전 세계는 빠르게 변화하고 있으며, 변화를 이끄는 가장 강력한 동력 중 하나가 데이터이다. 요즘 화두가 되고 있는 생성형 AI 등의 신기술은 모든 산업에서 핵심 워크플로우 및 프로세스를 재고하도록 촉구하고 있으며, 이는 소프트웨어와 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 근본적인 전환을 촉진하고 있다. 오늘날 제조업체들은 운영 효율성을 높이고, 가치사슬 전반에 가시성과 유연성을 만들기 위해 다양한 기술을 도입하고 있다. 이러한 기술에는 로봇공학, 자동화, 데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 그리고 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)이 포함된다. Deloitte에 따르면, 기업 리더들은 이러한 혁신이 더 생산적이고 복원력 있는 공급망을 만들어 생산 품질과 효율성을 향상시키고, 리스크를 완화하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다. 그러나 많은 제조업체는 종종 다른 시스템, 플랫폼 및 위치에 고립된 데이터로 어려움을 겪고 있으며, 프로젝트를 구동하는 데 도움이 필요하다고 말한다.

데이터 클라우드의 미래는 한 기업이나 조직에서 보유한 데이터만을 가공하고 분석하는데 있지 않다. 조직 내에서도 부서 간, 기업 간 그리고 어떤 클라우드 환경이든 지역에서든 쉽게 데이터들을 연결하고 분석한 뒤, 기존 데이터의 손실 없이 다시 빠르게 공유하는 것이 중요하다. 본고에서는 데이터 협업을 통해 새로운 비즈니스 가치와 인사이트를 발견할 수 있는 데이터 클라우드의 미래의 중요성과 데이터 협업을 가능케 하는 스노우플레이크의 데이터 클라우드에 대해 소개한다.

Snowflake는 제조업체가 중요한 데이터의 가치를 끌어내고 파트너, 공급업체 및 고객과 안전하고 확장 가능한 방식으로 설계된 글로벌 네트워크인 제조 데이터 클라우드를 올해 4월 출시했다. 제조 데이터 클라우드는 데이터 통합, 거버넌스 및 성능을 위한 단일, 완전 관리형, 다중 클라우드 플랫폼을 제공하는 Snowflake 플랫폼으로 자동차, 기술, 에너지 및 산업 분야의 제조업체가 공급망 성능, 품질 및 공장의 효율성을 향상시키는 데 도움을 준다. Snow flake의 50여 개 이상의 제조 파트너 생태계는 다양한 제조 및 산업용 사례를 지원하기 위한 사전 구축된 솔루션과 업계 데이터 세트를 스노우플레이크 마켓플레이스를 제공한다.

스노우플레이크 제조 데이터 클라우드를 살펴보기에 앞서 제조 기업들에게 영향을 미치고 있는 주요 요소들을 살펴본다. 먼저 빠르게 변화하는 시장, 소비자 행동이다. 소비자 행동, 구매 패턴, 경제 및 날씨로 인한 공급 중단 등 변동성을 일으키는 요소들은 제조업체들의 가치사슬 내에서 불확실성과 변동성을 초래한다. 통계로 살펴보면 전 세계 소비자의 74%는 COVID-19의 영향으로 자신의 우선 순위 및 쇼핑 습관이 어느 정도 영향을 받았다고 생각하며, 시장이 개방되고 COVID-19 제한이 완화되었지만 전 세계 비즈니스 임원의 73%는 여전히 공급망 부족을 주요 고민 중 하나로 꼽았으며, 제조업 경영진의 86%는 회사가 공급망 리스크를 식별, 추적 및 측정하는 데 더 많은 기술을 투자해야 한다고 생각한다. COVID-19와 같은 글로벌 대유행, 전쟁 등과 같은 혼란스러운 사건들의 빈도와 정도가 증가하여 긴 리드 타임과 중요한 상품 및 재료의 부족을 야기하고 있다. 경제, 변화하는 업무 환경 및 새로운 구매 채널에 영향을 받는 고객의 구매 패턴은 제조업체가 적시에 전략적이고 정보에 기반한 의사결정을 어렵게 만든다.

