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혁신보다 현실에 무게 둔다··· 2021년 '애널리틱스·AI' 트렌드 3가지

기업들이 팬데믹과 계속해서 씨름하고 있는 가운데 애널리틱스 및 AI의 ROI를 입증하는 것, 지능형 자동화(IA)를 활성화하는 것, 그리고 다양성, 형평성, 포용성(DEI)을 위해 데이터를 활용하는 것이 중요해질 전망이다.  ‘데이터 애널리틱스’는 끊임없이 변화하고 있는 영역이다. 지난 2020년 초 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 지속적으로 많은 투자를 할 것이 분명해 보였다.  하지만 2021년 3월 현재, 애널리틱스 및 AI 세계는 작년 초와는 매우 다른 양상을 보이고 있다. 코로나19 팬데믹으로 인해 기업들은 새로운 업무 방식을 채택해야 했고, 예산은 감축됐으며, 과거 데이터를 활용하던 여러 모델은 쓸모없어져 버렸다.   가트너는 2021년에 데이터 및 애널리틱스 팀은 빅 데이터를 활용하던 기존의 기술에서 탈피해 ‘작고 넓은(small and wide)’ 데이터에 집중하는 새로운 애널리틱스로 전환해야 한다고 말했다.  이에 대한 관심도 증가하고 있다. 지난 2020년 7월 가트너가 이사회를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 전체 응답자의 78%는 코로나19 위기 이후 시장 판도를 바꿀 기술 톱3 가운데 하나로 애널리틱스를 꼽았다(69%는 AI라고 답했다).  데이터 애널리틱스 및 AI에 관심이 집중되는 가운데 이와 관련해 주목해야 할 3가지 트렌드를 살펴본다.  애널리틱스 및 AI 프로젝트는 ROI를 입증해야 한다 코로나19 사태가 발생한 지 1년이 넘었다. 그 파급효과는 모든 곳에서 감지되고 있다. 지난 몇 년 동안 애널리틱스 및 AI와 관련해 개념 증명(PoC)을 진행하면서 자유롭고 실험적인 접근방식을 취해 온 기업들이 많았다.  하지만 이를 제대로 된 프로덕션 프로젝트로 전환한 기업의 비율은 상대적으로 낮았다. 이에 따라 2021년에는 (물론 투자가 중단되진 않겠지만) 프로젝트의 투자대비효과(ROI) 입증이 요구될 전망이다.  가트너는...

2021.03.18

기업들이 팬데믹과 계속해서 씨름하고 있는 가운데 애널리틱스 및 AI의 ROI를 입증하는 것, 지능형 자동화(IA)를 활성화하는 것, 그리고 다양성, 형평성, 포용성(DEI)을 위해 데이터를 활용하는 것이 중요해질 전망이다.  ‘데이터 애널리틱스’는 끊임없이 변화하고 있는 영역이다. 지난 2020년 초 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 지속적으로 많은 투자를 할 것이 분명해 보였다.  하지만 2021년 3월 현재, 애널리틱스 및 AI 세계는 작년 초와는 매우 다른 양상을 보이고 있다. 코로나19 팬데믹으로 인해 기업들은 새로운 업무 방식을 채택해야 했고, 예산은 감축됐으며, 과거 데이터를 활용하던 여러 모델은 쓸모없어져 버렸다.   가트너는 2021년에 데이터 및 애널리틱스 팀은 빅 데이터를 활용하던 기존의 기술에서 탈피해 ‘작고 넓은(small and wide)’ 데이터에 집중하는 새로운 애널리틱스로 전환해야 한다고 말했다.  이에 대한 관심도 증가하고 있다. 지난 2020년 7월 가트너가 이사회를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 전체 응답자의 78%는 코로나19 위기 이후 시장 판도를 바꿀 기술 톱3 가운데 하나로 애널리틱스를 꼽았다(69%는 AI라고 답했다).  데이터 애널리틱스 및 AI에 관심이 집중되는 가운데 이와 관련해 주목해야 할 3가지 트렌드를 살펴본다.  애널리틱스 및 AI 프로젝트는 ROI를 입증해야 한다 코로나19 사태가 발생한 지 1년이 넘었다. 그 파급효과는 모든 곳에서 감지되고 있다. 지난 몇 년 동안 애널리틱스 및 AI와 관련해 개념 증명(PoC)을 진행하면서 자유롭고 실험적인 접근방식을 취해 온 기업들이 많았다.  하지만 이를 제대로 된 프로덕션 프로젝트로 전환한 기업의 비율은 상대적으로 낮았다. 이에 따라 2021년에는 (물론 투자가 중단되진 않겠지만) 프로젝트의 투자대비효과(ROI) 입증이 요구될 전망이다.  가트너는...

2021.03.18

블로그 | "통합적 데이터 도구"에 거는 희미한 기대

클라우드와 각종 플랫폼 기술의 시대 속에서 ‘통합적’(unified)이라는 단어는 진부하기 그지없다. 통합 플랫폼, 통합 툴셋, 통합적 접근, 통합적 UI, 통합적 기능 세트 등이 표현이 그야말로 난무한다.  IT계에는 제멋대로 가져다 쓰는 용어가 많다. 기술 업체들에게 있는 아주 나쁜 버릇은 ‘편재적(pervasive)’이니, ‘총체적(holistic)’이니, 옛날부터 즐겨 쓰던 ‘엔드투엔드(end-to-end)’니 하는 용어와 표현을 기초적인 소프트웨어 요소에도 양념처럼 쓰는 것이다. 플랫폼 기술 시대를 맞은 오늘날 클라우드 컴퓨팅계에서 유독 남발되는 용어은 ‘통합적(unified)’이라는 말일 것이다. 소프트웨어 업체들은 자기 회사의 통합적 플랫폼과 통합적 도구모음, 통합적 접근 방식은 물론 통합적 UI를 내세운다. 운이 나쁘다면 해당 회사의 통합적 우수성에 대한 통합적 메시지를 들을 수도 있겠다.  -> IT 업계 ‘아무말 대잔치’··· 오남용 심한 유행어 10선 ‘통합적’이 진정 의미있는 경우 통합적 기술 아키텍처가 진정 도움이 되려면 한 번에 여러 가지 핵심 작업을 할 수 있어야 한다. 아니면 적어도 필수 기능을 2가지 이상 즉시, 순차적으로, 아니면 심지어 동시에 수행할 수 있어야 한다. 클라우드 데이터 관리 회사 인포매티카(Informatica)는 아파치 스파크(Apache Spark) 기반의 서버리스 클라우드 데이터 통합 엔진 제품을 출시하면서 실용적인 통합적 기량을 뽐낼 수 있을 것으로 기대 중이다. 여기서 통합적 매력의 원천인 아파치 스파크는 대규모 데이터 처리를 위한 일종의 오픈소스 통합 분석 엔진이다.  데이터브릭스(Databricks)에서 처음 아파치 스파크를 만든 사람들 중 한 명인 마테이 자하리아에 따르면 “아파치 스파크가 진정 통합적인 이유는 빅데이터 변환 및 분석을 할 수 있고 변환과 분석이 끝난 빅 데이터에 사용자가 즉시 최첨단 ML 및 AI 알고리즘을 실행할 수 있기 때문이...

