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TOPIC

데이터ㆍ분석

마이프랜차이즈-카카오모빌리티, 빅데이터 파트너십 체결

마이프랜차이즈(이하 마이프차)가 카카오모빌리티와 서비스 경쟁력 강화를 위한 빅데이터 협력 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 파트너십을 통해 마이프차는 주요 프랜차이즈 가맹점의 관심지점(POI) 정보를 제공하고, 카카오모빌리티는 모빌리티 빅데이터를 기반으로 각 지점에서 산출한 과거 통행량 통계 및 예측 데이터를 제공한다.   마이프차는 카카오모빌리티의 빅데이터를 자사 상권분석 서비스에 활용할 계획이다. 마이프차 상권분석 서비스는 예비창업자와 프랜차이즈 가맹본부가 창업 후보지의 배후 데이터를 조사하고 분석해 가장 적합한 입지를 선택할 수 있도록 돕는다. 공공 데이터 위주의 일반적인 상권분석 서비스와 달리, 카드사 및 배달 플랫폼 등 특정 지역의 상권을 파악하는 데 핵심적인 데이터를 확보한 기업들과 적극 협력해 다양한 데이터를 반영한 것이 특징이다. 마이프차 상권분석 서비스 이용자는 대중교통 승하차 인구, 관공서 위치, 학교 및 학생 현황, 병상 수 등 공개된 데이터는 물론, 카드사 매출이나 배달 주문의 통계처럼 쉽게 접하기 어려운 데이터까지 간편하게 확인할 수 있다. 카카오모빌리티의 통행량 데이터까지 더해지면 프랜차이즈 가맹본부가 가맹점 출점의 성공 확률을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다. 카카오모빌리티는 양질의 데이터를 파트너사들의 서비스에 접목해 고도화에 기여함으로써, 모빌리티 데이터의 확장성과 가치를 더욱 높일 것으로 기대하고 있다. 카카오모빌리티가 마이프차에 제공할 통행량 데이터는 3,000만 누적 이용자를 보유한 카카오T를 통해 최상의 이동경험을 제공하는 빅데이터와 2,200만 이용자를 보유한 카카오내비의 교통 데이터를 분석 및 가공한 것으로, 상세하고 방대한 데이터로 이용자 트렌드 분석이 가능해 높은 부가가치를 보이는 것이 특징이다. 예컨대 전국 도로의 통행량 추정치와 혼잡도를 시간대별로 확인함으로써 카페, 패스트푸드 등 업종에서 드라이브스루(DT) 매장 출점 수요를 함께 고려할 수 있기 때문에, 통행량 데이터가 더욱 중요한 의미...

마이프랜차이즈 카카오모빌리티 2022.02.23

“SQL 관계형 데이터베이스를 통해 알아본” OLTP에 관한 모든 것

온라인 트랜잭션 처리(Online Transaction Processing, OLTP)란 ATM 인출과 신용카드 결제, 표 예매 및 예약 시스템, 온라인 쇼핑, 일반 전자상거래를 위한 실시간 데이터 처리를 말한다. OLTP 시스템은 복수의 사용자 PC에서 발생하는 다수의 트랜잭션을 처리할 목적으로 구축된다.   OLTP 데이터베이스는 전자상거래는 물론, 최신 컴퓨터 애플리케이션 대부분에 백엔드 및 스토리지 계층을 제공한다. OLTP 데이터베이스는 전통적으로 SQL 관계형 데이터베이스였으나 일부 노에스큐엘(NoSQL) 데이터베이스도 동일한 목적으로 사용할 수 있다. 이번 기사에서 설명할 내용은 대부분 SQL 관계형 데이터베이스를 기준으로 한다.   OLTP vs. OLAP OLTP 데이터베이스는 일반적으로 여러 사용자의 작고 빠른 트랜잭션을 처리한다. 이런 트랜잭션은 데이터베이스를 변경하되 트랜잭션 내부에서 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산을 사용해 일관성을 유지한다. OLTP 데이터베이스가 분석 쿼리를 지원하기도 하는데, 이런 기능은 별도의 온라인 분석 처리(Online Analytical Processing, OLAP) 데이터베이스나 데이터웨어하우스에서 실행되는 경우가 많다. OLTP 데이터베이스는 데이터 수집과 수정에, OLAP 데이터베이스는 분석에 최적화돼 있다.   CRUD CRUD는 기본적인 데이터베이스 연산이다. SQL 데이터베이스에서 INSERT문은 레코드 생성, SELECT문은 레코드 판독, UPDATE문은 레코드 업데이트, 삭제(DELETE)문은 레코드 삭제를 수행한다. 이들 명령문은 데이터 조작 언어(Data Manipulation Language, DML)로 구성돼 있으며, 데이터 정의 언어(Data Definition Language, DDL)를 지원해 데이터베이스와 테이블, 인덱스, 뷰 등의 데이터베이스 객체를 정의한다.   데이터베이스 트랜잭션 SQL 데이터베이스...

