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애물단지에서 혁신 소스로··· ‘다크 데이터’ 활용하기

데이터에 대한 관심은 그리 새롭지 않다. 기업이 보유한 데이터에는 제대로 활용하기만 하면 꾸준히 경쟁 우위를 유지할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 스타트업과 기존 기업 사이에 오랫동안 알려진 사실이다. 그러나, 데이터 소스가 많이 상품화되고 규모 있는 데이터 조작을 가능하게 해 주는 도구들의 가격과 접근성이 좋아지면서 경쟁의 규칙이 변화하고 있다.  즉, 데이터를 어디에서 구할 것이며 어떻게 사용할 것인가 하는 부분에서 회사들의 창의력이 더욱 발휘되어야 한다. 그리고 '다크 데이터'를 남들보다 일찍 나서서 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 절호의 기회가 열린다. 엄청나게 몰려드는 데이터 IDC에서 시게이트(Seagate)의 의뢰를 받아 실시한 조사에 따르면 기업 데이터는 향후 2년동안 매년 42% 늘어날 것으로 보인다. 그런데 기업 데이터 중 효과적으로 사용되는 비율은 32%에 불과하며 3분의 2 이상은 조직 내 이곳 저곳에 고립된 채 놀고 있는 실정이다.  이처럼 기업의 정상적인 업무 활동의 부산물로 수집되었으나 수입을 창출할 수 있는 다른 활동에 활용되지 못하고 있는 정보 자산을 표현하는 용어가 ‘다크 데이터’다. 가트너에 따르면, 다크 데이터는 많은 부분 규정 준수를 위해 보관되는데, 안전한 보관을 위해 비생산적인 간접비가 많이 발생되고 있다. 대두되는 데이터 문제의 상당 부분은 기업 IoT 보급의 확산에서 기인할 전망이다. IDC의 예측에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결 장치 수가 557억 대에 이르고 그 중 75%는 IoT 플랫폼에 연결되어 연간 73.1ZB의 데이터를 생성하게 된다. 이는 현재의 연간 데이터 생성량 18.3ZB보다 훨씬 높은 수치이다. IoT 데이터는 주로 사내 특정 애플리케이션용으로 수집되지만 다른 목적에도 활용 가능하다. 다크 데이터로 효율성 증대 데이터 활용에 능숙한 기업들 입장에서는 효과적인 데이터 활용 방법을 찾는 것이 관건이다. 처음에는 기존 제품 및 서비스를 개선하고 비즈니스 프로세...

다크 데이터 데이터 사일로 데이터 주도

2020.11.27

데이터에 대한 관심은 그리 새롭지 않다. 기업이 보유한 데이터에는 제대로 활용하기만 하면 꾸준히 경쟁 우위를 유지할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 스타트업과 기존 기업 사이에 오랫동안 알려진 사실이다. 그러나, 데이터 소스가 많이 상품화되고 규모 있는 데이터 조작을 가능하게 해 주는 도구들의 가격과 접근성이 좋아지면서 경쟁의 규칙이 변화하고 있다.  즉, 데이터를 어디에서 구할 것이며 어떻게 사용할 것인가 하는 부분에서 회사들의 창의력이 더욱 발휘되어야 한다. 그리고 '다크 데이터'를 남들보다 일찍 나서서 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 절호의 기회가 열린다. 엄청나게 몰려드는 데이터 IDC에서 시게이트(Seagate)의 의뢰를 받아 실시한 조사에 따르면 기업 데이터는 향후 2년동안 매년 42% 늘어날 것으로 보인다. 그런데 기업 데이터 중 효과적으로 사용되는 비율은 32%에 불과하며 3분의 2 이상은 조직 내 이곳 저곳에 고립된 채 놀고 있는 실정이다.  이처럼 기업의 정상적인 업무 활동의 부산물로 수집되었으나 수입을 창출할 수 있는 다른 활동에 활용되지 못하고 있는 정보 자산을 표현하는 용어가 ‘다크 데이터’다. 가트너에 따르면, 다크 데이터는 많은 부분 규정 준수를 위해 보관되는데, 안전한 보관을 위해 비생산적인 간접비가 많이 발생되고 있다. 대두되는 데이터 문제의 상당 부분은 기업 IoT 보급의 확산에서 기인할 전망이다. IDC의 예측에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결 장치 수가 557억 대에 이르고 그 중 75%는 IoT 플랫폼에 연결되어 연간 73.1ZB의 데이터를 생성하게 된다. 이는 현재의 연간 데이터 생성량 18.3ZB보다 훨씬 높은 수치이다. IoT 데이터는 주로 사내 특정 애플리케이션용으로 수집되지만 다른 목적에도 활용 가능하다. 다크 데이터로 효율성 증대 데이터 활용에 능숙한 기업들 입장에서는 효과적인 데이터 활용 방법을 찾는 것이 관건이다. 처음에는 기존 제품 및 서비스를 개선하고 비즈니스 프로세...

