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데이터ㆍ분석

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

카이스트-아이앤나, 영유아 빅데이터 기반 인공지능 시스템 개발

산후조리원 기반 임신·출산·육아 전문플랫폼 기업 아이앤나는 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학부 김준모 교수팀과 빅데이터 기반 신생아 맞춤형 인공지능(AI) 시스템 개발 및 연구에 나선다고 밝혔다. 카이스트와 아이앤나는 ‘영유아의 음성(울음소리)과 안면(표정) 데이터를 기반으로 영유아의 감정/의사표현/건강상태를 분석할 수 있는 인공지능 시스템’을 연구, 개발하기 위해 공동연구개발 계약을 체결했다. 이번 협약의 핵심은 기존에 아이앤나에서 연구개발한 딥러닝기반 ‘울음소리 분석’ 시스템을 고도화하고, 영유아의 음성과 안면 데이터를 결합해 감정/의사표현/건강상태 분석에 정확성을 높이는 데 있다. 아이앤나는 이번 협약을 통해 카이스트와 지속적인 공동연구 개발 계획을 수립해, 영유아 헬스케어 서비스로 확대할 계획이라고 발표했다. 영유아의 울음소리를 기반으로 하는 연구와 앱(App)서비스 등은 해외에서도 몇몇 개발된 사례가 있지만, 양질의 데이터 확보에 어려움이 있어 정확성 및 상용화에 어려움을 겪고 있다. 특히, 영유아 울음소리 등과 관련한 빅데이터 수집에 한계가 있고, 가정에서 비전문가가 수집한 데이터에 대한 신뢰성에 문제가 있기 때문이다. 우리나라는 산후조리원 인프라 및 이용이 보편화되어 있어, 출생 후 2주간의 영유아 헬스케어 데이터 확보에 유리한 구조이다. 아이앤나는 전국 산후조리원의 50% 이상에서 사용하고 있는 베베캠 서비스를 기반으로한 인프라를 가지고 있어, 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능하다고 설명했다. 아이앤나 이경재 대표는 “출생 후 100일 전후까지의 영유아 울음소리는 전세계 공통된 주파수에 해당하는 울음소리 패턴을 가지고 있어, 이번 연구를 통해 국내 뿐만 아니라 해외에 상용화 할 수 있는 서비스로 확대할 수 있다”며, “아이앤나는 ‘아이보리’ 앱을 통해 베베캠서비스 뿐만 아니라, 쇼핑, 커뮤니티, 체험단 등 서비스를 통해 지속 성장하고 있으며, 2022년에는 ‘아이보리’ 해외 버전을 출시해 중국, 일본, 동남아 등 해외시장 진출을...

카이스트 아이앤나 2021.12.29

알테어, 데이터 분석 전문업체 월드 프로그래밍 인수

알테어가 데이터 분석 전문 기업인 '월드 프로그래밍'을 인수했다고 밝혔다. 월드 프로그래밍은 20년 이상 연혁의 영국의 데이터 분석 전문 기업으로, SAS 및 파이썬(Python), R, SQL과 같은 다양한 오픈소스 프로그래밍 언어의 호환이 가능해 금융 서비스, 보험 기관, 공공 기관 등 전 세계 500여 개 기업을 고객으로 확보하며 글로벌 시장에서 기술력을 인정받았다고 업체 측은 설명했다.  이번 인수를 통해 알테어는 자사의 데이터 분석 솔루션과 통합해 하나의 플랫폼에서 다양한 프로그래밍 언어를 호환하고, 보다 직관적이고 편리하게 데이터를 분석할 수 있게 되었다. 주력 제품인 WPS 애널리틱스(WPS Analytics)는 드래그앤드롭 방식의 직관적인 워크플로우의 구현이 가능해 데이터 프로파일링 및 탐색, 의사 결정 트리 구축, 예측 모델링 및 머신러닝, 모델 스코어링 등 다양한 기능을 편리하게 사용할 수 있다. 또한 다양한 오픈소스의 활용 및 SAS 언어로 구축된 수백만 개의 모델을 바로 컴파일하고 실행할 수 있다는 것이 강점이다.  이외에도 빅데이터, 클라우드 및 메인 프레임을 포함한 여러 데이터 소스에 액세스 할 수 있으며, 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 지원한다.  한국알테어 문성수 대표는 “이번 인수를 통해 디지털 전환 환경을 구축하는데 필수인 오픈소스 솔루션 역량을 강화해 시뮬레이션, 데이터 관리, 분석 및 피드백 등 제품의 설계 단계부터 제조 공정 단계까지 전체 프로세스를 더욱 원활히 지원 가능하게 되었다”며 “앞으로도 지속적으로 고객편의성을 강화하여 디지털 트윈 선도 기업으로 자리매김할 예정”이라고 말했다.  한편, 알테어는 2018년 나스닥 상장기업이자 데이터 분석 전문 기업인 ‘데이터워치’를 인수하며 AI 및 머신러닝 기반의 솔루션으로 방대한 양의 데이터를 누구나 쉽게 분석, 시각화, 공유할 수 있도록 지원하고 있다. 알테어의 데이터 분석 솔루션은 현재 제조 시뮬레이션 분야 및 금융, 헬...

