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데이터ㆍ분석

퍼즐데이터, 특허 2건 취득…“프로세스 마이닝 핵심 기술 개발”

퍼즐데이터는 ‘프로세스 마이닝 결과를 출력하는 방법 및 장치’와 ‘표준 프로세스를 기반으로 한 사용자 프로세스 분석 장치 및 방법’ 기술을 개발해 2건의 특허 출원을 완료했다고 밝혔다.   첫 번째 특허 ‘프로세스 마이닝 결과를 출력하는 방법 및 장치’는 기존 시스템의 이벤트 로그로부터 작업 시간, 작업자 등의 다양한 업무 정보와 결합하여 프로세스 맵을 자동으로 생성하여 그려주는 방법이다. 두 번째 특허 ‘표준 프로세스를 기반으로 한 사용자 프로세스 분석 장치 및 방법’은 데이터 기반의 표준 프로세스 준수 여부 확인 등 업무 감사와 관련된 기술로 디지털 전환을 위해 기업내 프로세스 표준화 및 개선, 자동화에 도움을 줄 수 있는 기술이다. 해당 특허 기술은 퍼즐데이터의 프로세스 인텔리전스 플랫폼 ‘프로디스커버리(ProDiscovery)’에 적용돼 있다. ‘프로디스커버리’ 비즈니스 프로세스를 탐색하고 모델링하는 도구로서 발견한 프로세스 모델을 분석해 예측/최적화하고 개선된 프로세스가 잘 적용되는지 모니터링해 프로세스 혁신 순환 사이클을 만들어주는 프로세스 인텔리전스 플랫폼이다. 프로디스커버리는 이미 금융·제조·공공·유통·병원·온라인 등 각 분야 유수의 기업들이 도입하여 ▲기존 업무 프로세스 분석 시간 단축으로 인한 인건비 절감 ▲자동화 가능한 프로세스 발견 및 업무 자동화 스크립트 생성 연계 ▲상시 업무 모니터링 및 이상 조치 자동화를 통한 관리 비용 절감 등의 성과를 얻고 있다. 특히, 10월 출시를 앞둔 프로디스커버리 3.0은 시뮬레이션, 스트리밍 분석 등의 기능을 포함하여 획기적으로 업그레이드될 예정이다.   퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “최근 취득한 2건의 특허를 통해 프로세스 마이닝 결과 출력과 사용자 프로세스 분석에 대한 프로디스커버리의 기술력을 인정받았다”며 “국내 대표 프로세스 마이닝 기업으로서 자부심을 가지고 꾸준한 연구 개발을 지속해 국가 기술 경쟁력을 높이는 글로벌 톱3 기업이 되기 위해 최선의 노력을 다하겠다”고...

퍼즐데이터 2022.09.14

글로벌 칼럼 | AI/ML 학습용 데이터, 어느 정도가 충분한 것일까

인공지능(AI)의 한계이자 미래는 결국 사람이다. 사람 같은 로봇의 등장을 기대하든 우려하든 상관없이 결국 이 문제가 사람에 달렸다는 사실은 변한 적이 없다. AI 그리고 데이터 과학에서 가장 이상적인 해법은 사람과 기계의 장점을 합치는 것이다. 한동안 AI 업계의 지지자들은 이 방정식의 기계 쪽에 집중하는 경향을 보였다. 하지만 스프링 헬스(Spring Health)의 데이터 과학자 엘레나 다이아크코바에 따르면, 데이터와 그 이면에 있는 기계는 사람이 유용하다고 '이해하는 만큼만' 쓸모가 있다. 이 주제를 더 진전시켜 보자.     불완전한 데이터와 합리적인 의사결정 다이아크코바가 앰플리파이 파트너(Amplify Partners)의 제너럴 파트너인 사라 카탄자로가 주고받은 대화를 보자. 카탄자로는 "데이터 전문가들을 보면, 처음엔 허술하지만 점점 정확하게 고쳐지는 보고서와 분석의 가치를 종종 놓치고 한다. 상당수 결정에는 매우 정확한 인사이트가 필요하지 않다. 약간은 허술한 데이터를 부끄러워할 필요가 없다"라고 말했다. 의사결정을 위해 정확한 데이터가 필요한 것이 아니라는 점을 상기시킨 그의 지적은 일리가 있다. 2016년 우버에 인수된 머신러닝 전문 기업 지오메트릭 인텔리전스(Geometric Intelligence)의 설립자 게리 마커스는 AI와 머신러닝, 딥러닝을 평가하는 핵심 요소는 패턴 인식 툴이 대략의 결과가 필요한 순간에 제대로 잘 작동하는지 여부라고 말했다. 비용이 적게 들고 완벽한 결과를 내는 것은 성공을 판단하는 핵심 요소가 아니라는 것이다. 이런 지적에도, 더 강력한 AI 애플리케이션을 만들기 위해 우리는 점점 더 많은 데이터를 확보하는 데 매진하고 있다. 충분한 데이터를 제공하면 머신러닝 모델이 '대략의 결과'보다 더 좋은 성과를 낼 것이라고 기대하는 것이다. 그러나 안타깝게도, 현실은 이렇게 단순하지 않다. 많은 애플리케이션에서 더 많은 데이터가 도움이 될 수는 있겠지만 실제로는 더 많은 데이터가 필요치 않다....