인포매티나 시민 개발자 통합 데이터 플랫폼 통합적 데이터 플랫폼 ML옵스 클라우드 데이터 통합 엔진

2021.03.18

클라우드와 각종 플랫폼 기술의 시대 속에서 ‘통합적’(unified)이라는 단어는 진부하기 그지없다. 통합 플랫폼, 통합 툴셋, 통합적 접근, 통합적 UI, 통합적 기능 세트 등이 표현이 그야말로 난무한다.  IT계에는 제멋대로 가져다 쓰는 용어가 많다. 기술 업체들에게 있는 아주 나쁜 버릇은 ‘편재적(pervasive)’이니, ‘총체적(holistic)’이니, 옛날부터 즐겨 쓰던 ‘엔드투엔드(end-to-end)’니 하는 용어와 표현을 기초적인 소프트웨어 요소에도 양념처럼 쓰는 것이다. 플랫폼 기술 시대를 맞은 오늘날 클라우드 컴퓨팅계에서 유독 남발되는 용어은 ‘통합적(unified)’이라는 말일 것이다. 소프트웨어 업체들은 자기 회사의 통합적 플랫폼과 통합적 도구모음, 통합적 접근 방식은 물론 통합적 UI를 내세운다. 운이 나쁘다면 해당 회사의 통합적 우수성에 대한 통합적 메시지를 들을 수도 있겠다.  -> IT 업계 ‘아무말 대잔치’··· 오남용 심한 유행어 10선 ‘통합적’이 진정 의미있는 경우 통합적 기술 아키텍처가 진정 도움이 되려면 한 번에 여러 가지 핵심 작업을 할 수 있어야 한다. 아니면 적어도 필수 기능을 2가지 이상 즉시, 순차적으로, 아니면 심지어 동시에 수행할 수 있어야 한다. 클라우드 데이터 관리 회사 인포매티카(Informatica)는 아파치 스파크(Apache Spark) 기반의 서버리스 클라우드 데이터 통합 엔진 제품을 출시하면서 실용적인 통합적 기량을 뽐낼 수 있을 것으로 기대 중이다. 여기서 통합적 매력의 원천인 아파치 스파크는 대규모 데이터 처리를 위한 일종의 오픈소스 통합 분석 엔진이다.  데이터브릭스(Databricks)에서 처음 아파치 스파크를 만든 사람들 중 한 명인 마테이 자하리아에 따르면 “아파치 스파크가 진정 통합적인 이유는 빅데이터 변환 및 분석을 할 수 있고 변환과 분석이 끝난 빅 데이터에 사용자가 즉시 최첨단 ML 및 AI 알고리즘을 실행할 수 있기 때문이...

2021.03.18

오라클, 차세대 자율운영 데이터웨어하우스 발표

오라클이 자율운영 클라우드 데이터웨어하우스인 ‘오라클 자율운영 데이터웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse)’에 새롭게 적용되는 기능들을 발표했다.  오라클 자율운영 데이터웨어하우스는 기업 고객들의 조직 규모에 상관없이 한층 더 빠른 속도로 결과를 도출하고, 데이터 기반의 통찰력을 강화하며, 궁극적으로 ‘제로 수준의 관리’를 통해 상당한 양의 업무 시간과 비용을 절약할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다. 업체에 따르면 오라클 자율운영 데이터웨어하우스의 최신 기능 업데이트는 기업의 부서별 시스템과 엔터프라이즈 데이터웨어하우스 및 데이터 레이크를 포함한 모든 출처로부터 데이터 전체를 입수, 변환, 저장 및 관리하기 위해 비즈니스 용도로 구축된 단일 데이터 플랫폼을 제공하는 것에 중점을 두고 있다.  이번 업데이트를 통해 시민 데이터 분석가 및 과학자들은 강력한 셀프 서비스 그래프와 그래프 애널리틱스의 이점을 누릴 수 있게 되었다. 또한 오라클은 개발자의 데이터 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 데이터베이스에 사전 탑재된 로우코드 애플리케이션 개발 도구인 오라클 APEX 애플리케이션 개발과 함께 최신 애플리케이션이 웨어하우스 데이터와 쉽게 상호 작용하는 레스트풀 서비스(RESTful service)를 제공한다.  오라클의 자율운영 데이터웨어하우스는 단일 목적형 클라우드 데이터베이스와는 달리, JSON 문서, 운영, 분석, 그래프, ML, 블록체인 데이터베이스 및 서비스 전반을 포함한 다중 모델, 다중 워크로드 및 다중 테넌트의 다양한 요구 사항을 하나의 융합형 데이터베이스(converged database) 엔진에서 모두 지원한다. 오라클 자율운영 데이터웨어하우스의 최신 버전의 주요 혁신 기능은 ▲내장된 데이터 도구 ▲오라클 머신러닝 기반 오토ML ▲파이썬을 위한 오라클 머신러닝 ▲오라클 머신러닝 서비스 ▲속성 그래프 지원 ▲그래프 스튜디오 UI ▲데이터 레이크에 대한 원활한 접근 등이다...

오라클

2021.03.18

오라클이 자율운영 클라우드 데이터웨어하우스인 ‘오라클 자율운영 데이터웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse)’에 새롭게 적용되는 기능들을 발표했다.  오라클 자율운영 데이터웨어하우스는 기업 고객들의 조직 규모에 상관없이 한층 더 빠른 속도로 결과를 도출하고, 데이터 기반의 통찰력을 강화하며, 궁극적으로 ‘제로 수준의 관리’를 통해 상당한 양의 업무 시간과 비용을 절약할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다. 업체에 따르면 오라클 자율운영 데이터웨어하우스의 최신 기능 업데이트는 기업의 부서별 시스템과 엔터프라이즈 데이터웨어하우스 및 데이터 레이크를 포함한 모든 출처로부터 데이터 전체를 입수, 변환, 저장 및 관리하기 위해 비즈니스 용도로 구축된 단일 데이터 플랫폼을 제공하는 것에 중점을 두고 있다.  이번 업데이트를 통해 시민 데이터 분석가 및 과학자들은 강력한 셀프 서비스 그래프와 그래프 애널리틱스의 이점을 누릴 수 있게 되었다. 또한 오라클은 개발자의 데이터 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 데이터베이스에 사전 탑재된 로우코드 애플리케이션 개발 도구인 오라클 APEX 애플리케이션 개발과 함께 최신 애플리케이션이 웨어하우스 데이터와 쉽게 상호 작용하는 레스트풀 서비스(RESTful service)를 제공한다.  오라클의 자율운영 데이터웨어하우스는 단일 목적형 클라우드 데이터베이스와는 달리, JSON 문서, 운영, 분석, 그래프, ML, 블록체인 데이터베이스 및 서비스 전반을 포함한 다중 모델, 다중 워크로드 및 다중 테넌트의 다양한 요구 사항을 하나의 융합형 데이터베이스(converged database) 엔진에서 모두 지원한다. 오라클 자율운영 데이터웨어하우스의 최신 버전의 주요 혁신 기능은 ▲내장된 데이터 도구 ▲오라클 머신러닝 기반 오토ML ▲파이썬을 위한 오라클 머신러닝 ▲오라클 머신러닝 서비스 ▲속성 그래프 지원 ▲그래프 스튜디오 UI ▲데이터 레이크에 대한 원활한 접근 등이다...

2021.03.18

로그프레소, 인공지능 기반 SOAR 기술 특허 취득

로그프레소가 AI 기반 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 기술 특허(등록번호 제10-2222377)를 등록했다고 밝혔다.  이 특허는 보안 담당자의 의사결정을 학습해 AI 모델을 생성하고 이를 기반으로 위협 탐지, 분석, 대응의 전 과정을 자동화하는 데 목적이 있다고 업체 측은 설명했다.  로그프레소는 이번 특허를 SOAR 플랫폼인 ‘로그프레소 마에스트로(Logpresso Maestro)’에 적용할 계획이다. 회사에 따르면 SOAR 솔루션은 API를 통해 각종 위협 인텔리전스, 네트워크 보안 장비, 엔드포인트 솔루션 등을 연동하여 자동화함으로써 단순 반복적인 업무를 대폭 줄여준다. 그러나 IP 차단 등 중요한 의사결정은 장애 발생 가능성 등으로 인해 여전히 수작업으로 남아 있으며 이는 보안 운영 자동화의 효율이 극대화되지 못하는 요인으로 작용한다. 반면, 이번 특허의 경우 플레이북 수행 과정에서 취합된 정보를 기반으로 보안 담당자에게 승인을 요청할 때 플레이북에서 취합된 변수와 의사결정 결과의 쌍을 기록하며, 이를 바탕으로 AI 의사결정 모델을 생성해 보안 담당자의 개입 없이 플레이북의 모든 과정이 완전히 자동화하므로 분석 및 대응 속도를 높여준다고 업체 측은 설명했다.  로그프레소 양봉열 대표는 “이번 특허 기술을 통해 보안 운영 초자동화(Hyper-Automation)의 새로운 전기를 마련했다”라며, “지속적인 기술 개발을 통해 보안 운영 효율을 더욱 극대화하겠다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

