“데이터 분석가가 아닌 초보자도 키워드 검색처럼 쉽고 빠르게 자동화할 수 있는 점이 하트카운트의 강점”

데이터 분석 툴 ‘하트카운트(HEARTCOUNT)’를 개발·서비스하는 아이디디케이스퀘어드(IDK2)가 2조5000억원 규모의 국내 데이터 분석시장에서의 공략을 본격화한다.

“I Don’t Know What I Don’t Know”의 머릿글자에서 따온 사명의 IDK2는 데이터에서 쓸모있는 패턴을 자동으로 찾아주는 서비스형 소프트웨어(구독형SW) 분석 툴 ‘하트카운트(HEARTCOUNT)’를 2017년 론칭, 한국과 일본시장에 서비스를 공급하고 있다.

이달 25일 디지포머싸스랩이 진행하는 ‘싸스 언박싱(SaaS Unboxing)’ 웨비나에서 양승준 IDK2 대표는 “데이터 기반의 더 좋은 의사결정을 위해 데이터 내 실용적인 패턴을 쉽게 찾을 수 있어야 하고, 분석 결과는 전문가의 언어가 아닌 일상 언어로 구성원 모두 소통할 수 있어야 한다”고 강조했다.

기존의 데이터 분석시장(Analytics & BI, ABI)에서 데이터를 다루는 기술에 대한 지식이 충분치 않은 임원들이 의사결정을 다루고 있어 컨설팅, 교육 등을 통해 해결하고 있으나, 조직 내에서 사용하는 분석 툴을 구성원 모두 활용·공유할 수 있어야 한다는 의미다.

IDK2가 서비스하는 하트카운트는 기계학습 알고리즘의 자동화 기술, 자연어 기반 분석 기술로 데이터에서 인지 가능한 패턴을 자동으로 찾아주는 증강형 데이터 분석 서비스(Augmented Analytics)를 기반으로 한 점이 특징이다. 

웹 기반 검색엔진에서 키워드를 검색하듯 데이터에 질문하면 모든 경우의 수로 분석하고, 비가시적인 데이터의 패턴을 자동으로 발견해 이를 토대로 KPI에 부합하는 최적의 조합을 제시하는 구조로 설계된 점은 사측이 내세우는 강점이다.

기술적인 이점을 토대로 하트카운트는 현재 삼성전자, 카카오, SK, 금오공대 등 다양한 기업·기관 및 대학 등에 도입된 상태다.

- 아래는 IDK2 양승준 대표와의 일문일답 -

Q. 데이터 분석 툴은 수없이 많다. 하트카운트의 강점은?
A. 전통적인 대시보드, BI 툴은 정보를 지상파TV와 같이 일방향 방식으로 전달한다. 매출, 전환율, 이탈 등을 전사 차원의 주요 지표로 요약해 보여주는 현황 파악을 위한 도구인 셈이다. 

모던 데이터 분석(Modern BI)은 요약된 정보를 일방향으로 전달하는 방식을 넘어 데이터에 질문을 하고 그 질문에 대한 답을 시각적으로 바로 확인하는 상호작용 가능한 데이터 시각화(Interactive Visualization)가 필요하다.

하트카운트는 여기서 한 걸음 더 나아가 증강형 분석(Augmented Analytics)을 지향한다.

기존 툴이 가설을 세우고 결과를 시각적으로 확인하는 수동분석의 형태를 담고 있으나 하트 카운트는 ‘가설 없는 분석(Hypothesis-Free Analysis)’이라는 자체 알고리즘을 통해 기계가 편견없이 모든 경우의 수로 분석을 수행한 후, 쓸모있는 결과(가치데이터)를 자동으로 제시해주는 스마트 분석기능이 핵심 경쟁요소다.

자체 개발한 시각화 엔진을 통해 개인 컴퓨터의 브라우저 안에서 수백만 건의 데이터를 개별 레코드 수준에서의 시각화도 가능하다. 파워BI가 6천건, SAS 비주얼 애널리틱스가 4만건 정도를 지원하는 것에 비교하면 100배 이상의 성능을 보유하고 있다.

Q. ‘구글에서 검색하듯 쉽다’를 모토로 내세웠다. 기술적 차이점이 있는가
A. “분석하지 말고 질문하세요”라는 문구는 캐치프레이즈 중 하나다.

분석 행위보다는 활용에 집중할 수 있도록 사용법을 배울 필요없이 구글에서 검색하듯 데이터에 질문할 수 있는 NLQ(Natural Language Query) 기능, 차트 해석이 어려운 유저를 위해 차트에 담긴 주요 패턴을 일상의 언어로 설명해주는 NLG(Natural Language Generation) 기능을 제공하고 있다.

NLQ는 사용자 경험과 관련한 새로운 인터페이스다. NLG는 숫자와 다양한 크기와 모형의 도형, 색상으로 가득찬 차트에 압도당하는 유저의 차트 해석을 지원한다는 측면이라고 보면 된다.

데이터를 활용해 문제를 해결하고 가치를 만드는 작업에 있어, 기계가 잘할 수 있는 일(지치지 않고 계산)과 사람이 잘할 수 있는 일(전체 맥락에서 패턴 활용)의 경계를 정확히 구분하는 것, 하트카운트는 빠르고 쉽게 데이터에 담긴 가치를 발견할 수 있는 분석 툴이라고 말하고 싶다.

Q. 국내 데이터 분석시장 규모가 약 2조5000억원대로 알려져 있다. 전략은 뭔가?
A. SaaS형 모델에서, 무료사용자를 제외한 유료사용자를 추가 확보하기 위해 노력하고 있다.

중요한 건 순수한 SaaS 방식의 전환이다. 전문가형(Professional service)나 엔터프라이즈형(High-touch enterprise sales)이 아닌 비대면, 로우터치 방식으로 마케팅, 판매, 지원이 이루어지는 순수 SaaS 형태로 이뤄내는 것이 중요하다고 본다. 이를 위해 온보팅 팀을 따로 꾸리고 있다.

그간 업계에서 무료사용자에서 유료사용자로 전환이 어려운 가장 큰 문제는 사실 기능 부족의 문제라기 보다 온보딩 실패의 이유가 크다고 본다.

제품을 정기적으로 사용하는 습관이 생기도록 전 과정을 온보딩하면서 유저의 데이터와 관련한 활용도, 도메인 등에 따라 적절한 타이밍에 콘텐츠로 인게이지먼트할 수 있도록 돕고자 한다.

국내 시장에서 이 문제가 어느정도 해결이 된다면 동일 사업모델과 운영모델을 기반으로 북미, 유럽 등 해외시장 개척도 타진할 계획이다.