2020.11.27

만반의 ‘혁신’ 준비 마쳤다’··· NLP에 주목할 이유

고객 대면 챗봇을 서비스하고, 계약서를 검토하며, 회의 내용을 분석하는 것까지 이제 ‘자연어 처리(NLP)’는 비즈니스를 '변혁'할 수 있는 만반의 준비를 마쳤다.  최근 ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)’ 기술이 더 정확해지고, 더 널리 보급되고 있다. 이는 음성 및 텍스트 기능으로 주류 기술을 강화하고 있다. 이를테면 이메일을 자연스러운 음성으로 읽어주거나 엑셀에서 스프레드시트 데이터에 관한 질문을 입력하면 자동 생성 차트와 피벗테이블 형태로 답을 받는 것이다.    사전 설정한 주제로만 제공되던 고객 지원 챗봇도 개선되고 있다. 이제 정성적, 반구조적, 비정형 데이터 처리로 옮겨갈 수 있는 잠재력을 갖추게 된 것이다. 즉, NLP 기술을 바탕으로 데이터로부터 지식을 발견(knowledge mining)하게 됨으로써 기업의 프로세스, 자산, 부채 등에 숨겨진 유용한 데이터를 파악해 더 나은 워크플로우를 생성하고 실시간 정보를 얻을 수 있다.  에이펙스애널리틱스(apexanalytix)의 응용 및 고급 기술 부문 수석부사장 월트 크리스틱에 따르면 NLP는 단어를 가장 단순한 형태로 분해하고 이들 사이의 패턴, 규칙, 관계를 찾아낸다. 그는 “컴퓨터 알고리즘으로 문어와 구어를 분석하고 해석하기 때문에 시스템이 인간의 언어를 배우고 이해할 수 있다”라고 말했다.  오늘날 NLP는 번역과 언어 생성(요약, 주석 등)부터 분류 및 클러스터링, 감정 분석, 기타 정보 추출에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 가장 간단한 형태의 NLP는 이미 널리 사용되고 있다고 크리스틱은 전했다. 이를테면 맞춤법 검사, 이메일 및 메시지 응답 추천, 시리(Siri)와 같은 가상 비서 등이다. 이들은 챗봇과 마찬가지로 NLP를 사용한다. 그는 “텍스트 데이터 및 비관련 데이터 소스의 의미를 분석하고 추출하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 의료와 생명과학 시장이 그렇다”라고 말했...

NLP 자연어 처리 인공지능 챗봇 데이터 데이터 분석 애널리틱스 이메일 엑셀 스프레드시트 마이크로소프트 IBM 왓슨 파이썬 아파치 튜링 다크 데이터 화상회의

