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‘블록체인’이 미래 인터넷의 중추인 이유

지난 몇 년 동안 ‘인터넷의 미래’는 많은 추측과 논쟁의 주제였다. 가상 세계와 몰입형 경험의 등장부터 소셜 미디어의 폭발적인 성장까지 인터넷은 커뮤니케이션과 상거래를 위해 ‘어디에나 존재하는 매체’가 됐다. 그리고 블록체인의 출현으로 인터넷은 일대 변혁을 앞두고 있다. 이것이 인터넷의 첫 번째 변화는 아니다. 약 30년 전 대중에 공개된 이후로 인터넷은 2가지 중대한 진화를 거쳤고, 이제 막 3번째 진화를 겪으려 하고 있다. 이러한 변혁은 인터넷을 어떻게 사용하는지 그리고 무엇을 위해 사용하는지 뿐만 아니라 살고 일하며 상호작용하는 방법까지 바꾸면서 전 세계에 영향을 끼쳤다.    ‘웹 1.0’: 정적 인터넷 공공 인터넷의 첫 번째 버전은 웹사이트의 시대였다. 모든 회사는 웹사이트가 필요했고, 웹사이트는 주로 웹사이트 주인이 중요하다고 생각하는 정적 데이터 및 정보를 담고 있었다. 이를테면 기업 웹사이트에는 해당 회사의 정보(대부분 마케팅 자료)가 있었다. 뉴스와 레퍼런스 웹사이트에도 정보가 축적돼 있었다. 하지만 모든 사이트는 ‘단방향 통신 경로’로 소비자에게 정보를 전달했다. 이는 당시의 전통적인 미디어(예: 신문, 잡지, 라디오, 텔레비전 등)가 대중에게 정보를 전달하는 방식과 유사했다. NBC, CNN 등의 기존 미디어든 맥도날드 등의 브랜드든 관계없이 모든 회사는 머지않아 ‘대중에게 정보를 전달하는 웹사이트’를 갖게 됐다. (그림 1)은 이러한 인터넷을 보여준다. 웹사이트는 기업들이 만들고 소유하는 개체였다. 대부분 정적 데이터를 가지고 있었고, 이 데이터는 회사에서 통제하고 관리했다. 정보는 웹사이트 사용자에게 한 방향으로만 전달됐다.   이 모델에서 정보는 단방향으로 전달됐기 때문에 데이터 개인화는 극히 제한적이었다. 사용자는 소비하고자 하는 정보를 선택하고 필터링할 수 있었지만 전달된 정보에 영향을 미칠 순 없었다. 다른 사용자에게 영향을 줄 수도 없었다. 사용자 간 정보 공유는 일반적으로 지역 친구 또는 ...