로그프레소 인공지능 SOAR

2021.03.18

로그프레소가 AI 기반 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 기술 특허(등록번호 제10-2222377)를 등록했다고 밝혔다.  이 특허는 보안 담당자의 의사결정을 학습해 AI 모델을 생성하고 이를 기반으로 위협 탐지, 분석, 대응의 전 과정을 자동화하는 데 목적이 있다고 업체 측은 설명했다.  로그프레소는 이번 특허를 SOAR 플랫폼인 ‘로그프레소 마에스트로(Logpresso Maestro)’에 적용할 계획이다. 회사에 따르면 SOAR 솔루션은 API를 통해 각종 위협 인텔리전스, 네트워크 보안 장비, 엔드포인트 솔루션 등을 연동하여 자동화함으로써 단순 반복적인 업무를 대폭 줄여준다. 그러나 IP 차단 등 중요한 의사결정은 장애 발생 가능성 등으로 인해 여전히 수작업으로 남아 있으며 이는 보안 운영 자동화의 효율이 극대화되지 못하는 요인으로 작용한다. 반면, 이번 특허의 경우 플레이북 수행 과정에서 취합된 정보를 기반으로 보안 담당자에게 승인을 요청할 때 플레이북에서 취합된 변수와 의사결정 결과의 쌍을 기록하며, 이를 바탕으로 AI 의사결정 모델을 생성해 보안 담당자의 개입 없이 플레이북의 모든 과정이 완전히 자동화하므로 분석 및 대응 속도를 높여준다고 업체 측은 설명했다.  로그프레소 양봉열 대표는 “이번 특허 기술을 통해 보안 운영 초자동화(Hyper-Automation)의 새로운 전기를 마련했다”라며, “지속적인 기술 개발을 통해 보안 운영 효율을 더욱 극대화하겠다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.03.18

블로그 | 데이터베이스는 잊어라, 이제 필요한 것은 '데이터 플랫폼'

마크 포터의 이력은 흥미롭다. 포터는 AWS의 RDS(Relational Database Service)와 오로라(Aurora)를 운영한 적이 있으며, 그 이전에는 오라클에서 10년 이상을 근무하고, 이제는 몽고DB에서 일하고 있다. 데이터베이스 선구자격인 기업 3곳을 거친 포터는 데이터베이스 환경의 진화를 이야기할 수 있는 흥미로운 위치에 있다. 포터는 “백 오피스와 프론트 오피스 간의 분열이 해소되고 있다”고 관찰한다. 즉, 한때 명확하게 분리됐던 기록 시스템과 참여(engagement) 시스템이 통합되고 있다는 것이다. 정말 그렇다면 포터의 관찰이 데이터 전략 현대화에 전념하는 기업에는 어떤 의미가 있을까? 포터는 기업이 “데이터베이스 이상을 생각하고, 모든 관련 데이터 세트에서 실시간으로 데이터를 처리, 저장, 보호, 분석할 수 있는 ‘진짜 데이터 플랫폼’을 설계”해야 할 시점이라고 주장한다. 동시에 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 새롭게 재구상하는 방법이 될 수도 있지 않을까?   데이터 시스템이 던지는 질문 오랫동안 데이터는 정말 각양각색으로 존재했다. 백 오피스 시스템은 행과 열에 잘 맞는 정형화된 데이터에 의존했다. 이러한 관계형 데이터베이스는 당시 놀라운 혁신이었으며, 지금까지도 기업에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 필자는 과거 다음과 같은 주장을 했다. “편리하게 정형화된 관계형 데이터베이스의 세계는 산더미 같은 비정형, 반정형 데이터로 인해 점점 복잡해진다. 새로운 데이터 대다수는 지난 수십 년 동안 (ERP와 CRM 시스템 등)기록 시스템을 밑바탕으로 구축되었지만, 제프리 무어가 말한 참여 시스템으로 만들어진다.” 포터는 세 번째 유형으로 ‘인사이트 시스템(Systems of Insight)’을 추가했다. 포터는 다음과 같이 설명한다. “수십년 동안 기업은 기록 시스템과 참여 시스템을 유지해왔다. 기록 시스템은 주로 내부 프로그램과 사용자가 액세스하는 미션 크리티컬한 기본 정보 소스이고, 참여 시스템은 고객과 직원이...

데이터레이크

2021.03.18

마크 포터의 이력은 흥미롭다. 포터는 AWS의 RDS(Relational Database Service)와 오로라(Aurora)를 운영한 적이 있으며, 그 이전에는 오라클에서 10년 이상을 근무하고, 이제는 몽고DB에서 일하고 있다. 데이터베이스 선구자격인 기업 3곳을 거친 포터는 데이터베이스 환경의 진화를 이야기할 수 있는 흥미로운 위치에 있다. 포터는 “백 오피스와 프론트 오피스 간의 분열이 해소되고 있다”고 관찰한다. 즉, 한때 명확하게 분리됐던 기록 시스템과 참여(engagement) 시스템이 통합되고 있다는 것이다. 정말 그렇다면 포터의 관찰이 데이터 전략 현대화에 전념하는 기업에는 어떤 의미가 있을까? 포터는 기업이 “데이터베이스 이상을 생각하고, 모든 관련 데이터 세트에서 실시간으로 데이터를 처리, 저장, 보호, 분석할 수 있는 ‘진짜 데이터 플랫폼’을 설계”해야 할 시점이라고 주장한다. 동시에 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 새롭게 재구상하는 방법이 될 수도 있지 않을까?   데이터 시스템이 던지는 질문 오랫동안 데이터는 정말 각양각색으로 존재했다. 백 오피스 시스템은 행과 열에 잘 맞는 정형화된 데이터에 의존했다. 이러한 관계형 데이터베이스는 당시 놀라운 혁신이었으며, 지금까지도 기업에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 필자는 과거 다음과 같은 주장을 했다. “편리하게 정형화된 관계형 데이터베이스의 세계는 산더미 같은 비정형, 반정형 데이터로 인해 점점 복잡해진다. 새로운 데이터 대다수는 지난 수십 년 동안 (ERP와 CRM 시스템 등)기록 시스템을 밑바탕으로 구축되었지만, 제프리 무어가 말한 참여 시스템으로 만들어진다.” 포터는 세 번째 유형으로 ‘인사이트 시스템(Systems of Insight)’을 추가했다. 포터는 다음과 같이 설명한다. “수십년 동안 기업은 기록 시스템과 참여 시스템을 유지해왔다. 기록 시스템은 주로 내부 프로그램과 사용자가 액세스하는 미션 크리티컬한 기본 정보 소스이고, 참여 시스템은 고객과 직원이...

2021.03.18

블록체인·웨어러블 역주행?··· CIO들 지목한 2021년 ‘파괴적’ 기술 10가지

‘붕괴’(disruption)는 예전에도 IT 분야에서 유행하던 표현이었다. 하지만 지난 1년 동안 나타난 각종 ‘붕괴’는 종전과 사뭇 다른 것이었다. 팬데믹으로 인해 기술 분야에 지각변동이 발생했고 일부 접근방식과 시스템이 중단되었으며 다른 것들의 도입 속도가 빨라졌다. 최근 CIO닷컴이 실행한 CIO 현황 설문조사에서 기술 리더들은 AI와 ML을 2021년에 기업 운영 방식에 가장 큰 영향을 미칠 기술로 꼽았다. 또한 빅데이터와 애널리틱스가 성숙해가는 가운데, 블록체인, 웨어러블 등 잠시 소강 상태였던 기술이 재부상할 것으로 관측하는 이도 있었다.  우리는 IT 리더 및 산업 분석가들에게 2021년에 가장 파괴적인 잠재력을 가진 기술에 대한 그들의 생각을 물어보았으며, 일부는 팬데믹이 진정되면서 각광받을 기술에 관해 이야기했다.   AI 및 ML 업계 전반에 걸쳐 인공지능이 널리 도입되면서 기업들이 이를 활용하여 의사를 결정하고 고객들의 편의성을 높이고 있지만 이에 따른 문제도 증가하고 있다. CIO 현황 보고서에서 조사한 IT 리더 중 62%는 AI가 2021년의 주요 파괴 기술로 보았으며, 텔루스 인터내셔널(Telus International)의 CIO 마이클 링맨은 AI 개발 중 편향을 방지하기 위해 의도적인 윤리적 활동이 필요하다는 보편적인 의견을 공유했다. 그러나 그는 단순히 기술에 기초하지 않은 접근방식을 제안했다. 그는 “조직은 인간 참여형 접근방식을 고려해야 한다. 이 능동적인 학습 형태는 머신러닝에 대하 반 감독적인 접근방식이 필요하다. 이를 통해 엣지(Edge) 사례를 해결하고 루프에 통찰력 있는 피드백을 제공할 수 있는 인간 전문가가 AI 모델을 지속적으로 모니터링 및 개선할 수 있다”고 말했다. 다이브플레인(Diveplane)의 CIO 윌 고든은 2021년에 AI가 생성한 합성 데이터 등 프라이버시를 보호하는 방법을 포함하여 윤리적인 AI 활동이 강조될 것으로 보았다. 고든은 “기업의 거의 모든 측면에서 ...

