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데이터 수집이 사물인터넷과 디지털전환의 시대와 더불어 그 어느 때 보다도 손쉽게 변하고 있지만 데이터 관리가 기업과 조직에 새로운 숙제를 안겨주고 있다 해도 과언이 아닐 것이다. 이에 정보를 최대한 활용하고 일반데이터보호법안을 준수해야 할 데이터 지도가 필수적인 상황이지만, 너무 많은 데이터들로 인해 병목현상이 야기되는 일이 발생할 수 있다. 이러한 과제는 제약 대기업인 Merck社에서 대규모 임상실험을 진행하면서 데이터 분석을 위해 일치하지 않는 데이터 흐름을 만들었을 때 발생한 문제로서 동 기업이 중소형 규모의 테스트를 진행하는데 충분한 기반설비를 갖추고 있었음에도 불구하고 1년 간 수집한 모든 임상데이터들의 절반을 사용했을 뿐인데 그 데이터 규모가 엄청난 것으로 나타났다고 한다. 결국 해당 프로젝트를 수행하기 위해 기존의 프로세스와 툴로는 진행이 어려운 것으로 나타났으며, 임상데이터를 저장하는 보관소에 사용되고 있는 단일 지도가 데이터의 방대한 규모로 인해 막대한 크기로 증가하게 되었다고 한다. 결국 해당 연구를 추진함에 있어 Merck社는 지속적으로 데이터 지도를 업데이트해야 했고 그로 인해 데이터의 이동과 효율성에 영향이 발생하게 되었다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해 목표를 설정한 Merck社는 분석작업을 위한 임상실험 결과용 데이터의 이동시간을 줄이고 저비용에 데이터 품질을 향상시키고 데이터 흐름의 프로세스와 기술구성요소를 확장가능하게 만들어 클라우드 기반의 서비스를 지원하는 솔루션을 구현하는 방안을 마련하였다고 한다. 약 6개월 간의 테스트 기간 이후 동사의 매핑 플랫폼에 기반을 둔 솔루션을 구현하기로 결정하여 확장가능한 시스템이 반복적으로 사용할 수 있는 표준형 라이브러리를 사용해 약 200개 이상의 동시다발적 테스트를 진행가능하게 만들었다고 한다. 향후 미래 모든 임상실험을 위한 인터페이스 매핑 솔루션 채택 이후 소요기간이 대략 125일에서 39일로 줄었으며, 실험진행에 필요한 자원을 줄여 투여비용을 절감시키게 되었다고 한다. 뿐만 아니라 데이터 품질의 향상을 비롯해 데이터 흐름이 중단되는 현상도 줄어들어 품질관리에도 좋은 영향을 미칠 수 있게 되었다. 결국 데이터를 수집, 분석, 저장하는 새로운 방법을 개발하게 된 Merck社의 사례는 데이터 제어와 복잡성으로 인해 갖은 어려움을 겪고 있는 여타 산업군의 기업 및 조직들에게도 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 기대되고 있다. |
