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빅데이터 | 애널리틱스

“매일 10시간씩 활주시간 단축” 세계 최대 항공사의 애널리틱스 실전 노하우

아메리칸 항공(American Airlines)은 클라우드 전환을 통해 AI, ML, 실시간 애널리틱스 등을 활용하면서 비즈니스 중단을 최소화하고, 운영을 간소화하며, 비행 환경을 개선하고 있다.  코로나19 팬데믹 이후 전 세계 항공사는 악천후, 항공 교통 관제사 감소, 조종사 부족 등으로 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 사상 유례없는 항공편 결항 건수를 기록했다. 로이터에 따르면 지난 1월부터 7월까지 미국에서 10만 건 이상의 항공편이 취소됐다. 팬데믹 이전 수준보다 11% 증가한 수치다.  세계 최대 항공사인 아메리칸 항공은 더욱더 원활한 고객 경험을 제공하기 위한 목적으로 비즈니스 중단을 최소화하고 운영을 간소화하기 위해 데이터 및 애널리틱스를 도입했다.  아메리칸 항공의 수석 부사장 겸 CIO 마야 립만은 “터치리스, 심리스, 스트레스리스(Touchless, Seamless, Stressles)라는 비전을 늘 가지고 있었지만 기존 시스템과 인프라로는 이를 달성하기가 어려웠다”라며, “현대화를 통해 이에 가까워지고 있다. 미래에는 공항이 ‘하늘 정류장(Sky-Stops)’이라고 불릴지 모른다. 일반적인 버스 정류장처럼 공항에서도 수고로움이나 스트레스 없이 시간에 맞춰 탑승하기만 하면 되기 때문이다”라고 말했다.    신임 수석 부사장 겸 CDIO 가네시 제이아람의 취임을 앞두고 9월 1일 아메리칸 항공을 사임한 립만은 이 86년 된 항공사가 데이터 기반 의사결정을 도입할 수 있도록 대대적인 혁신을 주도했다. 그는 “지난 몇 년간 이러한 혁신을 지속해왔다. 팬데믹 이전에는 새롭게 개발된 제품 분류 체계를 중심으로 팀을 재구성하여 제품 중심 사고방식을 구축했다. 이는 (IT에) 큰 변화였다. 하지만 2019년 제품 중심의 데브옵스 문화 기반을 마련해 놓은 덕분에 고객이 항공편 결항에 따른 여행 크레딧을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 등 팬데믹 관련 고객 문제를 해결하는 데 있어 신속하게 업무를 바...

아메리칸 항공 항공사 클라우드 인공지능 머신러닝 애널리틱스 실시간 애널리틱스 데이터옵스 팬데믹 데이터 애널리틱스 자동화 RPA

2022.09.19

아메리칸 항공(American Airlines)은 클라우드 전환을 통해 AI, ML, 실시간 애널리틱스 등을 활용하면서 비즈니스 중단을 최소화하고, 운영을 간소화하며, 비행 환경을 개선하고 있다.  코로나19 팬데믹 이후 전 세계 항공사는 악천후, 항공 교통 관제사 감소, 조종사 부족 등으로 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 사상 유례없는 항공편 결항 건수를 기록했다. 로이터에 따르면 지난 1월부터 7월까지 미국에서 10만 건 이상의 항공편이 취소됐다. 팬데믹 이전 수준보다 11% 증가한 수치다.  세계 최대 항공사인 아메리칸 항공은 더욱더 원활한 고객 경험을 제공하기 위한 목적으로 비즈니스 중단을 최소화하고 운영을 간소화하기 위해 데이터 및 애널리틱스를 도입했다.  아메리칸 항공의 수석 부사장 겸 CIO 마야 립만은 “터치리스, 심리스, 스트레스리스(Touchless, Seamless, Stressles)라는 비전을 늘 가지고 있었지만 기존 시스템과 인프라로는 이를 달성하기가 어려웠다”라며, “현대화를 통해 이에 가까워지고 있다. 미래에는 공항이 ‘하늘 정류장(Sky-Stops)’이라고 불릴지 모른다. 일반적인 버스 정류장처럼 공항에서도 수고로움이나 스트레스 없이 시간에 맞춰 탑승하기만 하면 되기 때문이다”라고 말했다.    신임 수석 부사장 겸 CDIO 가네시 제이아람의 취임을 앞두고 9월 1일 아메리칸 항공을 사임한 립만은 이 86년 된 항공사가 데이터 기반 의사결정을 도입할 수 있도록 대대적인 혁신을 주도했다. 그는 “지난 몇 년간 이러한 혁신을 지속해왔다. 팬데믹 이전에는 새롭게 개발된 제품 분류 체계를 중심으로 팀을 재구성하여 제품 중심 사고방식을 구축했다. 이는 (IT에) 큰 변화였다. 하지만 2019년 제품 중심의 데브옵스 문화 기반을 마련해 놓은 덕분에 고객이 항공편 결항에 따른 여행 크레딧을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 등 팬데믹 관련 고객 문제를 해결하는 데 있어 신속하게 업무를 바...

2022.09.19

‘데이터 중심 조직’이라 불리는 영웅 기업의 6가지 특징

모두가 데이터 중심 조직이 되길 꿈꾸지만 멀게만 느껴질 것이다. 이런 조직은 대체 어떤 몸과 마음가짐을 갖추고 있을까?    오늘날 기업의 경쟁우위란 곧 데이터 우위라는 점을 모르는 회사는 없을 것이다. 하지만 데이터 중심 조직이라는 개념은 대부분 기업에 마치 닮고 싶지만 너무 멀게 느껴지는 영웅 같은 존재다. 데이터에 죽고 데이터에 사는 기업의 6가지 성격을 소개한다.    1. 데이터에 진심이다  데이터 중심 조직은 데이터에 온몸을 바칠 수 있을 정도로 진심이다. 전사적인 데이터 전략을 세우는 것부터 시작한다. 그래야만 모든 의사결정 과정이 데이터를 중심으로 일관성 있게 진행될 수 있기 때문이다. 자동화 및 인공지능 같이 기술적인 기반을 갖추는 것은 기본이다. 이에 더해 문화, 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호, 데이터 역량 같은 요소를 아우르는 일관적 데이터 전략을 수립해야 한다. 데이터에 진심이라면, 일관적인 데이터 전략은 일방적이지 않아야 한다. 데이터 중심 조직을 자칫 잘못 해석하면 데이터 관리를 전담하는 팀이 있어 직원 모두에게 정확한 정보를 전달하는 식으로 돌아가리라 생각하기 쉽다. 하지만 때로 전달과 하달의 차이는 미묘하다. 데이터 중심 조직의 가치는 데이터 주체성에 있다. 따라서 데이터 전문가가 아닌 직원도 스스로 데이터 기반 의사결정을 손쉽게 할 수 있는 곳 이야말로 진정한 데이터 중심 기업이다. 글로벌 IT 컨설팅 업체 테크 마힌드라의 라크쉬만 치담바람 회장은 “오늘날 진정한 데이터 중심 기업에서는 각 팀이 데이터 주체성을 가지고 사업에 기여한다. 고객 부문은 고객 인사이트 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하고, 사업 부문은 비즈니스 데이터 인사이트를 활용해 비용을 절감하고 새로운 사업을 발굴한다”라고 말했다.  그는 “정말 임원진을 포함해 직원 모두가 철저하게 데이터 기반 의사 결정을 할 마음의 준비가 되어있는가?”라며 기업들이 자신이 데이터에 진심인지 물어야 한다고 ...

