Furuno Electric의 Amazon DataZone 도입으로 제조업 데이터 민주화 실현

전사적 데이터 활용을 위한 Furuno Electric의 Amazon DataZone 도입 사례

최근 제조업 기반 기업들이 디지털 트랜스포메이션(DX)을 추진하면서 데이터 중심의 비즈니스로 전환하는 사례가 급증하고 있습니다. 일본의 해양전자기기 전문 기업인 Furuno Electric 역시 이러한 변화에 발맞춰, 전통적인 제품 중심 사업에서 데이터 기반 비즈니스로의 전환을 시도하고 있으며, 그 중심에는 AWS의 Amazon DataZone과 다양한 클라우드 서비스가 있습니다. 이번 글을 통해 Furuno Electric이 어떻게 데이터 민주화를 실현하고 있는지, 그리고 이 과정에서 어떤 기술적·조직적 전략을 활용했는지 살펴보겠습니다.

데이터 기반 비즈니스 전환을 위한 주요 과제

Furuno Electric이 직면한 주요 과제는 다음 세 가지로 요약됩니다.

1. 기술 인프라의 중복 및 분산 개발
2. 보안 정책의 부재와 통합된 거버넌스 부족
3. 데이터 비즈니스 운영 체계의 미비

각 프로젝트마다 상이한 형태로 데이터 수집, 분석, 시각화 기능이 중복 개발되어 자원의 낭비가 발생했으며, 부서 단위 보안 체계로 인해 통일된 관리가 어려웠습니다. 또한 데이터 관련 부서 간 협업 체계가 부족하여 새로운 비즈니스 정착이 지연되는 문제가 있었습니다.

JuBuRaw 플랫폼으로 통합 인프라 구축

Furuno Electric은 이러한 문제를 해결하고자 ‘JuBuRaw (Junction Architecture of Business Raw Data)’라는 통합 데이터 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 AWS CDK를 활용해 데이터 파이프라인의 코드 기반 자동화 및 표준화를 실현하고 있으며, AWS IoT Core, Amazon S3, AWS Glue, Amazon Kinesis 등을 연동하여 확장성 높은 데이터 수집·처리 환경을 구성합니다.

이러한 자동화 및 표준화는 유사 기능의 중복 제거는 물론, 새로운 시스템의 배포 속도 개선과 운영 비용 절감 효과를 가져왔습니다.

AWS Control Tower를 통한 보안 거버넌스 정립

보안은 데이터 중심 서비스 확산에 필수 요소입니다. Furuno Electric은 AWS Control Tower를 기반으로 한 다계층 보안 체계를 구축했습니다. AWS Organizations, AWS IAM Identity Center, AWS CloudTrail, AWS Config, AWS Security Hub 등을 통합하여 통합 보안 정책을 산출 관리하고, 계정 간 일관된 보안 정책을 구현했습니다.

이 구조는 보안 사고 발생 시 빠른 탐지 및 대응이 가능하며, 부서별 보안 담당자의 업무 부담을 줄이는 데도 효과적입니다.

Amazon DataZone 기반 데이터 민주화 실현

Furuno Electric은 Amazon DataZone을 도입해 데이터 검색, 공유, 활용에 대한 거버넌스를 확립하고, 메타데이터 표준화, 데이터 품질 관리, 보안 정책 적용 등 체계적인 데이터 관리 환경을 구성했습니다. 이를 기반으로 부서 간 협업 기반의 데이터 활용 환경을 구축하고, 새로운 데이터 비즈니스 추진을 활발히 전개하고 있습니다.

운영 체계 재정립: 역할의 분리와 전문화

기술적 인프라 구축과 동시에 운영 체계도 크게 개선되었습니다. 조직은 인프라 관리팀, 데이터 관리팀, 최고데이터책임자(CDO) 세 가지 역할 중심으로 전환되었으며, 각팀은 다음과 같은 역할을 수행합니다.

1. 인프라 관리팀: AWS Control Tower 운영 관리와 표준 인프라 유지
2. 데이터 관리팀: AWS Glue Data Quality를 활용한 데이터 품질 관리 및 메타데이터 정의
3. CDO: 데이터 활용 전략 수립 및 비즈니스 목표와 기술적 방향성의 연결

이러한 분업 체계를 통해 데이터 품질과 이용률을 높이고, 데이터 비즈니스 전개의 속도를 가속화하고 있습니다.

통합 환경 기반 SHIPS 마이그레이션 사례

Furuno Electric은 JuBuRaw를 활용한 대표적인 활용 사례로, 기존 서비스인 SHIPS를 새 플랫폼으로 마이그레이션 하였습니다. Amazon DataZone의 데이터 카탈로그 기능을 사용해 선박 위치 데이터 뿐 아니라 IoT, 기상, 해양 데이터 등을 통합 관리할 수 있게 되었고, 이를 통해 실시간 분석과 예방 대처가 가능해졌습니다.

데이터를 공통 데이터레이크에 저장함으로써 다양한 애플리케이션에서 손쉽게 활용 가능하며, 단일 거버넌스 체계 아래에서 세밀한 접근 제어가 가능해 확보된 데이터의 활용성과 보안성 모두를 강화했습니다.

향후 서비스 확대와 AI 도입

SHIPS 외에도, FOP, FWC 등 기존 IoT 관련 서비스들의 마이그레이션이 예정되어 있으며, 이와 함께 Amazon SageMaker와 Amazon DataZone의 통합을 통해 AI 모델 학습과 배포까지 확장 적용할 계획입니다. 이를 통해 데이터 기반 분석은 물론, AI 활용 서비스에 이르기까지 전반적으로 조직의 데이터 활용 역량을 높이고자 합니다.

결론

Furuno Electric의 사례는 전통적인 제조업 기반 기업이 데이터 기반 운영 구조로 성공적으로 전환해나가는 방식을 잘 보여줍니다. 단순한 기술 도입이 아닌, 데이터 활용을 위한 표준화·자동화·통합적인 거버넌스 구성과 더불어 조직 체계의 개편까지 함께한 것이 특징이며, 이는 많은 기업이 참고할 수 있는 데이터 활용 지침서이자 배포 가이드입니다.

데이터 민주화는 기술만으로 이루어지지 않으며, 이를 뒷받침하는 조직 구조와 운영 전략이 함께 병행되어야 성공할 수 있습니다. Furuno Electric은 혁신적인 통합 플랫폼과 함께 AI, ML 활용까지 고려한 전략으로 미래지향적인 데이터 기업으로의 성장을 추진 중이며, 이는 제조업계 전반에 걸쳐 적용 가능한 훌륭한 모범 사례입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/big-data/realizing-ocean-data-democratization-furuno-electrics-initiatives-using-amazon-datazone/