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인터뷰ㅣ“중소기업과 대기업 CIO, 서로 배울 점 많아” 호주 DT 컨설팅 회사 IT 리더

호주 정부의 후원을 받아 중소기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 컨설팅 회사 ‘나비(Navii)’의 CIO 파비엥 윈틀은 중소기업이든 대기업이든 상관없이 전체 비즈니스를 이해하는 게 무엇보다 중요하다고 말했다.  투어리즘 트라이브(Tourism Tribe)의 CIO를 맡고 있기도 한 윈틀은 ‘기술’을 통해 기업과 정보를 연결하는 데 관심이 있으며, 기술의 핵심은 정보를 정리하고 (이를) 비즈니스에 유용하게 만드는 방법이라고 전했다. 윈틀은 스위스 알프스에서 자랐기 때문에 관광과 관련된 커리어를 자연스럽게 선택했지만 IT와 애플리케이션에 대한 열정도 만만치 않았다. 그는 이 2가지를 조합해 중소기업을 돕는 데 열정을 쏟았다고 밝혔다. 이어 “중소기업을 위해 할 수 있는 일이 있다고 봤다. 커리어가 발전해 온 방식 덕분에 중소기업에 적절한 기술을 찾아줄 수 있게 됐다”라고 덧붙였다.   대기업 CIO와 중소기업 CIO가 서로 배울 수 있는 점 소규모 조직은 덜 프로세스 중심적이며, 모든 수준에서 디지털 도입에 관해 IT 책임자와 의견을 교환하고 소통할 기회가 더 많다. 이는 각 직원이 업무를 개선하기 위해 자신의 스킬과 비즈니스 지식을 어떻게 활용할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되며, 이때 기술 지원을 통해 정보를 더욱더 잘 사용할 수 있다고 윈틀은 설명했다.  한편 애플리케이션과 관련해 중소기업 CIO는 대기업에서 쓰는 것과 유사한 솔루션을 사용할 수 있다. 하지만 단순히 대기업 수준의 솔루션을 복제하는 게 아니라 기존의 도구를 유지 및 조정하고, 추가 기능을 찾을 방법을 모색해야 한다.  윈틀은 프로젝트 관리 도구로 트렐로(Trello)를 사용하지만 추가적인 기능이 필요했던 한 중소기업의 사례를 언급하면서, “트렐로와 함께 사용할 수 있는 지라(Jira)를 선택할 수 있었다”라고 말했다.  중소기업 CIO가 대기업 솔루션 사용법을 이해하고, 기존 옵션을 파악하는 데 도움이 되는 방법은 대기업을 대상...

중소기업 대기업 디지털 트랜스포메이션 CIO IT 리더 데이터 애널리틱스 디지털 기업가

4일 전

호주 정부의 후원을 받아 중소기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 컨설팅 회사 ‘나비(Navii)’의 CIO 파비엥 윈틀은 중소기업이든 대기업이든 상관없이 전체 비즈니스를 이해하는 게 무엇보다 중요하다고 말했다.  투어리즘 트라이브(Tourism Tribe)의 CIO를 맡고 있기도 한 윈틀은 ‘기술’을 통해 기업과 정보를 연결하는 데 관심이 있으며, 기술의 핵심은 정보를 정리하고 (이를) 비즈니스에 유용하게 만드는 방법이라고 전했다. 윈틀은 스위스 알프스에서 자랐기 때문에 관광과 관련된 커리어를 자연스럽게 선택했지만 IT와 애플리케이션에 대한 열정도 만만치 않았다. 그는 이 2가지를 조합해 중소기업을 돕는 데 열정을 쏟았다고 밝혔다. 이어 “중소기업을 위해 할 수 있는 일이 있다고 봤다. 커리어가 발전해 온 방식 덕분에 중소기업에 적절한 기술을 찾아줄 수 있게 됐다”라고 덧붙였다.   대기업 CIO와 중소기업 CIO가 서로 배울 수 있는 점 소규모 조직은 덜 프로세스 중심적이며, 모든 수준에서 디지털 도입에 관해 IT 책임자와 의견을 교환하고 소통할 기회가 더 많다. 이는 각 직원이 업무를 개선하기 위해 자신의 스킬과 비즈니스 지식을 어떻게 활용할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되며, 이때 기술 지원을 통해 정보를 더욱더 잘 사용할 수 있다고 윈틀은 설명했다.  한편 애플리케이션과 관련해 중소기업 CIO는 대기업에서 쓰는 것과 유사한 솔루션을 사용할 수 있다. 하지만 단순히 대기업 수준의 솔루션을 복제하는 게 아니라 기존의 도구를 유지 및 조정하고, 추가 기능을 찾을 방법을 모색해야 한다.  윈틀은 프로젝트 관리 도구로 트렐로(Trello)를 사용하지만 추가적인 기능이 필요했던 한 중소기업의 사례를 언급하면서, “트렐로와 함께 사용할 수 있는 지라(Jira)를 선택할 수 있었다”라고 말했다.  중소기업 CIO가 대기업 솔루션 사용법을 이해하고, 기존 옵션을 파악하는 데 도움이 되는 방법은 대기업을 대상...

4일 전

데이터 과학자 채용 '하늘의 별 따기'··· CIO들의 해법은?

계속되는 ‘데이터 과학자’ 부족으로 기업들은 데이터 팀을 재구성하고, 내부 직원을 업스킬링하며, 파트너십을 통해 인재 파이프라인을 강화하고 있다.  美 금융 서비스 기업의 IT 리더들은 증가하는 데이터를 제대로 활용하기 위해 데이터 과학자를 확보하고자 했지만 지난 몇 년 동안 데이터 과학자 채용에 어려움을 겪어 왔다. 그리고 이러한 문제를 해결하기 위해 IT 리더들은 창의성을 발휘해야 했다. 이제 IT 리더들은 (데이터 과학자를 채용하기 위해) 원격근무와 유연한 근무 시간만 제공하지 않는다. 이를테면 대학들과 파트너십을 맺고 인턴 파이프라인을 구축하여 인턴들이 기업에서 데이터 과학 경험을 얻고 졸업 이후 채용될 수 있도록 했다.    미화 620억 달러 이상의 예금을 보유하고 있으며, 직원 수는 1만 8,000명 이상인 美 금융기업 싱크로니(Synchrony)의 수석 부사장 겸 CIO 베스 힐로는 “데이터가 엄청나게 늘어났지만 애널리스트 공급이 수요를 충족시키지 못하고 있다. 데이터를 기반으로 의사결정을 내리려고 하기 때문에 애널리스트 스킬이 절실하다. 싱크로니는 파이프라인 구축에 초점을 맞추고 있다”라고 말했다. 데이터 과학자 부족 문제를 겪고 있는 건 싱크로니 뿐만 아니다. 기업들은 이전에는 결코 다룰 수 없었던 복잡하고 어려운 문제를 해결할 수 있는 데이터 과학자를 채용하기 위해 고군분투하고 있다. 하지만 대기업 또는 선도기업이 아니라면 상황은 심각해진다. IT 인력도 확보하고 유지하기가 어려운 마당에 데이터 과학자를 찾기란 기하급수적으로 힘들어졌다. IDC의 최근 조사에 따르면 링크드인에 무려 21만 개의 데이터 과학 일자리가 등록돼 있다. 포레스터가 전 세계 데이터 및 애널리틱스 부문 의사결정자 2,329명을 대상으로 실시한 2021년 설문조사 결과에서도 전체 응답자의 55%가 데이터 과학자를 채용하고 싶다고 밝혔다. 62%는 데이터 엔지니어를 채용할 계획이며, 37%는 데이터 과학자를 지원할 머신러닝 엔지니어를 ...

데이터 과학 데이터 과학자 데이터 애널리틱스 업스킬링 인재 파이프라인

6일 전

계속되는 ‘데이터 과학자’ 부족으로 기업들은 데이터 팀을 재구성하고, 내부 직원을 업스킬링하며, 파트너십을 통해 인재 파이프라인을 강화하고 있다.  美 금융 서비스 기업의 IT 리더들은 증가하는 데이터를 제대로 활용하기 위해 데이터 과학자를 확보하고자 했지만 지난 몇 년 동안 데이터 과학자 채용에 어려움을 겪어 왔다. 그리고 이러한 문제를 해결하기 위해 IT 리더들은 창의성을 발휘해야 했다. 이제 IT 리더들은 (데이터 과학자를 채용하기 위해) 원격근무와 유연한 근무 시간만 제공하지 않는다. 이를테면 대학들과 파트너십을 맺고 인턴 파이프라인을 구축하여 인턴들이 기업에서 데이터 과학 경험을 얻고 졸업 이후 채용될 수 있도록 했다.    미화 620억 달러 이상의 예금을 보유하고 있으며, 직원 수는 1만 8,000명 이상인 美 금융기업 싱크로니(Synchrony)의 수석 부사장 겸 CIO 베스 힐로는 “데이터가 엄청나게 늘어났지만 애널리스트 공급이 수요를 충족시키지 못하고 있다. 데이터를 기반으로 의사결정을 내리려고 하기 때문에 애널리스트 스킬이 절실하다. 싱크로니는 파이프라인 구축에 초점을 맞추고 있다”라고 말했다. 데이터 과학자 부족 문제를 겪고 있는 건 싱크로니 뿐만 아니다. 기업들은 이전에는 결코 다룰 수 없었던 복잡하고 어려운 문제를 해결할 수 있는 데이터 과학자를 채용하기 위해 고군분투하고 있다. 하지만 대기업 또는 선도기업이 아니라면 상황은 심각해진다. IT 인력도 확보하고 유지하기가 어려운 마당에 데이터 과학자를 찾기란 기하급수적으로 힘들어졌다. IDC의 최근 조사에 따르면 링크드인에 무려 21만 개의 데이터 과학 일자리가 등록돼 있다. 포레스터가 전 세계 데이터 및 애널리틱스 부문 의사결정자 2,329명을 대상으로 실시한 2021년 설문조사 결과에서도 전체 응답자의 55%가 데이터 과학자를 채용하고 싶다고 밝혔다. 62%는 데이터 엔지니어를 채용할 계획이며, 37%는 데이터 과학자를 지원할 머신러닝 엔지니어를 ...