알테어 2021.12.21

글로벌 칼럼 | ‘진화 혹은 변혁’ 클라우드 데이터 웨어하우스의 미래

지난 5년 동안 우리는 스노우플레이크(Snowflake)와 빅쿼리(BigQuery)로 대표되는 클라우드 데이터 웨어하우스가 수많은 데이터를 결합하고 분석해야 하는 기업에 지배적인 툴이 되어가는 과정을 목격했다. 초기 데이터 웨어하우스는 매출이나 고객 수, 각 지표의 변화 추이 및 원인 파악 등 기업의 전형적인 의사결정을 지원하는 데 활용됐다.   하지만 데이터가 워크로드를 끌어당기는 것이 데이터베이스의 철칙이다. 모든 데이터를 한 곳에 모으면, 팀 내 똑똑한 직원이 예상치도 못한 데이터 활용 방법을 생각해내기 마련이다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 새로운 사용 사례를 ‘탄력성(elasticity)’이라는 특징으로 실현한다. 데이터를 활용하는 새로운 방법을 발견하면 새로운 컴퓨팅 자원을 제한없이 추가한다. 가끔 데이터 웨어하우스에 최적화된 일반적인 분석 쿼리와 새로운 워크로드의 형태가 다른 경우가 있다. 지난 20년간 상용 데이터 웨어하우스는 소수의 대형 쿼리를 처리하는 데 최적화되어 있었다. 전체 테이블을 스캔해 요약 통계를 집계하는 방식이다. 예컨대 상용 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 쿼리에 최적화됐다.    - 지난 1년 동안 각 지역에서 매월 확보한 신규 회원 수 그러나 다음과 같은 질문에는 최적화되어 있지 않다.   - 특정 고객 한 명과 주고받은 모든 상호작용 이런 쿼리는 많은 데이터 소스를 한 곳에 배치한 뒤 특정 소스의 데이터 가운데 아주 적은 비율만 처리해야 한다. 분석적 특성과 운영적 특성을 모두 포함하고 있으며, 클라우드 데이터 웨어하우스가 보편화되면서 등장한 워크로드의 대표적인 유형이다. 주요 데이터 웨어하우스 서비스 업체는 이런 유형의 쿼리를 보다 효과적으로 지원하기 위해 변화를 시도하고 있다. 스노우플레이크는 최근 데이터 웨어하우스에 인덱스를 만드는 검색 최적화 서비스를 출시했다. 현재 인덱스 기능은 운영 데이터베이스 어디에나 존재하지만, 과거에는 데이터 웨어하우스가 분석 워크로드와...

데이터웨어하우스 스노우플레이크 빅쿼리 2021.12.17

NICE평가정보, ‘마이데이터’ 시범 서비스 시작

NICE평가정보(www.niceinfo.co.kr)는 마이데이터 대고객 시범 서비스를 NICE 지키미 모바일 앱 채널에서 제공한다고 밝혔다. NICE평가정보는 그동안 축적해 온 데이터 가공 능력과 정보 분석 능력을 기반으로 마이데이터 시장 선점에 나선다는 방침이다. NICE지키미 마이데이터 서비스는 ▲신용 상태를 컨설팅 해주는 ‘MY크레딧’ ▲신용 점수를 빠르고 편리하게 올려주는 ‘MY부스터’ ▲마이데이터를 관리하는 케어 솔루션 ‘MY체크업’ ▲금융 계좌 통합 관리 시스템 ‘MY자산’ ▲결제일과 잔고를 알아서 챙겨주는 ‘MY연체관리’ ▲금융 패턴과 상품 혜택을 분석해 알려주는 ‘MY대출’ ‘MY카드’ 등을 제공한다. NICE 마이데이터 서비스는 개인 자산 통합 조회, 금융 혜택 및 소비 성향 분석, 신용 정보 조회 뿐만 아니라 개인 신용 평가 전문성을 바탕으로 한 마이데이터 관리와 정보 보호에 초점을 둔 각종 솔루션이 돋보인다. 한편 NICE지키미는 마이데이터 시범 오픈을 기념해 이달 말까지 ‘나이스밋뉴(NICE TO MEET NEW) 마이데이터’ 이벤트를 진행한다. 마이데이터 서비스 첫 동의 후 1개 이상의 전송 요구 동의를 완료하면 이벤트에 자동 응모된다. NICE 마이데이터와의 첫 만남을 기념해 총 1,111명을 추첨해 사과 선물 세트(아이패드+에어팟), 예금 통장, 주식 상품권, 편의점 상품권 등의 경품을 증정한다. editor@itworld.co.kr