데이터드리븐 데이터중심문화 데이터중심조직 데이터거버넌스

2022.09.16

모두가 데이터 중심 조직이 되길 꿈꾸지만 멀게만 느껴질 것이다. 이런 조직은 대체 어떤 몸과 마음가짐을 갖추고 있을까?    오늘날 기업의 경쟁우위란 곧 데이터 우위라는 점을 모르는 회사는 없을 것이다. 하지만 데이터 중심 조직이라는 개념은 대부분 기업에 마치 닮고 싶지만 너무 멀게 느껴지는 영웅 같은 존재다. 데이터에 죽고 데이터에 사는 기업의 6가지 성격을 소개한다.    1. 데이터에 진심이다  데이터 중심 조직은 데이터에 온몸을 바칠 수 있을 정도로 진심이다. 전사적인 데이터 전략을 세우는 것부터 시작한다. 그래야만 모든 의사결정 과정이 데이터를 중심으로 일관성 있게 진행될 수 있기 때문이다. 자동화 및 인공지능 같이 기술적인 기반을 갖추는 것은 기본이다. 이에 더해 문화, 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호, 데이터 역량 같은 요소를 아우르는 일관적 데이터 전략을 수립해야 한다. 데이터에 진심이라면, 일관적인 데이터 전략은 일방적이지 않아야 한다. 데이터 중심 조직을 자칫 잘못 해석하면 데이터 관리를 전담하는 팀이 있어 직원 모두에게 정확한 정보를 전달하는 식으로 돌아가리라 생각하기 쉽다. 하지만 때로 전달과 하달의 차이는 미묘하다. 데이터 중심 조직의 가치는 데이터 주체성에 있다. 따라서 데이터 전문가가 아닌 직원도 스스로 데이터 기반 의사결정을 손쉽게 할 수 있는 곳 이야말로 진정한 데이터 중심 기업이다. 글로벌 IT 컨설팅 업체 테크 마힌드라의 라크쉬만 치담바람 회장은 “오늘날 진정한 데이터 중심 기업에서는 각 팀이 데이터 주체성을 가지고 사업에 기여한다. 고객 부문은 고객 인사이트 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하고, 사업 부문은 비즈니스 데이터 인사이트를 활용해 비용을 절감하고 새로운 사업을 발굴한다”라고 말했다.  그는 “정말 임원진을 포함해 직원 모두가 철저하게 데이터 기반 의사 결정을 할 마음의 준비가 되어있는가?”라며 기업들이 자신이 데이터에 진심인지 물어야 한다고 ...

2022.09.16

마이크로포커스, 가트너 피어 인사이트 "고객의 선택" 업체로 선정

마이크로포커스 사업부인 사이버레스는 회사의 '볼티지(Voltage)' 데이터 개인 정보 보호 및 보호 솔루션이 2022년 가트너 피어 인사이트(Gartner Peer Insights 2022) "고객의 목소리" 보고서에서 데이터 마스킹을 위한 "고객의 선택"으로 인정되었다고 발표했다. 사이버레스 볼티지는 지난 18개월 동안 가트너 피어 인사이트에 대한 사용자 관심과 채택과 함께 높은 최종 사용자 평가를 받았다. 볼티지 개인 정보 보호 및 솔루션 담당 이사인 라이너 카펜베르거는 "개인 정보 보호 규정이 지속적으로 발전함에 따라 조직 간에 데이터 개인 정보 보호 문제가 증가하고 있으며, 사이버레스 볼티지는 고객이 데이터 보호 솔루션을 사용하여 데이터 사용성에 대한 개인 정보 보호 규정을 준수할 수 있도록 지속적으로 혁신하고 있다."라고 말했다.  가트너 피어 인사이트는 엔터프라이즈 소프트웨어 및 서비스 의사 결정자를 위해 설계된 검토 및 등급 플랫폼으로 리뷰의 신뢰성을 위해 엄격한 검증과 조정 과정을 거친다. 이 정보에는 18개월의 검토 기간 동안 접수된 인구 통계, 전체 등급 및 등급 분포, 그리고 공급업체에 대한 경험의 특정 측면을 다루는 기타 등급이 포함된다. 볼티지는 현재 고객 선택 등급의 일부로 5점 만점에 평균 4.4점을 받으며 검토자의 96%가 다른 사람에게 볼티지를 추천할 것이라고 밝혔다. 사이버레스 볼티지포트폴리오는 지속적인 데이터 검색, 통찰력 및 보호 기능을 통해 조직을 안전하게 보호하여 위험을 줄이고 설계로 개인 정보를 보호할 수 있도록 지원한다. 볼티지의 선도적인 형식 보존 엔터프라이즈 데이터 보호 기술에는 암호화, 토큰화, 해시화, 마스킹이 포함되어 개인 정보 보호 규정, 지불 표준 및 규정, 데이터 보안을 해결한다. 마이크로포커스가 사이버레스 볼티지가 받은 최근 리뷰 중 일부는 다음과 같다. "간단한 설정 및 API + 통합은 이해하기 쉽다. 이미 사용하고 있던 네이티브 클라우드 서비스와 잘 맞다." - 선임 유니티 개...

마이크로포커스

2022.09.16

마이크로포커스 사업부인 사이버레스는 회사의 '볼티지(Voltage)' 데이터 개인 정보 보호 및 보호 솔루션이 2022년 가트너 피어 인사이트(Gartner Peer Insights 2022) "고객의 목소리" 보고서에서 데이터 마스킹을 위한 "고객의 선택"으로 인정되었다고 발표했다. 사이버레스 볼티지는 지난 18개월 동안 가트너 피어 인사이트에 대한 사용자 관심과 채택과 함께 높은 최종 사용자 평가를 받았다. 볼티지 개인 정보 보호 및 솔루션 담당 이사인 라이너 카펜베르거는 "개인 정보 보호 규정이 지속적으로 발전함에 따라 조직 간에 데이터 개인 정보 보호 문제가 증가하고 있으며, 사이버레스 볼티지는 고객이 데이터 보호 솔루션을 사용하여 데이터 사용성에 대한 개인 정보 보호 규정을 준수할 수 있도록 지속적으로 혁신하고 있다."라고 말했다.  가트너 피어 인사이트는 엔터프라이즈 소프트웨어 및 서비스 의사 결정자를 위해 설계된 검토 및 등급 플랫폼으로 리뷰의 신뢰성을 위해 엄격한 검증과 조정 과정을 거친다. 이 정보에는 18개월의 검토 기간 동안 접수된 인구 통계, 전체 등급 및 등급 분포, 그리고 공급업체에 대한 경험의 특정 측면을 다루는 기타 등급이 포함된다. 볼티지는 현재 고객 선택 등급의 일부로 5점 만점에 평균 4.4점을 받으며 검토자의 96%가 다른 사람에게 볼티지를 추천할 것이라고 밝혔다. 사이버레스 볼티지포트폴리오는 지속적인 데이터 검색, 통찰력 및 보호 기능을 통해 조직을 안전하게 보호하여 위험을 줄이고 설계로 개인 정보를 보호할 수 있도록 지원한다. 볼티지의 선도적인 형식 보존 엔터프라이즈 데이터 보호 기술에는 암호화, 토큰화, 해시화, 마스킹이 포함되어 개인 정보 보호 규정, 지불 표준 및 규정, 데이터 보안을 해결한다. 마이크로포커스가 사이버레스 볼티지가 받은 최근 리뷰 중 일부는 다음과 같다. "간단한 설정 및 API + 통합은 이해하기 쉽다. 이미 사용하고 있던 네이티브 클라우드 서비스와 잘 맞다." - 선임 유니티 개...

2022.09.16

오라클, AWS서 MySQL 히트웨이브 상용화

오라클이 아마존웹서비스(Amazon Web Services; 이하 AWS)에서 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)를 상용화한다고 밝혔다.    MySQL 히트웨이브는 단일 MySQL 데이터베이스 내에 OLTP, 분석, 머신러닝, 머신러닝 기반 자동화 기능을 결합한 서비스다. 이전까지는 개별 데이터베이스 간 ETL 복제를 위해 시간을 소모하던 AWS 사용자들은 이제 트랜잭션 처리, 분석은 물론 머신러닝 워크로드까지 하나의 서비스에서 실행할 수 있게 되었다고 업체 측은 설명했다.  오라클 총괄 아키텍트인 에드워드 스크리븐은 “오라클은 여러 문제들에 대한 해결책을 제시하는 동시에 트랜잭션과 분석, 머신러닝 전반에서 타 데이터베이스 클라우드 제공업체 대비 탁월한 성능 및 가격 대비 성능을 제공하고 있다”며, “AWS 사용자와 개발자들에게도 자신의 데이터를 AWS에서 옮겨오거나, 새로운 플랫폼을 학습할 필요 없이 MySQL 히트웨이브가 제공하는 혁신 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공하고 싶었다”고 말했다.  오라클은 AWS 기반 MySQL 히트웨이브가 우수한 아키텍처를 기반으로 경쟁 제품 대비 높은 성능 및 낮은 비용을 제공하며, AWS에 최적화돼 있다고 밝혔다. 이는 업계 표준 벤치마크를 통해 입증되었다고 덧붙였다. AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 밀리초 수준의 애플리케이션 대기시간 및 풍부한 인터랙티브 콘솔을 통해 AWS 고객들에게 네이티브 경험을 제공한다. 스키마 및 데이터 관리를 용이하게 하고 콘솔에서 대화식으로 쿼리를 실행한다. 사용자들은 쿼리의 성능과 프로비저닝된 리소스의 사용률을 모니터링할 수 있다. MySQL 오토파일럿은 대화형 콘솔과도 통합돼 사용하기 간편하다. MySQL 히트웨이브 서비스는 서버 측면의 데이터 마스킹, 비식별화, 비대칭 데이터 암호화, 데이터베이스 방화벽 등과 같은 포괄적인 보안 기능을 제공한다. 비대칭 데이터 암호화는 개발자 및 DBA가 기밀 데이터의 보안 수준을 높이...