2020.07.21

고객 대면 챗봇을 서비스하고, 계약서를 검토하며, 회의 내용을 분석하는 것까지 이제 ‘자연어 처리(NLP)’는 비즈니스를 '변혁'할 수 있는 만반의 준비를 마쳤다.  최근 ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)’ 기술이 더 정확해지고, 더 널리 보급되고 있다. 이는 음성 및 텍스트 기능으로 주류 기술을 강화하고 있다. 이를테면 이메일을 자연스러운 음성으로 읽어주거나 엑셀에서 스프레드시트 데이터에 관한 질문을 입력하면 자동 생성 차트와 피벗테이블 형태로 답을 받는 것이다.    사전 설정한 주제로만 제공되던 고객 지원 챗봇도 개선되고 있다. 이제 정성적, 반구조적, 비정형 데이터 처리로 옮겨갈 수 있는 잠재력을 갖추게 된 것이다. 즉, NLP 기술을 바탕으로 데이터로부터 지식을 발견(knowledge mining)하게 됨으로써 기업의 프로세스, 자산, 부채 등에 숨겨진 유용한 데이터를 파악해 더 나은 워크플로우를 생성하고 실시간 정보를 얻을 수 있다.  에이펙스애널리틱스(apexanalytix)의 응용 및 고급 기술 부문 수석부사장 월트 크리스틱에 따르면 NLP는 단어를 가장 단순한 형태로 분해하고 이들 사이의 패턴, 규칙, 관계를 찾아낸다. 그는 “컴퓨터 알고리즘으로 문어와 구어를 분석하고 해석하기 때문에 시스템이 인간의 언어를 배우고 이해할 수 있다”라고 말했다.  오늘날 NLP는 번역과 언어 생성(요약, 주석 등)부터 분류 및 클러스터링, 감정 분석, 기타 정보 추출에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 가장 간단한 형태의 NLP는 이미 널리 사용되고 있다고 크리스틱은 전했다. 이를테면 맞춤법 검사, 이메일 및 메시지 응답 추천, 시리(Siri)와 같은 가상 비서 등이다. 이들은 챗봇과 마찬가지로 NLP를 사용한다. 그는 “텍스트 데이터 및 비관련 데이터 소스의 의미를 분석하고 추출하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 의료와 생명과학 시장이 그렇다”라고 말했...

2020.07.21

다크 데이터에 관심을 기울여야 하는 이유

디지털 경험 플랫폼 제공업체인 WP엔진 CMO에 따르면, 다크 데이터 사용이 현장의 고객 참여를 높였으며 다른 브랜드에서도 이를 활용할 수 있다.    대용량 데이터가 있어야 하는 조직의 욕구를 충족할만한 마켓플레이스가 부족한 것은 아니다. 그러나 일부 조직은 이미 자신들의 발밑에 보유하고 있는 데이터를 활용하는 것이 더 효과적일 수 있다. 2016년 베리타스 글로벌 데이터버그 조사(2016 Veritas Global Databerg Survey)는 전 세계적으로 생성된 데이터의 85%가 실제로 '다크 데이터'며, 통찰력이나 의사 결정을 유도하는 데 활용되지 않다. 다른 연구 결과에서는 다크 데이터가 최대 90%에 달할 수도 있다고 한다. 디지털 경험 플랫폼인 워드프레스(WordPress) 제공업체 WP엔진의 CMO 메리 엘렌 듀건은 많은 마케터가 이미 소유하고 있는 데이터 자산의 가치를 극대화하지 못한다고 지적했다. 듀건은 "제대로 된 툴을 사용해 다크 데이터를 분석하면 고객 선호도를 훨씬 더 잘 이해하고 고객 관계를 개선하며 수익을 높일 수 있다. 다크 데이터는 종종 로그 및 원격 측정의 형태로 제공되며 시스템 활동이나 센서 입력 같은 정보를 기록한다. 그 용도는 다양하며 감정이나 선호도를 더 잘 이해하기 위해 고객 통화 기록을 분석하거나 현지화된 콘텐츠를 제공하기 위해 모바일 위치 데이터를 이해하는 데 쓰인다”고 설명했다. 듀건은 자신의 회사가 브라우저 사용 정보를 사용하여 고객 행동 타겟팅에 참여하고 금융 및 CRM 시스템의 데이터를 가져와 고객 획득 비용과 같은 주요 지표를 더 잘 이해함으로써 포괄적인 지출 분석을 수행하는 등 고급 사용 사례를 활용하고 있다고 밝혔다. 듀건은 여러 가지 이유로 다크 데이터가 될 수 있다고 지적했다. 다크 데이터는 조직이 데이터 수집량과 데이터를 읽고, 정리하고 접근하기 위한 기술 및 시스템의 비 효율성으로 인해 주로 발생한다. 듀건은 “스토리...

