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벤더 기고ㅣ‘Why’에서 ‘How’로 이동한 데이터 분석, 2022년 본격적 확산이 기대되는 이유

선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다. 사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다.    당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다.  2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다 2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다.  태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다. 이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다. 이를 반영하...

태블로 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 디지털 네이티브 기업 데이터 리터러시 데이터 활용

2021.12.30

선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다. 사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다.    당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다.  2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다 2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다.  태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다. 이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다. 이를 반영하...

2021.12.30

2022년 ‘기업 데이터’를 둘러싼 전망 5가지

원유나 금, 핵폐기물, 심지어 베이컨까지 어떤 비유를 사용해도 비즈니스에서 데이터의 역할은 줄어들지 않는다. 기업은 가진 데이터를 활용해 애플리케이션과 서비스 매출을 늘리길 원한다. 하지만 데이터 활용은 그리 간단하지 않다. 장기적인 분석에 사용하는 데이터 분석 서비스는 비즈니스에 힘을 실어주는 서비스와는 다르기 때문이다.   데이터를 활용한 시장 분석 분야에는 이미 많은 관심과 자금이 들어갔다. 2022년에는 신속한 데이터 처리 측면에서 큰 변화가 일어날 것으로 예상한다. 이와 관련한 5가지 전망을 살펴보자. 1. ‘레거시 NoSQL’이 흥미로운 주제가 될 것 지난 몇 년간 차세대 언어로 여겨졌던 NoSQL은 이제 장기 운영 사례를 볼 수 있을 정도로 자리잡았다. 이와 같은 최신 기술로의 마이그레이션은 IT 분야와 상관없이 언제나 논의되는 주제다. 클라우드 및 클라우드 네이티브 데이터 분야에서도 마찬가지다. 기업 IT팀은 향후 10년 동안 추진할 올바른 선택이 무엇인지 토론하게 될 것이다.  2022년에 벌어질 이런 토론에서 쿠버네티스에서 네이티브로 실행되지 않는 기존 시스템이 화두가 된다면, ‘레거시 NoSQL(Legacy NoSQL)’이 흥미로운 주제가 될 전망이다. 주류 NoSQL은 클라우드 네이티브 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 연결될 것이며, NoSQL 데이터베이스를 클라우드 배포의 일환으로 실행하는 방법이 등장할 것으로 예상한다. 2. 데이터 반출 비용이 낮아질 것 클라우드 서비스 업체의 서비스 가격은 꽤 오래전부터 데이터의 유입 및 반출에 따라 크게 차이가 났다. 일반적으로 유입 데이터는 무료였는데, 이는 클라우드 마이그레이션을 촉진하는 매력적인 요소였다. 반면 클라우드 서비스 업체에서 데이터를 반출할 때는 많은 비용을 내야 했다. 이 역시 기업의 클라우드 채택을 촉진할뿐더러 기업 사용자가 클라우드를 계속 사용하도록 하는 방법이었다.  하지만 데이터 유입 및 반출 비용이 변하기 시작했다. 일부 소규모 ...

데이터 전망 2022년 레거시 NoSQL NoSQL 메타 메타버스 페이스북 쿠버네티스 데이터 반출 클라우드 개인정보보호 프라이버시

2021.12.30

원유나 금, 핵폐기물, 심지어 베이컨까지 어떤 비유를 사용해도 비즈니스에서 데이터의 역할은 줄어들지 않는다. 기업은 가진 데이터를 활용해 애플리케이션과 서비스 매출을 늘리길 원한다. 하지만 데이터 활용은 그리 간단하지 않다. 장기적인 분석에 사용하는 데이터 분석 서비스는 비즈니스에 힘을 실어주는 서비스와는 다르기 때문이다.   데이터를 활용한 시장 분석 분야에는 이미 많은 관심과 자금이 들어갔다. 2022년에는 신속한 데이터 처리 측면에서 큰 변화가 일어날 것으로 예상한다. 이와 관련한 5가지 전망을 살펴보자. 1. ‘레거시 NoSQL’이 흥미로운 주제가 될 것 지난 몇 년간 차세대 언어로 여겨졌던 NoSQL은 이제 장기 운영 사례를 볼 수 있을 정도로 자리잡았다. 이와 같은 최신 기술로의 마이그레이션은 IT 분야와 상관없이 언제나 논의되는 주제다. 클라우드 및 클라우드 네이티브 데이터 분야에서도 마찬가지다. 기업 IT팀은 향후 10년 동안 추진할 올바른 선택이 무엇인지 토론하게 될 것이다.  2022년에 벌어질 이런 토론에서 쿠버네티스에서 네이티브로 실행되지 않는 기존 시스템이 화두가 된다면, ‘레거시 NoSQL(Legacy NoSQL)’이 흥미로운 주제가 될 전망이다. 주류 NoSQL은 클라우드 네이티브 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 연결될 것이며, NoSQL 데이터베이스를 클라우드 배포의 일환으로 실행하는 방법이 등장할 것으로 예상한다. 2. 데이터 반출 비용이 낮아질 것 클라우드 서비스 업체의 서비스 가격은 꽤 오래전부터 데이터의 유입 및 반출에 따라 크게 차이가 났다. 일반적으로 유입 데이터는 무료였는데, 이는 클라우드 마이그레이션을 촉진하는 매력적인 요소였다. 반면 클라우드 서비스 업체에서 데이터를 반출할 때는 많은 비용을 내야 했다. 이 역시 기업의 클라우드 채택을 촉진할뿐더러 기업 사용자가 클라우드를 계속 사용하도록 하는 방법이었다.  하지만 데이터 유입 및 반출 비용이 변하기 시작했다. 일부 소규모 ...

2021.12.30

아이엠알, 도시소리 데이터세트 구축…“7만여 건의 데이터, AI 허브에 공개”

인공지능 데이터 전문 기업 아이엠알이 도시소리 데이터세트를 구축했다고 12월 29일 발표했다. 아이엠알은 도시소리 관련 데이터 인공지능 학습용 데이터세트를 만들기 위해 도시소리를 수집했다. 생활 속 도시소음을 24개로 분류하고 7만여 건의 데이터를 구축했다. 이를 위해 데이터 수집, 정제, 가공, 검사를 통한 ▲인공지능 데이터 구축 ▲인공지능 모델 개발 ▲인공지능 서비스 개발 등의 업무를 진행했다고 회사 측은 전했다. 아이엠알은 도시소리 데이터세트를 AI 통합 플랫폼(AI HUB)에 공개할 예정이다. 이에 따라 사용자는 AI 프로그램으로 도시소리인 주변 소음원을 분석할 수 있고, 도시 소음과 관련된 다양한 서비스도 개발할 수 있다. 또 도시소리 데이터세트로 공사장 소음을 분석하고, 생활 소음을 측정해 층간 소음이나 관련 분쟁에 대한 완화 효과도 기대해 볼 수 있다고 업체 측은 설명했다. 아울러 도시소리 데이터세트 이용 시, AI 기술과 제품 서비스 개발에 필요한 ▲AI 데이터 ▲AI SW API 등을 지원받을 수 있다. 도시소리 데이터세트 구축은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주최한 데이터 댐 사업의 일환으로, 아이엠알은 데이터 댐 구축 사업에 지난 6월부터 참여했다. 데이터 댐 사업은 데이터 수집·가공·거래·활용 기반을 강화해 데이터 경제를 가속화하고, 5세대 이동통신(5G) 전국망을 통해 인공지능 융합을 확산하는 등 디지털 산업 육성을 목적으로 한다. 또 코로나 이후 심화된 디지털 기술 불평등으로 인한 격차를 줄이고자 하는 휴먼 디지털 뉴딜 정책이 반영됐다. 아이엠알 김경수 대표는 “도시소리 데이터세트는 도시의 안전과 환경을 관리하는 데 필요한 서비스의 기초가 될 것”이라며 “아이엠알은 국제 표준 기반 사물인터넷(IoT), 빅데이터, AI의 전문 기술로 스마트시티, 스마트교통, 스마트에너지, 스마트공장 분야에서 큰 성과를 내고 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

