어떤 이들은 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성 대해 논쟁할 수 있겠지만 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에게 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만 과학자와 수학자들 모두 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 되었다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 기업들은 종종 현장의 한계에 부딪힌다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음에 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전혀 쓰지 않았다. 또 어떤 ...

7일 전

버티브는 자사의 환경적, 사회적 책임, 지배구조 활동들을 망라한 첫 번째 공개 보고서인 ESG(Environmental, Social and Governance) 보고서를 30일 발표했다.   이번 보고서는 에너지 및 용수 사용 효율, 다양성·형평성·포용성(DE&I), 직원의 건강과 안전, 그 밖에 다른 ESG 관련 주제들에 대한 버티브의 접근 방식과 성과를 담고 있다. 보고서에서 다룬 내용들은 앞으로 버티브가 펴나갈 노력들의 기준이 된다고 업체 측은 설명했다. 버티브의 롭 존슨 CEO는 “버티브는 핵심 디지털 인프라에 대해 점점 더 증가하는 수요를 충족하면서, 이와 동시에 우리의 비즈니스 활동 및 제품이 환경에 미치는 영향을 완화하기 위해 노력하고 있다”며, “그러한 노력의 결과로 우리는 핵심 디지털 인프라를 지원하는 보다 효율적이고 효과적인 방법을 찾기 위해 혁신하고 있다”고 말했다. 버티브는 기업 전체 고위 임원진들로 버티브 ESG 실무위원회(Executive Steering Committee)를 구성하고 이번 ESG 성과에 대한 전사적 평가를 맡도록 했다. 이번 보고서에 따르면, 버티브는 에너지 및 용수 사용 효율이 높은 신제품과 업그레이드 제품을 소개하고, 향후 수 개월 및 수 년 내에 발표 예정인 기타 제품들을 공개했다. 또한 E2P2(EcoEdge PrimePower Project), SDIA(Sustainable Digital Infrastructure Alliance), EUDCA(European Data Centre Association), RISE 파트너십 프로그램(RISE Partnership Program) 등 데이터센터 효율 및 탄소 배출 문제 해결을 목표로 하는 여러 산업계 파트너십에 참여했다고 밝혔다. 버티브는 직·간접 온실 가스 배출량(Scope 1, 2)에 대한 내부 검토하고, 기업이 비즈니스 활동 과정에서 온실 가스 배출을 줄이는 데 도움이 되는 성과 및 개선 벤치마크를 개발했다 버티브는 미국 산업안전...

7일 전

다쏘시스템(www.3ds.com/ko)은 삼성중공업과 삼성중공업의 초격차 경쟁력을 가진 조선소 구축을 위해 디지털 전환 및 스마트화 신기술 기반의 스마트야드 완성을 목표로 업무 협약을 맺는다고 29일 밝혔다.   이번 기술 협력은 시공 기간 단축을 위해 야드 스케줄링 최적화 및 관련 정보 추적을 통해 최근 급격히 증가한 LNG선의 건조 대응 전략의 일환으로, MBSE(Model Based System Engineering) 기술을 선박 설계에 적용하여 실용적인 검증과 적용을 통해 복잡성이 증대되는 최신 선박을 시스템 레벨에서 통합 관리될 수 있는 기반을 구축하게 한다. 자동차 및 모빌리티, 항공우주, 하이테크 산업에서 활발하게 도입되고 있는 선진적인 MBSE 기술 확대 적용 검토를 통해 삼성중공업은 선박 개발 프로세스의 경쟁력을 한층 강화해 나갈 수 있게 된다고 업체 측은 전했다.  다쏘시스템은 삼성중공업의 스마트 SHI조직과 연합해, DT(Digital Transformation) 협의체를 구성하고 스마트 야드 구현을 위한 공동 개발 아이템 및 과제 발굴 등의 협력을 진행한다. 특히 이번 양사 협업을 위해 다쏘시스템은 한국 뿐 아니라 글로벌 본사의 전문 인력과 핵심 기술을 제공한다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 삼성중공업의 기존 CAD 및 레거시 시스템과 연계해 플랫폼 기반의 스마트야드를 구현할 수 있도록 지원한다. 또한 시공 최적화에 필요한 다양한 변수를 관리하고 계획과 실적의 정확성을 높여 글로벌 경쟁력 강화를 위한 공기 단축을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 외에도 시뮬레이션을 통한 다물리적 해석, 제어능력 향상을 통해 변경대응 시간의 최소화 등 업무 효율성과 시스템 모델 및 품질을 크게 개선할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 삼성중공업 관계자는 “조선업의 스마트 야드 시스템은 건조비를 절감하고 품질 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다”며 “다쏘시스템과의 협력을 통해 선박 건조의 디지털 혁신을 가속화할...