CRM WP엔진 Databerg 베리타스 다크 데이터 디지털 경험 워드프레스 CMO 빅데이터 데이터버그

2019.01.07

디지털 경험 플랫폼 제공업체인 WP엔진 CMO에 따르면, 다크 데이터 사용이 현장의 고객 참여를 높였으며 다른 브랜드에서도 이를 활용할 수 있다.    대용량 데이터가 있어야 하는 조직의 욕구를 충족할만한 마켓플레이스가 부족한 것은 아니다. 그러나 일부 조직은 이미 자신들의 발밑에 보유하고 있는 데이터를 활용하는 것이 더 효과적일 수 있다. 2016년 베리타스 글로벌 데이터버그 조사(2016 Veritas Global Databerg Survey)는 전 세계적으로 생성된 데이터의 85%가 실제로 '다크 데이터'며, 통찰력이나 의사 결정을 유도하는 데 활용되지 않다. 다른 연구 결과에서는 다크 데이터가 최대 90%에 달할 수도 있다고 한다. 디지털 경험 플랫폼인 워드프레스(WordPress) 제공업체 WP엔진의 CMO 메리 엘렌 듀건은 많은 마케터가 이미 소유하고 있는 데이터 자산의 가치를 극대화하지 못한다고 지적했다. 듀건은 "제대로 된 툴을 사용해 다크 데이터를 분석하면 고객 선호도를 훨씬 더 잘 이해하고 고객 관계를 개선하며 수익을 높일 수 있다. 다크 데이터는 종종 로그 및 원격 측정의 형태로 제공되며 시스템 활동이나 센서 입력 같은 정보를 기록한다. 그 용도는 다양하며 감정이나 선호도를 더 잘 이해하기 위해 고객 통화 기록을 분석하거나 현지화된 콘텐츠를 제공하기 위해 모바일 위치 데이터를 이해하는 데 쓰인다”고 설명했다. 듀건은 자신의 회사가 브라우저 사용 정보를 사용하여 고객 행동 타겟팅에 참여하고 금융 및 CRM 시스템의 데이터를 가져와 고객 획득 비용과 같은 주요 지표를 더 잘 이해함으로써 포괄적인 지출 분석을 수행하는 등 고급 사용 사례를 활용하고 있다고 밝혔다. 듀건은 여러 가지 이유로 다크 데이터가 될 수 있다고 지적했다. 다크 데이터는 조직이 데이터 수집량과 데이터를 읽고, 정리하고 접근하기 위한 기술 및 시스템의 비 효율성으로 인해 주로 발생한다. 듀건은 “스토리...

2019.01.07

'B2C와 다르다' B2B 마케팅에서 데이터 문제는?

지금은 데이터 주도형 마케팅의 황금기다. 잠재 고객 발굴 및 확대, 고부가가치 고객 파악, 소비자 여정 지원 등 데이터는 모든 마케팅 활동에 도움을 준다.    사실 많은 마케팅 전문가들이 잠재 고객을 찾아 응대하기에 더없이 좋은 시절이다. 어쨌든 최소한 B2C 기반 기업들에게는 그렇다.  하지만 B2B 기업들은 상대적으로 데이터 암흑기에 살고 있다. 그들은 무수히 많은 스프레드시트와 CRM 시스템에 있는 데이터에 접근할 수 있다. 하지만 B2B 부문에는 B2C 부문에서 경험한 기술 지향적인 혁신 같은 것을 경험하지 못했다.  그 결과, 전반적인 B2B 마케팅의 기술 도입 지연이 발생했다. 링크드인의 마케팅 솔루션 이사 프루 콕스는 이 같은 사실을 잘 알고 있다.  콕스는 <CMO>에 “올해 초 조사를 통해 APAC에서 마케팅 전문가들의 기술 도입 현황을 살펴보았고 B2C 마케팅 전문가들이 기술 도입 측면에서 B2B를 앞서고 있다는 사실을 발견했다"고 밝혔다. 이어서 “마케팅 자동화 플랫폼 같은 단순한 것과 AI가 활용되고 있는 곳을 생각해 보면 B2C가 분명 훨씬 앞서 있었다”고 덧붙였다.  링크드인의 조사에 따르면 B2C 마케팅 전문가 중 65%가 자신의 팀이 성장하리라고 예상했지만 B2B의 경우는 이같이 답한 마케팅 전문가가 46%에 불과했다. 또한 해당 연구에 따르면 B2C 마케팅 전문가들은 더욱 광범위한 마케팅 기술을 활용하고 있으며 B2B 마케팅 전문가들은 데이터 분석을 넘어 발전하는 속도가 느리다. 하지만 B2B 마케팅 전문가들은 특히 분석, 자동화, 사물인터넷(IoT) 부문에서 마케팅 기술 활용도를 높이려 하고 있었다.  이는 B2B 영업 조직이 1980년대의 스프레드시트와 액트(Act) 같은 툴 등 데이터 지향적인 영업 모델을 개척하던 영업 및 마케팅 기술 실현 초기와는 상반된다.  2000년대 초에는 세일즈...