6일 전

칼럼 | 사전예방적 데이터 거버넌스의 시작은 '시민 데이터 과학자 지원'

‘현업에 데이터 및 시각화 도구를 제공하는 것’과 ‘보고서를 실행하는 업무에서 IT를 제외하는 것’은 완전히 별개의 문제다.  CIO가 기업의 데이터 전략에 불만을 토로할 수 있는 방법이 있을까?  비즈니스 사용자가 스프레드시트에서 데이터 시각화 및 기타 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로 마이그레이션하는 데 얼마나 성공적이었는지 물어보면 된다. 그다음 최고 데이터 책임자(CDO)에게 증가하는 데이터세트에서 인사이트를 통합, 준비, 분석, 공유하려는 ‘시민 데이터 과학자’ 지원을 포함한 데이터 거버넌스 프로그램을 이끄는 게 얼마나 어려운지 질문하라.     최근 필자는 CIO닷컴의 ‘일의 미래 서밋(Future of Work Summit)’에서 노코드 및 로우코드 플랫폼을 활용하는 시민 개발 프로그램 관리 워크샵을 진행했다. 시민 데이터 과학을 주제로 한 이유는 많은 CIO와 CDO가 이러한 프로그램의 데이터 거버넌스를 구축하는 방법에 관해 조언을 구하고 있다는 사실을 알았기 때문이다.  게다가 지난 3월과 4월 각각 (1) 스프레드시트가 비즈니스를 어떻게 망치는지(‘스프레드시트가 비즈니스를 망친다?··· 5가지 위험성(5 ways spreadsheets kill your business)’) 그리고 (2) 스프레드시트를 비즈니스 워크플로우로 대체하는 방법(‘망치기 전에 바로잡자··· 스프레드시트 개선 방안 5가지(5 ways to improve on spreadsheets for business workflows)’)에 관해 기사를 쓴 이후였기 때문에, 서밋에 참석한 IT 및 데이터 리더에게 실제로 직면하고 있는 어려움이 무엇인지 너무나 들어보고 싶었다.  필자는 시민 데이터 과학 전문가 조직(CoE)을 개발하는 것에 관해 잘 알고 있으며, 10여 년 전 CIO로서 첫 번째 프로그램을 선보이기도 했다. 여기서는 필자의 신간 ‘디지털 트레일블레이저(Digital Trailblazer)’의 ‘...

시민 데이터 과학 시민 데이터 과학자 거버넌스 스프레드시트 데이터 애널리틱스 셀프서비스 인사이트 CDO 로우코드 노코드

2022.07.14

‘현업에 데이터 및 시각화 도구를 제공하는 것’과 ‘보고서를 실행하는 업무에서 IT를 제외하는 것’은 완전히 별개의 문제다.  CIO가 기업의 데이터 전략에 불만을 토로할 수 있는 방법이 있을까?  비즈니스 사용자가 스프레드시트에서 데이터 시각화 및 기타 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로 마이그레이션하는 데 얼마나 성공적이었는지 물어보면 된다. 그다음 최고 데이터 책임자(CDO)에게 증가하는 데이터세트에서 인사이트를 통합, 준비, 분석, 공유하려는 ‘시민 데이터 과학자’ 지원을 포함한 데이터 거버넌스 프로그램을 이끄는 게 얼마나 어려운지 질문하라.     최근 필자는 CIO닷컴의 ‘일의 미래 서밋(Future of Work Summit)’에서 노코드 및 로우코드 플랫폼을 활용하는 시민 개발 프로그램 관리 워크샵을 진행했다. 시민 데이터 과학을 주제로 한 이유는 많은 CIO와 CDO가 이러한 프로그램의 데이터 거버넌스를 구축하는 방법에 관해 조언을 구하고 있다는 사실을 알았기 때문이다.  게다가 지난 3월과 4월 각각 (1) 스프레드시트가 비즈니스를 어떻게 망치는지(‘스프레드시트가 비즈니스를 망친다?··· 5가지 위험성(5 ways spreadsheets kill your business)’) 그리고 (2) 스프레드시트를 비즈니스 워크플로우로 대체하는 방법(‘망치기 전에 바로잡자··· 스프레드시트 개선 방안 5가지(5 ways to improve on spreadsheets for business workflows)’)에 관해 기사를 쓴 이후였기 때문에, 서밋에 참석한 IT 및 데이터 리더에게 실제로 직면하고 있는 어려움이 무엇인지 너무나 들어보고 싶었다.  필자는 시민 데이터 과학 전문가 조직(CoE)을 개발하는 것에 관해 잘 알고 있으며, 10여 년 전 CIO로서 첫 번째 프로그램을 선보이기도 했다. 여기서는 필자의 신간 ‘디지털 트레일블레이저(Digital Trailblazer)’의 ‘...

2022.07.14

“쉽고 빠른 풀스택 접근법” MS 애저 애널리틱스 서비스 7선

마이크로소프트는 애저 클라우드에서 (전체 애널리틱스 스택으로 함께 작동하는) 다양한 데이터 애널리틱스 옵션을 제공한다. 여기서는 핵심 서비스와 적합한 사용 사례를 살펴본다.  비즈니스 데이터를 이해할 수 없다면 사실상 눈을 가린 채로 비행하는 것이나 마찬가지다. 데이터에 숨겨진 인사이트는 비즈니스 운영을 최적화하고, 고객 경험을 미세 조정하며, 새로운 제품 또는 새로운 비즈니스 라인(예: 예측 유지 보수 등)을 개발하는 데 필수적이다.  애널리틱스는 이러한 인사이트를 발견하기 위한 수단이고, 이를 제대로 하려면 데이터 수집 및 준비, 데이터 보강 및 태깅, 보고서 작성 및 공유, 데이터 및 인사이트 관리 및 보호를 위한 도구가 필요하다. 또한 기업들이 점점 더 많은 양의 데이터와 씨름하면서 클라우드는 애널리틱스 작업에 안성맞춤인 장소로 빠르게 변하고 있다.     많은 기업에서 ‘마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)’는 애널리틱스를 위한 중앙 허브가 됐다. 데이터 애널리틱스를 광범위하게 해석하는 애저는 12개 이상의 서비스를 제공한다(이후 AI 기반 분석 및 새로운 데이터마트 옵션을 지원하는 ‘파워 BI(Power BI)’ 또는 마이크로소프트 퍼뷰(Microsoft Purview) 등의 거버넌스 지향 접근법도 추가됐다).  마이크로소프트 애널리틱스(Microsoft Analytics)의 CTO 아미르 네츠는 “단편적인 접근법이 아니라, 함께 작동하도록 설계된 애저에서 전체 애널리틱스 서비스 스택을 제공하는 것을 목표로 하고 있다”라고 말했다.  다양한 서비스 간에 중복되는 부분이 있긴 하지만 그는 애저의 애널리틱스 서비스가 애널리틱스 아키텍처 프레임워크 생성 시 기업이 구축하는 계층에 광범위하게 해당된다고 밝혔다. 넷츠는 “데이터 레이크 생성, 데이터 저장, 레이크에서의 데이터 처리, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우스 구축, 머신러닝 알고리즘 및 데이터 과학 실행, 비즈니스 사용자...

