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블로코, <데이터, ‘생산’ 중심 경제지표를 다시 쓰다> 보고서 발표

블록체인 기술 전문 기업인 블로코는 데이터 기반 비즈니스의 성장을 돕는 분산형 신원증명(DID)의 역할을 소개하는 보고서인 <데이터, ‘생산’ 중심의 경제지표를 다시 쓰다>를 발표했다. 블로코는 ‘분산형 신원증명(DID)’ 기술을 활용해 안전하게 다양한 방향으로 흐를 수 있도록 함으로써, 새로운 가치를 창조하고, 이런 활동들이 모여 기존의 ‘생산’ 중심 경제 체계에서 벗어나 ‘데이터’ 중심 경제 체계로 발전할 것으로 예상했다. 블로코 김원범 대표는 “DID는 단순 인증만을 위한 단일 사업이 아니라, 여러 사업의 기반 기술이기에 이를 통해 다양한 레이어의 데이터가 개방되고 공유되는 초석”이라며, “DID가 확대 도입된다면 특정 산업군에서만 제한적으로 활용되던 다양한 형태, 다양한 종류의 데이터가 연결돼 전혀 새로운 비즈니스 모델이 탄생할 수 있다”라고 강조했다. 데이터 비즈니스로 얻은 수익에 세금을 내는 ‘디지털세’ 징수 논의 활발 구글이나 페이스북, 애플 등 IT 서비스 기업에 법인세와 별도로 부과되는 세금인 ‘디지털세’는 제조업 기반의 기업과 달리, 다양한 형태의 데이터와 이를 활용한 서비스로 국경을 초월한 수익을 내고 있지만 세금을 내지 않고 있는 기업들을 대상으로 한다. 아직 디지털세의 세부 기준은 정해지지 않았으나, 적용 업종은 온라인 및 콘텐츠 스트리밍 플랫폼과 클라우드 서비스를 포함하는 ‘디지털 서비스 사업’과 가전 및 휴대폰 등의 IT 제품, 자동차 등 ‘소비자 대상 사업’으로 나뉜다. 경제협력개발기구(OECD)가 지난달 말 열린 다국적기업 조세회피방지대책총회에서 디지털세 기본 취지에 합의한 만큼 과세 기준 등에 대한 논의가 세계 곳곳에서 활발하게 이뤄질 것으로 보인다. 블로코는 디지털세 부과 기준이 기존에 글로벌 기업의 사업장 소재 국가가 아닌 실제 사용자의 위치를 기준으로 하여 징수됨으로써, 기존에 국내총생산(GDP)과 국민총생산(GNP), 교역 규모를 비롯한 여러 양적 지표에 잡히지 않았거나 법인세율이 낮은 국가로 숨겨졌던...

블로코 2020.02.20

마인즈랩, AI 데이터 라벨링 서비스 오픈

마인즈랩은 인공지능(AI) 기반 데이터 구축 서비스를 본격적으로 시작했다고 밝혔다. 데이터 라벨링 서비스를 이용하면, 고객은 원하는 음성, 시각, 언어 등 데이터 전반을 수집해 인공지능 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 빠르게 구축할 수 있다.  중소기업은 물론 일반 사용자들까지 마인즈랩의 인공지능 플랫폼 ‘마음AI(maum.ai)’를 통해 데이터 라벨링 서비스를 이용할 수 있다. 특히, 마인즈랩 내 데이터 사이언티스트들은 데이터 작업결과에 따른 학습 효과 및 데이터 설계 조정까지도 함께 제공해 인공지능 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 사용자에게 제공할 수 있다. 마인즈랩 유태준 대표는 “인공지능 기술이 다양한 산업으로 전방위 확산되면서, 많은 양의 데이터를 가공하고 분류하는 작업은 필수적”이라며, “마인즈랩이 축적해 온 AI 기술을 접목하여 고객이 원하는 데이터를 오픈소스 데이터에 의존하는 것이 아닌 자체적인 데이터를 구축할 수 있고, 이를 적재적소에 활용할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다. 마인즈랩의 인공지능 플랫폼 마음AI(maum.ai)는 월 정기 금액 9만 9,000원을 내면 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 기반으로 최신 30여 개의 인공지능 엔진 및 서비스를 손쉽게 끌어다 사용할 수 있는 구독 서비스다. editor@itworld.co.kr

