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디지털 혁신을 가속하는 자동화의 대상과 범위 정하기

코로나19 시대 기업은 시간의 가치에 주목하고 있다. 위기 속에서 기회를 보려면 긴축 경영으로 투자 여력을 확보해 새로운 경쟁력 확보에 집중해야 한다. 이를 위한 전제 조건은 조직, 시스템 등 기업을 움직이는 모든 요소의 생산성과 효율성을 높이는 것이다. 생산성과 효율성 강화는 결국 시간을 버는 것이다. 한정된 인적 자원과 각종 비즈니스 시스템과 도구를 최대한 활용하는 것은 불필요한 작업에 드는 시간을 아껴 더 중요한 일에 쓸 수 있도록 하는 것이기 때문이다. 즉, 자원을 중요한 과제에 배치하려면 결국 시간을 확보해야 한다.    AI 기반 자동화를 기업이 반기는 이유 중요한 일에 쓸 시간을 확보하기 위한 기업의 선택은 ‘AI 기반 자동화’다. IBM이 전 세계 15개국 5,501개 기업을 대상으로 조사한 내용을 담은 ‘전 세계 인공 지능 도입 지수 2021’ 보고서에 따르면 코로나19 기간 동안 38%의 기업이 자동화를 통해 직원 생산성을 높인 것으로 나타났다. 자동화 도구를 쓰는 이유로 효율성 추구와 경비 절감을 꼽은 비중이 58%(중복 응답)에 이른다. 이 응답을 이해하려면 행간의 의미를 살펴야 한다. 흔히 자동화의 이점으로 비용 절감을 꼽는다. 이는 단순히 인력 감축을 통한 절감이 아니다. 조직원에게 주어진 시간을 효율적으로 재배치하여 얻는 효과다. 사람들이 단순 반복 업무에서 벗어나면 여분의 시간이 주어진다. 이런 이유로 자동화는 사람들에게 시간을 선사한다고 표현한다. 자동화는 직원 경험, 생산성, 조직 운영 효율 모두를 높이고 그 결과 사람들이 더 중요한 일에 쓸 시간을 제공한다.    폭넓은 자동화 대상  많은 이들이 자동화하면 RPA를 떠올린다. 이는 자동화란 큰 개념의 일부만 바라보는 시각이다. 조직과 비즈니스 전체를 보면 자동화가 필요한 대상은 다양하다. 이를 크게 세 가지로 구분하면 비즈니스 운영, IT 및 네트워크 운영, 애플리케이션 및 데이터 흐름 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 각 요소에 ...