마이크로소프트 애저 클라우드 애널리틱스 데이터 애널리틱스 데이터 레이크 데이터 웨어하우스 머신러닝

2022.07.04

마이크로소프트는 애저 클라우드에서 (전체 애널리틱스 스택으로 함께 작동하는) 다양한 데이터 애널리틱스 옵션을 제공한다. 여기서는 핵심 서비스와 적합한 사용 사례를 살펴본다.  비즈니스 데이터를 이해할 수 없다면 사실상 눈을 가린 채로 비행하는 것이나 마찬가지다. 데이터에 숨겨진 인사이트는 비즈니스 운영을 최적화하고, 고객 경험을 미세 조정하며, 새로운 제품 또는 새로운 비즈니스 라인(예: 예측 유지 보수 등)을 개발하는 데 필수적이다.  애널리틱스는 이러한 인사이트를 발견하기 위한 수단이고, 이를 제대로 하려면 데이터 수집 및 준비, 데이터 보강 및 태깅, 보고서 작성 및 공유, 데이터 및 인사이트 관리 및 보호를 위한 도구가 필요하다. 또한 기업들이 점점 더 많은 양의 데이터와 씨름하면서 클라우드는 애널리틱스 작업에 안성맞춤인 장소로 빠르게 변하고 있다.     많은 기업에서 ‘마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)’는 애널리틱스를 위한 중앙 허브가 됐다. 데이터 애널리틱스를 광범위하게 해석하는 애저는 12개 이상의 서비스를 제공한다(이후 AI 기반 분석 및 새로운 데이터마트 옵션을 지원하는 ‘파워 BI(Power BI)’ 또는 마이크로소프트 퍼뷰(Microsoft Purview) 등의 거버넌스 지향 접근법도 추가됐다).  마이크로소프트 애널리틱스(Microsoft Analytics)의 CTO 아미르 네츠는 “단편적인 접근법이 아니라, 함께 작동하도록 설계된 애저에서 전체 애널리틱스 서비스 스택을 제공하는 것을 목표로 하고 있다”라고 말했다.  다양한 서비스 간에 중복되는 부분이 있긴 하지만 그는 애저의 애널리틱스 서비스가 애널리틱스 아키텍처 프레임워크 생성 시 기업이 구축하는 계층에 광범위하게 해당된다고 밝혔다. 넷츠는 “데이터 레이크 생성, 데이터 저장, 레이크에서의 데이터 처리, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우스 구축, 머신러닝 알고리즘 및 데이터 과학 실행, 비즈니스 사용자...

2022.07.04

‘이러려고 데이터 관리하나 자괴감’··· 11가지 어두운 비밀

어떤 이들은 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성을 두고 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에게 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만 과학자와 수학자들 모두 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 되었다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 기업들은 종종 현장의 한계에 부딪힌다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음에 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전혀 쓰지 않았다. 또 어...

데이터 관리 데이터 과학 데이터 웨어하우징 데이터 거버넌스 데이터 엔지니어링 데이터 애널리틱스

2022.06.30

어떤 이들은 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성을 두고 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에게 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만 과학자와 수학자들 모두 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 되었다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 기업들은 종종 현장의 한계에 부딪힌다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음에 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전혀 쓰지 않았다. 또 어...

2022.06.30

주피터부터 R스튜디오까지··· ‘데이터 과학’ 필수템 8선

기업들이 비즈니스 가치를 얻기 위해 ‘데이터 과학’에 점점 더 관심을 기울이면서 이를 지원하는 도구도 급증하고 있다. 여기서는 데이터 과학자가 주로 사용하는 도구를 살펴본다.  데이터 과학 열기가 식을 줄 모른다. 한때 데이터를 수집하고 분석하는 일은 연구소에 있는 소수의 과학자만 할 수 있다고 간주됐다. 하지만 이제는 모든 기업이 데이터 과학을 활용해 조직을 간소화하고 고객을 만족시키고 싶어 한다. 데이터 과학 도구가 이러한 수요를 충족시키기 위해 성장 중이다. 불과 몇 년 전만 해도 데이터 과학자는 명령줄 그리고 몇 안 되는 오픈소스 패키지를 사용했다. 이제는 데이터 과학의 많은 허드렛일(예: 데이터 클렌징 등)을 처리하는 전문 도구가 속속 개발되고 있다.  규모도 변하고 있다. 원래 데이터 과학은 과학자가 열심히 실험한 후 행하는 숫자 작업에 불과했다. 이제 데이터 과학은 워크플로우의 가장 중요한 부분이다. 오늘날 기업들은 현황을 신속하게 파악하기 위해 비즈니스 보고에 수학적 분석을 통합하고 대시보드를 구축한다. 아울러 속도도 빨라지고 있다. 한때 연간 또는 분기로 이뤄졌던 분석 작업은 이제 실시간으로 실행된다. 기업들은 관리자와 직원이 현명한 결정을 내릴 뿐만 아니라 데이터 과학이 제공하는 모든 것을 활용할 수 있도록 현재 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하고 싶어 한다.  여기서는 끝없는 데이터 흐름 분석에 정확성과 과학을 더하는 도구들을 소개한다.    주피터 노트북(Jupyter Notebooks) 단어, 코드, 데이터 묶음은 ‘공통어(lingua franca)’가 됐다. 변하지 않는 분석과 콘텐츠로 채워진 정적 PDF는 영구적 기록을 생성하기 때문에 여전히 가치 있지만 데이터 과학자는 하부의 메커니즘을 이리저리 손보고 싶어 한다. 주피터 노트북을 사용하면 단순히 정보를 확인하는 것 이상의 일을 할 수 있다. 노트북은 매스매티카(Mathermatica; 계산용 소프트웨어)의 유연성을 차용...

데이터 과학 데이터 애널리틱스 애널리틱스 도구 주피터 노트북 R스튜디오 스위브 니터 IDE GPU

2022.05.10

기업들이 비즈니스 가치를 얻기 위해 ‘데이터 과학’에 점점 더 관심을 기울이면서 이를 지원하는 도구도 급증하고 있다. 여기서는 데이터 과학자가 주로 사용하는 도구를 살펴본다.  데이터 과학 열기가 식을 줄 모른다. 한때 데이터를 수집하고 분석하는 일은 연구소에 있는 소수의 과학자만 할 수 있다고 간주됐다. 하지만 이제는 모든 기업이 데이터 과학을 활용해 조직을 간소화하고 고객을 만족시키고 싶어 한다. 데이터 과학 도구가 이러한 수요를 충족시키기 위해 성장 중이다. 불과 몇 년 전만 해도 데이터 과학자는 명령줄 그리고 몇 안 되는 오픈소스 패키지를 사용했다. 이제는 데이터 과학의 많은 허드렛일(예: 데이터 클렌징 등)을 처리하는 전문 도구가 속속 개발되고 있다.  규모도 변하고 있다. 원래 데이터 과학은 과학자가 열심히 실험한 후 행하는 숫자 작업에 불과했다. 이제 데이터 과학은 워크플로우의 가장 중요한 부분이다. 오늘날 기업들은 현황을 신속하게 파악하기 위해 비즈니스 보고에 수학적 분석을 통합하고 대시보드를 구축한다. 아울러 속도도 빨라지고 있다. 한때 연간 또는 분기로 이뤄졌던 분석 작업은 이제 실시간으로 실행된다. 기업들은 관리자와 직원이 현명한 결정을 내릴 뿐만 아니라 데이터 과학이 제공하는 모든 것을 활용할 수 있도록 현재 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하고 싶어 한다.  여기서는 끝없는 데이터 흐름 분석에 정확성과 과학을 더하는 도구들을 소개한다.    주피터 노트북(Jupyter Notebooks) 단어, 코드, 데이터 묶음은 ‘공통어(lingua franca)’가 됐다. 변하지 않는 분석과 콘텐츠로 채워진 정적 PDF는 영구적 기록을 생성하기 때문에 여전히 가치 있지만 데이터 과학자는 하부의 메커니즘을 이리저리 손보고 싶어 한다. 주피터 노트북을 사용하면 단순히 정보를 확인하는 것 이상의 일을 할 수 있다. 노트북은 매스매티카(Mathermatica; 계산용 소프트웨어)의 유연성을 차용...

2022.05.10

‘데이터를 가치로 바꾼다’··· 데이터과학 ABC

데이터 과학은 통계 분석에서 머신러닝에 이르는 각종 접근법을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 의미한다. 대부분의 조직에서는 매출 개선, 비용 절감, 비즈니스 민첩성, 고객 경험 개선, 신제품 개발 등의 형태로 데이터를 가치로 변환하기 위해 사용된다. 즉 데이터 과학은 조직이 수집한 수많은 데이터에 목적과 가치를 부여한다.   데이터 과학 vs. 데이터 애널리틱스 밀접한 관계이기는 하지만 같은 용어는 아니다. 데이터 애널리틱스는 조직의 데이터가 어떤 모습인지 이해하는 데 사용되는 데이터 과학의 구성 요소이다. 데이터 과학은 애널리틱스의 산출물을 이용하여 문제를 해결한다.  데이터 과학자들은 데이터로 무언가를 조사하는 것은 단순히 분석이라고 말하곤 한다. 데이터 과학은 문제를 설명하고 해결하기 위해 분석을 또 다른 단계로 나아가게 한다. 데이터 애널리틱스와 데이터 과학 간의 차이는 또한 시간 척도(timescale)에서도 나타난다. 데이터 애널리틱스는 현재의 현실 상태를 기술하는 반면, 데이터 과학은 미래를 예측 또는 이해하기 위해 데이터를 사용한다.  장점 데이터 과학의 비즈니스 가치는 각 조직과 조직의 필요에 따라 다르다. 가령 데이터 과학은 하드웨어 장애를 예측하도록 도울 수 있어 다운타임을 방지할 수 있게 해준다. 매장 진열대에 무엇을 놓을 것인지, 혹은 제품의 특성에 기초하여 그것이 얼마나 인기가 있을 것인지를 예측하는 데 도움이 될 수도 있다. 데이터 과학의 비즈니스 가치에 대한 자세한 통찰력에 대해서는 ‘데이터 애널리틱스의 예상치 못한 이점’(영문)과 ‘데이터 애널리틱스이라는 암흑 과학 설명’(영문)을 참조한다.   ->나쁜 데이터 과학자 구별하기 '8가지 신호' ->이상은 '데이터 과학자', 현실은 '디지털 청소부' ->데이터 과학자에 관한 4가지 오해 일자리 데이터 과학 학위 프로그램의 수는 빠르게 증가하고 있지만, 조직이 데이터 과학자를 구...