AI 마인즈랩 2020.02.20

오라클, 오라클 클라우드 데이터 사이언스 플랫폼 발표

오라클이 기업의 데이터 사이언스 활용을 지원하는 오라클 클라우드 데이터 사이언스 플랫폼(Oracle Cloud Data Science Platform)을 출시했다.  이중 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스(Oracle Cloud Infrastructure Data Science)가 핵심 솔루션으로, 기업 내 협력 기반의 머신러닝 모델 개발과 교육, 관리 및 구축을 통해 데이터 사이언스의 성공적 수행을 돕는다. 개별 데이터 과학자(Data Scientist)에 중점을 두는 다른 솔루션과는 달리, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스는 기업 내 공유 프로젝트와 모델 카탈로그, 팀 보안정책, 재현성 및 감사성(auditability) 등 데이터 사이언스 조직이 다루는 주요 기능에 집중하는 것이 특징이다. 또한 자동 머신러닝(AutoML) 알고리즘 선택과 튜닝, 모델 평가 및 모델 설명기능을 통해 최적의 데이터세트틀 자동으로 선택해준다.      오늘날 기업은 비즈니스 혁신을 도모할 수 있는 거대한 양의 잠재적 데이터를 보유하고 있음에도 극히 그 일부만 이를 파악하거나 활용하고 있다. 이는 기업 내 데이터 사이언스 조직이 올바른 데이터에 접근하여 머신러닝 모델을 효과적으로 개발하고 구축할 수 있는 도구가 없었기 때문으로 분석된다. 그 결과, 이러한 모델 개발에 장시간이 소요됨은 물론, 정확도와 안정성의 요건을 충족하지 못해 실제 업무 환경에까지 적용하지 못하는 경우가 대다수였다. 오라클 데이터 및 AI 서비스 제품 개발 부문 그렉 파블릭 수석부사장은 “성공적인 데이터 사이언스 프로젝트 수행을 위해서는 효과적인 머신러닝 모델이 그 기반임에도, 다양하고 방대한 양의 데이터가 그 동안 기업들의 발목을 잡아왔다”며, “이번 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스 출시를 통해 개별 데이터 과학자의 전체 업무를 자동화해 개인 생산성을 증대할 뿐만 아니라 관련 팀 간의 협력을 지원함으로써 데이터 사이언스 프로...

오라클 2020.02.14

티핑인사이트, 보건의료 빅데이터 분석 서비스 출시

티핑인사이트가 보건의료 빅데이터 분석서비스를 신규 출시했다고 밝혔다. 이번에 선보인 서비스는 동반질환 환자에 대한 상세한 분석서비스와 특정 의약품을 처방받은 환자별로 상병 내역을 분석할 수 있는 티핑인사이트 만의 독자적인 분석서비스다. 동반질환 환자에 대한 분석서비스를 이용하면 특정 질환과 동반한 질환을 상세하게 분석할 수 있다. 의약품별 상병에 대한 분석서비스는 특정 의약품을 선택해 진단받은 주상병과 부상병을 모두 분석할 수 있다. 이에 따라 환자와 질환을 이해할 수 있는 새로운 시각을 제공받을 수 있고, 특히 제약회사의 신제품 개발 아이디어 발굴이나 마케팅 조사 및 전략 수립에 도움이 될 것으로 기대된다. 티핑인사이트는 향후 진료행위 분석서비스도 선보일 예정이다.  티핑인사이트 이범찬 대표는 “보건의료 빅데이터 분석에 있어서 독자적인 분석 알고리즘 개발을 통해 고객사의 새로운 인사이트 발굴에 도움을 줄 수 있는 분석서비스를 제공하는 데에 주력할 계획”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

티핑인사이트 2020.02.13

클루커스–스파크비욘드, 데이터 및 분석 시장 공략 위한 전략적 파트너십 체결

클루커스(www.cloocus.com)는 스파크비욘드(www.sparkbeyond.com)와 클라우드 데이터 및 분석 부문의 전략적 강화를 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 클루커스를 통해 국내 처음으로 소개되는 스파크비욘드의 AI 기반 문제 해결 플랫폼은 큰 데이터 풀에서 복잡한 패턴을 감지하고 가능한 전략의 배열을 공식화해 작동하는 솔루션이다.  대부분의 AI 기반 데이터 분석 프로그램은 데이터 사이언티스트에 의해 수동으로 공급되는 가설의 수에 의해 제한되는 반면, 스파크비욘드의 플랫폼은 깃허브(Github)와 같은 오픈소스 코드의 온라인 라이브러리에서 자동으로 가져온 수백만 개의 알고리즘 가설을 테스트해 ‘인지병목현상’을 뚫고 분석 범위를 크게 확장할 수 있도록 지원한다. 클루커스는 이번 파트너십을 통해 자사의 강점인 애저를 활용한 데이터 분석 서비스에 엔터프라이즈 시장에서 핵심 경쟁력으로 대두되고 있는 AI 기반 분석 서비스까지, 높은 전문성에 기반한 고객 서비스를 제공할 예정이다. 또한, 스파크비욘드와의 지속적인 공동 마케팅 및 영업 활동을 통한 시장 개척 움직임을 지속할 계획이다.  클루커스의 홍성완 대표는 “이번 스파크비욘드와의 파트너십을 통해 인공지능을 이용한 기업 데이터의 실시간 분석을 통해 기업의 매출 상승 등을 이끌어 낼 수 있는 양질의 서비스를 제공할 수 있게 되었다”며, “클루커스는 앞으로도 고객의 클라우드 사용에 도움이 될 수 있는 글로벌 솔루션 기업들과 파트너십을 지속적으로 체결할 계획”이라고 말했다. 스파크비욘드 아룬 푸자리 APAC 지사장은 “우리는 클루커스와의 파트너십을 통해 한국 시장내 기업의 조직 혁신과 생산성 향상에 기여하고자 한다”며, “스파크비욘드의 문제 해결 플랫폼은 AI 기반의 데이터 분석 플랫폼으로, 더 나은 의사 결정에 기반해 다양한 분야에서 기업의 지속 가능한 경쟁 우위를 돕는 제품”이라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

