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데이터ㆍ분석

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

IBM-LG전자, 양자 컴퓨팅 응용 분야 발전 위해 협력

IBM은 LG전자가 양자 컴퓨팅의 응용 분야를 발전시키기 위해 IBM 퀀텀 네트워크에 합류했다고 발표했다. IBM은 IBM 퀀텀 네트워크에 합류한 LG전자에 IBM의 양자 컴퓨팅 시스템뿐만 아니라 IBM의 양자 관련 전문성과 IBM의 오픈소스 기반 양자 정보 소프트웨어 개발 키트인 퀴스킷(Qiskit)을 활용할 수 있는 권한을 제공할 예정이다. LG전자는 많은 양의 데이터 처리가 필요한 빅데이터, 인공지능, 커넥티드카, 디지털 전환, 사물인터넷(IoT), 로봇 애플리케이션 등을 지원하기 위한 산업용 양자 컴퓨팅 애플리케이션을 연구할 계획이다. IBM 퀀텀과의 협력으로 LG전자는 IBM의 양자 로드맵에 따라 발표되는 최신 양자 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어, 애플리케이션을 바로 활용할 수 있게 된다. 또한, 직원들이 산업에 어떤 잠재적인 혁신 기술을 적용할 수 있는지 연구할 수 있도록 교육도 제공할 계획이다. LG전자 CTO 김병훈 부사장은 “오픈 이노베이션 전략을 바탕으로 IBM과 협력하여 양자 컴퓨팅 기술을 확보해 나갈 계획”이라며 “양자 컴퓨팅 기술을 미래 사업에 활용함으로써 고객들에게 지금까지 경험하지 못한 가치를 제공할 것”이라고 강조했다. IBM 펠로우(수석 과학자) 겸 퀀텀 컴퓨팅 부문 부사장인 제이 감베타는 “한국의 양자 컴퓨팅 생태계가 성장하고 있는 시기에 LG 전자가 IBM 퀀텀 생태계에 합류하게 된 것을 환영한다”며 “IBM은 양자 컴퓨팅을 통해 LG 전자가 미래 핵심 기술과 관련된 새로운 형태의 문제를 연구하는데 협력할 것이며, 동시에 한국의 양자 역량을 강화하는 데 도움이 되고자 한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

IBM LG전자 2022.01.10

쿠콘-BNK금융그룹, 마이데이터 서비스 오픈

쿠콘은 자사와 BNK금융그룹 3개 계열사의 마이데이터 제휴 서비스를 성공적으로 오픈했다고 밝혔다. 2021년 6월 쿠콘과 BNK금융그룹(BNK부산은행, BNK경남은행, BNK캐피탈)은 마이데이터 제휴를 맺고 ‘BNK마이데이터 서비스’를 준비해왔다. 1월 4일 정식 오픈한 이번 서비스는 만 19세 이상 개인 고객이면 누구나 이용할 수 있는 개인 맞춤형 통합 자산 관리 서비스다.   쿠콘은 자사의 ‘마이데이터 플러그인(Plug-In)’ 서비스를 BNK부산은행, BNK경남은행, BNK캐피탈 모바일 서비스에 연동했다. 대표 기능으로는 ▲은행·카드·증권·보험·연금 등 개인 자산을 한 번에 조회할 수 있는 ‘원터치 통합 자산 조회’ ▲소비 패턴 분석을 통한 ‘자산 현황 리포트’ ▲일별·월별 수입과 지출 내역을 파악할 수 있는 ‘금융 캘린더’ 등이 있다. BNK금융그룹은 쿠콘이 제공하는 ▲자동차 ▲부동산 ▲헬스케어 ▲유통·물류 등 여러 비금융 데이터를 활용한 부가 서비스도 앞으로 선보일 예정이다. 쿠콘과 BNK금융그룹은 이번 서비스 오픈을 시작으로 이용 고객에게 특화한 통합 자산 관리 서비스 제공을 위한 협력을 이어 나갈 방침이다. 최근 쿠콘은 마이데이터 비즈니스를 활발히 펼치고 있다. 마이데이터 본격 시행에 발맞춰 BNK금융그룹, 삼성카드가 쿠콘 마이데이터 플러그인으로 제휴 서비스를 오픈했다. 이뿐만 아니라, 서비스 이용 고객에 대한 세밀한 분석과 특화한 부가 서비스 제공을 위해 마이데이터 사업자들이 쿠콘 빅데이터, 비금융 데이터에 큰 관심을 보이고 있다. 다양한 업권에 속한 기업들의 마이데이터 사업 관련 문의가 점점 늘어나는 추세다. 쿠콘 김종현 대표는 “BNK금융그룹과의 마이데이터 업무 협력으로 더 많은 고객이 품질 높은 마이데이터 서비스를 이용할 수 있을 것”이라며 “쿠콘은 마이데이터 서비스뿐만 아니라, 빅데이터 및 비금융 데이터 등을 활용한 특화 서비스도 제공해 쿠콘만의 차별화한 마이데이터 사업을 펼칠 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다. edi...