SQL 관계형데이터베이스 OLTP 2022.02.22

“국내 빅데이터 및 분석 시장 연평균 성장률 6.9% 증가” 한국IDC

한국IDC(www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘국내 빅데이터 및 분석 시장 전망, 2021-2025’ 연구 보고서에서 2021년 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2020년에 비해 5.5% 성장해 2조 296억 원의 매출 규모를 형성할 전망이라고 밝혔다.  빅데이터 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 6.9%을 기록하며 2025년까지 2조 8,353억 원 규모에 이를 전망이다. 다양한 산업에서 이전보다 더 많은 데이터를 확보하고 이를 활용하기 위한 수요가 높아지며 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세다.   국내 빅데이터 및 분석 시장은 코로나 팬데믹으로 인한 시장 변동성에 대응하기 위해 다양한 산업에서 디지털 혁신을 가속화하며 전반적인 성장세를 보인 것으로 나타났다. 이는 국내 기업을 중심으로 높아진 데이터 가치에 따라 이를 효율적으로 활용하기 위한 비즈니스 워크플로우 재정립 및 다양한 업무 프로세스를 데이터화하는 움직임이 유효하게 작용한 것으로 분석됐다. 일반 기업의 데이터 기반 디지털 전환을 이루는 움직임과 더불어 공공기관의 빅데이터 플랫폼 구축 사업 지원과 금융산업의 마이데이터(본인신용정보관리업) 사업의 확산과 같이 다양한 산업에서 데이터를 중심으로 디지털 현대화가 가속화될 전망이다. 보고서에 따르면 로우코드·노코드 플랫폼의 등장 및 데이터 시각화 분석 도구와 같은 솔루션의 성장으로 이전에는 데이터 과학자 또는 일부 개발자들의 영역이었던 전문화된 데이터 분석을 마케팅 부서 또는 사업 담당자와 같은 현업에서도 사용되고 있는 것으로 나타났다. 또한 기업에서도 데이터 활용 기술의 저변화를 통해 기업의 데이터 문맹률 문제를 개선하고, 비즈니스 민첩성을 확보해 데이터 기반의 조직으로 거듭나기 위한 움직임을 보인다.  하지만 데이터를 다루는 인원이 확장됨에 따라 이에 상응하는 기술적 책임 또한 전보다 요구되고 있다. 한국IDC는 새로운 환경에서 요구되는 비즈니스 애플리케이션을 마련하고 꾸준한 교...

한국IDC 2022.02.22

펜타시스템, 자율주행 모빌리티 관련 R&D로 사업 확대

펜타시스템테크놀러지가 실시간 빅데이터 통합운영 플랫폼을 기반으로 한 자율주행 분야, 모빌리티 분야 R&D로 사업 영역을 확대한다고 밝혔다. 지난 2013년부터 정부 지자체 공공기관에 다수의 자율주행 빅데이터 관련 사업과 프로젝트를 진행해온 펜타시스템은 자체 개발한 자율주행 통합운영플랫폼인 ‘아크모빌리티엑스(AMX:ArkMobilityX)’를 적용해, 세종시 자율주행 관제센터, 경찰청 빅데이터 플랫폼 등에 구축한 경험과 과기부 자율주행 기술개발 혁신사업 공동연구기관으로 선정됐다. 이 외에도 다수의 지능형 교통 시스템(ITS-Intelligent Transportation Systems) 사업을 수행한 것을 인정받아, 최근에는 한국도로공사가 추진하는 ‘차세대 지능형 교통시스템(C-ITS) 센터시스템 실시설계(ISMP-Information System Master Plan) 사업’을 수주했다. 이 사업은 한국도로공사가 ‘C-ITS 전국 구축’과 ‘미래교통의 모빌리티 플랫폼 기업’이 되기 위해 추진하는 것으로 펜타시스템은 이번 사업이 미래 자율주행 교통 인프라의 기준을 정립하는데 기여할 수 있도록 성공적으로 수행을 완료할 것이라고 밝혔다. 펜타시스템 장종준 사장은 “자율주행 관련 기술력과 다수의 차세대 ITS 사업을 수행해 온 경험, 그리고 고객사의 신뢰를 바탕으로 자율주행 분야의 사업 영역을 기존 공공분야 외에 일반 기업으로 확대해 나가기 위해 모빌리티 관련 분야의 R&D를 적극적으로 추진한다”며, “연내에 새로운 사업 분야로의 진입을 본격적으로 추진한다”라고 말했다.    펜타시스템은 올해 초 새로운 사업 분야를 전담하는 블루엑스(BlueX) 사업조직을 신설하고, 자율주행/모빌리티 관련분야에서 영업, 컨설팅, 마케팅, 기술력이 뛰어난 인재를 영입했다고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

펜타시스템 2022.02.22

LG유플러스-에이스랩, “빅데이터와 AI로 자율주행차 이상 상태 잡아낸다”