2022.06.29

IT 기술 스택이 갈수록 복잡해지고 있다. 이에 대응하기 위해 기업들은 디지털 인프라를 관리하고, 운영 시간을 유지하며, 혁신을 주도할 수 있는 리소스와 스킬을 얻고자 고군분투하고 있다. 단일 플랫폼으로 기술 스택의 가시성을 확보할 수 있는 ‘관찰가능성(또는 옵저버빌리티(Observability))’은 이러한 문제를 해결하는 데 큰 역할을 한다.    모두가 디지털 시대에 살고 있다. 하지만 모든 새로운 혁신과 서비스로 기술 스택은 복잡해지고, (그 결과) 소비자가 가치 있게 여기는 편리함은 대가를 치르게 된다. 계층이 추가될 때마다 디지털 인프라를 관리하고, 운영 시간을 유지하며, 혁신을 주도하는 데 더 많은 시간이 필요하다. 즉, 비즈니스에 필요한 시간 및 비용이 필요 이상으로 많이 소요되고 있다.  버그와 운영 중단은 기술 부문에서 여전히 피할 수 없는 일이며, 스택이 복잡해지면 문제가 발생한 곳을 찾고 수정하는 일도 복잡해지기 마련이다. 이는 전통적으로 부서들이 사일로화돼 있는 대규모 기업에 특히 문제다. 버그와 공격, 그에 따른 다운타임으로 인해 기업은 신뢰를 잃을 수 있다.   관찰가능성이란? 관찰가능성은 스택이 복잡해지면서 발생하는 어려움을 줄이는 데 도움을 준다. 각 부문의 IT 애플리케이션을 개별적으로 모니터링하는 대신, 단일 플랫폼에서 실시간으로 기업의 전체 스택에 관한 360도 가시성을 제공하기 때문이다. 즉, 버그가 발생하면 개발자가 즉시 문제를 파악하고 수정할 수 있다.  관찰가능성은 이미 운영 중인 기술 스택을 모니터링하는 데 사용된다. 아울러 소프트웨어 라이프사이클의 모든 부분에서도 매우 중요하다. 이를 통해 개발자는 이전 제품을 업데이트해야 하는지 아니면 새 제품을 만들어야 하는지 이해하거나, 새로운 제품이 얼마나 잘 작동하는지 쉽게 모니터링할 수 있다. 모든 단계에서 관찰가능성은 생산성 향상에 도움이 된다.  관찰가능성의 이점과 함정  관찰가능성 플랫폼의 이...

2022.06.29

다국적 기업 킴벌리 클락의 글로벌 CIO 마노즈 쿰밧에 따르면, 회사는 디지털 트랜스포메이션과 관련해 비즈니스 우선이라는 IT전략을 분명하게 하고 있다. 클리닉스 티슈, 스콧 페이퍼 타월, 하기스 기저귀와 같은 브랜드의 개인 위생 용품이나, 전문 건강 관리 제품을 공급하는 이 글로벌 기업은 최근 대규모 하이브리드 클라우드를 구축하고 있다.  스노우 플레이크의 데이터 레이크, ‘Consumer 360’ 플랫폼, 클라우드 네이티브 및 SaaS(서비스형 소프트웨어) 애플리케이션 시리즈를 활용해서다.  그러나 쿰밧에게 IT 아젠다를 설정하게 하는 요소는 무엇보다도 비즈니스다. 그는 “클라우드 우선이 아니라, 클라우드 스마트다. 우리는 실제로 비즈니스 혁신을 주도하고 있으며, 그 일환으로 클라우드 마이그레이션을 수행하고 있을 뿐이다”라고 말했다. 사소한 차이로 보일 수 있으나, 그가 강조하는 ‘고객 주도적 혁신’은 다양한 영역에 영향을 미친다.    킴벌리 클락에서 4년 가까운 시간 동안 글로벌 CIO를 역임했으며 올해 MIT 슬론 리더십 상의 최종 후보 4명 중 한 명인 쿰밧은 “많은 기업들이 클라우드로 전환을 시작하고 난 뒤, 선택적으로 비즈니스 혁신을 주도하곤 했다. IT가 변화를 주도하는 가운데, 다른 현업 부문이 이를 따르는 방식이다. 그러나 이렇게 접근하면 회사의 주요 우선순위와 일치하지 않을 수 있다”라고 말했다. 쿰밧과 그의 팀은 D2C를 중심으로 하는 회사의 클라우드 전략과 관련해 강제로 비즈니스 혁신을 추진하기 위해 클라우드로 전환을 시도하지 않는다. 대신 “비즈니스 혁신의 가치 사례를 자세하게 살펴보고, 클라우드로 전환하여 막대한 비용 지출을 차단했다”라고 쿰밧은 말했다..  그는 이어 “소비자와 고객의 마음을 움직이는 비즈니스의 프론트엔드와 관련된 상거래 혁신을 구축했다. 프론트엔드 기능을 완전히 혁신하여 매출 성장을 이끌어 냈다”라고 말했다. 킴벌리 클락의 주요 고객 부문인 월마트와 타겟을...