아이엠알 빅데이터 인공지능

2021.12.29

인공지능 데이터 전문 기업 아이엠알이 도시소리 데이터세트를 구축했다고 12월 29일 발표했다. 아이엠알은 도시소리 관련 데이터 인공지능 학습용 데이터세트를 만들기 위해 도시소리를 수집했다. 생활 속 도시소음을 24개로 분류하고 7만여 건의 데이터를 구축했다. 이를 위해 데이터 수집, 정제, 가공, 검사를 통한 ▲인공지능 데이터 구축 ▲인공지능 모델 개발 ▲인공지능 서비스 개발 등의 업무를 진행했다고 회사 측은 전했다. 아이엠알은 도시소리 데이터세트를 AI 통합 플랫폼(AI HUB)에 공개할 예정이다. 이에 따라 사용자는 AI 프로그램으로 도시소리인 주변 소음원을 분석할 수 있고, 도시 소음과 관련된 다양한 서비스도 개발할 수 있다. 또 도시소리 데이터세트로 공사장 소음을 분석하고, 생활 소음을 측정해 층간 소음이나 관련 분쟁에 대한 완화 효과도 기대해 볼 수 있다고 업체 측은 설명했다. 아울러 도시소리 데이터세트 이용 시, AI 기술과 제품 서비스 개발에 필요한 ▲AI 데이터 ▲AI SW API 등을 지원받을 수 있다. 도시소리 데이터세트 구축은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주최한 데이터 댐 사업의 일환으로, 아이엠알은 데이터 댐 구축 사업에 지난 6월부터 참여했다. 데이터 댐 사업은 데이터 수집·가공·거래·활용 기반을 강화해 데이터 경제를 가속화하고, 5세대 이동통신(5G) 전국망을 통해 인공지능 융합을 확산하는 등 디지털 산업 육성을 목적으로 한다. 또 코로나 이후 심화된 디지털 기술 불평등으로 인한 격차를 줄이고자 하는 휴먼 디지털 뉴딜 정책이 반영됐다. 아이엠알 김경수 대표는 “도시소리 데이터세트는 도시의 안전과 환경을 관리하는 데 필요한 서비스의 기초가 될 것”이라며 “아이엠알은 국제 표준 기반 사물인터넷(IoT), 빅데이터, AI의 전문 기술로 스마트시티, 스마트교통, 스마트에너지, 스마트공장 분야에서 큰 성과를 내고 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.29

카이스트-아이앤나, 신생아 맞춤형 AI 시스템 개발 및 연구 나선다

산후조리원 기반 임신·출산·육아 전문플랫폼 기업 아이앤나가 12월 29일 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학부 김준모 교수팀과 함께 빅데이터 기반 신생아 맞춤형 인공지능(AI) 시스템 개발 및 연구에 나선다고 밝혔다. 카이스트와 아이앤나는 ‘영유아의 음성(울음소리)과 안면(표정) 데이터를 기반으로 영유아의 감정/의사표현/건강상태를 분석할 수 있는 인공지능 시스템’을 연구, 개발하기 위해 공동연구개발 계약을 체결했다. 회사에 따르면 이번 협약의 핵심은 기존에 아이앤나에서 연구개발한 딥러닝기반 ‘울음소리 분석’ 시스템을 고도화하고, 영유아의 음성과 안면데이타를 결합해 감정/의사표현/건강상태 분석에 정확성을 높이는 데 있다. 아이앤나는 이번 협약을 통해 카이스트와 지속적인 공동연구 개발 계획을 수립하여, 영유아 헬스케어 서비스로 확대할 계획이라고 발표했다. 영유아의 울음소리를 기반으로 하는 연구와 앱(App)서비스 등은 해외에서도 몇몇 개발된 사례가 있지만, 양질의 데이터 확보에 어려움이 있어 정확성 및 상용화에 어려움을 겪고 있다. 특히, 영유아 울음소리 등과 관련한 빅데이터 수집에 한계가 있고, 가정에서 비전문가가 수집한 데이터에 대한 신뢰성에 문제가 있기 때문이다. 우리나라는 산후조리원 인프라 및 이용이 보편화되어 있어, 출생 후 2주간의 영유아 헬스케어 데이터 확보에 유리한 구조이다. 아이앤나는 전국 산후조리원의 50% 이상에서 사용하고 있는 베베캠 서비스를 기반으로한 인프라를 가지고 있어, 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능하다고 설명했다. 아이앤나 이경재 대표는 “출생 후 100일 전후까지의 영유아 울음소리는 전세계 공통된 주파수에 해당하는 울음소리 패턴을 가지고 있어, 이번 연구를 통해 국내 뿐만 아니라 해외에 상용화 할 수 있는 서비스로 확대할 수 있다”라며, “아이앤나는 ‘아이보리’ 앱을 통해 베베캠서비스 뿐만 아니라, 쇼핑, 커뮤니티, 체험단 등 서비스를 통해 지속 성장하고 있으며, 2022년에는 ‘아이보리’ 해외 버전을 출시해 중국...

카이스트 아이앤나 인공지능

2021.12.29

산후조리원 기반 임신·출산·육아 전문플랫폼 기업 아이앤나가 12월 29일 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학부 김준모 교수팀과 함께 빅데이터 기반 신생아 맞춤형 인공지능(AI) 시스템 개발 및 연구에 나선다고 밝혔다. 카이스트와 아이앤나는 ‘영유아의 음성(울음소리)과 안면(표정) 데이터를 기반으로 영유아의 감정/의사표현/건강상태를 분석할 수 있는 인공지능 시스템’을 연구, 개발하기 위해 공동연구개발 계약을 체결했다. 회사에 따르면 이번 협약의 핵심은 기존에 아이앤나에서 연구개발한 딥러닝기반 ‘울음소리 분석’ 시스템을 고도화하고, 영유아의 음성과 안면데이타를 결합해 감정/의사표현/건강상태 분석에 정확성을 높이는 데 있다. 아이앤나는 이번 협약을 통해 카이스트와 지속적인 공동연구 개발 계획을 수립하여, 영유아 헬스케어 서비스로 확대할 계획이라고 발표했다. 영유아의 울음소리를 기반으로 하는 연구와 앱(App)서비스 등은 해외에서도 몇몇 개발된 사례가 있지만, 양질의 데이터 확보에 어려움이 있어 정확성 및 상용화에 어려움을 겪고 있다. 특히, 영유아 울음소리 등과 관련한 빅데이터 수집에 한계가 있고, 가정에서 비전문가가 수집한 데이터에 대한 신뢰성에 문제가 있기 때문이다. 우리나라는 산후조리원 인프라 및 이용이 보편화되어 있어, 출생 후 2주간의 영유아 헬스케어 데이터 확보에 유리한 구조이다. 아이앤나는 전국 산후조리원의 50% 이상에서 사용하고 있는 베베캠 서비스를 기반으로한 인프라를 가지고 있어, 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능하다고 설명했다. 아이앤나 이경재 대표는 “출생 후 100일 전후까지의 영유아 울음소리는 전세계 공통된 주파수에 해당하는 울음소리 패턴을 가지고 있어, 이번 연구를 통해 국내 뿐만 아니라 해외에 상용화 할 수 있는 서비스로 확대할 수 있다”라며, “아이앤나는 ‘아이보리’ 앱을 통해 베베캠서비스 뿐만 아니라, 쇼핑, 커뮤니티, 체험단 등 서비스를 통해 지속 성장하고 있으며, 2022년에는 ‘아이보리’ 해외 버전을 출시해 중국...

