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'데이터 중심 판단을 위한 맞춤 도구' 의사결정지원시스템(DDS)이란?

의사결정지원시스템(DSS)이란 대량의 데이터를 분석해 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 일종의 대화형 정보시스템이다. 불확실성의 정도를 평가하고 각 결정의 기회비용을 가늠해 관리, 운영, 기획 수준에서 기업이 더 나은 결정을 내리도록 돕는다.    DSS는 미가공 데이터와 문서, 개인 지식 및 사업 모델 등을 모두 활용해 사용자의 의사결정 개선을 돕는다. DSS에서 사용되는 데이터 소스로는 관계형 데이터 소스, 큐브, 데이터창고, EHR, 수입 예상 자료, 판매 예상 자료 등이 있을 수 있다. 의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학에서 수행된 연구에서 유래했다. 1980년대에 EIS, GDSS, ODSS 등의 형태로 기업에서 제대로 뿌리를 내렸다. 요즘 들어 각 조직에서 데이터 주도 의사결정에 집중하는 경향이 늘어남에 따라 의사결정 과학(또는 의사결정 인텔리전스)이라는 개념이 부상하고 있다. 따라서 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있는 셈이다. 응용데이터 과학, 사회과학, 경영과학 등 여러 학문 분야를 아우르는 의사결정 과학은 최소한의 노력으로 최선의 결정을 내리는 것을 목표로 한다.    DSS와 BI의 비교 의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 혼동되는 경우가 많다. DSS를 계승한 형태가 BI라고 보는 전문가도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 여겨진다.  BI는 의사결정에 사용할 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 그리고 기술이다. 반면 DSS 애플리케이션은 특정한 의사결정을 지원하기 위해 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거 판매 자료와 현재 변수를 분석해 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 준다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상...

의사결정시스템 데이터기반의사결정 데이터드리븐 데이터중심조직 데이터중심문화

2022.11.16

의사결정지원시스템(DSS)이란 대량의 데이터를 분석해 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 일종의 대화형 정보시스템이다. 불확실성의 정도를 평가하고 각 결정의 기회비용을 가늠해 관리, 운영, 기획 수준에서 기업이 더 나은 결정을 내리도록 돕는다.    DSS는 미가공 데이터와 문서, 개인 지식 및 사업 모델 등을 모두 활용해 사용자의 의사결정 개선을 돕는다. DSS에서 사용되는 데이터 소스로는 관계형 데이터 소스, 큐브, 데이터창고, EHR, 수입 예상 자료, 판매 예상 자료 등이 있을 수 있다. 의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학에서 수행된 연구에서 유래했다. 1980년대에 EIS, GDSS, ODSS 등의 형태로 기업에서 제대로 뿌리를 내렸다. 요즘 들어 각 조직에서 데이터 주도 의사결정에 집중하는 경향이 늘어남에 따라 의사결정 과학(또는 의사결정 인텔리전스)이라는 개념이 부상하고 있다. 따라서 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있는 셈이다. 응용데이터 과학, 사회과학, 경영과학 등 여러 학문 분야를 아우르는 의사결정 과학은 최소한의 노력으로 최선의 결정을 내리는 것을 목표로 한다.    DSS와 BI의 비교 의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 혼동되는 경우가 많다. DSS를 계승한 형태가 BI라고 보는 전문가도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 여겨진다.  BI는 의사결정에 사용할 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 그리고 기술이다. 반면 DSS 애플리케이션은 특정한 의사결정을 지원하기 위해 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거 판매 자료와 현재 변수를 분석해 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 준다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상...