블록체인 인터넷 애플리케이션 소셜 미디어 웹사이트 블로그 데이터 민주화 데이터 암호화폐 비트코인 인터넷 백본 애플리케이션 아키텍처

2022.04.27

지난 몇 년 동안 ‘인터넷의 미래’는 많은 추측과 논쟁의 주제였다. 가상 세계와 몰입형 경험의 등장부터 소셜 미디어의 폭발적인 성장까지 인터넷은 커뮤니케이션과 상거래를 위해 ‘어디에나 존재하는 매체’가 됐다. 그리고 블록체인의 출현으로 인터넷은 일대 변혁을 앞두고 있다. 이것이 인터넷의 첫 번째 변화는 아니다. 약 30년 전 대중에 공개된 이후로 인터넷은 2가지 중대한 진화를 거쳤고, 이제 막 3번째 진화를 겪으려 하고 있다. 이러한 변혁은 인터넷을 어떻게 사용하는지 그리고 무엇을 위해 사용하는지 뿐만 아니라 살고 일하며 상호작용하는 방법까지 바꾸면서 전 세계에 영향을 끼쳤다.    ‘웹 1.0’: 정적 인터넷 공공 인터넷의 첫 번째 버전은 웹사이트의 시대였다. 모든 회사는 웹사이트가 필요했고, 웹사이트는 주로 웹사이트 주인이 중요하다고 생각하는 정적 데이터 및 정보를 담고 있었다. 이를테면 기업 웹사이트에는 해당 회사의 정보(대부분 마케팅 자료)가 있었다. 뉴스와 레퍼런스 웹사이트에도 정보가 축적돼 있었다. 하지만 모든 사이트는 ‘단방향 통신 경로’로 소비자에게 정보를 전달했다. 이는 당시의 전통적인 미디어(예: 신문, 잡지, 라디오, 텔레비전 등)가 대중에게 정보를 전달하는 방식과 유사했다. NBC, CNN 등의 기존 미디어든 맥도날드 등의 브랜드든 관계없이 모든 회사는 머지않아 ‘대중에게 정보를 전달하는 웹사이트’를 갖게 됐다. (그림 1)은 이러한 인터넷을 보여준다. 웹사이트는 기업들이 만들고 소유하는 개체였다. 대부분 정적 데이터를 가지고 있었고, 이 데이터는 회사에서 통제하고 관리했다. 정보는 웹사이트 사용자에게 한 방향으로만 전달됐다.   이 모델에서 정보는 단방향으로 전달됐기 때문에 데이터 개인화는 극히 제한적이었다. 사용자는 소비하고자 하는 정보를 선택하고 필터링할 수 있었지만 전달된 정보에 영향을 미칠 순 없었다. 다른 사용자에게 영향을 줄 수도 없었다. 사용자 간 정보 공유는 일반적으로 지역 친구 또는 ...

2022.04.27

이제 데이터도 서비스로... 눈 여겨 볼 ‘DaaS’ 벤더 11곳

데이터 기반 의사결정이나 디지털 서비스를 보완하고자 하지만 수중에 충분한 데이터가 없을 수 있는 기업들의 선택 폭이 넓어지고 있다.  오늘날 대부분 비즈니스의 중심에는 ‘데이터 기반 의사결정’과 ‘디지털 서비스’가 있다. 따라서 기업들은 (이를 위해) 충분한 데이터를 확보해야 한다. 하지만 비즈니스에 도움이 될 수 있는 모든 데이터를 내부적인 수단으로만 쉽게 생성, 정리, 분석할 수 있는 건 아니다. 기업들이 사용할 수 있는 데이터를 (유료로) 제공하는 ‘서비스형 데이터(Data as a Service; DaaS)’ 업체들을 살펴봐야 할 이유다.  누가 ‘서비스형 데이터(DaaS)’를 필요로 할까? 데이터를 원한다면 누구든지 필요하다. 때때로 DaaS 업체의 데이터는 (기업들의) 내부 작업 또는 자체 비즈니스 운영에서 나온다. 때로는 DaaS 업체가 수집한 외부 소스(대부분 오픈소스)에서 나오기도 한다. 이는 기업들이 자체적으로 처리할 수 없는 데이터 자산을 활용할 수 있도록 지원한다.    DaaS 오퍼링은 지난 수십 년 동안 발전해 왔지만 최근 개발자들은 유연한 사용량 기반 가격 정책을 가진 클라우드 모델이 (벤더가) 수익을 창출하려는 데이터 소스와 기업들을 더 쉽게 연결하는 데 도움을 줄 수 있다는 사실을 깨달았다. 아울러 DaaS 업체들은 오류를 수정하거나 격차를 메워 기업들이 자체적으로 수집한 데이터 품질을 개선하고, 더 많이 필요하다면 더 많은 데이터를 제공할 수도 있게 됐다. 이러한 방식을 통해 DaaS 업체들은 자체 개발한 데이터웨어하우스를 선별된 다른 소스와 교차 수정하여 개선할 수 있다.  이 분야는 빠르게 성장하고 있다. 몇몇 DaaS 업체는 정보 관리, 데이터 분석, 보고서 작성, 의사결정 지원 등의 기능을 강조한다. 데이터가 너무 많으면 과잉 또는 과부족이라는 점에서 데이터 자체를 강조하는 업체도 있다. 많은 도구는 개발을 간소화하고 스마트하게 만드는 방식을 따르고 있다. 로우코드 및...