학습 인공지능 머신러닝 2022.09.13

영우글로벌러닝, ‘2022 K-디지털 트레이닝 벤처 스타트업 아카데미 3기’ 신규 교육생 모집

국제 공인 IT 전문교육기관 영우글로벌러닝은 ‘2022 K-디지털 트레이닝(K-Digital Training) 벤처 스타트업 아카데미 3기’와 ‘2022 K-디지털 트레이닝(K-Digital Training) 10기’의 신규 교육생을 통합 모집한다고 밝혔다.   고용노동부가 주관 운영하는 ‘2022 K-디지털 트레이닝 벤처 스타트업 아카데미’는 실무에 투입 가능한 4차 산업의 핵심 인재를 양성하기 위해 개설된 교육 과정이다. 특히, 이번 교육은 ‘한국소프트웨어산업협회(KOSA)’와 함께 한층 더 강화된 커리큘럼으로 이뤄졌다. 3기 교육 신청은 영우글로벌러닝 홈페이지에서 접수 가능하며 VR/AI 과정별 30명의 수강생을 모집한다. ▲(VR) 3D 엔진 프로젝트 기반 메타버스 전문가 과정은 10월 7일까지 접수, 10월 11일부터 2023년 3월 28일까지 진행되며 ▲(AI) AI 프로젝트 기반 소프트웨어 전문가 과정은 12월 16일까지 접수, 12월 19일부터 2023년 6월 8일까지 진행된다.  또한 ‘K-디지털 트레이닝 10기’는 11월 11일까지 신청 가능하며 모집은 VR/AI 각 과정에 24명을 선발하게 된다. 모집 분야는 ▲VR: 리얼타임엔진을 활용한 ‘실감형 콘텐츠 개발자’ 양성과정 ▲AI: 데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어’ 양성과정 등 2개 과정으로 교육 기간은 11월 14일부터 2023년 4월 19일까지로 동일하다. 이번 교육과정은 미취업자, 실업자 등 국민내일배움카드 발급이 가능한 사람이라면 전공과 상관없이 누구나 신청할 수 있다. 또한 최종 선발된 교육생에게는 교육비 전액이 국비 지원되며 매월 최대 31만6,000원의 훈련 장려금 혜택 또한 주어진다. 영우글로벌러닝 관계자는 “2018년 이래 10기에 달하는 교육생을 배출해 왔다”며 “영우글로벌러닝은 실제 작업 환경을 그대로 구현한 버츄얼 스튜디오에서 다양한 프로젝트를 수행할 수 있어 실무와 연계가 용이하다”고 설명했다.  editor@itworld.co...

영우글로벌러닝 벤처 스타트업 2022.09.13

마이크로포커스 IDOL, 포레스터 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼 분야에서 선도업체로 선정

마이크로포커스는 통합 AI 기반 데이터 분석 플랫폼인 IDOL 제품이 '포레스터 웨이브(Forrester Wave) : 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼 보고서(2022년 2분기)'에서 선도업체(leader)로 인정받았다고 발표했다. 이로써, 마이크로포커스는 대량의 데이터 가치를 추출하고 더 나은 비즈니스 결정을 가속화하기 위한 총체적인 통찰력을 제공하는 IDOL의 전략을 성공적으로 입증했다고 밝혔다.   포레스터는 12개의 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼을 검토하고, 현재 오퍼링, 전략 및 시장 존재의 세 가지 범주로 분류된 포괄적인 평가 기준을 기반으로 각 오퍼링의 강점과 약점을 평가했다. 구체적으로 살펴보면, ▲포괄적인 문서 중심 데이터 통합 및 문서 워크플로우 조정 기능(부분적으로는 아파치 NiFi 기반) ▲네이티브 이미지 분석 ▲포괄적인 NLU(1,000개 이상의 엔티티) ▲데이터 강화를 위한 다수의 OOT 온톨로지 ▲텍스트 분석 및 중요한 데이터(오디오, 이미지 및 비디오의 PII 수정 작업 포함)의 안전한 처리 등이다.  마이크로포커스의 정보 관리 및 거버넌스 담당 부사장인 릭 칼슨은 “모든 비정형 데이터 분석 요구사항을 포괄적으로 해결하는 마이크로포커스 IDOL의 능력은 출중하다”며, “우리는 IDOL의 입증된 성능이 포레스터의 선도 업체로서 인정을 받았다”고 말했다. 오늘날의 조직은 단편적이고 고립된 정보에 직면해 있으며, 이로 인해 서로 다른 콘텐츠 저장소, 심지어 클라우드 기반 플랫폼에서도 데이터에 쉽게 연결할 필요성이 대두되고 있다. IDOL은 트렌드, 패턴 및 관계를 밝혀냄으로써 숨겨진 통찰력을 풀어줌으로써 조직이 이러한 과제를 해결할 수 있도록 돕고 있으며, 고객이 디지털 트랜스포메이션과 경쟁하면서 기존 및 새로운 기술을 연결하는 데 도움이 되는 방법 중 하나라고 업체 측은 설명했다. 마이크로포커스 IDOL은 1,300개 이상의 데이터 형식을 지원하는 모든 텍스트 및 리치 미디어의 AI 및 머신 러닝 비정...