클루커스 스파크비욘드 2020.02.04

CJ올리브네트웍스-국가정보자원관리원, 데이터 경제 활성화위한 업무협약 체결

CJ올리브네트웍스가 국가정보자원관리원과 데이터 경제 활성화를 도모하고 민·관 상생협력 체계를 구축하기 위해 업무 협약을 체결한다고 밝혔다. 이번 협약에 따라 양 기관은 ▲공공과 민간의 데이터를 활용한 빅데이터 분석 상호 협력 ▲빅데이터와 관련한 최신 기술 및 분석 사례 공유 ▲빅데이터 플랫폼의 상호 벤치마킹 및 기술교류 등을 통해 향후 발전 방향을 모색하고 민·관 협업의 성과를 창출할 계획이다. CJ올리브네트웍스는 CJ 그룹의 다양한 브랜드에서 수집된 상품 구매 이력, 운송 내역 등 유통·물류 분야를 대표하는 양질의 빅데이터를 보유하고 있다. 또한 공정 수율, 점포 수익률 증감 원인 등을 빅데이터 분석을 통해 예측하는 솔루션을 개발하고, 내·외부의 데이터를 수집, 저장, 분석하는 빅데이터 플랫폼을 구축하는 등 빅데이터 분석 기술 역량을 보유하고 있다.  다방면에서 활용할 수 있는 빅데이터 뿐 아니라 차별화된 기술력도 인정받아 한국정보화진흥원(NIA) 주관의 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업, 데이터 바우처 사업 등에도 참여했다. 국가정보자원관리원은 국민의 편익 증진과 사회적 가치 창출을 위해 기업과의 업무협약을 통하여 경찰청의 ‘범죄 위험도 예측 분석’을 성공적으로 추진한 경험이 있다. 양 기관은 업무협약 체결을 통해 경상남도와 추진 중인 ‘화재 위험도 분석’에 CJ올리브네트웍스가 보유한 데이터와 건축물 정보, 기상정보, 에너지 사용량 등의 공공데이터를 활용하여 화재 위험도 예측 모델을 개발할 예정이다.  이후에도 양 기관의 빅데이터를 공동으로 분석하여 사회 현안을 해결하기 위한 분석 과제 및 성공 사례를 지속적으로 발굴하고, 데이터 경제 활성화를 위해 전국에 확산할 계획이다. CJ올리브네트웍스 차인혁 대표는 “빅데이터를 활용해 사회적 가치를 창출하기 위해서는 기업의 역할도 중요하다”며 “우리가 보유한 양질의 데이터를 수집, 분석, 가공하는 기술을 통해 혁신적인 서비스를 제공할 수 있도록 적극 동참하겠다”라고 밝혔다. 김명희 ...

CJ올리브네트웍스 국가정보자원관리원 2020.01.30

“국내 빅데이터 및 분석 시장 연평균 11.2% 성장” 한국IDC

한국IDC(www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘국내 빅데이터 및 분석 2019-2023 시장 전망’ 연구 보고서에서 2019년 국내 빅데이터 및 분석 시장이 지난해에 비해 10.9% 증가한 1조 6,744억 원을 기록했다고 밝혔다.  보고서에 따르면, 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2023년까지 연평균 성장률 11.2%를 기록하며 2조 5,692억 원의 규모에 달할 것으로 전망했다. 전망 기간 동안 전체 시장에서 IT 및 비즈니스 서비스가 연평균 16.3% 성장하며 가장 큰 비중을 차지할 것으로 내다봤다. 해당 보고서에 따르면 기업 및 공공기관 등 모든 산업에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성 대한 인식이 높아지고 있다. 이에 기업은 디지털 트랜스포메이션(DX)을 위한 노력을 지속적으로 기울이고 다양한 형태의 클라우드 환경 전환을 활발히 고려 중인 것으로 나타났다.  이를 성장 동인으로 빅데이터 및 분석 시장은 그 규모와 가능성에 있어 꾸준한 발전을 보이고 있으며, 빅데이터 기반의 고급 분석 및 인공지능 시스템 구축을 위한 데이터의 필요성 증가 요인에 의해 관련 시장은 향후 지속적 성장이 예측된다.  또한 기업은 빅데이터 및 분석 솔루션을 통해 다양한 형태의 데이터 인사이트를 실시간으로 발굴하고 복잡한 분석 및 비즈니스 의사 결정을 자동으로 해결함으로써 지속적인 수익 창출과 경쟁 우위를 확보할 수 있다고 강조했다. 한국IDC 최승근 수석연구원은 “빅데이터 및 분석을 통한 인사이트를 경영 전략 설계, 경영 효율화, 성과 관리, 시장 예측 등 비즈니스 의사 결정에 활용하는 것은 더이상 조직의 선택이 아닌 필수 과제로 인식되고 있다”며, “이를 위해 우선적으로 기존 데이터의 정제와 관리 및 통합이 필수적인만큼 데이터 관련 시장은 꾸준한 성장을 보일 것으로 예측되며, 또한 정부의 정책적 지원과 더불어 기업 경영진 수준에서의 투자가 시장 성장을 가속하는 주요 동인이 될 것”이라고 말했다. ed...