2022.06.28

지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 활용상이 확대됐다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확해졌다.  하지만 팬데믹이 그 잠재력을 가속화시켰음에도 불구하고 일부 기업들이 컴퓨터 비전의 가능성을 실증하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 팬데믹 이후 불거진 물류 문제 및 인력 문제가 주요 원인이다. 다양한 산업에 속한 기업들이 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 컴퓨터 비전을 배치하는 방법을 살펴본다.   컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 분야다. 컴퓨터 비전의 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주요 동인은 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 분석가 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말하면서 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기를 지원하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하기 위한 사용 모니터링 등 컴퓨터 비전 도입이 가속화되었다고 덧붙였다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 (컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것이) 자연스러운 수순이었다. 정부 의무사항 또는 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 말했다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러의 시장 가치에 도달할 것이라고 IDC는 덧붙였다. 이 밖에 지금까지는 온프레미스 방식이 주류지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지...

2022.06.27

데이터는 애널리틱스 및 의사결정의 핵심 원료이고, 강력한 데이터 공급망은 비즈니스 결과를 개선한다. 오늘날 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 가지고 있으며 데이터 아키텍트, 애널리스트, 데이터 과학자가 모든 비즈니스 부문에서 널리 채용되고 있다.    하지만 기업들이 더 나은 의사결정을 내리고자 데이터를 활용하기 위해 유능한 애널리스트를 두고 경쟁을 벌이면서 정작 데이터 공급망과 데이터 품질은 개선하지 못하는 경우가 많다. 탄탄한 데이터 공급망 관리 관행이 마련되지 않으면 데이터 품질은 저하될 수밖에 없다.  열악한 데이터 품질은 이니셔티브가 기대 가치를 달성하지 못하는 주요 원인으로 꼽힌다. 가트너에 따르면 최대 60%의 비즈니스 이니셔티브가 데이터 품질 문제로 실패한다. 기업들이 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 기반의 의사결정으로 나아가면서 데이터 품질은 더욱더 시급한 문제가 된다. AI/ML 모델을 지원하는 데이터가 부정확하거나 불완전하거나 오래된 경우 모델은 원하는 결과를 제공하지 못한다. 데이터는 애널리틱스 및 의사결정의 핵심 원료다. 모든 유능한 비즈니스 리더는 “최선의 의사결정을 내리기 위해 어떻게 하면 데이터 품질을 개선할 수 있을까?”라고 물어야 한다. 그 대답은 기업의 데이터 공급망에서 결과를 개선하여 애널리틱스 기능에 골칫거리가 되지 않도록 하는 것이다. 그렇다면 데이터 공급망의 결과를 어떻게 개선할 수 있는가? • 퍼스트 마일/라스트 마일 데이터의 영향 이해 • 공급망 복잡성/비용 감소 • 데이터 품질 모니터링 및 보고 개선 공급망은 다음의 3가지 주요 요소로 구성된다.   퍼스트 마일/라스트 마일의 영향 퍼스트 마일/라스트 마일과 관련해서는 데이터 소싱(업스트림)을 시작으로 전반적인 공급망 문제를 처리해야 한다. 애널리틱스 및 의사결정에 사용할 수 있는 데이터가 절실하기 때문에 기업들은 (다운스트림에서 고객에게 데이터를 제공하는) ‘라스트 마일’에 더 많은 투자를 해야 한다.&n...

