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‘헬스케어는 기회의 땅’ 세일즈포스 비롯해 IT 업계 신규 서비스 봇물

세일즈포스가 헬스케어 부문을 강화하고 있다. 헬스 클라우드(Health Cloud)에 환자 원격 모니터링 대시보드, 셀프 서비스 예약관리 툴 등 몇 가지 기능을 추가했다. 세일즈포스는 2015년 헬스 클라우드를 출시했다. 헬스케어 서비스 업체가 더욱 효과적으로 환자를 돌보고, 신기술 채택이 더딘 이 산업에서 빠르게 디지털 트랜스포메이션 할 수 있도록 도왔다. 헬스 클라우드는 세일즈포스의 서비스 클라우드(Service Cloud)에 구축됐다. 의료 기관에 환자 데이터에 대한 폭넓은 관점을 제공하고, 전자건강기록(EHR) 시스템과 통합하도록 설계됐다. 이번 주 HIMSS 21 컨퍼런스에서 발표된 신규 서비스 중 하나는 환자 원격 모니터링(Remote Patient Exception Monitoring)이다. 환자 원격 모니터링 시스템은 인터넷에 연결된 헬스케어 기기가 수집한 심박수, 혈당 수치 등 데이터를 사용해 헬스 클라우드 대시보드에서 환자의 건강 상태를 추적해 보여준다. 헬스케어 서비스 업체와 의료진이 환자와 대면하지 않고도 환자의 건강을 모니터링할 수 있다.   환자는 세일즈포스의 인텔리전트 약속 관리 시스템(Intelligent Appointment Management)을 통해 PC 및 모바일 기기를 사용해서, 또는 콜 센터 담당자에게 연락해 예약을 잡을 수 있다. 진료 절차를 간소화하기 위해 예약 유형에 맞게 사전 설문지를 만들고 고객 맞춤화 할 수도 있다. 의약품 관리 시스템(Medication Management)은 환자가 현재와 과거에 처방받은 약물 리스트를 제공한다. 임상의와 의료 기관은 별도 시스템을 사용해 수작업으로 처방 내역을 관리할 필요가 없다. 또한, 세일즈포스는 세일즈포스 맵(Salesforce Maps)에 미국 의료정보보호법(HIPAA) 규정을 적용했다. 간병인과 영업, 서비스 운영 등 관련된 현장 직원이 접근할 수 있는 환자의 데이터를 안전하게 보호하기 위함이다. B2C 커머스와 주문 관리 시스템 역시 HIPAA...

세일즈포스 헬스케어 클라우드 2021.08.12

와이디엔에스, 강서구청에 GRIP 라이트 기반 ‘스마트 강서 통합 플랫폼’ 구축

와이디엔에스는 강서구청에 자사의 실시간 거버넌스 인텔리전스 플랫폼인 ‘GRIP 라이트’를 기반으로 한 실시간 거버넌스 인텔리전스 플랫폼인 ‘스마트 강서 통합 플랫폼’을 구축 완료했다고 밝혔다.  와이디엔에스의 특허솔루션 GRIP 라이트를 기반으로 강서구청장실에 설치된 스마트 강서 통합 플랫폼은 ▲실시간 도시현황 ▲생활지도 ▲구정현황 ▲공약 및 주요사업 ▲여론동향 등 7개의 메뉴로 구성됐다. 가로 3.7m, 세로 1.5m 대형 멀티스크린에 디스플레이 되며 일반적인 키보드나 마우스는 물론, 화면 터치와 음성인식으로도 조작할 수 있다. 스마트 강서 통합 플랫폼은 특히 코로나19 상황판, 재난, 교통, 대기환경 등을 실시간으로 파악할 수 있도록 데이터를 연계해 화재, 구조, 방역 등 긴급 상황 발생 시 재난 대응 컨트롤 타워 역할을 하고 있다. 또한 마곡지구로 대표되는 신도심과 구도심간의 균형발전에 필수적인 정보와 진행상태를 실시간으로 확인할 수 있어 강서구가 4차 산업혁명을 선도하고 미래 스마트도시로 나아감에 있어 중추적인 역할을 할 것으로 강서구청은 예상하고 있다.   와이디엔에스의 GRIP 풀 버전과 기초 단체용 라이트 버전은 광역 및 기초 자치단체는 물론 정부 및 정부 투자 기관으로부터 관심을 받고 있다고 업체 측은 설명했다. 와이디엔에스는 올해에도 ‘GRIP’에 대한 활발한 세일즈 마케팅 활동을 통해, 향후 5년 내에 연매출 300억 원대의 프리미엄 기술혁신형 중소기업으로서의 위상을 굳건히 할 계획이다. editor@itworld.co.kr