LG유플러스(www.uplus.co.kr)는 자율주행 솔루션 기업 에이스랩과 함께 빅데이터와 AI를 기반으로 자율주행차량 이상 여부를 진단하는 차세대 기술을 개발한다고 밝혔다.   이번에 개발하는 차세대 기술은 클라우드에서 자율주행 차량의 소프트웨어와 하드웨어 이상 여부를 빅데이터와 AI로 판단해 자율주행 모빌리티 서비스 운영자에게 알려주는 시스템이다. 이 기술이 상용화 단계에 이르면 이상이 진단된 고장 자율차량을 긴급 회수하는 것은 물론, 위험 지역에서의 무인주행 서비스도 가능해질 전망이다. 양사는 올해 3분기까지 자율주행차 이상 진단기술 개발을 완료하고, 실증사업에 반영할 예정이다. 이를 통해 지금보다 훨씬 안전한 자율주행을 구현하고 차별화된 자율주행 서비스를 제공하는 방향으로 협력을 확대할 계획이다. LG유플러스와 에이스랩은 2019년 3월 세계 최초 5G 통신망을 이용한 자율차의 도심 주행 성공, 2020년 12월 5G 통신을 통한 자율차의 최초 자동주차 등 자율주행 기술개발 역량을 선보이며 국내 자율주행 기술혁신을 주도하고 있다. 특히 LG유플러스는 자율주행 차량이 라이다·레이더·카메라 등의 센서에서 실시간으로 전송하는 각종 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하는 기술을 개발해왔다. 지난해 6월 서울시 스마트모빌리티 엑스포에서 자율주행 대용량 데이터를 실시간 변환·압축한 뒤 3.5㎓ 주파수 대역의 5G망을 통해 클라우드로 전송하는 기술 및 이를 활용한 실증 사례를 공개한 바 있다. 에이스랩은 자율주행 차량에 LG유플러스의 빅데이터 기술을 접목해 실시간 원격 디버깅, 자율주행 데이터 분류와 검색 등 최고 수준의 자율주행 소프트웨어를 개발하고 있다. LG유플러스 최창국 차세대기술Lab장(상무)은 “핵심사업인 스마트모빌리티 사업의 추진력을 얻기 위해 자율주행 관련 기술 개발에 박차를 가하겠다”며 “올해는 지방자치단체가 주관하는 자율주행 실증 사업에 적극 참여할 예정”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

LG유플러스 2022.02.21

"60여 년만의 리브랜딩" IDG 커뮤니케이션, '파운드리'로 사명 변경

1964년 설립 이후 현대 기술의 모든 주요 이정표, 발표 및 개발에서 핵심적인 역할을 수행해온 IDG 커뮤니케이션(IDG Communications, Inc)이 보스턴 현지 시간 17일 사명 변경을 발표했다. '파운드리(Foundry)'라는 새로운 이름은, 회사가 레거시 미디어 네트워크에서 마테크(MarTech) 및 데이터 제공업체로 변모했음을 나타낸다.    파운드리의 쿠마란 라마나단 대표는 이번 사명 변경에 대해 비즈니스를 재창조하는 전략의 일환이라고 강조했다.   쿠마란 라마나단 대표는 "우리는 여러 미디어 브랜드의 글로벌 에코시스템을 기반으로 데이터와 마테크가 원활하게 작동하는 기술 마케팅의 새로운 시대를 열어가고 있다. 새로운 창조를 위해서는 과거의 우리를 정의했던 여러 요소로부터 탈피해야 할 때가 있다. 세계 최대의 미디어 회사였음을 의미할지라도 기존의 이름이 우리의 포부와 잠재력을 한계 짓는다고 판단했다"라고 말했다.   라마나단 대표는 이어 "파운드리의 미래는 마케팅 기술 파워하우스"라고 표현했다.    파운드리는 CIO, 채널월드, 컴퓨터월드(한국 브랜드는 ITWorld), CSO, 인포월드, 맥월드, 네트워크월드, PC월드 및 테크하이브와 같은 각종 수상 경력에 빛나는 미디어 브랜드를 보유하고 있다. 이를 통해 테크놀로지 분야에서 가장 국제적이며 신뢰할 수 있는 미디어로 인정을 받아왔다. 실제로 수백만 명의 비즈니스 및 기술 경영진을 포함해 2억 명 이상의 IT 전문가, 소비자를 독자로 확보하고 있으며, 이를 통해 독보적인 글로벌 퍼스트파티 데이터를 생성하고 있다.    지난해 세계 최대 규모의 사모펀드인 블랙스톤(Blackstone)에 인수된 파운드리는 최근 활발한 M&A를 진행했다. 파운드리는 지난 18개월 동안 트리블리오(Triblio), 셀링 심플리파이드(Selling Simplified), 킥파이어(KickFire), 리드시프트(LeadSift)에 이...

