2018.11.09

"기업내 IoT의 가치, 결국 데이터 과학자가 결정한다"

Jon Gold | Network World
사물인터넷(IoT)으로 수집한 데이터에서 실제 비즈니스 가치를 만드는 키는 결국 데이터 사이언티스트가 쥐고 있다는 분석이다. 동시에 데이터 사이언티스트는 IoT로 수집한 데이터에서 가치를 뽑아내기 위해 IT 부서는 물론 엔지니어 등과 협업하는 것이 중요하다는 지적이 나왔다.

Credit: Getty Images Bank

이는 IDC의 2019년 IoT 전망의 주요 내용이다. IDC 그룹의 IoT와 모빌리티 담당 부사장 캐리 맥질리브레이는 최근 진행한 웨비나에서 "IoT가 기업에 실제 어떤 이익을 줄 수 있으냐에 있어서 IoT의 데이터 처리 작업이 점점 더 중요해질 것이다. 또한, 효율적인 방식으로 이들 데이터를 처리하려면 머신러닝과 인공지능 기술이 필수다"라고 말했다.

문제는 모든 AI/IoT 구축 작업에 필요한 숙련된 기술 전문가가 충분히 않다는 점이다. 따라서 그는 "기업은 몇가지 중 하나를 선택해야 한다. 기존 대로 유지하거나, 데이터 사이언티스트를 채용하거나 혹은 ML 모델 수립 작업을 전문 서비스 팀에 아웃소싱하는 것이다. 오픈소스 ML 모델을 이용해 직접 개발하는 방법도 있다. 단, 기계와 전자, 소프트웨어, 시스템 등 점점 더 다양한 영역의 엔지니어가 AI와 ML 기술 세계로 확장하고 있다. IoT 분석 관리는 결국 엔지니어링 팀의 업무가 될 가능성이 크다"라고 말했다.

IDC는 IoT로의 이러한 변화가 기업 전반에서 빠르게 확산할 것으로 전망했다. 2020년까지 AI가 적용된 IoT 시스템을 구축하는 기업이 전체의 90%에 달할 것으로 내다봤다.

맥질리브레이는 "물론 아직은 이런 전망과 현실 간의 격차가 있다. 그러나 제조와 선박 관리 같은 업계에서는 모든 기계와 운송수단이 빠르게 인터넷에 연결되고 있다. 상세한 정보가 시스템 밖으로 유출되는 것에 대한 우려가 나올 정도다. IoT 기술의 초기 애플리케이션 대부분은 예지 보수 애널리틱스였지만 이제 기업 현장에는 훨씬 더 다양한 IoT 애플리케이션이 있다. 이러한 사례들은 데이터 사이언티스트와 데이터 사이언스 방법론이 기업 전반으로 확산하는 데 중요한 역할을 하기 시작했다"라고 말했다.

이밖에도 맥질리브레이이 내놓은 2019년 IoT 전망의 주요 내용은 다음과 같다.

- 2020년까지 글로벌 IoT 프로젝트의 30% 이상이 ROI(return on investment)를 완전하게 입증하는 데 실패할 것이다. 기업에 IoT 프로젝트의 성과를 측정하는 지표를 만들 전문가가 없기 때문이다. 이런 상황은 점차 개선되겠지만 향후 몇년 동안은 실현되지 않을 것이다. 구체적인 KPI를 만드는 것은 IoT가 기업 현장에 더 확산하기 위해 가장 시급한 작업이다.

- 향후 3~4년 후면 IoT 데이터 분석 작업의 40% 정도가 엔드포인트 가까이에 설치된 엣지 기기에서 처리될 것이다. 엣지 게이트웨이 하드웨어에 대한 투자를 통해 기업은 대규모 데이터 세트에 대한 차세대 분석을 수행할 수 있게 될 것이다. 또한 이를 위해서는 IT 부서가 이들 기기를 관리하는 데 있어 데이터센터 수준을 넘어 더 수월하게 처리할 수 있어야 한다.