데이터 디지털 서비스 서비스형 데이터 데이터 자산 애널리틱스 데이터 과학

2022.04.18

데이터 기반 의사결정이나 디지털 서비스를 보완하고자 하지만 수중에 충분한 데이터가 없을 수 있는 기업들의 선택 폭이 넓어지고 있다.  오늘날 대부분 비즈니스의 중심에는 ‘데이터 기반 의사결정’과 ‘디지털 서비스’가 있다. 따라서 기업들은 (이를 위해) 충분한 데이터를 확보해야 한다. 하지만 비즈니스에 도움이 될 수 있는 모든 데이터를 내부적인 수단으로만 쉽게 생성, 정리, 분석할 수 있는 건 아니다. 기업들이 사용할 수 있는 데이터를 (유료로) 제공하는 ‘서비스형 데이터(Data as a Service; DaaS)’ 업체들을 살펴봐야 할 이유다.  누가 ‘서비스형 데이터(DaaS)’를 필요로 할까? 데이터를 원한다면 누구든지 필요하다. 때때로 DaaS 업체의 데이터는 (기업들의) 내부 작업 또는 자체 비즈니스 운영에서 나온다. 때로는 DaaS 업체가 수집한 외부 소스(대부분 오픈소스)에서 나오기도 한다. 이는 기업들이 자체적으로 처리할 수 없는 데이터 자산을 활용할 수 있도록 지원한다.    DaaS 오퍼링은 지난 수십 년 동안 발전해 왔지만 최근 개발자들은 유연한 사용량 기반 가격 정책을 가진 클라우드 모델이 (벤더가) 수익을 창출하려는 데이터 소스와 기업들을 더 쉽게 연결하는 데 도움을 줄 수 있다는 사실을 깨달았다. 아울러 DaaS 업체들은 오류를 수정하거나 격차를 메워 기업들이 자체적으로 수집한 데이터 품질을 개선하고, 더 많이 필요하다면 더 많은 데이터를 제공할 수도 있게 됐다. 이러한 방식을 통해 DaaS 업체들은 자체 개발한 데이터웨어하우스를 선별된 다른 소스와 교차 수정하여 개선할 수 있다.  이 분야는 빠르게 성장하고 있다. 몇몇 DaaS 업체는 정보 관리, 데이터 분석, 보고서 작성, 의사결정 지원 등의 기능을 강조한다. 데이터가 너무 많으면 과잉 또는 과부족이라는 점에서 데이터 자체를 강조하는 업체도 있다. 많은 도구는 개발을 간소화하고 스마트하게 만드는 방식을 따르고 있다. 로우코드 및...

