[인터뷰] "한 화면서 검색·분석·공유까지"…IBK기업은행의 데이터 포털 재구축 여정은? 작성일 08-12 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">송무제 IBK기업은행 AX데이터혁신부 팀장</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XnERSwu5yY"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b27ae3acd77fc8c1032faa609abb056313d5de39be46af2e64cddbda2c506439" dmcf-pid="ZLDevr71lW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/552796-pzfp7fF/20260812110013073tufn.png" data-org-width="640" dmcf-mid="HoUTf7NdCG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/552796-pzfp7fF/20260812110013073tufn.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="e50ab9731e27115753ab8a6bf707053f6d4a56efe853eb9c44d2090f07af1eba" dmcf-pid="5owdTmztvy" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 박재현기자] IBK기업은행이 데이터 포털을 새로 구축했다. 검색과 분석, 공유를 한 화면에서 처리하는 체계를 갖췄다. 데이터는 쌓아두는 것만으로는 힘을 갖지 못한다는 문제의식에서 출발했다.</p> <p contents-hash="a3cd337e09b3fab0aff99bc3c55a6a80ebb8e1d5ec1d09c19393e955186ef1db" dmcf-pid="1grJysqFST" dmcf-ptype="general">IBK기업은행은 2018년부터 빅데이터 플랫폼(BDP)을 운영하며 데이터를 쌓아왔다. 하지만 필요한 사람이 필요한 순간에 이를 찾아 쓰는 경험은 별개의 과제였다. 이 문제를 보완하고자 데이터 포털을 다시 지었다.</p> <p contents-hash="f19dc9ce53e9710664906133ec77969992ad08255359ca685f07280cf57d7746" dmcf-pid="tNsnYIb0yv" dmcf-ptype="general">최근 <디지털데일리>와 만난 송무제 IBK기업은행 AX데이터혁신부 팀장은 "AX를 실현하기 위해서는 먼저 데이터를 활용하는 데 필요한 사용자 편의성과 검색의 정확도를 높이는 것이 목표였다"고 말했다. 포털 구축 이후 이용률은 50% 이상 늘었다. 검색 한 번으로 필요한 정보가 다 나오니 사용자의 접근성이 매우 높아졌다는 점을 가장 큰 변화로 꼽았다.</p> <p contents-hash="ce0922ef59f2cf5f45c2c1654f3139baeb47db1331f211594fa40d76b90bd1cd" dmcf-pid="FjOLGCKpWS" dmcf-ptype="general"><strong>◆재구축 배경은 ADW와 BDP 통합</strong></p> <p contents-hash="90fe0093c998a6354acb01beb025389d1ae5d5dfdb65013be4f7dc8a157f33da" dmcf-pid="3AIoHh9Uyl" dmcf-ptype="general">재구축의 출발점은 조직개편이었다. IBK기업은행은 2년 전 디지털그룹 소속이던 빅데이터플랫폼(BDP) 부서와 IT그룹 소속이던 ADW 운영 부서를 하나로 합쳤다. ADW는 레거시 시스템이다. ADW는 80여 개 원천 데이터를 모아놓은 내부 정보계 대표 시스템이다. BDP는 8년 전 만들어진 플랫폼으로, 내부와 외부 데이터를 저장하고 대용량 데이터를 처리하는 역할을 맡는다.</p> <p contents-hash="7e26b93a9a09989f0435ed1a6e8927460a8251d9437585da9b878e283d0d886d" dmcf-pid="0cCgXl2uWh" dmcf-ptype="general">여기에 기존 시스템의 EOS(서비스종료)도 겹쳤다. EOS는 제조사가 더 이상 유지보수를 지원하지 않는 상태를 뜻한다. 재구축 작업은 이렇게 본격화됐다. 기획은 3년 전, 실제 사업 수행은 2년 전부터 진행했다.