2021.12.29

쿤텍, AI 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이’ 출시

쿤텍이 12월 27일 고객 데이터를 활용해 수요 및 행동을 예측하는 AI 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이(MeBack Survey)’를 출시한다고 밝혔다. 미백 서베이는 올인원 데이터 서베이 플랫폼으로, 특정 대상의 수요와 행동을 예측하고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있다. 설문지 작성, 배포, 응답자에 대한 보상, 통계 분석 등 고객 데이터 획득 및 분석을 위한 모든 프로세스를 하나의 플랫폼에서 수행한다.   쿤텍의 미백 서베이는 설문조사를 통해 특정 대상의 고객 데이터를 획득하는 것에 그치지 않고 수집한 결과를 AI와 머신러닝으로 예측, 분석해 기업이 소비자의 수요 및 행동을 예측하여 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 미백 서베이는 기존 설문조사 서비스의 한계로 지적되는 낮은 응답률을 보완하기 위해 미응답자에게 동일한 설문지를 재전송하거나 기프티콘, 기업 복지몰에서 사용 가능한 마일리지와 같은 실질적인 참여형 보상을 제공한다. 회사에 따르면 이를 통해 3~5%에 그쳤던 기존의 설문조사 응답률을 35%까지 향상시켜 데이터 확보의 범위를 확장했다. 미백 서베이는 직관적인 사용자 UX와 다양한 시각화 보고서를 제공해 사용자 편의성을 향상시켰다. 또한 기업에서 운영 중인 CRM, ERP 등 각 플랫폼과의 연동을 지원하여 다양한 부서가 특정 데이터를 선별하여 분석, 공유, 활용할 수 있다고 회사 측은 설명했다.  쿤텍의 박성원 이사는 “모든 산업분야에 있어서 데이터 관리의 중요성이 강조되고 있는 가운데 데이터를 효율적으로 활용하여 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 전문적인 플랫폼을 활용하는 것이 필수적”이라며, “쿤텍의 미백 서베이는 설문조사 방식을 차용하여 방대한 고객 데이터를 확보할 수 있으며 AI와 머신러닝 기능을 토대로 정확한 고객 수요, 행동 예측을 도출할 수 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

쿤텍 인공지능 AI 데이터 수집 데이터 분석 데이터

2021.12.27

쿤텍이 12월 27일 고객 데이터를 활용해 수요 및 행동을 예측하는 AI 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이(MeBack Survey)’를 출시한다고 밝혔다. 미백 서베이는 올인원 데이터 서베이 플랫폼으로, 특정 대상의 수요와 행동을 예측하고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있다. 설문지 작성, 배포, 응답자에 대한 보상, 통계 분석 등 고객 데이터 획득 및 분석을 위한 모든 프로세스를 하나의 플랫폼에서 수행한다.   쿤텍의 미백 서베이는 설문조사를 통해 특정 대상의 고객 데이터를 획득하는 것에 그치지 않고 수집한 결과를 AI와 머신러닝으로 예측, 분석해 기업이 소비자의 수요 및 행동을 예측하여 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 미백 서베이는 기존 설문조사 서비스의 한계로 지적되는 낮은 응답률을 보완하기 위해 미응답자에게 동일한 설문지를 재전송하거나 기프티콘, 기업 복지몰에서 사용 가능한 마일리지와 같은 실질적인 참여형 보상을 제공한다. 회사에 따르면 이를 통해 3~5%에 그쳤던 기존의 설문조사 응답률을 35%까지 향상시켜 데이터 확보의 범위를 확장했다. 미백 서베이는 직관적인 사용자 UX와 다양한 시각화 보고서를 제공해 사용자 편의성을 향상시켰다. 또한 기업에서 운영 중인 CRM, ERP 등 각 플랫폼과의 연동을 지원하여 다양한 부서가 특정 데이터를 선별하여 분석, 공유, 활용할 수 있다고 회사 측은 설명했다.  쿤텍의 박성원 이사는 “모든 산업분야에 있어서 데이터 관리의 중요성이 강조되고 있는 가운데 데이터를 효율적으로 활용하여 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 전문적인 플랫폼을 활용하는 것이 필수적”이라며, “쿤텍의 미백 서베이는 설문조사 방식을 차용하여 방대한 고객 데이터를 확보할 수 있으며 AI와 머신러닝 기능을 토대로 정확한 고객 수요, 행동 예측을 도출할 수 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.27

‘비즈니스 의제로 부상한 API 관리’··· 추천 도구 15선

지난 10년 동안 API 관리 플랫폼의 필요성이 기업 사이에서 크게 증가했다. 오늘날 데이터 교환의 상당 부분이 API를 통해 자동으로 이뤄지고 있다. 한 때 개발자들이 소프트웨어를 정리하는 데 이용했던 기법이 이제는 필수적인 비즈니스 도구가 되었다. 오늘날 기업용 API 관리 도구는 대개 기업 내부 및 외부의 웹에 존재하는 코드와 상호작용할 수 있다. 적절한 사람에게 액세스를 부여하고 승인되지 않은 사람을 차단하는 수단을 제공하기도 한다. 일부는 특정 사용자가 API 액세스를 남용하여 시스템을 과부하 시키지 않도록 속도를 제한한다. 일부 API 관리자는 API 호출 횟수를 세고 이런 원장을 회계 부서로 전달할 수 있는 청구서로 전환함으로써 매출을 추적할 수 있도록 돕는 재주도 갖췄다. 많은 기업들에게 있어서 API는 이제 중요한 매출원이다. 때로는 기업의 유일한 비즈니스인 경우도 있다. 또 API 관리 도구는 개발자의 작업을 도울 수 있다. API 디자인을 간소화할 수 있도록 도우며, 테스트 사례를 구현하기도 한다. 배치 전과 후에 오류를 표시할 수 있다. 현재 API 관리자는 다양하게 등장해 있다. 그 중에서 추천할 만한 것들을 알파벳 순서로 정리해 보았다.    아마존 API 게이트웨이(Amazon API Gateway) 이미 AWS에서 코드를 호스팅하고 있는 개발팀이라면 아마존의 API 게이트웨이를 사용하여 외부자에게 문을 열어줄 수 있다. 이 도구는 제어권을 넘기기에 앞서 수많은 인증 및 스로틀링(Throttling) 문제를 해결해준다.  오늘날 많은 사람들이 람다(Lambda) 기능에 대한 REST 호출을 위해 아마존 API 게이트웨이를 관문으로 사용한다. 다양한 호출이 정의되면 게이트웨이가 잠재적인 사용자에게 배포할 수 있는 SDK(Software Development Kit)를 자동으로 구성한다. 또한 게이트웨이는 사용량을 추적하여 정밀 조사할 수 있는 또 다른 일련의 지표를 제공한다. 아피지(Apigee...