와이디엔에스 2021.08.11

비주얼캠프, 아이스크림에듀에 AI 시선 추적 기술 제공

비주얼캠프가 초중등 스마트홈러닝 아이스크림 홈런을 운영하는 아이스크림에듀에 인공지능(AI) 시선 추적 소프트웨어 기술을 제공한다고 밝혔다.  비주얼캠프가 개발한 인공지능 시선 추적 소프트웨어 ‘시소(SeeSo)’의 최신 기능인 ‘사용자 상태 API(User Status API)’ 기술은 아이스크림 홈런에 적용돼 8월 16일 출시된다. 비주얼캠프의 시선 추적 기술이 접목된 이번 아이스크림 홈런에서는 시선 데이터를 분석, 학습자의 집중도 패턴과 학습 스타일을 파악하는 서비스를 제공한다. 학습 당시 학습자의 상태 변화를 실시간 데이터로 축적해 더 정교한 맞춤형 교육을 공급하겠다는 목표다. 아이스크림 홈런은 집중력이 낮아진 학생을 위한 시선 추적 두뇌 훈련 게임도 선보인다. 움직이는 타깃 점을 찾아 특정 시간을 응시하는 방식으로, 학습자가 디바이스와 눈을 맞추며 하는 인터랙티브한 방식으로 집중도를 높일 수 있는 게 장점이다. 비주얼캠프는 영유아를 대상으로 하는 아이스크림 키즈와도 협업하고 있다. 시선 추적 기술을 활용한 영유아 대상 집중도 트레이닝 서비스를 준비하고 있다. 시력 저하 방지를 위한 학습기기와 학습자 눈과의 거리를 측정하는 기능도 추가될 예정이다. 비주얼캠프는 이번 아이스크림에듀와 협업을 시작으로, 학습 보조 서비스를 넘어 실제 학습자의 학습 상태를 개선할 수 있는 서비스를 제공하고, 학습 능력을 높이는 방안을 연구할 계획이다. 비주얼캠프 석윤찬 대표는 “인공지능 교육에 앞장서 온 아이스크림에듀에 비주얼캠프의 시선 추적 기술이 공급돼 더 차별화한 서비스를 구현하는 데 의미가 있다”며, “학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 되는 시선 추적 기술로 발돋움하도록 꾸준히 노력할 것”이라고 말했다.  editor@itworld.co.kr

비주얼캠프 아이스크림에듀 2021.08.11

엔비디아-클라우데라, CDP에 엔비디아 GPU 더한 아파치 스파크 3.0용 RAPIDS 가속기 출시

엔비디아가 8월 4일, 클라우데라와의 협력에 관한 미디어 브리핑을 개최했다. 지난 4월 클라우데라와 엔비디아는 클라우데라 데이터 플랫폼(Clouddera Data Platform, CDP)과 엔비디아의 GPU를 통합한 아파치 스파크 3.0용 RAPIDS 가속기(Accelerator) 출시를 발표하면서 올 여름부터 사용할 수 있을 것이라고 밝힌 바 있다. 클라우데라 데이터 플랫폼에 엔비디아의 GPU를 더해 코드 변경 없이 데이터 파이프 라인을 가속화하고, 머신러닝 작업 성능을 높였다. 이미 올해 초에 CDP에 적용된 머신러닝 AMP(Applied ML Prototype)과 엔비디아의 강력한 컴퓨팅 성능으로 패키지된 머신러닝을 미국연방국세청(IRS), 영국통계청(ONS), 독일 코메르츠뱅크(Commerzbank) 등에 적용한 바 있다. 지난 4월, IRS는 통합 시스템을 구현해 사기 탐지 및 기타 필수 업무를 위한 데이터 엔지니어링 및 데이터 사이언스 워크플로우를 확인했고, 3배 정도의 속도 개선 효과를 봤다고 말했다. 하지만 이번 브리핑에서 엔비디아 데이터 과학 그룹 선임 이사 스콧 맥클레란은 “IRS는 클라우데라와 엔비디아의 협력 덕에 절반의 비용으로 10배 향상된 워크플로우 속도를 지원받고 있다”라고 말했다. 기존 고객은 더욱 보강된 클라우데라 데이터 플랫폼을 이용할 수 있게 됐다. 맥클레란은 “30~40% 더 증가된 비용으로 기존 기업도 코드 변경 없이 데이터 워크플로우에서 5배의 속도 개선을 보고있다”라고 말했다. 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드에서 보다 저렴한 비용으로, 더 빠르게 데이터 처리 및 머신러닝 모델 훈련을 수행할 수 있다. 또한, 공급망 모델 변환, 금융 부정행위 대응, 새로운 제품군 개발 등 이전에는 볼 수 없었던 규모의 데이터 세트 활용도 가능하다. 클라우데라 머신러닝 부사장 수실 토마스는 “엔비디아와의 협업으로 AI와 데이터 사이언스를 확장해 나가고 있으며, 클라우데라 데이터 플랫폼에 엔비디아의 GPU...