NICE평가정보 2021.12.13

AWS, 새로운 데이터베이스 기능 3가지 발표

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 기업 고객이 보다 간편하고 비용 효율적으로 작업을 위한 데이터베이스를 확장 및 운영할 수 있도록 지원하는 3개의 신규 데이터베이스 기능을 발표했다.  신규 데이터베이스 기능은 ▲데이터베이스와 운영체제를 커스터마이징 할 수 있는 ‘아마존 RDS 커스텀’ ▲액세스 빈도가 낮은 데이터에 대한 스토리지 비용을 줄이기 위해 설계된 ‘아마존 다이나모DB 스탠다드-IA 테이블클래스’ ▲신규 테이블 클래스, ML(기계학습)을 활용해 데이터베이스 성능 문제에 대한 개선된 진단 및 해결을 제공하는 서비스인 RDS용 ‘아마존 데브옵스 구루’가 있다.  AWS는 키-값 데이터베이스(key-value databases)용 다이나모DB(DynamoDB), 그래프 데이터베이스용 아마존 넵튠(Amazon Neptune), 인메모리 데이터베이스용 아마존 엘라스티캐시(Amazon ElastiCache) 및 아마존 메모리DB(Amazon MemoryDB), 문서 데이터베이스용 아마존 도큐먼트DB(Amazon DocumentDB), 넓은-컬럼 데이터베이스용으로 아마존 키스페이스(Amazon Keyspaces for Apache Cassandra), 시계열 데이터베이스용 아마존 타임스트림(Amazon Timestream), 원장 데이터베이스용 아마존 QLDB(Amazon QLDB)를 포함한 가장 폭넓고 깊이 있는 특화된 데이터베이스를 지원한다.  또한 10만여 개 이상의 기업 고객들이 오픈소스 데이터베이스 실행에 최적화된 AWS의 아마존 오로라(Amazon Aurora) 상에서 MySQL과 PostgreSQL 호환 데이터베이스를 운영하고 있다.  이밖에도 다수 기업 고객은 AWS에서 제공하는 우수한 확장성, 보안 및 유연성을 활용하기 위해 AWS에서 상용 데이터베이스를 사용한다. 아마존 RDS(Amazon RDS)는 클라우드에서 오라클 ...

AWS 2021.12.08

“새로운 IT 학교가 필요하다” 데이터 기반의 비즈니스 설계자로 역할 전환

독일 도르트문트 소재 아데소(adesso) SE의 CEO이자 뒤스부르크에센 대학교의 소프트웨어 공학 교수인 볼커 그룬은 새로운 IT 학교를 설립해야 한다고 주장한다. 목표는 IT 조직이 비즈니스의 파트너가 되어 디지털 비즈니스 모델을 개발하도록 하는 것이다. 그룬은 “전통적으로 IT는 혁신의 근원이자 새로운 비즈니스 모델의 설계자, 수익원의 보증인 역할을 해왔다. 그러나 이제는 지하에서 나와 이사회로 올라가는 변화가 필요하다”고 강조했다. 그룬과 공동 저자들은 개념 논문인 “새로운 IT 학교”를 통해 IT가 새로운 역할을 받아들여 최대한의 성과를 내기 위해 무엇이 중요한지 설명했다. 논문은 다음의 세 가지 영역에 관심을 집중해야 한다고 주장한다.    CIO와 CDO의 긴밀한 협력  양손잡이 사고방식은 기업 IT 역할의 새로운 요구사항을 의미한다. IT의 핵심 임무는 더 이상 ‘가능한 최소한의 비용으로 기업을 굴러가게 하는 것’이 아니다. IT는 새로운 비즈니스 모델 개발에 기여하고 기업에 가장 중요한 재료인 데이터를 처리해야 한다. 데이터는 고객 데이터, 기계 및 환경 데이터일 수도 있고 구조적이거나 비구조적일 수 있다. 데이터 처리는 기업이 의사 결정을 내려야 할 때 항상 필요한 핵심 역량이다.  아데소는 “속도가 다른 2가지 IT”, 즉 바이모달 IT를 명확하게 거부한다. 양손잡이는 두 손을 모두 사용해 작업하는 것을 의미하며, 서로 다른 요소가 아닌 공통적인 요소를 강조한다. 핵심은 신중하고 비용 효율적인 장인정신에 입각해 창의성과 혁신을 모두 견인하는, 견고하고 탄력적이고 혁신적인 IT를 구축하는 것이다. 이를 위해서는 최고 정보 책임자(CIO)와 최고 디지털 책임자(CDO), 둘의 역할이 필수적이다.    데이터 소스를 책임지는 CIO   CIO의 역할을 비즈니스 애플리케이션 운영으로 제한하는 것은 효과적이지 않다. 인공지능과 머신러닝의 시대에 데이터 소스를 책임지는 CIO는 절대적인...