한국IDC 2020.01.22

한국IDG, 2월 13일 제 10회 Business Impact & Data+ 데이터 컨퍼런스 개최

한국 IDG가 오는 2월 13일, 르 메르디앙 서울 호텔 다빈치볼룸(LL)에서 ‘제 10회 비즈니스 임팩트 & 데이터 플러스 (10th Business Impact & Data+)’ 컨퍼런스를 개최한다.  이번 행사에는 구글, 세포라, 아마존, 카카오 엔터프라이즈 등 혁신적인 데이터 활용 사례로 유명한 기업들의 전문가들이 연사진으로 참여해 큰 기대를 모으고 있다. 구글의 람쿠마 라비찬드란 데이터 사이언스 테크 리드 매니저는 “Data: 2020 & Beyond”라는 주제로 데이터, 애널리틱스, AI 영역에서의 최근 트렌드와 변화 양상 그리고 전략적 계획과 운영에 대한 인사이트를 공유한다. 최근 한국에 상륙한 세계 1위 뷰티 편집숍인 세포라의 옴니채널 마케팅 전문가의 강연도 예정되어 있다. 세포라의 커스터머 인사이트(Customer Insights) 부문을 리드하고 있는 티피 퓨라는 세포라의 데이터 및 고객 중심 전략과 고객 경험 향상 사례를 전달한다.   또한 아마존의 시니어 머신러닝 사이언티스트인 대니얼 다쉬티가 참여해 ‘프로덕션(Production)에서의 머신러닝 모델 도입 방안’을 소개한다. 성공적인 머신러닝 도입 파이프라인을 위해 고려해야 할 사항과 해결 과제도 함께 알아본다. 카카오의 사내 독립기업인 AI Lab에서 최근 분사한 카카오 엔터프라이즈에서도 이번 행사에 참여한다. 카카오 엔터프라이즈 AI Lab의 이동훈 차장은 ‘우리말 자연어처리 기술과 데이터 소개 및 활용방안’을 주제로 자연어처리 기술을 구현하기 위해 필요한 데이터는 어떤 것들이 있으며, 어떻게 활용되는 지 설명한다. 또한, 이러한 연구성과를 서비스로 연결시키기 위해 어떤 고민을 하고 있는 지도 함께 전달할 예정이다. 아울러 효성인포메이션시스템, 팁코 소프트웨어, 알터릭스, 데이타솔루션, 엘라스틱서치, 퍼즐데이터 등도 참여해 데이터를 통한 비즈니스 혁신 전략과 다양한 산업별 적용 사례를 전달한다. 이번 행사는 선착순 400명에 한해 ...

한국IDg 빅데이터 데이터컨퍼런스 2020.01.14

"산업활성화 법이냐, 개인정보 도둑법이냐" 데이터 3법 개정안의 주요 내용과 비판

데이터 3법 개정안이 2020년 1월 9일 국회 본회의를 통과됨에 따라 보안뿐만 아니라 서비스, 통신, 금융, 유통, 의료 등 다양한 산업계에서 상당한 파급력을 가질 것으로 보인다. 데이터 3법은 개인정보보호법·신용정보법·정보통신망법을 의미한다.   과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 "데이터 3법 개정이 인공지능 시대와 데이터 경제를 선도할 수 있는 제도적 기반이 마련됐다"며, "데이터 3법 개정안의 국회 통과에 따른 후속조치로 4차 산업혁명 시대 핵심 자원인 데이터 개방·유통 확대를 추진하고, 데이터 간 융합과 활용 촉진을 통해 데이터 산업 육성을 본격 지원한다"라고 밝혔다.  하지만 참여연대를 비롯한 관련 시민단체들은 이번 데이터 3법 개정은 국민의 정보인권을 포기한 것으로 헌법에서 규정한 개인정보자기결정권을 침해한 것이라고 강력하게 반발하고 있다.  참여연대를 비롯한 10여 개의 시민사회단체 측은 "이번 데이터 3법 개정안은 2011년 제정이래 유지되어 왔던 개인정보보호의 기본 체계를 뒤흔드는 법안이다. 국가 개인정보보호의 체계를 근본적으로 바꾸는 중대한 사안임에도 그동안 정부는 제대로 된 사회적 논의를 진행하지 않았으며 기업 측의 요구를 일방적으로 수용한 것이다"라고 밝혔다.  반대의 목소리를 내는 주최는 건강과대안/경제정의실천시민연합/무상의료운동본부/민변디지털정보위원회/민주노총사무금융노조/서울YMCA/소비자시민모임/의료연대본부/진보네트워크센터/참여연대/한국소비자연맹/함께하는시민행동 등 시민사회 단체들이다.  이번 데이터 3법 개정안 주요 내용을 살펴보면서 시민사회단체들이 주장하는 이번 개정안의 문제점과 우려 사항을 함께 알아보자. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 밝힌 개정안의 주요 핵심 내용은 다음과 같다.  - 개인정보 개념 명확화: 모호했던 개인정보의 판단 기준을 명확히 하고 익명화된 정보는 개인정보보호법에서 제외   - 가명정보와 개인정보의 이용범위 확대: 데...