2022.04.18

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

‘아파치 카프카’, 개념부터 사용례까지

2011년 링크드인(LinkedIn)에서 개발된 ‘아파치 카프카(Apache Kafka)’는 이벤트 스트리밍에서 널리 쓰이는 플랫폼 중 하나다. 카프카는 고성능 데이터 파이프라인, 스트리밍 애널리틱스, 데이터 통합, 미션 크리티컬 애플리케이션에 사용된다.  모든 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하고 야간 배치 처리를 사용하여 분석하는 것만으로는 더 이상 비즈니스 또는 프로세스를 적시에 모니터링 및 관리하기가 충분하지 않다. 대신에 이후의 심층 분석을 위해 데이터 저장 외에 간단한 데이터 스트림 실시간 분석을 수행해야 한다.    카프카의 부속물에는 아파치 플링크(Apache Flink), 아파치 삼자(Apache Samza), 아파치 스파크(Apache Spark), 아파치 스톰(Apache Storm), 데이터브릭스(Databricks), 버베리카(Ververica) 등이 있다. 카프카의 대안으로는 아마존 키네시스(Amazon Kinesis), 아파치 펄사(Apache Pulsar), 애저 스트림 애널리틱스(Azure Stream Analytics), 컨플루언트(Confluent), 구글 클라우드 데이터플로(Google Cloud Dataflow) 등이 있다. 단, 카프카의 단점은 대규모 카프카 클러스터 구성이 까다로울 수 있다는 것이다. 컨플루언트 클라우드(Confluent Cloud)와 아파치 카프카용 아마존 관리형 스트리밍(Amazon Managed Streaming) 등 카프카의 상용 클라우드 버전을 사용하면 이 문제와 다른 문제를 해결할 수 있다(유료). 아파치 카프카란? 아파치 카프카는 고성능 데이터 파이프라인, 스트리밍 분석, 데이터 통합, 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 오픈소스, 자바/스칼라, 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼이다. 카프카 이벤트는 토픽별로 구성되고 저장된다. 카프카의 핵심 API는 5개이며, 다음과 같다.  • Admin API: 토픽, 브로커, 기타 카프카 객체를 관리하고 검사한다...

아파치 카프카 이벤트 스트리밍 데이터 데이터 파이프라인 데이터 웨어하우스 링크드인 컨플루언트 애널리틱스 소프트웨어 개발

2022.03.02

2011년 링크드인(LinkedIn)에서 개발된 ‘아파치 카프카(Apache Kafka)’는 이벤트 스트리밍에서 널리 쓰이는 플랫폼 중 하나다. 카프카는 고성능 데이터 파이프라인, 스트리밍 애널리틱스, 데이터 통합, 미션 크리티컬 애플리케이션에 사용된다.  모든 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하고 야간 배치 처리를 사용하여 분석하는 것만으로는 더 이상 비즈니스 또는 프로세스를 적시에 모니터링 및 관리하기가 충분하지 않다. 대신에 이후의 심층 분석을 위해 데이터 저장 외에 간단한 데이터 스트림 실시간 분석을 수행해야 한다.    카프카의 부속물에는 아파치 플링크(Apache Flink), 아파치 삼자(Apache Samza), 아파치 스파크(Apache Spark), 아파치 스톰(Apache Storm), 데이터브릭스(Databricks), 버베리카(Ververica) 등이 있다. 카프카의 대안으로는 아마존 키네시스(Amazon Kinesis), 아파치 펄사(Apache Pulsar), 애저 스트림 애널리틱스(Azure Stream Analytics), 컨플루언트(Confluent), 구글 클라우드 데이터플로(Google Cloud Dataflow) 등이 있다. 단, 카프카의 단점은 대규모 카프카 클러스터 구성이 까다로울 수 있다는 것이다. 컨플루언트 클라우드(Confluent Cloud)와 아파치 카프카용 아마존 관리형 스트리밍(Amazon Managed Streaming) 등 카프카의 상용 클라우드 버전을 사용하면 이 문제와 다른 문제를 해결할 수 있다(유료). 아파치 카프카란? 아파치 카프카는 고성능 데이터 파이프라인, 스트리밍 분석, 데이터 통합, 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 오픈소스, 자바/스칼라, 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼이다. 카프카 이벤트는 토픽별로 구성되고 저장된다. 카프카의 핵심 API는 5개이며, 다음과 같다.  • Admin API: 토픽, 브로커, 기타 카프카 객체를 관리하고 검사한다...