IDG커뮤니케이션 파운더리 Foundry 2022.02.18

데이터헌트, 2022년 데이터바우처 공급기업 선정

AI 기반 데이터 가공 전문 기업 데이터헌트는 한국데이터산업진흥원(K-Data)에서 주관하는 ‘2022년 데이터바우처 지원사업’에 공급기업으로 선정됐다고 밝혔다.   데이터바우처 지원사업은 데이터 수요/공급의 생태계를 조성하고 전 산업의 디지털 기반 데이터 활용 활성화를 촉진하는 사업으로 지원 대상에 해당하는 중소기업, 소상공인, 1인 창조기업 등은 최대 7,000만 원까지 지원받을 수 있다. 데이터헌트는 나스닥 상장을 앞둔 실리콘밸리의 리걸 테크 AI 기업 ‘피스컬노트’가 100% 출자한 자회사로, AI 학습 데이터 구축에 필요한 데이터 수집과 가공 서비스를 국·내외 기업들에 제공하고 있다. 특히 데이터 라벨링과 검수 과정에서 AI가 사람의 업무를 보조하는 AI 자동화 플랫폼을 자체 개발해 이를 바탕으로 데이터 작업에 필요한 시간과 비용을 50% 이상 절감하면서 동시에 정확도를 향상했다. 데이터헌트 관계자는 “데이터바우처 지원사업 간 자체 개발한 AI 오토 라벨링 기술을 활용해 수요기업의 니즈에 맞춘 데이터 가공 서비스를 제공할 방침”이라며 “창업 초기부터 많은 비용과 시간이 소요되는 데이터 가공 업무 효율을 극대화하는 데 집중해 왔고, 이번 데이터바우처 사업 간 수요기업이 같은 지원금으로 최대의 효율을 획득할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

데이터헌트 2022.02.18

아이언소스, ‘앱 애널리틱스’ 출시 통해 모바일 앱 및 게임 개발자의 사용자 확보 및 성장 극대화

아이언소스는 앱 및 게임 개발자들에게 사용자 참여 및 실시간 운영 지원에 대한 필수적인 가시성과 모니터링을 제공해 성장과 수익을 촉진할 수 있도록 지원하는 ‘앱 애널리틱스(App Analytics)’ 베타 버전을 정식 출시했다고 발표했다.   이번에 출시된 앱 애널리틱스는 아이언소스 플랫폼에서 제공하며, 개발자들에게 더욱 효과적인 앱 수익화와 유저층 확장 및 최적화를 위해 필요한 앱 분석 데이터를 모두 한 곳에서 원스톱 서비스로 구축하고 있는 도구이다. 아이언소스의 공동 창업자 겸 최고 위험관리 책임자(CRO)인 오머 카플란은 “이번 출시된 앱 애널리틱스는 개발자들의 목표에 기여하며, 중요한 앱 성과 데이터를 추가해 수익화, 유저 확보 및 앱 분석을 망라하는 플랫폼으로 자리할 것”이라고 말했다. 추가적으로 아이언소스의 앱 애널리틱스는 사용자 행동, 평균 플레이 시간, 진행 상황 등의 데이터를 통해 앱 및 게임 전체의 내부 구조에 대한 깊은 통찰력을 제공한다. 아울러 개발자가 별도의 새로운 버전을 출시할 필요없이 A/B 테스트를 관리하고 앱을 원격으로 구성할 수 있도록 실시간 운영 소프트웨어(Liveops software)도 지원하고 있다. 이에 앱 디자인에서 게임 내 메커니즘, 앱 내 수익화에 이르기까지 앱 내부 구조 변경에 관한 영향을 측정할 수 있다. 또한, 제품 관리자, 게임 디자이너, CEO 등 앱에서 작업하는 모든 사람들이 매출, 유저 확보 및 성장을 극대화하기 위해 다양한 리소스를 어디에 투자해야 하는지 최적의 결정에 필요한 정보에 접근 가능하며 더 나은 가시성을 확보해 즉각적으로 대응할 수 있다. 오머 카플란 CRO는 “이번 출시로 당사 플랫폼의 기능 폭이 한층 넓어질 뿐만 아니라 앱 기반 비즈니스 내에서 대응하고 지원할 수 있는 인력 수요도 증가한다”며, “아이언소스는 앱 애널리틱스를 통해 BI 분석가, 게임 디자이너, 제품 관리자 등 관계자들에게 그들의 제품과 비즈니스를 개선하는 데 필요한 핵심 데이터 및 실시간 운영 지원을...

아이언소스 2022.02.14

R로 파워포인트 슬라이드를 만드는 방법

R 분석 결과를 공유하는 방법은 다양하다. 워드 문서, 인터랙티브 앱, 심지어 이메일로도 공유할 수 있다. 그러나 가끔은 슬라이드 프레젠테이션이 필요할 때가 있다. 이럴 때 R 코드를 사용해 R 마크다운 문서에서 바로 차트와 그래프가 포함된 파워포인트 파일을 손쉽게 만드는 방법을 살펴보자.   R 마크다운에서 파워포인트 만들기  R에서 파워포인트를 만들려면 다음 3가지가 필요하다.    파워포인트 또는 오픈오피스  rmarkdown 패키지 버전 1.9 이상  팬독(Pandoc) 버전 2.0.5 이상  팬독은 R 패키지가 아니라 파일 형식 변환을 위한 별개의 오픈소스 소프트웨어다. R스튜디오(RStudio)에는 팬독이 포함되므로 R스튜디오를 사용한다면 팬독이 이미 설치돼 있을 것이다. rmarkdown 패키지의 pandoc_version() 함수를 실행해 팬독이 설치돼 있는지, 설치됐다면 버전이 무엇인지 확인할 수 있다. 2.0.5보다 이전 버전이라면 R스튜디오를 업데이트하거나 pandoc.org에서 바로 팬독을 설치하면 된다.  이제 R 마크다운 문서를 만든다. R스튜디오 메뉴 파일(File) > 새 파일(New File) > R 마크다운(R Markdown)에서 이 작업을 하는 경우 몇 가지 선택 옵션이 있다. 두 번째 항목인 프레젠테이션(Presentation)을 클릭하면 기본 출력 형식(Default Output Format)에 파워포인트 옵션이 표시된다. 이렇게 R스튜디오에서 생성한 R 마크다운 파일에는 텍스트와 R 코드 결과를 혼합하는 예제가 포함된다. 이 파일을 저장한 다음 R스튜디오의 니트(knit) 버튼을 눌러 '니팅'하면 동일한 정보가 포함된 파워포인트 프레젠테이션이 만들어진다.  그렇다면 R은 콘텐츠를 새 슬라이드로 나눠야 하는 지점을 어떻게 알았을까? 기본값은 '또 다른 헤드라인이 바로 뒤에 붙지 않은, 가장 높은 레벨의 헤드라인'이...

