(주)리음 아이텍 R-DATA LAKE 3.0 구축 방안

데이터 레이크는 더 이상 저장소가 아닌 인텔리전스 엔진입니다.
본 계획은 단순한 기능 개선이 아닌, AI-First 데이터 플랫폼으로의 전환을 목표로 합니다.

솔루션 아키텍처 팀 (REUMIT)

 

1. 개요

1.1 배경

• 현황 진단: 기존 DATALAKE(BI 솔루션) 및 DATALAKE-Crawling(데이터 수집) 시스템은 Pivot Grid 기반 분석, API 기반 크롤링, Low-Code 대시보드 개발을 핵심 기능으로 운영 중이나,
  • (1) 실시간 데이터 처리 미비,
  • (2) AI/ML 기반 고급 분석 기능 부재,
  • (3) 글로벌 표준(ISO/IEC 38500) 대응 부족,
  • (4) 클라우드 네이티브 아키텍처 미적용으로 인한 확장성 한계
    → 2024년 글로벌 데이터 레이크 시장(예상 규모: 430억 USD, CAGR 20.6%) 대응을 위한 고도화 필수.

1.2 전략적 목표

기술 고도화	실시간 데이터 파이프라인 구축, AI/ML 통합, 클라우드 네이티브 전환	처리 지연 < 100ms, 99.95% 가동률
글로벌 경쟁력 강화	다국어/다화폐 지원, GDPR·개인정보보호법 대응, 글로벌 API 통합	12개국 현지화, 95% 규제 준수
수익 모델 혁신	Low-Code 플랫폼 기반 SaaS 구독제, 트렌드 분석 API 상품화	3년 내 매출 300% 성장, LTV 200만 원 달성

 

2. 현행 시스템 심층 분석 및 한계점

2.1 서브 시스템별 기능 구조

DATALAKE-FLOW	- Pivot Grid (Drill Down/Up, 차트 연동) - 대시보드 시각화 (Low-Code 개발 도구) - 전자정부 프레임워크 기반 통계 시스템	Java, Spring Framework, jQuery	- 실시간 분석 불가 - React/Vue 등 모던 프론트엔드 미지원 - AI 기반 예측 분석 부재
DATALAKE-Crawling	- REST API 기반 데이터 수집 (공공데이터, Naver 트렌드) - ETL 프로세스 (단순 변환) - Step별 로그 모니터링	Java, Apache HttpClient, Quartz Scheduler	- 스트리밍 데이터 처리 미지원 - GraphQL/WebSocket 미적용 - NLP 기반 트렌드 분석 미흡
DATA LAKE Manager	- SSO 연동, 사용자/권한 관리 - 외부 BI 보고서 통합 포털	Spring Security, LDAP	- RBAC 모델 단순화 - 마이크로서비스 아키텍처 미적용
DATA LAKE-Creator	- Drag & Drop 보고서 개발 - Low-Code 속성 설정	자체 개발 IDE (Java 기반)	- AI 코드 생성 미지원 - 협업 기능(Version Control) 부재

 

2.2 글로벌 경쟁사 대비 격차 분석

실시간 처리	배치 위주	Kinesis 통합	Realtime Compute for Flink	Kafka + Flink 기반 파이프라인 도입
AI 통합	미지원	SageMaker 연동	PAI (Platform of AI)	PyTorch 기반 예측 모델 임베딩
글로벌 지원	한글/영문	15개 언어	중국어/영문	다국어 NLP 엔진(한국어/일본어/중국어) 추가
확장성	수직 확장	서버리스 아키텍처	Auto-Scaling	Kubernetes 기반 마이크로서비스 재구성

 

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3. 고도화 전략: 기술 스택 재설계 및 글로벌 표준 적용

3.1 핵심 아키텍처 재설계

(1) 클라우드 네이티브 기반 재구성

• 인프라: AWS/Azure 하이브리드 클라우드 → EKS(Amazon EKS) + Azure Arc
  • 데이터 레이크 저장소: Delta Lake on S3 (ACID 트랜잭션 보장)
  • 실시간 처리: Apache Flink + Kafka (초당 10만 건 처리)
• 보안:
  • 데이터 암호화: AWS KMS + HashiCorp Vault
  • 규제 준수: OneTrust 기반 GDPR/개인정보보호법 자동 검증