데이터 과학팀 데이터 과학자 데이터 애널리틱스

2022.04.26

데이터 과학은 통계 분석에서 머신러닝에 이르는 각종 접근법을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 의미한다. 대부분의 조직에서는 매출 개선, 비용 절감, 비즈니스 민첩성, 고객 경험 개선, 신제품 개발 등의 형태로 데이터를 가치로 변환하기 위해 사용된다. 즉 데이터 과학은 조직이 수집한 수많은 데이터에 목적과 가치를 부여한다.   데이터 과학 vs. 데이터 애널리틱스 밀접한 관계이기는 하지만 같은 용어는 아니다. 데이터 애널리틱스는 조직의 데이터가 어떤 모습인지 이해하는 데 사용되는 데이터 과학의 구성 요소이다. 데이터 과학은 애널리틱스의 산출물을 이용하여 문제를 해결한다.  데이터 과학자들은 데이터로 무언가를 조사하는 것은 단순히 분석이라고 말하곤 한다. 데이터 과학은 문제를 설명하고 해결하기 위해 분석을 또 다른 단계로 나아가게 한다. 데이터 애널리틱스와 데이터 과학 간의 차이는 또한 시간 척도(timescale)에서도 나타난다. 데이터 애널리틱스는 현재의 현실 상태를 기술하는 반면, 데이터 과학은 미래를 예측 또는 이해하기 위해 데이터를 사용한다.  장점 데이터 과학의 비즈니스 가치는 각 조직과 조직의 필요에 따라 다르다. 가령 데이터 과학은 하드웨어 장애를 예측하도록 도울 수 있어 다운타임을 방지할 수 있게 해준다. 매장 진열대에 무엇을 놓을 것인지, 혹은 제품의 특성에 기초하여 그것이 얼마나 인기가 있을 것인지를 예측하는 데 도움이 될 수도 있다. 데이터 과학의 비즈니스 가치에 대한 자세한 통찰력에 대해서는 ‘데이터 애널리틱스의 예상치 못한 이점’(영문)과 ‘데이터 애널리틱스이라는 암흑 과학 설명’(영문)을 참조한다.   ->나쁜 데이터 과학자 구별하기 '8가지 신호' ->이상은 '데이터 과학자', 현실은 '디지털 청소부' ->데이터 과학자에 관한 4가지 오해 일자리 데이터 과학 학위 프로그램의 수는 빠르게 증가하고 있지만, 조직이 데이터 과학자를 구...

2022.04.26

올해 ‘데이터 애널리틱스’ 핵심 키워드는 “ESG·공급망·제품화”

2022년에는 ▲공급망 가시성, ▲데이터 제품의 정확한 가치 평가, ▲지속가능성 및 최적화를 위한 데이터 활용이 중요할 전망이다.  ‘데이터 애널리틱스’는 계속해서 변화하는 영역이다. 2020년 초, 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 집중적인 투자를 지속할 것처럼 보였다. 그러나 코로나19 팬데믹이 발발했다. 팬데믹 초기, 기업들은 긴축에 나서면서 데이터와 애널리틱스 투자를 줄이고, 원격인력 지원 등의 다른 긴급한 우선순위에 집중하는 것처럼 보였다. 하지만 많은 기업은 데이터 및 애널리틱스와 AI 도입을 가속화했다. 지난 2020년 7월 발표된 KPMG 보고서에 따르면 전체 설문조사 응답자의 67%는 팬데믹에 따라 디지털 트랜스포메이션 전략을 가속했으며, 63%는 디지털 트랜스포메이션 예산을 늘렸다고 밝혔다. 그 이후로도 속도는 느려지지 않았다. 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)는 글로벌 빅데이터 애널리틱스 시장이 13.2%의 CAGR(2008~2021)로 2028년에는 미화 5,497억 달러까지 성장하리라 예측했다.  2022년, IT 리더가 데이터 애널리틱스 및 AI와 관련해 염두에 둬야 할 3가지 트렌드를 살펴본다.    공급망이 중요하다 팬데믹은 글로벌 공급망에 엄청난 충격을 줬다. 항구에 입항하려는 선박이 끝없이 줄을 서 있었고, 물류센터에는 컨테이너가 쌓여 있었으며, 때에 따라 재고가 바닥나기도 했다. 이에 따라 많은 기업에서 공급망 애널리틱스는 필수적인 비즈니스 구성요소가 되고 있다. 웨스트 먼로(West Monroe)의 데이터 및 애널리틱스 전략 혁신 책임자 더그 래니는 “대부분의 기업은 공급망의 단일 수준, 즉 공급업체가 누구인지, 대체 공급업체를 어떻게 확보할 것인지만 집중한다. 그러나 점점 더 많은 기업이 다단계 공급망 가시성을 살펴보기 시작하리라 예상한다. 가격 지수를 예측하기 위해서다. 또 공급업체뿐만 아니라 공급업체의 공급업체의...

데이터 데이터 애널리틱스 데이터 분석 공급망 지속가능성 ESG 디지털 트윈 디지털 트랜스포메이션

2022.03.22

2022년에는 ▲공급망 가시성, ▲데이터 제품의 정확한 가치 평가, ▲지속가능성 및 최적화를 위한 데이터 활용이 중요할 전망이다.  ‘데이터 애널리틱스’는 계속해서 변화하는 영역이다. 2020년 초, 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 집중적인 투자를 지속할 것처럼 보였다. 그러나 코로나19 팬데믹이 발발했다. 팬데믹 초기, 기업들은 긴축에 나서면서 데이터와 애널리틱스 투자를 줄이고, 원격인력 지원 등의 다른 긴급한 우선순위에 집중하는 것처럼 보였다. 하지만 많은 기업은 데이터 및 애널리틱스와 AI 도입을 가속화했다. 지난 2020년 7월 발표된 KPMG 보고서에 따르면 전체 설문조사 응답자의 67%는 팬데믹에 따라 디지털 트랜스포메이션 전략을 가속했으며, 63%는 디지털 트랜스포메이션 예산을 늘렸다고 밝혔다. 그 이후로도 속도는 느려지지 않았다. 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)는 글로벌 빅데이터 애널리틱스 시장이 13.2%의 CAGR(2008~2021)로 2028년에는 미화 5,497억 달러까지 성장하리라 예측했다.  2022년, IT 리더가 데이터 애널리틱스 및 AI와 관련해 염두에 둬야 할 3가지 트렌드를 살펴본다.    공급망이 중요하다 팬데믹은 글로벌 공급망에 엄청난 충격을 줬다. 항구에 입항하려는 선박이 끝없이 줄을 서 있었고, 물류센터에는 컨테이너가 쌓여 있었으며, 때에 따라 재고가 바닥나기도 했다. 이에 따라 많은 기업에서 공급망 애널리틱스는 필수적인 비즈니스 구성요소가 되고 있다. 웨스트 먼로(West Monroe)의 데이터 및 애널리틱스 전략 혁신 책임자 더그 래니는 “대부분의 기업은 공급망의 단일 수준, 즉 공급업체가 누구인지, 대체 공급업체를 어떻게 확보할 것인지만 집중한다. 그러나 점점 더 많은 기업이 다단계 공급망 가시성을 살펴보기 시작하리라 예상한다. 가격 지수를 예측하기 위해서다. 또 공급업체뿐만 아니라 공급업체의 공급업체의...

2022.03.22

에어 캐나다, ‘데이터 애널리틱스’로 더 높게 날아오르다

안전은 ‘에어 캐나다(Air Canada)’가 시종일관 강조하는 우선순위다. 따라서 이 항공사는 안전과 관련된 데이터를 직원들에게 적합한 형태로, 필요한 모든 곳에 전달할 수 있도록 데이터 트랜스포메이션을 시작했다.  에어 캐나다에서 안전은 매우 중요하다. 그리고 이를 강화하기 위한 데이터 전략을 이끄는 샤울 샬레브에 따르면 안전과 관련된 인사이트를 전달하는 방식 또한 중요하다. 이 항공사의 안전 애널리틱스 및 혁신 부문 책임자인 그는 “다양한 매체에 맞춰 다양한 버전의 데이터를 생성하는 데 대부분의 시간을 투자한다”라고 말했다.    이는 항공사 직원들이 버튼을 누르거나 음성 명령을 통해 중요한 안전 정보에 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다. 또한 이는 2차원적인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 넘어서 데이터 대시보드에 연결된 증강현실 애플리케이션, 음성으로 정보를 제공하는 스마트 스피커, 일일 안전사고 건수 등의 KPI를 손목에서 한눈에 볼 수 있는 스마트워치 앱을 아우른다.  샬레브에 따르면 이는 모두 직원들의 니즈나 선호도에 적합한 형태로 데이터를 전달하려는 전략의 일환이다. “모든 직원이 각자 선호하는 매체에서 필요한 데이터를 제공받을 수 있다”라며, “이는 에어 캐나다의 BI 여정이 지향하는 곳이다”라고 그는 덧붙였다. 데이터 애널리틱스로의 도약  이러한 혁신은 이를 뒷받침하는 정교한 데이터 플랫폼 없이는 불가능하다. 에어 캐나다의 BI 여정은 몇 년 전 기존의 안전 관리 시스템(SMS)을 현대화하면서부터 시작됐다. 코로나19 사태 이전에 이 항공사를 이용하는 승객은 매년 5,000만 명 이상이었고, 여름 성수기에는 일일 항공편이 무려 1,500편에 달했다. 즉, 관리해야 할 데이터가 엄청나게 많다는 의미다. 레거시 시스템을 사용할 때 직원들은 안전 또는 위험 보고서를 작성한 후 담당 관리자에게 제출해야 했다. 이는 하나의 보고서를 작성하기 위해 3~4명과 연락해야 하는 복잡하고 시간 ...

