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효성인포메이션시스템, ‘데이터 애널리틱스 컨설팅’ 무상 진행

통합 ICT 인프라 솔루션 전문 기업 효성인포메이션시스템이 고객의 데이터 가치 극대화를 위한 ‘데이터 애널리틱스 컨설팅’을 무상으로 진행한다고 밝혔다.  오늘날 데이터 분석 및 활용은 기업 IT 부서에서 추진하는 특수한 프로젝트가 아닌, 전사적으로 업무 효율성과 기업 혁신을 가속화하기 위해 추진하는 필수 기술로 자리잡았다.   이에 따라 효성인포메이션시스템이 AI·빅데이터 분석을 위한 필요 기술 및 리소스 자문, 프로토타입 구현, 개념검증(PoC) 등을 지원하는 ‘데이터 애널리틱스 컨설팅’ 서비스를 진행한다.  회사에 따르면 컨설팅을 통해 효성인포메이션시스템과 히타치 밴타라 코리아의 데이터 전문가들이 빅데이터 통합 및 데이터 파이프라인, 분석 플랫폼, 솔루션 등 AI 구현을 위한 요소 기술을 제시한다. 또한 빅데이터 구현에 필요한 ML알고리즘, 워크플로우 설계 가이드와 자문을 제공한다. 산업 및 주제별 고객 상황에 맞는 구현 사례와 데모를 시연하고 고객의 데이터 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 전략도 지원한다.  특히 데이터 분석 솔루션 도입을 고민 중인 기업을 위해 각 분야 베스트 프랙티스를 기반으로 완성된 산업 분야별 분석 템플릿 12개를 공유하며 차별화된 서비스를 제공한다. 성공적인 데이터 분석 도입을 위해서는 산업 환경에 맞는 분석 모형을 사전에 경험하는 것이 중요하다. 고객들은 효성인포메이션시스템이 제공하는 분석 템플릿을 통해 데이터 청사진을 미리 확인함으로써 시간과 비용 효율을 높이고 시행착오를 줄일 수 있다고 회사 측은 설명했다. 효성인포메이션시스템 정태수 대표이사는 “기존 IT 인프라 중심에서 ‘데이터’ 기반 제품 포트폴리오를 꾸준히 확장해왔다. 이를 통해 고객의 성공적인 데이터 운영과 비즈니스 인사이트 도출을 돕고 있다”라며, “이번 컨설팅 서비스를 통해 더 많은 고객이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 이번 컨설팅은 연말까지 무상으로 제공된다. 세미나, 질의...

효성인포메이션시스템 데이터 애널리틱스 데이터 분석 데이터 빅 데이터

2020.06.25

통합 ICT 인프라 솔루션 전문 기업 효성인포메이션시스템이 고객의 데이터 가치 극대화를 위한 ‘데이터 애널리틱스 컨설팅’을 무상으로 진행한다고 밝혔다.  오늘날 데이터 분석 및 활용은 기업 IT 부서에서 추진하는 특수한 프로젝트가 아닌, 전사적으로 업무 효율성과 기업 혁신을 가속화하기 위해 추진하는 필수 기술로 자리잡았다.   이에 따라 효성인포메이션시스템이 AI·빅데이터 분석을 위한 필요 기술 및 리소스 자문, 프로토타입 구현, 개념검증(PoC) 등을 지원하는 ‘데이터 애널리틱스 컨설팅’ 서비스를 진행한다.  회사에 따르면 컨설팅을 통해 효성인포메이션시스템과 히타치 밴타라 코리아의 데이터 전문가들이 빅데이터 통합 및 데이터 파이프라인, 분석 플랫폼, 솔루션 등 AI 구현을 위한 요소 기술을 제시한다. 또한 빅데이터 구현에 필요한 ML알고리즘, 워크플로우 설계 가이드와 자문을 제공한다. 산업 및 주제별 고객 상황에 맞는 구현 사례와 데모를 시연하고 고객의 데이터 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 전략도 지원한다.  특히 데이터 분석 솔루션 도입을 고민 중인 기업을 위해 각 분야 베스트 프랙티스를 기반으로 완성된 산업 분야별 분석 템플릿 12개를 공유하며 차별화된 서비스를 제공한다. 성공적인 데이터 분석 도입을 위해서는 산업 환경에 맞는 분석 모형을 사전에 경험하는 것이 중요하다. 고객들은 효성인포메이션시스템이 제공하는 분석 템플릿을 통해 데이터 청사진을 미리 확인함으로써 시간과 비용 효율을 높이고 시행착오를 줄일 수 있다고 회사 측은 설명했다. 효성인포메이션시스템 정태수 대표이사는 “기존 IT 인프라 중심에서 ‘데이터’ 기반 제품 포트폴리오를 꾸준히 확장해왔다. 이를 통해 고객의 성공적인 데이터 운영과 비즈니스 인사이트 도출을 돕고 있다”라며, “이번 컨설팅 서비스를 통해 더 많은 고객이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 이번 컨설팅은 연말까지 무상으로 제공된다. 세미나, 질의...

2020.06.25

엔비디아, 과학 컴퓨팅 플랫폼으로 코로나19 연구 지원

전 세계 과학자와 연구원들이 엔비디아의 과학 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 코로나19를 연구하고 있다. 엔비디아 과학 컴퓨팅 플랫폼은 데이터 애널리틱스, 시뮬레이션 및 시각화, 인공지능(AI), 엣지 프로세싱 작업의 속도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.     코로나19 팬데믹 사태를 해결하기 위해 전 세계적으로 많은 노력을 펼치고 있는 가운데, 엔비디아는 과학 컴퓨팅 플랫폼으로 바이러스의 이해를 돕고 테스트와 치료법을 발견하는 것을 지원하고 있다. 엔비디아는 과학 컴퓨팅 커뮤니티를 위한 엔드-투-엔드 워크플로우를 제공해 다양한 분야에 도움을 줄 수 있었으며, 모든 핵심 애플리케이션 분야에서 풀스택 혁신을 위한 접근법을 취하고 있다. - 유전학: 옥스퍼트 나노포어 테크놀러지스(Oxford Nanopore Technologies)는 엔비디아 GPU를 활용해 바이러스 게놈의 염기서열을 7시간 만에 분석했다. - 감염 분석 및 예측: 엔비디아 래피즈(RAPIDS) 팀은 실시간 감염률 분석에 명확한 통찰력을 제공하기 위해 데이터 시각화 툴인 GPU 가속 플로틀리 대쉬(Plotly’s Dash)를 활용한다. - 구조 생물학: 미국 국립보건원(National Institutes of Health)과 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스(University of Texas, Austin)는 극저온 전자 현미경으로 최초의 바이러스 단백질의 3D 구조를 재구성하기 위해 GPU 가속 소프트웨어 크라이오SPARC(CryoSPARC)를 활용한다.  - 치료: 엔비디아는 미국 국립보건원과 협력해 폐 스캐닝을 기반으로 코로나19 감염을 정확하게 분류해 효율적인 치료 계획을 세울 수 있는 AI를 구축했다. - 의약품 개발: 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)는 GPU 가속 서밋(Summit) 슈퍼컴퓨터에서 스크립스 연구소(Scripps Research Institute)의 오토덕(AutoDock)을 실행해 수십억 개의 잠재적 약품...

인공지능 코로나19 엔비디아 GPU 데이터 애널리틱스 시뮬레이션 시각화 엣지 프로세싱 과학 컴퓨팅 플랫폼 유전학 감염 구조 생물학 슈퍼컴퓨터 수퍼컴퓨터 슈퍼컴 수퍼컴

2020.06.24

전 세계 과학자와 연구원들이 엔비디아의 과학 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 코로나19를 연구하고 있다. 엔비디아 과학 컴퓨팅 플랫폼은 데이터 애널리틱스, 시뮬레이션 및 시각화, 인공지능(AI), 엣지 프로세싱 작업의 속도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.     코로나19 팬데믹 사태를 해결하기 위해 전 세계적으로 많은 노력을 펼치고 있는 가운데, 엔비디아는 과학 컴퓨팅 플랫폼으로 바이러스의 이해를 돕고 테스트와 치료법을 발견하는 것을 지원하고 있다. 엔비디아는 과학 컴퓨팅 커뮤니티를 위한 엔드-투-엔드 워크플로우를 제공해 다양한 분야에 도움을 줄 수 있었으며, 모든 핵심 애플리케이션 분야에서 풀스택 혁신을 위한 접근법을 취하고 있다. - 유전학: 옥스퍼트 나노포어 테크놀러지스(Oxford Nanopore Technologies)는 엔비디아 GPU를 활용해 바이러스 게놈의 염기서열을 7시간 만에 분석했다. - 감염 분석 및 예측: 엔비디아 래피즈(RAPIDS) 팀은 실시간 감염률 분석에 명확한 통찰력을 제공하기 위해 데이터 시각화 툴인 GPU 가속 플로틀리 대쉬(Plotly’s Dash)를 활용한다. - 구조 생물학: 미국 국립보건원(National Institutes of Health)과 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스(University of Texas, Austin)는 극저온 전자 현미경으로 최초의 바이러스 단백질의 3D 구조를 재구성하기 위해 GPU 가속 소프트웨어 크라이오SPARC(CryoSPARC)를 활용한다.  - 치료: 엔비디아는 미국 국립보건원과 협력해 폐 스캐닝을 기반으로 코로나19 감염을 정확하게 분류해 효율적인 치료 계획을 세울 수 있는 AI를 구축했다. - 의약품 개발: 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)는 GPU 가속 서밋(Summit) 슈퍼컴퓨터에서 스크립스 연구소(Scripps Research Institute)의 오토덕(AutoDock)을 실행해 수십억 개의 잠재적 약품...