정보통신망법 개인정보보호법 데이터3법 2020.01.10

마이크로스트레티지, 2020년 주목할 10가지 엔터프라이즈 분석 트렌드 발표

마이크로스트레티지코리아는 2020년 주목할 10가지 엔터프라이즈 분석 트렌드를 발표했다. 마이크로스트레티지는 매해 포레스터, IDC, 컨스텔레이션 리서치, 벤타나 리서치의 분석가 및 인플루언스와의 협업을 통해 AI, 모바일 인텔리전스부터 데이터 및 데이터 소스 급증, 데이터 및 분석 전문가의 부족 등을 포함한 여러 인적 요소에 이르기까지 분석 분야에 대한 트렌드를 제시하고 있다. 마이크로스트레티지의 제품 마케팅 담당 부사장인 비제이 아난드는 “이 보고서를 통해 의사결정자들은 엔터프라이즈 분석, AI, ML, 딥 러닝 등에 대한 최신 트렌드를 파악하고 활용할 수 있을 것”이라며 “업계 전문가들의 통찰력이 담긴 이 보고서는 데이터를 활용하고, 효율성 및 ROI를 높이며, 경쟁에서 이길 수 있는 혁신적인 기술을 추구하는 리더들이 정보에 기반한 의사결정과 조직 내 대화를 주도해 갈 수 있도록 방향을 제시할 것”이라고 설명했다.  1. 딥 러닝, 경쟁우위 창출 ‘셰이프(SHAPE) - 데이터 및 분석에 의한 디지털 전략’의 저자 겸 최고데이터책임자인 프랭크 J. 버나드는 “2020년, 딥 러닝은 ‘아는 것’과 ‘실행하는 것’ 사이의 넥서스(연결, 결합)가 이뤄질 것”이라며, “딥 러닝은 더 이상 버즈워드(유행어)가 아니고, 인간 행동을 예측하고 이해하기 위한 딥 러닝의 실질적인 출현으로 기업들은 인텔리전스를 기반으로 경쟁업체를 앞설 수 있는 강력한 혁신 기술을 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.   2. 오토ML, 데이터 사이언스 이니셔티브의 ROI 향상 보바 컨설팅의 창립자겸 수석 컨설턴트 마커스 보바는 “머신러닝은 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하고 있는 기술 중 하나로, 머신러닝에 대한 개발 요구는 기하급수적으로 증가해왔다”며, “머신러닝 솔루션의 급속한 성장으로 전문가의 지식 없이도 손쉽게 사용할 수 있는 즉시 사용 가능한(ready-to-use) 머신러닝 모델에 대한 수요가 높아지고 있다”고 밝혔다.  3. 시맨틱 그래프, ...

마이크로스트레티지 2020.01.09

실시간 의사 결정을 지원하는 ‘트랜슬리틱스’ 데이터 플랫폼에 주목할 이유

2019년 4분기 ‘포레스터 웨이브 : 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼(Translytical Data Platforms)’ 보고서에서 각광받는 신흥 시장'인 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼(Translytical Data Platform) 분야에서 두각을 나타낸 14개 제공업체를 선정했다. 트랜슬리틱스(Translytics: Transaction과 Anaytics의 합성어)의 장점은 각기 따로였던 트랜잭션(SoR: System of Record), 운영(SoE: System of Engagement), 분석(SoI: System of Insight)이라는 3가지 워크로드를 단일 통합 데이터 플랫폼으로 통합한다는 점이다. 이 3가지 워크로드를 통합하면 복잡성과 위험을 줄이면서 대규모의 통합 데이터를 토대로 더 빠르게 인사이트를 확보하고 조치를 취할 수 있다. 보고서를 살펴보기에 앞서 트랜슬리틱스가 어떤 문제를 해결하는 데 유용하고, 왜 중요한지를 먼저 짚어본다.   트랜슬리틱스의 등장과 이 기술이 중요한 이유 -   "맞춤형 제품 권고안을 작성할 때 현재가 아닌 지난 달 매출액 집계를 참고해도 문제없다"고 말하는 비즈니스 파트너는 좋은 평가를 받기 어렵다. -    디지털 경제에서 생존하고 번창할 때의 관건은 속도다. -    마이크로 서비스, 애자일(Agile), 데브옵스 역시 소프트웨어를 더욱 빨리 개발하여 출시할 때 큰 도움이 된다. -    스트리밍과 이벤트 중심 아키텍처는 주변의 디지털 환경을 실시간으로 인지하고 대응할 때 효과적이다. 그러나 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 사례가 여전히 많다. 매일 밤 혹은 매주, 느리고 취약한 ETL 프로세스로 트랜잭션 및 운영 시스템에서 분석 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스로 배치 로드를 옮기는 방식을 표준으로 삼는 기업이 아직도 대다수를 차지한다. 결과적으로 기업은 오래되고 진부한...