2022.09.16

오라클이 아마존웹서비스(Amazon Web Services; 이하 AWS)에서 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)를 상용화한다고 밝혔다.    MySQL 히트웨이브는 단일 MySQL 데이터베이스 내에 OLTP, 분석, 머신러닝, 머신러닝 기반 자동화 기능을 결합한 서비스다. 이전까지는 개별 데이터베이스 간 ETL 복제를 위해 시간을 소모하던 AWS 사용자들은 이제 트랜잭션 처리, 분석은 물론 머신러닝 워크로드까지 하나의 서비스에서 실행할 수 있게 되었다고 업체 측은 설명했다.  오라클 총괄 아키텍트인 에드워드 스크리븐은 “오라클은 여러 문제들에 대한 해결책을 제시하는 동시에 트랜잭션과 분석, 머신러닝 전반에서 타 데이터베이스 클라우드 제공업체 대비 탁월한 성능 및 가격 대비 성능을 제공하고 있다”며, “AWS 사용자와 개발자들에게도 자신의 데이터를 AWS에서 옮겨오거나, 새로운 플랫폼을 학습할 필요 없이 MySQL 히트웨이브가 제공하는 혁신 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공하고 싶었다”고 말했다.  오라클은 AWS 기반 MySQL 히트웨이브가 우수한 아키텍처를 기반으로 경쟁 제품 대비 높은 성능 및 낮은 비용을 제공하며, AWS에 최적화돼 있다고 밝혔다. 이는 업계 표준 벤치마크를 통해 입증되었다고 덧붙였다. AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 밀리초 수준의 애플리케이션 대기시간 및 풍부한 인터랙티브 콘솔을 통해 AWS 고객들에게 네이티브 경험을 제공한다. 스키마 및 데이터 관리를 용이하게 하고 콘솔에서 대화식으로 쿼리를 실행한다. 사용자들은 쿼리의 성능과 프로비저닝된 리소스의 사용률을 모니터링할 수 있다. MySQL 오토파일럿은 대화형 콘솔과도 통합돼 사용하기 간편하다. MySQL 히트웨이브 서비스는 서버 측면의 데이터 마스킹, 비식별화, 비대칭 데이터 암호화, 데이터베이스 방화벽 등과 같은 포괄적인 보안 기능을 제공한다. 비대칭 데이터 암호화는 개발자 및 DBA가 기밀 데이터의 보안 수준을 높이...

2022.09.16

한국IBM, ‘데이터 패브릭’ 접근 방식과 기술 및 사례 소개

한국IBM은 ‘IBM 데이터 패브릭 기자 간담회’를 개최하고, 다양한 IT 환경에서 인공지능(AI)을 기반으로 데이터 활용 역량을 높이는 ‘데이터 패브릭(Data Fabric)’ 접근 방식과 이를 효과적으로 지원하는 IBM의 기술력, 그리고 국내 기업의 도입 사례를 소개했다.   데이터는 비즈니스 운영에 있어 필수 요소로, 기업은 데이터에 기반한 인사이트를 통해 새로운 가치 창출 기회를 모색하고, 공급망부터 자산 관리, 비즈니스 분석까지 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있다고 업체 측은 설명했다. ‘데이터 패브릭’ 접근방식은 데이터의 복잡성을 해소하고 기업 내 데이터에 대한 접근을 간소화하는 전략이다. 이를 통해 기업은 데이터 관리를 단순화하는 동시에 이미 활용하고 있는 데이터 소스는 물론 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 등 스토리지 저장소를 지속적으로 활용할 수 있다. 데이터 패브릭은 ▲데이터 통합 자동화 ▲내재된 거버넌스 ▲데이터에 대한 포괄적인 관점을 제공함으로써 기업의 데이터 전략을 가속화한다. 더불어, 중앙 통제식 데이터 활용 방법과 달리 사용자가 스스로 데이터를 직접 활용할 수 있도록 지원한다. IBM은 데이터 패브릭 접근방식의 특징으로 ▲지능형 데이터 통합 ▲데이터 민주화 ▲데이터 보안 역량 향상 ▲신뢰할 수 있는 AI 제공을 꼽았다.  의미 정보(semantic) 지식 그래프, 메타데이터, 머신러닝(ML) 등을 사용한 지능형 데이터 통합을 통해 데이터 추출부터 수집, 스트림, 가상화, 변환까지 가능해 성능을 극대화하고 저장 용량과 비용을 최소화한다. 또한 지금까지 복잡한 데이터 아키텍처가 데이터 분석 전문가 등을 필요로 하던 것과는 달리, 데이터 패브릭은 데이터를 필요로 하는 사용자가 스스로 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 찾고, 협업하며, 접근할 수 있도록 권한을 부여한다. 데이터 접근 범위가 확장됨에 따라 특정 데이터가 특정 역할에만 활용하도록 보장한다. 데이터 패브릭 아키텍처를 통해 기...

한국IBM

2022.09.15

한국IBM은 ‘IBM 데이터 패브릭 기자 간담회’를 개최하고, 다양한 IT 환경에서 인공지능(AI)을 기반으로 데이터 활용 역량을 높이는 ‘데이터 패브릭(Data Fabric)’ 접근 방식과 이를 효과적으로 지원하는 IBM의 기술력, 그리고 국내 기업의 도입 사례를 소개했다.   데이터는 비즈니스 운영에 있어 필수 요소로, 기업은 데이터에 기반한 인사이트를 통해 새로운 가치 창출 기회를 모색하고, 공급망부터 자산 관리, 비즈니스 분석까지 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있다고 업체 측은 설명했다. ‘데이터 패브릭’ 접근방식은 데이터의 복잡성을 해소하고 기업 내 데이터에 대한 접근을 간소화하는 전략이다. 이를 통해 기업은 데이터 관리를 단순화하는 동시에 이미 활용하고 있는 데이터 소스는 물론 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 등 스토리지 저장소를 지속적으로 활용할 수 있다. 데이터 패브릭은 ▲데이터 통합 자동화 ▲내재된 거버넌스 ▲데이터에 대한 포괄적인 관점을 제공함으로써 기업의 데이터 전략을 가속화한다. 더불어, 중앙 통제식 데이터 활용 방법과 달리 사용자가 스스로 데이터를 직접 활용할 수 있도록 지원한다. IBM은 데이터 패브릭 접근방식의 특징으로 ▲지능형 데이터 통합 ▲데이터 민주화 ▲데이터 보안 역량 향상 ▲신뢰할 수 있는 AI 제공을 꼽았다.  의미 정보(semantic) 지식 그래프, 메타데이터, 머신러닝(ML) 등을 사용한 지능형 데이터 통합을 통해 데이터 추출부터 수집, 스트림, 가상화, 변환까지 가능해 성능을 극대화하고 저장 용량과 비용을 최소화한다. 또한 지금까지 복잡한 데이터 아키텍처가 데이터 분석 전문가 등을 필요로 하던 것과는 달리, 데이터 패브릭은 데이터를 필요로 하는 사용자가 스스로 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 찾고, 협업하며, 접근할 수 있도록 권한을 부여한다. 데이터 접근 범위가 확장됨에 따라 특정 데이터가 특정 역할에만 활용하도록 보장한다. 데이터 패브릭 아키텍처를 통해 기...