데이터 애널리틱스 데이터 트랜스포메이션 비즈니스 인텔리전스 데이터 분석

2022.03.08

안전은 ‘에어 캐나다(Air Canada)’가 시종일관 강조하는 우선순위다. 따라서 이 항공사는 안전과 관련된 데이터를 직원들에게 적합한 형태로, 필요한 모든 곳에 전달할 수 있도록 데이터 트랜스포메이션을 시작했다.  에어 캐나다에서 안전은 매우 중요하다. 그리고 이를 강화하기 위한 데이터 전략을 이끄는 샤울 샬레브에 따르면 안전과 관련된 인사이트를 전달하는 방식 또한 중요하다. 이 항공사의 안전 애널리틱스 및 혁신 부문 책임자인 그는 “다양한 매체에 맞춰 다양한 버전의 데이터를 생성하는 데 대부분의 시간을 투자한다”라고 말했다.    이는 항공사 직원들이 버튼을 누르거나 음성 명령을 통해 중요한 안전 정보에 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다. 또한 이는 2차원적인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 넘어서 데이터 대시보드에 연결된 증강현실 애플리케이션, 음성으로 정보를 제공하는 스마트 스피커, 일일 안전사고 건수 등의 KPI를 손목에서 한눈에 볼 수 있는 스마트워치 앱을 아우른다.  샬레브에 따르면 이는 모두 직원들의 니즈나 선호도에 적합한 형태로 데이터를 전달하려는 전략의 일환이다. “모든 직원이 각자 선호하는 매체에서 필요한 데이터를 제공받을 수 있다”라며, “이는 에어 캐나다의 BI 여정이 지향하는 곳이다”라고 그는 덧붙였다. 데이터 애널리틱스로의 도약  이러한 혁신은 이를 뒷받침하는 정교한 데이터 플랫폼 없이는 불가능하다. 에어 캐나다의 BI 여정은 몇 년 전 기존의 안전 관리 시스템(SMS)을 현대화하면서부터 시작됐다. 코로나19 사태 이전에 이 항공사를 이용하는 승객은 매년 5,000만 명 이상이었고, 여름 성수기에는 일일 항공편이 무려 1,500편에 달했다. 즉, 관리해야 할 데이터가 엄청나게 많다는 의미다. 레거시 시스템을 사용할 때 직원들은 안전 또는 위험 보고서를 작성한 후 담당 관리자에게 제출해야 했다. 이는 하나의 보고서를 작성하기 위해 3~4명과 연락해야 하는 복잡하고 시간 ...

2022.03.08

‘노코드 AI’에서 미래를 보다··· 엑스페리언 데이터랩의 혁신 이야기

글로벌 신용정보평가사 ‘엑스페리언(Experian)’은 데이터를 원동력으로 하는 회사라는 사실에 자부심을 갖고 있다. 그리고 이러한 데이터 중심 활동의 선봉에는 ‘엑스페리언 데이터랩(Experian DataLabs)’이 있다. 이 사업부는 데이터로 비즈니스를 혁신할 기회를 모색하고 있다.  엑스페리언 데이터랩의 수석 부사장 겸 최고 데이터 과학자 케빈 첸은 “고객이 고수익을 얻을 기회를 포착하면 연구 자원을 투입하여 상품화 가능한 프로토타입을 개발한다”라고 말했다.  그에 따르면 데이터랩 팀은 자유롭게 실험하고 아이디어를 솔루션화하면 이를 실행할 사업부에 넘긴 다음 다시 새로운 것에 관심을 쏟는다. 첸은 “항상 새로운 아이디어를 시도해볼 수 있다. 이는 인재를 끌어들이는 하나의 매력 포인트다”라고 언급했다.    ‘노코드 AI’의 이점 엑스페리언 데이터랩은 솔루션이 비즈니스를 변혁할 수 있는 문제를 파악하는 데 중점을 두고 있으며, 첸은 이를 ‘영향력이 큰 문제(high-impact problems)’라고 부른다.  그는 소비자 신용부터 기업 신용, 온/오프라인 마케팅, 의료 정보 기술까지 여러 엑스페리언 사업부의 데이터를 연결했던 프로젝트를 예로 들었다. “과거 엑스페리언의 모든 데이터는 분산돼 있었고, 서로 연결돼 있지 않았다”라며, “그 모든 데이터를 함께 연계하는 건 간단한 일이 아니었다. 한 데이터가 데이터세트에 여러 방식으로 나타날 수 있기 때문이다. 데이터랩은 머신러닝을 활용하여 데이터세트를 학습하고 개별 데이터를 일치시켜 이 문제를 해결했다. 솔루션을 구축해보니 한 데이터세트에서 15~16개의 서로 다른 애플리케이션이 쏟아져 나왔다”라고 첸은 설명했다. 현재 ‘노코드 AI(No-code AI)’는 데이터랩의 주요 연구 분야다. 노코드 AI를 사용하면 드래그 앤드 드롭 인터페이스로 AI 및 머신러닝 모델을 구축할 수 있어 데이터 과학자 없이 일반 사용자도 AI를 활용할 수 있다. 하지만 첸은 ...

데이터 데이터 애널리틱스 노코드 AI 딥러닝 자연어 이해 자연어 처리 머신러닝 ML옵스 오토ML 비즈니스 인텔리전스 BI

2022.02.25

글로벌 신용정보평가사 ‘엑스페리언(Experian)’은 데이터를 원동력으로 하는 회사라는 사실에 자부심을 갖고 있다. 그리고 이러한 데이터 중심 활동의 선봉에는 ‘엑스페리언 데이터랩(Experian DataLabs)’이 있다. 이 사업부는 데이터로 비즈니스를 혁신할 기회를 모색하고 있다.  엑스페리언 데이터랩의 수석 부사장 겸 최고 데이터 과학자 케빈 첸은 “고객이 고수익을 얻을 기회를 포착하면 연구 자원을 투입하여 상품화 가능한 프로토타입을 개발한다”라고 말했다.  그에 따르면 데이터랩 팀은 자유롭게 실험하고 아이디어를 솔루션화하면 이를 실행할 사업부에 넘긴 다음 다시 새로운 것에 관심을 쏟는다. 첸은 “항상 새로운 아이디어를 시도해볼 수 있다. 이는 인재를 끌어들이는 하나의 매력 포인트다”라고 언급했다.    ‘노코드 AI’의 이점 엑스페리언 데이터랩은 솔루션이 비즈니스를 변혁할 수 있는 문제를 파악하는 데 중점을 두고 있으며, 첸은 이를 ‘영향력이 큰 문제(high-impact problems)’라고 부른다.  그는 소비자 신용부터 기업 신용, 온/오프라인 마케팅, 의료 정보 기술까지 여러 엑스페리언 사업부의 데이터를 연결했던 프로젝트를 예로 들었다. “과거 엑스페리언의 모든 데이터는 분산돼 있었고, 서로 연결돼 있지 않았다”라며, “그 모든 데이터를 함께 연계하는 건 간단한 일이 아니었다. 한 데이터가 데이터세트에 여러 방식으로 나타날 수 있기 때문이다. 데이터랩은 머신러닝을 활용하여 데이터세트를 학습하고 개별 데이터를 일치시켜 이 문제를 해결했다. 솔루션을 구축해보니 한 데이터세트에서 15~16개의 서로 다른 애플리케이션이 쏟아져 나왔다”라고 첸은 설명했다. 현재 ‘노코드 AI(No-code AI)’는 데이터랩의 주요 연구 분야다. 노코드 AI를 사용하면 드래그 앤드 드롭 인터페이스로 AI 및 머신러닝 모델을 구축할 수 있어 데이터 과학자 없이 일반 사용자도 AI를 활용할 수 있다. 하지만 첸은 ...

