[헬스인·싸] '데이터 레이크' DB가 진료·경영 개선에 스며들도록 해야

[라포르시안] 얼마 전 대학원에서 서비스디자인을 전공 중인 딸이 필자에게 IT 관련 공부를 했으면 하는데 뭘 하면 좋을지 물었다. 대학원 공부와 병행해 온 IT업체 6개월 인턴십 과정을 곧 마무리하게 되는 딸이 전공 중인 디자인과 다른 IT 관련 공부를 하겠다고 하니 기특한 마음이 들었다. 

필자는 요즘 여러 분야에서 많이 사용 중인 파이썬(Python) 프로그래밍을 권했다. 하지만 딸은 파이썬 대신 SQL(Structured Query Language·데이터에 구조화된 질문을 하는 언어)를 공부하는 건 어떨지 되물었다. 딸은 “회사에서 일하다 보니 개발자들이랑 대화에 어려움이 있었어. 한번은 내가 작성한 개발 기획안에 대해 개발자들이 안 된다는 거야. 내가 데이터베이스(DB)에 대한 개념이 없어서 개발 기획하는 데 좀 어려움이 있어서"라고 이유를 설명했다.   

필자는 딸의 말을 듣고 대략 어떤 의미인지 알 것 같았다. 전산 개발 기획에 있어 중요한 부분 중 하나가 구현 가능 여부를 판단하는 것이다. 여기서 가장 중요한 것이 자료구조를 파악할 수 있는 능력이며, 이는 관계형 DB의 기본 개념을 알고 있어야 한다. 그래서 필자는 딸에게 SQLD(Structure Query Language Developer·SQL 개발자) 자격증 취득을 권유했다. 딸은 3월부터 학원을 다니기로 했다.

이 일이 있은 후 얼마 지나지 않아 필자가 근무하는 병원 모 실장이 ‘MongoDB’를 아느냐고 물었다. 다행히 필자는 앞서 정리해 놓은 <표1>을 통해 MongoDB가 NoSQL 계열의 Document DB라는 것, Document DB는 스키마를 명세할 필요가 없으며, 데이터는 키와 문서 형태로 저장된다는 것을 알고 있었다.

해당 실장은 데이터 레이크를 기반으로 하는 프로젝트에서 NoSQL 계열의 MongoDB를 사용하는 것이 어떨지 필자에게 물었다. 이에 필자는 “아마 생소한 DB를 사용하면 시장에서 개발자를 구하거나 유지보수에 어려움이 있을 수 있다. 굳이 NoSQL을 사용하려면 ‘PostgreSQL’을 사용하는 것이 좋을 것 같다”고 말했다. 그러자 “PostgreSQL도 NoSQL 계열인가요?”라는 질문이 이어졌다. 필자는 그렇다고 답했지만 <표2>를 확인해 보니 PostgreSQL의 경우 빅데이터에서 주로 사용하는 DB지만 NoSQL 계열의 DB는 아니었다. 이러한 NoSQL DB는 분산 DB를 지향하는데, 분산 DB 시스템의 특징을 이야기할 때 보통 CAP 이론을 설명한다. 

CAP 이론이란 데이터베이스는 ▲일관성(C) ▲가용성(A) ▲부분결함허용(P) 세 가지 속성 중 두 가지만 가질 수 있다는 것이다. 관계형 DB는 일관성(C)과 가용성(A)을 보장하는 시스템이며, NoSQL은 CP(일관성·부분결함허용) 또는 AP(가용성·부분결함허용)을 지향하는 시스템으로 세 가지 속성 모두를 보장하는 DB는 이론적으로 있을 수 없다.

필자가 근무하는 분당서울대병원은 병원정보시스템(HIS)에 저장된 데이터를 유용한 정보와 지식으로 활용하기 위한 시스템 구축을 기획 중이다. 지난 20년간 차곡차곡 쌓인 병원 데이터를 쉽고 빠르게 원하는 형태의 정보와 지식으로 뽑아낼 수 있도록 하는 것과 이러한 데이터가 저장된 데이터 레이크를 만드는 것이 시스템 구축 목표다.

관계형 DB는 데이터의 무결성과 일관성을 유지하는 데 탁월한 장점이 있지만 비전산 전공자들이 접근하기에는 너무도 어렵다. 관계형 DB의 기본 개념과 SQL을 알아야 하고, 무엇보다 DB 내 자료구조를 파악해야만 원하는 자료를 뽑아낼 수 있다.

앞으로 만들 모든 규모의 정형·비정형 데이터를 저장하는 중앙집중형 저장소인 데이터 레이크는 전산에 대한 깊은 지식을 갖고 있지 않은 일반 사용자라도 쉽고 빠르게 원하는 자료를 능숙하게 뽑아낼 수 있으면 좋겠다. 데이터 레이크에 담겨 있는 유의미한 데이터가 병원 진료와 경영 개선이 필요한 곳곳에 스며들 수 있길 기대해 본다.

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