2022.03.02

오는 5월 ‘아비바 PI 월드 2022’ 열린다… "혁신을 위한 데이터 역할 제시"

아비바가 ‘아비바 PI 월드(AVEVA PI World)’ 컨퍼런스를 5월 16일부터 19일까지 네덜란드 암스테르담 RAI 컨벤션 센터에서 개최한다고 3월 2일 밝혔다.    이번 행사(https://piworld.aveva.com/amsterdam2022)에는 옥스퍼드 대학 산하 웰컴 연구소의 캐서린 그린 박사와 켈로그, 코그니전트 및 마이크로소프트 등의 글로벌 기업 담당자들이 참석해, 기업들이 어떻게 데이터와 AI를 기반으로 인사이트를 공유하고 빠르게 변화하는 시대에 혁신을 주도하며 민첩성과 탄력성의 새로운 기준을 설정하는지에 대해 설명할 예정이다.  또 이번 행사에서는 아비바 솔루션을 활용하여 데이터에서 실제 활용 가능한 인사이트를 도출하고 경쟁력을 강화함으로써 혁신의 가속화하는 방안도 직접 확인할 수 있다고 업체 측은 설명했다. 아울러 아비바 PI 월드 2022에서는 기업들이 데이터를 활용해 위기를 기회로 전환하는 방법을 알아보고, 자동화 기술의 이점을 극대화하는데 있어 인간의 인사이트가 왜 중요한지에 대해 심도 있게 논의할 예정이다. 이번 행사에서 아비바 피터 허웍 CEO는 상호 연결된 디지털 인사이트가 에코시스템 전반에 걸쳐 가치를 창출하는 방식 및 데이터 기반의 실제 비즈니스 운영 사례를 발표한다. 또한 옥스퍼드 대학 웰컴 인류 유전학 센터의 캐서린 그린 박사는 데이터가 옥스퍼드 백신 개발에 도움을 준 방법 및 기업이 주목해야 하는 내부 패러다임을, 인플루언서 겸 전 유엔 청소년 대표단의 자힌키 비셀링크는 차세대 산업 인력으로서 Z세대가 디지털 사고방식을 고취시키는 방법에 대해 논의한다.  아비바 정보 부문 EVP 및 롭 맥그리비 운영 부문 EVP인 로난 드 후지는 아비바 데이터 허브에 통합된 PI 시스템이 고객을 위한 가치 제고를 가속화하는 방법 및 아비바 솔루션의 로드맵을 설명하고, 아비바 리사 존스턴 최고마케팅책임자 겸 최고지속가능성책임자는 뉴노멀 시대, 성공을 위한 디지털 탄력성 강화 전...

아비바 데이터 인공지능

2022.03.02

아비바가 ‘아비바 PI 월드(AVEVA PI World)’ 컨퍼런스를 5월 16일부터 19일까지 네덜란드 암스테르담 RAI 컨벤션 센터에서 개최한다고 3월 2일 밝혔다.    이번 행사(https://piworld.aveva.com/amsterdam2022)에는 옥스퍼드 대학 산하 웰컴 연구소의 캐서린 그린 박사와 켈로그, 코그니전트 및 마이크로소프트 등의 글로벌 기업 담당자들이 참석해, 기업들이 어떻게 데이터와 AI를 기반으로 인사이트를 공유하고 빠르게 변화하는 시대에 혁신을 주도하며 민첩성과 탄력성의 새로운 기준을 설정하는지에 대해 설명할 예정이다.  또 이번 행사에서는 아비바 솔루션을 활용하여 데이터에서 실제 활용 가능한 인사이트를 도출하고 경쟁력을 강화함으로써 혁신의 가속화하는 방안도 직접 확인할 수 있다고 업체 측은 설명했다. 아울러 아비바 PI 월드 2022에서는 기업들이 데이터를 활용해 위기를 기회로 전환하는 방법을 알아보고, 자동화 기술의 이점을 극대화하는데 있어 인간의 인사이트가 왜 중요한지에 대해 심도 있게 논의할 예정이다. 이번 행사에서 아비바 피터 허웍 CEO는 상호 연결된 디지털 인사이트가 에코시스템 전반에 걸쳐 가치를 창출하는 방식 및 데이터 기반의 실제 비즈니스 운영 사례를 발표한다. 또한 옥스퍼드 대학 웰컴 인류 유전학 센터의 캐서린 그린 박사는 데이터가 옥스퍼드 백신 개발에 도움을 준 방법 및 기업이 주목해야 하는 내부 패러다임을, 인플루언서 겸 전 유엔 청소년 대표단의 자힌키 비셀링크는 차세대 산업 인력으로서 Z세대가 디지털 사고방식을 고취시키는 방법에 대해 논의한다.  아비바 정보 부문 EVP 및 롭 맥그리비 운영 부문 EVP인 로난 드 후지는 아비바 데이터 허브에 통합된 PI 시스템이 고객을 위한 가치 제고를 가속화하는 방법 및 아비바 솔루션의 로드맵을 설명하고, 아비바 리사 존스턴 최고마케팅책임자 겸 최고지속가능성책임자는 뉴노멀 시대, 성공을 위한 디지털 탄력성 강화 전...