API 관리자 데이터 개방 API 게이트웨이

2021.12.20

지난 10년 동안 API 관리 플랫폼의 필요성이 기업 사이에서 크게 증가했다. 오늘날 데이터 교환의 상당 부분이 API를 통해 자동으로 이뤄지고 있다. 한 때 개발자들이 소프트웨어를 정리하는 데 이용했던 기법이 이제는 필수적인 비즈니스 도구가 되었다. 오늘날 기업용 API 관리 도구는 대개 기업 내부 및 외부의 웹에 존재하는 코드와 상호작용할 수 있다. 적절한 사람에게 액세스를 부여하고 승인되지 않은 사람을 차단하는 수단을 제공하기도 한다. 일부는 특정 사용자가 API 액세스를 남용하여 시스템을 과부하 시키지 않도록 속도를 제한한다. 일부 API 관리자는 API 호출 횟수를 세고 이런 원장을 회계 부서로 전달할 수 있는 청구서로 전환함으로써 매출을 추적할 수 있도록 돕는 재주도 갖췄다. 많은 기업들에게 있어서 API는 이제 중요한 매출원이다. 때로는 기업의 유일한 비즈니스인 경우도 있다. 또 API 관리 도구는 개발자의 작업을 도울 수 있다. API 디자인을 간소화할 수 있도록 도우며, 테스트 사례를 구현하기도 한다. 배치 전과 후에 오류를 표시할 수 있다. 현재 API 관리자는 다양하게 등장해 있다. 그 중에서 추천할 만한 것들을 알파벳 순서로 정리해 보았다.    아마존 API 게이트웨이(Amazon API Gateway) 이미 AWS에서 코드를 호스팅하고 있는 개발팀이라면 아마존의 API 게이트웨이를 사용하여 외부자에게 문을 열어줄 수 있다. 이 도구는 제어권을 넘기기에 앞서 수많은 인증 및 스로틀링(Throttling) 문제를 해결해준다.  오늘날 많은 사람들이 람다(Lambda) 기능에 대한 REST 호출을 위해 아마존 API 게이트웨이를 관문으로 사용한다. 다양한 호출이 정의되면 게이트웨이가 잠재적인 사용자에게 배포할 수 있는 SDK(Software Development Kit)를 자동으로 구성한다. 또한 게이트웨이는 사용량을 추적하여 정밀 조사할 수 있는 또 다른 일련의 지표를 제공한다. 아피지(Apigee...

2021.12.20

쿤텍, 에브리데이 AI 데이터 분석 플랫폼 ‘데이터이쿠’ 국내 공급

쿤텍이 하나의 중앙집중식 플랫폼을 통해 AI 및 분석 애플리케이션의 설계, 배포, 거버넌스, 관리를 수행할 수 있는 ‘에브리데이(Everyday) AI’를 위한 데이터 분석 플랫폼 ‘데이터이쿠(Dataiku)’를 국내에 공급한다고 12월 20일 밝혔다. 쿤텍은 데이터이쿠를 통해 데이터 사이언스 분야에 진출하여 다양한 산업분야의 기업이 데이터 분석 역량 강화로 데이터를 효과적으로 관리해 생산성 및 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 데이터이쿠를 통해 데이터 사용을 시스템화하고 모든 영역에 AI를 도입하고 분석작업을 더욱 쉽게 수행할 수 있다고 업체 측은 전했다. 데이터 액세스, 전처리, 모델 분석, 거버넌스, 배포 등 데이터와 관련된 모든 업무를 효과적으로 수행하기 위해서는 데이터의 전체적인 흐름을 관리할 수 있는 통합 플랫폼의 도입이 필수적이다. 회사에 따르면 데이터이쿠는 단일 플랫폼을 통해 기업이 데이터 관리와 관련된 AI 및 분석 애플리케이션 설계, 배포, 거버넌스 관리를 한 번에 수행할 수 있도록 지원한다. 데이터이쿠는 사용법이 간편하고 투명해 데이터 처리를 위한 반복 및 확장 작업이 용이하다. 아울러 AI 및 분석 애플리케이션 생성뿐만 아니라 프로젝트 수행의 전반에 걸친 일관적인 관리와 체계적인 거버넌스 수립 역시 가능하다. 또한, 데이터이쿠는 사전에 구축된 구성 요소 기반의 데이터 처리 자동화를 통해 작업 프로세스를 간소화한다고 회사 측은 설명했다. 쿤텍의 박성원 이사는 “쿤텍은 데이터이쿠를 통해 다양한 분야의 고객의 데이터 관리 역량을 강화할 뿐 아니라 데이터 사이언스를 육성해 AI와 머신러닝을 활용하고자 하는 기업의 수요까지 충족할 수 있을 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

쿤텍

2021.12.20

쿤텍이 하나의 중앙집중식 플랫폼을 통해 AI 및 분석 애플리케이션의 설계, 배포, 거버넌스, 관리를 수행할 수 있는 ‘에브리데이(Everyday) AI’를 위한 데이터 분석 플랫폼 ‘데이터이쿠(Dataiku)’를 국내에 공급한다고 12월 20일 밝혔다. 쿤텍은 데이터이쿠를 통해 데이터 사이언스 분야에 진출하여 다양한 산업분야의 기업이 데이터 분석 역량 강화로 데이터를 효과적으로 관리해 생산성 및 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 데이터이쿠를 통해 데이터 사용을 시스템화하고 모든 영역에 AI를 도입하고 분석작업을 더욱 쉽게 수행할 수 있다고 업체 측은 전했다. 데이터 액세스, 전처리, 모델 분석, 거버넌스, 배포 등 데이터와 관련된 모든 업무를 효과적으로 수행하기 위해서는 데이터의 전체적인 흐름을 관리할 수 있는 통합 플랫폼의 도입이 필수적이다. 회사에 따르면 데이터이쿠는 단일 플랫폼을 통해 기업이 데이터 관리와 관련된 AI 및 분석 애플리케이션 설계, 배포, 거버넌스 관리를 한 번에 수행할 수 있도록 지원한다. 데이터이쿠는 사용법이 간편하고 투명해 데이터 처리를 위한 반복 및 확장 작업이 용이하다. 아울러 AI 및 분석 애플리케이션 생성뿐만 아니라 프로젝트 수행의 전반에 걸친 일관적인 관리와 체계적인 거버넌스 수립 역시 가능하다. 또한, 데이터이쿠는 사전에 구축된 구성 요소 기반의 데이터 처리 자동화를 통해 작업 프로세스를 간소화한다고 회사 측은 설명했다. 쿤텍의 박성원 이사는 “쿤텍은 데이터이쿠를 통해 다양한 분야의 고객의 데이터 관리 역량을 강화할 뿐 아니라 데이터 사이언스를 육성해 AI와 머신러닝을 활용하고자 하는 기업의 수요까지 충족할 수 있을 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.20

