대형 헬스케어 기업인 존슨앤존슨(Johnson & Johnson)은 제조, 임상시험 등록, 예측 등을 개선하기 위해 사업 전반에 걸쳐 데이터 사이언스를 도입하는 중입니다.
존슨앤존슨 부사장 겸 엔터프라이즈 최고 정보 책임자 짐 스완슨(Jim Swanson)은 가장 최근에 열렸던 NVIDIA GPU 기술 컨퍼런스의 패널 토론에서 “사실 저는 데이터 사이언스를 의사결정 과학이라고 부르고 싶습니다. 이는 단순히 모델만 만드는 것이 아니라, 실제로 이러한 모델에서 이끌어낼 수 있는 결정들과 통찰력이기도 합니다”라고 말했습니다.
MLOps로 알려진 머신 러닝 운영은 기업이 인공지능(AI)을 성공적으로 실행할 수 있는 일련의 모범 사례입니다. MLOps 전략을 통해 기업은 데이터로 어려운 질문에 답하고 비즈니스 운영을 크게 강화할 수 있습니다.
예를 들어, 존슨앤존슨은 내부에 데이터 사이언스 위원회를 구성했습니다. 그리고 심층 도메인 전문 지식과 데이터 사이언스 기술을 결합한 역할을 수행하고, 짐 스완슨이 일명 “2개 국어 데이터 사이언티스트들”이라 부르는 걸 개발했죠.
짐 스완슨은 “데이터 사이언스 위원회는 주요한 비즈니스 문제를 이해하고, 데이터 사이언스를 수행할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다”라고 말했습니다.
짐 스완슨에 따르면 이러한 전략은 기업의 데이터 사이언스 커뮤니티를 비즈니스 워크플로우에 통합하여, 머신 러닝 모델, 피드백, 영향을 신속하게 적용시킵니다. 또한 이는 데이터 사이언스 도입에 소극적인 태도를 극복하는 데도 도움이 됩니다.
그는 “이 모델이 기업 사내 영역에 있는 인력들의 소중한 기술을 대체하는 것이 아니라, 직원 혼자서는 세울 수 없는 장기적인 관점을 제시해준다는 점을 정말 계속해서 보여주어야 합니다”라고 말했습니다.
도미노 데이터 랩(Domino Data Lab) 최고경영자(CEO) 닉 엘플린은 기업들이 MLOps 도입을 확대하면서 엔지니어와 데이터 사이언티스트들을 지원할 강력한 AI 인프라가 필요하다고 언급했죠.
닉 엘플린은 NVIDIA GPU 가속 도미노 데이터 랩과 같은 타사 플랫폼을 시작할 것을 권유하면서 “정말 안타깝게도 많은 기업들이 이 툴을 직접 구축하느라 귀중한 엔지니어링 리소스를 낭비합니다. 그런 일은 훨씬 까다롭습니다. 경쟁적으로 차별화되고, 자사의 비즈니스에 고유한 문제에 집중한다면 가치를 훨씬 더 많이 창출하게 될 것입니다”라고 전했습니다.
NVIDIA는 기업이 MLOps를 시작하도록 지원하기 위해 NVIDIA DGX 시스템을 기반으로 AI 인프라를 관리해주는 NGC 소프트웨어 허브의 오픈 소스 도구 제품군을 제공합니다. 의료 기업과 의료 연구진은 DGX 시스템과 NVIDIA Clara 애플리케이션 프레임워크를 통해 전자 의료 기록을 분석하고, 약물 발견을 위한 연산을 활성화하며 AI 지원 의료기기와 영상 워크플로우를 강화할 수 있습니다.
비전 분야에서 전사적인 비즈니스로 영향을 주다
존슨앤존슨은 1,000명 이상의 데이터 사이언티스트들을 비즈니스에 투입시키는 일 외에도 전사적으로 디지털 리터러시를 구축해 직원들이 기계 학습 모델의 효용성을 이해하도록 지원하고 있습니다.
짐 스완슨은 비전 케어(vision care) 사업의 예측을 개선하기 위해 존슨앤존슨이 개최했던 사내 해커톤 대회를 예시로 듭니다. 그 대회를 통해 존슨앤존슨은 아큐브(Acuvue) 콘택트 렌즈 제품군에 각 제품에 대한 수요를 더욱 정확히 예측하면서 소비자가 원하는 제품을 더욱 효율적으로 제작할 수 있게 됐습니다.
짐 스완슨은 존슨앤존슨의 예측 정확도가 높아 질때마다 수익이 증대된 이유에 대해 “적절한 제품을 시장에 출시하기 때문”이라고 말했습니다.
비전 케어 비즈니스 이외에 존슨앤존슨의 수십개의 팀이 도미노 데이터 랩의 Enterprise MLOps 플랫폼을 사용하는 해커톤 대회에 등록했습니다. 그리고 조달팀은 최고의 모델을 만들었죠.
짐 스완슨은 “큰 문제를 실제로 영향력 있게 해결했으며, 팀들은 이전에 몰랐던 새로운 툴링을 배울 수 있었습니다. 단순한 프로젝트가 정말 중요한 결과에 맞춰져 있기 때문에 멋진 작업이 가능합니다”라고 전했습니다.
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