CRM 마테크 다크 데이터 링크드인 사물인터넷 엘로콰 분석 인공지능 B2B CMO 왓슨 IBM 오라클 세일즈포스 데이터 블루울프

2019.01.03

지금은 데이터 주도형 마케팅의 황금기다. 잠재 고객 발굴 및 확대, 고부가가치 고객 파악, 소비자 여정 지원 등 데이터는 모든 마케팅 활동에 도움을 준다.    사실 많은 마케팅 전문가들이 잠재 고객을 찾아 응대하기에 더없이 좋은 시절이다. 어쨌든 최소한 B2C 기반 기업들에게는 그렇다.  하지만 B2B 기업들은 상대적으로 데이터 암흑기에 살고 있다. 그들은 무수히 많은 스프레드시트와 CRM 시스템에 있는 데이터에 접근할 수 있다. 하지만 B2B 부문에는 B2C 부문에서 경험한 기술 지향적인 혁신 같은 것을 경험하지 못했다.  그 결과, 전반적인 B2B 마케팅의 기술 도입 지연이 발생했다. 링크드인의 마케팅 솔루션 이사 프루 콕스는 이 같은 사실을 잘 알고 있다.  콕스는 <CMO>에 “올해 초 조사를 통해 APAC에서 마케팅 전문가들의 기술 도입 현황을 살펴보았고 B2C 마케팅 전문가들이 기술 도입 측면에서 B2B를 앞서고 있다는 사실을 발견했다"고 밝혔다. 이어서 “마케팅 자동화 플랫폼 같은 단순한 것과 AI가 활용되고 있는 곳을 생각해 보면 B2C가 분명 훨씬 앞서 있었다”고 덧붙였다.  링크드인의 조사에 따르면 B2C 마케팅 전문가 중 65%가 자신의 팀이 성장하리라고 예상했지만 B2B의 경우는 이같이 답한 마케팅 전문가가 46%에 불과했다. 또한 해당 연구에 따르면 B2C 마케팅 전문가들은 더욱 광범위한 마케팅 기술을 활용하고 있으며 B2B 마케팅 전문가들은 데이터 분석을 넘어 발전하는 속도가 느리다. 하지만 B2B 마케팅 전문가들은 특히 분석, 자동화, 사물인터넷(IoT) 부문에서 마케팅 기술 활용도를 높이려 하고 있었다.  이는 B2B 영업 조직이 1980년대의 스프레드시트와 액트(Act) 같은 툴 등 데이터 지향적인 영업 모델을 개척하던 영업 및 마케팅 기술 실현 초기와는 상반된다.  2000년대 초에는 세일즈...