칼럼 | 클라우드 데이터 웨어하우스의 미래

지난 5년 동안 우리는 스노우플레이크(Snowflake)와 빅쿼리(BigQuery)로 대표되는 클라우드 데이터 웨어하우스가 수많은 데이터를 결합하고 분석해야 하는 기업에 지배적인 툴이 되어가는 과정을 목격했다. 초기 데이터 웨어하우스는 매출이나 고객 수, 각 지표의 변화 추이 및 원인 파악 등 기업의 전형적인 의사결정을 지원하는 데 활용됐다.   하지만 데이터가 워크로드를 끌어당기는 것이 데이터베이스의 철칙이다. 모든 데이터를 한 곳에 모으면, 팀 내 똑똑한 직원이 예상치도 못한 데이터 활용 방법을 생각해내기 마련이다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 새로운 사용 사례를 ‘탄력성(elasticity)’이라는 특징으로 실현한다. 데이터를 활용하는 새로운 방법을 발견하면 새로운 컴퓨팅 자원을 제한없이 추가한다. 가끔 데이터 웨어하우스에 최적화된 일반적인 분석 쿼리와 새로운 워크로드의 형태가 다른 경우가 있다. 지난 20년간 상용 데이터 웨어하우스는 소수의 대형 쿼리를 처리하는 데 최적화되어 있었다. 전체 테이블을 스캔해 요약 통계를 집계하는 방식이다. 예컨대 상용 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 쿼리에 최적화됐다.    지난 1년 동안 각 지역에서 매월 확보한 신규 회원 수 그러나 다음과 같은 질문에는 최적화되어 있지 않다.   특정 고객 한 명과 주고받은 모든 상호작용 이런 쿼리는 많은 데이터 소스를 한 곳에 배치한 뒤 특정 소스의 데이터 가운데 아주 적은 비율만 처리해야 한다. 분석적 특성과 운영적 특성을 모두 포함하고 있으며, 클라우드 데이터 웨어하우스가 보편화되면서 등장한 워크로드의 대표적인 유형이다. 주요 데이터 웨어하우스 서비스 업체는 이런 유형의 쿼리를 보다 효과적으로 지원하기 위해 변화를 시도하고 있다. 스노우플레이크는 최근 데이터 웨어하우스에 인덱스를 만드는 검색 최적화 서비스를 출시했다. 현재 인덱스 기능은 운영 데이터베이스 어디에나 존재하지만, 과거에는 데이터 웨어하우스가 분석 워크로드와 무...

데이터웨어하우스 스노우플레이크 빅쿼리

2021.12.20

지난 5년 동안 우리는 스노우플레이크(Snowflake)와 빅쿼리(BigQuery)로 대표되는 클라우드 데이터 웨어하우스가 수많은 데이터를 결합하고 분석해야 하는 기업에 지배적인 툴이 되어가는 과정을 목격했다. 초기 데이터 웨어하우스는 매출이나 고객 수, 각 지표의 변화 추이 및 원인 파악 등 기업의 전형적인 의사결정을 지원하는 데 활용됐다.   하지만 데이터가 워크로드를 끌어당기는 것이 데이터베이스의 철칙이다. 모든 데이터를 한 곳에 모으면, 팀 내 똑똑한 직원이 예상치도 못한 데이터 활용 방법을 생각해내기 마련이다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 새로운 사용 사례를 ‘탄력성(elasticity)’이라는 특징으로 실현한다. 데이터를 활용하는 새로운 방법을 발견하면 새로운 컴퓨팅 자원을 제한없이 추가한다. 가끔 데이터 웨어하우스에 최적화된 일반적인 분석 쿼리와 새로운 워크로드의 형태가 다른 경우가 있다. 지난 20년간 상용 데이터 웨어하우스는 소수의 대형 쿼리를 처리하는 데 최적화되어 있었다. 전체 테이블을 스캔해 요약 통계를 집계하는 방식이다. 예컨대 상용 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 쿼리에 최적화됐다.    지난 1년 동안 각 지역에서 매월 확보한 신규 회원 수 그러나 다음과 같은 질문에는 최적화되어 있지 않다.   특정 고객 한 명과 주고받은 모든 상호작용 이런 쿼리는 많은 데이터 소스를 한 곳에 배치한 뒤 특정 소스의 데이터 가운데 아주 적은 비율만 처리해야 한다. 분석적 특성과 운영적 특성을 모두 포함하고 있으며, 클라우드 데이터 웨어하우스가 보편화되면서 등장한 워크로드의 대표적인 유형이다. 주요 데이터 웨어하우스 서비스 업체는 이런 유형의 쿼리를 보다 효과적으로 지원하기 위해 변화를 시도하고 있다. 스노우플레이크는 최근 데이터 웨어하우스에 인덱스를 만드는 검색 최적화 서비스를 출시했다. 현재 인덱스 기능은 운영 데이터베이스 어디에나 존재하지만, 과거에는 데이터 웨어하우스가 분석 워크로드와 무...

2021.12.20

NICE평가정보, ‘마이데이터’ 시범 서비스 시작

NICE평가정보가 12월 13일 마이데이터 대고객 시범 서비스를 NICE 지키미 모바일 앱 채널에서 제공한다고 밝혔다. NICE평가정보는 그동안 축적해 온 데이터 가공 능력과 정보 분석 능력을 기반으로 마이데이터 시장 선점에 나선다는 방침이다. NICE지키미 마이데이터 서비스는 ▲신용 상태를 컨설팅 해주는 ‘MY크레딧’ ▲신용 점수를 빠르고 편리하게 올려주는 ‘MY부스터’ ▲마이데이터를 관리하는 케어 솔루션 ‘MY체크업’ ▲금융 계좌 통합 관리 시스템 ‘MY자산’ ▲결제일과 잔고를 알아서 챙겨주는 ‘MY연체관리’ ▲금융 패턴과 상품 혜택을 분석해 알려주는 ‘MY대출’ ‘MY카드’ 등을 제공한다. NICE 마이데이터 서비스는 개인 자산 통합 조회, 금융 혜택 및 소비 성향 분석, 신용 정보 조회 뿐만 아니라 개인 신용 평가 전문성을 바탕으로 한 마이데이터 관리와 정보 보호에 초점을 둔 각종 솔루션이 돋보인다. 한편 NICE지키미는 마이데이터 시범 오픈을 기념해 이달 말까지 ‘나이스밋뉴(NICE TO MEET NEW) 마이데이터’ 이벤트를 진행한다. 마이데이터 서비스 첫 동의 후 1개 이상의 전송 요구 동의를 완료하면 이벤트에 자동 응모된다. NICE 마이데이터와의 첫 만남을 기념해 총 1,111명을 추첨해 사과 선물 세트(아이패드+에어팟), 예금 통장, 주식 상품권, 편의점 상품권 등의 경품을 증정한다. ciokr@idg.co.kr

NICE평가정보

2021.12.13

NICE평가정보가 12월 13일 마이데이터 대고객 시범 서비스를 NICE 지키미 모바일 앱 채널에서 제공한다고 밝혔다. NICE평가정보는 그동안 축적해 온 데이터 가공 능력과 정보 분석 능력을 기반으로 마이데이터 시장 선점에 나선다는 방침이다. NICE지키미 마이데이터 서비스는 ▲신용 상태를 컨설팅 해주는 ‘MY크레딧’ ▲신용 점수를 빠르고 편리하게 올려주는 ‘MY부스터’ ▲마이데이터를 관리하는 케어 솔루션 ‘MY체크업’ ▲금융 계좌 통합 관리 시스템 ‘MY자산’ ▲결제일과 잔고를 알아서 챙겨주는 ‘MY연체관리’ ▲금융 패턴과 상품 혜택을 분석해 알려주는 ‘MY대출’ ‘MY카드’ 등을 제공한다. NICE 마이데이터 서비스는 개인 자산 통합 조회, 금융 혜택 및 소비 성향 분석, 신용 정보 조회 뿐만 아니라 개인 신용 평가 전문성을 바탕으로 한 마이데이터 관리와 정보 보호에 초점을 둔 각종 솔루션이 돋보인다. 한편 NICE지키미는 마이데이터 시범 오픈을 기념해 이달 말까지 ‘나이스밋뉴(NICE TO MEET NEW) 마이데이터’ 이벤트를 진행한다. 마이데이터 서비스 첫 동의 후 1개 이상의 전송 요구 동의를 완료하면 이벤트에 자동 응모된다. NICE 마이데이터와의 첫 만남을 기념해 총 1,111명을 추첨해 사과 선물 세트(아이패드+에어팟), 예금 통장, 주식 상품권, 편의점 상품권 등의 경품을 증정한다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.13