2022.09.15

“프로세스 마이닝 핵심 기술 개발 및 확보” 퍼즐데이터, 특허 2건 취득

퍼즐데이터가 ‘프로세스 마이닝 결과를 출력하는 방법 및 장치’와 ‘표준 프로세스를 기반으로 한 사용자 프로세스 분석 장치 및 방법’ 기술을 개발해 2건의 특허 출원을 완료했다고 밝혔다.   회사에 따르면 첫 번째 특허 ‘프로세스 마이닝 결과를 출력하는 방법 및 장치’는 기존 시스템의 이벤트 로그로부터 작업 시간, 작업자 등의 다양한 업무 정보와 결합하여 프로세스 맵을 자동으로 생성하여 그려주는 방법이다. 두 번째 특허 ‘표준 프로세스를 기반으로 한 사용자 프로세스 분석 장치 및 방법’은 데이터 기반의 표준 프로세스 준수 여부 확인 등 업무 감사와 관련된 기술로 디지털 전환을 위해 기업내 프로세스 표준화 및 개선, 자동화에 도움을 줄 수 있는 기술이다. 해당 특허 기술은 퍼즐데이터의 프로세스 인텔리전스 플랫폼 ‘프로디스커버리(ProDiscovery)’에 적용돼 있다. ‘프로디스커버리’ 비즈니스 프로세스를 탐색하고 모델링하는 도구로서 발견한 프로세스 모델을 분석해 예측/최적화하고 개선된 프로세스가 잘 적용되는지 모니터링해 프로세스 혁신 순환 사이클을 만들어주는 프로세스 인텔리전스 플랫폼이라고 회사 측은 설명했다. 실제로 프로디스커버리는 이미 금융·제조·공공·유통·병원·온라인 등 각 분야 유수의 기업들이 도입하여 ▲기존 업무 프로세스 분석 시간 단축으로 인한 인건비 절감 ▲자동화 가능한 프로세스 발견 및 업무 자동화 스크립트 생성 연계 ▲상시 업무 모니터링 및 이상 조치 자동화를 통한 관리 비용 절감 등의 성과를 얻고 있다. 특히, 10월 출시를 앞둔 프로디스커버리 3.0은 시뮬레이션, 스트리밍 분석 등의 기능을 포함하여 획기적으로 업그레이드될 예정이다.   퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “최근 취득한 2건의 특허를 통해 프로세스 마이닝 결과 출력과 사용자 프로세스 분석에 대한 프로디스커버리의 기술력을 인정받았다”라며, “국내 대표 프로세스 마이닝 기업으로서 자부심을 가지고 꾸준한 연구 개발을 지속해 국가 기술 경쟁력을 높이는 글로벌 톱3...

퍼즐데이터 프로세스 마이닝

2022.09.14

퍼즐데이터가 ‘프로세스 마이닝 결과를 출력하는 방법 및 장치’와 ‘표준 프로세스를 기반으로 한 사용자 프로세스 분석 장치 및 방법’ 기술을 개발해 2건의 특허 출원을 완료했다고 밝혔다.   회사에 따르면 첫 번째 특허 ‘프로세스 마이닝 결과를 출력하는 방법 및 장치’는 기존 시스템의 이벤트 로그로부터 작업 시간, 작업자 등의 다양한 업무 정보와 결합하여 프로세스 맵을 자동으로 생성하여 그려주는 방법이다. 두 번째 특허 ‘표준 프로세스를 기반으로 한 사용자 프로세스 분석 장치 및 방법’은 데이터 기반의 표준 프로세스 준수 여부 확인 등 업무 감사와 관련된 기술로 디지털 전환을 위해 기업내 프로세스 표준화 및 개선, 자동화에 도움을 줄 수 있는 기술이다. 해당 특허 기술은 퍼즐데이터의 프로세스 인텔리전스 플랫폼 ‘프로디스커버리(ProDiscovery)’에 적용돼 있다. ‘프로디스커버리’ 비즈니스 프로세스를 탐색하고 모델링하는 도구로서 발견한 프로세스 모델을 분석해 예측/최적화하고 개선된 프로세스가 잘 적용되는지 모니터링해 프로세스 혁신 순환 사이클을 만들어주는 프로세스 인텔리전스 플랫폼이라고 회사 측은 설명했다. 실제로 프로디스커버리는 이미 금융·제조·공공·유통·병원·온라인 등 각 분야 유수의 기업들이 도입하여 ▲기존 업무 프로세스 분석 시간 단축으로 인한 인건비 절감 ▲자동화 가능한 프로세스 발견 및 업무 자동화 스크립트 생성 연계 ▲상시 업무 모니터링 및 이상 조치 자동화를 통한 관리 비용 절감 등의 성과를 얻고 있다. 특히, 10월 출시를 앞둔 프로디스커버리 3.0은 시뮬레이션, 스트리밍 분석 등의 기능을 포함하여 획기적으로 업그레이드될 예정이다.   퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “최근 취득한 2건의 특허를 통해 프로세스 마이닝 결과 출력과 사용자 프로세스 분석에 대한 프로디스커버리의 기술력을 인정받았다”라며, “국내 대표 프로세스 마이닝 기업으로서 자부심을 가지고 꾸준한 연구 개발을 지속해 국가 기술 경쟁력을 높이는 글로벌 톱3...

2022.09.14

“인간 중심의 AI 혁신, 알아야 할 ABC는…” 美 특허청 CIO

美 특허청(USPTO; US Patent and Trademark Office)은 데이터 애널리틱스와 AI/ML을 활용해 운영 효율성과 성과를 높이고, 시스템 및 프로세스 품질을 개선하고 있다.   AI/ML 알고리즘이 중요하긴 하지만 USPTO의 원칙은 이러한 기술을 개발 및 사용하여 이니셔티브를 개선하고 확장하는 데 있어 ‘인간 우선’ 접근법을 취하는 것이다. AI와 ML 도구는 인간 전문가에게 힘을 실어주고, 작업의 독창성을 높이는 데 도움을 주지만 현시점에서는 인간의 미묘한 뉘앙스나 추론 능력에 필적할 순 없다고 이 기관의 CIO 제이미 홀컴은 밝혔다.    그에 따르면 USPTO는 이 기술을 보완하기 위해 수동적, 능동적으로 수집되는 숙련된 인력 수천 명의 입력을 활용하여 해당 기술이 예상한 결과를 제공하도록 AI 기반 모델을 학습시키고 다듬는다. 한편 이 기관은 설립 이후 1,100만 개 이상의 특허를 부여했으며, 엔지니어, 변호자, 애널리스트, 컴퓨터 전문가 등을 포함하여 1만 2,000명 이상의 직원을 두고 있다.  일선에 있는 특허 심사관의 지속적인 피드백은 AI/ML 모델을 개선해 신제품 개발을 촉진하고, 특허 검색과 분류라는 2가지 핵심 분야를 지원하는 데 사용된다. 홀컴은 방대한 양의 데이터와 가능한 ‘선행 기술’ 출처를 고려할 때 포괄적인 특허 검색을 수행하는 일은 어려울 수 있다고 말했다. 이러한 과제를 해결하기 위해 기술팀은 심사관이 애플리케이션을 면밀히 조사할 때 가장 관련성 높은 소스를 찾을 수 있도록 새로운 특허 검색 도구에 AI 구성 요소를 추가하고 있다.  이는 USPTO가 매년 평균적으로 접수 받는 60만 건 이상의 (특허) 신청서에 약 20페이지 분량의 텍스트 및 그림 또는 이를 설명하는 약 1만 단어가 포함돼 있기 때문에 매우 중요하다. 아울러 해당 기관의 IT는 25만 개 이상의 가능한 범주에서 발명과 관련된 분류 기호를 식별하고 일치시키는 분류 도구도 개발 및 배...

AI 머신러닝 ML 데이터 애널리틱스

2022.09.13

美 특허청(USPTO; US Patent and Trademark Office)은 데이터 애널리틱스와 AI/ML을 활용해 운영 효율성과 성과를 높이고, 시스템 및 프로세스 품질을 개선하고 있다.   AI/ML 알고리즘이 중요하긴 하지만 USPTO의 원칙은 이러한 기술을 개발 및 사용하여 이니셔티브를 개선하고 확장하는 데 있어 ‘인간 우선’ 접근법을 취하는 것이다. AI와 ML 도구는 인간 전문가에게 힘을 실어주고, 작업의 독창성을 높이는 데 도움을 주지만 현시점에서는 인간의 미묘한 뉘앙스나 추론 능력에 필적할 순 없다고 이 기관의 CIO 제이미 홀컴은 밝혔다.    그에 따르면 USPTO는 이 기술을 보완하기 위해 수동적, 능동적으로 수집되는 숙련된 인력 수천 명의 입력을 활용하여 해당 기술이 예상한 결과를 제공하도록 AI 기반 모델을 학습시키고 다듬는다. 한편 이 기관은 설립 이후 1,100만 개 이상의 특허를 부여했으며, 엔지니어, 변호자, 애널리스트, 컴퓨터 전문가 등을 포함하여 1만 2,000명 이상의 직원을 두고 있다.  일선에 있는 특허 심사관의 지속적인 피드백은 AI/ML 모델을 개선해 신제품 개발을 촉진하고, 특허 검색과 분류라는 2가지 핵심 분야를 지원하는 데 사용된다. 홀컴은 방대한 양의 데이터와 가능한 ‘선행 기술’ 출처를 고려할 때 포괄적인 특허 검색을 수행하는 일은 어려울 수 있다고 말했다. 이러한 과제를 해결하기 위해 기술팀은 심사관이 애플리케이션을 면밀히 조사할 때 가장 관련성 높은 소스를 찾을 수 있도록 새로운 특허 검색 도구에 AI 구성 요소를 추가하고 있다.  이는 USPTO가 매년 평균적으로 접수 받는 60만 건 이상의 (특허) 신청서에 약 20페이지 분량의 텍스트 및 그림 또는 이를 설명하는 약 1만 단어가 포함돼 있기 때문에 매우 중요하다. 아울러 해당 기관의 IT는 25만 개 이상의 가능한 범주에서 발명과 관련된 분류 기호를 식별하고 일치시키는 분류 도구도 개발 및 배...

