SaaS Founder 시리즈: 소프트웨어 시뮬레이션을 통해 공감을 바탕으로 한 의사 결정을 창출한 Epistemix의 사례

서비스형 소프트웨어(SaaS)를 제공하는 회사들은 더 많은 고객에게 제품을 제공할 수 있는 확장 가능한 인프라를 구축하는 데 있어 도움을 필요로 하는 경우가 있습니다. AWS SaaS Factory에서는 Epistemix의 Chief Executive Officer(CEO)이자 공동 설립자인 John Cordier를 초대하여 이 회사가 Amazon Web Services(AWS)를 확장에 어떻게 활용하고 있는지 살펴보고, 데이터 사이언티스트가 기계 학습 모델을 통해 실제 및 합성 데이터를 기반으로 보다 정보에 입각하고 공감할 수 있는 결정을 내리는 데 이 회사의 소프트웨어가 어떻게 도움이 되는지 알아보았습니다.

초라한 시작

2000년, 세계 최고의 전염병학자 Donald S. Burke는 미군의 전염병 연구를 이끌면서, 의사 결정권자가 전염병 확산이 미래에 어떤 결과를 가져오게 될지를 알아내는 데 필요한 도구를 갖고 있지 않다는 사실을 깨달았습니다.

시장의 이러한 격차를 해소하기 위해 Burke, Cordier, John Grefenstette는 미국 인구가 통계적으로 정확히 반영된 에이전트 기반 모델링 플랫폼인 Epistemix를 설립했습니다.

Epistemix의 소프트웨어를 사용하면 데이터 사이언티스트가 통계적으로 정확한 가상 세계에서 기후나 경제 변화와 같은 변수를 통제하는 실험을 실행하고, 그림 1과 같이 다양한 상황에서 대규모 인구가 어떻게 행동할지 탐구함으로써 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Epistemix는 소규모로 시작하여 피츠버그 대학교 공중보건대학원에서 소프트웨어를 인큐베이팅했습니다. 또한 국립 보건원과 빌 앤 멜린다 게이츠 재단으로부터 기금을 지원받았습니다.

하지만 세 명의 공동 설립자는 자사 플랫폼이 감염성 질환의 영역을 넘어선 사회적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 깨닫고 해당 부문을 분사시켜 회사를 설립했고 이로써 현재의 Epistemix가 탄생했습니다.

감염성 질환 대응을 넘어 활용 범위 확대

Cordier는 “처음 회사를 설립할 당시 저희의 목표는 세계 각지에서 공중 보건이 시행되는 방식을 바꾸는 것이었습니다. 그리고 미국의 공중 보건을 우선으로 하지 않았죠. 지난 2년 반 동안 세계 모든 사람이 그 증인이 되었습니다”라고 말합니다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 Epistemix 팀은 자사 소프트웨어를 사용하여 CES, IMTS, the Javits Center 및 기타 조직을 비롯한 글로벌 이벤트 업계의 고객이 언제 어떻게 사람들을 다시 모을 수 있을지와 관련해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원했습니다.

Epistemix 팀은 이 작업에 자부심을 느꼈지만, 곧이어 이제 사업을 확장해야 할 때라는 것을 깨달았습니다. 다음 단계는 대중이 플랫폼에 액세스할 수 있도록 하여, 외부 데이터 사이언티스가 플랫폼을 이용할 수 있게 하면서 이 도구가 전 세계에 미치는 사회적 영향을 크게 확대하는 것입니다.

Cordier는 “어떤 마케팅 전략을 사용하느냐에 따라 제품마다 서로 다른 제품 도입 경로를 시뮬레이션할 수 있었습니다. 저희는 미국 주택 시장(그림 2)에서 나타나는 분리 현상을 시뮬레이션할 수 있었습니다. 따라서 저희의 다음 단계는 다른 분야의 데이터 사이언티스트에게 소프트웨어를 제공하는 것입니다”라고 말합니다.

AWS와 SaaS Factory의 도움을 받은 SaaS 여정

Epistemix가 기술을 공유하면서 가장 먼저 해결해야 할 과제는 외부 데이터 사이언티스트와 다른 조직이 사용할 수 있는 확장 가능한 인프라를 만드는 것이었습니다. 플랫폼 자체는 이미 상당히 견고했지만 소프트웨어를 좀 더 사용자 친화적으로 만드는 데 어려움을 겪었습니다.

다른 클라우드 제공업체들을 검토한 후 다양한 서비스를 제공하는 AWS와 파트너십을 맺었습니다. 외부 사용자에게 서비스를 시작할 준비가 되었지만 여전히 기술적인 문제에 부딪히자, 이번에는 AWS SaaS Factory에 도움을 요청했습니다.

Cordier는 “AWS SaaS Factory의 전문성을 바탕으로 더 나은 사용자 온보딩 경험을 구현할 수 있었습니다. 이러한 더 나은 온보딩 경험을 통해 우리 회사가 미치는 영향력이 확대되기를 바랍니다”라고 말합니다.

“AWS SaaS Factory는 오직 공중 보건, 형평성 및 전체 사용자 그룹에 영향을 미칠 정책 의사 결정을 개선하겠다는 목표를 가지고 구축한 도구를 데이터 사이언티스트와 다른 조직에 제공하는 데 도움이 되었습니다.”

공감을 바탕으로 정보에 입각한 대규모 의사 결정 내리기

Epistemix Platform의 Cordier는 “[미국의] 전체 인구 구성을 반영합니다. 따라서 저는 저희가 하는 일이 데이터를 통해 전 국민을 대변하는 것이라고 생각합니다”라고 말합니다.

Cordier는 다양한 변수가 미치는 영향이 어떻게 작용하는지 확인할 수 있는 플랫폼을 공유함으로써 과학자들이 인간이 실제로 얼마나 서로 연결되어 있는지 이해하기 시작할 것이라고 믿습니다.

Cordier는 “문제 해결에 대한 관점을 바꾸게 되면 매우 선형적인 Excel 스프레드시트에서 나오는 것보다 훨씬 더 깊이 있는 이해와 매우 설득력 있는 솔루션을 얻을 수 있습니다”라고 말합니다.

이러한 측면에서, Cordier는 Epistemix가 사람들이 문제 해결에 대해 생각하는 방식을 바꿀 수 있는 힘을 가지고 있다고 믿습니다.

“전 국민의 인구 구성을 반영하여 데이터를 분석할 수 있다면 더 호소력 있는 리더십을 창출할 수 있다고 생각합니다. 여러분이 내리는 결정이 영향을 미치게 될 사람들을 생각하고 있다는 의미이기 때문이죠.”

AWS SaaS Factory 소개

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