마이크로포커스 2022.09.06

마케팅 자동화 솔루션 업체 데이터라이즈, 미국 법인 설립으로 북미 진출 가시화

본투글로벌센터 멤버사인 데이터라이즈가 올 8월 미국 델라웨어주에 ‘데이터라이즈 USA’를 설립하고 본격적으로 북미 시장 개척을 시작한다고 밝혔다.   데이터라이즈 담당자는 “미국 법인 설립을 통해 솔루션의 현지화를 가속하고, 북미 이커머스 운영사와 접점을 늘리면서 영업력을 강화해 해외 비즈니스를 확장할 계획”이라고 말했다. 2019년 설립된 데이터라이즈는 데이터 수집부터 진단, 개인화 캠페인까지 모든 과정을 연계한 마케팅 자동화 솔루션을 제공한다. 2021년 정식 서비스를 출시한 이래, 패션, 식품, 생활용품 등 다양한 도메인의 이커머스 시장을 중심으로 성장하고 있다. 현재 카페24, 메이크샵, 고도몰 상점에서 사용할 수 있으며 대표 고객사로는 젝시믹스, 컨비니, 쿤달 등이 있다. 데이터라이즈는 고객사가 손쉽게 카카오 친구톡 등의 채널을 통해 개인화 타기팅 메시지를 발송할 수 있도록 9월 안에 메시지 캠페인 신규 기능도 배포한다. 신규 기능 배포와 함께 쇼핑몰을 대상으로 하는 무료 마케팅 교육을 통해 국내 이커머스 생태계의 건강한 발전을 위해 노력할 계획이다. editor@itworld.co.kr

데이터라이즈 마케팅 자동화 솔루션 미국법인 2022.09.05

마케터라면 알아야 할 '버추얼 인플루언서’의 급부상

디지털 트윈이 실제(IRL, In Real Life) 소셜 인플루언서에 맞서는 새로운 인플루언서 세계를 열고 있다.  소셜 미디어 인플루언서 열풍에 수반되는 질문 하나가 있다. 바로 ’이러한 추천이 신뢰할 만한가?’다. 현실을 가장하는 것 자체를 완전히 없앤다면 이치에 맞지 않을까?    루 두 마갈루(2022년 8월 31일 기준 인스타그램 팔로워 약 600만 명)부터 릴 미켈라(인스타그램 팔로워 약 300만 명), 누누리(인스타그램 팔로워 약 40만 명)까지 모두 포함하는 ‘가상 인플루언서’의 세계에 온 것을 환영한다. 가트너는 2025년까지 인플루언서 마케팅 예산의 30%가 가상 인플루언서에 할당될 것이라고 전망했다.  이 현상이 흥미로운 것은 가상 인플루언서가 실제 사람이 아니라는 데 있지 않다. 사실상 브랜드는 마케팅을 위해 수 년 동안 가짜 페르소나를 만들어 왔다. 여기서 진정한 변화는 이를 만드는 데 사용된 소프트웨어의 힘 그리고 인공 창조물과 인간을 구별하는 이른바 ‘불쾌한 골짜기(uncanny valley)’를 뛰어넘을 수 있는 ‘가상 인간’을 창조하는 역량이다. 물론 많은 가상 인플루언서가 의도적으로 인간이 아닌 존재로 설계돼 있긴 하지만 릴 미켈라 같은 몇몇 가상 인플루언서는 실제 인간과 구별하기 어렵다.  오늘날 온라인에 이렇게 많은 가상 인간이 존재하게 된 것은 에픽 게임즈(Epic Game) 덕분이다. 에픽 게임즈는 온라임 게임/가상 세계인 포트나이트(Fornite)뿐만 아니라 게임, 텔레비전, 영화 산업을 위한 고해상도 3D 애니메이션의 산업 표준이 된 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 개발했다. 언리얼 엔진은 산업 디자인 및 제조 분야에서도 점점 더 많이 사용되고 있다. 가상 인간을 만드는 도구인 메타휴먼 크리에이터(MetaHuman Creator)도 마찬가지다.  에픽 게임즈 싱가포르의 기술 디렉터 딘 레인하드는 실제 같은 디지털 휴먼을 만들고 싶은 누구든지 ‘...

인플루언서 마케팅 가상 인플루언서 버추얼 인플루언서 2022.09.01

클라우드의 데이터 지배자 '아파치 아이스버그'

