빅데이터 분석이 포뮬러 1 팀의 체크무늬 깃발 획득에 도움이 되는 방법

Dz Shing Lim, APAC 영업 엔지니어링 부문 선임 이사
2014년 10월 14일

글로벌 스포츠의 강자 중 포뮬러 1 레이싱에 필적할 만한 종목은 거의 없습니다. 저는 지난 달 싱가포르 그랑프리에 참석했습니다. 이 스릴 넘치는 연이은 자동차 경주는 그랑프리 캠프가 열리는 곳마다 치열한 경쟁과 흥분을 불러 일으킵니다.

매년 수십억 달러가 트랙, 자동차, 드라이버 및 지원 스태프에 지출됩니다. 1위를 목표로 하는 팀은 매 레이스마다 자신의 차량에서 가능한 최고의 성능을 끌어내기 위해 끊임없이 노력합니다.

이러한 끊임없이 우수성을 추구함에 있어 점점 더 중요해 지고 있는 경쟁 우위 중 하나는 데이터입니다. 팀들은 데이터를 수집하고 분석하여 새롭고 혁신적인 승리 방법을 찾고 있습니다.

예를 들어, 로터스 F1 팀은 스피드를 향상시키기 위해 차량에 150개 이상의 센서를 설치하여 성능의 모든 측면을 모니터링합니다. 이러한 센서의 피드백은 각 레이스 랩 동안 평균 25MB의 데이터를 생성합니다.

한편 라이벌 팀인 맥라렌은 자동차에서 수집한 방대한 양의 데이터를 분석하기 위해 SAP의 HANA 인메모리 데이터베이스를 도입했습니다. 팀은 정교한 분석 도구를 사용해서 여러 레이스의 퍼포먼스를 비교하고 차에 조금만 변화가 생겨도 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있어요.

데이터는 F1의 모든 곳에 있으며 각 서킷은 각 팀에 대해 서로 다른 주행 조건과 여러 변수를 제공합니다.

싱가포르의 5.06km 서킷에는 23개의 코너가 있으며 레이싱 카는 61랩에 걸쳐 총 308.8km의 거리를 주행합니다. 멜버른의 5.3km 서킷에는 코너가 16개뿐이어서 경주 조건이 매우 다릅니다. 팀 기술자들은 레이스 트랙과 자동차의 모든 측면을 지속적으로 모니터링함으로써 운영을 미세 조정할 수 있는 새로운 방법을 지속적으로 찾고 있습니다.

결과적으로 빅데이터 분석은 업무의 중요한 부분이 되었습니다. 그러나 팀이 서로 다른 지리적 위치를 끊임없이 이동하기 때문에 이는 더욱 어려운 작업입니다. 수십억 달러를 투자하는 대부분의 기업과 달리 F1은 항상 움직이고 있습니다.

대규모 데이터 세트의 분석 처리를 최대한 활용하려면 사용 중인 데이터를 강력하고 안전하며 신뢰할 수 있고 연결성이 높은 시설에 저장하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 정교한 분석 도구 사용의 진정한 이점을 실현할 수 없습니다.

각 F1 레이스 중에 캡처된 데이터는 이 중앙 데이터 저장소로 신속하게 전송되어야 하며 즉시 분석에 사용할 수 있어야 합니다. 트랙 측 데이터 저장 시설에만 보관하면 가치가 제한되고 팀이 이를 최대한 활용할 수 있는 능력이 저하됩니다.

중앙 저장소가 있다는 것은 다른 소스의 데이터도 도입할 수 있다는 의미이기도 합니다. 날씨 예측, 트랙 변경사항, 운전자 개개인의 수행능력에 관한 세부 정보를 분석 믹스에 추가함으로써 승리할 수 있는 방법을 찾을 수 있는 더 많은 기회를 창출할 수 있습니다.

F1을 비롯한 모터 스포츠 전반은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 각 팀이 경쟁해야 하는 엄격한 규칙과 기술적 제약으로 인해 우위를 점할 수 있는 아주 작은 방법을 찾는 것만으로도 실패와 체크무늬 깃발의 차이를 의미할 수 있습니다.

오늘날 대부분의 산업 부문과 마찬가지로 대규모 데이터 세트를 효과적으로 수집, 저장 및 분석할 수 있는 능력은 우승을 노리는 F1 팀에게 엄청난 지속적으로 경쟁 우위를 제공할 것입니다. 이는 기업이 데이터 센터를 데이터 이점으로 전환하는 방법의 또 다른 예입니다.