쿠콘 2022.01.06

에이모, CES 2022서 업그레이드된 AI 데이터 라벨링 기술 소개

AI 데이터 컴퍼니 에이모가 1월 5일부터 개최되는 CES 2022에 참가해 최신 스마트 라벨링 기술 쇼케이스를 시연한다고 밝혔다. 에이모는 스마트시티관(LVCC North Hall #9155) 전시 부스에서 자율주행과 스마트시티 분야에 필요한 데이터를 AI가 자동으로 라벨링 하는 ‘스마트 라벨링’ 기술 가운데 사용자가 보유한 원천 데이터를 업로드해 프로젝트 목적에 맞춰 학습 모델을 만들 수 있는 ‘커스텀 모델(Custom Model)’과 원천 데이터가 없더라도 에이모가 사전에 제작한 객체 데이터를 적용해 라벨링할 수 있는 ‘프리셋 모델(Preset Model)’을 시연할 예정이다. 또한, 에이모는 부스 내 체험존을 마련해 부스 방문 및 사전 미팅 신청 고객을 대상으로 직접 스마트 라벨링 기술을 이용해 볼 수 있는 기회를 제공한다. CES 2022에서 공개하는 업그레이드된 스마트 라벨링 기술은 현재 에이모가 고품질의 학습 데이터를 가공할 때 이용하는 내부 플랫폼 ‘에이모 라벨러스’에서만 이용할 수 있지만 올해 상반기 중에는 기업 고객들이 ‘에이모 엔터프라이즈’를 통해 직접 이용할 수 있도록 공개할 예정이다. 에이모 글로벌 사업 책임자인 정도일 본부장은 “이번 CES 2022에서 공개하는 개선된 스마트 라벨링(Smart Labeling) 기술로 글로벌 AI 시장에서 데이터 확보 및 가공에 대한 기업의 진입 장벽을 낮추고 글로벌 AI 데이터 컴퍼니 포지셔닝할 예정”이라고 밝혔다. 한편, 에이모는 스마트 라벨링 기술을 활용해 자율주행, 스마트 시티, 리테일, 드론, OCR, 영상 감시 등 다양한 분야의 데이터 라벨링 프로젝트를 자동화하고 있으며, 학습 데이터 가공 플랫폼 ‘에이모 엔터프라이즈’를 영국, 일본, 베트남 등 글로벌 기업에 제공하여 다양한 AI 데이터 프로젝트를 진행하고 있다. editor@itworld.co.kr

에이모 2022.01.04

클라우드 DW를 선택하는 방법과 주요 솔루션 13가지 비교

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)는 전사적으로 모든 역사적 데이터를 저장하는 통합 데이터베이스로 분석에 최적화돼 있다. 최근, 데이터 웨어하우스를 구축하는 기업은 온프레미스보다 클라우드에 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우가 많다. 또한, 전통적인 데이터 웨어하우스 대신 쿼리를 지원하는 데이터 레이크를 활용한다. 이밖에 역사적 데이터와 스트리밍 라이브 데이터의 결합 여부도 EDW 프로젝트에서 중요한 결정 사항이다.   데이터 웨어하우스(Data warehouse)는 일반적으로 역사적 데이터를 저장하기 위해 2개 이상의 데이터 소스로 만든 분석(관계형) 데이터베이스다. 페타바이트급까지 크기가 커지기도 한다. 데이터 웨어하우스는 복잡한 쿼리를 실행시키고 보고서를 생성하는 상당한 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 갖춘 경우가 많으며, 종종 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템과 머신러닝의 데이터 소스 기능을 한다. 트랜잭션 운영 데이터베이스의 쓰기 처리량 요건은 생성할 수 있는 인덱스의 종류와 수를 제한한다(인덱스가 많을 수록 추가되는 레코드당 쓰기와 업데이트가 많아지며 경합이 증가할 수 있음). 이로 인해 운영 데이터베이스에 대한 분석 쿼리가 느려진다. 데이터를 데이터 웨어하우스로 내보낸 후, 별개 OLTP(Online Transaction Processing) 데이터베이스의 쓰기 성능에 영향을 주지 않고 상당히 좋은 분석 쿼리 성능으로 데이터 웨어하우스에서 필요한 모든 것을 인덱스 처리할 수 있다. 데이터 마트에는 특정 비즈니스 라인을 대상으로 한 데이터가 포함돼 있다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에 종속적일 수도, (운영 데이터베이스나 외부 소스에서 가져오는 형태로) 독립적일 수도 있다. 또는 둘이 혼합될 수도 있다. 자체 형식으로 데이터 파일을 저장하는 데이터 레이크는 ‘읽기 스키마(Schema on read)’다. 레이크에서 데이터를 읽는 애플리케이션은 데이터에 독자적인 유형과 관계를 적용해야 한다는 의미이다. 반면 전통적인 데이터 웨어...