몽고DB 데이터플랫폼 트랜슬리틱스 2020.01.09

가이온, 한국무역통계진흥원과 협력해 인공지능 기반 무역정보 분석 플랫폼 출시 

인공지능 빅데이터 분석 전문기업인 가이온은 한국무역통계진흥원과 함께 인공지능 기반의 무역정보 분석기술을 활용한 고객 맞춤형 수출입 분석통계 플랫폼인 ‘빅 트레이드(BIG TRADE)’를 출시했다고 밝혔다. 빅 트레이드 플랫폼은 관세청 무역통계 교부대행 기관인 한국무역통계진흥원이 보유한 최근 5년간의 수출입 통관 데이터 약 5억 건을 활용·분석해 공공기관과 지방자치단체 및 일반 수출입 기업에 맞춤형으로 제공하는 서비스다. 한국무역통계진흥원 윤이근 원장은 “빅 트레이드 플랫폼으로 지자체 및 유관기관은 주력산업 육성 및 수출 정책 수립의 근거 자료로 활용할 수 있고, 기업은 수출입 신고시 오류를 줄이거나 자사 경쟁력을 키울 수 있을 것”이라며, “이번 서비스로 수출입 데이터의 활용이 더욱 활성화 되기를 바란다”고 밝혔다. 빅 트레이드 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 ▲맞춤형 통계 서비스 ▲무역 동향 예측 서비스 ▲자동분석 리포트 서비스 등으로 구성된다. 맞춤형 통계 서비스는 이용자의 관심 정보를 커스터마이징해 수출입품목, 지역, 산업 등을 비교·분석해 제공하며, 무역 동향 예측 서비스는 AI 기반 수출입 예측정보를 산업별로 제공하면서 수요예측이나 이상징후 탐지 등에 활용할 수 있다. 자동 분석리포트 생성 서비스는 이용자가 선택한 수출입 통계정보를 리포팅해 보고서 형식으로 받아볼 수 있다.  가이온 강현섭 대표는 “빅 트레이드는 인공지능을 활용해 고객에게 맞춤형 정보를 제공하고, 모든 국가별 수출입 실적을 지도로 한눈에 볼 수 있도록 하는 등 사용자 중심의 플랫폼”이라며, “공공기관 및 일반 수출입 기업의 비즈니스에 큰 도움을 줄 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

가이온 한국무역통계진흥원 2020.01.03

스마트시티, 5G, 데이터 분석··· 2020년 사물인터넷 전망

사물인터넷(IoT)은 전세계적인 현상으로 확실히 자리 잡았다. 가트너에 따르면, 2020년 기업 IoT와 자동차 IoT의 엔드포인트 개수는 2019년보다 21% 늘어난 58억 개에 이를 전망이다.    IoT 덕분에 더욱 똑똑한 기술들이 등장할 수 있었고, 그야말로 모든 것을 연결하려는 추진력과 그러한 목적에 도움이 될 전세계적인 5G 네트워크의 등장에 힘입어 IoT는 확산일로를 걷게 될 것이다. IoT 설정 기기로 탄력받은 스마트시티, 연결 자동차 등 신기술 동향은 2020년 이후 한층 더 속도를 낼 가능성이 높은 가운데, 주요 IoT 동향과 향후 예상 내용을 소개한다.  스마트시티 부상 ‘스마트시티’라는 광범위한 용어를 대강 정의하면 거주자의 생활을 지속 가능성, 보안 또는 차량 흐름 최적화 등의 측면에서 개선하기 위한 도시 계획을 활용해 기반시설의 막후에서 작동하는 연결 기능이라고 할 수 있다. 타타 커뮤니케이션즈(Tata Communications) 이동성 및 IoT 사업개발 담당 부사장 팀 셔우드는 “최근까지만 해도 스마트시티란 도시 곳곳의 다양한 소스로부터 데이터를 수집할 클라우드 기반의 중앙 집중식 데이터 처리 및 분석 엔진에 의해 가장 잘 뒷받침되는 것으로 여겨졌었다. 그러나, IoT 기반 스마트시티 애플리케이션이 점점 더 많이 등장하면서 엣지 분석 아키텍처 활용에 엄청난 잠재력이 있다는 것이 확실히 드러났다”라고 말했다. 엣지 컴퓨팅은 네트워크의 끝인 ‘엣지’에 있는 기기와 가깝게 연산이 수행되는 것을 말한다. 낮은 지연율이 필수적인 자율주행 차량 등을 대상으로 한 애플리케이션 제공 시에 특히 중요하다. 중요한 연산은 서로 멀리 떨어진 데이터센터 사이를 오가는 대신에 기기에 최대한 가깝게 수행된다. 셔우드는 “엣지 분석을 통해 스마트시티는 데이터를 기기 수준에서 실시간으로 저장, 처리, 분석할 수 있다. 이러한 방식은 장점이 많다. 예를 들면, 네트워크 부담은 물론 연결 비용과 저장장치 및 데이터베이스 관...