엔비디아 클라우데라 RAPIDS 2021.08.04

마이크로포커스, RIA AI 및 예측 분석 영역에서 리더로 선정

한국 마이크로포커스(Micro Focus)는 리서치 & 컨설팅 그룹인 ‘Research In Action(이하 RIA)'가 발간한 보고서에서 AI 및 예측 분석 영역에서 리더로 선정되었다고 밝혔다. RIA는 이 보고서에서 마이크로포커스가 가지고 있는 광범위한 포트폴리오와 솔루션 간의 완벽한 통합 기능을 지원한다고 판단해 20개 공급업체 가운데 가장 높은 점수를 주었다고 전했다.    RIA의 이브라인 오엘리치는 "마이크로포커스의 오퍼레이션 브리지(Operation Bridge) 솔루션과 임베디드 OPIC 플랫폼은 회사의 우수한 통합 및 데이터 항목으로 AIPA의 범주를 선도하고 있어 모든 디지털 비즈니스 전환 프로젝트를 위한 훌륭한 파트너"라고 언급하며, "마이크로포커스가 최근 OPTIC(Operations Platform for Transformation, Intelligence and Cloud)로 전환한 것은 기업이 비즈니스 팀과 IT 팀 모두에서 필요로 하는 디지털 혁신의 다음 장을 향한 중요한 단계"라고 말했다. 마이크로포커스 오퍼레이션 브리지는 강력한 자동 머신러닝, 이상 징후 감지 및 예측 분석을 통해 근본 원인을 신속하게 식별할 수 있는 AI옵스(AIOps) 솔루션이다. 마이크로포커스의 OPTIC 플랫폼의 내장된 인텔리전스는 대부분의 타사 모니터링 도구를 포함해 여러 IT 환경에서 발견되는 다양한 솔루션에서 생성되는 모든 데이터를 표준화, 저장 및 이해할 수 있도록 광범위한 분석 기능을 제공한다.  또한 오퍼레이션 브리지 및 OPTIC을 통해 기업은 온프레미스 접근 방식과 함께 클라우드 서비스를 검색, 모니터링, 관리 및 통제해 고객 경험과 비즈니스 수익을 극대화할 수 있다. 오퍼레이션 브리지에는 다음과 같은 기능이 포함된다.    클라우드 및 사내 서비스 전반에 걸쳐 자동화된 검색 및 모니터링 이벤트 통합 및 소음 감소: 근본 원인을 신속하게 파악하고 평균 장애처리 시간 단축 협...

마이크로포커스 Micro Focus 2021.08.02

에쓰오씨소프트, 경상남도 제로페이 사용자 결제데이터 분석 사업 수주

에쓰오씨소프트가 경상남도 제로페이 사용자 결제 데이터 분석 사업을 수주했다고 밝혔다.  이번 사업은 경상남도가 소상공인을 지원하기 위해 추진했던 제로페이 및 경남사랑상품권의 효과를 분석해 데이터에 기반한 제로페이 및 상품권활성화 전략을 수립하기 위해 추진하는 사업이다. 사업은 이달부터 약 3개월간 진행된다. 앞서 경상남도는 코로나로 매출 경감을 겪는 소상공인을 위해 올 3분기 소상공인 정책자금으로 350억 원 융자지원하며, 제로페이 분야에 50억 원을 할당하기로 했다. 적극적인 제로페이 신규 가맹점 확대를 통해 소상공인 매출상승과 지역경제 살리기를 목표로 하고 있다. 에쓰오씨소프트는 이번 사업에서 제로페이와 경남사랑상품권의 결제 데이터를 분석해 지역별, 업종별, 성별, 연령별, 시간대별 이용 현황 및 소비패턴을 분석할 계획이다.  또 새로운 정책 인사이트를 도출할 수 있도록 가맹점 비용(수수료 절감) 및 매출에 미치는 영향 분석, 소비자 상품권 이용에 대한 소득효과 및 대체효과 분석, 역외 자금 유출방지 및 지역 상권 활성화 효과 분석, 예산 투입 대비 제로페이 및 상품권 활성화 분석 등 심층 분석을 함께 한다. editor@itworld.co.kr

에쓰오씨소프트 2021.07.28

"모든 분석이 같은 결과를 가져오지 않는다" 분석 등급별 다른 용도와 특징

분석(Analytics)은 모든 현대 SaaS 애플리케이션의 핵심이다. SaaS 애플리케이션을 성공적으로 운영하기 위해서는 애플리케이션의 성능이 어느 정도인지, 무슨 일을 하는지, 목표 달성에 얼만큼 성공하고 있는지를 모니터링해야 한다.   그러나 현대 애플리케이션이 모니터링하고 점검해야 할 분석의 유형은 많다. 분석의 목적과 가치, 정확성, 신뢰성은 어떻게 측정하고 사용되는지, 그리고 누가 사용하는지에 따라 크게 좌우된다. 기본적으로는 3가지 클래스의 분석이 있으며 각각의 사용례는 확연히 다르다. 클래스 A 분석, 미션 크리티컬한 애플리케이션 운영 클래스 A 분석은 애플리케이션의 미션 크리티컬 메트릭이다. 이 분석이 없으면 애플리케이션 작동이 즉시 멈출 수 있다. 애플리케이션 운영을 평가하고 성능을 조정하고 동적으로 수정해 애플리케이션 기능을 유지하는 데 사용되는 메트릭이다. 분석은 애플리케이션 운영 환경을 지속적으로 모니터링하고 개선하는 피드백 루프의 일부분이다. 클래스 A 분석의 대표적인 예는 오토스케일링(autoscaling)에 사용되는 메트릭이다. 이와 같은 메트릭은 애플리케이션의 부하가 변동함에 따라 현재의 수요를 충족 또는 초과하도록 인프라 크기를 동적으로 변경하는 데 사용된다. 잘 알려진 예로 AWS 오토스케일링(Auto Scaling) 클라우드 서비스가 있다. 이 서비스는 특정 아마존 클라우드워치(CloudWatch) 메트릭을 자동으로 모니터링하면서 트리거와 임계치를 관찰한다.  특정 메트릭이 특정 조건에 도달하면 AWS 오토스케일링은 아마존 EC2 인스턴스를 애플리케이션에 추가 또는 제거해 애플리케이션을 운영하는 데 사용되는 자원을 자동으로 조정한다. 더 많은 자원이 필요하면 인스턴스를 추가하고, 메트릭에 자원이 더 이상 필요없는 것으로 나타나면 인스턴스에서 리소스를 제거한다. AWS 오토스케일링을 활용하면 원하는 수의 EC2 인스턴스로 구성된 서비스를 만든 다음, 트래픽과 부하 요구사항에 따라 자동으로 서버를...