</p> <p contents-hash="78e9e605055a23a9b4f774359a90e8bb3de25048fec26ccf9623f866b710a588" dmcf-pid="pkhaZSV7hC" dmcf-ptype="general">재구축에 앞서 기존 포털의 문제점부터 짚었다. 테이블명을 검색하면 간단한 메타정보만 나왔다. 원하는 데이터를 찾기엔 부족했다.</p> <p contents-hash="d539fba256063acd033083504845c4552d42ed751afa7bbd156371d1f7e8ae71" dmcf-pid="UElN5vfzlI" dmcf-ptype="general">조회 과정도 번거로웠다. SQL 툴을 쓰려면 프로그램을 설치하고 포트를 신청한 뒤 결재까지 받아야 했다. 데이터를 처음 다루는 직원에게는 이 절차 자체가 진입장벽이었다.</p> <p contents-hash="a3b9cfb104c9024ff90aaa9ccc00eb2fe4154ce99c4c00143a343adf712259b8" dmcf-pid="uDSj1T4qWO" dmcf-ptype="general"><strong>◆검색 한 번에 다 보여준다</strong></p> <p contents-hash="4771e90d7c1707a78ac383fe5ebac04f6f41eb0629aedb873d10e7c25f40fcea" dmcf-pid="7wvAty8Bhs" dmcf-ptype="general">새 데이터 포털은 이 과정을 웹으로 옮겼다. 별도 설치 없이 웹에서 바로 SQL 조회가 가능해졌다. 필요한 절차는 데이터 접근 권한 신청 정도로 단순화됐다. 검색 결과 화면 하나에는 메타정보, 경영자료 보고서 샘플, 샘플 데이터, 데이터 계보(데이터의 생성부터 활용까지의 흐름), 비즈니스 메타데이터까지 함께 뜬다.</p> <p contents-hash="d9ea66a979f23c623a4905e4333c4d93f1e783526480ad3fbebfef8867a9d8a7" dmcf-pid="zrTcFW6bWm" dmcf-ptype="general">검색 엔진은 엘라스틱서치를 기반으로 만들었다. 화면 중앙에 검색창을 크게 배치해 검색을 통한 접근을 유도했다. 실제로 조회 빈도가 가장 높은 화면도 검색이다. 위젯 기능도 넣었다. 사용자가 자주 쓰는 화면을 개인별로 커스텀할 수 있다.</p> <p contents-hash="6f510e41af82f4c4d1e8e733c79bca5daf3303f09ab2ec956efdab7a18307355" dmcf-pid="qgrJysqFyr" dmcf-ptype="general">쉬운 분석 기능도 새로 만들었다. 쿼리를 직접 짤 필요가 없다. 테이블이나 컬럼을 마우스로 끌어다 놓기만 하면 데이터가 조합된다. 이렇게 웹 기반 SQL 조회 툴과 분석 기능을 거친 결과는 곧바로 시각화 화면으로 이어진다.</p> <p contents-hash="b69c37c105c3bcfbd6358c1629e4985f4ec848d53134a3b732743c891d060145" dmcf-pid="BamiWOB3Sw" dmcf-ptype="general">실시간 분석이 필요한 경우도 있다. 이를 위해 RDW(실시간 데이터웨어하우스)를 별도로 운영하고 있다.</p> <p contents-hash="125c4f02482231acb3d3c39bcd83ba1d5d7e3bd8481736351fde969f01933abe" dmcf-pid="bNsnYIb0TD" dmcf-ptype="general">활용사례 공유 기능도 새로 넣었다. 직원이 작성한 SQL이나 보고서를 부서 단위, 또는 전행 단위로 공유할 수 있다. 검색할 때 이 활용사례가 함께 노출돼 다른 직원이 참고해 응용할 수 있다.</p> <p contents-hash="7e2df0ac0fff63941e03a80b2a6a821a33c5e1c034156e9bb837c29e597bf927" dmcf-pid="KjOLGCKphE" dmcf-ptype="general">비즈니스 메타데이터를 활성화하는 작업도 함께 진행했다. 특정 목적으로 만든 SQL을 등록해두면 검색 시 같이 노출되는 구조다. 포털 구축 이후 이용률은 50% 이상 늘었다.</p> <p contents-hash="2211475412733e53951f246bdfcc25913f204359553a4fbd33b1f1c7b229c092" dmcf-pid="9AIoHh9Uvk" dmcf-ptype="general">권한 관리는 영업점과 본점으로 나눠 운영한다. 