클라우드의 등장으로 데이터 팀이 방대한 양의 데이터를 수집해 적절한 비용으로 저장할 수 있게 되면서 데이터 레이크, 데이터 메시 및 기타 현대적 아키텍처를 활용하는 새로운 분석 사용 사례를 향한 문이 열렸다. 그러나 데이터의 크기가 매우 큰 경우 일반적인 데이터 스토리지 역시 데이터의 액세스와 관리, 사용 방법 측면에서 어려움과 한계가 있다.   클라우드의 일반적인 블롭 스토리지 시스템에는 파일 간의 관계나 테이블 대응을 보여주는 데 필요한 정보가 없어 쿼리 엔진의 작업이 훨씬 더 어렵다. 또한 파일 자체로 인해 테이블의 스키마를 변경하거나 테이블을 건너 “시간 이동(time travel)”을 하기도 쉽지 않다. 각 쿼리 엔진은 파일을 쿼리하는 방법에 관한 자체적인 시야가 있어야 한다. 얼핏 구현하기 쉬워 보였던 데이터 아키텍처가 어느 순간 예상보다 어려워지는 지점이다. 이런 경우에 테이블 형식을 데이터에 적용하는 방법이 매우 유용하다. 테이블 형식은 테이블, 테이블의 메타데이터, 테이블을 구성하는 파일을 명시적으로 정의한다. 데이터를 읽을 때 스키마를 적용하는 것이 아니라, 쿼리가 실행되기 전에 클라이언트가 이미 스키마를 알고 있다. 또한 테이블 메타데이터는 더 세부적인 분할이 가능한 방식으로 저장할 수 있다. 따라서 데이터에 테이블 형식을 적용하면 다음과 같은 여러 이점이 있다.   필터링 또는 파티셔닝의 개선을 통한 더 빠른 성능 쉬운 스키마 진화 테이블을 건너 “시간 이동”을 해서 특정 시점의 데이터를 볼 수 있는 기능 테이블 ACID 규정 준수   아이스버그의 강점 데이터 형식에 따라 기능이 활성화되거나 제한되므로 사용할 데이터 형식을 선택하는 것은 중요한 의사 결정이다. 이때 개방형 데이터 테이블 포맷인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 눈여겨볼 필요가 있다. 지난 20년에 걸쳐 탄탄한 지지 기반을 구축했다. 아파치 아이스버그는 넷플릭스가 처음 개발해 2018년 아파치 인큐베이터 프로젝트로 ...

아파치 아이스버그 Apache Iceberg 2022.08.26

스노우플레이크, ‘데이터 클라우드 월드 투어’ 내달 1일 서울서 개최

스노우플레이크는 데이터 클라우드 컨퍼런스 ‘데이터 클라우드 월드 투어(Data Cloud World Tour)’를 9월 1일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 개최한다고 밝혔다. ‘데이터 클라우드 월드 투어’는 대한민국 서울을 비롯해 아시아 태평양지역 9개 주요 도시에서 진행되는 글로벌 행사다.   데이터 경제(data economy)는 라이브 데이터, 데이터 애플리케이션 및 데이터 서비스에 대한 세계적인 공급과 수요를 의미한다. 데이터 경제에서 성공하기 위해 혹은 ‘데이터 경제 리더(Data Economy Leader)’가 되기 위해서는 해당 기술을 도입해 전사적 전략을 실행해야 하며, 특히 불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없던 방식으로 데이터를 활용해야 한다고 업체 측은 설명했다.  스노우플레이크의 데이터 클라우드를 통해 모든 기업은 데이터를 활용하고 사일로로 분리된 데이터를 연결해 정보에 기반한 올바른 의사결정을 할 수 있다. 따라서 고객은 데이터를 발견하고 안전하게 공유하며 다양한 분석 워크로드를 실행시킬 수 있다. 스노우플레이크는 데이터의 형태와 사용자의 위치에 상관없이 여러 클라우드 및 지역에 걸친 단일한 데이터 경험을 제공한다.  데이터 클라우드 월드 투어는 데이터 클라우드의 최신 역량, 최신 데이터 워크로드 및 비즈니스를 성장시킬 수 있는 새롭고 혁신적인 활용 사례를 제공할 계획이다.   이번 한국 행사는 스노우플레이크 존 로버트슨 아시아 태평양 및 일본지역 사장과 강형준 한국 지사장이 기조연설을 진행할 예정이다. editor@itworld.co.kr

스노우플레이크 2022.08.18

‘알리페이에 사용된 오픈소스 DB’ 오션베이스, 새 버전 출시 및 해외 시장 공략

알리바바의 금융 자회사 앤트 파이낸셜(Ant Financial)이 분산 관계형 데이터베이스 오션베이스(OceanBase)의 새 버전을 출시하고 중국을 넘어 해외시장을 공략한다.   이번 주 새롭게 출시된 오션베이스 4.0은 라즈베리파이 같은 분석 데이터베이스 노드나 저사양 단일 머신에서 실행할 수 있으며, 마이SQL을 지원한다. 앤트 파이낸셜은 “새롭게 출시된 기능은 중소기업에게 특히 유용하다”라며 “이전 버전의 재해 복구 시간이 30초였던 것에 반해 새 버전은 데이터 손실률이 0이고 재해 복구 시간이 8초 미만인 것이 특징이다”라고 설명했다. 오션베이스는 2010년 알리바바에서 오라클 기술을 대체하면서 알리페이의 대량 트랜젝션을 처리하기 위해 내부 프로젝트로 개발됐으며 이후 오픈소스 기술로 공개됐다. 또한 오션베이스는HTAP(Hybrid Transactional Analytical Processing)를 지원하는데, HTAP로 하이브리드 아키텍처를 추구하며 데이터베이스가 향후 분석을 위해 다른 시스템으로 복사되는 데이터를 모으는 역할을 수행한다. 오션베이스의 기업용 서비스는 알리바바 클라우스 서비스에서 이용할 수 있으며, 올가을 AWS를 시작으로 다른 퍼블릭 클라우드 서비스에도 제공될 예정이다.  오션베이스와 유사한 행보를 보이는 기업에는 바이두 출신 직원들이 모여 만든 스타록스가 있다. 스타록스는 오픈소스 기술인 아파치 도리스 기술의 기업용 서비스를 제공하며 최근 북미와 유럽 시장을 공략하고 있다.  editor@itworld.co.kr