R 슬라이드 2022.02.14

레드햇, ‘레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스’에 ‘레드햇 오픈시프트 데이터 파운데이션’ 통합

레드햇(www.redhat.com)은 엔터프라이즈 쿠버네티스 플랫폼인 ‘레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스(Red Hat OpenShift Platform Plus)’에 소프트웨어 정의 스토리지를 포함한 데이터 서비스인 ‘레드햇 오픈시프트 데이터 파운데이션(Red Hat OpenShift Data Foundation)’을 통합했다고 발표했다.  레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스는 완전한 멀티클라우드 쿠버네티스 스택을 제공함으로써 데브섹옵스(DevSecOps)와 애플리케이션 개발의 요구 사항을 충족한다고 업체 측은 설명했다. 레드햇 오픈시프트 데이터 파운데이션이 추가되면서 개발자에게 클라우드 및 인프라를 포괄하는 영구 스토리지가 포함된 데이터 플랫폼을 제공하고 IT 운영팀에 데이터 관리 기능을 제공한다. 레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스는 쿠버네티스 클러스터 전반과 클라우드 인프라 전반에 걸쳐 일관된 방식으로 애플리케이션을 보호 및 관리하는 필수 기능을 통합한다. 레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스는 ▲레드햇 오픈시프트 컨테이너 플랫폼 ▲쿠버네티스용 레드햇 어드밴스드 클러스터 시큐리티 ▲쿠버네티스용 레드햇 어드밴스드 클러스터 매니지먼트 ▲레드햇 키 ▲레드햇 오픈시프트 데이터 파운데이션 에센셜 등의 기능을 제공한다.  레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스는 기업이 단일 솔루션으로 클라우드 네이티브 이니셔티브를 가속화하고 엣지 환경을 포함한 하이브리드 클라우드에서 데브섹옵스를 채택할 수 있도록 지원한다. 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션은 수요 변화에 따라 확장할 수 있는 클러스터 데이터 관리 서비스가 필요하다. 레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스와 통합된 레드햇 오픈시프트 데이터 파운데이션을 통해 기업은 컨테이너 환경 전반에서 운영되는 공통 데이터 서비스에 액세스할 수 있게 되어 스토리지 사일로(silo)를 방지할 수 있다.  최신 스토리지 솔루션인 레드햇 오픈시프트 데이터 파운데이션 4.9는 기업의 빠르고 효율적인 애플리케이션 개발 및 배포를...

레드햇 2022.02.07

CJ올리브네트웍스, 오비맥주 이천·광주공장에 스마트팩토리 구축

CJ올리브네트웍스가 오비맥주의 이천공장과 광주공장에 스마트팩토리를 구축한다고 밝혔다.   CJ올리브네트웍스는 오비맥주의 글로벌 데이터 모니터링 및 분석 시스템을 구현하기 위해 공장의 모든 설비를 IoT(사물인터넷)로 디지털 전환하고, 네트워크, 서버 등의 인프라부터 보안 솔루션, 백업시스템, 분석 시스템 구축 등의 작업을 진행해 8월 완료할 예정이다. 이번 프로젝트는 데이터의 모니터링, 수집, 분석에 초점이 맞춰진 작업으로, 지난해 스마트팩토리 사업 공동추진을 위해 업무협약을 맺었던 지멘스의 디지털 인더스트리 부문과 협업한다. 오비맥주 스마트팩토리에는 CJ올리브네트웍스의 디지털 전환 역량과 데이터 분석 시스템 구축 경험, 리스크 관리 노하우가 담길 예정이며, 지멘스의 설비 제어 하드웨어인 PLC 통신 모듈이 공급될 예정이다. 구축 이후에는 센서와 IoT를 활용해 모든 공정의 데이터를 가시화할 수 있으며, 실시간 자동 수집 시스템을 통해 위해 요소 발생 시에는 즉시 개선조치가 가능해진다. 이는 향후 공정 개선을 위한 자료로 활용할 수 있어 중장기적으로 품질 향상에 기여할 수 있다고 업체 측은 설명했다. CJ올리브네트웍스 김대환 AI팩토리 팀장은 “데이터 수집·모니터링부터 데이터 분석, 정보보안, 백업관리 등 토탈 솔루션을 지원한다”며 “향후 제조 공정의 디지털화를 뒷받침하는 인프라 구축을 통해 식음료, 바이오, 화학 등 다양한 업계에 최적화된 솔루션을 선보일 계획”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