2020.06.24

'데이터 과학자' 영입보다 양성··· 한 제조서비스 회사의 업스킬링 사례

데이터 과학자 영입으로 고군분투했던 글로벌 제조 서비스 업체가 ‘시민 데이터 과학 프로그램(Citizen Data Science program)’이라는 카드를 꺼내들었다. 내부 인력을 데이터 과학자로 전환시킨 업스킬링 성공 사례를 살펴본다.  몇 년 전 미국의 제조 서비스 회사 자빌(Jabil)은 비즈니스 의사결정에 적극 활용할 수 있는 풍부한 데이터가 있었지만 정작 이를 쌓아 두기만 하고 실제로 써먹지 못하고 있었다. 전 세계 20만 명 이상의 직원을 둔 자빌은 28개국의 100개 공장을 현대화하는 ‘팩토리 오브 더 퓨처(Factory of the Future)’ 이니셔티브에 착수했다. 목표는 제조 라인에서 데이터를 추출해 분석하고, 여기서 얻은 인사이트를 바탕으로 프로세스를 개선하는 것이었다.    그러나 다른 많은 기업과 마찬가지로 자빌 역시 ‘데이터 과학자’를 물색하는 데 어려움을 겪었다. 자빌의 CIO 개리 캔트렐은 “전 세계에 데이터 과학자가 3명뿐인 것처럼 보일 지경이었다. 운이 없었던 것 같다. 그 이후에 실마리를 찾긴 했지만 처음에는 난관이 있었다”라고 말했다.  설사 데이터 과학자를 찾을 수 있었다고 해도 이 기업의 산업 분야와 관련된 전문 지식을 빠르게 익히는 것 또한 쉽지 않은 일이었다. 자빌의 비즈니스가 복잡하기 때문이다. 이 기업의 비즈니스는 의료부터 국방, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹에 이르기까지 여러 산업별 설계 엔지니어링을 포괄한다. 이 밖에 전자제품과 소비재 업체를 대상으로 제조 및 공급망 서비스와 소재 기술 서비스까지 제공한다.  그는 “유능한 데이터 과학자를 큰 비용을 투자해 영입하더라도 이들을 우리의 비즈니스에 익숙해지도록 만들기까지 상당한 시간이 걸릴 것이라고 생각했다”라고 밝혔다.  캔트렐의 해결책은 ‘시민 데이터 과학 프로그램(Citizen Data Science program)’을 구축해 자사 비즈니스에 전문 지식이 있는 내부 인력들을 데이터 과학자로...

제조업 데이터 과학 데이터 과학자 데이터 애널리틱스 시민 데이터 과학자 업스킬링 머신러닝 예측 모델 크로스 펑셔널 팀 HR CIO

2020.06.15

데이터 과학자 영입으로 고군분투했던 글로벌 제조 서비스 업체가 ‘시민 데이터 과학 프로그램(Citizen Data Science program)’이라는 카드를 꺼내들었다. 내부 인력을 데이터 과학자로 전환시킨 업스킬링 성공 사례를 살펴본다.  몇 년 전 미국의 제조 서비스 회사 자빌(Jabil)은 비즈니스 의사결정에 적극 활용할 수 있는 풍부한 데이터가 있었지만 정작 이를 쌓아 두기만 하고 실제로 써먹지 못하고 있었다. 전 세계 20만 명 이상의 직원을 둔 자빌은 28개국의 100개 공장을 현대화하는 ‘팩토리 오브 더 퓨처(Factory of the Future)’ 이니셔티브에 착수했다. 목표는 제조 라인에서 데이터를 추출해 분석하고, 여기서 얻은 인사이트를 바탕으로 프로세스를 개선하는 것이었다.    그러나 다른 많은 기업과 마찬가지로 자빌 역시 ‘데이터 과학자’를 물색하는 데 어려움을 겪었다. 자빌의 CIO 개리 캔트렐은 “전 세계에 데이터 과학자가 3명뿐인 것처럼 보일 지경이었다. 운이 없었던 것 같다. 그 이후에 실마리를 찾긴 했지만 처음에는 난관이 있었다”라고 말했다.  설사 데이터 과학자를 찾을 수 있었다고 해도 이 기업의 산업 분야와 관련된 전문 지식을 빠르게 익히는 것 또한 쉽지 않은 일이었다. 자빌의 비즈니스가 복잡하기 때문이다. 이 기업의 비즈니스는 의료부터 국방, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹에 이르기까지 여러 산업별 설계 엔지니어링을 포괄한다. 이 밖에 전자제품과 소비재 업체를 대상으로 제조 및 공급망 서비스와 소재 기술 서비스까지 제공한다.  그는 “유능한 데이터 과학자를 큰 비용을 투자해 영입하더라도 이들을 우리의 비즈니스에 익숙해지도록 만들기까지 상당한 시간이 걸릴 것이라고 생각했다”라고 밝혔다.  캔트렐의 해결책은 ‘시민 데이터 과학 프로그램(Citizen Data Science program)’을 구축해 자사 비즈니스에 전문 지식이 있는 내부 인력들을 데이터 과학자로...

2020.06.15

줄리아 vs. 파이썬··· 데이터 과학과 '케미' 좋은 언어는?

파이썬의 여러 응용 분야 가운데 아마도 데이터 애널리틱스가 가장 크고 중요할 것이다. 파이썬 진영에는 과학 컴퓨팅과 데이터 분석 작업을 신속하고 편리하게 해주는 라이브러리, 툴, 애플리케이션이 즐비하다.  그러나 과학 컴퓨팅, 머신러닝, 데이터 채굴, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅에 특화된 줄리아 언어(Julia language)를 이용하는 개발자에게 파이썬은 충분히 빠르지도 편리하지도 않다. 줄리아는 과학자와 데이터 애널리스트에게 빠르고 편리한 개발뿐 아니라 눈부신 실행 속도 역시 제공하는 것을 목표로 한다.    줄리아란?  줄리아(Julia)는 2009년 4인 팀에 의해 개발되고 2012년 일반에 공개되었다. 이는 파이썬과 여타 언어, 그리고 과학 컴퓨팅 및 데이터 프로세싱에 쓰이는 애플리케이션의 단점에 대처하도록 의도되었다. 팀은 “우리는 욕심이 많다”라고 말했다. 그들은 더 많은 것을 원했다.    우리는 개방적인 라이선스의 오픈소스 언어를 원한다. 우리는 루비(Ruby)의 역동성과 C의 속도를 원한다. 우리는 리스프(Lisp)처럼 진정한 매크로를 가지면서도 매트랩(Matlab)처럼 명확하고 익숙한 수학적 표기를 가진 단일한 언어를 원한다. 우리는 파이썬처럼 일반 프로그래밍에서 쓰일 수 있고, R 언어처럼 통계를 위해 간편하고, 펄(Perl)처럼 자연스러운 문자열 처리가 가능하고, 매트랩처럼 선형 대수학에 강점이 있고, 프로그램을 셸로서 탁월하게 접합할 수 있는 무언가를 원한다. 이는 배우기가 쉬우면서도 진지한 해커를 만족시키는 것이어야 한다. 인터랙티브하고 컴파일도 가능해야 한다.  (그리고 물론 C 언어처럼 빨라야 한다).  줄리아가 위의 열망을 구현하는 몇 가지 방법을 소개한다.  • 인터프리터가 아닌 컴파일러 언어. 줄리아는 런타임 성능을 높이기 위해 LLVM 컴파일러 프레임워크를 이용해 적시에 컴파일된다...