가트너 OMP 2020년 2019.12.31

리뷰 | '도모' vs. '태블로'··· 셀프서비스 BI 대표 제품 비교

비즈니스 인텔리전스(BI) 및 애널리틱스 플랫폼은 오랫동안 업무를 위한 필수 툴이었다. 특히 셀프서비스 BI 툴이 등장한 이후에는 애널리틱스의 책임이 IT에서 데이터 과학자와 데이터베이스 관리자의 지원을 받는 비즈니스 애널리스트로 이동하고 있다. 이제 BI는 기록 시스템에서 데이터를 뽑아 월간 보고서를 만드는 수준에 그치지 않는다. 다양한 내외부 데이터 소스에서 데이터를 가져와 추세, 예측, 비즈니스 질문의 해답을 대화식으로 발견하고 공유하는 단계까지 나아갔다. 그 결과 셀프서비스 BI를 도입한 기업은 의사결정을 하는 데 여러 달이 필요하지 않다. 며칠 내에 필요한 결정을 내릴 수 있다. 단, 여기까지는 일반론이다. 개별 기업에 맞는 셀프서비스 BI 플랫폼을 찾는 것은 완전히 다른 일이다. 가장 적합한 플랫폼은 현업 이용자 입장과 IT 인프라 관점이 모두 고려해 다음과 같은 물음에 답할 수 있어야 한다. BI 플랫폼을 이용하는 사람의 역량에 적합한가? 쉽게 배우고 이용할 수 있나? 애널리스트 직무를 용이하게 만드는가? 장벽을 타파하는 것보다 더 많은 장벽을 만들지는 않는가? 내외부 데이터 출처를 모두 열람할 수 있는가? 플랫폼 내에서 용이하게 데이터를 정리하고 변환할 수 있는가? 분석 결과를 회사 내의 누구나, 또는 허가받은 사람만 이용하도록 설정할 수 있는가? 등이다. 현재 가장 널리 사용하는 셀프서비스 BI 툴은 도모(Domo)와 태블로(Tableau)다. 이들 플랫폼의 장단점을 비교하고 기업이 BI 툴을 선택하는 데 있어 중요한 요소를 살펴보자. 도모 도모(Domo)는 다양한 데이터 커넥터, ETL 시스템, 일원화된 데이터 스토어, 다양한 시각화 종류, 통합 소셜 미디어 및 보고를 결합한 온라인 BI 툴이다. 업체 측은 소셜 미디어 툴이 ‘실효성 있는 통찰’로 이어질 수 있으므로 '단순한' BI 툴 이상이라고 주장한다. 그러나 실제 기업 현장에서는 모든 BI 툴이 기업에 혜택이 되는 실효적 통찰을 제공한다. 그렇지 않았다면 이미 쓰레기 더미...

태블로 도모 Domo 2019.12.30

SAS코리아, 시민 데이터 과학자 위한 백서 발간

SAS코리아(www.sas.com/korea)가 미디어 및 리서치 기관 한국IDG와 함께 ‘시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist)를 위한 백서’를 발간했다.  이번 백서는 데이터 분석 프로세스의 현황과 문제점을 살펴보고, 시민 데이터 과학자가 직접 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 의사결정에 활용할 수 있는 가이드라인을 제시했다. 가트너의 ‘2020년 10대 전략 IT 기술 트렌드’에 따르면 2023년까지 ▲데이터 및 분석 ▲개발 ▲설계 ▲지식 등의 4가지 핵심 분야에서 전문성의 민주화가 가속화될 것으로 예측했다. 이에 기업은 프로그래밍 기술이나 전문 분석 기술에 능숙하지 않아도 자동화된 데이터 분석 솔루션을 활용해, 인사이트를 도출하고 새로운 업무 혁신을 달성할 수 있는 현업 사용자인 ‘시민 데이터 과학자’의 역할에 주목하고 있다. 기존 데이터 분석 업무는 특정 전문가만의 영역이었으며, 현업 사용자는 분석가와 IT팀에 데이터 분석 업무를 요청하고 결과 리포트를 받는데 오랜 시간이 소요된다는 문제가 있었다. 백서는 이러한 ‘IT 병목 현상’을 해결하고 현업 사용자가 시민 데이터 과학자로 거듭나기 위해서 분석가와 IT팀, 현업 사용자 간의 충분한 커뮤니케이션 환경과 단계적인 교육 지원 체계가 마련돼야 한다고 조언한다. 또한 현업 사용자가 직접 데이터를 분석하고 신속하게 원하는 리포트를 생성하기 위해 전문적인 코딩 기술 없이도 쉽게 사용할 수 있는 자동화된 분석 솔루션의 필요성을 강조한다. SAS는 현업 사용자 중심의 통합 분석 플랫폼을 제공, 분석의 대중화와 시민 데이터 과학자 양성에 힘쓰고 있다. SAS 애널리틱스 플랫폼(SAS Platform)은 데이터 수집부터 전처리, 변수 구성, 분석, 보고서 작성 및 활용에 이르는 전체 분석 라이프사이클을 통합한다.  대표적인 솔루션으로는 GUI 환경 기반 데이터 관리 솔루션 ‘SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide; SAS EG)’가...