CJ올리브네트웍스 2022.02.07

한국IBM, IBM '엑스퍼트 랩' 서비스로 KB국민은행의 마이데이터 서비스 개발 지원

한국IBM은 IBM 엑스퍼트 랩(Expert Labs) 서비스를 통해 KB국민은행의 마이데이터 서비스 플랫폼을 활용한 ‘머니크루’ 서비스를 개발 지원한다고 밝혔다. 또한 KB국민은행 애자일팀이 클라우드, 데이터 및 AI 등 첨단 디지털 기술과 애자일 역량을 강화할 수 있도록 애자일 개발 방법론을 코칭했다고 덧붙였다.    IBM 엑스퍼트 랩은 IBM의 오랜 컨설팅 경험과 기술 노하우를 바탕으로 고객과 함께 문제를 파악하고, 이를 해결할 수 있는 창의적인 아이디어를 도출해 디지털 기술과 애자일 방식을 사용해 제품의 설계 및 구현까지 공동 개발(co-creation)하는 서비스다.  IBM은 기업과 함께 고객의 문제에 대한 명확한 이해를 바탕으로 도출한 아이디어를 상품화하여 비즈니스 가치로 빠르게 전환할 수 있도록 기술 및 전문 지식을 제공한다. 이 과정에서 기업이 필요한 디지털 핵심 역량과 애자일하게 일하는 방식을 내재화해 프로젝트가 끝난 이후에도 기업 스스로 지속적인 혁신과 확산이 가능하도록 돕는다. KB국민은행은 급변하는 금융 시장 환경과 소비자 요구에 맞춰 차별화된 대고객 서비스를 빠르게 개발해 제공할 수 있는 유연한 개발 조직을 갖추고자 올해 1월부터 시행되는 마이데이터 사업을 위한 서비스 개발에 IBM 엑스퍼트 랩을 도입했다. 한국IBM과 KB국민은행의 업무 전문가와 서비스 기획자, 개발자들은 하나의 팀을 이뤄 지난해 약 4개월에 걸쳐 ▲문제 공감 및 아이디어 발굴 ▲서비스 설계 및 개발 계획 작성 ▲솔루션 개발 및 검증 ▲피드백 반영 및 오픈 등 총 4단계로 구성된 프로젝트를 수행했다. 이 개발 과정에서 한국IBM은 비즈니스 아이디어를 구체화하도록 지원하는 린 캔버스(Lean Canvas), 포커스 그룹 인터뷰, 디자인씽킹 워크샵 등을 활용했다. 또한, KB국민은행의 목표 고객을 통해서 해당 서비스의 주요 문제점을 파악하고, 피드백에 기반해 마이데이터 플랫폼을 활용한 서비스를 개발 지원하는 작업을 진행했다. 이렇...

한국IBM KB국민은행 엑스퍼트 랩 2022.01.27

NICE그룹, 데이터 융합 위한 ‘디지털 라이프 데이터 댐’ 출범

NICE그룹(www.nice.co.kr)은 데이터 산업을 선도하기 위해 그룹 내 계열사 NICE평가정보, NICE지니데이타를 주축으로 ‘디지털 라이프 데이터 댐’을 출범한다고 밝혔다.   디지털 라이프 데이터 댐은 민간 주도 데이터 융합 얼라이언스로 ▲통신(LG유플러스) ▲은행(NH농협은행) ▲카드(KB국민카드, 롯데카드, 하나카드) ▲신용 평가(NICE평가정보) ▲제조·유통(LG전자) ▲메타버스(바이브컴퍼니) ▲공공(한국데이터산업진흥원, 경찰대학) ▲정보보호기술(크립토랩) ▲빅데이터 컨설팅(NICE지니데이타) 등이 참여하고 있다. 특히 그룹 내 데이터 관련 핵심 계열사인 NICE평가정보, NICE지니데이타가 참여해 민간 주도형 데이터 융합 속도가 한층 빨라질 것으로 전망된다. NICE평가정보는 전 국민 신용 데이터와 업권별 대표 기업 간 데이터를 결합하고 대안 평가 모형 개선 및 금융 취약 계층을 위한 ESG(환경·사회·지배 구조) 지수 개발 등을 추진한다. 사무국인 NICE지니데이타는 프라이버시 보호 기술을 바탕으로 신뢰 중심의 안전한 데이터 활용을 지원하고, 빅데이터 전문 기업으로서 축적한 활용 노하우를 바탕으로 분석 및 컨설팅 업무를 수행한다. 이와 함께 참여사들은 올해 상반기 안에 데이터 가명 처리 및 결합을 완료하고, 코로나 이후 진행이 가속한 각종 사회 현상에 대한 이해와 나노 사회 소비 현상에 기반한 진화된 고객 전략 수립을 추진하기로 했다. 연내 가명 결합 데이터를 활용한 공동 연구를 수행하며, 추가 적용 사례를 발굴할 예정이다. 이 밖에도 안전한 데이터 활용을 위한 재현 데이터, 동형 암호 등 강화된 프라이버시 보호 기술도 공동 연구한다. 앞으로 온·오프라인과 메타버스의 업종 간 데이터 결합을 통해 고객 분석, 마케팅 전략 모델, ESG 지수 등 다양한 상품을 출시할 예정이다. NICE지니데이타 김민수 상무는 “가상 세계 플랫폼까지 고객 경험을 확장하며 다양한 활용 사례를 도출할 계획”이며, “메타버스 데이터 경제를 선도...