데이터 과학 데이터 분석 데이터 애널리틱스 언어 파이썬 줄리아 리스프 LISP 루비 Ruby 매트랩 네이티브 C

2020.05.29

파이썬의 여러 응용 분야 가운데 아마도 데이터 애널리틱스가 가장 크고 중요할 것이다. 파이썬 진영에는 과학 컴퓨팅과 데이터 분석 작업을 신속하고 편리하게 해주는 라이브러리, 툴, 애플리케이션이 즐비하다.  그러나 과학 컴퓨팅, 머신러닝, 데이터 채굴, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅에 특화된 줄리아 언어(Julia language)를 이용하는 개발자에게 파이썬은 충분히 빠르지도 편리하지도 않다. 줄리아는 과학자와 데이터 애널리스트에게 빠르고 편리한 개발뿐 아니라 눈부신 실행 속도 역시 제공하는 것을 목표로 한다.    줄리아란?  줄리아(Julia)는 2009년 4인 팀에 의해 개발되고 2012년 일반에 공개되었다. 이는 파이썬과 여타 언어, 그리고 과학 컴퓨팅 및 데이터 프로세싱에 쓰이는 애플리케이션의 단점에 대처하도록 의도되었다. 팀은 “우리는 욕심이 많다”라고 말했다. 그들은 더 많은 것을 원했다.    우리는 개방적인 라이선스의 오픈소스 언어를 원한다. 우리는 루비(Ruby)의 역동성과 C의 속도를 원한다. 우리는 리스프(Lisp)처럼 진정한 매크로를 가지면서도 매트랩(Matlab)처럼 명확하고 익숙한 수학적 표기를 가진 단일한 언어를 원한다. 우리는 파이썬처럼 일반 프로그래밍에서 쓰일 수 있고, R 언어처럼 통계를 위해 간편하고, 펄(Perl)처럼 자연스러운 문자열 처리가 가능하고, 매트랩처럼 선형 대수학에 강점이 있고, 프로그램을 셸로서 탁월하게 접합할 수 있는 무언가를 원한다. 이는 배우기가 쉬우면서도 진지한 해커를 만족시키는 것이어야 한다. 인터랙티브하고 컴파일도 가능해야 한다.  (그리고 물론 C 언어처럼 빨라야 한다).  줄리아가 위의 열망을 구현하는 몇 가지 방법을 소개한다.  • 인터프리터가 아닌 컴파일러 언어. 줄리아는 런타임 성능을 높이기 위해 LLVM 컴파일러 프레임워크를 이용해 적시에 컴파일된다...

2020.05.29

데이터 분석 분야의 지배자들··· '선도 기업 10선'

기업들이 데이터 분석, BI, 인지 기술에 집중적으로 투자하고 있다. 2020년 CIO 현황 보고서에 따르면 IT 리더 중 37%가 올 해 자체 조직에서 데이터 분석이 대부분의 IT 투자를 유도할 것이라고 밝혔다. 데이터 애널리틱스 분야는 거대 IT 기업들이 지속적으로 기존 비즈니스 분석 벤더들을 위협하는 한편, 기존 벤더들이 경쟁력을 유지하기 위해 현대화 및 혁신을 추구하면서 나날이 변화하고 있다. 전통적인 BI부터 첨단 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술까지 다양한 솔루션을 제공하는 데이터 애널리틱스 선도 기업 10곳을 살펴본다.   아마존 아마존웹서비스(AWS)는 데이터 저장, 처리, 시각화와 관련한 50개 이상의 서비스를 제공한다. 데이터 레이크의 경우 객체 저장을 위한 아마존 S3, 백업 및 보관을 위한 아마존 글래시어, 데이터 카탈로그 작업을 위한 AWS 글루를 제공한다.  분석 측면에서는 양방향 분석을 위한 아마존 아테나, 빅데이터 처리를 위한 AEM(Amazon Elastic MapRedue), 데이터 웨어하우징을 위한 아마존 레드시프트, 실시간 분석을 위한 아마존 키네시스, 운영 분석을 위한 AES(Amazon Elasticsearch Service), 대시보드 및 시각화를 위한 AQS(Amazon QuickSight)를 제공한다.  또한 플랫폼 서비스를 위한 AWS 딥러딩 아마존 머신 이미지스와 아마존 세이지메이커를 공급한다. AWS는 최근 가트너의 클라우드 AI 디벨로퍼 서비스 측면에서 매직 쿼드런트에 등재됐다. 가트너는 아마존의 광범위한 포트폴리오, 스토리지 및 컴퓨팅 솔루션의 비즈니스 부문에 대한 가시성, 온라인 소매 사업 및 알렉사 제품을 통한 소비자 부문에 대한 가시성을 언급했다. AWS는 자사의 서비스를 기반으로 그 어느 곳보다 많은 데이터 레이크와 분석을 구축했다. 고객 기업으로는 모기업인 아마존뿐만이 아니라 나스닥(Nasdaq), 질로우(Zillow), 옐프(Yelp), 3M, 밴가드...

구글 데이터 분석 마이크로스트레티지 테라데이타 AWS 마이크로소프트 IBM 아마존 SAS 오라클 세일즈포스 SAP 데이터 애널리틱스

2020.04.07

기업들이 데이터 분석, BI, 인지 기술에 집중적으로 투자하고 있다. 2020년 CIO 현황 보고서에 따르면 IT 리더 중 37%가 올 해 자체 조직에서 데이터 분석이 대부분의 IT 투자를 유도할 것이라고 밝혔다. 데이터 애널리틱스 분야는 거대 IT 기업들이 지속적으로 기존 비즈니스 분석 벤더들을 위협하는 한편, 기존 벤더들이 경쟁력을 유지하기 위해 현대화 및 혁신을 추구하면서 나날이 변화하고 있다. 전통적인 BI부터 첨단 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술까지 다양한 솔루션을 제공하는 데이터 애널리틱스 선도 기업 10곳을 살펴본다.   아마존 아마존웹서비스(AWS)는 데이터 저장, 처리, 시각화와 관련한 50개 이상의 서비스를 제공한다. 데이터 레이크의 경우 객체 저장을 위한 아마존 S3, 백업 및 보관을 위한 아마존 글래시어, 데이터 카탈로그 작업을 위한 AWS 글루를 제공한다.  분석 측면에서는 양방향 분석을 위한 아마존 아테나, 빅데이터 처리를 위한 AEM(Amazon Elastic MapRedue), 데이터 웨어하우징을 위한 아마존 레드시프트, 실시간 분석을 위한 아마존 키네시스, 운영 분석을 위한 AES(Amazon Elasticsearch Service), 대시보드 및 시각화를 위한 AQS(Amazon QuickSight)를 제공한다.  또한 플랫폼 서비스를 위한 AWS 딥러딩 아마존 머신 이미지스와 아마존 세이지메이커를 공급한다. AWS는 최근 가트너의 클라우드 AI 디벨로퍼 서비스 측면에서 매직 쿼드런트에 등재됐다. 가트너는 아마존의 광범위한 포트폴리오, 스토리지 및 컴퓨팅 솔루션의 비즈니스 부문에 대한 가시성, 온라인 소매 사업 및 알렉사 제품을 통한 소비자 부문에 대한 가시성을 언급했다. AWS는 자사의 서비스를 기반으로 그 어느 곳보다 많은 데이터 레이크와 분석을 구축했다. 고객 기업으로는 모기업인 아마존뿐만이 아니라 나스닥(Nasdaq), 질로우(Zillow), 옐프(Yelp), 3M, 밴가드...

2020.04.07

비즈니스 전략으로 부상하다··· 2020년 애널리틱스 4대 트렌드

데이터 애널리틱스는 끊임없이 변하는 분야다. 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 투자하는 기업이라면 최신 동향을 확인할 이유가 뚜렷하다 IDG의 ‘CIO 2020 현황’ 보고서에 따르면 37%의 IT리더가 올해 자신의 조직에서 데이터/비즈니스 애널리틱스가 최대의 IT투자가 될 것이라고 응답했다. 보안/위험 관리는 34%로 IT투자 전망에서 2위를 차지했다. 나아가, 업종과 기업 규모에 관계 없이, IT는 데이터 및 애널리틱스 니즈를 충족시킬 최종 책임을 지는 부서가 될 확률이 가장 높은 것으로 조사됐다. 서로 밀접히 연결된 2020년 데이터 애널리틱스 트렌드 4가지를 살펴본다.    데이터 전략 = 비즈니스 전략  한때 유행했던 ‘빅데이터’ 개념은 이제 비즈니스에 영향을 주는 모든 크기와 종류의 데이터를 감안하는 각종 데이터 전략으로 대체되고 있다.  미국 컴퓨터기술산업협회(CompTIA)의 수석 기술 분석 임원인 세스 로빈슨은 “지난해부터 빅데이터에 대한 관심이 크게 줄어들었다. 지나치게 광범위한 데이터 전략이기 때문이라고 생각한다”라고 말했다.  포레스터 리서치의 부사장이자 수석 애널리스티인 브라이언 홉킨스는 “빅데이터의 쇠퇴가 확연하다. 아무도 빅데이터에 더 이상 신경 쓰지 않는다”라고 말했다.  로빈슨과 마찬가지로, 홉킨스는 빅데이터에 대해 이제 조직이 디지털 트랜스포메이션을 위해 데이터 전략들을 조합할 때 데이터 스택 가운데 하나로서 자리할 뿐이라고 생각한다. 그는 조직이 데이터 주도형 AI 애플리케이션을 추진함에 따라 특히 고객 경험 측면에서 ‘정확한 데이터를 확보하는 것’이 중요해졌다고 말했다.  이를 위해 CIO는 데이터 과학자가 데이터 준비, 데이터 정리, 데이터 합리화에 더 적은 시간을 쓰고, 대신 완벽한 데이터로 모델을 구축하는데 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 소스 데이터를 가공해야 한다고 그는 언급했다.  홉킨스는 “문제는 CIO의 데이터...

