보안 조치를 구현하는 것이 매우 중요한다.
  • 성능 오버헤드 서비스 통신은 특히 효과적으로 관리되지 않을 경우 지연 시간을 유발할 수 있다. 조직은 빅데이터 애플리케이션의 실시간 기능을 저해할 수 있는 성능 병목 현상을 방지하기 위해 서비스 간 상호작용을 최적화해야 한다.

 

4-3. 빅데이터에서 SOA 활용을 위한 모범 사례


명확한 서비스 경계 정의 각 서비스에 대한 명확한 경계를 설정하면 서비스의 집중도와 관리 용이성을 유지할 수 있다. 각 서비스는 특정 비즈니스 역량을 포괄해야 하며, 이를 통해 유지 관리 및 시간 경과에 따른 진화가 용이해야 한다.

  • API 관리 활용: API 게이트웨이를 구현하여 서비스 상호작용을 간소화하고 관리하세요. 이를 통해 보안을 강화할 뿐만 아니라 성능과 안정성 유지에 필수적인 API 사용량 제한, 모니터링 및 분석이 가능해진다.
  • 마이크로서비스 아키텍처 도입: 마이크로서비스 아키텍처로 전환하면 더 작고 독립적으로 배포 가능한 서비스를 촉진하여 SOA의 이점을 극대화할 수 있다. 이러한 접근 방식을 통해 팀은 높은 수준의 민첩성과 대응력을 유지하면서 신속하게 혁신할 수 있다.
  • 강력한 모니터링 및 분석 구현: 서비스를 지속적으로 모니터링하면 조직은 성과를 추적하고, 병목 현상을 파악하고, 안정성을 확보할 수 있다. 모니터링 프로세스에 분석을 통합하면 사전 예방적 조정을 통해 성과를 최적화할 수 있다.
  • DevOps 문화 조성: 개발팀과 운영팀 간의 협업(DevOps)을 장려하면 서비스 배포 및 관리를 간소화할 수 있다. 배포 파이프라인을 자동화하고 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 방식을 도입함으로써 조직은 신규 서비스의 출시 기간을 단축할 수 있다.

 

4-4. SOA와 빅데이터

클라우드 네이티브 기술 도입 증가 기업들이 클라우드로의 전환을 지속함에 따라 클라우드 네이티브 SOA 도입이 점차 보편화될 것이다. 클라우드 플랫폼은 SOA 원칙에 완벽하게 부합하는 확장 가능한 환경을 제공하여 서비스 구축 및 관리를 용이하게 한다.

엣지 컴퓨팅 강조 IoT의 부상으로 엣지 컴퓨팅은 빅데이터 SOA의 초석이 될 것이다. 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하면 지연 시간과 대역폭 사용량이 최소화되어 즉각적인 조치를 취할 수 있는 실시간 분석이 가능해진다.

AI와 머신러닝 통합 AI와 머신러닝을 SOA와 통합하면 의사 결정 역량을 향상시킬 수 있다. 예측 분석 및 머신러닝 알고리즘을 활용하는 서비스를 개발함으로써 조직은 데이터에서 더욱 심층적인 인사이트를 도출할 수 있다.

데이터 거버넌스에 집중 데이터 개인정보 보호 규정이 강화됨에 따라 기업들은 SOA 프레임워크 내에서 데이터 거버넌스를 점점 더 우선시하게 될 것이다. 서비스가 규제 기준을 준수하도록 보장하는 것은 신뢰를 유지하고 민감한 정보를 보호하는 데 매우 중요하다.

 

빅데이터 시대에 서비스 지향 아키텍처(SOA)는 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 조직에게 핵심적인 프레임워크로 부상하고 있다. 유연하고 확장 가능하며 모듈화된 접근 방식을 제공하는 SOA는 기업이 데이터를 효율적으로 통합, 분석 및 활용할 수 있도록 지원한다. 하지만 성공적인 구현을 위해서는 꼼꼼한 계획, 지속적인 관리, 그리고 모범 사례 준수가 필수적이다. 환경이 변화함에 따라, SOA와 신기술을 함께 활용하는 조직은 데이터 중심 환경에서 성공할 수 있는 준비를 갖추게 된다.