sas코리아 2019.12.23

“클라우드 데이터 분석 기능의 대통합” 마이크로소프트 애저 시냅스 첫인상

마이크로소프트 애저와 같은 하이퍼스케일 클라우드 서비스는 대량의 데이터를 다루도록 설계되며 스토리지 하드웨어를 구매할 때 규모의 경제를 활용한다. 또한 빙, 구글과 같은 검색 엔진과의 긴밀한 관계를 활용, 공중 인터넷 분석을 위해 개발된 알고리즘과 툴을 기반으로 서비스를 구축한다. 이와 같은 특성의 조합 덕분에 자체 데이터센터에서는 불가능한 규모로 방대한 데이터 집합을 처리해야 하는 애플리케이션을 구축하기 위한 플랫폼으로 이상적이다.   마이크로소프트는 애저 초기부터 자체 SQL 데이터베이스부터 시작해 하둡 및 기타 아파치 데이터 서비스를 위한 HD인사이트(HDInsight)를 추가하고 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 혼합할 수 있는 대규모 데이터 레이크를 제공하는 등 다양한 데이터 및 분석 서비스를 제공해왔다. 하지만 최근까지 대부분 서비스는 독립형이었으므로 각 서비스를 결합하려면 고객 스스로 자체 툴을 구축해야 했다. 마이크로소프트는 이그나이트(Ignite) 2019에서 애저의 기존 SQL 데이터 웨어하우스에서 아키텍처와 상표를 바꾸고 아파치 스파크와 자체 스튜디오 개발 및 분석 툴에 대한 지원을 추가해 애저 시냅스(Synapse)로 출범했다.   클러스터 기반의 데이터 웨어하우스 애저 시냅스는 단순히 기존 제품의 상표를 바꾼 것 이상으로, 애저의 데이터 분석 기능 대부분을 하나의 서비스로 통합하는 데 초점을 둔다. 전통적인 데이터 웨어하우스와 달리 관계 및 비구조적 데이터의 혼합을 지원하는 동시에 기존 SQL 스킬을 사용해서 애저 SQL의 폴리베이스(PolyBase) 빅 데이터 쿼리 엔진을 기반으로 분석 모델을 만들고 테스트할 수 있게 해준다. 메모리의 열 저장소를 사용하므로 빠르고 효율적이다. 이는 클라우드 서비스 소비 모델을 사용할 때 중요한 특성이다. 시냅스가 다른 데이터 웨어하우스 제품과 구분되는 부분은 애저 SQL 하이퍼스케일 옵션에 뿌리를 두고 있다는 점이다. 하나의 컴퓨팅 노드가 모든 쿼리를 처리하는 것이 아니라, 마...

SQL 시냅스 애저 2019.12.12

태블로, ‘데이터 준비성 지수’ 발표

태블로 소프트웨어는 IDC와 공동 진행한 아태지역 조직의 ‘데이터 준비성 지수(Data Readiness Index, 이하 DRI)’에 대한 연구조사 결과를 발표했다.  이 연구조사에 따르면, 한국은 DRI 평균 점수 2.69점을 기록하며 아태지역 7개 시장 중 4위를 차지했다. 또한, 데이터 활용에 준비돼 있는 선두 조직들은 후발 조직들과 비교해 약 90% 향상된 비즈니스 성과를 달성했다.  그러나 아태지역 전체 시장에서 선두 밴드에 속하는 조직들의 비중은 단 20%에 불과했으며, 대부분의 조직들은 발전 중인 밴드(66%)와 후발 밴드(14%)에 속했다. 한국 시장의 경우, 선두 밴드에 속하는 조직의 비중은 6%인 데 반해, 발전 중인 밴드와 후발 밴드에 속하는 조직의 비중은 각각 78%와 16%로 선두 조직과 그 외 조직들 간에 큰 격차가 존재하는 것으로 나타났다. DRI의 개별 부문들 중, 직원의 숙련 기술 및 조직적 차원의 협업을 포함하는 ‘인력’ 관련 요인이 아태지역 조직들의 비즈니스 성과 향상에 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 조사됐다. 태블로는 조직들이 데이터 준비성의 도전과제를 해결할 수 있도록 지원하기 위해 구체적인 계획, 권고사항 및 가이드라인을 담은 전략적 프레임워크인 ‘태블로 블루프린트(Tableau Blueprint)’를 발표했다. IDC는 아태지역에서 활동하는 조직 700여 곳을 대상으로 DRI의 5개 개별 부문을 측정해 데이터 준비성 상태를 평가했으며, 해당 조직들을 데이터 준비성 발달상의 밴드인 선두(leading) 밴드, 발전 중(developing)인 밴드 및 후발(lagging) 밴드로 분류했다.  ‘데이터 준비성’이란 조직 내의 분석 능력을 확대시켜 데이터를 비즈니스의 핵심적인 요소로 만드는 조직의 능력을 의미한다. 이번 연구조사 결과는 IDC의 경영진 인사이트 보고서(Executive Insights report) ‘데이터 준비성(Data Readiness): 디지털 시대의 비즈니스 성...

태블로 2019.12.12

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