두 번째, 증가하는 규제 요구 사항과 사회적 책임 프로젝트를 통해 제조업체는 지속 가능하게 공급하는 제품을 보다 철저하게 확인할 필요가 있다. 무엇보다 내부 감사 보고를 넘어 공급망 내의 직간접적인 파트너로부터 데이터를 식별하고 포함시키며, 데이터 및 분석을 활용하여 개선 기회를 찾아낼 수 있다.

마지막으로 오늘날의 글로벌 공급망의 특성은 공급망 전반에 걸친 가격 변동이 마진, 수익성, 가격 및 비용에 상당한 영향을 미칠 수 있는 지점임을 의미한다. 최근 물가 상승이 빠르게 진행되고 있으며, 노동 비용과 가용성 또한 어떤 제품을 생산하고, 어떤 시장을 공급할지 결정하기 어렵게 만들고 있다. 인플레이션, 노동 및 운송 비용의 상승은 모든 제조업체들이 비용을 관리하고, 이러한 상승 비용이 가격 조정으로 어떻게 전환되는지 이해를 필요로 한다. McKinsey의 최근 보고서에 따르면, 스마트 제조 전략을 가지고 있는 제조 기관들을 대상으로 한 조사에서 94%의 응답자가 Industry 4.0이 위기 상황 동안 운영을 계속할 수 있도록 도움이 되었다고 보고했다.

1. 기존 온프레미스(On-premise)
데이터 웨어하우스의 한계

데이터의 활용도가 높아지면서 생성되는 데이터의 양과 유형은 기하급수적으로 증가했고, 물리적으로 하드웨어 장비를 직접 운영하는 온프레미스 DW는 한계를 드러내기 시작했다.

온프레미스 DW에 저장된 데이터는 다양한 워크로드 실행을 위해 여러 플랫폼으로 이동되어야 한다. 조직 간의 데이터 공유를 위해 데이터의 이동이나 복제가 필요해 보이고, 보안의 취약함이나 복잡한 파이프라인으로 인한 데이터 사일로 문제가 발생하기도 한다. 여기에 용량 기반의 비용 구조는 사용자의 부담을 늘린다. DW는 그 자체의 인프라 관리와 보안성 유지가 어려워 전문 인력의 개입이 필수적이다. 이 역시 비용과 직결되는 문제이다. 온프레미스 기반 DW의 제한적인 인프라 환경과 유연하지 못한 아키텍처는 확장성과 탄력성이 부족하여 비즈니스 요구에 민첩한 대응이 어려운 한계를 보여준다.

여기에서는 신기술과 데이터 관점에서 제조 기업 고객이 느끼는 한계점과 이를 해결하기 위한 스노우플레이크 제조 데이터 클라우드에 대해 소개한다.

2. 다양한 데이터 웨어하우스를
단일 플랫폼으로 통합

기업들은 비즈니스 요구 사항에 민첩하게 대응할 수 있는(무제한의 동시성과 확장성을 갖춘) 솔루션으로 눈을 돌린다. 디지털 미래를 위한 새로운 비즈니스 성장 기회 모색과 더불어 생산성 향상, 공급망 최적화와 데이터 기반의 신속한 의사결정을 위해, 또 기업 내부 데이터뿐만 아니라 업계 공신력 있는 데이터, 파트너 및 고객과의 거래 시 외부 데이터까지 연결할 수 있는 확장 가능한 플랫폼이 필요해진 것이다.

데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)는 플랫폼 설계 단계부터 이러한 기업의 고민을 해결하고자 데이터 플랫폼의 인프라와 아키텍처를 단순화해 기업이 쉽게 사용하고 다양한 데이터 워크로드를 하나의 플랫폼에서 실행할 수 있게 구성했다. 기업은 한 곳에 통합된 여러 종류의 데이터를 분석하며, 종합적인 가시성을 확보해 더 빠른 협업과 정확한 의사결정을 내릴 수 있다. 이는 조직 내 데이터 사일로 현상을 해소해 투명한 공유를 통한 가치사슬 전반의 비즈니스 속도를 높여준다.