분석 오토스케일링 2021.07.22

디엔에이링크, IBM 엘라스틱 스토리지 시스템 도입으로 바이오 연구 개발 촉진

유전체 기반 생명공학 전문기업인 디엔에이링크가 IBM 엘라스틱 스토리지 시스템(ESS) 5000 시리즈를 도입, 유전체 정보 분석 및 연구의 생산성을 높일 수 있게 되었다고 한국IBM이 밝혔다.  국내는 물론, 아시아 지역까지 유전체 분석 및 연구 개발 사업을 펼치고 있는 디엔에이링크는 의료 기술 및 신약 개발이 더욱 활발해지고, 법의학 분야에서의 유전자 감식 등 유전자 분석의 활용도가 점점 확대됨에 따라 분석을 요하는 유전자 데이터의 양은 급증하는데 반해 유전체 분석 속도가 이를 따라가지 못하는 상황에 직면하게 되었다. 디엔에이링크는 이를 해결하기 위해 고성능 서버(HPC) 환경을 구축하는 한편, 데이터 처리 분야의 최신 기술이 집약된 IBM 엘라스틱 스토리지 시스템(ESS) 5000 시리즈를 도입했다. 데이터 특화 스토리지인 IBM 어플라이언스 ESS 5000은 분석 성능에 영향을 미치는 초당 수십 기가 바이트 이상의 고성능 I/O 환경을 제공해 유전체 분석 속도를 크게 끌어올릴 수 있게 되었다고 업체 측은 설명했다. 또한, 단일 시스템에서 수십 페타바이트 이상까지 성능과 용량의 확장이 가능해 데이터 폭증 시에도 속도 저하에 대한 리스크를 줄이면서도 대응할 수 있게 되었다고 덧붙였다. 한편, IBM 어플라이언스 ESS 5000는 플래시, 일반 디스크, 테이프 등은 물론, 온프레미스에 구축된 오브젝트 스토리지 혹은 퍼블릭 클라우드 스토리지도 데이터 저장소로 혼합 구성해 단일 데이터파일 시스템을 생성할 수 있도록 지원한다. 디엔에이링크는 대용량 데이터를 체계적으로 저장하고 관리할 수 있는 IBM 어플라이언스 ESS 5000의 기술을 통해 향후 총소유비용(TCO)도 최적화하는 방안을 세울 수 있게 되었다. 디엔에이링크 이종은 대표이사는 “코로나의 영향으로 유전자 분석 결과의 시의성이 대두되면서 보다 높은 생산성이 요구되는 상황에서 IBM 어플라이언스 ESS 5000을 도입하여 현업과 IT부서가 모두 만족할만한 성능 향상과 안정성을 얻게 되었다”라...

IBM 2021.07.12

데이터 애널리틱스 솔루션 제1 기준 세우기 "개방형 vs. 폐쇄형"