2022.06.27

저스트 워크 아웃(Just Walk Out), 아마존 원(Amazon One), 아마존 대시 카트(Amazon Dash Cart), 아마존 프레시(Amazon Fresh), 아마존 스타일(Amazon Style)에는 두 가지 공통점이 있다. 첫째는 온라인 쇼핑의 공룡이라 불리는 아마존이 오프라인 매장을 운영하며 개발한 기술이나 브랜드이고, 둘째는 인공지능과 같은 첨단 기술을 활용한 혁신으로 고객 경험을 개선한 대표적인 사례라는 점이다. 아마존 물리 소매 기술(Physical Retail and Technology) 담당 부사장인 딜립 쿠마르가 '아마존 리마스 2022(Amazon re:MARS 2022)'에서 이러한 내용을 소개하는 자리를 가졌다. 그리고 아마존이 오프라인 매장에서 활용하는 인공 지능 기술에서 중요한 4가지 핵심 내용을 다음과 같이 소개했다. 계산대가 필요 없는 아마존 '저스트 워크 아웃'이 적용된 호울 푸즈 마켓과 상품 종류와 수량을 자동으로 인식하는 스마트 카트인 '아마존 대시 카트'. 아마존 오프라인 매장에 사용되는 기술애는 인공 지능과 컴퓨터 비전이 활용된다. (자료 : Amzon) 첫째는 지속적인 머신러닝 알고리즘 개선 및 발전이다. 아마존은 오프라인 매장에서 사용되는 기술에 컴퓨터 비전을 활용한다. 카메라, 센서와 같은 하드웨어뿐만 아니라 이를 구동하는 알고리즘을 적용한 저스트 워크 아웃을 활용해, 계산대를 거치지 않아도 자동으로 결제가 되는 시스템을 운영하고 있다. 그리고 저스트 워크 아웃은 계속해서 진화를 거듭하고 있다. 그동안 알고리즘을 개선해 매장에서 필요한 카메라 수를 줄여 비용을 줄이고, 대형 식료품 매장에서 다양한 제품을 구별하고, 고객의 쇼핑 행동 차이를 감지하도록 발전했다. 또한 스마트 쇼핑 카트인 아마존 대시 카트에는 고객이 이동하는 동안 제품의 품목을 감지하고, 무게와 양을 인식하는 컴퓨터 비전 및 센서 융합 알고리즘 세트를 개발했다. 둘째는 알고리즘 강화를 위해 합성 데이터를 사용한다. 오프라인 매장에서...

2022.06.27

사물인터넷(IoT)은 지난 10년간 기업 분야 전반으로 꾸준히 확산했다. IoT 기기와 그 데이터 기능을 이용해 기업 운영을 최적화하면서 비즈니스와 소비자 기술의 신시대가 열렸다. 그리고 이제 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 발전하면서 ‘인공지능 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things, AIoT)’을 이용해 IoT 기기의 새로운 가능성을 실현하는 또 다른 물결이 등장했다.   AIoT를 활용하면 기업이 새로운 경쟁 우위를 얻을 수 있다. IoT는 데이터를 수집하고 AI는 이를 분석해 지능적 행동을 시뮬레이션하고, 사람의 개입을 최소화한 상태에서 의사 결정 과정을 지원한다.   IoT에 AI가 필요한 이유 IoT는 기기가 서로 통신하고 인사이트에 따라 행동하도록 한다. 따라서 이들 기기는 이들이 제공하는 데이터만큼만 유용할 뿐이다. 의사 결정에 제대로 활용하려면 더 많은 데이터를 수집해 저장하고 가공, 분석해야 한다. 그러나 이렇게 하기가 쉽지 않다. 실제로 IoT 도입이 늘어나자 데이터를 효율적으로 가공해 실질적으로 의사 결정에 반영할 인사이트를 도출하는 데 어려움이 생겼다. 이는 2가지 원인, 즉 클라우드와 데이터 전송 때문이다. 클라우드는 IoT로부터 나오는 온갖 데이터를 처리할 수 있도록 IoT 규모에 비례해 확장해야 하지만 이 과정이 수월하지 않다. 또한, 데이터를 IoT 기기로부터 클라우드로 전송하는 작업은 대역폭의 제한이 있다. 통신 네트워크의 규모와 정교함에 관계없이 IoT 기기가 수집하는 데이터 분량만으로도 지연과 정체가 발생한다. 몇몇 IoT 응용 분야, 예를 들어 자율 주행차 등은 신속한 실시간 의사 결정이 필요하다. 효과적이고 안전한 주행을 위해 마치 인간처럼 순간적으로 데이터를 처리하고 결정해야 한다. 지연, 불안정한 연결, 낮은 대역폭의 제한이 있어서는 안 된다. 자율 자동차가 신속한 의사 결정에 의존하는 유일한 IoT 응용 분야는 아니다. 제조는 이미 IoT 기기를 ...