“지속적 비즈니스 혁신을 통합 성공 리더십 논의” 한국IDG, IT 리더스 서밋 개최

국내 CIO 및 IT 리더 130여 명이 참여한 ‘IT 리더스 서밋(IT Leader’s Summit The Year Ahead 2022)’이 12월 9일 온라인으로 개최됐다. 한국 IDG가 주관한 이 행사에서는 ‘지속적 비즈니스 혁신을 통합 성공 리더십’을 주제로 IDC 메러디스 웨일런 최고 연구 책임자, 아벨리노 술라부 수드 제품 관리 및 운영 책임자, 오토메이션 애니웨어 김치훈 이사, 뉴타닉스 김진환 이사, IBM 표창희 상무, HPE 아루바 박정무 카테고리 매니저, 폴리 신영선 지사장, 젠데스크 김영훈 아키텍트가 각각 발표했다.    기조연설자로 나선 IDC 메러디스 웨일런 최고 연구 책임자는 ‘디지털 퍼스트 엔터프라이즈로의 전환 가속화’를 주제로 발표를 시작했다. 웨일런은 “2022년과 그 이후를 잘 준비하기 위해서는 ▲어떻게 디지털 혁신을 가속화할 수 있는지, ▲어떻게 인재 부족 문제를 해결할 수 있는지, ▲기술과 관련해 변화하는 이해관계자의 기대치에 어떻게 대처할 것인지에 집중해야 한다”라고 강조했다.  이어서 웨일런은 “2023년까지 절반가량의 기업들이 매출의 40% 이상을 디지털 제품 및 서비스에서 창출할 것이라고 전망한다”라면서, “효과적으로 디지털 경험을 구축하려면 소비자도 ‘디지털 퍼스트’가 됐다는 사실을 정확하게 이해해야 하고 어떻게 차별화된 경험을 만들 수 있는지 고민해야 한다. 실제로 높은 수준의 디지털 혁신 기업일수록 제품, 서비스, 고객 경험에서 차별화를 꿰하고 있다고 답하는 경향이 두드러졌다. 2022년까지 소프트웨어 개발 프로젝트의 50%를 고객 대면 이니셔티브에 할당하는 기업은 내부에 초점을 맞추는 기업보다 15% 더 빠른 매출 성장을 보일 것으로 예측된다”라고 설명했다.  디지털 혁신 인력 부족 문제와 관련해서 웨일런은 “조사 결과 많은 기업이 디지털 혁신 인력을 유치하는 데 어려움을 겪고 있다. 그 결과 (인력 부족으로) 디지털 혁신 프로젝트가 평균 35주 지연되는 것으로 드러났...

CIO IT 리더스 서밋 컨퍼런스 현장 스케치 비즈니스 혁신 디지털 트랜스포메이션

2021.12.09

국내 CIO 및 IT 리더 130여 명이 참여한 ‘IT 리더스 서밋(IT Leader’s Summit The Year Ahead 2022)’이 12월 9일 온라인으로 개최됐다. 한국 IDG가 주관한 이 행사에서는 ‘지속적 비즈니스 혁신을 통합 성공 리더십’을 주제로 IDC 메러디스 웨일런 최고 연구 책임자, 아벨리노 술라부 수드 제품 관리 및 운영 책임자, 오토메이션 애니웨어 김치훈 이사, 뉴타닉스 김진환 이사, IBM 표창희 상무, HPE 아루바 박정무 카테고리 매니저, 폴리 신영선 지사장, 젠데스크 김영훈 아키텍트가 각각 발표했다.    기조연설자로 나선 IDC 메러디스 웨일런 최고 연구 책임자는 ‘디지털 퍼스트 엔터프라이즈로의 전환 가속화’를 주제로 발표를 시작했다. 웨일런은 “2022년과 그 이후를 잘 준비하기 위해서는 ▲어떻게 디지털 혁신을 가속화할 수 있는지, ▲어떻게 인재 부족 문제를 해결할 수 있는지, ▲기술과 관련해 변화하는 이해관계자의 기대치에 어떻게 대처할 것인지에 집중해야 한다”라고 강조했다.  이어서 웨일런은 “2023년까지 절반가량의 기업들이 매출의 40% 이상을 디지털 제품 및 서비스에서 창출할 것이라고 전망한다”라면서, “효과적으로 디지털 경험을 구축하려면 소비자도 ‘디지털 퍼스트’가 됐다는 사실을 정확하게 이해해야 하고 어떻게 차별화된 경험을 만들 수 있는지 고민해야 한다. 실제로 높은 수준의 디지털 혁신 기업일수록 제품, 서비스, 고객 경험에서 차별화를 꿰하고 있다고 답하는 경향이 두드러졌다. 2022년까지 소프트웨어 개발 프로젝트의 50%를 고객 대면 이니셔티브에 할당하는 기업은 내부에 초점을 맞추는 기업보다 15% 더 빠른 매출 성장을 보일 것으로 예측된다”라고 설명했다.  디지털 혁신 인력 부족 문제와 관련해서 웨일런은 “조사 결과 많은 기업이 디지털 혁신 인력을 유치하는 데 어려움을 겪고 있다. 그 결과 (인력 부족으로) 디지털 혁신 프로젝트가 평균 35주 지연되는 것으로 드러났...

2021.12.09

AWS, 신규 데이터베이스 기능 3가지 발표

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 기업 고객이 보다 간편하고 비용 효율적으로 작업을 위한 데이터베이스를 확장 및 운영할 수 있도록 지원하는 3개의 신규 데이터베이스 기능을 발표했다.  회사에 따르면 신규 데이터베이스 기능은 ▲데이터베이스와 운영체제를 커스터마이징 할 수 있는 ‘아마존 RDS 커스텀’ ▲액세스 빈도가 낮은 데이터에 대한 스토리지 비용을 줄이기 위해 설계된 ‘아마존 다이나모DB 스탠다드-IA 테이블클래스’ ▲신규 테이블 클래스, ML(기계학습)을 활용해 데이터베이스 성능 문제에 대한 개선된 진단 및 해결을 제공하는 서비스인 RDS용 ‘아마존 데브옵스 구루’다.  AWS는 키-값 데이터베이스(key-value databases)용 다이나모DB(DynamoDB), 그래프 데이터베이스용 아마존 넵튠(Amazon Neptune), 인메모리 데이터베이스용 아마존 엘라스티캐시(Amazon ElastiCache) 및 아마존 메모리DB(Amazon MemoryDB), 문서 데이터베이스용 아마존 도큐먼트DB(Amazon DocumentDB), 넓은-컬럼 데이터베이스용으로 아마존 키스페이스(Amazon Keyspaces for Apache Cassandra), 시계열 데이터베이스용 아마존 타임스트림(Amazon Timestream), 원장 데이터베이스용 아마존 QLDB(Amazon QLDB)를 포함한 가장 폭넓고 깊이 있는 특화된 데이터베이스를 지원한다.  또한 10만여 개 이상의 기업 고객들이 오픈소스 데이터베이스 실행에 최적화된 AWS의 아마존 오로라(Amazon Aurora) 상에서 MySQL과 PostgreSQL 호환 데이터베이스를 운영하고 있다.  이밖에도 다수 기업 고객은 AWS에서 제공하는 우수한 확장성, 보안 및 유연성을 활용하기 위해 AWS에서 상용 데이터베이스를 사용한다. 아마존 RDS(Amazon RDS)는 클라우드에서...