 



 

5. SaaS - 비즈니스 인텔리전스에 대한 대응

SaaS BI 애플리케이션은 더욱 매력적이며 고려할 가치가 있다. 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 더 저렴한 비용으로 더 짧은 기간 내에 제공해야 한다는 수요가 증가하기 때문이다. BI 솔루션 개발 속도의 둔화에 불만을 품은 경영진은 특히 애플리케이션에 대해 우려하고 있다. SaaS 애플리케이션 소프트웨어는 기업이 라이선스를 구매하여 소유하는 것이 아니라 임대하는 형태이다. 즉, 서비스 형태로 제공된다. 서비스 비용은 사용자 수, 데이터 사용량, 패키지 대안 또는 기타 요인에 따라 변동될 수 있다. 결제는 구독 방식으로 이루어진다. 시장 조사에 따르면 이러한 솔루션에 대한 수요는 증가하고 있으며, 특히 BI 이니셔티브를 구현할 재정적 자원이 부족한 중소기업을 중심으로 증가하고 있다. 따라서 Aberdeen의 SaaS BI 연구에 따르면 이 모델의 전체 고객 기반은 여전히 ??저렴한 가격에 끌리는 중소기업이 주도하고 있다. 포트폴리오에 SaaS BI 솔루션을 보유한 대기업의 사업부는 BI 솔루션 구축 및 배포에 소요되는 시간에 대해 더 우려하고 있다. 가트너에 따르면 비즈니스 분석 플랫폼 시장은 연평균 7%의 성장률을 기록하며 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 시장 중 하나로 자리매김할 것으로 예상된다. BI 도구는 다양한 출처의 데이터를 통합하고, 계산 알고리즘을 실행하고, 데이터를 분석하여 식별 가능한 패턴과 추세를 파악하고, 데이터를 탐색하고, 일반적으로 처방적 또는 진단적 성격의 보고서를 생성하는 데 사용된다. SaaS 모델을 구현하려면 아키텍처와 운영 방식을 수정해야 하며, 이는 제공되는 서비스의 성능, 제공되는 시설, 그리고 이를 활용하는 조직의 비즈니스 모델에 영향을 미친다.

 

SaaS 모델을 논의할 때, 도입에는 여러 가지 조정이 필요하다. 먼저 비즈니스 모델을 변경해야 한다. 이는 다음 중 하나 이상을 수반할 수 있다.

  • 소프트웨어는 기업이 아닌 외부 공급업체가 소유한다.
  • 외부 공급업체는 SaaS 애플리케이션의 기술 인프라 관리, 유지 보수 및 개발을 담당한다.
  • 규모의 경제와 전문화를 통해 소프트웨어 서비스 비용이 절감된다.
  • 공급업체와 고객 모두 소프트웨어 및 비즈니스 프로세스를 수정해야 한다.

 

SaaS는 처음에는 CRM 및 영업 자동화 프로세스에 광범위하게 사용되었다. 현재는 회계, ERP, 전산 청구, 송장 발행, 인사 관리, 재무, 콘텐츠 관리, 협업, 문서 관리, 서비스 데스크 관리 등 많은 기업 프로세스에서 SaaS를 사용하고 있다. 확장성, 멀티 테넌트 효율성, 구성 가능성은 잘 설계된 SaaS 애플리케이션의 필수적인 속성이다. 기존 앱과의 가장 두드러진 차이점은 멀티 테넌시이다.

SaaS 소프트웨어 성숙도 모델은 업계에서 인정하는 표준일 뿐만 아니라 SaaS 개발자가 준수해야 하는 지침이기도 한다. 기본적인 클라우드 컴퓨팅 모델은 정보 리소스 및 서비스의 편의성과 지능성을 향상시킬 뿐만 아니라, 사용자 요구 사항에 따라 정보를 조각조각 식별하고 추출하는 방식으로 데이터를 구성 및 분석하여 사용자에게 개인화된 개발 서비스를 제공한다. 데이터 마이닝, 검색 엔진, 자동 검색, 키워드 및 기타 관련 리소스를 활용한 후, 광범위한 정보 리소스 필터링을 통해 수행되는 귀납적 재구성을 통해 고객 요구 사항에 맞는 정보 제품이 추출된다. 이 프로세스를 통해 SaaS 사용자는 시기적절하고 효과적인 예측 정보를 받을 수 있다.

