자동화는 더 이상 새로운 것이 아닙니다. 우리 일상의 일부입니다. AI는 이미 우리 생활 속에 깊이 녹아 들어 당연시되고 있습니다. 물론 AI의 상시 가용성, 효율성 및 정확성은 높이 평가되고 있습니다.

많은 조직들이 IT 및 데이터 시나리오에 AI를 구현하는 방법을 모색하고 있습니다. 이를 통해 인력 충원을 하지 않고도 용량과 생산성을 높일 수 있기 때문입니다. AI는 인간의 역할을 보강하고 대체할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그렇다면 자동화가 DB 관리자(영문자료)와 IT 담당자들에게 정말 위협적인 요소일까요?

위협이라고 인식되는 이유

“낙관론자들은 기계로 인해 인간이 더 높은 가치와 창의성을 발휘하는 일을 하게 될 것이라고 말합니다. 비관론자들은 대규모 실업이 발생하거나 심지어 인간이 단순히 로봇을 지원하게 되는 종말론적인 상황이 벌어질 것이라고 봅니다. 물론 낙관론자와 비관론자의 주장 모두 일부는 옳고 일부는 틀립니다.” Ravin Jesuthasan, Reinventing Jobs

수익적 측면에서의 혜택은 논쟁의 여지가 없습니다. IT 조직이 제한된 리소스로 항상 더 많은 작업을 수행해야 하는 경우, AI를 사용하면 비용을 절감하고 혁신을 추진하며 운영을 최적화할 수 있습니다.

자동화가 인간의 특정 업무를 대체할 것이라는 것은 분명한 사실입니다. 기술은 지난 수십 년 동안 그렇게 해왔습니다. 하지만 대량의 워크플로우를 AI에 맡기기 시작하면 사람들이 우려를 하기 시작합니다. 인간에게 남은 역할들이 통합되거나 아예 없어질 수도 있기 때문입니다.

이러한 이유로 DB 관리자들은 IT 담당자로서의 전통적인 역할을 돌아보며 앞으로 자신들의 미래가 어떤 모습일지를 궁금해합니다.

진정한 AI와의 만남

좀 더 자세히 살펴보기 전에, 자동화의 이면을 살펴보도록 하겠습니다. 자동화는 어떤 모습이며, 모든 사람, 특히 DB 관리자에게 어떤 이점을 제공할 수 있을까요?

먼저 전문가들이 자동화에 어떻게 접근하는지, 그리고 우리가 알고 있는 직무에 대해 알아보겠습니다. 윌리스 타워스 왓슨(Willis Towers Watson)의 총괄매니저이자 작가인 라빈 제수타산(Ravin Jesuthasan)은 그의 저서 직업의 재창조(Reinventing Jobs)에서 “모든 직업에는 자동화로 대체해 혜택을 얻을 수 있는 업무들이 많이 있다”고 말합니다. 결론은, 업무의 특정 측면을 자동화하고, 나머지는 사람에게 맡기는 것이 좋다는 말입니다.

제수타산은 어떤 업무가 자동화로 최고의 ROI를 제공하는지 파악하려면, 역할을 다음과 같은 세 가지 범주로 나눠볼 것을 제안합니다.

  • 반복적 또는 가변적
  • 독립적 또는 상호적
  • 신체적 또는 정신적

모든 업무는 여러 특징들의 조합이며, 그 중 일부는 자동화에 적합합니다. (예: 반복적, 독립적, 정신적 작업인 역할 기반 액세스 제어 및 암호 재설정 수동 관리) 반면, 데이터의 가치와 비즈니스에서의 활용 범위를 이해하는 것 등의 작업은 가변적이고 상호적이기 때문에 자동화에 적합하지 않습니다.

다음으로, 어떤 유형의 자동화가 적합한지를 판단합니다.