오션베이스 알리페이 앤트파이낸셜 2022.08.17

필리핀의 한 디지털 은행이 사이버보안에 AI 기반 접근 방식을 택한 이유

“디지털 뱅킹의 데이터 의존성은 사이버보안 및 리스크 관리에 대한 AI 기반 접근 방식이 성공에 필수적이라는 것을 의미한다.” 유니온디지털 뱅크(UnionDigital Bank)의 CISO 도미니크 그룬덴이 CSO에 한 말이다.  필리핀의 디지털 경제에 힘을 실어주기 위해 유니온디지털 뱅크가 만들어진 속도를 고려할 때, 그룬덴과 팀에게 AI 기반 접근 방식은 더 큰 의미를 지닌다. 유니온디지털 뱅크는 필리핀 국민과 지역사회, 사업, 문제 해결사 및 규제 당국이 디지털 뱅킹, 핀테크, 블록체인 및 오픈 파이낸스 기술을 활용할 수 있도록 해준다. 설립까지 5개월밖에 걸리지 않았는데, 그룬덴에 따르면 이는 업계에서 유래없이 짧은 기간이었다.    그룬덴은 회사의 전례 없는 성장과 디지털 뱅킹 영역의 복잡성에 보조를 맞추기 위해 처음부터 AI 우선 보안 정책을 채택하는 것이 필요하다고 판단했다. 이를 달성하기 위한 핵심은 CDO(Chief Data Officer)인 데이비드 R. 하둔 박사와의 원활한 관계였다. 두 사람은 자율 기술을 사용해 “진정으로 전체론적이고” AI로 강화된 보안 및 리스크 관리 전략을 수립했다. AI 기반 사이버보안의 이점 필리핀에서는 디지털 금융 기술이 빠르게 확산하고 있다. 암호화폐와 기타 결제수단에 대한 수요와 의존도가 증가하고 있기 때문이다. 그룬덴은 “디지털 뱅킹에 전례 없는 기회를 제공하는 환경이지만, 새로운 디지털 범죄 시대를 예고하는 것이기도 하다. 복잡한 상호 연결성과 정의되지 않은 지형이 특징이고 전통적인 오프라인 은행과는 다르다. 엄밀히 말해 경계가 없다”라고 말했다. 디지털 뱅킹 분야의 가장 큰 과제는 위협 환경이 빠르게 변화하고 있으며, 범죄자들은 끊임없이 진화하고 더 많은 전자 기기를 사용하고 점점 더 정교해지고 있다는 것이다. 그룬덴은 “범죄자들은 비인격적이고 복잡하고 상호 연관되어 있으며, 인간이 따라갈 수 없는 데이터와 발전된 기술을 활용한다”라고 지적했다.  유니온디...

2022.08.05

해줌, 모두의충전과 MOU 체결…가상발전소 사업 위한 전기차 충전 서비스 제공

해줌은 전기차 앱 ‘모두의충전’을 운영하는 ‘스칼라데이터’와 전기차 충전소와 충전 서비스를 활용한 가상발전소(VPP) 및 스마트 전력수요관리(DR) 사업에 대한 MOU를 체결했다고 밝혔다.   이번 MOU를 통해 해줌은 보유한 VPP 및 DR 관련 기술과 사업 노하우를 제공하고, 스칼라데이터는 모두의충전 데이터와 서비스를 연계해 신사업을 실현해나갈 예정이다. VPP 사업에 있어 핵심 기술인 예측과 제어 기술을 보유한 해줌은, 모두의충전의 전기차 충전소 데이터를 분석해 고객이 DR 참여 시 발생할 수 있는 편익을 예상할 수 있다. 해줌과 모두의충전은 발생한 편익을 활용해 전기차 이용 고객에게 다양한 서비스들을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. VPP 사업은 전기차를 비롯해 태양광, 풍력 등 다양한 자원과 IT 기술을 활용해 가상의 발전소를 만들어 효율적으로 전력을 거래하고 운영하는 사업을 말한다. 전기차 충전소는 VPP 사업에 있어 전력 수요에 맞추어 유연한 대응이 가능한 중요 자원이다.  해줌은 10여 년간 고도화해온 국내 최고 수준의 발전량 예측 기술을 기반으로 전력 사용량 예측 및 제어 기술을 개발하고 있다. 해당 기술을 활용해 태양광뿐만 아니라 전기차 등의 다양한 자원을 확보하고, 새로운 사업 모델을 개발해 업계에서 VPP와 관련해 발 빠른 행보를 보이고 있다. 스칼라데이터는 빅데이터 기반 전기차 충전 서비스 플랫폼인 ‘모두의충전’을 운영하고 있다. 모두의충전은 전국 8만 개 이상의 전기차 충전소 데이터를 기반으로 15만 명 이상이 이용하고 있으며, 전기차 통합 결제 솔루션인 ‘모두페이’와 찾아가는 충전 서비스인 ‘대리충전’ 등을 통해 급속도로 고객들을 확보하고 있다. 해줌 권오현 대표는 “모두의충전과의 MOU를 통해 전기차 충전소를 활용한 다각화된 DR 사업을 실현하고 고도화할 수 있다”며, “앞으로도 전기차 충전소와 결합한 새로운 서비스 모델을 확보하고, VPP 관련 기술을 선도해 나가겠다”고 밝혔다. editor@itw...