2022.03.02

‘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

최형광 칼럼 | 데이터 비긴즈

요한복음 1절은 이렇게 시작한다. “태초에 말씀(Word)이 있었다. 말씀은 하나님과 함께 있었고 말씀이 하나님이었다.” 말씀은 정보일까 데이터일까? 페이스북의 사진이나 동영상을 공유하며 좋아요를 누른다. 사진은 정보일까 데이터일까? 유튜브 동영상을 시청하니 데이터 소모량이 늘어나게 되었다면 이는 정보인가? 데이터인가? 데이터와 정보와 지식 맥도너(A.M.McDonough)는 정보경제학에서 '정보란 사실 내지 자료에 지적인 처리를 가하여 얻어진 지식’이라고 말한다. 데이터가 쌓인다고 정보가 쌓이지 않고 정보가 많다고 지식이 쌓이지 않는다. 데이터는 가치평가를 하지 않은 자료다. 특정 상황에 사용할 수 있게 정리된 내용을 정보라 한다. 그림은 앨런 켄트로(Allen kentro)의 '지식삼각형'(knowledge triangle)을 보여주고 있다.  [그림 1] 지식삼각형'(knowledge triangle, Allen kentro)  자료가 가치평가를 거치면 정보가 되고, 시간과 내용을 포괄하여 체계화되면 지식이 된다고 본다. 리차드 맥더멋(Richard Mcdermott)은 지식을 6가지 특성으로 나눈다. 첫째 아는 것은 인간이 가진 행위다. 둘째 지식은 생각에서 나온다. 셋째 지식은 현재 상황에서 나온다. 넷째 지식은 커뮤니티의 자산이다. 다섯째 지식은 다양한 방식으로 커뮤니티를 통해 순환된다. 여섯째 새로운 지식은 기존의 경계에서 생성된다. 6가지의 지식 특성을 정리하면 다음과 같다. ① 정보는 객체인 반면, 지식은 인간의 행위를 포함  ② 정보는 이미 완성되어 보관되어 있는데 반해, 지식은 현재시점에서 창출  ③ 정보의 이동은 저장소의 이동이며 지식은 현재시점을 고려하여 공유  (Richard Mcdermott, 1999, KISDI 김희연). 데이터가 분석되면서 인간의 행위가 포함되어 정보와 지식으로 발전하게 되고 의사결정으로 이어진다.  비대면과 비정형 데이터 정보경제학 측면의 데이터...