2020 트렌드 윤리 대시보드 데이터 애널리틱스 데이터 레이크 데이터 인프라

2020.03.05

데이터 애널리틱스는 끊임없이 변하는 분야다. 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 투자하는 기업이라면 최신 동향을 확인할 이유가 뚜렷하다 IDG의 ‘CIO 2020 현황’ 보고서에 따르면 37%의 IT리더가 올해 자신의 조직에서 데이터/비즈니스 애널리틱스가 최대의 IT투자가 될 것이라고 응답했다. 보안/위험 관리는 34%로 IT투자 전망에서 2위를 차지했다. 나아가, 업종과 기업 규모에 관계 없이, IT는 데이터 및 애널리틱스 니즈를 충족시킬 최종 책임을 지는 부서가 될 확률이 가장 높은 것으로 조사됐다. 서로 밀접히 연결된 2020년 데이터 애널리틱스 트렌드 4가지를 살펴본다.    데이터 전략 = 비즈니스 전략  한때 유행했던 ‘빅데이터’ 개념은 이제 비즈니스에 영향을 주는 모든 크기와 종류의 데이터를 감안하는 각종 데이터 전략으로 대체되고 있다.  미국 컴퓨터기술산업협회(CompTIA)의 수석 기술 분석 임원인 세스 로빈슨은 “지난해부터 빅데이터에 대한 관심이 크게 줄어들었다. 지나치게 광범위한 데이터 전략이기 때문이라고 생각한다”라고 말했다.  포레스터 리서치의 부사장이자 수석 애널리스티인 브라이언 홉킨스는 “빅데이터의 쇠퇴가 확연하다. 아무도 빅데이터에 더 이상 신경 쓰지 않는다”라고 말했다.  로빈슨과 마찬가지로, 홉킨스는 빅데이터에 대해 이제 조직이 디지털 트랜스포메이션을 위해 데이터 전략들을 조합할 때 데이터 스택 가운데 하나로서 자리할 뿐이라고 생각한다. 그는 조직이 데이터 주도형 AI 애플리케이션을 추진함에 따라 특히 고객 경험 측면에서 ‘정확한 데이터를 확보하는 것’이 중요해졌다고 말했다.  이를 위해 CIO는 데이터 과학자가 데이터 준비, 데이터 정리, 데이터 합리화에 더 적은 시간을 쓰고, 대신 완벽한 데이터로 모델을 구축하는데 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 소스 데이터를 가공해야 한다고 그는 언급했다.  홉킨스는 “문제는 CIO의 데이터...

2020.03.05

‘경험자들이 전하는’ 데이터 애널리틱스 교훈 5가지

데이터가 새로운 석유라면, 데이터를 정제하는 법을 아는 것이 핵심적이다. 나아가 IT 리더는 애널리틱스를 활용해 비즈니스에 일조함으로써 자신의 위상을 높일 수 있다.  따라서, CIO는 데이터 과학 임원에게 데이터 및 애널리틱스 전략을 마련하도록 주문한다. 가트너가 10월 발간한 보고서에 따르면 데이터 전략 수립은 데이터 분야 임원의 86%에게 가장 중요한 책임인 것으로 드러났다. 2016년의 64%에서 상승한 수치이다.  가트너 애널리스트인 마이크 롤링즈는 “디지털 이니셔티브를 성공시키기 위해 IT 리더는 데이터를 우선적으로 검토해야 한다. 임시 프로젝트의 사후 분석 차원이어서는 안 된다”라고 말했다. 그는 가트너의 2019 CIO 설문조사에서 3,000명 이상의 응답자 가운데 45%가 비즈니스 인텔리전스와 데이터 애널리틱스에 투자를 강화하고 있었다고 덧붙였다.   비즈니스 성과를 높이는 데 애널리틱스를 적용했던 CIO들이 현장에서 깨달은 교훈과 조언을 공유했다.    분석 속도가 중요하다  의료회사인 맥케슨(McKesson)의 최고 데이터 및 애널리틱스 임원인 브라이언 덤먼은 페타바이트의 데이터를 정리하는 일을 지휘한다. 덤먼은 여러 곳의 기업 데이터 웨어하우스를 스노우플레이크로 통합했고, 이는 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 운영된다.  덤먼은 GCP를 선택한 이유에 대해 ‘속도’를 언급했다. GCP는 머신러닝 기능을 제공하고, 맥케슨은 이를 활용해 사업 운영을 향상시키고, 궁극적으로, 새 비즈니스 모델을 추진하는 중이다.  이 2,140억 달러 규모의 기업은 실시간 비즈니스 통찰을 도출해 의료 용품 제조사와 제약사가 환자 관련 성과를 향상시키는 것을 목표로 한다. 덤먼은 “데이터 및 애널리틱스의 빠른 속도와 기민성을 바탕으로 보다 신속히 가치를 창출한다. 몇 달이 아니라 며칠 또는 몇 주이다”라고 말했다.  GCP상의 스노우플레이크로 이동하면서 데이터 과학자...

CIO 데이터 애널리틱스 데이터 전략 애널리틱스 전략

2020.02.27

데이터가 새로운 석유라면, 데이터를 정제하는 법을 아는 것이 핵심적이다. 나아가 IT 리더는 애널리틱스를 활용해 비즈니스에 일조함으로써 자신의 위상을 높일 수 있다.  따라서, CIO는 데이터 과학 임원에게 데이터 및 애널리틱스 전략을 마련하도록 주문한다. 가트너가 10월 발간한 보고서에 따르면 데이터 전략 수립은 데이터 분야 임원의 86%에게 가장 중요한 책임인 것으로 드러났다. 2016년의 64%에서 상승한 수치이다.  가트너 애널리스트인 마이크 롤링즈는 “디지털 이니셔티브를 성공시키기 위해 IT 리더는 데이터를 우선적으로 검토해야 한다. 임시 프로젝트의 사후 분석 차원이어서는 안 된다”라고 말했다. 그는 가트너의 2019 CIO 설문조사에서 3,000명 이상의 응답자 가운데 45%가 비즈니스 인텔리전스와 데이터 애널리틱스에 투자를 강화하고 있었다고 덧붙였다.   비즈니스 성과를 높이는 데 애널리틱스를 적용했던 CIO들이 현장에서 깨달은 교훈과 조언을 공유했다.    분석 속도가 중요하다  의료회사인 맥케슨(McKesson)의 최고 데이터 및 애널리틱스 임원인 브라이언 덤먼은 페타바이트의 데이터를 정리하는 일을 지휘한다. 덤먼은 여러 곳의 기업 데이터 웨어하우스를 스노우플레이크로 통합했고, 이는 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 운영된다.  덤먼은 GCP를 선택한 이유에 대해 ‘속도’를 언급했다. GCP는 머신러닝 기능을 제공하고, 맥케슨은 이를 활용해 사업 운영을 향상시키고, 궁극적으로, 새 비즈니스 모델을 추진하는 중이다.  이 2,140억 달러 규모의 기업은 실시간 비즈니스 통찰을 도출해 의료 용품 제조사와 제약사가 환자 관련 성과를 향상시키는 것을 목표로 한다. 덤먼은 “데이터 및 애널리틱스의 빠른 속도와 기민성을 바탕으로 보다 신속히 가치를 창출한다. 몇 달이 아니라 며칠 또는 몇 주이다”라고 말했다.  GCP상의 스노우플레이크로 이동하면서 데이터 과학자...