영업점 직원은 일부 화면만 볼 수 있다. 본점 직원도 화면별로 권한 통제를 받는다. 대량 데이터를 다운로드하려면 결재를 거쳐야 한다. 화면에 한 번에 노출되는 데이터 건수도 정보보호총괄부와 협의해 수백 건 단위로 제한했다.</p> <p contents-hash="434c516054dd69789d79e16b4ce24dc7765770669efa1873d9d050d9b35d7b93" dmcf-pid="2cCgXl2uTc" dmcf-ptype="general">파트너로는 엔코아를 택했다. 이유는 레퍼런스와 데이터 전문성이었다. 다른 업체들은 통상적인 기능만 제안했다. 반면 엔코아는 다양한 산업군에서 데이터 플랫폼을 구축한 경험을 바탕으로 적재적소에 필요한 사례와 아이디어를 먼저 제시했다. 기업 데이터에 대한 전문성을 살려, 포털에 어떤 데이터를 어떻게 제공할지 기준도 함께 세웠다는 설명이다.</p> <p contents-hash="54282931441314936c5bf6ab93b156d4d78327e1deab2d1a66093b4c899249bf" dmcf-pid="VkhaZSV7TA" dmcf-ptype="general">포털 활용이 늘면서 운영 조직도 커졌다. 데이터 업무가 포털로 집중되면서 업무량도 함께 늘어난 결과다.</p> <p contents-hash="bae683e63522ec1bd8b672b6f7a3d0f0fead29210810060a84b84493ea49fe92" dmcf-pid="fElN5vfzSj" dmcf-ptype="general"><strong>◆다음 단계는 AI와 에이전트</strong></p> <p contents-hash="00f296bfdddbe5cd83db3d08a8af72a7cd076b911d2ec17f2b275188080c9e97" dmcf-pid="4DSj1T4qlN" dmcf-ptype="general">IBK기업은행의 데이터 포털 구축은 전행 AI로 가는 첫 단계다. 회사는 전행 차원의 데이터 카탈로그를 구축하며 메타정보 수집 작업을 함께 진행하고 있다.</p> <p contents-hash="8e3386a5c1006075287e634f41f1c55b3dc4f297a9a4cebb30269c228da13344" dmcf-pid="8xg4mN1yCa" dmcf-ptype="general">이는 LLM이 데이터베이스와 직접 연결되기 전 거쳐야 할 데이터의 의미를 정리해두는 중간 계층인 시맨틱 레이어를 준비하는 과정이다. 이를 위한 AI 모델과 외부 데이터를 연결하는 표준 규격(MCP, Model Context Protocol) 구축도 준비하고 있다.</p> <p contents-hash="f335116bda53b0c753d389242a4ac6c7534470047df82d2237d7993a2dac2d59" dmcf-pid="6Ma8sjtWvg" dmcf-ptype="general">플랫폼 안에는 개인 스키마 영역도 마련했다. 사용자가 원하는 데이터를 직접 업로드해 은행 데이터와 결합할 수 있다.</p> <p contents-hash="0f01146697760456731242c24b1c2bf9c5fa8319c7693eb422b6ef49bc53aff6" dmcf-pid="PRN6OAFYWo" dmcf-ptype="general">K기업은행은 AX(AI 전환)를 위한 조직개편을 단행할 정도로 AI에 많은 관심을 두고 있다. AI 관련 인프라는 계속 개선되고 새로 도입되고 있다. 업무 개선을 위한 에이전트는 앞으로 더 늘어날 수밖에 없는 상황이다. 그만큼 데이터 활용 수요도 함께 늘어날 것이라는 게 회사의 전망이다.</p> <p contents-hash="33f686bd9aad9a23f75f3a08ddae81f67c3420cd4f385bd84b48bbe8c17834da" dmcf-pid="QejPIc3GlL" dmcf-ptype="general">이를 대비해 AI와 연계할 수 있는 AI 데이터 파이프라인 구축도 준비 중에 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘슈퍼레이스 X 쇼미더머니’ 22일 용인서 나이트 레이스…엔진음과 힙합 비트의 만남 08-12 다음 정석근 SK하이퍼 대표 "메모리가 AI 추론 좌우…SK그룹, AI DC 차별화" 08-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