2022.11.16

'아하! 모멘트'로 생생하게··· 데이터에 '스토리텔링' 입히기

회사의 데이터에서 행동으로 옮길 수 있는 인사이트를 뽑아내고 싶은 IT 전문가는 곧 뛰어난 이야기꾼이 돼야 한다. 데이터에 맥락을 입혀 하나의 서사로 봉합하는 수고를 거쳐야만 인사이트가 현장에서 꽃필 수 있다.   오늘날 진정한 데이터 드리븐(data-driven) 기업으로 거듭나려면 단지 데이터 분석에 그쳐서는 안 된다. 비즈니스 전문가와 IT 리더는 데이터를 재료 삼아 매력적인 이야기를 구성해야 한다. 매력적이면서도 이해하기 쉬워야 이해관계자가 이를 활용해 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 것이다.  이런 과정이 데이터 스토리텔링(data story telling)이다. 데이터 스토리텔링을 목표로 삼아야 기업은 의미없는 차트와 수치를 그저 늘어뜨리지 않고 듣는 사람이 행동으로 옮길만한 데이터 인사이트를 뽑아낼 수 있다.   데이터 스토리텔링이란?  데이터 스토리텔링이란 듣는 사람이 몰입하고 핵심 결론과 추세를 쉽게 이해하도록 각종 서술기법과 시각화 도구를 활용해 데이터 인사이트를 전달하는 방식을 말한다.   물론 ‘무엇이냐’보다 ‘어떻게 하느냐’가 중요하다. 컨설팅 업체 ISG의 CDAO(Chief Data & Analyatics Officer) 케이시 루디는 “데이터 스토리텔링은 누구에게나 어려운 일”이라며 “이야기의 대상을 명확히 정의하는 것부터 시작해보라”라고 말했다.  그는 벤치마킹 및 데이터 애널리틱스 분야에서 20년 넘게 ISG의 제안을 수치로 입증하는 일을 맡아왔다. 이 과정에서 간단명료한 서사를 짜는 법을 익혔다고 루디는 전했다. 그는 “듣는 사람이 앞에 있다고 상상해보라. 청중이 어떤 내용을 들었을 때 머릿속에 어떤 의문점이나 궁금증이 떠오를지 생각하면서 이야기를 차곡차곡 쌓아나가면 도움이 된다”라고 조언했다.  루디는 일단 데이터의 유효성을 미리 철저히 검증해놓는 것이 데이터 스토리텔링의 기본이라고 강조했다. 데이터의 유효성에 그 누구도 토를 달 수 없을 정도...

데이터드리븐 데이터중심문화 데이터중심조직 데이터스토리텔링 데이터애널리틱스

2022.10.05

회사의 데이터에서 행동으로 옮길 수 있는 인사이트를 뽑아내고 싶은 IT 전문가는 곧 뛰어난 이야기꾼이 돼야 한다. 데이터에 맥락을 입혀 하나의 서사로 봉합하는 수고를 거쳐야만 인사이트가 현장에서 꽃필 수 있다.   오늘날 진정한 데이터 드리븐(data-driven) 기업으로 거듭나려면 단지 데이터 분석에 그쳐서는 안 된다. 비즈니스 전문가와 IT 리더는 데이터를 재료 삼아 매력적인 이야기를 구성해야 한다. 매력적이면서도 이해하기 쉬워야 이해관계자가 이를 활용해 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 것이다.  이런 과정이 데이터 스토리텔링(data story telling)이다. 데이터 스토리텔링을 목표로 삼아야 기업은 의미없는 차트와 수치를 그저 늘어뜨리지 않고 듣는 사람이 행동으로 옮길만한 데이터 인사이트를 뽑아낼 수 있다.   데이터 스토리텔링이란?  데이터 스토리텔링이란 듣는 사람이 몰입하고 핵심 결론과 추세를 쉽게 이해하도록 각종 서술기법과 시각화 도구를 활용해 데이터 인사이트를 전달하는 방식을 말한다.   물론 ‘무엇이냐’보다 ‘어떻게 하느냐’가 중요하다. 컨설팅 업체 ISG의 CDAO(Chief Data & Analyatics Officer) 케이시 루디는 “데이터 스토리텔링은 누구에게나 어려운 일”이라며 “이야기의 대상을 명확히 정의하는 것부터 시작해보라”라고 말했다.  그는 벤치마킹 및 데이터 애널리틱스 분야에서 20년 넘게 ISG의 제안을 수치로 입증하는 일을 맡아왔다. 이 과정에서 간단명료한 서사를 짜는 법을 익혔다고 루디는 전했다. 그는 “듣는 사람이 앞에 있다고 상상해보라. 청중이 어떤 내용을 들었을 때 머릿속에 어떤 의문점이나 궁금증이 떠오를지 생각하면서 이야기를 차곡차곡 쌓아나가면 도움이 된다”라고 조언했다.  루디는 일단 데이터의 유효성을 미리 철저히 검증해놓는 것이 데이터 스토리텔링의 기본이라고 강조했다. 데이터의 유효성에 그 누구도 토를 달 수 없을 정도...