최형광 데이터 정보 지식 데이터 드리븐

2022.02.21

요한복음 1절은 이렇게 시작한다. “태초에 말씀(Word)이 있었다. 말씀은 하나님과 함께 있었고 말씀이 하나님이었다.” 말씀은 정보일까 데이터일까? 페이스북의 사진이나 동영상을 공유하며 좋아요를 누른다. 사진은 정보일까 데이터일까? 유튜브 동영상을 시청하니 데이터 소모량이 늘어나게 되었다면 이는 정보인가? 데이터인가? 데이터와 정보와 지식 맥도너(A.M.McDonough)는 정보경제학에서 '정보란 사실 내지 자료에 지적인 처리를 가하여 얻어진 지식’이라고 말한다. 데이터가 쌓인다고 정보가 쌓이지 않고 정보가 많다고 지식이 쌓이지 않는다. 데이터는 가치평가를 하지 않은 자료다. 특정 상황에 사용할 수 있게 정리된 내용을 정보라 한다. 그림은 앨런 켄트로(Allen kentro)의 '지식삼각형'(knowledge triangle)을 보여주고 있다.  [그림 1] 지식삼각형'(knowledge triangle, Allen kentro)  자료가 가치평가를 거치면 정보가 되고, 시간과 내용을 포괄하여 체계화되면 지식이 된다고 본다. 리차드 맥더멋(Richard Mcdermott)은 지식을 6가지 특성으로 나눈다. 첫째 아는 것은 인간이 가진 행위다. 둘째 지식은 생각에서 나온다. 셋째 지식은 현재 상황에서 나온다. 넷째 지식은 커뮤니티의 자산이다. 다섯째 지식은 다양한 방식으로 커뮤니티를 통해 순환된다. 여섯째 새로운 지식은 기존의 경계에서 생성된다. 6가지의 지식 특성을 정리하면 다음과 같다. ① 정보는 객체인 반면, 지식은 인간의 행위를 포함  ② 정보는 이미 완성되어 보관되어 있는데 반해, 지식은 현재시점에서 창출  ③ 정보의 이동은 저장소의 이동이며 지식은 현재시점을 고려하여 공유  (Richard Mcdermott, 1999, KISDI 김희연). 데이터가 분석되면서 인간의 행위가 포함되어 정보와 지식으로 발전하게 되고 의사결정으로 이어진다.  비대면과 비정형 데이터 정보경제학 측면의 데이터...

2022.02.21

애널리틱스 전초기지, 디즈니의 ‘데이터 클린룸’ 살펴보기

월트 디즈니 컴퍼니(Walt Disney Co.) 엔터테인먼트 및 스포츠 비즈니스 부문의 광고 판매와 통합 마케팅을 담당하는 ‘디즈니 광고 판매(Disney Advertising Sales; 이하 디즈니 AS)’는 사용자 프라이버시를 보호하면서 광고주에게 방대한 양의 시청자 데이터를 제공하기 위해 데이터 거버넌스에 ‘데이터 클린룸’ 접근 방식을 취하고 있다. 아울러 고객들이(광고주) 광고 메시지에 적합한 사용자를 찾을 수 있도록 다년간 데이터 및 애널리틱스 분야에서 새로운 영역을 개척하고 있다.   디즈니플러스(월트 디즈니의 스트리밍 서비스)의 가히 폭발적인 성장은 엄청난 양의 데이터를 추가했다. 현재 디즈니 AS는 이 데이터를 기반으로 구축한 1,000개 이상의 사용자 세그먼트를 광고주에 제공하고 있다. 하지만 큰 힘에는 큰 책임이 따르는 법이다. 다시 말해, 디즈니는 사용자 데이터와 프라이버시를 안전하게 보호하기 위해 새로운 데이터 거버넌스 접근 방식을 찾아야 했다. 지난 2021년 10월 디즈니 AS는 하부(Habu), 인포섬(InfoSum), 스노우플레이크(Snowflake) 등과 함께 구축한 새로운 클린룸 데이터 솔루션을 공개했다. 회사에 따르면 데이터 클린룸은 파트너가 공동 분석을 위해 정의된 규제 하에 데이터를 한데 모으는 장소다. 디즈니 AS의 시청자 모델링 및 데이터 과학 담당 부사장 다나 맥그로는 이러한 디즈니와 고객과의 관계는 디즈니가 데이터로 하는 모든 일에 등대 역할을 한다고 말했다. 그는 “고객과 관계를 맺는 방식(예: 데이터 클린룸) 그리고 여기서 생성되는 콘텐츠가 (디즈니의) 광고 오퍼링을 매력적으로 만드는 이유”라면서, “데이터, 데이터 사용, 데이터 거버넌스를 고려할 때 ‘이것이 고객 경험을 향상시키는지가 중요하다”라고 설명했다. 안전하게 데이터를 공유할 수 있는 ‘데이터 클린룸’  맥그로는 “브랜드가 디즈니와 데이터를 전혀 교환하지 않고 ▲시청자 그리고 ▲디즈니를 통해 광고하고 싶은 대상에 관한 인사...