NICE그룹 2022.01.24

“한국, 높은 수준의 데이터 성숙도 보여” 클라우데라 보고서 발표

클라우데라(kr.cloudera.com)가 국가 및 산업별 데이터 성숙도를 조사한 ‘클라우데라 엔터프라이즈 데이터 성숙도 보고서’를 발표했다. 클라우데라가 기술 시장조사 전문기관 벤슨 본과 협력해 발간한 이 보고서는 조직 엔터프라이즈 데이터 전략 성숙도와 비즈니스 성과 간의 상관관계를 파악하기 위해 기획됐다. 또한 이들은 코로나 팬데믹과 이에 따른 불확실성이 기업에 미치는 영향도 조사했다.   이번 조사에 응답한 전 세계의 고위 비즈니스 의사결정권자(Senior Decision Makers)는 데이터가 비즈니스 전략에 필수적이라고 봤다. 조사에 따르면, 최소 1년간 성숙한 기업 데이터 전략을 운영한 조직은 평균 5.97% 더 높은 이익 성장률을 기록했으며, 응답자의 대다수(96%)는 데이터 처리 및 관리 방식이 기업 성과에 긍정적 영향을 미쳤다고 답했다. 또한, 응답자의 2/3 가량(64%)은 코로나19 팬데믹이 시작된 이후 데이터를 통해 비즈니스 복원력을 향상시켰다고 밝혔다. 특히 한국 시장의 고위 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 비즈니스의 밀접한 관계성을 나타내며, 매우 높은 데이터 성숙도를 보였다. 이들 가운데 92%는 엔터프라이즈 데이터 전략을 갖고 있었으며, 76%는 고객 경험 및 만족도 향상을 위한 데이터 활용을 진행하고 있다고 응답했다. 특히, 이들은 매년 기업 당 평균 600만 달러 이상 데이터 기회 비용을 잃고 있다고 응답했다. 이는 전세계 평균 약 16배에 달하는 수치로 한국 시장에서 데이터가 비즈니스에 얼마나 큰 영향을 주는지를 나타낸다. 한국 시장의 IT 의사결정권자는 높은 데이터 과학 접근성과 하이브리드 멀티 클라우드로의 전환을 시사했다. 70%에 달하는 응답자는 데이터 과학이 분석 툴로서 기업 내에서 사용되고 있다고 응답해 높은 데이터 과학 접근성을 나타냈다. 또한, 응답자의 절반 이상(52%)은 하이브리드 멀티 클라우드로의 전환이 18개월 이내에 진행될 것으로 예상했다. 이는 세계 평균인 36% 보다 높은 수치다. ...

클라우데라 2022.01.24

IBM, 데이터 및 AI 특화 스토리지 솔루션으로 주요 국가기관의 데이터 활용 지원

IBM이 빅데이터 및 AI에 특화된 스토리지 기술력을 바탕으로 국내 주요 국가기관의 안전하고 효율적인 데이터 운영을 지원한다고 밝혔다. 이와 함께 새롭게 출시한 컨테이너 네이티브 스토리지 솔루션인 IBM 스펙트럼 퓨전 HCI(Spectrum Fusion Hyperconverged Infrastructure)를 통해 하이브리드 클라우드 데이터를 위한 최적의 인프라를 제공할 계획이다. IBM은 AI와 빅데이터를 위한 통합 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage, SDS)인 IBM 엘라스틱 스토리지 시스템(Elastic Storage System, 이하 ESS)을 통해 에지에서부터 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 IT 인프라 전반에서 빠르고 뛰어난 확장성을 제공한다고 설명했다.  또한 쿠버네티스(Kubernetes) 및 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)를 포함한 다수의 플랫폼에서 스토리지에 대한 요구사항을 통합할 수 있다. 이를 통해 비효율적인 업무를 축소하고, 비용은 절감하며, 스토리지를 간편하게 관리하고, 고성능을 요구하는 복수의 워크로드를 지원한다. 국내에서도 GC녹십자지놈, 아프리카TV, 성균관대학교 등을 포함해 많은 기업과 기관이 IBM ESS를 도입해 데이터를 효과적으로 활용하고 있다. 최근에는 기상청 국가기상위상센터와 기초과학연구원(IBS)이 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입했다. 기상청 국가기상위성센터는 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입한 대표적인 국내 기관으로, IBM ESS를 통해 다양한 위성 수신자료를 저장 및 분석하고 연간 5PB이상 발생되는 데이터를 처리하고 있다. ESS의 주 엔진 소프트웨어이자 고성능 병렬 파일시스템 솔루션인 IBM 스펙트럼 스케일(Spectrum Scale)의 다양한 데이터 관리 기능 및 IBM 액티브 파일 매니지먼트(Active File Management, AFM) 기능을 통해 데이터 관리 작업 중 발생하는 ...