2019.01.03

기고 |"방치하면 독, 잘 쓰면 약" 다크 데이터 다루기

데이터베이스 안에 있는 콘텐츠 같은 정형 데이터는 상대적으로 관리하기 쉽다. 하지만 로그 아카이브와 태깅 정보 없는 정리되지 않은 다른 데이터 같은 비정형 데이터들이 문제다. 이들은 민감한 기업 정보인 경우가 많으며 CIO들에게 골치거리다. 기업 내 쌓이기만 하고 실제로 거의 사용하지 않는 다크 데이터가 왜 보안 위험이 될 수 있고 어떻게 보호할 수 있는지 알아보자. ‘다크 파이버(Dark Fiber)’는 통신 산업을 뜻하는 말인데 많은 기업이나 조직에서 ‘다크 데이터(Dark Data)’가 같은 의미로 쓰인다. 다크 데이터처럼 가공되지도 보호받지도 않는 다량의 데이터는 스토리지 공간만 차지할 뿐 결과적으로 아무런 효과가 없다. 아이작 사콜릭은 다크 데이터를 “기업 차원에서 ‘만일을 대비하여' 저장하지만 (현재까지) 적절한 용도를 발견하지 못한 데이터”라고 설명했다. 다크 파이버는 아무것도 하지 않은 채 기다리면서 대역폭과 저장용량만 잡아먹고 있지만, 가공하지 않고 방치된 다크 데이터는 잘못 사용하거나 소유자의 통제를 벗어났을 때 보안 위험마저 야기할 수 있다. 다크 데이터는 예측할 수 없고, 예기치 못한 위협을 가한다 다크 데이터에 관한 대부분의 논의는 조직 내 잠재적인 가치와 활용도에 초점을 맞추는 경향이 있다. 실제로 자원(돈, 도구, 시간)을 들여 다크 데이터에 갇혀 있는 정보와 가치를 개발 및 활용하려는 조직들에게 이런 잠재력은 확실히 매력적이다. 또한 이 때문에 많은 조직들이 단기적 또는 장기적인 계획에 있어서 실제로 활용할 계획이 없는데도 다크 데이터를 포기하고 싶어하지 않는다. 잠재적인 수익과 흥미가 있는 많은 정보 자산과 마찬가지로 조직들은 스스로 소유하고 있는 다크 데이터, 또는 좀 더 냉정하게 말해서 즉각적인 통제와 관리를 벗어난 클라우드에 저장돼 있는 그 자신, 고객, 활동에 관한 다크 데이터가 지...

CIO 빅데이터 비정형 데이터 데이터 보호 데이터 삭제 다크 데이터

2014.09.26

데이터베이스 안에 있는 콘텐츠 같은 정형 데이터는 상대적으로 관리하기 쉽다. 하지만 로그 아카이브와 태깅 정보 없는 정리되지 않은 다른 데이터 같은 비정형 데이터들이 문제다. 이들은 민감한 기업 정보인 경우가 많으며 CIO들에게 골치거리다. 기업 내 쌓이기만 하고 실제로 거의 사용하지 않는 다크 데이터가 왜 보안 위험이 될 수 있고 어떻게 보호할 수 있는지 알아보자. ‘다크 파이버(Dark Fiber)’는 통신 산업을 뜻하는 말인데 많은 기업이나 조직에서 ‘다크 데이터(Dark Data)’가 같은 의미로 쓰인다. 다크 데이터처럼 가공되지도 보호받지도 않는 다량의 데이터는 스토리지 공간만 차지할 뿐 결과적으로 아무런 효과가 없다. 아이작 사콜릭은 다크 데이터를 “기업 차원에서 ‘만일을 대비하여' 저장하지만 (현재까지) 적절한 용도를 발견하지 못한 데이터”라고 설명했다. 다크 파이버는 아무것도 하지 않은 채 기다리면서 대역폭과 저장용량만 잡아먹고 있지만, 가공하지 않고 방치된 다크 데이터는 잘못 사용하거나 소유자의 통제를 벗어났을 때 보안 위험마저 야기할 수 있다. 다크 데이터는 예측할 수 없고, 예기치 못한 위협을 가한다 다크 데이터에 관한 대부분의 논의는 조직 내 잠재적인 가치와 활용도에 초점을 맞추는 경향이 있다. 실제로 자원(돈, 도구, 시간)을 들여 다크 데이터에 갇혀 있는 정보와 가치를 개발 및 활용하려는 조직들에게 이런 잠재력은 확실히 매력적이다. 또한 이 때문에 많은 조직들이 단기적 또는 장기적인 계획에 있어서 실제로 활용할 계획이 없는데도 다크 데이터를 포기하고 싶어하지 않는다. 잠재적인 수익과 흥미가 있는 많은 정보 자산과 마찬가지로 조직들은 스스로 소유하고 있는 다크 데이터, 또는 좀 더 냉정하게 말해서 즉각적인 통제와 관리를 벗어난 클라우드에 저장돼 있는 그 자신, 고객, 활동에 관한 다크 데이터가 지...

2014.09.26

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