AWS

2021.12.08

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 기업 고객이 보다 간편하고 비용 효율적으로 작업을 위한 데이터베이스를 확장 및 운영할 수 있도록 지원하는 3개의 신규 데이터베이스 기능을 발표했다.  회사에 따르면 신규 데이터베이스 기능은 ▲데이터베이스와 운영체제를 커스터마이징 할 수 있는 ‘아마존 RDS 커스텀’ ▲액세스 빈도가 낮은 데이터에 대한 스토리지 비용을 줄이기 위해 설계된 ‘아마존 다이나모DB 스탠다드-IA 테이블클래스’ ▲신규 테이블 클래스, ML(기계학습)을 활용해 데이터베이스 성능 문제에 대한 개선된 진단 및 해결을 제공하는 서비스인 RDS용 ‘아마존 데브옵스 구루’다.  AWS는 키-값 데이터베이스(key-value databases)용 다이나모DB(DynamoDB), 그래프 데이터베이스용 아마존 넵튠(Amazon Neptune), 인메모리 데이터베이스용 아마존 엘라스티캐시(Amazon ElastiCache) 및 아마존 메모리DB(Amazon MemoryDB), 문서 데이터베이스용 아마존 도큐먼트DB(Amazon DocumentDB), 넓은-컬럼 데이터베이스용으로 아마존 키스페이스(Amazon Keyspaces for Apache Cassandra), 시계열 데이터베이스용 아마존 타임스트림(Amazon Timestream), 원장 데이터베이스용 아마존 QLDB(Amazon QLDB)를 포함한 가장 폭넓고 깊이 있는 특화된 데이터베이스를 지원한다.  또한 10만여 개 이상의 기업 고객들이 오픈소스 데이터베이스 실행에 최적화된 AWS의 아마존 오로라(Amazon Aurora) 상에서 MySQL과 PostgreSQL 호환 데이터베이스를 운영하고 있다.  이밖에도 다수 기업 고객은 AWS에서 제공하는 우수한 확장성, 보안 및 유연성을 활용하기 위해 AWS에서 상용 데이터베이스를 사용한다. 아마존 RDS(Amazon RDS)는 클라우드에서...

2021.12.08

"그래프 기술이 우리 DX의 중추" 재규어 랜드로버 혁신 사례

재규어 랜드로버(Jaguar Land Rover)의 핵심 자동차 제조 비즈니스는 팬데믹으로 인해 크게 흔들렸다. 2개월간 공장이 폐쇄됐고, 반도체 부족 사태에 시달렸다. 수요 측면에서도 심각한 곤란을 겪었다. 그러나 첨단 애널리틱스 덕분에 이 영국의 다국적 자동차 회사는 타격을 버텼을 뿐 아니라 기대를 넘어서는 성과를 달성했다.   JLR에는 40인으로 구성된 데이터 과학 및 애널리틱스 팀이 있다. 책임자 해리 파월에 따르면 이 팀은 지난 3년 동안 매년 1억 파운드를 투입하며 혁신적 예측 엔진을 개발했다. 해당 엔진은 2020년 200만 파운드의 추가 수익을 이끌어냈다. 세계를 휩쓴 팬데믹 속에서 얻어진 성과였다.  파월은 “우리 전략의 핵심 가운데 하나는 그래프 기술을 조직 내에 구현하는 것이었다. 이를 공급망에 적용하면서 양호한 성과를 거뒀다”라고 말했다. 그에 따르면 JLR은 타이거그래프(TigerGraph)의 그래프 데이터베이스 기술을 이용해 공급망 계획 수립을 3주에서 45분으로 단축했다. JLR은 이제 그래프 데이터베이스 기술을 자동차 품질 개선 및 가격 책정 애플리케이션 분야로 확장할 계획이다.  관계 및 비-SQL 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 저장되어 있거나 업무 프로세스에서 활발히 사용되는 데이터 사이의 연계를 실시간으로 식별하고 포착하고 활용한다. 덕분에 ‘우발적 및 예측할 수 없는 관계’로 인한 어려움에 대처하는 데 있어 관계형 데이터베이스보다 더 우수하다고 IDC의 리서치 부사장인 칼 올라프슨은 말했다.  올라프슨은 “공급망 추적 시스템이 그래프 데이터베이스에 대한 완벽한 활용처인 이유”라고 말했다.  그래프의 준비  그래프 및 관계형 데이터베이스는 둘 다 데이터 사이의 관계에 대해를 알려주지만 관계의 본질 측면에서 차이가 있다고 올라프슨은 말했다. 그는 “관계형 데이터베이스에서 관계는 본질적으로 확정적(definitional)이다. 주문을 먼저 한 고객, ...

재규어 랜드로버 코로나19 팬데믹 그래프 데이터베이스 그래프 애널리틱스

2021.12.07

재규어 랜드로버(Jaguar Land Rover)의 핵심 자동차 제조 비즈니스는 팬데믹으로 인해 크게 흔들렸다. 2개월간 공장이 폐쇄됐고, 반도체 부족 사태에 시달렸다. 수요 측면에서도 심각한 곤란을 겪었다. 그러나 첨단 애널리틱스 덕분에 이 영국의 다국적 자동차 회사는 타격을 버텼을 뿐 아니라 기대를 넘어서는 성과를 달성했다.   JLR에는 40인으로 구성된 데이터 과학 및 애널리틱스 팀이 있다. 책임자 해리 파월에 따르면 이 팀은 지난 3년 동안 매년 1억 파운드를 투입하며 혁신적 예측 엔진을 개발했다. 해당 엔진은 2020년 200만 파운드의 추가 수익을 이끌어냈다. 세계를 휩쓴 팬데믹 속에서 얻어진 성과였다.  파월은 “우리 전략의 핵심 가운데 하나는 그래프 기술을 조직 내에 구현하는 것이었다. 이를 공급망에 적용하면서 양호한 성과를 거뒀다”라고 말했다. 그에 따르면 JLR은 타이거그래프(TigerGraph)의 그래프 데이터베이스 기술을 이용해 공급망 계획 수립을 3주에서 45분으로 단축했다. JLR은 이제 그래프 데이터베이스 기술을 자동차 품질 개선 및 가격 책정 애플리케이션 분야로 확장할 계획이다.  관계 및 비-SQL 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 저장되어 있거나 업무 프로세스에서 활발히 사용되는 데이터 사이의 연계를 실시간으로 식별하고 포착하고 활용한다. 덕분에 ‘우발적 및 예측할 수 없는 관계’로 인한 어려움에 대처하는 데 있어 관계형 데이터베이스보다 더 우수하다고 IDC의 리서치 부사장인 칼 올라프슨은 말했다.  올라프슨은 “공급망 추적 시스템이 그래프 데이터베이스에 대한 완벽한 활용처인 이유”라고 말했다.  그래프의 준비  그래프 및 관계형 데이터베이스는 둘 다 데이터 사이의 관계에 대해를 알려주지만 관계의 본질 측면에서 차이가 있다고 올라프슨은 말했다. 그는 “관계형 데이터베이스에서 관계는 본질적으로 확정적(definitional)이다. 주문을 먼저 한 고객, ...