2021년 CIO 현황 설문조사 블록체인 애널리틱스 드론 디지털 비서 서버리스

2021.03.17

‘붕괴’(disruption)는 예전에도 IT 분야에서 유행하던 표현이었다. 하지만 지난 1년 동안 나타난 각종 ‘붕괴’는 종전과 사뭇 다른 것이었다. 팬데믹으로 인해 기술 분야에 지각변동이 발생했고 일부 접근방식과 시스템이 중단되었으며 다른 것들의 도입 속도가 빨라졌다. 최근 CIO닷컴이 실행한 CIO 현황 설문조사에서 기술 리더들은 AI와 ML을 2021년에 기업 운영 방식에 가장 큰 영향을 미칠 기술로 꼽았다. 또한 빅데이터와 애널리틱스가 성숙해가는 가운데, 블록체인, 웨어러블 등 잠시 소강 상태였던 기술이 재부상할 것으로 관측하는 이도 있었다.  우리는 IT 리더 및 산업 분석가들에게 2021년에 가장 파괴적인 잠재력을 가진 기술에 대한 그들의 생각을 물어보았으며, 일부는 팬데믹이 진정되면서 각광받을 기술에 관해 이야기했다.   AI 및 ML 업계 전반에 걸쳐 인공지능이 널리 도입되면서 기업들이 이를 활용하여 의사를 결정하고 고객들의 편의성을 높이고 있지만 이에 따른 문제도 증가하고 있다. CIO 현황 보고서에서 조사한 IT 리더 중 62%는 AI가 2021년의 주요 파괴 기술로 보았으며, 텔루스 인터내셔널(Telus International)의 CIO 마이클 링맨은 AI 개발 중 편향을 방지하기 위해 의도적인 윤리적 활동이 필요하다는 보편적인 의견을 공유했다. 그러나 그는 단순히 기술에 기초하지 않은 접근방식을 제안했다. 그는 “조직은 인간 참여형 접근방식을 고려해야 한다. 이 능동적인 학습 형태는 머신러닝에 대하 반 감독적인 접근방식이 필요하다. 이를 통해 엣지(Edge) 사례를 해결하고 루프에 통찰력 있는 피드백을 제공할 수 있는 인간 전문가가 AI 모델을 지속적으로 모니터링 및 개선할 수 있다”고 말했다. 다이브플레인(Diveplane)의 CIO 윌 고든은 2021년에 AI가 생성한 합성 데이터 등 프라이버시를 보호하는 방법을 포함하여 윤리적인 AI 활동이 강조될 것으로 보았다. 고든은 “기업의 거의 모든 측면에서 ...

2021.03.17

퍼즐데이터, 프로세스 마이닝 산업의 인식도 조사 발표

퍼즐데이터가 프로세스 마이닝 산업 인식도 및 관심 적용 분야를 분석하기 위해 최근 개최한 웨비나 참석자 516명을 대상으로 진행했던 설문조사의 결과를 발표했다. 조사에 따르면 설문 참가자의 약 70%는 프로세스 마이닝에 대해 이미 알고 있다고 답했고 이 중 15%는 잘 알고 있다고 응답했다.  프로세스 마이닝 관심 적용 분야는 중복 선택이 가능했다. ▲차세대 시스템을 위한 현재 시스템 As-Is 업무 분석(35%)이 가장 높았고, ▲RPA관련 업무 프로세스 분석(31%)이 뒤를 이었다.  다음으로 ▲생산, 제조, 주문, 판매, 영업 등 회사 중요 업무 혹은 특정 업무 프로세스 분석(20%) ▲ERP, 그룹웨어 등 내부 시스템의 업무 프로세스 분석(19%) ▲PI를 위한 회사 직원들의 업무 프로세스 분석 ▲온라인 판매 등 디지털 마케팅을 위한 온라인 고객 행동 분석 순이었다. 업체에 따르면 프로세스 마이닝 적용 분야가 다양한 만큼 참여자의 관심 분야도 특정 분야에 치우치지 않고 고루 분포됐다.  설문 참여자 중 이미 데이터 분석 프로젝트를 진행한 경험이 있는 참여자는 약 65%였다. 이는 데이터 분석 경험이 있는 참여자들이 프로세스 마이닝에도 관심을 갖고 있음을 보여준다고  업체는 설명했다. 향후 프로세스 마이닝 도입 계획을 가지고 있다고 답한 이들은 72%였다.  퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “글로벌 프로세스 마이닝 시장은 이미 매년 50% 이상 성장하고 있으며, 2023년에는 시장 규모가 약 1조 2,000억 원에 이를 것으로 예상하고 있다”라며, “이번 설문조사 결과 국내 프로세스 마이닝 시장 역시 빠르게 성장하고 있어 퍼즐데이터의 역할이 더욱 중요해졌다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

퍼즐데이터

2021.03.16

퍼즐데이터가 프로세스 마이닝 산업 인식도 및 관심 적용 분야를 분석하기 위해 최근 개최한 웨비나 참석자 516명을 대상으로 진행했던 설문조사의 결과를 발표했다. 조사에 따르면 설문 참가자의 약 70%는 프로세스 마이닝에 대해 이미 알고 있다고 답했고 이 중 15%는 잘 알고 있다고 응답했다.  프로세스 마이닝 관심 적용 분야는 중복 선택이 가능했다. ▲차세대 시스템을 위한 현재 시스템 As-Is 업무 분석(35%)이 가장 높았고, ▲RPA관련 업무 프로세스 분석(31%)이 뒤를 이었다.  다음으로 ▲생산, 제조, 주문, 판매, 영업 등 회사 중요 업무 혹은 특정 업무 프로세스 분석(20%) ▲ERP, 그룹웨어 등 내부 시스템의 업무 프로세스 분석(19%) ▲PI를 위한 회사 직원들의 업무 프로세스 분석 ▲온라인 판매 등 디지털 마케팅을 위한 온라인 고객 행동 분석 순이었다. 업체에 따르면 프로세스 마이닝 적용 분야가 다양한 만큼 참여자의 관심 분야도 특정 분야에 치우치지 않고 고루 분포됐다.  설문 참여자 중 이미 데이터 분석 프로젝트를 진행한 경험이 있는 참여자는 약 65%였다. 이는 데이터 분석 경험이 있는 참여자들이 프로세스 마이닝에도 관심을 갖고 있음을 보여준다고  업체는 설명했다. 향후 프로세스 마이닝 도입 계획을 가지고 있다고 답한 이들은 72%였다.  퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “글로벌 프로세스 마이닝 시장은 이미 매년 50% 이상 성장하고 있으며, 2023년에는 시장 규모가 약 1조 2,000억 원에 이를 것으로 예상하고 있다”라며, “이번 설문조사 결과 국내 프로세스 마이닝 시장 역시 빠르게 성장하고 있어 퍼즐데이터의 역할이 더욱 중요해졌다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.03.16

