빅데이터 운영비 증가에 고심하는 금융권…찾아낸 해법은?

금융권에서 이상금융거래탐지시스템(FDS) 등 빅데이터 분석기법의 업무 적용이 본격적으로 확산되고 있다. 그러나 한편으론 빅데이터 시스템 운영비용에 따른 절감 방안을 찾는 것도 중요한 문제로 떠오르고 있다. 현재 은행및 2금융권의 주요 금융사들은 FDS 등 빅데이터 분석이 필요한 업무를 대상으로 관련 시스템을 구축, 운영하고 있다. 특히 분석해야 할 데이터가 방대한 대형 금융사들의 경우 각종 비정형 데이터까지 분석하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축, 운영하고 있는 상황이다.

◆쌓이는 데이터, 빅데이터 운영 비용증가 고민 = 문제는 데이터가 쌓이면 쌓일수록 시스템을 운영하기 위한 비용도 증가한다는 점이다.

예를 들어 하나은행(현 KEB하나은행)이 사용하고 있는 ‘스플렁크(Splunk)’의 경우를 보면, 분석 로그 파일의 크기에 따라 다른 라이선스 제도를 채택하고 있어 분석할 데이터가 늘어나면 늘어날수록 비용이 증가하는 구조를 가지고 있다...<중략>...

◆“그래도 비용절감 묘수를 찾아라” = 하지만 빅데이터 운영 경험이 쌓이면서 비용절감을 위한 묘수를 찾고 있는 금융사들도 있다.

특히 FDS와 같이 특정 이상행위를 찾는 업무의 경우 방대한 데이터를 모두 보유하고 있을 필요는 없다는 것이다.

실제 증권업계 중 선제적으로 FDS 도입에 나섰던 유안타 증권의 경우 인메모리 DB를 활용해 시스템 운용 비용을 절감한 것으로 알려졌다. 금융고객의 이상행위를 특정할 수 있는 데이터는 한정돼 있다는 것을 그동안의 운영 경험으로 알게 됐기 때문이다. 유안타 증권은 특정 데이터만을 뽑아 인메모리 DB를 통해 분석함으로서 비용절감은 물론 분석 속도 향상을 기대할 수 있게 됐다...<중략>