2020.02.27

‘과감하게 투자할 만한’ 애널리틱스 영역 5가지

애널리틱스(analytics)만큼 떠들썩하게 홍보되는 기술도 드물다. 약 10년 동안 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI)는 IT 부문의 주요 우선순위였으며 많은 애널리틱스 투자가 실질적인 가치를 창출하기도 했다. 그러나 어떤 투자가 생산적인 결과로 이어지거나 막다른 길로 이끄는지 파악하기란 그리 쉽지 않다. 2020년이 되면서 IT와 비즈니스 리더들은 여전히 애널리틱스과 BI를 주요 혁신 투자 우선순위로 꼽고 있다고 가트너의 리서치 부사장 짐 헤어가 전했다. 어쨌든 정보가 모든 디지털 비즈니스의 핵심이며, 리더들은 그 중에서 적절한 기술에 적절히 투자해야 한다. 이를 돕기 위해 가트너의 헤어는 애널리틱스 투자에 효율화하는데 도움이 되는 5가지 주요 트렌드를 정리했다.   증강 분석(Augmented Analytics) 머신러닝을 활용하여 데이터 준비, 통찰 발견, 데이터 사이언스, 통찰 공유를 자동화하는 증강 분석에 대해 주의를 기울여야 한다. 분석팀 뿐 아니라 광범위한 비즈니스 사용자, 운영 직원, 시민 데이터 과학자들도 데이터를 활용하도록 하기 위해서다. 이런 증강 분석을 향한 혁신은 가트너가 지목한 2020년 5가지 주요 트렌드 중 하나다. 가트너는 이 트렌드가 향후 2-5년 안에 주류로 자리잡을 것으로 전망하고 있다. 헤어는 데이터 발견 도구가 비즈니스 분석가들에게 셀프 서비스 역량을 제공했지만 비즈니스 분석가들 다수는 여전히 수동 프로세스로 작업하고 있다고 설명했다. 헤어가 “건초더미 속에서 바늘을 찾는 작업이다. 증강 분석의 아이디어는 데이터에 숨겨진 패턴을 찾아 더욱 효과적으로 드러내자는 것이다. 건초더미 위에서 바늘을 찾아주는 거대한 자석 같은 것이라고 할 수 있다. 인간 사용자와 조합된 기계의 힘을 사용하는 증강 분석을 이용하면, 더욱 효과적으로 일하고 실질적으로 더 큰 이익을 얻을 수 있다”라고 말했다. 디지털 문화 헤어는 조직이 2020년에 ‘디지털 문화’ 발전에 집중해야 한다며, 이는 디지털 변혁 여정에서 조직...

가트너 위치 분석 데이터 운용화 그래프 분석 관계 분석 증강 분석 데이터 애널리틱스 소셜 분석 데이터 문화 의사결정 인텔리전스

2020.01.13

애널리틱스(analytics)만큼 떠들썩하게 홍보되는 기술도 드물다. 약 10년 동안 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI)는 IT 부문의 주요 우선순위였으며 많은 애널리틱스 투자가 실질적인 가치를 창출하기도 했다. 그러나 어떤 투자가 생산적인 결과로 이어지거나 막다른 길로 이끄는지 파악하기란 그리 쉽지 않다. 2020년이 되면서 IT와 비즈니스 리더들은 여전히 애널리틱스과 BI를 주요 혁신 투자 우선순위로 꼽고 있다고 가트너의 리서치 부사장 짐 헤어가 전했다. 어쨌든 정보가 모든 디지털 비즈니스의 핵심이며, 리더들은 그 중에서 적절한 기술에 적절히 투자해야 한다. 이를 돕기 위해 가트너의 헤어는 애널리틱스 투자에 효율화하는데 도움이 되는 5가지 주요 트렌드를 정리했다.   증강 분석(Augmented Analytics) 머신러닝을 활용하여 데이터 준비, 통찰 발견, 데이터 사이언스, 통찰 공유를 자동화하는 증강 분석에 대해 주의를 기울여야 한다. 분석팀 뿐 아니라 광범위한 비즈니스 사용자, 운영 직원, 시민 데이터 과학자들도 데이터를 활용하도록 하기 위해서다. 이런 증강 분석을 향한 혁신은 가트너가 지목한 2020년 5가지 주요 트렌드 중 하나다. 가트너는 이 트렌드가 향후 2-5년 안에 주류로 자리잡을 것으로 전망하고 있다. 헤어는 데이터 발견 도구가 비즈니스 분석가들에게 셀프 서비스 역량을 제공했지만 비즈니스 분석가들 다수는 여전히 수동 프로세스로 작업하고 있다고 설명했다. 헤어가 “건초더미 속에서 바늘을 찾는 작업이다. 증강 분석의 아이디어는 데이터에 숨겨진 패턴을 찾아 더욱 효과적으로 드러내자는 것이다. 건초더미 위에서 바늘을 찾아주는 거대한 자석 같은 것이라고 할 수 있다. 인간 사용자와 조합된 기계의 힘을 사용하는 증강 분석을 이용하면, 더욱 효과적으로 일하고 실질적으로 더 큰 이익을 얻을 수 있다”라고 말했다. 디지털 문화 헤어는 조직이 2020년에 ‘디지털 문화’ 발전에 집중해야 한다며, 이는 디지털 변혁 여정에서 조직...

2020.01.13

'애널리스트 4인이 전하는' 최신 데이터 애널리틱스 동향 4가지

데이터 애널리틱스는 계속해서 변화하는 영역이다. 데이터 주도적 문화 창출, 기본에 충실하는 자세, 자동화 노력, 외부 데이터 활용과 같은 트렌드가 눈에 띈다는 진단이다.  올 해 2월, 조사기업 MRF(Market Research Future)는 전 세계 데이터 애널리틱스 시장이 2023년까지 30.8%의 CAGR을 기록해 시장 가치가 7,764억 달러에 달할 것으로 전망했다. 딜로이트의 중앙혁신팀 인기 트렌드 감지 프로그램 상무이사 데이비드 샤츠키에 따르면 데이터 애널리틱스에 대한 투자 증가의 핵심은 디지털 기업이 되고자 하는 동기에 있다. "디지털 기업들이 지속적으로 발전하고 있다. 시장에 제공하는 것, 이것들을 시장에 제공하는 방법, 운영 방식을 고도화하는데 항상 디지털 기술의 가치를 적용하고 극대화하는 방법을 모색하고 있다. 디지털 기업은 효과적인 디지털 기술과 데이터의 활용을 통해 지속적으로 발전한다"라고 샤츠키가 말했다. 데이터를 통해 비즈니스를 혁신하려는 조직들의 경우 다음의 4가지 애널리틱스 트렌드에 주목할 필요가 있다.    데이터 시민의 등장 조직들이 데이터 주도적 구조를 지향하고 있는 가운데, 전문가와 업계 관계자들 다수는 그나마 기술이 가장 단순한 요소라고 입을 모은다. 데이터 활용에 대한 문화와 조직의 마음가짐을 바꾸는 것이 가장 어려운 경우가 많다는 지적이다. "데이터에서 가장 중요한 부분은 사람이다. 조직 전체가 자신이 데이터와 정보를 통해 원하는 것을 이해하고 있고 함께 전진한다면 10명의 데이터 사이언티스트를 숨겨 놓는 것보다 훨씬 강력할 것이다"라고 컨설팅 기업 C&J(Carruthers and Jackson)의 이사 캐롤라인 캐러서스가 말했다.  가트너의 비즈니스 분석팀 연구 부사장 리타 살람이 이에 동의했다. "문화는 언제나 변화 관리와 문자해독 능력 등 기술과 관련된 큰 도전과제이다. 실제로 우리가 현재 이런 새로울 기술을...