클라우드데이터웨어하우스 데이터웨어하우스 2021.12.30

올바른 데이터 아키텍처를 구축하는 5가지 원칙

견고한 아키텍처를 설계하는 것은 최신 애플리케이션 구축에 있어서 가장 어렵지만, 가장 중요한 부분이기도 하다.    합리적인 데이터 아키텍처를 만들지 못하면 애플리케이션에 많은 문제가 발생한다. 성능이나 데이터 무결성, 데이터 주권 및 안전, 확장성 문제가 대표적이다. 데이터 아키텍처가 부실하면 애플리케이션은 물론 이를 사용하는 기업까지 부실해진다. 적절한 데이터 아키텍처 구축은 모든 최신 아키텍처를 오래 안정적으로 운영하는 데 필수적이다. 애플리케이션 현대화 작업에 도움이 되는 데이터 아키텍처 설계(혹은 재설계) 원칙 5가지를 소개한다.  1. 적절한 종류의 데이터베이스를 사용할 것  데이터 아키텍처 설계에서 가장 중요한 것은 데이터 저장 및 접근에 필요한 데이터베이스의 종류를 파악하는 것이다. 사용해야 할 데이터베이스 종류를 결정하려면 다음과 같은 사항을 고려해야 한다.   저장할 데이터가 고도로 구조화된 데이터인가, 단순 키 값 데이터인가? 데이터 유지 기간이 영구적인가, 일시적인가? 데이터 접근이 무작위인가, 순차적인가? 고정 스키마나 유연 스키마를 사용하는가, 단순 플랫 파일인가? SQL 질의를 지원하는 관계형 데이터베이스를 사용해야 하는가?  답변에 따라 SQL 데이터베이스, 단순 키 값 저장소, 메모리 상주 캐시, 단순 개체 저장소, 혹은 고도로 구조화된 데이터 저장소를 선택할 수 있다. 선택한 데이터베이스 종류에 따라 데이터베이스의 궁극적인 기능과 해당 애플리케이션 사용례에서의 성능 수준이 결정된다. 확장성이나 가용성처럼 애플리케이션에 필수 불가결한 요소는 데이터베이스 종류에 따라 크게 달라진다.  2. 데이터를 적절한 장소에 저장할 것 ‘데이터를 어디에 저장해야 하는가’라는 질문은 매우 단순하지만 중요하다. 데이터 저장 장소는 데이터와 애플리케이션에 따라 프론트엔드에 위치할 수도, 백엔드에 위치할 수도 있다. 또한 사용자가 로컬에 저장할 데이터와 최대한 많은...