CIO CDO 데이터중심 2021.12.07

에쓰오씨소프트, 청주시 데이터 활용 정보화전략계획 수립 사업 수주

에쓰오씨소프트가 청주시 데이터 활용 정보화전략계획 수립 사업을 수주했다고 밝혔다.  청주시는 4차 산업혁명 시대를 맞이해 데이터 수요가 급증함에 따라 빅데이터 분석을 통한 과학적 행정 구현과 현안 문제의 선제적 대응을 위해 이번 사업을 추진하게 됐다. 시는 데이터를 효율적으로 통합관리하는 데이터허브센터를 구축하기로 하고, 단계별 구축 모델 수립을 골자로 하는 정보화전략계획 수립 사업을 추진한다.  주관 사업자로 선정된 에쓰오씨소프트는 우선 국내외 선진 사례를 통한 환경분석, 각부서 대상 필요 데이터, 정보화 수요조사를 통해 요구 분석 및 데이터 표준화와 아키텍처를 정의할 계획이다. 이를 기반으로 데이터허브센터 구축을 위한 로드맵을 수립할 예정이다.  이와 함께 데이터 기반의 정책 의사결정을 위해 시민 체감형 서비스를 발굴하고, 데이터 행정 실현을 위한 로드맵을 수립한다. 사업은 착수, 중간, 완료보고회를 거쳐 5개월간 진행된다.   시는 산재돼 있는 데이터를 효율적으로 활용할 데이터허브센터 구축 로드맵이 수립되면 객관적이고 합리적인 의사결정과 시민들에게 유용한 행정서비스를 제공할 기반을 마련할 것으로 기대하고 있다.  에쓰오씨소프트 김세환 상무는 “청주시가 데이터에 기반한 과학적 의사결정으로 신뢰받는 행정을 구현할 수 있도록 최선을 다하겠다”며 “실질적으로 시민들이 쉽게 이용할 수 있는 빅데이터 서비스를 마련하는 데도 힘쓰겠다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

에쓰오씨소프트 2021.12.06

쓰리빅스-아마존웹서비스, 바이오 헬스 빅데이터 플랫폼 개발

쓰리빅스가 의약품 개발과 유전체 치료 등에 활용할 수 있는 ‘바이오 헬스 빅데이터 플랫폼’을 아마존 웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)와의 협업을 통해 개발한다고 밝혔다.   ‘바이오 헬스 빅데이터 플랫폼’은 의사와 진단 연구소가 임상 보고서를 안전하게 검색하고 공유할 수 있도록 환자 정보에 세분화된 액세스 제어 기능을 제공하는 AWS 서비스를 활용해, 부산 주요 병원의 환자 데이터와 유전체 데이터를 결합하는 것이다. 이번 협업에서 쓰리빅스는 바이오 건강 정보의 통합 연계 및 질병 연계 분석을 위해 AWS 서비스를 적극 활용해 병원의 환자 데이터와 유전체 데이터를 활용해 의약품 개발과 유전체 치료에 활용할 연구 플랫폼을 개발할 예정이다. 이를 통해 부산대학교병원을 비롯한 부산 주요 병원이 암 환자나 희귀질환 환자를 위한 정확한 치료방법을 찾을 수 있게 된다. 이는 이러한 환자와 유사하거나 동일한 유전체 돌연변이를 가진 환자의 데이터와 화학요법으로 도출된 임상 결과를 참조해 개발할 수 있으며, 화학요법 중 환자의 유전정보와 일치하지 않는 각종 부작용이나 의료용 약물 사용 위험도 줄일 수 있다고 업체 측은 설명했다. AWS는 쓰리빅스가 아마존 웹서비스의 안전하고 비용 효율적이며 유연한 연구 환경을 사용해 클라우드 기반 유전체 연구 플랫폼을 정부에 제안할 수 있도록 지원하는 데 노력을 기울이며, 쓰리빅스가 유전체 연구 솔루션을 AWS 클라우드로 마이그레이션하도록 지원할 계획이다. 쓰리빅스의 박준형 대표는 “AWS의 광범위하고 심도깊은 서비스를 활용해 바이오 헬스 솔루션을 개발해 시민 의료 서비스를 개선할 것”이라며 “쓰리빅스의 전문 기술을 국내외의 바이오 헬스 프로젝트, 미래 헬스케어 산업 활성화에 기여해 4차 산업의 중심인 바이오 비즈니스에 이바지할 것”이라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

쓰리빅스 아마존웹서비스 2021.12.03

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