2021.12.07

에쓰오씨소프트, 청주시 데이터 활용 정보화전략계획 수립 사업 수주

에쓰오씨소프트가 12월 6일 청주시 데이터 활용 정보화전략계획 수립 사업을 수주했다고 밝혔다.  청주시는 4차 산업혁명 시대를 맞이해 데이터 수요가 급증함에 따라 빅데이터 분석을 통한 과학적 행정 구현과 현안 문제의 선제적 대응을 위해 이번 사업을 추진하게 됐다. 시는 데이터를 효율적으로 통합관리하는 데이터허브센터를 구축하기로 하고, 단계별 구축 모델 수립을 골자로 하는 정보화전략계획 수립 사업을 추진한다.  주관 사업자로 선정된 에쓰오씨소프트는 우선 국내외 선진 사례를 통한 환경분석, 각부서 대상 필요 데이터, 정보화 수요조사를 통해 요구 분석 및 데이터 표준화와 아키텍처를 정의할 계획이다. 이를 기반으로 데이터허브센터 구축을 위한 로드맵을 수립할 예정이다.  이와 함께 데이터 기반의 정책 의사결정을 위해 시민 체감형 서비스를 발굴하고, 데이터 행정 실현을 위한 로드맵을 수립한다. 사업은 착수, 중간, 완료보고회를 거쳐 5개월간 진행된다.   시는 산재돼 있는 데이터를 효율적으로 활용할 데이터허브센터 구축 로드맵이 수립되면 객관적이고 합리적인 의사결정과 시민들에게 유용한 행정서비스를 제공할 기반을 마련할 것으로 기대하고 있다.  에쓰오씨소프트 김세환 상무는 “청주시가 데이터에 기반한 과학적 의사결정으로 신뢰받는 행정을 구현할 수 있도록 최선을 다하겠다”라며, “실질적으로 시민들이 쉽게 이용할 수 있는 빅데이터 서비스를 마련하는 데도 힘쓰겠다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

에쓰오씨소프트

2021.12.06

에쓰오씨소프트가 12월 6일 청주시 데이터 활용 정보화전략계획 수립 사업을 수주했다고 밝혔다.  청주시는 4차 산업혁명 시대를 맞이해 데이터 수요가 급증함에 따라 빅데이터 분석을 통한 과학적 행정 구현과 현안 문제의 선제적 대응을 위해 이번 사업을 추진하게 됐다. 시는 데이터를 효율적으로 통합관리하는 데이터허브센터를 구축하기로 하고, 단계별 구축 모델 수립을 골자로 하는 정보화전략계획 수립 사업을 추진한다.  주관 사업자로 선정된 에쓰오씨소프트는 우선 국내외 선진 사례를 통한 환경분석, 각부서 대상 필요 데이터, 정보화 수요조사를 통해 요구 분석 및 데이터 표준화와 아키텍처를 정의할 계획이다. 이를 기반으로 데이터허브센터 구축을 위한 로드맵을 수립할 예정이다.  이와 함께 데이터 기반의 정책 의사결정을 위해 시민 체감형 서비스를 발굴하고, 데이터 행정 실현을 위한 로드맵을 수립한다. 사업은 착수, 중간, 완료보고회를 거쳐 5개월간 진행된다.   시는 산재돼 있는 데이터를 효율적으로 활용할 데이터허브센터 구축 로드맵이 수립되면 객관적이고 합리적인 의사결정과 시민들에게 유용한 행정서비스를 제공할 기반을 마련할 것으로 기대하고 있다.  에쓰오씨소프트 김세환 상무는 “청주시가 데이터에 기반한 과학적 의사결정으로 신뢰받는 행정을 구현할 수 있도록 최선을 다하겠다”라며, “실질적으로 시민들이 쉽게 이용할 수 있는 빅데이터 서비스를 마련하는 데도 힘쓰겠다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.06

구글 데이터 전문가가 말하는 '기업 데이터 전략'

"회사 직원들은 100% 모두가 '데이터 활용 능력(data literate)'을 갖추어야 한다. 그중에 1/3은 데이터 활용에 능숙(data fluent)해서, 데이터를 기반으로 한 결과를 분석하고 이를 제시할 수 있어야 한다. 그리고 직원의 10%는 데이터에서 가치를 창출하기 위해 급여를 받는 '데이터 전문가(data professionals)'로 구성해야 한다." 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자가 오늘날 기업 환경에서 무엇보다 중요한 것이 '데이터'로부터 파생되는 '기회'와 '활용'이라고 강조했다. 그는 오늘날 데이터 경영진이 안고 있는 큰 과제 중 하나가 조직, 고객, 파트너, 전체 생태계 등에서 생성되는 엄청난 양의 정보를 경쟁 우위로 전환하는 것이라고 강조했다. 구글 클라우드에서 데이터 분석, 인텔리전스, 데이터 과학 및 AI와 관련된 데이터를 전문가로 활동하며, 비즈니스 환경에서의 데이터의 중요성을 누구보다 잘 알고 있는 그는 '데이터 변환을 통한 기회 활용(Unlocking opportunities with data transformation)'이 대부분의 기업이 당면한 현실이라고 지적한다. 공식 블로그를 통해 그가 힘주어 말하는 기업 환경에서의 데이터 전략과 적용 방법을 요약해서 소개했다. 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자는 비즈니스 조직을 구성하는 직원 100% 전부가 데이터를 읽고 쓸 수 있는 데이터 문맹이 아니어야 한다고 강조했다. 그리고 그중에 1/3은 데이터를 능숙하게 다룰 수 있고, 10%는 데이터 전문가로 조직을 구성해야 한다는 설명이다(위). 앞으로 기업의 데이터 환경은 멀티 클라우드, 리얼 타임 아키텍처, 기계 학습 3가지 영역에 초점이 맞춰질 것이다(아래). (자료 : Google) 그가 맡고 팀에서 하는 일은 크게 세 가지다. 첫 번째는 업무 시간의 약 70%를 고객과 커뮤니티에 참여하며, 고객의 목소리에 귀를 기울이는 것이다. 두 번째는 새로운 클라우드 제품에 대한 전...

데이터 전략 데이터 리터러시 브루노 아지자 구글

2021.12.06

"회사 직원들은 100% 모두가 '데이터 활용 능력(data literate)'을 갖추어야 한다. 그중에 1/3은 데이터 활용에 능숙(data fluent)해서, 데이터를 기반으로 한 결과를 분석하고 이를 제시할 수 있어야 한다. 그리고 직원의 10%는 데이터에서 가치를 창출하기 위해 급여를 받는 '데이터 전문가(data professionals)'로 구성해야 한다." 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자가 오늘날 기업 환경에서 무엇보다 중요한 것이 '데이터'로부터 파생되는 '기회'와 '활용'이라고 강조했다. 그는 오늘날 데이터 경영진이 안고 있는 큰 과제 중 하나가 조직, 고객, 파트너, 전체 생태계 등에서 생성되는 엄청난 양의 정보를 경쟁 우위로 전환하는 것이라고 강조했다. 구글 클라우드에서 데이터 분석, 인텔리전스, 데이터 과학 및 AI와 관련된 데이터를 전문가로 활동하며, 비즈니스 환경에서의 데이터의 중요성을 누구보다 잘 알고 있는 그는 '데이터 변환을 통한 기회 활용(Unlocking opportunities with data transformation)'이 대부분의 기업이 당면한 현실이라고 지적한다. 공식 블로그를 통해 그가 힘주어 말하는 기업 환경에서의 데이터 전략과 적용 방법을 요약해서 소개했다. 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자는 비즈니스 조직을 구성하는 직원 100% 전부가 데이터를 읽고 쓸 수 있는 데이터 문맹이 아니어야 한다고 강조했다. 그리고 그중에 1/3은 데이터를 능숙하게 다룰 수 있고, 10%는 데이터 전문가로 조직을 구성해야 한다는 설명이다(위). 앞으로 기업의 데이터 환경은 멀티 클라우드, 리얼 타임 아키텍처, 기계 학습 3가지 영역에 초점이 맞춰질 것이다(아래). (자료 : Google) 그가 맡고 팀에서 하는 일은 크게 세 가지다. 첫 번째는 업무 시간의 약 70%를 고객과 커뮤니티에 참여하며, 고객의 목소리에 귀를 기울이는 것이다. 두 번째는 새로운 클라우드 제품에 대한 전...

2021.12.06

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