2022.10.05

‘데이터 중심 조직’이라 불리는 영웅 기업의 6가지 특징

모두가 데이터 중심 조직이 되길 꿈꾸지만 멀게만 느껴질 것이다. 이런 조직은 대체 어떤 몸과 마음가짐을 갖추고 있을까?    오늘날 기업의 경쟁우위란 곧 데이터 우위라는 점을 모르는 회사는 없을 것이다. 하지만 데이터 중심 조직이라는 개념은 대부분 기업에 마치 닮고 싶지만 너무 멀게 느껴지는 영웅 같은 존재다. 데이터에 죽고 데이터에 사는 기업의 6가지 성격을 소개한다.    1. 데이터에 진심이다  데이터 중심 조직은 데이터에 온몸을 바칠 수 있을 정도로 진심이다. 전사적인 데이터 전략을 세우는 것부터 시작한다. 그래야만 모든 의사결정 과정이 데이터를 중심으로 일관성 있게 진행될 수 있기 때문이다. 자동화 및 인공지능 같이 기술적인 기반을 갖추는 것은 기본이다. 이에 더해 문화, 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호, 데이터 역량 같은 요소를 아우르는 일관적 데이터 전략을 수립해야 한다. 데이터에 진심이라면, 일관적인 데이터 전략은 일방적이지 않아야 한다. 데이터 중심 조직을 자칫 잘못 해석하면 데이터 관리를 전담하는 팀이 있어 직원 모두에게 정확한 정보를 전달하는 식으로 돌아가리라 생각하기 쉽다. 하지만 때로 전달과 하달의 차이는 미묘하다. 데이터 중심 조직의 가치는 데이터 주체성에 있다. 따라서 데이터 전문가가 아닌 직원도 스스로 데이터 기반 의사결정을 손쉽게 할 수 있는 곳 이야말로 진정한 데이터 중심 기업이다. 글로벌 IT 컨설팅 업체 테크 마힌드라의 라크쉬만 치담바람 회장은 “오늘날 진정한 데이터 중심 기업에서는 각 팀이 데이터 주체성을 가지고 사업에 기여한다. 고객 부문은 고객 인사이트 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하고, 사업 부문은 비즈니스 데이터 인사이트를 활용해 비용을 절감하고 새로운 사업을 발굴한다”라고 말했다.  그는 “정말 임원진을 포함해 직원 모두가 철저하게 데이터 기반 의사 결정을 할 마음의 준비가 되어있는가?”라며 기업들이 자신이 데이터에 진심인지 물어야 한다고 ...