멀티 클러스터 아키텍처 기반으로 구축된 데이터 클라우드 플랫폼은 증가하는 데이터 양이나 비정형, 반정형 데이터도 실시간으로 처리하려는 사용자 요구에 따라 유연하게 확장할 수 있다. 한 곳에 통합된 데이터는 복제하거나 이동할 필요 없이 안전하고 통제된 방식으로 공유할 수 있도록 설계해 보안성을 보장하였다. 무엇보다 용량이 아닌 사용 기반의 과금 체계는 기업의 비용 효율마저 합리적으로 개선해 주었다.

3. 제조 기업에 특화된
데이터 클라우드 플랫폼

• 안전하고 확장 가능한 데이터 기반 구축 : 데이터 격리로 인해 제조업체에는 다양한 결과가 있을 수 있다. 리더들은 다른 소스에서 데이터를 분석하는 데 어려움을 겪으면서 부정확한 결정을 내릴 수 있다. 데이터 과학 팀은 데이터를 찾거나 조정하는 데 시간을 낭비할 수 있어 효율성이 저하된다. 기밀 정보가 여러 개의 위치에 저장될 때 보안 위험이 발생할 수 있다. 제조 데이터 클라우드를 사용하면 ERP 시스템, 센서, 기계 및 클라우드 서비스와 같은 다양한 원본에서 IT 및 OT 데이터를 손쉽게 통합할 수 있으며, 필요한 모든 사용자가 안전하게 액세스할 수 있는 단일 진리의 원천을 생성할 수 있다. 데이터 자산 전반에 일관된 거버넌스 및 보안 정책을 적용하여 규정 준수와 데이터 품질을 보장할 수도 있다. 포춘 100대 기업 Honeywell은 Snowflake의 제조 데이터 클라우드를 활용하여 기업 데이터를 저장하고 분석하여 공급망을 최적화하고, 전 세계 350만 개 SKU에 대한 동적 가격을 설정할 수 있게 되었다.

• 데이터 기반 공급망 최적화 : 최근 McKinsey 조사에 따르면, 공급망 리더의 45%는 상류 공급망에 대한 가시성이 없다고 말한다. 제조 데이터 클라우드는 최종적인 공급망의 작업과 성능에 대한 실시간 가시성을 제공하며, 병목 현상과 리스크를 식별하고, 재고와 물류를 최적화하기 위한 데이터를 제공한다. Snowflake의 데이터 Marketplace와 데이터 협력 기능을 통해 회사는 공급망에 대한 더 큰 가시성을 얻을 수 있다. 건축 및 냉동 연구 분야의 선도 제조업체인 Carrier는 고객 요구를 따라가고, 지속적인 혁신 및 개선을 위해 공급망 분석에 접근하고, IoT 데이터를 분석하기 위해 Snowflake를 활용하고 있다.

• 스마트 제조 프로젝트 지원 : Deloitte에 따르면, 조사된 제조 경영진의 60% 이상이 스마트 제조 프로젝트를 가속화하기 위해 기술 기업과 협력하고 있다. 제조 데이터 클라우드는 IT와 OT 데이터를 흡수하고 수렴하는 것을 가능하게 하는 중요한 요구 사항이다. Snowflake의 강력한 분석 및 AI/ML 능력을 활용하여 생산 품질과 효율성을 향상시키는 통찰력과 예측을 생성할 수 있으며, 낭비와 다운타임을 줄이고 프로세스를 자동화할 수 있다. 또한 Snowflake Marketplace를 사용하여 내부 데이터를 보완하고, 새로운 관점과 기회를 제공하는 외부 데이터 세트에 액세스할 수 있다. 200년 이상의 산업 역사를 가진 글로벌 종이 제품 제조업체인 Valmet은 이상 징후 감지 솔루션을 통해 피크 로드 시간 동안 수율을 극대화하고, 비용을 줄이기 위해 Snowflake의 탄성 스케일을 활용하고 있다.