2022.06.27

기술 및 비즈니스 전략을 담당하는 C-레벨이 한자리에 모여 디지털 트랜스포메이션 시대의 트렌드, 핵심 전략, 실행 방안을 논의하는 ‘CXO 버추얼 서밋 2022(CXO Virtual Summit 2022)’가 6월 23일 성황리에 개최됐다. 이번 행사에서는 ‘디지털 혁신을 주도하는 IT 리더십’을 주제로 국내외 연사들이 필수 요소가 된 데이터 전략, 디지털 전략 기반의 인텔리전트 자동화 플랫폼, 스마트 및 하이브리드 업무 환경 고도화, 디지털 혁신과 기업 윤리 사례를 공유했다.  기조연설자로 나선 웰스 파고(Wells Fargo)의 前 디지털 경험 전략 부문 VP이자 현재는 살롬(Slamon)의 경험 디자인 부문 총괄로 재직하고 있는 제니퍼 보르차르트는 ‘디지털 기술과 혁신 그리고 기업 윤리’를 주제로 발표를 시작했다. 그는 윤리적 혁신을 강조하면서, 기업들이 혁신을 추구하며 고려해야 할 윤리적 이슈와 구체적인 사례를 설명했다. 이어 윤리적인 혁신 관행 및 표준을 구축하기 위해 기업에서 할 수 있는 일을 제시했다.    다음 세션에서 버티카(Vertica)의 이기훈 부장은 ‘디지털 영역의 비즈니스 혁신에 따른 데이터 전략의 혁신’을 주제로 인사이트를 전했다. 그는 레이크하우스로 이어지는 최근 트렌드를 언급하면서, 버티카의 아키텍처 ‘Eon 모드’를 설명했다. “Eon 모드는 오브젝트 스토리지를 활용하여 C/S 분리를 지원하는 새 아키텍처로 데이터 재분배 없는 즉각적인 확장, 클러스터 분리, 노드 장애에 유연하게 대응하는 가용성, 하이브리드 클라우드 환경 지원이라는 특장점을 지닌다”라고 전했다.  이어지는 세션에서는 로지텍(Logitech)의 오강석 이사가 ‘비즈니스 지속성 중심의 스마트&하이브리드 업무 환경 고도화’를 발표했다. 그는 팬데믹으로 인해 재택근무와 원격근무가 보편화되면서 영상 기반의 협업이 빠르게 도입 및 확산되고 있다고 강조했다. “이를 감안해 기업들이 화상회의 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 핵...