데이터드리븐 데이터중심문화 데이터중심조직 데이터거버넌스

2022.09.16

모두가 데이터 중심 조직이 되길 꿈꾸지만 멀게만 느껴질 것이다. 이런 조직은 대체 어떤 몸과 마음가짐을 갖추고 있을까?    오늘날 기업의 경쟁우위란 곧 데이터 우위라는 점을 모르는 회사는 없을 것이다. 하지만 데이터 중심 조직이라는 개념은 대부분 기업에 마치 닮고 싶지만 너무 멀게 느껴지는 영웅 같은 존재다. 데이터에 죽고 데이터에 사는 기업의 6가지 성격을 소개한다.    1. 데이터에 진심이다  데이터 중심 조직은 데이터에 온몸을 바칠 수 있을 정도로 진심이다. 전사적인 데이터 전략을 세우는 것부터 시작한다. 그래야만 모든 의사결정 과정이 데이터를 중심으로 일관성 있게 진행될 수 있기 때문이다. 자동화 및 인공지능 같이 기술적인 기반을 갖추는 것은 기본이다. 이에 더해 문화, 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호, 데이터 역량 같은 요소를 아우르는 일관적 데이터 전략을 수립해야 한다. 데이터에 진심이라면, 일관적인 데이터 전략은 일방적이지 않아야 한다. 데이터 중심 조직을 자칫 잘못 해석하면 데이터 관리를 전담하는 팀이 있어 직원 모두에게 정확한 정보를 전달하는 식으로 돌아가리라 생각하기 쉽다. 하지만 때로 전달과 하달의 차이는 미묘하다. 데이터 중심 조직의 가치는 데이터 주체성에 있다. 따라서 데이터 전문가가 아닌 직원도 스스로 데이터 기반 의사결정을 손쉽게 할 수 있는 곳 이야말로 진정한 데이터 중심 기업이다. 글로벌 IT 컨설팅 업체 테크 마힌드라의 라크쉬만 치담바람 회장은 “오늘날 진정한 데이터 중심 기업에서는 각 팀이 데이터 주체성을 가지고 사업에 기여한다. 고객 부문은 고객 인사이트 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하고, 사업 부문은 비즈니스 데이터 인사이트를 활용해 비용을 절감하고 새로운 사업을 발굴한다”라고 말했다.  그는 “정말 임원진을 포함해 직원 모두가 철저하게 데이터 기반 의사 결정을 할 마음의 준비가 되어있는가?”라며 기업들이 자신이 데이터에 진심인지 물어야 한다고 ...

2022.09.16

“기업 97%가 실시간 데이터 기반 의사결정 하지 않는다” MSTR 보고서

실시간 기업 의사결정의 97%가 데이터를 기반으로 하지 않는 것으로 나타났다.  홀앤파트너스가 연 매출 1억 달러 이상인 10개 산업 부문(금융 서비스, 정부, 의료, 호텔, 제조, 소매, 소프트웨어 기술, 전문 서비스, 통신 및 기타)에 속한 브라질, 독일, 일본, 영국, 미국의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 전문가 500명을 대상으로 2019년 2분기 동안 “2020 글로벌 엔터프라이즈 분석 현황”을 조사한 결과를 발표했다. 이번 조사는 마이크로스트레티지의 의뢰로 이뤄졌다.  보고서에 의하면 조직의 94%가 데이터 및 분석이 디지털 전환과 비즈니스 성장에 중요하다고 믿고 있음에도 데이터 중심 문화를 구축하고 있지 않는 것으로 드러났다.  또, 임원 및 경영진에 비해 일선 직원은 이용할 수 있는 데이터가 부족한 상태였으며 데이터 및 분석에 대한 접근도 적은 것으로 조사됐다. 보고서는 이러한 데이터 권한과 데이터 부족 간 격차가 두드러지는 금융 서비스 업계에서는 일선 직원의 11%만이 분석 보고서에 접근하고 있다고 전했다.    보고서에 따르면, 직원의 60%는 필요한 정보를 얻는데 몇 시간 또는 며칠이 걸리며 3%만이 몇 초 안에 정보를 찾을 수 있었다. 분석에 능숙하지 않은 직원이 데이터 기반 의사결정을 해야 하는 경우 79%는 IT 또는 비즈니스 분석가에게 도움을 요청해야 했다. 셀프서비스 도구를 사용할 수 있는 응답자는 단 7%에 불과했다. 한편, 데이터 및 분석을 활용하고 있다고 한 응답자는 효율성 및 생산성 향상, 빠른 의사결정, 우수한 재무 성과 등의 이점을 얻게 됐다고 밝혔다. 리테일 및 의료 산업이 신제품 개발 및 수익 흐름 파악 등에 분석을 주도적으로 사용하고 있는 것으로 조사됐다. 마이크로스트레티지의 선임 부사장 겸 CMO인 마지 브레야는 “대부분 직원이 여전히 데이터 기반 의사결정에 대해 주먹구구식의 태도를 취하고 있다. 셀프서비스 분석 채택률은 30%에 머무른다. ...