데이터 애널리틱스 솔루션이 맹렬한 속도로 계속 출현하고 있다. 데이터 부서는 폭풍의 중심에 있다. 이들은 액세스, 데이터 무결성, 보안, 정책이나 규제 준수가 따라붙는 거버넌스 등 온갖 요구 사이에서 균형을 유지해야 하고, 거버넌스는 정책과 규제에 대한 컴플라이언스를 수반한다. 기업은 최대한 신속히 정보를 얻고 싶어 하고, 위험한 균형 잡기를 인내해 줄 의사가 없다. 데이터 부서는 신속하고 영리하게 행동해야 한다.      현재를 위한 시스템뿐 아니라 미래를 위한 플랫폼도 구축해야 한다는 점에서 예언자도 될 수 있어야 한다. 데이터 부서가 데이터 아키텍처에 있어 가장 먼저 결정할 요소는 개방형이냐 폐쇄형이냐다.    개방형 vs. 폐쇄형 데이터 아키텍처  우선 ‘데이터 아키텍처(Data Architecture)’라는 단어부터 살펴보자. 지난 50년 동안의 기업의 데이터 아키텍처 다이어그램을 그려본다면 이는 데이터 자체라기보다는 사실상 데이터에 작용하는 엔진인 데이터베이스이다. 대표적으로 오라클, DB2, SQL서버, 테라데이터(Teradata), 엑사데이터(Exadata), 스노우플레이크(Snowflake) 등이 있다. 이들은 모두 데이터베이스고, 업무나 분석에 필요한 데이터세트가 로드되는 곳이다. 그리고 ‘데이터 아키텍처’의 토대다. 기본적으로 이들 데이터베이스는 ‘폐쇄형 데이터 아키텍처(Closed Data Architecture)’다. 가치적 표현이 아니라 설명적 표현이다. 여기서 데이터는 다른 애플리케이션에서 격리되고 데이터베이스 엔진을 통해서만 액세스된다. 심지어 ETL(Extract, Transform, and Load) 작업을 하면서 데이터를 옮길 때도 마찬가지다. 내보내기나 가져오기를 할 때 일정 시점에서 반드시 데이터베이스를 거쳐야 하기 때문이다. 그게 최적의 방식인지 아닌지는 문제가 아니다. 데이터가 아키텍처의 나머지 부분에 대해 ‘닫혀’ 있다는 점이 중요하다.  ...

개방형아키텍처 데이터애널리틱스 2021.07.06

시계열 데이터를 시각화하는 방법

다양한 분야의 애플리케이션에서 시계열 데이터 분석이 필수화되면서 시계열 데이터(time series data)의 시각화 역시 부각되고 있다.    데이터의 접근과 팀 간 공유가 용이할수록 그 데이터의 가치는 커진다. 하나의 시계열 그래프 또는 대시보드는 특정 매개변수에 대한 시간 경과에 따른 변화를 시각적 단면으로 보여줌으로써 여러 개의 보고서에 상응하는 가치를 제공할 수 있다.  시계열 시각화를 통해 알 수 있는 것 시계열 데이터의 시각화는 데이터가 비유동적인지 유동적인지에 관계없이, 그리고 변수 간 상관관계가 있는지 여부에 관계없이 패턴과 그 패턴에 반하는 이상점을 판별하는 데 도움이 된다. 예를 들어 시계열 선 그래프(시간 도표라고도 함)는 시간을 기준으로 한 값을 보여준다. x-y 그래프와 비슷하지만 x 축에 시간만 표시된다. 데이터에 대한 더 많은 맥락을 제공하는 더 복잡한 형식을 취하는 시계열 그래프도 있다. 시계열 데이터는 다양한 시각화 유형에 걸쳐 대시보드에서 쿼리 및 그래프 작성이 가능하다. 어느 시각화 유형을 사용할지는 당면한 사용례에 가장 적합한 유형이 무엇인지에 따라 결정된다. 시계열 그래프는 데이터의 행동과 패턴을 시각적으로 강조 표시한다. 이를 통해 트렌드, 계절성, 상관관계와 같은 패턴을 손쉽게 식별할 수 있다. 시계열 데이터를 그래프로 표시하기 위한 도구와 각 도구의 시각화 기능에 대해 살펴보자. 시계열 그래프 작성 도구 시계열 그래프 작성 도구에는 처음 시작할 때 도움이 되도록 사전 구성된 대시보드가 함께 제공되는 경우가 많다. 대시보드 엔진이 내장된 시계열 플랫폼인 인플럭스DB(InfluxDB)와 그라파나(Grafana)는 시계열 데이터를 시각화하고 관찰된 데이터에서 의미를 찾고 손쉽게 해석할 수 있게 해주는 다양한 유형의 시계열 플롯을 제공하기 위한 용도로 많이 사용된다(참고로 필자는 인플럭스데이터(InfluxData)에 종사한다).  그라파나는 인플럭스DB와 통합되므로 두 플랫...