엔쓰리엔클라우드, 인천스타트업파크 빅데이터AI 플랫폼 구축 완료

엔쓰리엔클라우드가 중소벤처기업부와 인천광역시(인천경제자유구역청)가 주관한 송도국제도시 투모로우시티에 조성된 인천스타트업파크의 플랫폼 구축을 완료했다고 밝혔다. 스타트업파크는 인천을 미국의 실리콘 밸리처럼 스타트업의 성지로 조성하기 위해 창업자·투자자·대학 및 연구기관 등 혁신주체가 열린 공간에서 네트워킹할 수 있는 창업 집적공간 조성을 목적으로 추진됐다.  초기 스타트업부터 유망 스타트업까지 성장 단계별 맞춤형 클라우드 IT인프라와 개발환경, 실증지원, 학습데이터 제공 등의 서비스를 제공함으로써 제4차 산업혁명 기술기반 스타트업 육성을 담당한다. 엔쓰리엔클라우드는 ‘스타트업파크 플랫폼 구축 사업’ 사업에 참여해 스타트업을 지원한다. 스마트시티에서 수집한 정보를 기반으로 ▲빅데이터·AI 플랫폼 구축 ▲스타트업 지원 클라우드 인프라 운영관리 통합 시스템을 구축한다는 게 골자다. 구체적인 내용을 살펴보면, 빅데이터·AI 플랫폼으로 활용가치가 높은 데이터를 수집해 스타트업에 제공했으며, 인공지능 모델과 서비스 모델 배포를 지원하기 위해 통합 인공지능 플랫폼(AI PaaS)를 구축했다. 더불어, 클라우드 기술을 적용해 스타트업이 스스로 서비스를 개발할 수 있는 PaaS(Platform as a Service) 환경을 구축, 관련 교육 지원에 나선다. 데이터 카달로그 ‘윌드빗(Wildebeest)’, 빅데이터/AI 개발 플랫폼 ‘치타(CHEETAH)’, 그리고 AI 개발 환경에 필요한 각종 요소를 컨테이너 기술을 기반으로 간소화한 멀티 클라우드 관리플랫폼 ‘세렝게티(SERENGETI)’가 적용됐다. 엔쓰리엔클라우드 주철휘 AI 알고리즘 개발 최고책임자(CAO)는 “한국형 실리콘밸리인 인천스타트업파크 입주기업들에게 4차 산업혁명 관련 기술을 제공해 ‘글로벌 유니콘 기업’으로 성장하도록 지원하겠다”라며 “향후 AI, 빅데이터 등과 관련한 국가 연구과제 사업 및 지자체, 창업 등 디지털 사회 간접자본(SOC) 디지털화 혁신 성장에 지속적으로 기여하겠다”...

엔쓰리엔클라우드

2021.03.16

엔쓰리엔클라우드가 중소벤처기업부와 인천광역시(인천경제자유구역청)가 주관한 송도국제도시 투모로우시티에 조성된 인천스타트업파크의 플랫폼 구축을 완료했다고 밝혔다. 스타트업파크는 인천을 미국의 실리콘 밸리처럼 스타트업의 성지로 조성하기 위해 창업자·투자자·대학 및 연구기관 등 혁신주체가 열린 공간에서 네트워킹할 수 있는 창업 집적공간 조성을 목적으로 추진됐다.  초기 스타트업부터 유망 스타트업까지 성장 단계별 맞춤형 클라우드 IT인프라와 개발환경, 실증지원, 학습데이터 제공 등의 서비스를 제공함으로써 제4차 산업혁명 기술기반 스타트업 육성을 담당한다. 엔쓰리엔클라우드는 ‘스타트업파크 플랫폼 구축 사업’ 사업에 참여해 스타트업을 지원한다. 스마트시티에서 수집한 정보를 기반으로 ▲빅데이터·AI 플랫폼 구축 ▲스타트업 지원 클라우드 인프라 운영관리 통합 시스템을 구축한다는 게 골자다. 구체적인 내용을 살펴보면, 빅데이터·AI 플랫폼으로 활용가치가 높은 데이터를 수집해 스타트업에 제공했으며, 인공지능 모델과 서비스 모델 배포를 지원하기 위해 통합 인공지능 플랫폼(AI PaaS)를 구축했다. 더불어, 클라우드 기술을 적용해 스타트업이 스스로 서비스를 개발할 수 있는 PaaS(Platform as a Service) 환경을 구축, 관련 교육 지원에 나선다. 데이터 카달로그 ‘윌드빗(Wildebeest)’, 빅데이터/AI 개발 플랫폼 ‘치타(CHEETAH)’, 그리고 AI 개발 환경에 필요한 각종 요소를 컨테이너 기술을 기반으로 간소화한 멀티 클라우드 관리플랫폼 ‘세렝게티(SERENGETI)’가 적용됐다. 엔쓰리엔클라우드 주철휘 AI 알고리즘 개발 최고책임자(CAO)는 “한국형 실리콘밸리인 인천스타트업파크 입주기업들에게 4차 산업혁명 관련 기술을 제공해 ‘글로벌 유니콘 기업’으로 성장하도록 지원하겠다”라며 “향후 AI, 빅데이터 등과 관련한 국가 연구과제 사업 및 지자체, 창업 등 디지털 사회 간접자본(SOC) 디지털화 혁신 성장에 지속적으로 기여하겠다”...

2021.03.16

서울특별시의회, ‘미세먼지 저감 정책’ 토론회 개최…“참여형 그린산업 생태계로 해결”

서울특별시의회가 ‘미세먼지 저감 정책 마련을 위한 토론회’를 개최하고 각 분야의 전문가들과 다양한 해결방법에 대해 논의했다.  이 토론회에 참석한 관계자들은 기존 규제 중심의 저감 활동에서 그린 산업 생태계 기업들이 효율적 협업을 통해 지속 가능한 미세먼지 저감 활동을 서울시와 함께 모색하는 방향으로 의견을 모았다.  기조발표에 나선 한국공공관리학회 학회장인 국민대학교 김종범 교수는 “현행 미세먼지 저감 대책은 실질적, 가시적 개선을 위해 관점의 변화가 필요하다”라며 “관리 및 공급자 중심의 관점에서 수요자(사용자/시민) 중심의 환경으로 구축이 선행돼야 한다”라고 말했다. 서울베큠 김종국 대표는 “미세먼지 노출도가 증가하면 사망률도 증가하는데 미세먼지로 인해 코로나19의 사망률도 23% 높아진다”라며, “모든 공공시설의 공기청정 살균기기 설치를 의무화하고 실내 공기질 평가 기준을 강화함은 물론 주택시설 등 환풍시스템 필터의 일정 주기별 검진이 필요하다”라고 밝혔다.  더브레스코리아의 문형욱 상무는 “미세먼지 저감을 위해 시민, 기업이 참여할 수 있는 다양한 프로그램과 함께 지역별, 장소별 특성에 따라 미세먼지 저감 대책이 실행되어야 한다”라며, 미세먼지를 저감할 수 있는 기능성 섬유소재 더브레스를 소개하고 혁신적인 미세먼지 포집, 흡착 기술을 소개했다.  블록체인 기반 공기정화 플랫폼인 퓨리에버를 운영하고 있는 유니네트워크의 이상권 대표는 ICT 기반 공기질 측정 데이터 모니터링 플랫폼의 효율화 방안을 발표했다.  이 대표는 “공기질 데이터를 생활 속에서 사용할 수 있도록 구조화하는 게 핵심이며 공기질 정보를 사물인터넷(IoT)과 센서 등을 블록체인에 접목해 실시간 모니터링해 수집, 저장/관리하고, 서비스하며 실제 제품으로 제공하는 4가지 영역의 유기적 운영을 통해 공기질을 획기적으로 개선해 나갈 수 있다”라고 강조했다. 서울시 대기정책과의 윤재삼 과장은 “2019년 자료를 보면 난방과 자동차, 건설...