2022.06.23

"2012년에 우리는 키바(Kiva)라는 로봇 회사를 인수하여 공급망의 생산성을 향상하기 위해 크게 투자했다. 그리고 아마존이 사람을 로봇으로 대체하고 있다는 추측이 만연했다. 그러나 10년 지난 지금, 사실은 그렇지 않다는 것을 보여준다. 우리는 52만 개 이상의 로봇 구동 장치를 보유하고 있으며, 전 세계적으로 백만 개 이상의 일자리를 추가했다." 아마존이 '아마존 로봇 공학의 10년(10 years of Amazon robotics)'이라는 제목으로 물류 및 배송 시스템에서 활용되고 있는 로봇과 기술에 대해 공개했다. 10년 전 키바라는 운송 로봇을 개발한 키바 시스템즈(Kiva Systems)를 인수하며 본격적으로 물류와 배송에 로봇을 적용하기 시작한 이후, 전 세계 분류 센터와 허브에서 12가지 이상의 다른 유형의 로봇 시스템을 개발해서 활용하고 있다. 상품 패키지가 담겨 있는 고카트(GoCart)를 운반하는 완전 자율 이동 로봇인 프로테우스(위), 필요한 제품이 있는 컨테이너를 효율적이고 편리하게 직원에게 맞는 위치로 전달하는 컨테이너식 스토리지 시스템(아래). (자료 : Amazon) 회사에 따르면 로봇 공학과 자동화를 기반으로 한 물류, 배송, 창고 운영 및 관리에서의 혁신은, 지난 10년 아마존의 성장을 견인한 핵심적인 전략이고 기술이다. 아마존이 로봇을 도입한다고 했을 때 로봇으로 인해 일자리가 줄어들 것이라고 했던 우려와 달리, 실제는 고객과 직원 경험을 개선하고 더 안전한 작업장을 만들기 위해 계속해서 혁신을 이룩했다고 아마존은 강조한다. 그리고 다음과 같은 핵심 로봇과 기술이 그 배경이라고 설명한다. 프로테우스(Proteus)는 완전 자율 이동 로봇으로 아마존이 자체 개발한 고급 안전(advanced safety), 인식(perception), 탐색 기술(navigation technology)의 집약체다. 로봇과 사람의 작업 영역을 구분하지 않고, 사람과 한 공간에서 작업하면서도 안전하도록 개발한 카트 운반용 자율 로봇이다....

2022.06.23

클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 및 배포가 중요한 대규모 조직이라면 클라우드 혁신 센터, 즉 CCoE(Cloud Center of Excellence)의 구축을 고려할 필요가 있다. CCoE를 생성하면 클라우드를 성공적으로 활용하여 비즈니스의 규모와 민첩성을 높일 수 있다. 어떻게 CCoE를 만드는지 방법에 대해 살펴본다. CCoE 구축을 검토하는 조직이라면 먼저 염두에 두어야 할 몇몇  사항이 있다.  일단 CCoE의 목적은 클라우드 이니셔티브에 대해 조직이 집중할 수 있게 하고 이러한 이니셔티브에 질서와 구조를 구현하는 것이다.  CCoE가 효과적이려면 조직 전체가 클라우드 컴퓨팅을 구매하고 적극적으로 동참해 나가야 한다. 기업 경영진은 이에 대해 충분한 정보를 제공하고 노력을 지원해야 한다. CCoE는 회사 경영진의 지원 없이는 효과적이지 어렵다. 또한 CCoE는 클라우드의 효율성에 대해 고위 경영진을 설득하는 도구가 아님을 기억할 필요가 있다. 경영진이 회사가 클라우드 전략을 추진해야 한다고 이미 확신한 경우 해당 전략을 실행하는 데 일종하는 조직이 CCoE여야 한다. CCoE는 경영진이 기업의 여러 조직을 클라우드 중심 조직으로 전환하는 도구로 활용할 때 특히 효과적이다. 경영진의 바람을 구현하는 그릇이라고 표현할 수 있다.   CCoE의 구조 CCoE 조직은 어떻게 이뤄져야 하는가? CCoE 조직 구조는 경우의 수가 많다. 이 질문에 대한 정해진 답은 없다. 그러나 모든 CCoE에는 다음과 같은 중요한 구성 요소가 포함되어야 한다. • 챔피언. 챔피언은 CCoE의 노력을 촉진하는 데 도움을 주는 CCoE 내부의 사람이다. 챔피언은 고위 경영진의 전략적 동의를 구한 다음 나머지 리더십 팀의 노력을 지지함으로써 조직 전체에서 해당 전략을 추진한다. 이들의 임무는 조직이 클라우드 운영과 관련하여 한 방향으로 나아가도록 설득하는 것이다. • 내부 대사. 이것은 ‘미니 챔피언’들의 그룹이다. 각 대사는 C...