시계열데이터 시각화 visualize 2021.06.30

“분석가 가운데 스토리텔러” 시민 데이터 과학자의 부상

하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면, 데이터 과학자는 현 세기의 “가장 섹시한 직업”이다. 방대한 데이터 소스에서 지식을 만들어내는 역량은 기업의 디지털 트랜스포메이션에서 필수적이며, 데이터 과학자라는 직업군이 인기를 얻는 이유도 여기에 있다. 데이터 과학자는 데이터 소스를 열고 개선하고 나아가 이를 돈으로 바꾼다. 그러나 기업에서 필요한 이상적인 조건을 갖춘 데이터 과학자를 찾기는 쉽지 않은 일이다.      시민 데이터 과학자 : 정의  시민 데이터 과학자는 이 분야에서 필요한 인력의 탐색 범위를 넓혀준다. ‘데이터 과학자’라는 역할 앞에 ‘시민’이라는 단어를 붙여 놓으니 언뜻 혼란스럽게 보일 수 있다. 구체적으로 시민이라는 용어는 기술적이고 고도로 전문화된 데이터 과학자와 달리 특정한 과학적 훈련을 받지 않은 사람들을 의미한다.  가트너에 따르면 “고급 분석 기법 또는 예측 특성을 사용해서 모델을 만들지만, 원래의 직능은 통계학과 분석 영역 바깥에 있는” 사람들이다. 시민 데이터 과학자는 회사 데이터를 기반으로, 이 데이터를 모두가 이해할 수 있는 언어로 변환함으로써 회사에 대한 ‘스토리’를 만들어낸다. 이론적으로 이들은 특정한 과학적 훈련을 받지 않았음에도 불구하고 여러 전문가(수학자, 컴퓨터 과학자, 통계학자)의 기술을 결합한다.  그러나 기술적 전문성을 넘어 진정한 차이를 만들어내는 것은 이른바 “소프트 스킬)Soft Skill)”이다. 무엇보다 데이터 과학자에게는 호기심이 필요하다. 다른 직원이나 부서에 대한 흥미를 계산해서 ‘변환’하기 위해 대량의 데이터에서 잠재적으로 유용한 정보를 파악할 수 있어야 한다.      시민 데이터 과학자의 툴  가트너는 데이터 과학자 업무의 40%가 2030년까지 자동화될 것으로 예상한다. 기업은 이런 기술을 더 폭넓은 직원이 사용할 수 있도록 함으로써 시민 데이터 과학자를 더 ...

데이터과학 분석가 2021.06.25

기업이 데이터 통합 플랫폼을 자체 개발하면 안 되는 이유

데이터는 단일 데이터베이스, 파일 시스템, 데이터 호수 또는 리포지토리에만 있는 것이 아니다. 레코드 시스템에서 생성되는 데이터는 여러 비즈니스 요구에 대응하고 다른 데이터 소스와 통합된 후 분석, 고객 대면 애플리케이션 또는 내부 워크플로우에 사용된다. 예를 들면 다음과 같다.   전자상거래 애플리케이션의 데이터는 고객 관계 관리(CRM) 시스템의 사용자 분석, 고객 데이터 또는 다른 마스터 데이터 소스와 통합돼 고객 세그먼트를 설정하고 적절한 마케팅 메시지를 만드는 데 사용된다. 사물인터넷(IoT) 센서 데이터는 운영 및 재무 데이터 저장소와 연결되며 처리량을 제어하고 제조 공정의 품질을 모니터링하는 데 쓰인다. 직원 워크플로우 애플리케이션은 여러 SaaS 플랫폼 및 내부 데이터 소스의 데이터와 툴을 사용하기 쉬운 하나의 모바일 인터페이스로 연결한다. 많은 기업에는 데이터 과학자와 데이터 분석가, 혁신팀이 있는데, 이들이 내부 및 외부 데이터 소스를 통합해야 하는 경우가 증가하고 있다. 예측 모델을 개발하는 데이터 과학자는 계량 경제, 기상, 인구 조사, 기타 공용 데이터와 같은 여러 외부 데이터 소스를 로드한 다음 이를 내부 소스와 통합하는 경우가 많다. 인공 지능을 실험하는 혁신팀은 알고리즘 훈련과 테스트를 위해 크고 복잡한 데이터 소스를 집계해야 한다. 또한 과거에는 스프레드시트로 분석했던 현업 및 데이터 분석가들에게는 이제 여러 데이터 피드를 로드하고 합치고 처리하기 위해 더 정교한 툴이 필요해졌다.     데이터 통합 프로그래밍 및 스크립팅 기본적인 프로그래밍 기술을 갖춘 사람에게 소스에서 대상으로 데이터를 옮기는 가장 일반적인 방법은 짧은 스크립트를 만드는 것이다. 코드로 하나 이상의 데이터 소스에서 데이터를 끄집어내서 필요한 데이터 검증 및 조작하고 이를 하나 또는 여러 대상에 삽입한다. 개발자는 다음과 같은 접근 방식을 포함한 여러 방법으로 점 대 점 데이터 통합을 코딩할 수 있다.   데...