데이터 분석 데이터 애널리틱스

2019.05.23

데이터 애널리틱스는 계속해서 변화하는 영역이다. 데이터 주도적 문화 창출, 기본에 충실하는 자세, 자동화 노력, 외부 데이터 활용과 같은 트렌드가 눈에 띈다는 진단이다.  올 해 2월, 조사기업 MRF(Market Research Future)는 전 세계 데이터 애널리틱스 시장이 2023년까지 30.8%의 CAGR을 기록해 시장 가치가 7,764억 달러에 달할 것으로 전망했다. 딜로이트의 중앙혁신팀 인기 트렌드 감지 프로그램 상무이사 데이비드 샤츠키에 따르면 데이터 애널리틱스에 대한 투자 증가의 핵심은 디지털 기업이 되고자 하는 동기에 있다. "디지털 기업들이 지속적으로 발전하고 있다. 시장에 제공하는 것, 이것들을 시장에 제공하는 방법, 운영 방식을 고도화하는데 항상 디지털 기술의 가치를 적용하고 극대화하는 방법을 모색하고 있다. 디지털 기업은 효과적인 디지털 기술과 데이터의 활용을 통해 지속적으로 발전한다"라고 샤츠키가 말했다. 데이터를 통해 비즈니스를 혁신하려는 조직들의 경우 다음의 4가지 애널리틱스 트렌드에 주목할 필요가 있다.    데이터 시민의 등장 조직들이 데이터 주도적 구조를 지향하고 있는 가운데, 전문가와 업계 관계자들 다수는 그나마 기술이 가장 단순한 요소라고 입을 모은다. 데이터 활용에 대한 문화와 조직의 마음가짐을 바꾸는 것이 가장 어려운 경우가 많다는 지적이다. "데이터에서 가장 중요한 부분은 사람이다. 조직 전체가 자신이 데이터와 정보를 통해 원하는 것을 이해하고 있고 함께 전진한다면 10명의 데이터 사이언티스트를 숨겨 놓는 것보다 훨씬 강력할 것이다"라고 컨설팅 기업 C&J(Carruthers and Jackson)의 이사 캐롤라인 캐러서스가 말했다.  가트너의 비즈니스 분석팀 연구 부사장 리타 살람이 이에 동의했다. "문화는 언제나 변화 관리와 문자해독 능력 등 기술과 관련된 큰 도전과제이다. 실제로 우리가 현재 이런 새로울 기술을...

2019.05.23

호주 컨설팅 기업 써비안이 바라보는 ‘기업과 데이터 분석’

2년 전, 잡지 ‘이코노미스트(The Economist)는 ‘세계에서 가장 값진 자원’(The world’s most valuable resource)이라는 제목의 커버스토리 기사를 실었다. 이후 이 과감한 주장에 대한 논쟁이 시작됐으며, 그 논쟁은 아직 끝나지 않은 상태이다. 잡지는 6개의 원유 시굴 시설의 표지 사진을 통해 ‘데이터는 새로운 유전’이라는 내용을 담은 기사를 강조했는데, 각각 구글, 페이스북, 우버, 아마존, 마이크로소프트, 텔사의 로고가 새겨져 있었다 포브스, 세계 경제 포럼, BBC 등에서 이런 내용을 놓고 논쟁이 벌어졌고, 비판과 반문이 제기됐다. 어쩌면 이 기사의 핵심은 데이터가 일정한 형태나 형식으로 비즈니스 세계를 지배하고 있다는 생각이었다. 써비안(Servian)의 티모시 마나 파트너는 “고객들은 실시간으로 데이터를 활용하고 싶어한다. 이것이 ‘성배’와 같은 영향을 주고 있다. 오늘날 기업 다수는 아직 하루 간격으로 일을 몰아 처리하고 있다. 실시간 보고와 인사이트는 아주 중요한 의미를 가진다”라고 강조했다. 사실 이코노미스트의 2017년 5월 호 잡지는 성장하고 있는 데이터 경제를 통제하기 위해 제정되는 새로운 반독점 규정에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 ‘지식(정보)이 힘’이라는 명제가 분명히 참이라는 점 또한 웅변하고 있다. 오늘날 기업들은 늘 미처 활용하지 못한 정보를 가지고 있다. 이런 데이터를 최대로 활용해야 지식과 힘을 얻을 수 있다. 그리고 그 수단은 적용 가능한 인사이트를 제공하는 심층적인 분석이다.  마나는 “실시간으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다. 일부 기업에서는 지금도 충분히 달성 가능하다. 첫 발을 내딛을 디지털 네이티브 데이터가 클라우드에 존재한다. 이 데이터를 (모두 클라우드에 위치한) 지점 A에서 지점 B로 옮길 때, 고객...

호주 데이터 분석 데이터 애널리틱스 써비안

2019.04.09

2년 전, 잡지 ‘이코노미스트(The Economist)는 ‘세계에서 가장 값진 자원’(The world’s most valuable resource)이라는 제목의 커버스토리 기사를 실었다. 이후 이 과감한 주장에 대한 논쟁이 시작됐으며, 그 논쟁은 아직 끝나지 않은 상태이다. 잡지는 6개의 원유 시굴 시설의 표지 사진을 통해 ‘데이터는 새로운 유전’이라는 내용을 담은 기사를 강조했는데, 각각 구글, 페이스북, 우버, 아마존, 마이크로소프트, 텔사의 로고가 새겨져 있었다 포브스, 세계 경제 포럼, BBC 등에서 이런 내용을 놓고 논쟁이 벌어졌고, 비판과 반문이 제기됐다. 어쩌면 이 기사의 핵심은 데이터가 일정한 형태나 형식으로 비즈니스 세계를 지배하고 있다는 생각이었다. 써비안(Servian)의 티모시 마나 파트너는 “고객들은 실시간으로 데이터를 활용하고 싶어한다. 이것이 ‘성배’와 같은 영향을 주고 있다. 오늘날 기업 다수는 아직 하루 간격으로 일을 몰아 처리하고 있다. 실시간 보고와 인사이트는 아주 중요한 의미를 가진다”라고 강조했다. 사실 이코노미스트의 2017년 5월 호 잡지는 성장하고 있는 데이터 경제를 통제하기 위해 제정되는 새로운 반독점 규정에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 ‘지식(정보)이 힘’이라는 명제가 분명히 참이라는 점 또한 웅변하고 있다. 오늘날 기업들은 늘 미처 활용하지 못한 정보를 가지고 있다. 이런 데이터를 최대로 활용해야 지식과 힘을 얻을 수 있다. 그리고 그 수단은 적용 가능한 인사이트를 제공하는 심층적인 분석이다.  마나는 “실시간으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다. 일부 기업에서는 지금도 충분히 달성 가능하다. 첫 발을 내딛을 디지털 네이티브 데이터가 클라우드에 존재한다. 이 데이터를 (모두 클라우드에 위치한) 지점 A에서 지점 B로 옮길 때, 고객...

2019.04.09

'신비한 마법이어선 안 된다'··· 데이터 애널리틱스에 대한 전문가들의 조언

공개적으로 인정하는 사람은 거의 없겠지만 데이터 애널리틱스는 여러 IT리더들에게 있어 어둠의 과학에 가깝다. 신비로운 방법과 겉으로 보기에 불가해한 것들로 가득하다. 그러나 이러한 오해에도 불구하고 애널리틱스는 입증된 과학이자 생산성, 효율성, 매출, 수익, 기타 중요 비즈니스 지표 및 목표를 크게 개선하는 강력한 도구라는 점을 반복적으로 입증하고 있다. 많은 IT책임자들이 오늘날의 애널리틱스 혁명을 제대로 알아채지 못하고 있다고 테네시대학교(University of Tennessee)의 비즈니스 애널리틱스 조교수 미쉘 볼링스(Michel Ballings)가 말했다. “최근이 되어서야 컴퓨팅이 고급 데이터 애널리틱스를 수행할 수 있을 정도로 강력해졌다. [대부분의] IT책임자들은 데이터 애널리틱스 혁명이 발생하기 훨씬 전에 졸업한 이들이다”라고 그는 말했다. 고급 애널리틱스는 기본적으로 연구 기술인데, 대부분의 IT책임자 및 임원은 전문적인 연구원이 아니라고 기술 컨설팅 기업 TW(ThoughtWorks)의 책임 데이터 공학자 데이비드 존스턴이 말했다. 그는 “이 기술은 학문 분야에서 보편적이다. 대부분의 성공적인 데이터 공학자와 애널리틱스 관리자는 학계 출신들인 이유다”라며 그 결과 나이 든 많은 IT책임자들이 새롭게 등장한 애널리틱스 계획에 어리둥절하면서 두려워하고 있다고 지적했다. 모르는 것 포용하기 먼저 기업 IT책임자들은 애널리틱스로 인해 안정적이었던 조직에 숙제가 부여된다는 점을 알 필요가 있다. 액센츄어(Accenture)의 디지털 기술 자문 서비스 상무이사 저스틴 호나만은 “데이터 및 애널리틱스 지원 솔루션을 유도하기 위해 대형 조직 내에서 필요한 역량이 변화하게 된다. 전통적인 IT기술이 시장에서 빠르게 발전하는 새로운 애널리틱스 엔진, 코드 베이스, 데이터 관리 구조와 호환되지 않으면서 새로운 인재가 필요해진다”...