IBM 2022.01.19

핀다, LG전자 출신 ‘서희’ CTO 영입…“개인 생애주기 맞춤형 금융 서비스 설계 본격화”

핀다는 LG전자에서 15년 넘게 대규모 고객 데이터 플랫폼 개발을 총괄해온 서희 CTO를 새롭게 영입했다고 밝혔다. 서희 신임 CTO는 LG전자에서 그룹 계열사에 분산돼 있던 고객 데이터를 체계화하고 개인화 서비스 플랫폼을 구축한 데이터, 클라우드, IT 서비스 플랫폼 개발 전문가다. 서희 CTO는 데이터 플랫폼 사업 영역에서 클라우드와 보안 솔루션, 머신러닝, AI 솔루션 등 다수의 신규사업을 성공적으로 이끈 경험이 있다. 특히, 통합고객데이터 기반의 개인화 서비스 및 분석 플랫폼 개발조직을 책임지며, CRM 분석 기반의 충성고객 클러스터링 및 재구매예측 고객 모델링 작업과 함께, 국내와 북미를 대상으로 대화형 B2C 인공지능 서비스 플랫폼을 출시하기도 했다. 데이터 관련 기술력과 함께 각종 규제정책에 대한 높은 이해도를 바탕으로 데이터 분야 리더십과 전문성을 검증받았다. 2014년부터 은행과 카드, 커머스 등 실제 기업 데이터 기반 최대 경진대회인 ‘빅콘테스트’ 심사위원을 역임하고 있으며, 2016년부터 현재까지 정보통신진흥협회에서 데이터3법, 통신사 마이데이터 자문위원 등 데이터 및 개인정보 정책 자문위원으로 활동하고 있다. 서희 CTO의 경험과 노하우는 핀다의 빅데이터 기반 금융 서비스 확장에 기여할 것이라고 업체 측은 전망했다. 우선, 핀다 서비스 고도화를 위해 아마존 웹 서비스(AWS) 기반의 하이브리드 보안 아키텍처를 구성할 계획이다. 또한 AWS EKS(Elastic Kubernetes Service)를 도입해, 다양한 고객 니즈에 즉각 대응할 수 있는 무중단배포 서비스 플랫폼을 구축하고 있다. 더 나아가 가명화된 신용정보를 수집하고 표준화·분석할 수 있는 데이터 및 MLOps(Machine Learning Operation) 플랫폼을 통해 마이데이터 기반의 개인 맞춤 대출 추천 기능과 자동 상환 계산 서비스도 준비 중이다. 기술 조직 경쟁력 강화에도 나선다. 플랫폼 서비스를 확대를 위한 ▲백엔드 ▲프론트엔드 ▲인프라 ▲데브옵스 ▲QA...

핀다 2022.01.17

스트리밍 데이터의 이해와 주요 이벤트 스트리밍 플랫폼 비교

스트리밍 데이터, 또는 이벤트 스트림 처리는 일반적으로 빅데이터와 관련해서 쓰이는 용어다. 보통 센서나 서버 로그와 같은 수천 개의 데이터 소스에서 지속적으로 생성되는 데이터를 의미한다. 대체로 스트리밍 데이터 레코드는 각각 몇 킬로바이트 정도로 작지만 수가 많고, 스트림은 중단되는 일 없이 계속 이어진다.    반면 과거 기록 데이터는 일반적으로 배치 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 거친 후 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 데이터 레이크하우스와 같은 분석 데이터베이스로 전달된다. 급하지 않을 때는 이런 절차를 거쳐도 문제될 것이 없다. 그러나 분석 결과에 대해 최대한 실시간에 가깝게 대응하기 위해서는 스트리밍 데이터를 신속하게 처리해야 하는 경우가 있다. 스트리밍 데이터 처리 소프트웨어는 보통 증분적으로 데이터를 분석하고 실시간 집계 및 상호연계, 필터링 또는 샘플링을 수행한다. 또한 스트림은 과거 기록 레코드에 반영되도록 저장되는 경우도 많다. 증분 처리는 레코드 단위로 할 수도 있고 일정한 시간에 걸쳐 수행할 수도 있다.  스트림 데이터를 실시간으로 분석하면 비정상적인 이벤트, 정상 값에서의 현저한 이탈, 형성 중인 추세를 감지할 수 있다. 이렇게 하면 농지가 건조해질 때 급수 장치를 켜거나, 주식 값이 목표가 아래로 떨어질 때 주식을 구매하는 등의 실시간 대응이 가능하다. 스트리밍 데이터의 소스에는 다음이 포함된다.    산업용 기기, 자동차 및 농업 기기 등에 장착된 센서  증권거래소의 주식 거래 가격 데이터  모바일 기기 위치 데이터  웹에서 발생하는 클릭  게임 상호작용  서버 로그  데이터베이스 트랜잭션    스트리밍 데이터 처리 방법  스트리밍 데이터를 처리하는 방법은 3가지다. 몇 시간에서 며칠 간격으로 수행하는 배치 처리, 실시간으로 스트림을 처리하기, 그리고 2가지를 혼합...

스트리밍 이벤트스트리밍 2022.01.12

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