미세먼지

2021.03.11

서울특별시의회가 ‘미세먼지 저감 정책 마련을 위한 토론회’를 개최하고 각 분야의 전문가들과 다양한 해결방법에 대해 논의했다.  이 토론회에 참석한 관계자들은 기존 규제 중심의 저감 활동에서 그린 산업 생태계 기업들이 효율적 협업을 통해 지속 가능한 미세먼지 저감 활동을 서울시와 함께 모색하는 방향으로 의견을 모았다.  기조발표에 나선 한국공공관리학회 학회장인 국민대학교 김종범 교수는 “현행 미세먼지 저감 대책은 실질적, 가시적 개선을 위해 관점의 변화가 필요하다”라며 “관리 및 공급자 중심의 관점에서 수요자(사용자/시민) 중심의 환경으로 구축이 선행돼야 한다”라고 말했다. 서울베큠 김종국 대표는 “미세먼지 노출도가 증가하면 사망률도 증가하는데 미세먼지로 인해 코로나19의 사망률도 23% 높아진다”라며, “모든 공공시설의 공기청정 살균기기 설치를 의무화하고 실내 공기질 평가 기준을 강화함은 물론 주택시설 등 환풍시스템 필터의 일정 주기별 검진이 필요하다”라고 밝혔다.  더브레스코리아의 문형욱 상무는 “미세먼지 저감을 위해 시민, 기업이 참여할 수 있는 다양한 프로그램과 함께 지역별, 장소별 특성에 따라 미세먼지 저감 대책이 실행되어야 한다”라며, 미세먼지를 저감할 수 있는 기능성 섬유소재 더브레스를 소개하고 혁신적인 미세먼지 포집, 흡착 기술을 소개했다.  블록체인 기반 공기정화 플랫폼인 퓨리에버를 운영하고 있는 유니네트워크의 이상권 대표는 ICT 기반 공기질 측정 데이터 모니터링 플랫폼의 효율화 방안을 발표했다.  이 대표는 “공기질 데이터를 생활 속에서 사용할 수 있도록 구조화하는 게 핵심이며 공기질 정보를 사물인터넷(IoT)과 센서 등을 블록체인에 접목해 실시간 모니터링해 수집, 저장/관리하고, 서비스하며 실제 제품으로 제공하는 4가지 영역의 유기적 운영을 통해 공기질을 획기적으로 개선해 나갈 수 있다”라고 강조했다. 서울시 대기정책과의 윤재삼 과장은 “2019년 자료를 보면 난방과 자동차, 건설...

2021.03.11

'데이터 라벨링 노동에서 해방?' 페이스북, 자기지도학습 모델 공개

페이스북이 ‘자기지도학습’ 방식을 통해 무작위 이미지를 학습할 수 있도록 고안된 새 컴퓨터 비전 모델을 공개했다. 모델을 테스트한 결과 이미지 인식 정확도도 높은 수준이라고 페이스북은 밝혔다.  4일(현지시간) 페이스북은 블로그를 통해 SEER(SElf-SupERvised)라는 이름의 자사 컴퓨터 비전 모델을 공개했다. 사전 라벨링이나 주석 첨부 등의 분류 작업이 되지 않은 무작위 이미지를 학습시킨 결과 최신 자기지도학습 방식의 모델을 뛰어넘는 정확도를 보였다는 설명이다.    페이스북에 따르면 SEER는 인스타그램의 공개 이미지 10억 장을 학습했다. 그 결과, 대규모 이미지 데이터베이스인 이미지넷의 벤치마크상 84.2%의 top-1 정확도를 보였다.  자기지도학습은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 최근 주목받고 있는 AI 학습 모델이다. 이 모델은 정제되지 않은 채 입력되는 데이터를 실시간으로 즉각 처리해 학습하는 것을 특징으로 한다.  일반적으로 컴퓨터 비전 모델을 학습시키는 방법과 달리, 자기지도학습은 사람이 데이터를 일일이 라벨링하는 데 드는 수고나 비용 등을 줄일 수 있다. 페이스북은 "자기지도학습 모델을 통해 데이터 큐레이션 과정에서 인간의 편향성이 개입될 여지를 줄일 수 있다"라고 전했다. 또 "자기지도학습 기술의 발전을 가속화시키기 위해 SEER와 관련된 세부사항을 최신 자기지도학습 관련 오픈소스인 VISSL에 공유할 것"이라고 전했다.  페이스북 AI 리서치의 소프트웨어 엔지니어인 프리야 고얄은 “SEER를 이용해 인터넷상의 랜덤 이미지를 대규모로 학습시킴으로써 컴퓨터 비전 분야를 발전시킬 초석을 놓을 수 있게 됐다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr

페이스북 자기지도학습 SEER 컴퓨터비전 머신비전 이미지 이미지넷

2021.03.05

페이스북이 ‘자기지도학습’ 방식을 통해 무작위 이미지를 학습할 수 있도록 고안된 새 컴퓨터 비전 모델을 공개했다. 모델을 테스트한 결과 이미지 인식 정확도도 높은 수준이라고 페이스북은 밝혔다.  4일(현지시간) 페이스북은 블로그를 통해 SEER(SElf-SupERvised)라는 이름의 자사 컴퓨터 비전 모델을 공개했다. 사전 라벨링이나 주석 첨부 등의 분류 작업이 되지 않은 무작위 이미지를 학습시킨 결과 최신 자기지도학습 방식의 모델을 뛰어넘는 정확도를 보였다는 설명이다.    페이스북에 따르면 SEER는 인스타그램의 공개 이미지 10억 장을 학습했다. 그 결과, 대규모 이미지 데이터베이스인 이미지넷의 벤치마크상 84.2%의 top-1 정확도를 보였다.  자기지도학습은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 최근 주목받고 있는 AI 학습 모델이다. 이 모델은 정제되지 않은 채 입력되는 데이터를 실시간으로 즉각 처리해 학습하는 것을 특징으로 한다.  일반적으로 컴퓨터 비전 모델을 학습시키는 방법과 달리, 자기지도학습은 사람이 데이터를 일일이 라벨링하는 데 드는 수고나 비용 등을 줄일 수 있다. 페이스북은 "자기지도학습 모델을 통해 데이터 큐레이션 과정에서 인간의 편향성이 개입될 여지를 줄일 수 있다"라고 전했다. 또 "자기지도학습 기술의 발전을 가속화시키기 위해 SEER와 관련된 세부사항을 최신 자기지도학습 관련 오픈소스인 VISSL에 공유할 것"이라고 전했다.  페이스북 AI 리서치의 소프트웨어 엔지니어인 프리야 고얄은 “SEER를 이용해 인터넷상의 랜덤 이미지를 대규모로 학습시킴으로써 컴퓨터 비전 분야를 발전시킬 초석을 놓을 수 있게 됐다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr

2021.03.05

칼럼ㅣIT 분야의 '허튼소리'에 대한 단상

코로나19 위기 속에서 빅 테크 기업들은 이와 맞서 싸우는 최전선을 지원하기 위해 IP를 무료로 개방하는 ‘오픈소스’가 되겠다고 약속했었다. 하지만 英 바스대학교 연구진은 이들 업체의 구상이 전혀 개방적이지 않다고 지적한다.    바스대학교 연구진 줄리안 스털링 박사는 장비 설계보다 협업을 우선시하자던 약속은 어떻게 된 것이냐고 의문을 제기했다. 장비(예: 인공호흡기)를 표준화하고 시간과 비용을 절약하려는 이들의 ‘훌륭한 시도’는 높이 평가할 만하지만 이게 실질적으로 실현되지 않았다는 것이다.  팬데믹 기간 동안 아마존, 마이크로소프트, IBM, 인텔 등을 포함한 여러 빅테크 기업들이 ‘오픈 코로나 서약(Open COVID pledge)’에 서명했다. 팬데믹 사태를 종식시키고 코로나19를 치료하는 데 있어서 각종 지적재산 장벽을 허물 필요가 있다는 점을 인식한 행동이었다. 약속대로라면 이들의 지적 재산(IP)을 코로나19와 싸우기 위해 사용할 수 있는 모든 곳에서 무료로 쓸 수 있다.   그러나 이 잘 포장된 약속은 알고 보니 시간제한이 있다는 게 드러났다. 각종 조건이 붙었고, 실제로는 설계 공유에 관한 개방성이 거의 없었다. 그에 따르면 전 세계의 연구진이 기존 장비를 수정하려 할 때마다 원본 디자인에의 접근은 거부돼 결국 처음부터 설계해야 했다.  스털링은 ‘오픈소스’라는 표현이 설계 프로세스의 모든 지점에 적용되지 않는다면 오해의 소지가 있다고 언급했다.  ‘개방성(Openness)’에 정도를 두는 것은 마치 ‘유일성(Uniqueness)’에도 정도가 있다고 여기는 것과 같다. 개방은 정도가 있는 게 아니라, 한 것과 안 한 것 두 가지 경우만 있다.  정보가 그렇게 중요하다면 정보의 기본 단위인 단어부터 똑바로 써야하지 않을까? 이렇게 말이 나온 김에... 바로잡아야 할 잘못된 것들을 살펴본다.  데이터에 대한 잘못된 생각 데이터에 관한 엄청난 과대평가는 데...