 

 


그림 4. SaaS 애플리케이션 성숙도 모델


 

그림 4에 표시된 아키텍처는 테넌트가 각 데이터의 개인 정보를 보호하면서 리소스를 공유할 수 있도록 허용하여 이를 구현하는 것이 필수적이다. 모든 클라이언트에 대해 프로그램의 모양과 동작을 사용자 지정하기 위해 메타데이터가 사용된다. SaaS 애플리케이션은 다음 세 가지 요소를 기반으로 Microsoft의 네 가지 성숙도 레벨 중 하나에 도달한 것으로 간주된다.

 

  • SaaS 레벨 1: 사용자 지정 테넌트

SaaS 솔루션의 첫 번째 성숙도 레벨은 첫 번째 애플리케이션 서버 공급자(ASP)의 소프트웨어 제공 모델과 유사하다. 각 클라이언트(또는 테넌트)는 호스팅되는 자체 사용자 지정 버전의 애플리케이션을 가지고 자체 애플리케이션 인스턴스를 사용하며 다른 고객과 IT 인프라의 하위 계층만 공유한다. 이 SaaS 모델은 임대 계약을 통해 제한된 수의 소프트웨어 기능을 판매하는 것을 기반으로 한다. 이 모델에서 애플리케이션 유지 관리는 특히 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 버그가 발견되면 문제 해결을 각 인스턴스에 적용해야 하며 각각을 개별적으로 테스트, 검증 및 다시 초기화해야 한다. 이것이 ASP가 일반적으로 매우 높은 가격으로 서비스를 제공하는 이유이다. 기존의 전통적인 클라이언트-서버 애플리케이션은 비교적 적은 노력으로 전체 시스템의 아키텍처를 다시 정의할 필요 없이 첫 번째 레벨의 SaaS로 변환할 수 있다. 이 레벨은 성숙한 SaaS 솔루션과 비교하여 이점이 거의 없지만 하드웨어 및 관리를 통합하여 비용을 절감한다.


 

  • SaaS 레벨 2: 구성 가능한 애플리케이션

두 번째 성숙도 레벨에서 SaaS 모델은 공급업체가 각 고객(또는 테넌트)에 대해 별도의 애플리케이션을 호스팅하도록 요구한다. 모든 인스턴스는 동일한 구현 코드를 사용하고 SaaS 공급업체는 최종 사용자를 위해 모양과 기능 세트를 사용자 지정할 수 있는 여러 구성 옵션을 제공하여 다양한 고객 요구 사항에 대응한다. 동일한 코드를 공유하는 동안 각 인스턴스는 다른 인스턴스와 완전히 격리된다. 모든 사람을 위한 공통 코드 기반으로 전환하면 소프트웨어 업데이트 작업을 상당히 줄일 수 있다. 고객에게 필요한 모든 코드 개선 사항은 다른 모든 사람에게 즉시 제공되므로 모든 인스턴스를 업데이트할 필요가 없다. 반면 기존 애플리케이션을 두 번째 성숙도 레벨의 SaaS 애플리케이션으로 전환하는 것은 첫 번째 레벨로 전환하는 것보다 훨씬 더 많은 작업이 필요할 수 있다. 이 SaaS 모델에서는 공급업체가 동시에 실행되는 많은 수의 애플리케이션을 지원할 수 있는 충분한 양의 하드웨어와 스토리지를 확보해야 한다.


 

  • SaaS 레벨 3: 구성 가능한 애플리케이션 및 멀티 테넌트

성숙도 3단계에서는 SaaS 공급업체가 단일 애플리케이션 인스턴스를 통해 모든 고객에게 서비스를 제공한다. 구성 가능한 메타데이터를 사용하면 각 고객에게 그래픽 인터페이스와 맞춤형 기능 세트를 제공하고 보안 정책을 통해 각 클라이언트 데이터의 기밀성을 보장할 수 있다. 이러한 접근 방식은 각 클라이언트에 대한 인스턴스 실행에 필요한 리소스를 제공할 필요성을 없애고 컴퓨팅 리소스를 보다 효율적으로 사용하고 비용을 크게 절감할 수 있다. 중요한 단점은 애플리케이션의 확장성이 실행되는 서버의 성능에 의해 제한된다는 것이다.