해줌 모두의충전 2022.08.02

트레저데이터, ‘롯데렌탈’에 CDP 제공…“온디맨드 서비스로 고객 경험 개선”

트레저데이터(Treasure Data)는 롯데렌탈이 트레저데이터 CDP(Customer Data Platform)를 성공적으로 도입했다고 밝혔다. 롯데렌탈의 렌터카 브랜드인 롯데렌터카부터 트레저데이터 CDP를 도입했다. 트레저데이터 CDP를 기반으로 데이터를 통해 고객 경험을 정확하게 파악하는 한편 즉각적인 대응을 할 수 있는 자동화 시스템을 구축했다.   웹, 앱, 컨택센터, 차량 내부 등 고객과 상호작용하는 모든 접점에서 발생하는 고객 행동 데이터를 실시간 수집, 통합, 분석하고, 이를 바탕으로 한 맞춤형 온디맨드 서비스를 빠르게 비즈니스에 적용해 고객 경험을 개선했다. 온디맨드 서비스의 핵심은 고객 중심의 관점에서 각 고객의 니즈를 파악하고, 지연없이 이를 충족시키는 것이다. 이에 따라 ‘데이터’를 통해 고객 경험을 정확하게 파악하는 한편 즉각적인 대응을 할 수 있는 자동화 시스템이 필요했다고 판단한 롯데렌터카는 트레저데이터의 CDP를 도입했다. CDP를 활용한 맞춤형 온디멘드 서비스는 고객이 차를 필요로 할 때 상황에 맞는 차와 대여 조건을 추전해주거나, 고객의 운전 습관 데이터에 따라 인센티브를 제공하는 방식으로 안전 운전을 유도하는 서비스도 가능해지는 것이다. 또한 핵심 고객 경험을 개선하는 데도 트레저데이터 CDP를 활용하고 있다. 여러 정보를 살펴보거나 미리 견적을 내볼 수 있는 웹사이트 그리고 전화로 상담을 받는 컨택센터는 롯데렌터카의 핵심 채널이다. 두 가지 채널의 경험을 트레저데이터 CDP를 기반으로 통합 및 분석해 고객의 실제 니즈는 무엇인지, 어떤 상호작용을 원하는지 등을 파악했다. 이러한 인사이트를 활용하거나 지원 도구를 도입해 고객 컨텍 센터 상담 품질을 높일 수 있었다. 웹사이트에서도 고객 니즈에 맞는 메시지나 제안을 전달할 수 있는 개인화 경험을 확대하고 있다. 롯데렌탈 김현수 대표이사는 “롯데렌탈이 지속 가능한 혁신의 기반을 빠르게 구축할 수 있었던 것은 모든 종류의 데이터를 단일 관점에서 통합하고 활용해 ...

트레저데이터 2022.07.28

핀다, 빅데이터 상권분석 스타트업 ‘오픈업’ 인수...“소상공인 맞춤형 대출 시장 외연 확대”

대출 비교 플랫폼 서비스를 제공하는 핀다는 상권 분석 스타트업 ‘오픈업’의 지분 100% 인수했다고 27일 밝혔다. 그동안 직장인 신용대출에 집중했던 대출 플랫폼 서비스를 프리랜서, 소상공인 등 사업자 대상으로 본격 확대할 방침이다.    핀다는 지난 11일 오픈업을 인수 절차를 마무리했다. 핀다가 오픈업의 지분 100%를 전부 인수하는 방식으로 발행할 신주, 증가할 자본금은 없다. 앞서 핀다는 지난달 9일 오픈업과 인수 계약을 체결했으며 같은달 27일 이사회를 열어 해당 안건에 대한 승인을 받았다. 핀다는 오픈업을 인수하며 소상공인 맞춤형 대출 시장으로 외연을 확대할 전략이다. 오픈업이 갖고 있는 8,400만 개의 매출 데이터와 매월 새롭게 생성되는 70만 개의 데이터를 인공지능(AI) 기술을 통해 소상공인에게 실질적인 도움을 주는 정보와 분석서비스를 개발하겠다는 목표다.  핀다는 우선적으로 자영업자를 대상으로한 대출 중개 부문에서 경쟁력을 강화할 계획이다. 오픈업이 선보이는 일종의 ‘창업비용 계산기’ 서비스와 여러 대출 상품 조건을 비교해 중개하는 핀다의 ‘대출 비교’ 기능을 결합해 초기 창업 자본금 분석부터 대출 중개까지 핀다 앱에서 한 번에 이뤄지는 ‘원스톱 서비스’가 가능할 것으로 보인다. 핀다가 인수한 오픈업은 2018년 설립된 상권 분석 플랫폼 스타트업이다. 지역 매장의 카드매출, 통신사, 소상공인 및 인구 통계학적인 각종 빅데이터를 기반으로 AI(인공지능)를 활용해 상권 특성을 분석해 알려준다. 현재까지 약 8,400만 개의 매출 데이터를 기반으로 국내 대형 자산운용사와 프랜차이즈 기업 등과 상권 분석 프로젝트를 수행하며 소상공인 및 기업의 합리적인 선택을 돕고 있다. 핀다 이혜민 공동대표는 “핀다의 다양한 사용자들 가운데에서도 자영업을 영위하는 소상공인 및 프리랜서 등 사업자 대출을 혁신하기 위해 매출과 상권 정보를 정확하게 분석하고 고도화할 필요성을 느껴 오픈업과 손을 잡게 됐다”고 말했다.  ...