오픈소스 데이터 디지털화 5G 양자 컴퓨팅

2021.03.05

코로나19 위기 속에서 빅 테크 기업들은 이와 맞서 싸우는 최전선을 지원하기 위해 IP를 무료로 개방하는 ‘오픈소스’가 되겠다고 약속했었다. 하지만 英 바스대학교 연구진은 이들 업체의 구상이 전혀 개방적이지 않다고 지적한다.    바스대학교 연구진 줄리안 스털링 박사는 장비 설계보다 협업을 우선시하자던 약속은 어떻게 된 것이냐고 의문을 제기했다. 장비(예: 인공호흡기)를 표준화하고 시간과 비용을 절약하려는 이들의 ‘훌륭한 시도’는 높이 평가할 만하지만 이게 실질적으로 실현되지 않았다는 것이다.  팬데믹 기간 동안 아마존, 마이크로소프트, IBM, 인텔 등을 포함한 여러 빅테크 기업들이 ‘오픈 코로나 서약(Open COVID pledge)’에 서명했다. 팬데믹 사태를 종식시키고 코로나19를 치료하는 데 있어서 각종 지적재산 장벽을 허물 필요가 있다는 점을 인식한 행동이었다. 약속대로라면 이들의 지적 재산(IP)을 코로나19와 싸우기 위해 사용할 수 있는 모든 곳에서 무료로 쓸 수 있다.   그러나 이 잘 포장된 약속은 알고 보니 시간제한이 있다는 게 드러났다. 각종 조건이 붙었고, 실제로는 설계 공유에 관한 개방성이 거의 없었다. 그에 따르면 전 세계의 연구진이 기존 장비를 수정하려 할 때마다 원본 디자인에의 접근은 거부돼 결국 처음부터 설계해야 했다.  스털링은 ‘오픈소스’라는 표현이 설계 프로세스의 모든 지점에 적용되지 않는다면 오해의 소지가 있다고 언급했다.  ‘개방성(Openness)’에 정도를 두는 것은 마치 ‘유일성(Uniqueness)’에도 정도가 있다고 여기는 것과 같다. 개방은 정도가 있는 게 아니라, 한 것과 안 한 것 두 가지 경우만 있다.  정보가 그렇게 중요하다면 정보의 기본 단위인 단어부터 똑바로 써야하지 않을까? 이렇게 말이 나온 김에... 바로잡아야 할 잘못된 것들을 살펴본다.  데이터에 대한 잘못된 생각 데이터에 관한 엄청난 과대평가는 데...

2021.03.05

CIO조차 없었지만... 美 SI 업체의 '데이터 과학' 도전기

美 시스템 통합업체 컨버진트 테크놀로지스(Convergint Technologies)의 CIO 부바나 바드리나단은 자동화된 데이터 수집 및 기능 엔지니어링을 사용해 판매 수익을 예측하는 알고리즘 모델을 개발했다.  데이터, 애널리틱스, 머신러닝을 활용하는 것은 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있다. 그러나 많은 기업에게 성공적인 머신러닝 프로그램은 눈에는 보이지만 잡을 수 없는 것처럼 느껴질 수 있다.  이는 컨버진트 테크놀로지스가 몇 년 전에 직면했던 과제였다. 전자보안, 화재경보, 생명안전 시스템 등의 통합 빌딩 시스템을 설계하고 설치하며 관리하는 이 시스템 통합업체의 경영진은 판매 수익 예측에 AI를 활용하고 싶어했다. 유일한 문제라고 한다면 컨버진트에 데이터 과학 부서가 없었다는 것이다. 심지어 CIO조차 없었다.    이 모든 상황이 바뀌기 시작한 건 지난 2019년 5월 컨버진트가 부바나 바드리나탄을 초대 CIO로 영입하면서부터다. 바드리나탄은 “이 회사에 합류할 당시 공식적인 데이터 팀이 없었다. 물론 데이터 과학자도 아예 없었다”라면서, “탄탄한 팀을 구축하고 예산을 확보하는 데 있어서 데이터는 필수적인 요소다. 따라서 데이터 거버넌스를 수립하고 데이터 운영위원회를 설립하기 시작했다”라고 말했다.   그리고 컨버진트는 새로운 ERP 시스템과 수많은 고객용 애플리케이션 지원이 필요하다는 것을 알게 됐다. 그에 따르면 “데이터 역량을 향상시켜야 했다. 데이터를 가지고 있지 않다면 또는 수많은 데이터가 있더라도 이를 의사결정 및 전략에 실제로 사용할 수 없다면 마치 눈을 가리고 있는 것과 같다. 정확하게 어떤 방향으로 나아가야 할지 모르기 때문이다.”   ‘미개척 영역’이었던 데이터 과학  바드리나탄이 취임할 당시 컨버진트는 선제적 데이터 분석을 위한 충분한 리소스가 없었고, 이 회사의 기존 프로세스로 유용한 인사이트를 얻기 위해서는 수많은 통합을 필요로 했다고 그...

데이터 과학 빅 데이터 머신러닝 알고리즘 기능 엔지니어링 애널리틱스 데이터 인공지능 ERP

2021.03.04

美 시스템 통합업체 컨버진트 테크놀로지스(Convergint Technologies)의 CIO 부바나 바드리나단은 자동화된 데이터 수집 및 기능 엔지니어링을 사용해 판매 수익을 예측하는 알고리즘 모델을 개발했다.  데이터, 애널리틱스, 머신러닝을 활용하는 것은 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있다. 그러나 많은 기업에게 성공적인 머신러닝 프로그램은 눈에는 보이지만 잡을 수 없는 것처럼 느껴질 수 있다.  이는 컨버진트 테크놀로지스가 몇 년 전에 직면했던 과제였다. 전자보안, 화재경보, 생명안전 시스템 등의 통합 빌딩 시스템을 설계하고 설치하며 관리하는 이 시스템 통합업체의 경영진은 판매 수익 예측에 AI를 활용하고 싶어했다. 유일한 문제라고 한다면 컨버진트에 데이터 과학 부서가 없었다는 것이다. 심지어 CIO조차 없었다.    이 모든 상황이 바뀌기 시작한 건 지난 2019년 5월 컨버진트가 부바나 바드리나탄을 초대 CIO로 영입하면서부터다. 바드리나탄은 “이 회사에 합류할 당시 공식적인 데이터 팀이 없었다. 물론 데이터 과학자도 아예 없었다”라면서, “탄탄한 팀을 구축하고 예산을 확보하는 데 있어서 데이터는 필수적인 요소다. 따라서 데이터 거버넌스를 수립하고 데이터 운영위원회를 설립하기 시작했다”라고 말했다.   그리고 컨버진트는 새로운 ERP 시스템과 수많은 고객용 애플리케이션 지원이 필요하다는 것을 알게 됐다. 그에 따르면 “데이터 역량을 향상시켜야 했다. 데이터를 가지고 있지 않다면 또는 수많은 데이터가 있더라도 이를 의사결정 및 전략에 실제로 사용할 수 없다면 마치 눈을 가리고 있는 것과 같다. 정확하게 어떤 방향으로 나아가야 할지 모르기 때문이다.”   ‘미개척 영역’이었던 데이터 과학  바드리나탄이 취임할 당시 컨버진트는 선제적 데이터 분석을 위한 충분한 리소스가 없었고, 이 회사의 기존 프로세스로 유용한 인사이트를 얻기 위해서는 수많은 통합을 필요로 했다고 그...