 

  • SaaS 레벨 4: 구성 가능하고, 멀티 테넌트이며, 확장 가능한 애플리케이션

성숙도 4단계에서는 SaaS 공급업체가 부하 분산이 가능한 서버 팜에서 여러 클라이언트를 관리한다. 이러한 유형의 SaaS 시스템은 사용자 수에 따라 임의로 확장 가능하며, 애플리케이션을 수정하지 않고도 서버 및 인스턴스 수를 변경할 수 있고, 모든 고객의 버그를 한 고객만 변경하는 것과 동일한 간편함으로 수정할 수 있다.


 

  • SaaS의 진화

기업 고객이 SaaS 시장에 진입하면서 변경 및 맞춤 설정에 대한 요청이 증가하고 있으며, 호스팅 SaaS와 순수 SaaS를 결합한 "하이브리드" 모델이 등장하고 있다. 대기업 고객은 기존 애플리케이션과의 통합, 유연한 서비스 배포 모델, 그리고 기능의 진화를 요구한다. 이 새로운 세대의 SaaS는 멀티 테넌트와 싱글 테넌트 코드를 모두 지원하여 초기 규모의 경제 효과를 일부 제거한다. 고객은 업데이트, 구성 및 맞춤 설정뿐 아니라 IT 시스템과의 통합에 대한 점검도 요구한다. 가격 모델은 라이선스와 유연한 구독을 결합한 하이브리드 형태로 진화하고 있다.


 



6. 선행연구와 문헌 검토를 통한 SaaS 제품에서 BI를 위한 인공지능 기반 빅데이터 분석

SaaS 제품에서 BI를 위한 인공지능 기반 빅데이터 분석에 대한 본 연구의 문헌 검토는 IEEE Xplore, ScienceDirect, Google Scholar와 같은 포괄적이고 관련성 있는 출처를 수집하여 학계 및 업계 문헌을 포괄적으로 포함하여 분석하였다. 표 1은 참고 문헌의 목적, 방법, 주요 결과, 장점 및 한계점과 함께 향후 연구 및 개선을 위한 잠재적 영역을 체계적으로 보여준다. 이 비교는 SaaS를 활용한 BI에서 AI와 데이터 분석의 통합에 대한 다양한 관점을 종합적으로 보여준다.

 
선행연구목표방법주요 결과장점한계점 및 향후 연구
공급망 위험 해결을 위한 비즈니스 분석에서 인공 지능으로의 전환[1]AI와 데이터 분석이 BI에 미치는 영향문헌 검토 및 조직 통합 분석기존 BI와 AI를 결합한 지능형 비즈니스 분석의 등장. 의사 결정 및 전략 계획에 미치는 영향향상된 의사 결정, 심층적인 인사이트구현 과제: 전문 기술, 데이터 개인정보 보호 문제, 대규모 데이터 세트 관리. 이러한 과제 해결을 위한 추가 연구
현대 비즈니스 인텔리전스: 데이터 기반 가치 창출을 위한 빅데이터 분석 및 인공지능[2]빅데이터와 AI를 활용한 BI의 진화문헌 검토 및 최신 BI 트렌드 분석과거 데이터 분석에서 미래 트렌드 예측으로의 전환의사결정 및 예측 역량 향상

 		고급 분석 기술 필요성

예측 모델링의 데이터 품질 문제와 데이터 품질 관리에 대한 향후 연구
AI를 비즈니스에 적용: 현대 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에서 비정형 데이터의 시각적 분석 활성화[3]BI 플랫폼 향상을 위한 AI 적용시각적 분석에서의 AI 활용 사례 연구 및 시연

 		AI는 비정형 데이터 분석을 통해 더욱 심층적인 인사이트 제공BI 인사이트의 범위와 깊이 향상대규모 비정형 데이터 처리의 어려움, 강력한 AI 알고리즘의 필요성. 확장성 및 알고리즘 개선에 대한 향후 연구
AI 기반 비즈니스 모델 탐구[4]B2B 마케팅에서 AI의 역할 조사서지학적 분석, 마케팅에서의 AI 적용 검토