2022.02.25

“CFO들, AI/ML 스킬 확보하고자 기술 투자에 열심” 워크데이

워크데이(Workday)의 새로운 보고서에 따르면 최고재무책임자(CFO)가 AI/ML 스킬을 갖춘 인재 및 인력을 확보하고 유지하기 위한 기술 투자에 열심인 것으로 나타났다.    재무 관리 및 인적 자원 소프트웨어 업체 워크데이가 지난주 발표한 ‘글로벌 CFO 현황 설문조사(Global CFO Indicator Survey)’에 의하면 절반에 가까운 CFO(48%)가 재무 인재를 유치하기 위해 향후 5년 이내에 ‘소비자형(consumer-like)’ 인터페이스에 투자할 계획이며, 57%는 신입사원이 갖추길 바라는 역량으로 AI 및 ML 스킬을 꼽았다.  워크데이는 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 미국, 프랑스, 독일, 영국 기업(직원 수 500명에서 5,000명 이상)의 최고재무책임자 276명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했다. 해당 설문조사 결과에 따르면 CFO들의 40%가 5년 전만 해도 찾지 않았던 ‘애널리틱스 및 데이터 스토리텔링 스킬’을 우선시하고 있는 것으로 조사됐다.    워크데이의 최고회계책임자 필리파 로렌스에 의하면 AI를 통해 CFO들은 스프레드시트와 숫자를 샅샅이 뒤지는 시간을 줄이고, 비즈니스 가치 측면에서 빅데이터가 무엇을 의미하는지 설명하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또 CFO들은 AI/ML을 사용해 데이터에서 정보를 얻을 뿐만 아니라 해당 데이터의 중요성을 이야기할 수 있는 직원을 찾고 있는 것으로 드러났다. 그는 “이번 설문조사를 통해 CFO들이 그러한 이야기를 할 수 있는 역량을 원한다는 점을 알 수 있었다. 데이터를 언급하지 않는다면 아무도 그 이야기에 귀를 기울이지 않을 것”이라고 말했다.  포레스터 리서치에 따르면 5개 중 1개 기업이 비즈니스 인사이트 딜리버리를 강화하기 위해 AI 투자를 2배로 늘릴 계획이다. 아울러 포레스터는 지난 2021년 10월 공개한 ‘2022 전망: 인공지능(Predictions 2022: Artificial Intell...

최고재무책임자 CFO 인재 채용 인력 채용 인공지능 머신러닝 데이터 애널리틱스 IT 스킬

2022.01.25

워크데이(Workday)의 새로운 보고서에 따르면 최고재무책임자(CFO)가 AI/ML 스킬을 갖춘 인재 및 인력을 확보하고 유지하기 위한 기술 투자에 열심인 것으로 나타났다.    재무 관리 및 인적 자원 소프트웨어 업체 워크데이가 지난주 발표한 ‘글로벌 CFO 현황 설문조사(Global CFO Indicator Survey)’에 의하면 절반에 가까운 CFO(48%)가 재무 인재를 유치하기 위해 향후 5년 이내에 ‘소비자형(consumer-like)’ 인터페이스에 투자할 계획이며, 57%는 신입사원이 갖추길 바라는 역량으로 AI 및 ML 스킬을 꼽았다.  워크데이는 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 미국, 프랑스, 독일, 영국 기업(직원 수 500명에서 5,000명 이상)의 최고재무책임자 276명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했다. 해당 설문조사 결과에 따르면 CFO들의 40%가 5년 전만 해도 찾지 않았던 ‘애널리틱스 및 데이터 스토리텔링 스킬’을 우선시하고 있는 것으로 조사됐다.    워크데이의 최고회계책임자 필리파 로렌스에 의하면 AI를 통해 CFO들은 스프레드시트와 숫자를 샅샅이 뒤지는 시간을 줄이고, 비즈니스 가치 측면에서 빅데이터가 무엇을 의미하는지 설명하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또 CFO들은 AI/ML을 사용해 데이터에서 정보를 얻을 뿐만 아니라 해당 데이터의 중요성을 이야기할 수 있는 직원을 찾고 있는 것으로 드러났다. 그는 “이번 설문조사를 통해 CFO들이 그러한 이야기를 할 수 있는 역량을 원한다는 점을 알 수 있었다. 데이터를 언급하지 않는다면 아무도 그 이야기에 귀를 기울이지 않을 것”이라고 말했다.  포레스터 리서치에 따르면 5개 중 1개 기업이 비즈니스 인사이트 딜리버리를 강화하기 위해 AI 투자를 2배로 늘릴 계획이다. 아울러 포레스터는 지난 2021년 10월 공개한 ‘2022 전망: 인공지능(Predictions 2022: Artificial Intell...

2022.01.25

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

인프라 산업에 ‘변혁’ 일으킬 전략 기술 트렌드 10가지

건축, 엔지니어링, 건설 산업에서 디지털 트랜스포메이션이 필요한 시점이다. 인프라 산업의 미래를 형성할 기술 트랜드 10가지를 살펴본다.  디지털 트랜스포메이션으로 가는 길에 있어 얼리어답터와 비교하자면 인간이 만들고 생활을 영위하는 장소 및 공간으로 구성된 ‘건축 환경(built environment)’을 의미하는 인프라 산업은 낙후됐다고 간주될 수 있다.  하지만 이 산업은 엄청난 시장 기회를 가지고 있다. 전 세계적으로 연간 21조 달러, 미국에서는 연간 1조 4천억 달러를 지출한다. 미국 GDP의 4%를 차지하는 수준이다.   하이테크, 금융 및 기타 산업에서의 사례로 널리 알려진 전략적 기술(예: 인공지능/머신러닝, 데이터 애널리틱스 등)이 이제 인프라 산업에 스며들고 있다. ‘건축, 엔지니어링, 건설(Architecture, Engineering, Construction; AEC)’에 특화된 기술 인에이블러도 마찬가지다.  스타트업들이 인프라 산업에 주목하고, AEC 기업들은 디지털에 능숙해지는 대화와 융합이 일어나고 있다. 이를테면 AEC 기업들은 내부 프로세스 전반에 걸쳐 시스템을 개선하고 서비스 제공 방식을 혁신하기 위해 이 두 가지 작업(대화와 융합)을 모두 수행하고 있다. 한편 벤처 캐피털 회사들은 건설 및 부동산 기술 분야에서 업계의 난제를 해결하고 있는 인프라 관련 스타트업에 자금을 지원하고 있다.   이러한 대화와 디지털화가 계속되는 가운데, 2022년 인프라 및 AEC 산업에 혁신을 일으킬 전략 기술 트렌드 10가지를 소개한다.  인공지능/머신러닝(AI/ML) 대부분의 다른 산업과 마찬가지로 ‘인공지능/머신러닝’은 인프라 산업을 위한 혁신적인 기술이며, 많은 기업의 신기술 히트맵에서 상위를 차지하고 있다. 내년에는 영업부터 마케팅, 재무, HR까지 광범위한 기업 부문은 물론이고 교통, 도시 계획, 건축 정보 모델링(BIM)으로 활용 사례가 확대될 전망이다.  ...

인프라 산업 AEC 기술 트렌드 인공지능 머신러닝 데이터 애널리틱스 초자동화 증강현실 가상현실 라이다 디지털 트윈 자율자동차 로봇 3D 프린팅 블록체인

2021.11.26

건축, 엔지니어링, 건설 산업에서 디지털 트랜스포메이션이 필요한 시점이다. 인프라 산업의 미래를 형성할 기술 트랜드 10가지를 살펴본다.  디지털 트랜스포메이션으로 가는 길에 있어 얼리어답터와 비교하자면 인간이 만들고 생활을 영위하는 장소 및 공간으로 구성된 ‘건축 환경(built environment)’을 의미하는 인프라 산업은 낙후됐다고 간주될 수 있다.  하지만 이 산업은 엄청난 시장 기회를 가지고 있다. 전 세계적으로 연간 21조 달러, 미국에서는 연간 1조 4천억 달러를 지출한다. 미국 GDP의 4%를 차지하는 수준이다.   하이테크, 금융 및 기타 산업에서의 사례로 널리 알려진 전략적 기술(예: 인공지능/머신러닝, 데이터 애널리틱스 등)이 이제 인프라 산업에 스며들고 있다. ‘건축, 엔지니어링, 건설(Architecture, Engineering, Construction; AEC)’에 특화된 기술 인에이블러도 마찬가지다.  스타트업들이 인프라 산업에 주목하고, AEC 기업들은 디지털에 능숙해지는 대화와 융합이 일어나고 있다. 이를테면 AEC 기업들은 내부 프로세스 전반에 걸쳐 시스템을 개선하고 서비스 제공 방식을 혁신하기 위해 이 두 가지 작업(대화와 융합)을 모두 수행하고 있다. 한편 벤처 캐피털 회사들은 건설 및 부동산 기술 분야에서 업계의 난제를 해결하고 있는 인프라 관련 스타트업에 자금을 지원하고 있다.   이러한 대화와 디지털화가 계속되는 가운데, 2022년 인프라 및 AEC 산업에 혁신을 일으킬 전략 기술 트렌드 10가지를 소개한다.  인공지능/머신러닝(AI/ML) 대부분의 다른 산업과 마찬가지로 ‘인공지능/머신러닝’은 인프라 산업을 위한 혁신적인 기술이며, 많은 기업의 신기술 히트맵에서 상위를 차지하고 있다. 내년에는 영업부터 마케팅, 재무, HR까지 광범위한 기업 부문은 물론이고 교통, 도시 계획, 건축 정보 모델링(BIM)으로 활용 사례가 확대될 전망이다.  ...