- 2021년까지 모든 감시 카메라의 45%가 IoT 기기의 현재 상태를 보여주는 데 집중될 것이다. 특히 선박 관리와 공공 안전 관련 애플리케이션을 예로 들 수 있다. 맥질리브레이는 영상은 다른 센서 데이터를 분석하거나 의사결정을 할 때 매우 가치 있는 시각 데이터를 제공한다. 컴퓨팅 비전과 AI 시스템의 결합 역시 큰 가치를 제공한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 

2018.11.09

"기업내 IoT의 가치, 결국 데이터 과학자가 결정한다"

Jon Gold | Network World
사물인터넷(IoT)으로 수집한 데이터에서 실제 비즈니스 가치를 만드는 키는 결국 데이터 사이언티스트가 쥐고 있다는 분석이다. 동시에 데이터 사이언티스트는 IoT로 수집한 데이터에서 가치를 뽑아내기 위해 IT 부서는 물론 엔지니어 등과 협업하는 것이 중요하다는 지적이 나왔다.

Credit: Getty Images Bank

이는 IDC의 2019년 IoT 전망의 주요 내용이다. IDC 그룹의 IoT와 모빌리티 담당 부사장 캐리 맥질리브레이는 최근 진행한 웨비나에서 "IoT가 기업에 실제 어떤 이익을 줄 수 있으냐에 있어서 IoT의 데이터 처리 작업이 점점 더 중요해질 것이다. 또한, 효율적인 방식으로 이들 데이터를 처리하려면 머신러닝과 인공지능 기술이 필수다"라고 말했다.

문제는 모든 AI/IoT 구축 작업에 필요한 숙련된 기술 전문가가 충분히 않다는 점이다. 따라서 그는 "기업은 몇가지 중 하나를 선택해야 한다. 기존 대로 유지하거나, 데이터 사이언티스트를 채용하거나 혹은 ML 모델 수립 작업을 전문 서비스 팀에 아웃소싱하는 것이다. 오픈소스 ML 모델을 이용해 직접 개발하는 방법도 있다. 단, 기계와 전자, 소프트웨어, 시스템 등 점점 더 다양한 영역의 엔지니어가 AI와 ML 기술 세계로 확장하고 있다. IoT 분석 관리는 결국 엔지니어링 팀의 업무가 될 가능성이 크다"라고 말했다.

IDC는 IoT로의 이러한 변화가 기업 전반에서 빠르게 확산할 것으로 전망했다. 2020년까지 AI가 적용된 IoT 시스템을 구축하는 기업이 전체의 90%에 달할 것으로 내다봤다.

맥질리브레이는 "물론 아직은 이런 전망과 현실 간의 격차가 있다. 그러나 제조와 선박 관리 같은 업계에서는 모든 기계와 운송수단이 빠르게 인터넷에 연결되고 있다. 상세한 정보가 시스템 밖으로 유출되는 것에 대한 우려가 나올 정도다. IoT 기술의 초기 애플리케이션 대부분은 예지 보수 애널리틱스였지만 이제 기업 현장에는 훨씬 더 다양한 IoT 애플리케이션이 있다. 이러한 사례들은 데이터 사이언티스트와 데이터 사이언스 방법론이 기업 전반으로 확산하는 데 중요한 역할을 하기 시작했다"라고 말했다.

이밖에도 맥질리브레이이 내놓은 2019년 IoT 전망의 주요 내용은 다음과 같다.

- 2020년까지 글로벌 IoT 프로젝트의 30% 이상이 ROI(return on investment)를 완전하게 입증하는 데 실패할 것이다. 기업에 IoT 프로젝트의 성과를 측정하는 지표를 만들 전문가가 없기 때문이다. 이런 상황은 점차 개선되겠지만 향후 몇년 동안은 실현되지 않을 것이다. 구체적인 KPI를 만드는 것은 IoT가 기업 현장에 더 확산하기 위해 가장 시급한 작업이다.

- 향후 3~4년 후면 IoT 데이터 분석 작업의 40% 정도가 엔드포인트 가까이에 설치된 엣지 기기에서 처리될 것이다. 엣지 게이트웨이 하드웨어에 대한 투자를 통해 기업은 대규모 데이터 세트에 대한 차세대 분석을 수행할 수 있게 될 것이다. 또한 이를 위해서는 IT 부서가 이들 기기를 관리하는 데 있어 데이터센터 수준을 넘어 더 수월하게 처리할 수 있어야 한다.

- 2021년까지 모든 감시 카메라의 45%가 IoT 기기의 현재 상태를 보여주는 데 집중될 것이다. 특히 선박 관리와 공공 안전 관련 애플리케이션을 예로 들 수 있다. 맥질리브레이는 영상은 다른 센서 데이터를 분석하거나 의사결정을 할 때 매우 가치 있는 시각 데이터를 제공한다. 컴퓨팅 비전과 AI 시스템의 결합 역시 큰 가치를 제공한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 

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