• 업계 선도 파트너 솔루션 네트워크 활용 : 데이터 기반을 구축하고, 중요한 산업 데이터의 가치를 도출할 수 있는 ‘제조 데이터 클라우드’는 제조 기업이 안전하고 확장 가능한 방식으로 파트너, 공급업체, 고객과 협업할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 제조과정 전반에서 발생하는 문제의 근본적인 원인을 파악하고, 단편적인 문제 해결이 아닌 전체적인 최적화를 이해하게 해 제조 기업의 경쟁력을 높여준다. Snowflake 프로그램인 ‘Powered by Snowflake’은 제조업체가 제어 타워 및 자동화 관리 프로세스를 통해 공급망을 관리하고, 제삼자 계약업자 및 공급업자를 통해 리스크를 측정하는 응용 프로그램을 특징으로 한다. Snowflake Marketplace 파트너는 Snowflake의 개인정보 보호 협력 기술을 활용하여 ESG(환경, 사회, 지배구조), 공급망 장애 및 시장 예측을 분석하기 위한 다양한 데이터 소스에 신속하게 액세스할 수 있다. 컨설팅 및 서비스 회사들은 주요 제조용 사례에 대한 사전 구축 솔루션을 제공한다. 기술 파트너는 통합 및 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공하여 고객이 더 깊은 통찰력을 얻고, Snow flake의 모든 능력과 사용 편의성을 실현할 수 있도록 지원한다.

한 제조 기업의 비즈니스 프로세스를 ▲계획 수립 ▲조달 구매 ▲제조 생산 ▲배송 납품 ▲서비스 제공 등으로 구분했을 때, 스노우플레이크의 제조 데이터 클라우드는 각 단계에서 다음과 같이 활용된다.

• 계획 수립 : 스노우플레이크 데이터 플랫폼을 기반으로 기업이 속한 시장을 예측 및 진단할 수 있다. 기업은 소비자 동향, 거시 경제 및 시장 재무, 재고 관리, 경쟁업체와 관련한 풍부한 데이터를 기존 수요 계획에 쉽게 통합해 보다 완성도 있는 계획을 적시에 수립할 수 있다.

• 조달 구매 : 공급업체의 위험 요소에 대해 분석하고, 공급망의 가시성을 개선할 수 있다. 운송 가용성부터 속도, 예상 비용, 미래 가용성 및 원자재 비용에 대한 인사이트를 얻고, 최근 기업의 지속가능성을 평가하는 ESG 데이터도 파악할 수 있다.

• 제조 생산 : 제조 데이터 클라우드는 제조업에 특화된 만큼 제조 공정 전반에 걸쳐 데이터를 연결해 수율과 품질 관리를 지원한다. 제조 기업은 스노우플레이크의 직접 데이터 공유 기능을 통해 품질 데이터와 같은 공급 업체의 데이터를 보다 원활하게 통합할 수 있다. 또한 제품 판매 원가(COGS)를 관리하고, 유지 보수를 예측해 생산과정의 문제를 해결할 수 있다.

• 배송 납품 : 적시 배송 보장과 같은 서비스는 기업이 통합 공급망에서 주문 처리, 물류, 운송 등의 데이터를 분석해 유통을 신속하게 개선한 결과이다. 파트너 간의 데이터 공유도 가능해 상품 이동과 배송의 흐름을 한 눈에 확인할 수 있다.

• 서비스 제공 : 스노우플레이크는 IoT 데이터를 지원해 판매 이후에도 맞춤형 서비스를 지원한다. 다양한 데이터, 데이터 서비스 및 애플리케이션을 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 제공받을 수 있는 날씨나 위치 기반의 데이터와 결합하면, 제조 기업은 예측 유지 관리 분석 또는 차량 관리 등을 통해 향상된 서비스를 선보일 수 있다.

제조 기업의 생산·관리 프로세스는 날로 복잡해지고 데이터는 끊임없이 생성되고 있다. 복잡성을 관리할 수 있는 최적의 방법은 데이터의 원활한 공유와 실시간 통합 분석으로 비즈니스 인사이트를 확보하는 것이다. 스노우플레이크 제조 데이터 클라우드는 데이터 주도 혁신과 유연성을 통해 공급망 성능을 향상시키고, 인더스트리 4.0을 받아들이도록 설계되었다. 스노우플레이크는 더 많은 제조 기업이 데이터 클라우드 플랫폼을 적극적으로 도입해 활용하고, 공급망을 효율적으로 관리하는 데 집중함으로써 제품 경쟁력을 높이는 여정에 박차를 가하고, 적극적으로 지원해 나갈 것이다.

mj.choe@snowflake.com