BI 비즈니스인텔리전스 데이터 빅데이터 마이크로스트레티지 데이터중심문화 디지털트랜스포메이션 디지털전환

2019.11.11

실시간 기업 의사결정의 97%가 데이터를 기반으로 하지 않는 것으로 나타났다.  홀앤파트너스가 연 매출 1억 달러 이상인 10개 산업 부문(금융 서비스, 정부, 의료, 호텔, 제조, 소매, 소프트웨어 기술, 전문 서비스, 통신 및 기타)에 속한 브라질, 독일, 일본, 영국, 미국의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 전문가 500명을 대상으로 2019년 2분기 동안 “2020 글로벌 엔터프라이즈 분석 현황”을 조사한 결과를 발표했다. 이번 조사는 마이크로스트레티지의 의뢰로 이뤄졌다.  보고서에 의하면 조직의 94%가 데이터 및 분석이 디지털 전환과 비즈니스 성장에 중요하다고 믿고 있음에도 데이터 중심 문화를 구축하고 있지 않는 것으로 드러났다.  또, 임원 및 경영진에 비해 일선 직원은 이용할 수 있는 데이터가 부족한 상태였으며 데이터 및 분석에 대한 접근도 적은 것으로 조사됐다. 보고서는 이러한 데이터 권한과 데이터 부족 간 격차가 두드러지는 금융 서비스 업계에서는 일선 직원의 11%만이 분석 보고서에 접근하고 있다고 전했다.    보고서에 따르면, 직원의 60%는 필요한 정보를 얻는데 몇 시간 또는 며칠이 걸리며 3%만이 몇 초 안에 정보를 찾을 수 있었다. 분석에 능숙하지 않은 직원이 데이터 기반 의사결정을 해야 하는 경우 79%는 IT 또는 비즈니스 분석가에게 도움을 요청해야 했다. 셀프서비스 도구를 사용할 수 있는 응답자는 단 7%에 불과했다. 한편, 데이터 및 분석을 활용하고 있다고 한 응답자는 효율성 및 생산성 향상, 빠른 의사결정, 우수한 재무 성과 등의 이점을 얻게 됐다고 밝혔다. 리테일 및 의료 산업이 신제품 개발 및 수익 흐름 파악 등에 분석을 주도적으로 사용하고 있는 것으로 조사됐다. 마이크로스트레티지의 선임 부사장 겸 CMO인 마지 브레야는 “대부분 직원이 여전히 데이터 기반 의사결정에 대해 주먹구구식의 태도를 취하고 있다. 셀프서비스 분석 채택률은 30%에 머무른다. ...

2019.11.11

빅데이터 솔루션에 대한 '기대'와 '현실'