IBM IBMCloudPak IT자동화 2021.06.09

복잡한 하이브리드 멀티 클라우드 관리를 간소화하는 AI와 자동화의 힘

하이브리드 멀티 클라우드 전환으로 기업은 민첩성, 유연성 같은 구체적인 성과를 거둔다. 이런 성과를 이어가려면 반드시 확보해야 할 역량이 있다. 바로 IT 운영이다. 하지만 이는 쉽지 않은 도전 과제다. 기업의 IT 운영 조직은 온프레미스 환경에는 밝지만 하이브리드, 멀티 클라우드 환경은 아직 익숙하지 않다. 충원도 쉽지 않다. 클라우드 운영에 필요한 전문 지식을 갖춘 이를 찾기도 어렵다. 이 와중에 클라우드 전환이 속도를 내다 보니 잠재적인 장애 걱정이 이만저만이 아니다. 상세히 모니터링하고, 인프라와 애플리케이션 성능 관리까지 하는 온프레미스와 달리 하이브리드 멀티 클라우드 환경은 모니터링부터 쉽지 않다. 일단 각종 이벤트와 로그 정보를 어렵게 수집한다 해도 그 양이 너무 많아 적시에 맥락을 파악해 대응하기 어렵다. 그렇다면 이런 도전 과제를 어떻게 풀 것인가? 많은 조직이 AI 기반의 자동화에 희망을 걸고 있다.    AI 기반 자동화에서 길을 찾다  관리 대상이 많고, 여러 위치에 있다는 것은 환경이 복잡하다는 것을 뜻한다. 현재 사용 중인 관리 도구로 나날이 복잡해지는 환경을 수용하는 데에는 분명 한계가 있다. 경계를 넘어서는 하이브리드 멀티 클라우드로 전환하는 중이라면 기존 관리 체제가 더 이상 유효하지 않다는 것에 공감할 것이다.  그래서 클라우드 전환에 나선 조직들은 자동화 체제 재편에 관심이 많다. 주요 관심사는 현재 운영 중인 프로세스를 AIOps로 진화, 발전시키는 것이다. 그 이유는 무엇일까? 대부분의 IT 조직은 모범 사례를 참조해 나름의 자동화 체계를 구축하고 있다. 이를 통해 인프라, 개발, 이벤트, 보안 관리를 수행한다. 그리고 이에 맞춰 툴 체인을 구성해 사용한다. 이 체계는 클라우드 도입을 확대하는 순간부터 도전을 맞이한다. 가장 먼저 직면하는 과제는 ‘노이즈’다. 클라우드 전환 수준이 높을 수록 각종 이벤트와 로그 데이터 홍수 속에서 진짜 중요한 이슈를 가려내기 어렵다. 데이터 양이 더 늘...

IBM IBMInstana APM 2021.06.09

마이 데이터 시대에 맞는 AI 기반 통합 및 자동화

디지털 공간에서는 비즈니스 경계가 없다. 업종을 떠나 새로운 가치와 수익을 창출할 수 있다면 어떤 조직과도 데이터, 애플리케이션을 연계하고 통합한다. 이를 보통 API 경제라고 말한다. 많은 조직이 자사의 데이터 자산 및 서비스를 API화 하는 이유다. 이런 흐름이 가장 두드러진 분야는 금융이다. 오는 9월 본인신용정보관리업(마이 데이터) 시행을 눈앞에 두고 있는 금융권은 다양한 산업계의 기업들과 파트너십을 맺고 각자 서비스 생태계 구축에 박차를 가하고 있다. 아직 어떤 생태계가 우위를 점할지 알 수 없다. 하지만 중장기적으로는 리더십을 구분할 수 있을 전망이다. 어떤 기준으로 리더십을 평가할 수 있을까? 바로 데이터와 애플리케이션 통합 역량이다.    API 경제 시대 통합 전략 수립의 걸림돌  많은 조직이 통합 전략을 지금까지와는 다른 측면에서 바라보고 접근 중이다. 이 과정에서 느끼는 일반적인 고충으로 AI와 운영 데이터를 어떻게 활용할지 방향을 잡기 어렵다는 것을 꼽을 수 있다. 통합의 필요성은 모두 인지하지만 이를 조직의 역량을 만들 수 있는 요소 기술과 자산인 AI와 운영 데이터 활용법을 찾는 데 어려움을 느끼고 있다.  그렇다면 실제 운영 데이터를 기반으로 AI로 지속해서 통합 속도와 효율을 높이기 위해서는 무엇을 고려해야 할까? 크게 세 가지 관점에서 바라볼 수 있다. 첫 번째는 자동화다. 수작업 기반의 통합으로는 최근 API 경제 트렌드를 따라가기. 어렵다. AI 기반 자동화가 필요하다. 두 번째는 가시성이다. 운영 가시성 없는 통합은 눈을 가리고 작업하는 것과 같다. 따라서 실제 운영 데이터를 AI 기술로 분석해 문제를 파악하고 개선할 수 있어야 한다. 세 번째는 다양성이다. 통합은 획일적으로 한 가지 방법을 밀고 나갈 수 있는 작업이 아니다. 데이터와 서비스 유형 그리고 누구와 파트너십을 맺는지에 따라 다른 스타일이 요구된다. 따라서 다양성을 빠른 속도로 수용할 방법이 필요하다.    ...

IBM AI기반자동화 IBMCloudPak 2021.06.09

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