  • 로봇 프로세스 자동화(RPA): 양이 많고 복잡성이 낮은 작업에 적합
  • 인지 자동화: 사람의 뇌와 유사한 알고리즘 및 네트워크로 자연어 처리 또는 패턴 인식 같은 복잡한 작업에 적합
  • 소셜 로봇: 인간과 로봇이 상호 작용을 통해 작업 수행

DB 관리자의 경우, 다음의 몇 가지 업무를 자동화할 수 있습니다.

  • 모든 관리 대상 데이터베이스에 대한 자동화되고 정확하며 시기 적절한 보고
  • 사용자를 위한 서비스형 인프라 구축
  • 중앙화된 자동 튜닝, 모니터링 및 패치 적용
  • 역할 기반 액세스, 암호화 및 복구 관련 정책
  • 클라우드 네이티브 툴을 사용한 개발 워크플로우 관리
  • 프로비저닝, 진단 및 성능 튜닝
  • 주말 동안의 유지보수
  • AI에 기반한 퓨어스토리지의 스토리지 관리 앱 퓨어1(Pure1®) 과 같은 툴을 사용하는 예측적 모니터링
  • 퓨어1 워크로드 시뮬레이션을 통한 자동화된 스케일링 및 워크로드 예측

DB 관리자가 이 목록을 본다면, 이러한 작업들을 자동화하면 자신들의 역할이 통합되는 것은 아닌지 우려할 수도 있을 것입니다. 반대로 이러한 반복적이고 지루한 업무에서 벗어나게 된다는 생각에 안도할 수도 있을 것입니다.

하지만 명심해야 할 것은 모든 업무가 자동화에 적합한 것은 아니며, 하나의 역할을 여러 업무로 해체하는 것과 조직에서 데이터 전문가가 어떤 가치를 가지는지 정량화하는 것은 전혀 다른 문제라는 사실입니다.

경쟁자가 아닌 조력자로서의 자동화

쉬운 업무를 얼마나 오래 수행할 수 있느냐로 인간의 잠재력을 평가하는 경우는 거의 없습니다. 연구에 따르면, 이러한 종류의 작업은 인간을 덜 행복(영문자료)하고 덜 생산적으로 만듭니다. 자동화가 인간의 작업을 보완할 수 있는 방법을 찾으면, 기계로 대체하기 쉽지 않거나 불가능한 고부가가치 작업에 인간이 더 많은 시간과 에너지를 할애할 수 있게 됩니다.

“매일 같은 문제를 진단하고 해결하는 대신, 이제 어떤 기술이 나올지 기대할 수 있게 되었습니다. ‘이래야 정상이지!’라는 생각을 합니다.”Peter Dunn, Director of Infrastructure, Lamar Advertising

자동화로 일상이 더 수월해지면 인간은 행복감을 느끼거나, 아니면 적어도 긍정적인 에너지를 얻을 수 있습니다. AI, 머신 러닝, 예측적 분석을 활용하는 도구인 퓨어1은 용량 계획을 자동화하고 문제를 선제적으로 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 글로벌 리스폰스(Global Response; 영문자료)의 CEO는 퓨어1이 “가장 공격적인 성장 전략을 지원할 수 있도록 확신을 준다”고 말합니다.

자동화가 계속 확대되면, 사람들은 ‘빅픽처’를 그리는 사고력, 아이디어 창출, 재치와 분별력, 문제 해결 등 AI가 실현하지 못하는 기업가적이고 임무 중심적인 자질을 제공해야 합니다. 또한, DB 관리자는 일상적인 업무에 커뮤니케이션, 협업 등의 기술과 창의성, 직관 등을 적용해야 한다는 점을 명심해야 합니다. 데이터가 지속적으로 증가한다는 사실을 고려하면, DB 관리자의 업무가 줄어들지는 않을 것입니다.

잠재적 기회: 관찰자에서 컨설턴트로 진화하기

그렇다면 DB 관리자 및 다른 IT 전문가들이 자동화가 끊임없이 확장되는 현실을 받아들이고 생각을 전환하여 이를 위협이 아닌 기회로 보기 위해서는 어떻게 해야할까요?