"기업의 빅데이터에 대한 기대와 실제 경험하는 현실 사이에는 간격이 크다. 이런 간격을 초래하는 요인 가운데 하나가 '스킬 갭(Skill Gap)', 즉 인적 역량 부족이다." 빅데이터는 기업 활동을 혁신시킬 것이라는 가능성을 제시하면서, 솔루션과 관련해 수많은 '과장 광고'들이 범람했다. CEO들은 기존에는 활용하지 못했던 수많은 데이터를 수집, 통합, 분석하면 영업 마진을 높이고, 가치 제안을 개선하고, 완전히 새로운 수익원을 창출해 수익을 증대시킬 수 있다고 기대한다. 이런 가능성은 여전히 유효하다. 그러나 가능성이 그냥 가능성으로 머물고 있는 기업이 대다수이다. 가트너 조사에 따르면, 2015년에도 빅데이터를 효과적으로 활용하지 못할 포춘 500대 기업의 비율이 85%가 넘을 전망이다. 더 경계해야 할 부분은 CEO가 인식하는 조직 내 빅데이터의 활용 가치와 역할이 나머지 임직원의 경험 사이에 큰 차이가 있다는 것이다. 이코노미스트가 362명의 임원을 조사한 결과에 따르면, 직원들에게 필요한 데이터를 제공하고 있다고 믿는 CEO의 비율은 47%이지만, 전체 임원 가운데 여기에 동의하는 비율은 27%로 큰 차이를 보였다. 또한 43%의 CEO가 관련성이 높은 데이터를 실시간으로 수집해 제공하고 있다고 생각하고 있지만 전체 임원 가운데 이에 동의하는 비율은 29%로 역시 큰 차이가 있다. 이 조사 결과는 중요한 의문 두 가지를 제기한다. 'CEO와 나머지 임원 사이에 데이터에 대한 인식 차이가 큰 이유는 뭘까?', '데이터 과학 솔루션이 기대를 충족하지 못한 이유는 뭘까?'라는 의문이다. 데이터 중심 문화 조성이 급선무 직원 참여(몰입), CEO의 개성, 빅데이터를 성공적으로 도입하는 속도와 범위 등과 관련된 언론의 과장 광고 등 여러 가지 원인이 인식에 있어 '불협화음'을 만들어 낸다. 그러나 조직 문화가 가장 큰 원인일 ...

빅데이터 데이터과학 데이터중심문화 스킬갭

2015.04.13

"기업의 빅데이터에 대한 기대와 실제 경험하는 현실 사이에는 간격이 크다. 이런 간격을 초래하는 요인 가운데 하나가 '스킬 갭(Skill Gap)', 즉 인적 역량 부족이다." 빅데이터는 기업 활동을 혁신시킬 것이라는 가능성을 제시하면서, 솔루션과 관련해 수많은 '과장 광고'들이 범람했다. CEO들은 기존에는 활용하지 못했던 수많은 데이터를 수집, 통합, 분석하면 영업 마진을 높이고, 가치 제안을 개선하고, 완전히 새로운 수익원을 창출해 수익을 증대시킬 수 있다고 기대한다. 이런 가능성은 여전히 유효하다. 그러나 가능성이 그냥 가능성으로 머물고 있는 기업이 대다수이다. 가트너 조사에 따르면, 2015년에도 빅데이터를 효과적으로 활용하지 못할 포춘 500대 기업의 비율이 85%가 넘을 전망이다. 더 경계해야 할 부분은 CEO가 인식하는 조직 내 빅데이터의 활용 가치와 역할이 나머지 임직원의 경험 사이에 큰 차이가 있다는 것이다. 이코노미스트가 362명의 임원을 조사한 결과에 따르면, 직원들에게 필요한 데이터를 제공하고 있다고 믿는 CEO의 비율은 47%이지만, 전체 임원 가운데 여기에 동의하는 비율은 27%로 큰 차이를 보였다. 또한 43%의 CEO가 관련성이 높은 데이터를 실시간으로 수집해 제공하고 있다고 생각하고 있지만 전체 임원 가운데 이에 동의하는 비율은 29%로 역시 큰 차이가 있다. 이 조사 결과는 중요한 의문 두 가지를 제기한다. 'CEO와 나머지 임원 사이에 데이터에 대한 인식 차이가 큰 이유는 뭘까?', '데이터 과학 솔루션이 기대를 충족하지 못한 이유는 뭘까?'라는 의문이다. 데이터 중심 문화 조성이 급선무 직원 참여(몰입), CEO의 개성, 빅데이터를 성공적으로 도입하는 속도와 범위 등과 관련된 언론의 과장 광고 등 여러 가지 원인이 인식에 있어 '불협화음'을 만들어 낸다. 그러나 조직 문화가 가장 큰 원인일 ...

2015.04.13

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