2022.09.13

더 베리 그룹 CDO가 전하는 ‘데이터 카탈로그’ 여정

2020년 10월 스티브 핌블렛이 더 베리 그룹(The Very Group)의 최고데이터책임자(CDO)로 합류했을 때 그의 임무는 회사가 풍부한 데이터 유산에서 가치를 알아내도록 돕는 것이었다. 더 베리 그룹은 통신판매 카탈로그 영업으로 성공한 기업이다. 수많은 통신판매 카탈로그 회사를 연이어 합병하면서 성장했다. 이 회사에게 전사적 데이터 카탈로그를 구축한다는 생각은 적절한 행보로 보였다.   더 베리 그룹이 인수한 기업 중에는 1890년대 창립된 회사도 있었다. 이 그룹의 소속사들은 소매업, 통신판매업을 비롯해 소비자 금융 데이터 중개업 등의 사업을 펼치고 있다. 더 베리 그룹의 온라인 진출은 전자상거래에 첫발을 들인 1990년대에 시작되었다. 2009년에는 그룹 최초의 온라인 전용 브랜드 베리를 런칭했고 2015년에는 마침내 인쇄물 카탈로그를 폐기하면서 전면적인 온라인화에 나섰다. 2020년에는 회사 전체가 베리로 리브랜딩 했다. 그 해에 바로 핌블렛이 합류했다. 그가 발견한 것은 일일 웹사이트 방문 2,200만 회 이상, 활성 고객 4,800만 명, 매년 배송 품목 490만 건 등 풍부한 데이터 자산이었다. 그러나 이면에는 여전히 데이터가 고립된 상태로 여러 구식 사업부 및 애플리케이션에 걸쳐 흩어져 있었다고 한다. 제한된 자동화, 많은 용어, 복잡한 데이터 계보, 그리고 관리 책임으로 인해 통제와 감사가 어려웠다. 데이터 및 애널리틱스 전문가들 역시 조직 전체에 걸쳐 흩어져 있었다. 일부는 기술 팀에 속했지만 나머지는 다양한 사업부에 분산되어 있었다. 그는 “표준과 중앙화에 기반해 모두를 도와줄 조직이 없었다. 따라서 모든 사업부가 각자의 방식으로 하고 있었다. 데이터 수집 및 측정 방식에서부터 데이터와 각자의 용어를 이해하는 방식에 이르기까지 모든 것이 달랐다는 의미다. 나는 이처럼 심하게 분열된 상태를 허브&스포크(부챗살) 모델로 통합했다”고 말했다. 새로운 모델 덕분에 베리는 한 번 설계 후 모든 곳에 배포하는 동시에...

더 베리 그룹 데이터 카탈로그 데이터 혁신 데이터 전환

2022.09.08

2020년 10월 스티브 핌블렛이 더 베리 그룹(The Very Group)의 최고데이터책임자(CDO)로 합류했을 때 그의 임무는 회사가 풍부한 데이터 유산에서 가치를 알아내도록 돕는 것이었다. 더 베리 그룹은 통신판매 카탈로그 영업으로 성공한 기업이다. 수많은 통신판매 카탈로그 회사를 연이어 합병하면서 성장했다. 이 회사에게 전사적 데이터 카탈로그를 구축한다는 생각은 적절한 행보로 보였다.   더 베리 그룹이 인수한 기업 중에는 1890년대 창립된 회사도 있었다. 이 그룹의 소속사들은 소매업, 통신판매업을 비롯해 소비자 금융 데이터 중개업 등의 사업을 펼치고 있다. 더 베리 그룹의 온라인 진출은 전자상거래에 첫발을 들인 1990년대에 시작되었다. 2009년에는 그룹 최초의 온라인 전용 브랜드 베리를 런칭했고 2015년에는 마침내 인쇄물 카탈로그를 폐기하면서 전면적인 온라인화에 나섰다. 2020년에는 회사 전체가 베리로 리브랜딩 했다. 그 해에 바로 핌블렛이 합류했다. 그가 발견한 것은 일일 웹사이트 방문 2,200만 회 이상, 활성 고객 4,800만 명, 매년 배송 품목 490만 건 등 풍부한 데이터 자산이었다. 그러나 이면에는 여전히 데이터가 고립된 상태로 여러 구식 사업부 및 애플리케이션에 걸쳐 흩어져 있었다고 한다. 제한된 자동화, 많은 용어, 복잡한 데이터 계보, 그리고 관리 책임으로 인해 통제와 감사가 어려웠다. 데이터 및 애널리틱스 전문가들 역시 조직 전체에 걸쳐 흩어져 있었다. 일부는 기술 팀에 속했지만 나머지는 다양한 사업부에 분산되어 있었다. 그는 “표준과 중앙화에 기반해 모두를 도와줄 조직이 없었다. 따라서 모든 사업부가 각자의 방식으로 하고 있었다. 데이터 수집 및 측정 방식에서부터 데이터와 각자의 용어를 이해하는 방식에 이르기까지 모든 것이 달랐다는 의미다. 나는 이처럼 심하게 분열된 상태를 허브&스포크(부챗살) 모델로 통합했다”고 말했다. 새로운 모델 덕분에 베리는 한 번 설계 후 모든 곳에 배포하는 동시에...

2022.09.08

데이터 거버넌스 개선·확산, 데브옵스 팀의 ‘개입’이 필요하다

CIO들은 데이터 거버넌스가 IT 팀 전원의 일이 돼야 한다는 데 모두 동의한다. 데이터의 규정 준수, 보안, 그리고 신뢰성은 비즈니스의 모든 영역에 영향을 끼치기 때문이다.    데이터 거버넌스(data governance)는 다양한 분야와 관행을 아우르는 포괄적 용어다. 우선순위는 누가 해당 활동을 주도하는지에 달린 경우가 많다. 최고데이터책임자(CDO), 프라이버시 책임자, 보안 책임자, 위험 관리 리더가 주도한다면 프라이버시, 보안, 규정에 주력하는 것이 보통이다. 데이터 과학자, 마케터, 데브옵스 리더, 비즈니스 애널리스트는 데이터 카탈로그, 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 계보, 고객 데이터 프로필, 그리고 마스터 데이터 관리를 포함한 대비적 데이터 거버넌스에 주력할 가능성이 더 크다. 즉, 이 모든 용어와 관행, 그리고 기술에는 해석의 여지가 다양하며 일부 기능과 목적은 서로 겹치기도 한다. 질리언트(Zilliant) CTO 겸 엔지니어링 담당 SVP 샴즈 차우타니는 목표가 여럿일 수 있기 때문에 때문에 비즈니스 이해관계자, IT, 데이터 팀 사이의 협업이 프로젝트 성공의 관건이라고 강조했다. 그는 “데이터 거버넌스는 각 부서가 알아서 해야 하는 일, 대부분 IT에서 관리하는 규정 준수 요건쯤으로 취급된다. 오늘날 디지털 시대에 데이터는 최대 자산이다. 데이터 거버넌스를 IT에서만 실행하는 고립된 업무로 취급하면 전체 조직에 해가 된다. 데이터 중심 기업이 되고자 하는 목표를 정말 현실화하고자 한다면 이해관계자 전원이 참여해 데이터 거버넌스 프로세스를 지속해서 개선해야 한다”라고 말했다. 데이터 거버넌스를 확산시키기 위해 데브옵스 리더와 팀이 알아야 할 것과 기여할 수 있는 방식에 대한 업계 전문가들의 의견을 들어본다.    데이터옵스로 일상 워크플로우에 통합  레드게이트 소프트웨어(Redgate Software)의 데브옵스 애드보케이크(DevOps Advocate) 그랜트 프리치는 이해...