(2) AI/ML 통합 계획

트렌드 분석 엔진	- Naver/Google 트렌드 + 소셜 미디어 감정 분석 - 연령/성별 예측 모델	BERT(한국어), ERNIE(중국어), spaCy(영문)	마케팅 ROI 40% 향상
자동 보고서 생성	- 자연어 쿼리 → 대시보드 생성 - 이상치 탐지 자동 알림	GPT-4 API + LangChain	분석 시간 70% 단축

 

3.2 서브 시스템별 고도화 세부 계획

(1) DATALAKE-FLOW 3.0

• 핵심 개선:
  • 실시간 OLAP: Apache Druid + Mondrian 5.0 (MOLAP 엔진)
  • 고급 시각화: Apache ECharts + D3.js (3D 지도, 네트워크 그래프 지원)
  • 협업 기능: Git 기반 보고서 버전 관리 (Creator 내장)
• 기술 스택:
   

   

(2) DATALAKE-Crawling 2.0

• 핵심 개선:
  • 다중 소스 수집: REST/GraphQL/WebSocket 통합 지원
  • 지능형 ETL: Apache NiFi 기반 데이터 품질 검증 (Null 값 자동 보정)
  • 트렌드 분석 확장:
    • Naver/Google Trends + Twitter API v2 + Weibo API (중국)
    • 일본어 형태소 분석기 (MeCab) 연동
      
       

(3) 글로벌 포털 통합

• 다국어 지원: i18next + LinguiJS (12개 언어)
• 로컬라이제이션:
  
  

  일본	일본 국립정보학회(NII) OpenAPI	APPI 법 준수
  중국	알리바바 클라우드 데이터마켓	사이버 보안법 대응
  미국	Google Trends API	CCPA 준수

   

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4. 글로벌 사례 연구: 경쟁사 벤치마킹 및 전략적 시사점

4.1 미국: Amazon Redshift의 데이터 레이크 통합 사례

• 핵심 전략:
  • Redshift Spectrum으로 S3 데이터 직접 쿼리 → 비용 60% 절감
  • ML Predictions 기능으로 매출 예측 정확도 85% 달성
• 적용 포인트:"Delta Lake + Redshift 연동 방식을 참고해 S3 데이터 소스 직접 쿼리 기능 추가, 저장 비용 최적화"

4.2 일본: NEC의 "Advanced Data Platform" 사례

• 핵심 전략:
  • 일본어 NLP 엔진으로 소셜 미디어 트렌드 분석 (MeCab + BERT)
  • 고객 맞춤형 대시보드 자동 생성 (Rule-based AI)
• 적용 포인트:"일본 시장 진출을 위해 MeCab 기반 일본어 분석 모듈 개발, NEC와의 기술 제휴 검토"

4.3 중국: 알리바바 클라우드 "Data Lake Analytics"

• 핵심 전략:
  • Weibo/WeChat API와의 심층 연동으로 실시간 트렌드 포착
  • PAI(Platform of AI) 로 중국어 키워드 클러스터링
• 적용 포인트:"Weibo API 연동을 통해 중국 소비자 트렌드 분석 기능 확장, 알리바바 클라우드와의 파트너십 모색"

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5. 구현 로드맵 및 투자 대비 효과

5.1 3단계 구현 계획

Phase 1 (기반 구축)	2024 Q3~Q4	- 클라우드 인프라 마이그레이션 - 실시간 파이프라인 구축	450
Phase 2 (기능 고도화)	2025 Q1~Q2	- AI 트렌드 분석 엔진 개발 - 일본/중국 시장 현지화	620
Phase 3 (글로벌 확장)	2025 Q3~Q4	- SaaS 플랫폼 출시 - AWS Marketplace 등록	380

 

5.2 투자 대비 효과 분석

기술 경쟁력	- 처리 속도 5배 향상 - AI 분석 정확도 80%+	TPS 10,000+, F1-Score 0.85
시장 확장	- 일본/중국 시장 진출 - SaaS 매출 40% 기여	2025년 매출 120억 원
운영 효율	- ETL 오류 70% 감소 - 개발 시간 50% 단축	MTTR < 1시간, Low-Code 활용률 90%

 

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6. 제안

1. 즉시 실행 과제:
   • Phase 1 클라우드 네이티브 기반 재구축
2. 장기 전략:
   • AI 트렌드 분석 API를 독립 상품화
   • 글로벌 파트너십 통해 NEC(일본), KT(한국)와의 기술 공유
3. 위험 관리:
   • 규제 리스크 대응: OneTrust 도입으로 GDPR/개인정보보호법 실시간 모니터링
   • 기술 부채 관리: 매 분기 아키텍처 리뷰를 통한 기술 스택 최신화