2021.03.04

'툭하면 兆 단위 거래’··· 2021년 IT 인수합병 10건

2020년은 코로나바이러스로 인해 그 누구도 예측할 수 없는 한 해였다. 이러한 와중에도 기술 부문의 M&A 기조는 무척 활발했다. 지난해 글로벌 기술 M&A 거래 총 규모는 6,340억 달러로 전년 대비 91.8% 증가했다고 글로벌데이터(GlobalData)가 밝혔다. 특히 AMD(Advanced Micro Devices)가 자일링스(Xilinx)를 350억 달러에 인수하고 세일즈포스는 슬랙을 277억 달러에 인수해 규모를 키웠다. 2021년 초의 상황으로 볼 때 업계의 대규모 인수합병이 지난해와 같은 수준으로 이뤄질 것으로 예상되며 반도체 혁신과 협업 소프트웨어가 이미 인기 영역으로 자리잡고 있다. 2021년의 대규모 기업 기술 인수 거래를 시간의 역순으로 살펴본다.   2월 26일 : 아틀라시안(Atlassian)의 차티오(Chartio) 인수 아틀라시안은 인기 데이터 시각화 도구인 차티오를 인수한다고 발표했으며, 거래 금액은 공개하지 않았다. 이 호주의 SaaS 기업은 차티오의 협업 대시보드와 보고서를 자사의 분석 도구에 통합하고 지라(Jira)와 컨플루언스(Confluence) 사용자에게 더 나은 데이터 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. “아틀라시안의 제품은 귀중한 데이터의 본산이며 우리의 목표는 이 데이터의 힘을 발현하여 고객들이 기성 보고서를 넘어 진정으로 분석을 사용자 정의함으로써 조직의 필요를 충족시킬 수 있도록 하는 것이다”고 아틀라시안의 플랫폼 제품 경험 책임자 조 가니가 블로그 게시물을 통해 밝혔다. 하지만 1년 동안 다른 도구로 데이터를 내보낼 수 있다고 이야기 들었던 차티오의 기존 고객들에게는 나쁜 소식이다. 2월 26일 : 시전(Cision), 4억 5,000만 달러에 브랜드워치(Brandwatch) 인수 2월, 미디어 모니터링 및 PR 데이터베이스 시전이 온라인 소비자 정보 및 소셜 미디어 리스닝 플랫폼 브랜드워치를 4억 5,000만 달러 규모의 현금 + 주식 거래로 인수하면서 영국...

인수 합병 2021

2021.03.04

2020년은 코로나바이러스로 인해 그 누구도 예측할 수 없는 한 해였다. 이러한 와중에도 기술 부문의 M&A 기조는 무척 활발했다. 지난해 글로벌 기술 M&A 거래 총 규모는 6,340억 달러로 전년 대비 91.8% 증가했다고 글로벌데이터(GlobalData)가 밝혔다. 특히 AMD(Advanced Micro Devices)가 자일링스(Xilinx)를 350억 달러에 인수하고 세일즈포스는 슬랙을 277억 달러에 인수해 규모를 키웠다. 2021년 초의 상황으로 볼 때 업계의 대규모 인수합병이 지난해와 같은 수준으로 이뤄질 것으로 예상되며 반도체 혁신과 협업 소프트웨어가 이미 인기 영역으로 자리잡고 있다. 2021년의 대규모 기업 기술 인수 거래를 시간의 역순으로 살펴본다.   2월 26일 : 아틀라시안(Atlassian)의 차티오(Chartio) 인수 아틀라시안은 인기 데이터 시각화 도구인 차티오를 인수한다고 발표했으며, 거래 금액은 공개하지 않았다. 이 호주의 SaaS 기업은 차티오의 협업 대시보드와 보고서를 자사의 분석 도구에 통합하고 지라(Jira)와 컨플루언스(Confluence) 사용자에게 더 나은 데이터 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. “아틀라시안의 제품은 귀중한 데이터의 본산이며 우리의 목표는 이 데이터의 힘을 발현하여 고객들이 기성 보고서를 넘어 진정으로 분석을 사용자 정의함으로써 조직의 필요를 충족시킬 수 있도록 하는 것이다”고 아틀라시안의 플랫폼 제품 경험 책임자 조 가니가 블로그 게시물을 통해 밝혔다. 하지만 1년 동안 다른 도구로 데이터를 내보낼 수 있다고 이야기 들었던 차티오의 기존 고객들에게는 나쁜 소식이다. 2월 26일 : 시전(Cision), 4억 5,000만 달러에 브랜드워치(Brandwatch) 인수 2월, 미디어 모니터링 및 PR 데이터베이스 시전이 온라인 소비자 정보 및 소셜 미디어 리스닝 플랫폼 브랜드워치를 4억 5,000만 달러 규모의 현금 + 주식 거래로 인수하면서 영국...

2021.03.04

티맥스비아이-유아이네트웍스, 교통 분야 빅데이터 비즈니스에 협업

티맥스비아이가 유아이네트웍스와 빅데이터 사업을 위한 상호 업무 협약식을 체결하고, 빅데이터 사업 모델 발굴을 필두로 한 다양한 협업을 실시한다고 밝혔다. 양사는 티맥스비아이의 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 ‘하이퍼데이터(HyperData)’와 유아이네트웍스가 보유하고 있는 교통 빅데이터 기술과 경험을 기반으로 빅데이터 사업 모델 공동 개발을 실시할 예정이다. 하이퍼데이터는 IT 환경에서 발생하는 모든 데이터를 수집·분석하고 창의적 의사결정을 위한 통찰력을 제공하는 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼이다. 빅데이터 및 AI 관련 전문 지식이 없는 현업 실무자도 손쉽게 맞춤형 데이터 분석을 할 수 있다. 유아이네트웍스의 빅데이터 솔루션은 교통에 특화됐다. 교통카드, 버스, 택시 등 모빌리티 관련 다양한 데이터를 AI 기반으로 분석하고 지도를 통해 다양하게 시각화해 제공한다. 양사는 각 솔루션을 통해 교통·물류·유통·비즈니스 등 다양한 영역에서 활용할 수 있는 빅데이터 사업 모델을 모색 및 구축한다. 또한 사업 모델 개발 및 발굴 외에도 영업, 홍보, 마케팅 등을 공동으로 진행하며 티맥스와 유아이네트웍스가 축적해온 빅데이터 분석 역량 간의 시너지를 높이겠다는 계획이다. 유아이네트웍스 조성훈 대표는 “양사의 협업을 통해 하루가 다르게 급변하는 시대적 흐름과 고객의 니즈를 만족시킬 수 있을 것으로 기대한다”며, “특히 국산 솔루션인 하이퍼데이터를 기반으로 해외 사업까지 영역을 확장 시킬 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 티맥스비아이 김병수 대표는 “대용량 데이터 분석의 체계성·정확성·안정성을 보장하는 티맥스비아이와 유아이네트웍스의 빅데이터 솔루션을 기반으로 새로운 수익 채널이 될 수 있는 데이터 비즈니스 모델을 발굴하고 빅데이터를 활용한 사회 혁신에 힘쓰겠다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

티맥스비아이 유아이네트웍스

2021.03.04

티맥스비아이가 유아이네트웍스와 빅데이터 사업을 위한 상호 업무 협약식을 체결하고, 빅데이터 사업 모델 발굴을 필두로 한 다양한 협업을 실시한다고 밝혔다. 양사는 티맥스비아이의 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 ‘하이퍼데이터(HyperData)’와 유아이네트웍스가 보유하고 있는 교통 빅데이터 기술과 경험을 기반으로 빅데이터 사업 모델 공동 개발을 실시할 예정이다. 하이퍼데이터는 IT 환경에서 발생하는 모든 데이터를 수집·분석하고 창의적 의사결정을 위한 통찰력을 제공하는 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼이다. 빅데이터 및 AI 관련 전문 지식이 없는 현업 실무자도 손쉽게 맞춤형 데이터 분석을 할 수 있다. 유아이네트웍스의 빅데이터 솔루션은 교통에 특화됐다. 교통카드, 버스, 택시 등 모빌리티 관련 다양한 데이터를 AI 기반으로 분석하고 지도를 통해 다양하게 시각화해 제공한다. 양사는 각 솔루션을 통해 교통·물류·유통·비즈니스 등 다양한 영역에서 활용할 수 있는 빅데이터 사업 모델을 모색 및 구축한다. 또한 사업 모델 개발 및 발굴 외에도 영업, 홍보, 마케팅 등을 공동으로 진행하며 티맥스와 유아이네트웍스가 축적해온 빅데이터 분석 역량 간의 시너지를 높이겠다는 계획이다. 유아이네트웍스 조성훈 대표는 “양사의 협업을 통해 하루가 다르게 급변하는 시대적 흐름과 고객의 니즈를 만족시킬 수 있을 것으로 기대한다”며, “특히 국산 솔루션인 하이퍼데이터를 기반으로 해외 사업까지 영역을 확장 시킬 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 티맥스비아이 김병수 대표는 “대용량 데이터 분석의 체계성·정확성·안정성을 보장하는 티맥스비아이와 유아이네트웍스의 빅데이터 솔루션을 기반으로 새로운 수익 채널이 될 수 있는 데이터 비즈니스 모델을 발굴하고 빅데이터를 활용한 사회 혁신에 힘쓰겠다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

2021.03.04

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