데브옵스 데이터거버넌스 데브섹옵스 데이터옵스

2022.09.07

CIO들은 데이터 거버넌스가 IT 팀 전원의 일이 돼야 한다는 데 모두 동의한다. 데이터의 규정 준수, 보안, 그리고 신뢰성은 비즈니스의 모든 영역에 영향을 끼치기 때문이다.    데이터 거버넌스(data governance)는 다양한 분야와 관행을 아우르는 포괄적 용어다. 우선순위는 누가 해당 활동을 주도하는지에 달린 경우가 많다. 최고데이터책임자(CDO), 프라이버시 책임자, 보안 책임자, 위험 관리 리더가 주도한다면 프라이버시, 보안, 규정에 주력하는 것이 보통이다. 데이터 과학자, 마케터, 데브옵스 리더, 비즈니스 애널리스트는 데이터 카탈로그, 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 계보, 고객 데이터 프로필, 그리고 마스터 데이터 관리를 포함한 대비적 데이터 거버넌스에 주력할 가능성이 더 크다. 즉, 이 모든 용어와 관행, 그리고 기술에는 해석의 여지가 다양하며 일부 기능과 목적은 서로 겹치기도 한다. 질리언트(Zilliant) CTO 겸 엔지니어링 담당 SVP 샴즈 차우타니는 목표가 여럿일 수 있기 때문에 때문에 비즈니스 이해관계자, IT, 데이터 팀 사이의 협업이 프로젝트 성공의 관건이라고 강조했다. 그는 “데이터 거버넌스는 각 부서가 알아서 해야 하는 일, 대부분 IT에서 관리하는 규정 준수 요건쯤으로 취급된다. 오늘날 디지털 시대에 데이터는 최대 자산이다. 데이터 거버넌스를 IT에서만 실행하는 고립된 업무로 취급하면 전체 조직에 해가 된다. 데이터 중심 기업이 되고자 하는 목표를 정말 현실화하고자 한다면 이해관계자 전원이 참여해 데이터 거버넌스 프로세스를 지속해서 개선해야 한다”라고 말했다. 데이터 거버넌스를 확산시키기 위해 데브옵스 리더와 팀이 알아야 할 것과 기여할 수 있는 방식에 대한 업계 전문가들의 의견을 들어본다.    데이터옵스로 일상 워크플로우에 통합  레드게이트 소프트웨어(Redgate Software)의 데브옵스 애드보케이크(DevOps Advocate) 그랜트 프리치는 이해...

2022.09.07

일문일답 | 특수차량 제조사 오시코시의 애널리틱스 활용법

많은 사람들이 오시코시(Oshkosh) 브랜드에 대해 생소할 수 있지만, 이 브랜드에서 제작된 특수 차량, 즉 소방차, 우편물 배달 트럭, 견인차, 폐기물 수거 차량, 접근 장비 및 군용 차량 등은 우리 생활 곳곳에서 활약하고 있다.  사실, 전 세계 여기저기서 벌어지는 전쟁에 대한 뉴스를 시청하다가, 배경에서 무시무시한 차량을 발견한다면 위스콘신주 오시코시에 본사를 둔 이 혁신적인 회사의 방위사업부에서 제조한 것일 가능성이 크다. 이 회사는 전 세계 24개국에 총 130개의 상업용 및 군용 차량 제조/유통 시설을 보유하고 있다. 이 회사는 디지털 투자에서도 앞서가고 있다. 고급 분석이나 디지털 제조, 전기화(electrification), 능동 안전에 투자해 차량에 적용하고 있다.  회사의 IT조직은 이러한 투자의 근간이다. 시장 상황과 경쟁, 공급망 및 고객에 대한 디지털 솔루션과 유용한 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 역할을 하고 있다. 이러한 노력을 주도하는 인물은 오시코시의 글로벌 최고 정보 및 디지털 책임자(CDIO)인 아누팜 케르다. 그의 팀은 고급 분석, AI, 사이버 보안, 비즈니스 혁신, 인프라, 복원력 및 디지털 포트폴리오 관리와 같은 핵심 분야에 집중하고 있다. 그러나 케르는 자신의 업무 중 가장 중요하고 영향력 있는 일은 IT그룹과 비즈니스 내에서 사람들을 관리하고 동기를 부여하는 것이라고 전했다. 그는 “직원들의 열망을 이해하고, 그들의 잠재력을 최대한 이끌어내는 것”이라고 설명했다. 케르는 최근 CIO 이그제큐티브 카운슬 퓨처 포워드(Future Forward) 팟캐스트 인터뷰에 참여하여 오시코시의 혁신적인 기술 이니셔티브 중 일부를 공개하는 한편 공급망, IT 인재 및 예측 불가능한 시기에 팀이 직면하는 과제에 대하여 자세히 설명했다. Q : 데이터는 오늘날 대부분의 IT 조직의 주요 관심사다. 기업들은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 비즈니스 인텔리전스로 전환하여 조직 내에서 적합한 업무를 맡은 ...

오시코시 애널리틱스 인텔리전스 의사결정 데이터 이니셔티

2022.09.06

많은 사람들이 오시코시(Oshkosh) 브랜드에 대해 생소할 수 있지만, 이 브랜드에서 제작된 특수 차량, 즉 소방차, 우편물 배달 트럭, 견인차, 폐기물 수거 차량, 접근 장비 및 군용 차량 등은 우리 생활 곳곳에서 활약하고 있다.  사실, 전 세계 여기저기서 벌어지는 전쟁에 대한 뉴스를 시청하다가, 배경에서 무시무시한 차량을 발견한다면 위스콘신주 오시코시에 본사를 둔 이 혁신적인 회사의 방위사업부에서 제조한 것일 가능성이 크다. 이 회사는 전 세계 24개국에 총 130개의 상업용 및 군용 차량 제조/유통 시설을 보유하고 있다. 이 회사는 디지털 투자에서도 앞서가고 있다. 고급 분석이나 디지털 제조, 전기화(electrification), 능동 안전에 투자해 차량에 적용하고 있다.  회사의 IT조직은 이러한 투자의 근간이다. 시장 상황과 경쟁, 공급망 및 고객에 대한 디지털 솔루션과 유용한 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 역할을 하고 있다. 이러한 노력을 주도하는 인물은 오시코시의 글로벌 최고 정보 및 디지털 책임자(CDIO)인 아누팜 케르다. 그의 팀은 고급 분석, AI, 사이버 보안, 비즈니스 혁신, 인프라, 복원력 및 디지털 포트폴리오 관리와 같은 핵심 분야에 집중하고 있다. 그러나 케르는 자신의 업무 중 가장 중요하고 영향력 있는 일은 IT그룹과 비즈니스 내에서 사람들을 관리하고 동기를 부여하는 것이라고 전했다. 그는 “직원들의 열망을 이해하고, 그들의 잠재력을 최대한 이끌어내는 것”이라고 설명했다. 케르는 최근 CIO 이그제큐티브 카운슬 퓨처 포워드(Future Forward) 팟캐스트 인터뷰에 참여하여 오시코시의 혁신적인 기술 이니셔티브 중 일부를 공개하는 한편 공급망, IT 인재 및 예측 불가능한 시기에 팀이 직면하는 과제에 대하여 자세히 설명했다. Q : 데이터는 오늘날 대부분의 IT 조직의 주요 관심사다. 기업들은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 비즈니스 인텔리전스로 전환하여 조직 내에서 적합한 업무를 맡은 ...