CoE 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 경영

2017.10.19

공개적으로 인정하는 사람은 거의 없겠지만 데이터 애널리틱스는 여러 IT리더들에게 있어 어둠의 과학에 가깝다. 신비로운 방법과 겉으로 보기에 불가해한 것들로 가득하다. 그러나 이러한 오해에도 불구하고 애널리틱스는 입증된 과학이자 생산성, 효율성, 매출, 수익, 기타 중요 비즈니스 지표 및 목표를 크게 개선하는 강력한 도구라는 점을 반복적으로 입증하고 있다. 많은 IT책임자들이 오늘날의 애널리틱스 혁명을 제대로 알아채지 못하고 있다고 테네시대학교(University of Tennessee)의 비즈니스 애널리틱스 조교수 미쉘 볼링스(Michel Ballings)가 말했다. “최근이 되어서야 컴퓨팅이 고급 데이터 애널리틱스를 수행할 수 있을 정도로 강력해졌다. [대부분의] IT책임자들은 데이터 애널리틱스 혁명이 발생하기 훨씬 전에 졸업한 이들이다”라고 그는 말했다. 고급 애널리틱스는 기본적으로 연구 기술인데, 대부분의 IT책임자 및 임원은 전문적인 연구원이 아니라고 기술 컨설팅 기업 TW(ThoughtWorks)의 책임 데이터 공학자 데이비드 존스턴이 말했다. 그는 “이 기술은 학문 분야에서 보편적이다. 대부분의 성공적인 데이터 공학자와 애널리틱스 관리자는 학계 출신들인 이유다”라며 그 결과 나이 든 많은 IT책임자들이 새롭게 등장한 애널리틱스 계획에 어리둥절하면서 두려워하고 있다고 지적했다. 모르는 것 포용하기 먼저 기업 IT책임자들은 애널리틱스로 인해 안정적이었던 조직에 숙제가 부여된다는 점을 알 필요가 있다. 액센츄어(Accenture)의 디지털 기술 자문 서비스 상무이사 저스틴 호나만은 “데이터 및 애널리틱스 지원 솔루션을 유도하기 위해 대형 조직 내에서 필요한 역량이 변화하게 된다. 전통적인 IT기술이 시장에서 빠르게 발전하는 새로운 애널리틱스 엔진, 코드 베이스, 데이터 관리 구조와 호환되지 않으면서 새로운 인재가 필요해진다”...

2017.10.19

몬산토, 닥터 페터, 벡셀... 앞선 기업 6곳의 데이터 애널리틱스 성공담

효율성을 높이고 매출을 도모하기 위해 데이터 애널리틱스에 관심을 갖는 CIO가 늘고 있다. 그러나 데이터 애널리틱스 노력이 모두 열매로 산출하는 것은 아니다. 선도적인 CIO들이 데이터 애널리틱스와 머신러닝을 활용해 성과를 거둔 방법들을 정리했다. 석유에 버금가는 중요 자원으로 데이터가 손꼽힌다. 적절한 비유다. 데이터 또한 날것 상태에서 정제해 실용성 있는 정보로 탈바꿈시키는 개발 과정이 필요하기 때문이다. CIO들이 데이터 속에 숨은 가치를 찾아내어 비즈니스 효율성을 높이고 고객 서비스를 개선시키기 위해 예측 애널리틱스 툴, 머신러닝 알고리즘, 그리고 기타 솔루션들을 활용하고 있다. 이사회나 C-레벨 경영자들의 호감을 얻기 위한 최고의 방법은 비용을 절감하거나 수익을 증대시키는 것이다. 이를 누구보다 잘 아는 CIO들은 그 어느 때보다도 더 데이터 과학 테크놀로지에 많은 투자를 하고 있다. 전 세계적으로 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 산업의 시장 규모는 2017년 1,508억 달러를 기록해 전년도인 2016년 대비 12.4 % 증가했다고 IDC는 밝혔다. 빅데이터 및 애널리틱스 지원 목적의 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 구매액 역시 2,100억 달러를 넘어설 전망이다. IDC 애널리스트 댄 베셋(Dan Vesset)은 빅데이터 애널리틱스 솔루션이 전 세계 비즈니스 프로세스 및 산업들을 휩쓴 디지털 변혁의 중요 축들 중 하나가 되었다고 말했다. 그러나 이처럼 아찔한 규모의 빅데이터 지출액 이면에는 대부분의 데이터 애널리틱스 프로젝트가 이렇다 할 성과나 가치를 창출하지 못한 채 끝나고 만다는 불편한 진실이 숨어 있다. 레거시 시스템과 비즈니스 라인을 강조하는 경직된 요식 체계 등이 데이터 사일로를 낳았고 데이터 품질의 저하를 영구화시켰다. 그럼에도 불구하고 CIO들은 여전히 데이터 속에서 가치를 발굴해 내는데 필요한 인재 갭을 메우기 위해 노력 중이다. 이런 현실로 인해 데이터 애널리틱스 분야의 인재 쟁...

몬산토 사일로 데이터 애널리틱스 머크 피트 오하이오 벡셀 닥터 페터 RRD

2017.09.07

효율성을 높이고 매출을 도모하기 위해 데이터 애널리틱스에 관심을 갖는 CIO가 늘고 있다. 그러나 데이터 애널리틱스 노력이 모두 열매로 산출하는 것은 아니다. 선도적인 CIO들이 데이터 애널리틱스와 머신러닝을 활용해 성과를 거둔 방법들을 정리했다. 석유에 버금가는 중요 자원으로 데이터가 손꼽힌다. 적절한 비유다. 데이터 또한 날것 상태에서 정제해 실용성 있는 정보로 탈바꿈시키는 개발 과정이 필요하기 때문이다. CIO들이 데이터 속에 숨은 가치를 찾아내어 비즈니스 효율성을 높이고 고객 서비스를 개선시키기 위해 예측 애널리틱스 툴, 머신러닝 알고리즘, 그리고 기타 솔루션들을 활용하고 있다. 이사회나 C-레벨 경영자들의 호감을 얻기 위한 최고의 방법은 비용을 절감하거나 수익을 증대시키는 것이다. 이를 누구보다 잘 아는 CIO들은 그 어느 때보다도 더 데이터 과학 테크놀로지에 많은 투자를 하고 있다. 전 세계적으로 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 산업의 시장 규모는 2017년 1,508억 달러를 기록해 전년도인 2016년 대비 12.4 % 증가했다고 IDC는 밝혔다. 빅데이터 및 애널리틱스 지원 목적의 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 구매액 역시 2,100억 달러를 넘어설 전망이다. IDC 애널리스트 댄 베셋(Dan Vesset)은 빅데이터 애널리틱스 솔루션이 전 세계 비즈니스 프로세스 및 산업들을 휩쓴 디지털 변혁의 중요 축들 중 하나가 되었다고 말했다. 그러나 이처럼 아찔한 규모의 빅데이터 지출액 이면에는 대부분의 데이터 애널리틱스 프로젝트가 이렇다 할 성과나 가치를 창출하지 못한 채 끝나고 만다는 불편한 진실이 숨어 있다. 레거시 시스템과 비즈니스 라인을 강조하는 경직된 요식 체계 등이 데이터 사일로를 낳았고 데이터 품질의 저하를 영구화시켰다. 그럼에도 불구하고 CIO들은 여전히 데이터 속에서 가치를 발굴해 내는데 필요한 인재 갭을 메우기 위해 노력 중이다. 이런 현실로 인해 데이터 애널리틱스 분야의 인재 쟁...

2017.09.07

IoT가 구인·구직 시장에 미치는 영향은?

IoT로 인해 회로 설계와 보안과 같은 하드 스킬이 중요해지고 있다. IoT는 이 밖에도 IT인력 수요에 다각적인 측면에서 영향을 끼칠 것으로 보인다. IoT로 인해 수많은 기기가 온라인에 연결되고, 2020년까지 25만여 상당의 특수 IoT 활용처가 개발될 것으로 예상된다. 즉 실력 있는 개발자와 기술자에게 기회가 많아지는 것이다. 그 외에도 IoT는 인력 시장에 다양한 영향을 줄 것으로 보인다. 글로벌 프리랜서 시장 업워크의 카테고리 디렉터 라이언 존슨은 “전세계 기술 기업들이 사물인터넷 전략을 수립해 진행하는 현상을 보고 있다. 그러나 그들의 애로사항은 사내에 이런 것을 추진할 프로세스와 인재가 없다는 점이다”라고 말했다. 업워크는 데이터베이스 데이터를 분석해 기업들이 IoT 전략을 성공적으로 구사하기 위해서 필요한 주요 기술을 조사해 기술별로 제시한 바 있다. 오늘은 IoT가 구인구직 시장에 미치는 영향을 중심으로 살펴본다.  하드 스킬 존슨은 회로 설계, 오토CAD, 마이크로컨트롤러 프로그래밍과 같은 기술이 새로운 형식적 요소와 새로운 시스템 요건에 맞게 회로를 설계해야만 하는 기업들의 니즈를 해결해 줄 것이라고 분석했다. 이러한 기술로 새로운 하드웨어를 설계하고, 프로그래밍 코드와 데이터 메모리를 마이크로컨트롤러에 추가하는 작업 등이 가능한 것. 머신러닝 기업 릿빗의 CEO인 스콧 노트붐은 머신러닝, 알고리즘 개발, 데이터 애널리틱스 전문 인재에 대한 수요도 상당하다고 말했다. 기업으로서는 이러한 인재가 있어야 커넥티드 기기가 생성하는 데이터 포인트를 기반으로 데이터를 수집·분석·실시할 수 있는 새로운 방법을 개발할 수 있기 때문이다. M2M 커뮤니케이션 노트붐은 이어 IoT기기가 설계·개발·구축 담당자와 커뮤니케이션하는 방식도 상당히 중요하지만 이러한 기기들 간의 커뮤니케이션 방식도 중요하다고 말했다. 노트붐은 ...