 		AI는 마케팅 활동 강화를 위한 데이터 기반 인사이트 제공마케팅 전략 개선, 고객 관계 강화AI를 기존 마케팅 시스템에 통합하는 데 따른 과제, AI 기반 마케팅의 윤리적 고려 사항. 윤리적 AI 및 통합 전략에 대한 향후 연구.
AI 기반 증강 분석: 비즈니스 인텔리전스를 넘어선 디지털 혁신[5]BI에서 증강 분석(AA)사례 연구, 증강 분석(AA) 기능 분석

 		증강 분석(AA)은 분석 및 인사이트 생성을 가속화하고, 인간의 의사 결정을 강조BI에서 향상된 자동화 및 인사이트 생성데이터 품질 및 가용성에 대한 의존성, 인간의 해석 필요성

AI 해석력 및 데이터 거버넌스 개선을 위한 향후 연구
AI 기반 비즈니스 개발 프레임워크를 향하여: 다중 사례 연구[6]즈니스 프로세스에서의 ML/DL 모델 개발 조사모델 배포 및 최적화 개선다중 사례 연구, ML/DL 통합 분석ML/DL 모델을 비즈니스 프로세스에 통합하는 데 있어 구조화된 방법론의 중요성모델 확장성 및 해석 가능성의 과제

확장 가능한 ML/DL 아키텍처 및 설명 가능한 AI에 대한 향후 연구
운영 관리 및 공급망 관리에서의 인공지능: 탐색적 사례 연구[7]운영 및 공급망 관리에서 AI의 역할 연구사례 연구: AI 애플리케이션 분석 및 평가

 		AI 애플리케이션은 계획부터 최적화까지 공급망 운영에 가치 창출운영 효율성 향상 및 가치 창출복잡한 공급망 환경에서 AI 구현의 어려움과 견고한 데이터 통합의 필요성

AI 기반 공급망 최적화 알고리즘에 대한 향후 연구
SaaS 지향 비즈니스 프로세스 맞춤화 방법 연구[8]전자상거래 플랫폼(SaaS) 아키텍처아키텍처 설계, SaaS 모델 분석SaaS 및 신경망을 활용한 전자상거래 플랫폼 설계의 새로운 관점SaaS 아키텍처의 확장성 및 유연성SaaS 소프트웨어 설명 및 표준화의 과제

이러한 과제를 해결하고 SaaS 플랫폼 성능을 최적화하기 위한 향후 연구

표 1. SaaS 제품에서 BI를 위한 인공지능 기반 빅데이터 분석 연구 요약


 



 

7. 결론

SaaS(Software as a Service) 제품의 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 인공지능 기반 빅데이터 분석에 대한 선행연구는 여러 연구 영역에서 진행되어 왔다. 이들 연구는 SaaS의 기술적 특성과 서비스 모델에 기반하여, 대규모 사용자 데이터를 효과적으로 분석하고, 그로부터 실질적인 인사이트를 도출하여 기업 의사결정에 기여하는 방안들을 다루고 있다.

가장 먼저 주목할 부분은 SaaS 환경에서의 BI 시스템의 구조적 특성과 그에 따른 분석 방식의 변화다. SaaS 제품은 다수의 고객(테넌트)이 동일한 플랫폼을 공유하는 구조를 갖고 있기 때문에, 다중 테넌트 환경에서 데이터 분리와 통합 분석을 동시에 고려해야 한다. 이에 대한 선행연구는 SaaS 분석 아키텍처 설계에 초점을 맞추며, 고객별 맞춤형 리포팅, 대시보드 제공, 다중 테넌트 분석 환경에서의 성능 최적화 문제 등을 중심으로 다뤄졌다. 최근에는 SaaS 제품 내부에 내장형 분석(Embedded Analytics)을 적용하여 사용자에게 실시간 분석 기능을 제공하는 방법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다.

다음으로 인공지능 기술을 BI 분석에 적용하려는 시도가 두드러진다. 특히 머신러닝과 딥러닝을 활용한 예측 분석, 이상 탐지, 자동화된 인사이트 도출 등에 대한 연구가 많다. 예를 들어, AutoML(Auto Machine Learning)을 활용하여 분석 과정을 자동화하거나, 강화학습을 이용해 KPI 성과를 최적화하는 시스템에 대한 연구들이 있다. 또한 최근에는 사용자가 자연어로 질의하면 시각화된 분석 결과를 자동 생성해주는 자연어 기반 BI 시스템에 대한 관심도 증가하고 있으며, 이는 사용자 친화적인 BI 시스템 설계를 위한 중요한 흐름이다.