2022.09.06

마이크로포커스 IDOL, 포레스터 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼 분야의 선도업체로 선정

마이크로포커스는 통합 AI 기반 데이터 분석 플랫폼인 IDOL 제품이 포레스터 웨이브(Forrester Wave) : 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼 보고서(2022년 2분기)에서 선도업체(leader)로 인정받았다고 발표했다. 이로써, 마이크로포커스는 대량의 데이터 가치를 추출하고 더 나은 비즈니스 결정을 가속화하기 위한 총체적인 통찰력을 제공하는 IDOL의 전략을 성공적으로 입증했다고 밝혔다. 포레스터는 12개의 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼을 검토하고, 현재 오퍼링, 전략 및 시장 존재의 세 가지 범주로 분류된 포괄적인 평가 기준을 기반으로 각 오퍼링의 강점과 약점을 평가했다. 구체적으로 살펴보면, ▲포괄적인 문서 중심 데이터 통합 및 문서 워크플로우 조정 기능(부분적으로는 아파치 NiFi 기반) ▲네이티브 이미지 분석 ▲포괄적인 NLU(1,000개 이상의 엔티티) ▲데이터 강화를 위한 다수의 OOT 온톨로지 ▲텍스트 분석 및 중요한 데이터(오디오, 이미지 및 비디오의 PII 수정 작업 포함)의 안전한 처리 등이다.  마이크로포커스의 정보 관리 및 거버넌스 담당 부사장인 릭 칼슨은 “모든 비정형 데이터 분석 요구사항을 포괄적으로 해결하는 마이크로포커스 IDOL의 능력은 출중하다”며, “우리는 IDOL의 입증된 성능이 포레스터의 선도 업체로서 인정받았다”라고 말했다. 오늘날의 조직은 단편적이고 고립된 정보에 직면해 있으며, 이로 인해 서로 다른 콘텐츠 저장소, 심지어 클라우드 기반 플랫폼에서도 데이터에 쉽게 연결할 필요성이 대두되고 있다. IDOL은 트렌드, 패턴 및 관계를 밝혀냄으로써 숨겨진 통찰력을 풀어줌으로써 조직이 이러한 과제를 해결할 수 있도록 돕고 있으며, 고객이 디지털 트랜스포메이션과 경쟁하면서 기존 및 새로운 기술을 연결하는 데 도움이 되는 방법의 하나라고 업체 측은 설명했다. 마이크로포커스 IDOL은 1,300개 이상의 데이터 형식을 지원하는 모든 텍스트 및 리치 미디어의 AI 및 머신 러닝 비정형 데이터 분석을 제공...

마이크로포커스

2022.09.06

마이크로포커스는 통합 AI 기반 데이터 분석 플랫폼인 IDOL 제품이 포레스터 웨이브(Forrester Wave) : 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼 보고서(2022년 2분기)에서 선도업체(leader)로 인정받았다고 발표했다. 이로써, 마이크로포커스는 대량의 데이터 가치를 추출하고 더 나은 비즈니스 결정을 가속화하기 위한 총체적인 통찰력을 제공하는 IDOL의 전략을 성공적으로 입증했다고 밝혔다. 포레스터는 12개의 문서 지향 텍스트 분석 플랫폼을 검토하고, 현재 오퍼링, 전략 및 시장 존재의 세 가지 범주로 분류된 포괄적인 평가 기준을 기반으로 각 오퍼링의 강점과 약점을 평가했다. 구체적으로 살펴보면, ▲포괄적인 문서 중심 데이터 통합 및 문서 워크플로우 조정 기능(부분적으로는 아파치 NiFi 기반) ▲네이티브 이미지 분석 ▲포괄적인 NLU(1,000개 이상의 엔티티) ▲데이터 강화를 위한 다수의 OOT 온톨로지 ▲텍스트 분석 및 중요한 데이터(오디오, 이미지 및 비디오의 PII 수정 작업 포함)의 안전한 처리 등이다.  마이크로포커스의 정보 관리 및 거버넌스 담당 부사장인 릭 칼슨은 “모든 비정형 데이터 분석 요구사항을 포괄적으로 해결하는 마이크로포커스 IDOL의 능력은 출중하다”며, “우리는 IDOL의 입증된 성능이 포레스터의 선도 업체로서 인정받았다”라고 말했다. 오늘날의 조직은 단편적이고 고립된 정보에 직면해 있으며, 이로 인해 서로 다른 콘텐츠 저장소, 심지어 클라우드 기반 플랫폼에서도 데이터에 쉽게 연결할 필요성이 대두되고 있다. IDOL은 트렌드, 패턴 및 관계를 밝혀냄으로써 숨겨진 통찰력을 풀어줌으로써 조직이 이러한 과제를 해결할 수 있도록 돕고 있으며, 고객이 디지털 트랜스포메이션과 경쟁하면서 기존 및 새로운 기술을 연결하는 데 도움이 되는 방법의 하나라고 업체 측은 설명했다. 마이크로포커스 IDOL은 1,300개 이상의 데이터 형식을 지원하는 모든 텍스트 및 리치 미디어의 AI 및 머신 러닝 비정형 데이터 분석을 제공...

2022.09.06

압도적인 '데이터 과학자'가 필요하다··· 전문가들이 전하는 ‘채용·유지’ 전략

점점 더 커지는 데이터 홍수 속에서 데이터 과학자를 필요로 하는 기업이 늘고 있다. 이 핵심 데이터 인력을 고용과 유지가 중요해지는 배경이다. 실제로 고급 데이터 과학자란 존재는 시중의 일자리를 모두 채울 만큼 충분하지 않다. 이로 인해 CIO들은 인사 담당자와 협력하면서 지원자를 끌어올 수 있는 방법을 모색하고 있다. 그리고 일단 채용을 하게 되면, 많은 곳에서 원하는 직원들이 다른 직장으로, 특히 경쟁업체로 떠나지 않게 하는 것이 관건이다. 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 산업 분석 회사인 포레스터의 부사장 겸 수석 애널리스트인 브랜든 퍼셀은 “기업들이 유능한 데이터 과학자를 고용하기 위해 고군분투하고 있다. 유명한 거대 기업이 아니라면 꽤나 어렵다”라고 말했다. 이 비교적 새로운 유형의 데이터 전문가는 통계, 머신러닝, 알고리즘 및 자연어 처리를 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 정형 데이터와 비정형 데이터를 수집하고 분석한다. 빅데이터의 카우보이들인 그들은 고객 경험을 개선하고, 신제품을 추진하며, 중요한 비즈니스 결정에 영향을 미칠 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있다. 그러나 이를 활용하려는 모든 기업에 적합한 경험이 많은 데이터 과학자는 말할 것도 없고, 충분히 훈련을 받은 데이터 과학자도 부족하다. 이 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은, 이러한 IT 전문가를 유치하고 고용하기 위한 싸움을 아마존, 구글, 페이스북과 같은 기술 및 인터넷 대기업들이 압도적으로 주도하고 있다는 점이다. 이들은 다양한 프로젝트 옵션, 높은 급여 패키지 및 스톡 옵션과 함께 인상적인 브랜드 명성을 제공할 수 있다. 2021년 가트너 연구 보고서에 따르면, 시니어 데이터 과학자를 고용하는 것은 ‘매우 어려운 일’이며, 주니어 수준의 데이터 과학 인재를 찾는 것조차 쉬운 일이 아니다. 조사 대상 기업의 55%가 데이터 과학자를 고용하려고 한다고 언급한 2021년 포레스터 보고서에서도 유사한 결과가 나왔다. 보고서는 또한 62%는 데이터 엔지니어가 필요하고 3...

데이터 과학자 유지 고용 인센티브 연봉

2022.09.05

점점 더 커지는 데이터 홍수 속에서 데이터 과학자를 필요로 하는 기업이 늘고 있다. 이 핵심 데이터 인력을 고용과 유지가 중요해지는 배경이다. 실제로 고급 데이터 과학자란 존재는 시중의 일자리를 모두 채울 만큼 충분하지 않다. 이로 인해 CIO들은 인사 담당자와 협력하면서 지원자를 끌어올 수 있는 방법을 모색하고 있다. 그리고 일단 채용을 하게 되면, 많은 곳에서 원하는 직원들이 다른 직장으로, 특히 경쟁업체로 떠나지 않게 하는 것이 관건이다. 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 산업 분석 회사인 포레스터의 부사장 겸 수석 애널리스트인 브랜든 퍼셀은 “기업들이 유능한 데이터 과학자를 고용하기 위해 고군분투하고 있다. 유명한 거대 기업이 아니라면 꽤나 어렵다”라고 말했다. 이 비교적 새로운 유형의 데이터 전문가는 통계, 머신러닝, 알고리즘 및 자연어 처리를 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 정형 데이터와 비정형 데이터를 수집하고 분석한다. 빅데이터의 카우보이들인 그들은 고객 경험을 개선하고, 신제품을 추진하며, 중요한 비즈니스 결정에 영향을 미칠 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있다. 그러나 이를 활용하려는 모든 기업에 적합한 경험이 많은 데이터 과학자는 말할 것도 없고, 충분히 훈련을 받은 데이터 과학자도 부족하다. 이 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은, 이러한 IT 전문가를 유치하고 고용하기 위한 싸움을 아마존, 구글, 페이스북과 같은 기술 및 인터넷 대기업들이 압도적으로 주도하고 있다는 점이다. 이들은 다양한 프로젝트 옵션, 높은 급여 패키지 및 스톡 옵션과 함께 인상적인 브랜드 명성을 제공할 수 있다. 2021년 가트너 연구 보고서에 따르면, 시니어 데이터 과학자를 고용하는 것은 ‘매우 어려운 일’이며, 주니어 수준의 데이터 과학 인재를 찾는 것조차 쉬운 일이 아니다. 조사 대상 기업의 55%가 데이터 과학자를 고용하려고 한다고 언급한 2021년 포레스터 보고서에서도 유사한 결과가 나왔다. 보고서는 또한 62%는 데이터 엔지니어가 필요하고 3...