핀다 오픈업 2022.07.27

블로그 | 기업이 데이터 활용에 ‘젬병’인 이유

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅으로 자사의 데이터를 제대로 활용해 역량을 배가하고 혁신 기업이자 업계 선두주자로 변신하고자 한다. 또는 그 정도는 아니라도 최소한 데이터를 최적화할 수 있기를 바란다. 스노우플레이크는 최근 대부분 기업이 데이터와 관련해 여전히 가지고 있는 핵심 문제를 파악한 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면, 38%의 기업만이 데이터에서 가치를 추출해 의사결정에 활용하고 있다. 게다가 글로벌 기업 중 단 6%만이 견실한 데이터 전략이 제공하는 이점을 모든 조직이 활용할 수 있는 방법으로 데이터를 사용하고 액세스하고 공유하는 것으로 나타났다.   클라우드 컴퓨팅의 시대에 어떻게 이런 일이 일어나는 것일까? 첫째, 많은 기업이 그저 데이터를 클라우드로 옮기고 좋은 일이 일어나길 바란다. 잘 사용하지 않는 데이터를 데이터센터에서 클라우드로 옮기면, 클라우드에 잘 사용하지 않는 데이터가 있을 뿐이다. 바뀌는 것은 아무것도 없다.  둘째, 데이터 통합에 대한 고려가 전혀 없고, 데이터에 대한 액세스는 여전히 해결해야 할 핵심 문제로 남아있다. 데이터 통합과 이를 위한 툴은 10년이나 된 개념이다. 놀랍게도 많은 기업이 아직 클라우드로 이전한 데이터를 활용할 방법을 파악하지 못한 상태이다. 마지막으로 기업은 자체 비즈니스 의사결정을 위해 자체 데이터를 이용하지 않는다. 영업 예측을 위한 기본적인 분석뿐만 아니라 재고 소진 프로세스 같은 공급망 자동화를 지원할 수 있는 실시간 의사결정 자동화도 마찬가지다.  이런 문제를 바로잡는 마법의 기술 같은 것은 없다. 데이터 활용을 개선하는 유일한 방법은 기업의 데이터를 도메인으로 나누고 각각의 도메인을 한 번에 하나씩 어떻게 처리할 것인지 계획하는 다년 계획을 세우는 것뿐이다. 이런 전략에는 두 가지 주된 목표가 있어야 한다. 먼저, 구체화해야 하는 데이터를 어떻게 찾을 것인지 방법을 찾고, 이를 찾고 추출할 인터페이스를 제공해야 한다. 이 과정은 안전하고 확장 가능한 방법...

인사이트 분석 애널리틱스 2022.07.25

오라클-마이크로소프트, 마이크로소프트 애저용 오라클 데이터베이스 서비스 정식 출시

오라클과 마이크로소프트가 마이크로소프트 애저용 오라클 데이터베이스 서비스(Oracle Database Service for Microsoft Azure)를 정식 출시했다.    이번 신규 서비스를 통해 마이크로소프트 애저 사용자는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 구동되는 엔터프라이즈급 오라클 데이터베이스 서비스를 손쉽게 프로비저닝, 액세스, 모니터링할 수 있게 됐다. 또한, 애저에서 새로운 애플리케이션을 마이그레이션 또는 구축한 뒤, OCI에서 구동되는 자율운영 데이터베이스(Autonomous Database)와 같은 고성능, 고가용성 오라클 데이터베이스 서비스들과 연결해 사용할 수 있다. 2019년 오라클과 마이크로소프트는 파트너십을 체결하고 마이크로소프트 애저용 오라클 인터커넥트(Oracle Interconnect for Microsoft Azure)를 출시, 현재까지 수백 여 개의 기업들이 한국을 포함한 11개의 글로벌 리전을 통해 안전한 프라이빗 상호연결 서비스를 사용해오고 있다. 마이크로소프트와 오라클은 파트너십을 더욱 확대해 보다 간편한 멀티 클라우드 경험을 제공하는 마이크로소프트 애저용 오라클 데이터베이스 서비스를 출시했다. AT&T, 메리어트 인터네셔널, 베리타스, SGS와 같은 기업들을 비롯한 양사의 많은 공통 고객들은 성능 및 확장성을 최적화하고 비즈니스 현대화를 가속화하기 위해 클라우드 공급업체들이 제공하는 서비스를 선택적으로 활용할 수 있기를 바라는 것으로 업체 측은 분석했다.  마이크로소프트 애저용 오라클 데이터베이스 서비스는 애저용 오라클 인터커넥트의 핵심 기능을 기반으로 구축되며, 마이크로소프트 애저의 워크로드와 OCI에서 구동되는 오라클 데이터베이스 서비스를 더욱 손쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트 애저용 오라클 데이터베이스 서비스 또는 애저와 OCI간 기반 네트워크 인터커넥션, 데이터 이그레스(egress) 및 인그레스(ingress)에는 비용이 발생하지 않으며,...