2022.06.22

하이퍼스케일 클라우드를 도입한다면 넥스트 ‘뉴노멀’에 신속하게 대응할 수 있을 것이다.  바로 본론부터 들어가 보자. 예상치 못한 비즈니스 및 사회적 혼란에 직면해 있는 CEO 또는 CIO라면 다음의 2가지에 집중하리라 생각된다.  첫째, 넥스트 뉴노멀이 닥쳤을 때 더 빠르게 혁신할 수 있는 방법, 둘째, 장기적인 적응력을 갖춘 조직을 만드는 방법이다. IT에 ‘하이퍼스케일 클라우드’ 접근법을 채택한다면 위의 2가지 목표를 모두 뒷받침할 수 있다.    • 전술적 혁신을 위한 클라우드(Cloud for tactical innovation): 조직이 클라우드 기술을 통해 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 ‘유연성’이다. 예를 들면 IT는 인수합병에 따라 필요한 50대의 새 서버를 데이터센터에 설치하는 대신, 클라우드 업체의 대시보드에서 몇 가지를 선택하고 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 (확장된) 용량을 사용할 수 있다.  마케팅 부서의 캠페인으로 주문량이 급증했다면 IT는 몇 분 만에 기존 용량을 확장할 수도 있다(또는 클라우드 벤더가 볼륨에 맞게 용량을 자동으로 조정해줄 수 있다). 제조 회사가 4차 산업혁명 프로젝트를 추진하기 위해 이에 특화된 새 소프트웨어를 필요로 하는 상황이라고 해보자. 이때 (클라우드) 벤더는 클라우드에서 관련 소프트웨어를 이미 실행하고 있을 수 있다.  또 IT가 최신 클라우드 네트워크 및 보안 기술을 사용하는 경우 이 새 소프트웨어를 새로운 공장 및 기존 애플리케이션에 연결하는 것이 새 소프트웨어와 새 사이트를 통합하는 기존 방식보다 훨씬 빠르다. 비즈니스가 그 어느 때보다 빠르게 혁신할 수 있도록 하고, IT와 파트너로서 협력하는 것은 문화적 변화인 동시에 전술적 차원의 혁신이기도 하다.  • 진정한 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 클라우드(Cloud supporting true digital transformation): 디지털 ...

2022.06.22

토마스 에디슨은 “천재는 1%의 영감과 99%의 노력으로 이뤄진다”라고 말했는데, 이를 ‘에디슨율(Edison Ratio)’이라고 해보자. 정확한 수치를 두고 왈가왈부할 순 있겠지만 이 에디슨율은 영감을 얻은 아이디어를 현실로 만드는 데 유용한 벤치마크를 제공한다. 아울러 이는 기업들이 혁신에 실패하는 이유를 설명해주기도 한다. 새로운 아이디어를 위한 혁신의 필요성을 지나치게 강조하면서 각 아이디어를 현실화하는 데 필요한 ‘노력’을 의식하지 못하거나 끊임없이 긍정적으로 보는 것이다.    에디슨율 뒤집기 에디슨율(1%의 영감과 99%의 노력)과는 반대로 기발한 아이디어가 가장 중요하다고 여기는 관리자가 있을 것이다. 이 오만함은 아이디어를 현실로 바꾸는 데 필요한 ‘노력’의 중요성을 깎아내린다. 이는 문제이긴 하지만 반드시 (혁신) 실패로 이어지는 건 아니다. 사실은 꽤 반대다. 오만한 경영진이 기발한 아이디어에 자신의 이름을 올리면 평판을 위해(또는 정치적 상황에 따라) 성공하고자 노력을 기울일 수 있다. 오만함보다 훨씬 더 나쁜 건 안중에도 없는 것이다. 에디슨율을 의식하지 않는 사람들은 기발한 아이디어를 현실화하기 위해 얼마나 땀을 흘려야 하는지 모른다. 게다가 오만함과 달리, ‘안중에도 없는 것’은 전염성이 있다. 아이디어를 낸 사람과 지지자가 이를 현실화하기 위해 필요한 노력을 지나치게 단순화하고 과소평가한다면 이에 참여하는 모든 의사결정자 역시 이를 지나치게 단순화하고 과소평가한다. 또 프로젝트 인력 및 자금 조달과 관련된 모두 사람이 (에디슨율을) 모른다면 이를 현실화하는 과정 내내 인력 및 예산 부족에 시달리게 된다.  혁신 마비 좋은 일은 연달아 온다는 데, 나쁜 일도 마찬가지다. 오만한 그룹, 안중에도 없는 그룹에 이어 에디슨율을 뒤집는 세 번째 그룹은 가장 위험하다. 악의적이기 때문이 아니라 이를 즐기기 때문이다. 이 그룹은 이른바 ‘아이디어 클러스터 폭격기’다. 아이디어 클러스터 폭격기는 기발한 아이디어...

2022.06.20