2022.09.05

마케팅 자동화 솔루션 업체 '데이터라이즈', 美 법인 설립

본투글로벌센터 멤버사인 데이터라이즈가 올 8월 미국 델라웨어주에 ‘데이터라이즈 USA’를 설립하고 본격적으로 북미 시장 개척을 시작한다고 밝혔다. 데이터라이즈 담당자는 “미국 법인 설립을 통해 솔루션의 현지화를 가속하고, 북미 이커머스 운영사와 접점을 늘리면서 영업력을 강화해 해외 비즈니스를 확장할 계획”이라고 말했다. 회사에 따르면 2019년 설립된 데이터라이즈는 데이터 수집부터 진단, 개인화 캠페인까지 모든 과정을 연계한 마케팅 자동화 솔루션을 제공한다. 2021년 정식 서비스를 출시한 이래, 패션, 식품, 생활용품 등 다양한 도메인의 이커머스 시장을 중심으로 성장하고 있다. 현재 카페24, 메이크샵, 고도몰 상점에서 사용할 수 있으며 대표 고객사로는 젝시믹스, 컨비니, 쿤달 등이 있다. 데이터라이즈는 고객사가 손쉽게 카카오 친구톡 등의 채널을 통해 개인화 타기팅 메시지를 발송할 수 있도록 9월 안에 메시지 캠페인 신규 기능도 배포한다. 신규 기능 배포와 함께 쇼핑몰을 대상으로 하는 무료 마케팅 교육을 통해 국내 이커머스 생태계의 건강한 발전을 위해 노력할 계획이다. ciokr@idg.co.kr

데이터라이즈

2022.09.05

본투글로벌센터 멤버사인 데이터라이즈가 올 8월 미국 델라웨어주에 ‘데이터라이즈 USA’를 설립하고 본격적으로 북미 시장 개척을 시작한다고 밝혔다. 데이터라이즈 담당자는 “미국 법인 설립을 통해 솔루션의 현지화를 가속하고, 북미 이커머스 운영사와 접점을 늘리면서 영업력을 강화해 해외 비즈니스를 확장할 계획”이라고 말했다. 회사에 따르면 2019년 설립된 데이터라이즈는 데이터 수집부터 진단, 개인화 캠페인까지 모든 과정을 연계한 마케팅 자동화 솔루션을 제공한다. 2021년 정식 서비스를 출시한 이래, 패션, 식품, 생활용품 등 다양한 도메인의 이커머스 시장을 중심으로 성장하고 있다. 현재 카페24, 메이크샵, 고도몰 상점에서 사용할 수 있으며 대표 고객사로는 젝시믹스, 컨비니, 쿤달 등이 있다. 데이터라이즈는 고객사가 손쉽게 카카오 친구톡 등의 채널을 통해 개인화 타기팅 메시지를 발송할 수 있도록 9월 안에 메시지 캠페인 신규 기능도 배포한다. 신규 기능 배포와 함께 쇼핑몰을 대상으로 하는 무료 마케팅 교육을 통해 국내 이커머스 생태계의 건강한 발전을 위해 노력할 계획이다. ciokr@idg.co.kr

2022.09.05

실시간 데이터 시대 핵심 기술⋯이벤트 기반 아키텍처란?

데이터는 기하급수적으로 증가한다. 전 세계에서 매일 생성되는 데이터의 양은 3년 후면 463엑사바이트에 이르게 된다. 이해를 돕기 위해 설명하자면 인간이 지금까지 생성한 모든 단어의 총합이 5엑사바이트다.   지금의 디지털 경제에서 성공하기 위해 적시에 올바른 비즈니스 결정을 내릴 방안을 모색하는 기업은 모든 데이터를 활용하고 분석하기 위한 전략을 고민 중이다. 2025년까지 연결된 한 사람당 일일 디지털 상호작용의 수는 평균 5,000회에 이를 것으로 전망된다. 기업의 고민은 이처럼 폭증하는 실시간 데이터, 프로세스, 사용자 경험에 대한 수요를 어떻게 충족할 것인지로 모인다. 그 대안 중 한 가지가 바로 '이벤트 기반 아키텍처(event-driven architecture)'다. 이벤트 기반 아키텍처는 기업이 고객 거래와 같은 비즈니스 이벤트에 대해 실시간으로 대응할 수 있는 소프트웨어 설계 패턴이다. 이벤트 기반 아키텍처는 1970년대부터 사용됐으므로 새로운 개념은 아니지만, 기술이 기업과 소비자에게 실질적인 의미로 실현되기 시작한 것은 최근이다.   이벤트 기반 아키텍처의 작동 방식과 장점 이벤트 기반 아키텍처는 이벤트를 기반으로 하며, 각 이벤트는 이벤트에 관심이 있는 당사자에게 비즈니스 시스템에서 상태 변경이 일어났음을 알린다. 예를 들어 온라인 구매, 제품 발송 또는 제품 배송 완료 등이 이벤트가 될 수 있다. 이벤트는 모든 업종에서 항상 일어난다. 이벤트 기반 아키텍처에는 생산자와 소비자가 있다. 생산자는 이벤트를 트리거하고 이 이벤트는 이벤트 채널을 통해 관심 있는 소비자에게 전송되는데, 여기서 이벤트는 비동기적으로 처리된다. 생산자와 수신자가 느슨하게 연결되거나 완전히 분리되므로 생산자와 소비자가 서로 기다릴 필요가 없이 다음 작업을 시작할 수 있다. 통신과 비즈니스 로직이 분리되므로 확장성도 개선된다. 게시자는 병목 현상을 피하고, 구독자가 오프라인 상태가 되거나 소비 속도가 느려져도 영향을 받지 않는다. 구독자가 ...

이벤트 기반 아키텍처

2022.09.05

데이터는 기하급수적으로 증가한다. 전 세계에서 매일 생성되는 데이터의 양은 3년 후면 463엑사바이트에 이르게 된다. 이해를 돕기 위해 설명하자면 인간이 지금까지 생성한 모든 단어의 총합이 5엑사바이트다.   지금의 디지털 경제에서 성공하기 위해 적시에 올바른 비즈니스 결정을 내릴 방안을 모색하는 기업은 모든 데이터를 활용하고 분석하기 위한 전략을 고민 중이다. 2025년까지 연결된 한 사람당 일일 디지털 상호작용의 수는 평균 5,000회에 이를 것으로 전망된다. 기업의 고민은 이처럼 폭증하는 실시간 데이터, 프로세스, 사용자 경험에 대한 수요를 어떻게 충족할 것인지로 모인다. 그 대안 중 한 가지가 바로 '이벤트 기반 아키텍처(event-driven architecture)'다. 이벤트 기반 아키텍처는 기업이 고객 거래와 같은 비즈니스 이벤트에 대해 실시간으로 대응할 수 있는 소프트웨어 설계 패턴이다. 이벤트 기반 아키텍처는 1970년대부터 사용됐으므로 새로운 개념은 아니지만, 기술이 기업과 소비자에게 실질적인 의미로 실현되기 시작한 것은 최근이다.   이벤트 기반 아키텍처의 작동 방식과 장점 이벤트 기반 아키텍처는 이벤트를 기반으로 하며, 각 이벤트는 이벤트에 관심이 있는 당사자에게 비즈니스 시스템에서 상태 변경이 일어났음을 알린다. 예를 들어 온라인 구매, 제품 발송 또는 제품 배송 완료 등이 이벤트가 될 수 있다. 이벤트는 모든 업종에서 항상 일어난다. 이벤트 기반 아키텍처에는 생산자와 소비자가 있다. 생산자는 이벤트를 트리거하고 이 이벤트는 이벤트 채널을 통해 관심 있는 소비자에게 전송되는데, 여기서 이벤트는 비동기적으로 처리된다. 생산자와 수신자가 느슨하게 연결되거나 완전히 분리되므로 생산자와 소비자가 서로 기다릴 필요가 없이 다음 작업을 시작할 수 있다. 통신과 비즈니스 로직이 분리되므로 확장성도 개선된다. 게시자는 병목 현상을 피하고, 구독자가 오프라인 상태가 되거나 소비 속도가 느려져도 영향을 받지 않는다. 구독자가 ...

2022.09.05

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