데이터통합플랫폼 2021.06.18

"우리 조직에 적합한 셀프서비스 BI솔루션"…클릭 센스의 3가지 특징

매월 1회 웨비나를 진행하는 A사는 이번에도 설문 조사로 200개의 고객 데이터를 수집했다. 그런데 과연 이 데이터는 시장을 예측하고 활동의 성과를 관리하는 유의미한 정보(Information)로 활용되고 있는 걸까? 엑셀의 막대 그래프보다 훨씬 똑똑한 테이터 분석과 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 소개한다.    IT 부서에 데이터 요청하기, 이제 그만 그동안의 데이터 분석이 방대한 데이터 양(빅데이터)에 집중했다면, 최근의 데이터 활용 흐름은 비즈니스에 적용할 수 있는 데이터 전략을 세우는 방향으로 발전하고 있다. 이것이 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴을 도입하는 이유이다.  셀프서비스 BI 솔루션 클릭 센스(Qlik Sense)는 IT 부서에 의존하지 않고 마케터, MD 등 데이터 기반의 의사결정이 필요한 모든 부서에서 사용 가능하다. 클라우드 환경에 최적화되어 있고 다양한 내외부 소스를 이용해 비즈니스 질문에 대답하고, 트렌드를 예측하고 공유하며, 보고서를 생성한다.  "앞으로 10년간 가장 중요한 역량은 데이터 리터러시(Data Literacy)이다."  - 구글 수석 이코노미스트 할 바리안(Hal Varian) – 클릭의 CEO 마이크 카폰은 클릭의 비전을 '데이터 리터러시 강화'라고 말한다. 클릭은 일하는 모든 사람이 데이터를 또 하나의 언어로 활용해 커뮤니케이션하고 조직의 복잡한 문제를 해결하는 세상을 꿈꾼다.     시각화 툴 이상의 고급 분석 솔루션 '클릭 센스'의 특징 클릭 센스는 업계에서 우수한 '데이터 발견(Data Discovery)'과 '인터랙티브' 분석 도구로 평가받는다. 단순히 데이터를 세련된 디자인으로 보여주는 것 이상의 고급 분석이 가능하다.     1.  신뢰할 수 있는 ‘단일 플랫폼 시스템’  타 BI 솔루션에 비해 클릭 센스는 데이터를 가져오는(import) 과정이 자동화되어 있다. 여러 테이블의...

Qlik GT Plus BI 2021.06.15

리뷰 | 오라클 데이터베이스 21c, 고루한 RDBMS가 다시 새로워졌다

오랜 시간 업계를 선도한 RDBMS의 신제품인 오라클 데이터베이스(Oracle Database) 21c가 나왔다. 가상 머신 DB 시스템(클러스터와 싱글 인스턴스용)이나 베어 메탈 DB 시스템(싱글 인스턴스)으로 배포할 수 있다. 또 스토리지와 CPU 용량에 제한이 있기는 하지만, 올웨이즈 프리 오토노머스 데이터베이스 서비스(Always Free Autonomous Database Service)에서 이용할 수도 있다. 올해 말에는 온프레미스를 포함해 더 광범위하게 지원할 예정이다. 오라클 데이터베이스 20c는 2020년에 나올 예정이었지만, 코로나19 팬데믹 위기가 기업 IT 부서에 미친 영향으로 출시가 취소됐다. 결국 20c에서 계획했던 기능과 특징은 모두 21c에 반영됐다. 오라클 데이터베이스 21c는 주목할 점이 몇 가지 있다. 트랜잭션, 분석, 엔터프라이즈 서버로 활용할 수 있고, 용도에 맞춰 수정할 수 있다. 관계형, 시계열, 그래프, 공간, 텍스트, OLAP, XML, JSON 데이터를 지원한다. 오토ML(AutoML)이 포함해 머신 러닝 모델에 대한 인-데이터베이스 학습을 지원한다. 이 학습에 스토리지 서버나 엑사데이터(Exadata) 하드웨어의 외부 CPU를 활용할 수 있다. 엑사데이터 하드웨어에서 사용할 경우 오라클 데이터베이스 21c는 인텔 옵테인(Intel Optane) 영구 메모리를 완벽하게 활용한다. 오토노머스 데이터베이스는 자동 인덱스 생성을 지원하는데, 클라우드나 온프레미스 기반의 엑사데이터에서 실행하는 오라클 데이터베이스에서 이용할 수 있다. 분석의 경우, 오라클 데이터베이스 21c는 자동으로 메모리에 배치할 열을 구성하고, SIMD 벡터화 해시 조인을 수행하고, 인-메모리 칼럼 및 온-디스크 로우 스토어에 대해 하이브리드 스캔을 지원한다. 인-데이터베이스 프로그래밍의 경우, 오라클 데이터베이스 21c는 자바스크립트와 오라클 데이터베이스 유형 간 인터페이스와 함께 자바스크립트, SQL, PL/SQL 저장 프로시저를 추가로 지...