M2M 회로 설계 오토CAD 업워크 데이터 애널리틱스 머신러닝 사물인터넷 인력 고용 인재 전망 채용 마이크로컨트롤러 프로그래밍

2016.05.25

IoT로 인해 회로 설계와 보안과 같은 하드 스킬이 중요해지고 있다. IoT는 이 밖에도 IT인력 수요에 다각적인 측면에서 영향을 끼칠 것으로 보인다. IoT로 인해 수많은 기기가 온라인에 연결되고, 2020년까지 25만여 상당의 특수 IoT 활용처가 개발될 것으로 예상된다. 즉 실력 있는 개발자와 기술자에게 기회가 많아지는 것이다. 그 외에도 IoT는 인력 시장에 다양한 영향을 줄 것으로 보인다. 글로벌 프리랜서 시장 업워크의 카테고리 디렉터 라이언 존슨은 “전세계 기술 기업들이 사물인터넷 전략을 수립해 진행하는 현상을 보고 있다. 그러나 그들의 애로사항은 사내에 이런 것을 추진할 프로세스와 인재가 없다는 점이다”라고 말했다. 업워크는 데이터베이스 데이터를 분석해 기업들이 IoT 전략을 성공적으로 구사하기 위해서 필요한 주요 기술을 조사해 기술별로 제시한 바 있다. 오늘은 IoT가 구인구직 시장에 미치는 영향을 중심으로 살펴본다.  하드 스킬 존슨은 회로 설계, 오토CAD, 마이크로컨트롤러 프로그래밍과 같은 기술이 새로운 형식적 요소와 새로운 시스템 요건에 맞게 회로를 설계해야만 하는 기업들의 니즈를 해결해 줄 것이라고 분석했다. 이러한 기술로 새로운 하드웨어를 설계하고, 프로그래밍 코드와 데이터 메모리를 마이크로컨트롤러에 추가하는 작업 등이 가능한 것. 머신러닝 기업 릿빗의 CEO인 스콧 노트붐은 머신러닝, 알고리즘 개발, 데이터 애널리틱스 전문 인재에 대한 수요도 상당하다고 말했다. 기업으로서는 이러한 인재가 있어야 커넥티드 기기가 생성하는 데이터 포인트를 기반으로 데이터를 수집·분석·실시할 수 있는 새로운 방법을 개발할 수 있기 때문이다. M2M 커뮤니케이션 노트붐은 이어 IoT기기가 설계·개발·구축 담당자와 커뮤니케이션하는 방식도 상당히 중요하지만 이러한 기기들 간의 커뮤니케이션 방식도 중요하다고 말했다. 노트붐은 ...

2016.05.25

기고 | 데이터 애널리틱스가 알려주는 것, 알려주지 않는 것

GPS가 없던 시절의 여행 방식을 기억하는가? 익숙한 길을 따라 여행하는 경우는 문제가 없지만, 긴 여행을 가면 흥미진진해지기도 한다. 어떤 나들목으로 나가야 되더라? 빨간 건물을 지났나? 주유소 직원이 세 번째 신호등에서 꺾으라고 그랬나 네 번째 신호등에서 꺾으라고 그랬나? 뒷좌석에서 칭얼대는 아이들은 바뀌지 않았지만 이제는 GPS 화면을 보면서 이러한 질문에 대한 답을 찾을 수 있다는 게 다행이다. GPS는 우리가 어디에 있던지 우리가 가기 원하는 곳으로 데려다 주며, 또 우리가 정확히 어디에 있는지 알려주기도 한다. 현 위치를 우선 파악하지 않으면 가고자 하는 곳에 어떻게 가야 하는지 알아낼 수 없다. 그리고 이는 기업 인재 관리에 있어서 조직적 변화가 언제나 아주 어려운 이유이기도 하다: 어디로 가고 싶은지 알고 있다 하더라도, 즉 조직이 어떤 모습이 되어야 하는지 안다 하더라도, 현재 시작점을 제대로 아는 경우는 거의 없다. 우리는 비즈니스를 두고, 사람들에 이야기를 할 수 있다. 안타깝게도 GPS의 비유로 보면 이런 상황은 마치 우리가 창 밖을 보고 나무와 길을 볼 수는 있지만, 그를 통해서 우리가 어디에 있는지는 파악하기 힘든 것과 흡사하다. 더 큰 맥락에서 우리를 보지 못한다면 우리 손에 들어온 정보의 가치에 제약이 생긴다. 그럼 우리는 어떻게 해야 하나? 다행히 이 부분에 빅데이터가 도움이 될 수 있다. ‘빅데이터’를 어떻게 정의하던 빅데이터가 데이터에 관한 것이 아니라는 점을 기억하는 게 중요하다; 빅데이터에 있어서는 데이터 애널리틱스가 데이터 주도적 의사 결정에서 제공하는 통찰이 핵심이다. 데이터 애널리틱스는 실제 어떤 일이 진행되고 있는지에 대한 현황을 우리에게 알려준다: 우리가 어디에서 시작하고 있는지도 말해줄 수 있다. 당연히 여기에는 조직차원의 행동과 심리에 대한 지식을 가진 사람이 그 데이터를 로드맵으로 옮기는 일이 수반되어야 하지만, 단순한 추측보다는 훨씬 낫다. ...

분석 데이터 애널리틱스

2015.01.28

GPS가 없던 시절의 여행 방식을 기억하는가? 익숙한 길을 따라 여행하는 경우는 문제가 없지만, 긴 여행을 가면 흥미진진해지기도 한다. 어떤 나들목으로 나가야 되더라? 빨간 건물을 지났나? 주유소 직원이 세 번째 신호등에서 꺾으라고 그랬나 네 번째 신호등에서 꺾으라고 그랬나? 뒷좌석에서 칭얼대는 아이들은 바뀌지 않았지만 이제는 GPS 화면을 보면서 이러한 질문에 대한 답을 찾을 수 있다는 게 다행이다. GPS는 우리가 어디에 있던지 우리가 가기 원하는 곳으로 데려다 주며, 또 우리가 정확히 어디에 있는지 알려주기도 한다. 현 위치를 우선 파악하지 않으면 가고자 하는 곳에 어떻게 가야 하는지 알아낼 수 없다. 그리고 이는 기업 인재 관리에 있어서 조직적 변화가 언제나 아주 어려운 이유이기도 하다: 어디로 가고 싶은지 알고 있다 하더라도, 즉 조직이 어떤 모습이 되어야 하는지 안다 하더라도, 현재 시작점을 제대로 아는 경우는 거의 없다. 우리는 비즈니스를 두고, 사람들에 이야기를 할 수 있다. 안타깝게도 GPS의 비유로 보면 이런 상황은 마치 우리가 창 밖을 보고 나무와 길을 볼 수는 있지만, 그를 통해서 우리가 어디에 있는지는 파악하기 힘든 것과 흡사하다. 더 큰 맥락에서 우리를 보지 못한다면 우리 손에 들어온 정보의 가치에 제약이 생긴다. 그럼 우리는 어떻게 해야 하나? 다행히 이 부분에 빅데이터가 도움이 될 수 있다. ‘빅데이터’를 어떻게 정의하던 빅데이터가 데이터에 관한 것이 아니라는 점을 기억하는 게 중요하다; 빅데이터에 있어서는 데이터 애널리틱스가 데이터 주도적 의사 결정에서 제공하는 통찰이 핵심이다. 데이터 애널리틱스는 실제 어떤 일이 진행되고 있는지에 대한 현황을 우리에게 알려준다: 우리가 어디에서 시작하고 있는지도 말해줄 수 있다. 당연히 여기에는 조직차원의 행동과 심리에 대한 지식을 가진 사람이 그 데이터를 로드맵으로 옮기는 일이 수반되어야 하지만, 단순한 추측보다는 훨씬 낫다. ...

2015.01.28

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10.5.0.9