데이터아키텍처 2021.12.29

글로벌 칼럼 | 2022년 기업 데이터를 둘러싼 전망 5가지

원유나 금, 핵폐기물, 심지어 베이컨까지 어떤 비유를 사용해도 비즈니스에서 데이터의 역할은 줄어들지 않는다. 기업은 가진 데이터를 활용해 애플리케이션과 서비스 매출을 늘리기를 원한다. 그러나 데이터 활용은 그리 간단하지 않다. 장기적인 분석에 사용하는 데이터 분석 서비스는 비즈니스에 힘을 실어주는 서비스와는 다르기 때문이다.   데이터를 활용한 시장 분석 분야에는 이미 많은 관심과 자금이 들어갔다. 2022년에는 신속한 데이터 처리 측면에서 큰 변화가 일어날 것으로 예상한다. 이와 관련한 5가지 전망을 살펴보자. 전망 1 : ‘레거시 NoSQL’이 흥미로운 주제가 될 것 지난 몇 년간 차세대 언어로 여겨졌던 NoSQL은 이제 장기 운영 사례를 볼 수 있을 정도로 자리잡았다. 이와 같은 최신 기술로의 마이그레이션은 IT 분야에 상관없이 언제나 논의하는 주제다. 클라우드 및 클라우드 네이티브 데이터 분야에서도 마찬가지다. 기업 IT팀은 향후 10년 동안 추진할 올바른 선택이 무엇인지 토론하게 될 것이다.  2022년에 벌어질 이런 토론에서 쿠버네티스에서 네이티브로 실행되지 않는 기존 시스템이 화두가 된다면, ‘레거시 NoSQL(Legacy NoSQL)’이 흥미로운 주제가 될 것이다. 주류 NoSQL은 클라우드 네이티브 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 연결될 것이며, NoSQL 데이터베이스를 클라우드 배포의 일환으로 실행하는 방법이 등장할 것으로 예상한다. 전망 2 : 데이터 반출 비용이 낮아질 것 클라우드 서비스 업체의 서비스 가격은 꽤 오래전부터 데이터의 유입 및 반출에 따라 크게 차이가 났다. 일반적으로 유입 데이터는 무료였는데, 이는 클라우드 마이그레이션을 촉진하는 매력적인 요소였다. 반면 클라우드 서비스 업체에서 데이터를 반출할 때는 많은 비용을 내야 했다. 이 역시 기업의 클라우드 채택을 촉진할뿐더러 기업 사용자가 클라우드를 계속 사용하도록 하는 방법이었다.  하지만 데이터 유입 및 반출 비용이 변하기 시작했다. 일부 소...

데이터 전망 2022년 2021.12.29

아이엠알, 도시소리 데이터셋 구축…“24개 분야 7만여 개 데이터, AI 허브에 공개”

인공지능 데이터 전문 기업 아이엠알이 도시소리 데이터셋을 구축했다고 발표했다. 아이엠알은 도시소리 관련 데이터 인공지능 학습용 데이터셋을 만들기 위해 도시소리를 수집했다. 생활 속 도시소음을 24개로 분류하고 7만여 건의 데이터를 구축했다. 이를 위해 데이터 수집, 정제, 가공, 검사를 통한 ▲인공지능 데이터 구축 ▲인공지능 모델 개발 ▲인공지능 서비스 개발 등의 업무를 진행했다. 아이엠알은 도시소리 데이터셋을 AI 통합 플랫폼(AI HUB)에 공개할 예정이다. 이에 따라 사용자는 AI 프로그램으로 도시소리인 주변 소음원을 분석할 수 있고, 도시 소음과 관련된 다양한 서비스도 개발할 수 있다. 또 도시소리 데이터셋으로 공사장 소음을 분석하고, 생활 소음을 측정해 층간 소음이나 관련 분쟁에 대한 완화 효과도 기대해 볼 수 있다고 업체 측은 설명했다. 또한 도시소리 데이터셋 이용 시, AI 기술과 제품 서비스 개발에 필요한 ▲AI 데이터 ▲AI SW API 등을 지원받을 수 있다. 도시소리 데이터셋 구축은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주최한 데이터 댐 사업의 일환으로, 아이엠알은 데이터 댐 구축 사업에 지난 6월부터 참여했다. 데이터 댐 사업은 데이터 수집·가공·거래·활용 기반을 강화해 데이터 경제를 가속화하고, 5세대 이동통신(5G) 전국망을 통해 인공지능 융합을 확산하는 등 디지털 산업 육성을 목적으로 한다. 또 코로나 이후 심화된 디지털 기술 불평등으로 인한 격차를 줄이고자 하는 휴먼 디지털 뉴딜 정책이 반영됐다. 아이엠알 김경수 대표는 “도시소리 데이터셋은 도시의 안전과 환경을 관리하는 데 필요한 서비스의 기초가 될 것”이라며 “아이엠알은 국제 표준 기반 사물인터넷(IoT), 빅데이터, AI의 전문 기술로 스마트시티, 스마트교통, 스마트에너지, 스마트공장 분야에서 큰 성과를 내고 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

아이엠알 2021.12.29

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