2021.11.26

“마케팅 의사결정에 데이터 사용하는 CMO가 많지 않다” 캡제미니 

캡제미니(Capgemini)의 최신 보고서에 따르면 GTM 전략 및 캠페인에 제공하기 위해 데이터를 사용하는 비율이 절반 미만인 것으로 나타났다.   보고서는 새로운 제품 또는 서비스 출시 전략을 결정하기 위해 데이터를 사용하고 있다고 밝힌 비율이 전체 설문조사 응답자 2명 중 1명 미만에 불과했다고 말했다.  해당 보고서(A new playbook for chief marketing officers)는 2021년 3월부터 4월까지 전 세계 B2C 마케터 1,600명을 대상으로 실시한 설문조사와 심층 인터뷰 결과를 바탕으로 한다.    마케팅팀의 43%가 데이터를 사용하여 새로운 제품 및 서비스 출시 전략을 결정하고, 40%는 캠페인 전략을 수정하는 데 데이터를 활용한다고 답했다. 이어서 전체 설문조사 응답자의 40%가 데이터를 활용해 브랜드를 구축하고 있으며, 35%는 새로운 비즈니스 모델을 도입하기 위해 데이터를 쓰고 있다고 말했다.  보고서는 CMO가 맡은 다양한 책임에 관해서도 조사했다. 그 결과 3분의 4가 데이터 및 기술 활용뿐만 아니라 비즈니스 성장에 기여해야 할 책임을 맡고 있는 것으로 드러났다.  하지만 CMO가 ‘데이터 주도’라는 책임을 맡고 있음에도 많은 마케터가 역량, 데이터 액세스, 인력 측면에서 문제에 직면해 있는 것으로 나타났다. 실제로 전체 설문조사 응답자의 11%만이 데이터 드리븐 마케팅 역량을 갖춘 것으로 조사됐다. 이 밖에 CMO 10명 중 7명은 고객 경험을 담당하고 있으며, 90%는 비즈니스 전략에 관한 단독적인 책임 및 공동 책임을 지고 있다고 답했다.  보고서에 의하면 데이터 중심 마케팅의 혜택은 뚜렷했다. 캠페인과 콘텐츠 및 마케팅 결과를 조정하기 위해 데이터를 처리, 분석, 활용한다고 밝힌 마케터의 88%가 실시간 데이터를 기반으로 콘텐츠를 조정하고 변경할 수 있다고 말한 반면, 그렇지 않은 마케터의 경우 이렇게 답한 비율이 38%에 그쳤다...

마케팅 CMO 데이터 데이터 애널리틱스 데이터 중심 마케팅 데이터 드리븐

2021.10.01

캡제미니(Capgemini)의 최신 보고서에 따르면 GTM 전략 및 캠페인에 제공하기 위해 데이터를 사용하는 비율이 절반 미만인 것으로 나타났다.   보고서는 새로운 제품 또는 서비스 출시 전략을 결정하기 위해 데이터를 사용하고 있다고 밝힌 비율이 전체 설문조사 응답자 2명 중 1명 미만에 불과했다고 말했다.  해당 보고서(A new playbook for chief marketing officers)는 2021년 3월부터 4월까지 전 세계 B2C 마케터 1,600명을 대상으로 실시한 설문조사와 심층 인터뷰 결과를 바탕으로 한다.    마케팅팀의 43%가 데이터를 사용하여 새로운 제품 및 서비스 출시 전략을 결정하고, 40%는 캠페인 전략을 수정하는 데 데이터를 활용한다고 답했다. 이어서 전체 설문조사 응답자의 40%가 데이터를 활용해 브랜드를 구축하고 있으며, 35%는 새로운 비즈니스 모델을 도입하기 위해 데이터를 쓰고 있다고 말했다.  보고서는 CMO가 맡은 다양한 책임에 관해서도 조사했다. 그 결과 3분의 4가 데이터 및 기술 활용뿐만 아니라 비즈니스 성장에 기여해야 할 책임을 맡고 있는 것으로 드러났다.  하지만 CMO가 ‘데이터 주도’라는 책임을 맡고 있음에도 많은 마케터가 역량, 데이터 액세스, 인력 측면에서 문제에 직면해 있는 것으로 나타났다. 실제로 전체 설문조사 응답자의 11%만이 데이터 드리븐 마케팅 역량을 갖춘 것으로 조사됐다. 이 밖에 CMO 10명 중 7명은 고객 경험을 담당하고 있으며, 90%는 비즈니스 전략에 관한 단독적인 책임 및 공동 책임을 지고 있다고 답했다.  보고서에 의하면 데이터 중심 마케팅의 혜택은 뚜렷했다. 캠페인과 콘텐츠 및 마케팅 결과를 조정하기 위해 데이터를 처리, 분석, 활용한다고 밝힌 마케터의 88%가 실시간 데이터를 기반으로 콘텐츠를 조정하고 변경할 수 있다고 말한 반면, 그렇지 않은 마케터의 경우 이렇게 답한 비율이 38%에 그쳤다...

2021.10.01

인터뷰ㅣ"데이터 제대로 활용하려면 스토리텔러가 되라" 美 차량 제조사 CIO

104년 역사를 자랑하는 미국의 군용 차량 및 특수 차량(예: 소방차, 제설차 등) 전문 업체 ‘오시코시(Oshkosh Corp.)’가 데이터를 활용해 비즈니스를 최적화하고 있다.  무려 1세기가 넘는 시간 동안 특수 차량을 설계하고 제작해 온 오시코시가 의사결정을 위해 데이터 역량을 강화하고 있다.  수석 부사장이자 CIO인 애너팜 케어는 “비즈니스를 위한 예측 모델 개발에 주력하고 있다. 지난 18개월 동안 약 35개의 분석 모델을 개발했다”라면서, “이 모델들은 수백만 달러에 달하는 영업 이익에 영향을 미치고 있다”라고 말했다.    1917년에 설립된 오시코시는 특수 트럭, 군용 차량, 트럭 본체, 공항 소방 장비, 액세스 장비 등을 제조한다. 전 세계 22개국에서 총 147곳의 생산 시설을 운영하고 있으며 150여 개국에 장비와 차량을 판매한다. 케어가 디지털 트랜스포메이션을 추진하기 위해 취임했던 지난 2018년 당시, 오시코시는 데이터 및 애널리틱스 역량을 구축하고자 JLG 인더스트리(JLG Industries)에 소규모 비즈니스 인텔리전스(BI) 그룹을 구성했다. 이 회사는 고소작업대와 텔레핸들러 등 액세스 장비 설계, 제조, 판매에 특화된 오시코시의 자회사다.  데이터 주도 혁신을 지원하고자 케어는 2019년 초 컨설팅 회사 출신의 마리나 파쉬케비치 제이드를 고급 애널리틱스 및 인공지능 부문 부사장으로 영입했다. 디지털 제조, 고급 애널리틱스, RPA 부문을 강화하기 위해서였다. 그리고서 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트로 구성된 데이터 과학팀을 만들었다고 그는 덧붙였다.  케어는 “운 좋게도 위스콘신에서 유능한 인재들을 채용할 수 있었다. 쉽지 않은 일이었다. 또 다양성을 갖춰 팀을 구성했다. 이를테면 내부적으로 교육을 받은 2~3명의 인력도 데이터 과학팀에 합류시켰다”라고 설명했다.  데이터 운영 재정비 케어의 첫 번째 이니셔티브는 오시코시의 애플리...

데이터 데이터 애널리틱스 데이터 분석 데이터 과학 자동화 RPA IT 리더십 CIO

2021.06.30

104년 역사를 자랑하는 미국의 군용 차량 및 특수 차량(예: 소방차, 제설차 등) 전문 업체 ‘오시코시(Oshkosh Corp.)’가 데이터를 활용해 비즈니스를 최적화하고 있다.  무려 1세기가 넘는 시간 동안 특수 차량을 설계하고 제작해 온 오시코시가 의사결정을 위해 데이터 역량을 강화하고 있다.  수석 부사장이자 CIO인 애너팜 케어는 “비즈니스를 위한 예측 모델 개발에 주력하고 있다. 지난 18개월 동안 약 35개의 분석 모델을 개발했다”라면서, “이 모델들은 수백만 달러에 달하는 영업 이익에 영향을 미치고 있다”라고 말했다.    1917년에 설립된 오시코시는 특수 트럭, 군용 차량, 트럭 본체, 공항 소방 장비, 액세스 장비 등을 제조한다. 전 세계 22개국에서 총 147곳의 생산 시설을 운영하고 있으며 150여 개국에 장비와 차량을 판매한다. 케어가 디지털 트랜스포메이션을 추진하기 위해 취임했던 지난 2018년 당시, 오시코시는 데이터 및 애널리틱스 역량을 구축하고자 JLG 인더스트리(JLG Industries)에 소규모 비즈니스 인텔리전스(BI) 그룹을 구성했다. 이 회사는 고소작업대와 텔레핸들러 등 액세스 장비 설계, 제조, 판매에 특화된 오시코시의 자회사다.  데이터 주도 혁신을 지원하고자 케어는 2019년 초 컨설팅 회사 출신의 마리나 파쉬케비치 제이드를 고급 애널리틱스 및 인공지능 부문 부사장으로 영입했다. 디지털 제조, 고급 애널리틱스, RPA 부문을 강화하기 위해서였다. 그리고서 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트로 구성된 데이터 과학팀을 만들었다고 그는 덧붙였다.  케어는 “운 좋게도 위스콘신에서 유능한 인재들을 채용할 수 있었다. 쉽지 않은 일이었다. 또 다양성을 갖춰 팀을 구성했다. 이를테면 내부적으로 교육을 받은 2~3명의 인력도 데이터 과학팀에 합류시켰다”라고 설명했다.  데이터 운영 재정비 케어의 첫 번째 이니셔티브는 오시코시의 애플리...