“연구에 따르면, 내재적 동기 부여 요인은 매우 강력하기 때문에, 사람들은 자신의 일에 자율성, 성장, 의미를 필요로 합니다. 다시 말해, 사람들은 배우며 성장하고 싶어합니다.”The Technology Fallacy

올바른 답은 자동화를 ‘업그레이드된 작업’으로 생각하는 것입니다. 반복적인 작업을 제거하고 그 대가로 더 크고 더 좋은 일을 할 수 있는 더 많은 시간과 에너지, 그리고 기회를 얻게 되는 것입니다. 그리고 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가하고 AI가 가속화됨에 따라 더 크고 더 좋은 것이 등장할 것입니다. AI를 사용하려면 숙련된 데이터 전문가가 시스템을 구성하고, 모델을 교육하고, 데이터 파이프라인을 지속적으로 개선해야 합니다. 이 때문에 DB 관리자가 대체되는 것이 아니라 승진할 수 있는 기회가 생기는 것입니다.

DB 관리자는 자동화가 확대된 미래에 자신이 제공할 수 있는 ‘인간’의 가치를 고려해야 하며, 다음에 대해 더 생각해봐야 합니다.

AI, ML 및 딥 러닝에서 데이터의 역할: 기술을 다양화하고 모든 역량을 확보해야 합니다. AI 및 ML 역량을 추가하고 데이터 파이프라인에 참여하며 MLOps(머신러닝 운영)를 수용하여, 모든 이니셔티브에 기업의 가장 소중한 자산인 데이터를 연결해줄 수 있는 귀중한 컨설턴트가 되어야 합니다.

설정 및 맞춤화: 현대 기술로 모든 것이 간단해져도 설정은 조직마다 다르기 때문에, 설정이 필요없게 되는 일은 거의 없을 것입니다. 때문에 AI 및 ML 워크로드에 맞게 솔루션을 설정하는 방법을 잘 이해하는 것이 중요합니다.

컨설팅, 문제 해결 및 전략: DB 관리자는 조직 내에서 신뢰할 수 있는 조언자가 될 수 있으며, 기술의 가치와 사용 사례가 무엇이며 어떻게 작동하는지를 설명해줄 수 있는 가치 있는 매개자가 될 수 있습니다. 창의적 문제 해결 능력을 갖춘 핵심 인물이 되어 당면 과제를 해결하고 소통하며 데이터를 해석할 수 있습니다. 새로운 것을 채택하거나 수용해야 할 때 DB 관리자는 무엇이 필요하고 왜 필요한지를 설명할 수 있습니다.

데이터 연락책: 소프트웨어는 이해 관계자들과 쉽게 상호작용을 할 수 없고 질문에 답을 할 수 없습니다. DB 관리자는 가능합니다. 담당 분야에 대해 확실하게 알아야 합니다. 모든 워크플로우에서 데이터와 인사이트가 더욱 중요해짐에 따라 ‘소프트’ 기술은 기업이 대체할 수 없는 자산이 될 것이라고 봐야 합니다.

데이터 스토리지에서 보안의 역할: 일부 조직은 컴플라이언스 담당자를 별도로 고용하지만, DB 관리자는 데이터 거버넌스에 대한 최신 규제와 권장 사항에 대한 전문가가 될 수 있습니다. 컴플라이언스 업무를 수행할 수 있다면, 컴플라이언스의 책임이 더 많은 부서들로 확장되면서 DB 관리자는 훨씬 더 큰 가치를 가지게 될 것입니다.

데이터의 미래는 활짝 열려 있으며, AI는 고품질 데이터가 있어야 성공할 수 있습니다. 그러한 미래에서 DB 관리자에게는 많은 기회가 있습니다. 잡기만 하면 됩니다.