SaaS 환경에서 발생하는 대규모 로그 데이터와 사용자 상호작용 데이터는 빅데이터 처리 기술의 활용을 필수적으로 만든다. 이를 위해 분산처리 기반의 빅데이터 분석 프레임워크들이 주목받고 있으며, Apache Spark, Flink, Kafka와 같은 기술들을 활용한 실시간 데이터 분석 및 배치 분석 모델이 연구되고 있다. 또한 Lambda 또는 Kappa 아키텍처와 같은 데이터 처리 구조를 통해 대규모 SaaS 데이터를 유연하게 분석할 수 있는 구조적 접근이 제안되었다.

이와 함께, 고객 데이터를 분석하여 행동을 예측하고, 이탈 가능성을 판단하거나 제품 사용 패턴을 이해하는 고객 행동 분석 연구도 비즈니스 전략 수립에 매우 중요한 분야로 자리잡고 있다. 해당 분야에서는 머신러닝 기반의 고객 이탈 예측 모델, 사용자 세분화(클러스터링), 제품 기능 추천 모델 등이 주요 연구 주제로 다뤄지고 있다. SaaS 제품은 구독 기반 비즈니스 모델이므로, 고객의 리텐션과 제품 활용률을 높이기 위한 정밀한 예측 모델의 필요성이 강조된다.

마지막으로, 인공지능 모델의 분석 결과를 해석 가능하게 만드는 설명가능한 AI(XAI, Explainable AI)에 대한 연구도 중요한 선행 연구 주제로 떠오르고 있다. 비즈니스 인텔리전스는 기업 의사결정과 직결되기 때문에, 모델의 예측이 어떤 요인에 의해 도출되었는지를 설명할 수 있어야 하며, 이는 GDPR 등 개인정보 보호 관련 규제를 준수하는 데에도 필수적이다. 이에 따라 SHAP, LIME과 같은 모델 해석 기법을 적용한 BI 시스템 설계에 대한 연구들이 활발히 이루어지고 있다.

이러한 선행 연구들은 SaaS 제품이 제공하는 서비스 가치를 극대화하고, AI 기반의 데이터 활용 전략을 통해 기업 경쟁력을 제고하는 데 기여하고 있다. 특히, 실시간 분석, 예측 모델, 자동화된 인사이트 제공, 설명가능성 확보와 같은 기술적 발전은 SaaS 산업에서 BI 시스템의 진화 방향을 제시하고 있으며, 앞으로도 관련 연구는 지속적으로 확대될 것으로 전망된다.

결론적으로, AI 기반 BDA가 SaaS 제품의 비즈니스 인텔리전스를 완전히 변화시킬 수 있다. 기업은 고급 AI 접근 방식을 활용하여 방대한 데이터에서 중요한 인사이트를 추출할 수 있으며, 이를 통해 더욱 민첩한 의사 결정, 향상된 고객 경험, 그리고 향상된 운영 효율성을 달성할 수 있다. 다양한 분야에서 성공적으로 구현된 사례는 AI 기반 BI 솔루션의 유연성과 유용성을 보여준다. 또한, BASOA 아키텍처는 서비스 제공업체, 요청자 및 브로커를 위한 표준화된 솔루션을 제안하여 협업 프로세스를 용이하게 한다. SaaS 모델은 확장성과 구성 가능성이 뛰어난 경제적인 솔루션을 제공하는 SaaS 모델에 도움이 되므로 유리하다. 그러나 데이터 보안, 개인정보 보호, 윤리와 같은 우려 사항 또한 AI 지원 BI 시스템 사용에 여전히 존재한다. 이러한 문제가 AI 접근 방식에 미치는 영향은 향후 연구를 통해 더 나은 예측 분석, 설명 가능한 AI, SaaS 기반 BI 패러다임에 맞춰 맞춤화된 고객 경험을 제공하는 AI를 설계함으로써 해결할 수 있다.

 

 


참 고 문 헌




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