2021.06.30

데이터 과학 프로젝트가 '실패'하는 8가지 이유

오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.   실제로 (과학적 기법, 프로세스, 알고리즘, 기술 시스템을 활용해 구조적 및 비구조적 데이터에서 일련의 인사이트를 도출하는) 데이터 과학 이니셔티브는 수많은 이유로 실패할 수 있고 그러면서 시간과 비용, 기타 리소스를 낭비할 수 있다.  잘못된 프로젝트는 의사결정권자의 잘못된 선택을 유도해 기업에 혜택을 제공하기 보다는 더 큰 피해를 입힌다. 여기서는 데이터 과학 프로젝트가 예상대로 진행되지 않는 가장 일반적인 이유 8가지를 살펴본다.    1. 데이터 품질 불량   잘못된 데이터는 형편없는 데이터 과학으로 이어지기 마련이다. 따라서 데이터 품질을 높이는 데 시간을 할애하는 게 중요하다. 이는 모든 애널리틱스 작업에 해당되는 이야기이며, 데이터 과학도 마찬가지다. 디지털 트랜스포메이션 컨설팅 회사 어댑터비스트(Adaptavist)의 CIO 닐 라일리는 “부실하거나 불량한 데이터로는 데이터 과학 이니셔티브가 불가능하다. 데이터는 깨끗해야 하고 데이터 애널리스트가 사용할 수 있는 수준이어야 한다. 그렇지 않다면 시간 낭비에 불과하다”라면서, “데이터 과학 프로젝트에 부정확한 데이터를 사용하면 데이터 과학 모델은 엉뚱한 결과물을 도출할 것이다”라고 말했다.  때에 따라 데이터세트의 편향이나 불일치로 인해 데이터 품질이 떨어지는 경우도 있다. 美 보험사 WAEPA의 CIO 브랜든 존스는 “비즈니스 운영에 여러 시스템을 사용하는 기업이 있다. 심지어 오래된 기업이라면 참조 또는 검증을 위해 아직도 레거시 시스템을 사용하고 있을 수 있다. 각 시스템을 교체하다 보면 기업 내에서 하나의 지표를 계산하는 서로 다른 프로세스 및 방식이 생길 수밖에 없다”라고 전했다.  이는 데이터 과학 이니셔티브가 실패하는 주요 원인이라는 게 존스의 ...

데이터 과학 데이터 빅 데이터 데이터 애널리틱스 데이터 투명성 기술 격차 머신러닝

2021.06.24

오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.   실제로 (과학적 기법, 프로세스, 알고리즘, 기술 시스템을 활용해 구조적 및 비구조적 데이터에서 일련의 인사이트를 도출하는) 데이터 과학 이니셔티브는 수많은 이유로 실패할 수 있고 그러면서 시간과 비용, 기타 리소스를 낭비할 수 있다.  잘못된 프로젝트는 의사결정권자의 잘못된 선택을 유도해 기업에 혜택을 제공하기 보다는 더 큰 피해를 입힌다. 여기서는 데이터 과학 프로젝트가 예상대로 진행되지 않는 가장 일반적인 이유 8가지를 살펴본다.    1. 데이터 품질 불량   잘못된 데이터는 형편없는 데이터 과학으로 이어지기 마련이다. 따라서 데이터 품질을 높이는 데 시간을 할애하는 게 중요하다. 이는 모든 애널리틱스 작업에 해당되는 이야기이며, 데이터 과학도 마찬가지다. 디지털 트랜스포메이션 컨설팅 회사 어댑터비스트(Adaptavist)의 CIO 닐 라일리는 “부실하거나 불량한 데이터로는 데이터 과학 이니셔티브가 불가능하다. 데이터는 깨끗해야 하고 데이터 애널리스트가 사용할 수 있는 수준이어야 한다. 그렇지 않다면 시간 낭비에 불과하다”라면서, “데이터 과학 프로젝트에 부정확한 데이터를 사용하면 데이터 과학 모델은 엉뚱한 결과물을 도출할 것이다”라고 말했다.  때에 따라 데이터세트의 편향이나 불일치로 인해 데이터 품질이 떨어지는 경우도 있다. 美 보험사 WAEPA의 CIO 브랜든 존스는 “비즈니스 운영에 여러 시스템을 사용하는 기업이 있다. 심지어 오래된 기업이라면 참조 또는 검증을 위해 아직도 레거시 시스템을 사용하고 있을 수 있다. 각 시스템을 교체하다 보면 기업 내에서 하나의 지표를 계산하는 서로 다른 프로세스 및 방식이 생길 수밖에 없다”라고 전했다.  이는 데이터 과학 이니셔티브가 실패하는 주요 원인이라는 게 존스의 ...

2021.06.24

"애널리틱스로 팬 경험과 수익 모두 잡는다"··· 美 NHL 하키팀 사례

美 NFL(National Hockey League)에 속해 있는 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’는 부서 간 데이터 사일로를 해소하고 데이터를 새로운 방식으로 활용하면서 팬과 수익을 모두 잡고자 한다.  프로스포츠팀에서 ‘팬 인게이지먼트 또는 팬 참여(Fan engagement)’는 필수적이다. 이를 위해 대부분의 스포츠팀에서는 데이터 역량을 강화해 마케팅팀과 영업팀이 팬들에게 더욱더 원활하게 도달하고 인게이지먼트를 유지할 수 있도록 하고 있다.  특히 구단들은 가장 충성도가 높은 팬인 시즌 티켓 구매자에게 집중해 안정적인 수익(티켓 및 상품 판매)을 확보한다. (편집자 주: 여기서 팬 인게이지먼트란 스포츠팀이 팬을 유치 및 유지하기 위해 수행하는 활동이자 팀과의 상호작용으로 팬이 되어가는 즐거움 및 경험을 향상시키는 것을 말한다.)    미국 캘리포니아주 산호세의 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’의 비즈니스 애널리틱스 및 기술 부문 부사장 네다 타베타베이는 “시즌 티켓 구매자는 생명줄이나 다름없다”라면서, “1경기 티켓을 산다고 하면 거기에만 돈과 시간을 쓰는 것이다. 하지만 전체 시즌 티켓을 구매한다면 약 44~45경기에 돈과 시간을 쓰는 셈이다. 그리고 다른 비즈니스와 마찬가지로 기존 고객을 유지하는 비용이 새 고객을 유치하는 비용보다 더 저렴하다”라고 말했다.  이란에서 태어난 타베타베이는 스무 살에 캐나다 토론토로 이민 왔고, 토론토 메이플 리프스(Toronto Maple Leafs)팀에서 9년 동안 데이터베이스 마케팅 업무를 하다가 지난 2015년 산호세 샤크스의 비즈니스 인텔리전스 부문 부사장이 됐다. 당시 마케팅팀은 캠페인 ROI 측정과 시즌 티켓 구매자의 이탈 위기로 어려움을 겪고 있었다. 아울러 사일로화된 데이터도 문제가 되고 있었다.  그는 “비즈니스의 특성상 서로 다르거나 사일로화된 데이터 소스에서 시작해야 하는 상황이었...

애널리틱스 스포츠 팬 인게이지먼트 데이터 데이터 애널리틱스 데이터 사일로 SAP 클라우드 IT 리더십

2021.05.13

美 NFL(National Hockey League)에 속해 있는 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’는 부서 간 데이터 사일로를 해소하고 데이터를 새로운 방식으로 활용하면서 팬과 수익을 모두 잡고자 한다.  프로스포츠팀에서 ‘팬 인게이지먼트 또는 팬 참여(Fan engagement)’는 필수적이다. 이를 위해 대부분의 스포츠팀에서는 데이터 역량을 강화해 마케팅팀과 영업팀이 팬들에게 더욱더 원활하게 도달하고 인게이지먼트를 유지할 수 있도록 하고 있다.  특히 구단들은 가장 충성도가 높은 팬인 시즌 티켓 구매자에게 집중해 안정적인 수익(티켓 및 상품 판매)을 확보한다. (편집자 주: 여기서 팬 인게이지먼트란 스포츠팀이 팬을 유치 및 유지하기 위해 수행하는 활동이자 팀과의 상호작용으로 팬이 되어가는 즐거움 및 경험을 향상시키는 것을 말한다.)    미국 캘리포니아주 산호세의 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’의 비즈니스 애널리틱스 및 기술 부문 부사장 네다 타베타베이는 “시즌 티켓 구매자는 생명줄이나 다름없다”라면서, “1경기 티켓을 산다고 하면 거기에만 돈과 시간을 쓰는 것이다. 하지만 전체 시즌 티켓을 구매한다면 약 44~45경기에 돈과 시간을 쓰는 셈이다. 그리고 다른 비즈니스와 마찬가지로 기존 고객을 유지하는 비용이 새 고객을 유치하는 비용보다 더 저렴하다”라고 말했다.  이란에서 태어난 타베타베이는 스무 살에 캐나다 토론토로 이민 왔고, 토론토 메이플 리프스(Toronto Maple Leafs)팀에서 9년 동안 데이터베이스 마케팅 업무를 하다가 지난 2015년 산호세 샤크스의 비즈니스 인텔리전스 부문 부사장이 됐다. 당시 마케팅팀은 캠페인 ROI 측정과 시즌 티켓 구매자의 이탈 위기로 어려움을 겪고 있었다. 아울러 사일로화된 데이터도 문제가 되고 있었다.  그는 “비즈니스의 특성상 서로 다르거나 사일로화된 데이터 소스에서 시작해야 하는 상황이었...

2021.05.13

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