자율주행 차량, 스마트팩토리 등 첨단산업 분야에서 4차산업혁명을 대표하는 성과들이 가시화되면서 기업 간 데이터 공유는 새로운 이노베이션 창출과 데이터 주도 경제'의 핵심요소로 인식 특히, 디지털 플랫폼을 통한 데이터의 수집?공유가 가속화됨에 따라 공급망 참여 기업간 플랫폼 기반 데이터 통합에 대한 기대감이 서서히 확산하고 있다.

그러나 산업데이터(industrial data) 교환 및 공유나 산업데이터플랫폼(industrial data platform) 등에 관한 정책적 이해가 심화되지 못하고 있는 상황이다.

◇ 데이터 시스템이란

오랫동안 데이터는 정말 각양각색으로 존재했다. 백 오피스 시스템은 행과 열에 잘 맞는 정형화된 데이터에 의존했다. 이러한 관계형 데이터베이스는 당시 놀라운 혁신이었으며, 지금까지도 기업에 많은 기여를 하고 있다.

편리하게 정형화된 관계형 데이터베이스의 세계는 산더미 같은 비정형, 반정형 데이터로 인해 점점 복잡해진다. 새로운 데이터 대다수는 지난 수십 년 동안 (ERP와 CRM 시스템 등)기록 시스템을 밑바탕으로 구축되었지만, 제프리 무어가 말한 참여 시스템으로 만들어진다.

수십년 동안 기업은 기록 시스템과 참여 시스템을 유지해왔다. 기록 시스템은 주로 내부 프로그램과 사용자가 액세스하는 미션 크리티컬한 기본 정보 소스이고, 참여 시스템은 고객과 직원이 상호작용하는 디지털 인터페이스다. 최근에는 다양한 소스의 데이터를 결합해 기업 전반의 의사 결정에 정보를 제공하는 인사이트 시스템이 추가됐다.

오랫동안 각 시스템은 서로 다른 컴퓨터에서 운영됐고, 데이터 관리 면에서도 요구사항이 달랐으며, 서로 다른 부서에서 예산을 받았다

이에 모델 훈련과 추론이 부상함에 따라, 새로운 종류의 분석이 부상했다. 즉, 프로그램이 인사이트 시스템에 질문을 던지고 실시간으로 응답하는 것이지, 인간이 던진 질문을 구현하는 프로그램을 작성하는 것이 아니다. 이것은 아주 근본적인 변화다. SABRE를 구동한 IBM 7090에서 SKYNET을 구동하는 변화에 비유할 수 있을 정도다.

◇ 모두를 관리하는 하나의 데이터 플랫폼

그렇다면 기업은 무엇을 해야 할까? 시스템 통합은 대부분의 기업이 혁신, 소프트웨어, 클라우드 기반으로의 전환을 위해 급진적인 디지털 트랜스포메이션 프로젝트를 진행하는 시점에 이루어진다. 즉, 데이터베이스를 넘어서 사고하고, 실시간으로 데이터를 처리, 저장, 보안, 분석할 수 있는 실제 '데이터 플랫폼'을 설계하기에 최적의 시기다.

몽고DB는 데이터베이스 이후의 세상을 어떻게 내다볼까? 현재 몽고DB는 자사를 '최신 애플리케이션용 데이터베이스'로 홍보하고 있다. 포터는 앞으로도 개인적인 전망을 글로 공개하겠다고 밝혔지만, 몽고DB 웹사이트에는 이미 여러 가지 단서가 흩어져 있다.

예를 들어 한 프레젠테이션에서는 기업이 몽고DB의 아틀라스 매니지드 클라우드 데이터베이스, 데이터 레이크, 검색, 애플리케이션 개발 서비스 등 몽고DB 서비스 포트폴리오를 구축하는 방법을 설명하고 있다.

마치 스노우플레이크(Snowflake)가 '클라우드 데이터 플랫폼'이라고 홍보하는 것과 유사하다. 두 경우 모두 한 곳에서 데이터를 통합하고 쿼리까지 할 수 있도록 지원하는 것이고, 다른 기업들도 같은 전략을 취하고 있다.

데이터 플랫폼은 지금까지는 데이터 레이크로 불렀던 것에 데이터 웨어하우스까지 포함해 더 큰 무엇을 만들고자 한다. 과거에 실패했다고 다음 번에도 실패할 것이라는 뜻은 아니다. 데이터베이스와 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크가 데이터베이스를 진정 뛰어 넘는 데이터 플랫폼으로 진화하는 방향도 생각해 볼 필요가 있다