오라클데이터베이스 21c RDBMS 2021.06.03

VM웨어-LG CNS, 클라우드 기반 데이터 분석 서비스 제공 위해 협력

VM웨어 코리아는 LG CNS와 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼 사업을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 발표했다. 양사는 이번 MOU를 통해 인공지능(AI) 및 머신러닝을 지원하는 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 AI 및 빅데이터 사업을 함께 확장해 갈 예정이다. VM웨어는 자사의 주요 클라우드 제품군과 데이터 분석 플랫폼인 VM웨어 탄주 그린플럼(Tanzu Greenplum)을 LG CNS의 엔터프라이즈 데이터 플랫폼인 DAP MLDL(Data Analytics & AI Platform – Machine Learning / Deep Learning)에 적용한다. 이와 함께 VM웨어 솔루션 전담 엔지니어링 팀을 투입해 DAP MLDL이 퍼블릭 클라우드 혹은 VM웨어 기반 프라이빗 클라우드에서 높은 수준의 빅데이터 분석이 가능하도록 지원할 계획이다. VM웨어 탄주 그린플럼은 AI와 머신러닝을 활용한 빅데이터 분석과 다양한 데이터 소스와의 연동, 재해 복구(DR), 시점 복구(Point In Time Recovery) 등 폭넓은 분석 및 운영환경을 제공해, DAP MLDL이 데이터 분석부터 배포, 운영에 이르는 전 라이프사이클에 걸쳐 대용량의 워크로드를 신속하게 분석하고 확장할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다. VM웨어는 또한 DAP MLDL이 개발자 친화적인 환경을 구현할 수 있도록 VM웨어 호라이즌 앱, VM웨어 v리얼라이즈 오토메이션을 적용해 데이터 분석에 필요한 애플리케이션을 즉시 구동하고 자동 배포할 수 있도록 한다. 이번 협력으로 LG CNS는 기존의 DAP MLDL을 금융, 공공, 제조, 통신 등 다양한 산업군에 적용할 수 있는 엔터프라이즈급 클라우드 데이터 분석 플랫폼으로 한층 강화한다. LG CNS 최문근 CTO는 “VM웨어와의 협력으로 강력한 클라우드 기반 AI·빅데이터 서비스를 구축했다”며 “LG CNS의 선도적인 빅데이터 기술과 다수의 프로젝트 경험을 VM웨어의 글로벌 노하우와 결합해 다양한 비...

VM웨어 LG CNS 2021.05.26

와이디엔에스, 강동구청에 GRIP 기반 ‘스마트 통합 플랫폼’ 구축

와이디엔에스는 강동구청에 자사의 실시간 거버넌스 인텔리전스 플랫폼인 ‘GRIP’을 기반으로 한 ‘한눈에 강동, 스마트 통합 플랫폼’ 구축을 완료했다고 발표했다. 강동구는 “더불어 행복한 강동”이라는 기치 아래, 여러 곳에 분산돼 있는 강동구 구정 데이터를 연계해 도시 내·외부 각종 정보와 정보통신기술(ICT)을 접목한 스마트 플랫폼 구축은 지난 4월에 완료하고 본격적인 운영 중이다. 와이디엔에스의 특허솔루션 GRIP을 기반으로 한 스마트 통합 플랫폼은 ▲실시간 도시현황 ▲생활지도 ▲구정현황 ▲공약 및 주요사업 ▲여론동향 등 7개의 메뉴로 구성돼, 가로 3.7m, 세로 1.5m 대형 멀티스크린에 디스플레이 되며 일반적인 키보드나 마우스는 물론, 화면 터치와 음성인식으로도 조작할 수 있다.  와이디엔에스 윤문환 대표는 “GRIP 플랫폼은 이미 다수 광역자치단체에 도입돼 운영되고 있으며, 수도권 및 지방 기초 단체의 도입이 꾸준히 늘어나고 있다”라고 말했다.  editor@itworld.co.kr

와이디엔에스 2021.05.18

오라클-옥스퍼드 대학교, “변이 코로나 바이러스 식별 가속화한다”

오라클이 옥스퍼드 대학교와 협력해 글로벌 병원체 분석 시스템(Global Pathogen Analysis System, 이하 GPAS)을 구축하고, 전 세계 기업 및 의료 조직이 변이 코로나 바이러스를 보다 신속하게 식별하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.  오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, 이하 OCI)와 옥스포드의 확장 가능한 병원체 파이프라인 플랫폼(Scalable Pathogen Pipeline Platform, 이하 SP3)을 결합해 개발된 GPAS는 기업 및 의료 조직이 코로나19 회복 속도를 늦추고, 변이 코로나 바이러스에 효과적으로 대응하는 것을 목표로 한다. 이번 이니셔티브는 영국 웰컴 트러스트의 자금 지원을 받고 있는, 웨일즈 공중 보건국, 카디프 대학교, 영국 보건국이 속한 컨소시엄의 연구를 바탕으로 개발되었다.  결핵 연구에 처음으로 사용되었던 SP3는 이제 SARS-CoV-2의 서열 데이터를 통합, 표준화, 분석 및 비교함으로써 해석된 게놈 서열을 생성하고, 새로운 변이체 및 관련 대상을 식별하는 용도로 쓰이고 있다고 업체 측은 설명했다. 오라클의 신규 개발 작업을 바탕으로 데이터 처리 역량이 개선된 것은 물론, 우수한 성능과 보안을 갖춘 SP3는 이제 오라클 클라우드를 통해 전 세계 어디서나 언제든지 활용할 수 있다. SP3 시스템은 글로벌 규모로 데이터를 취합한 후 수 분 이내로 코로나19 분석에 대한 포괄적이고 표준화된 결과를 도출하며, 이러한 결과는 안전한 환경에서 전 세계 국가와 공유된다.  오라클 클라우드의 광범위한 머신러닝 기능을 활용해 협력에 참가하는 세계 전역의 과학자, 연구원 및 정부 기관은 대규모의 코로나19 병원체 데이터를 처리 및 분석, 시각화하고 필요한 조치를 취할 수 있게 되었다. 관심 대상 변종(variants of interest) 식별과 이에 따른 백신 및 치료 효과에 대한 잠재적 영향을 파악하는 것도 가...

오라클 2021.05.18

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