오라클 마이크로소프트 2022.07.21

A/B 테스트 및 데이터 분석 플랫폼 ‘핵클’, 누적 트래픽 150억 건 돌파

핵클은 자체 개발한 A/B 테스트 및 데이터 분석 플랫폼의 2022년 2분기 데이터 처리량이 작년 동기 대비 920% 성장해, 누적 데이터 처리량 150억 건을 달성했다고 발표했다.    기업이 온라인 제품을 출시하고, 데이터 기반으로 기능을 개선하는 전 과정에 필요한 솔루션들을 SaaS 형태로 제공하는 핵클은 2020년 7월 설립 이래 매분기 2배 이상 성장을 거듭하고 있다고 밝혔다.  핵클의 고객사는 A/B 테스트, 기능 플래그 기능을 통해 제품 출시 과정에서 겪게 되는 시행착오에 대한 위험을 사전 진단/방지할 수 있고, 이벤트 관리 기능과 데이터 분석 기능을 활용해 고객의 구매 여정을 분석, 고객 니즈에 맞춰 보다 정교하게 기능을 개선할 수 있다. 주요 고객사로는 우아한 형제들, 카카오스타일, 네이버제트, 당근마켓, 여기어때, 클래스101과 같은 유니콘 테크 기업들이 있으며, 최근에는 데이터 기반 의사결정의 중요성이 부각됨에 따라 대기업 및 게임사 등 다양한 분야로도 관심이 확대되고 있는 추세다. 핵클을 이용하고 있는 게임 스타트업 ‘게임듀오’의 관계자는 “핵클의 A/B 테스트 기능을 통해 즉각적인 사용자 반응을 확인하고, 제품에 인사이트를 반영하여 매달 가파른 매출 성장을 경험하고 있다”고 말했다. 또 다른 고객사 웅진씽크빅은 글로벌 학습 서비스에 핵클의 솔루션을 활용하고 있다.  핵클은 쿠팡에서 쿠팡페이, 쿠팡이츠 같은 서비스를 출시 및 개선했던 프로덕트 오너(PO), 소프트웨어 엔지니어, 데이터 사이언티스트 출신이 모여 만든 업체로, A/B 테스트, 기능 플래그, 이벤트 관리, 데이터 분석 툴까지 총 4가지 솔루션을 보유하고 있다. editor@itworld.co.kr

핵클 2022.07.21

메시 vs. 패브릭 : 대표 데이터 아키텍처 이해하기

데이터 메시와 데이터 패브릭 아키텍처 간의 주요 차이점과 유사점에 대해 알아보자. 2가지 접근 방식을 적절히 결합하면, 회사의 용도에 딱 맞는 다목적 데이터 제품 플랫폼을 구축할 수 있다.    기업이 직관적인 데이터 관리 솔루션을 도입하는 과정에서, 데이터 형태의 다양성으로 인해 비즈니스 리더들은 지속적인 데이터 관리 전략 구축 및 탐색의 중요성을 깨닫기 시작했다. 가트너는 데이터 패브릭을 2021년 데이터 애널리틱스 주요 트렌드로 꼽았지만 업계 전문가들은 데이터로 실행 가능한 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있다는 점에서 데이터 메시 아키텍처의 잠재력 또한 강조했다.  이 2가지 아키텍처의 공통된 목적은 서로 다른, 혹은 이질적인 출처에 산재해 있는 데이터를 처리하고 공유하도록 돕는다는 점이다. 모든 것이 데이터로 연결된 세계에서 2가지 아키텍처는 혼용될 수 있다. 회사에 적합한 데이터 전략을 구축하려면 2가지 아키텍처 간의 근본적인 차이를 이해하는 게 중요하다.  데이터 패브릭 기술 시장 조사업체 엑스퍼사이트(Expersight)가 설명한 정의에 따르면, 데이터 패브릭은 '데이터와 연결 프로세스의 통합 계층을 일컫는 설계 개념'이다. 이는 기존의 검색 가능하고 참조된 메타데이터를 지속해서 분석하여, 하이브리드 및 멀티 클라우드 플랫폼을 포함한 모든 환경에서 통합되고 재사용 가능한 데이터세트를 설계, 구축 및 활용하도록 해준다.  데이터 메시 아키텍처와의 주요 차이점 기술 중심(Technology centric) : 데이터 패브릭 아키텍처는 기존 인프라의 데이터를 통합하고, 의미 있는 인사이트를 사전에 얻을 수 있도록 데이터를 준비하는 운영 기술 계층을 갖추고 있다.   부산물로서의 데이터(Data is a by-product) : 데이터 패브릭 아키텍처는 데이터 통합 기술을 기반으로 여러 출처의 실시간 데이터를 특정 위치로 식별하고 통합한다. 따...

데이터아키텍처 데이터메시 데이터패브릭 2022.07.15

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