데이터 애널리틱스 데이터 과학 디지털 트랜스포메이션 디즈니 광고 마케팅 프라이버시 데이터 클린룸 스노우플레이크

2022.02.16

월트 디즈니 컴퍼니(Walt Disney Co.) 엔터테인먼트 및 스포츠 비즈니스 부문의 광고 판매와 통합 마케팅을 담당하는 ‘디즈니 광고 판매(Disney Advertising Sales; 이하 디즈니 AS)’는 사용자 프라이버시를 보호하면서 광고주에게 방대한 양의 시청자 데이터를 제공하기 위해 데이터 거버넌스에 ‘데이터 클린룸’ 접근 방식을 취하고 있다. 아울러 고객들이(광고주) 광고 메시지에 적합한 사용자를 찾을 수 있도록 다년간 데이터 및 애널리틱스 분야에서 새로운 영역을 개척하고 있다.   디즈니플러스(월트 디즈니의 스트리밍 서비스)의 가히 폭발적인 성장은 엄청난 양의 데이터를 추가했다. 현재 디즈니 AS는 이 데이터를 기반으로 구축한 1,000개 이상의 사용자 세그먼트를 광고주에 제공하고 있다. 하지만 큰 힘에는 큰 책임이 따르는 법이다. 다시 말해, 디즈니는 사용자 데이터와 프라이버시를 안전하게 보호하기 위해 새로운 데이터 거버넌스 접근 방식을 찾아야 했다. 지난 2021년 10월 디즈니 AS는 하부(Habu), 인포섬(InfoSum), 스노우플레이크(Snowflake) 등과 함께 구축한 새로운 클린룸 데이터 솔루션을 공개했다. 회사에 따르면 데이터 클린룸은 파트너가 공동 분석을 위해 정의된 규제 하에 데이터를 한데 모으는 장소다. 디즈니 AS의 시청자 모델링 및 데이터 과학 담당 부사장 다나 맥그로는 이러한 디즈니와 고객과의 관계는 디즈니가 데이터로 하는 모든 일에 등대 역할을 한다고 말했다. 그는 “고객과 관계를 맺는 방식(예: 데이터 클린룸) 그리고 여기서 생성되는 콘텐츠가 (디즈니의) 광고 오퍼링을 매력적으로 만드는 이유”라면서, “데이터, 데이터 사용, 데이터 거버넌스를 고려할 때 ‘이것이 고객 경험을 향상시키는지가 중요하다”라고 설명했다. 안전하게 데이터를 공유할 수 있는 ‘데이터 클린룸’  맥그로는 “브랜드가 디즈니와 데이터를 전혀 교환하지 않고 ▲시청자 그리고 ▲디즈니를 통해 광고하고 싶은 대상에 관한 인사...

2022.02.16

개인화 경험을 모든 고객에게 전달하라··· 美 약국 체인의 ‘AI’ 활용기

미국의 대형 약국 체인은 신속한 애널리틱스와 최신 머신러닝 기술을 지원하기 위해 재구성된 데이터 기반을 바탕으로 클라우드-퍼스트 디지털 트랜스포메이션을 추진해 향상된 고객 서비스를 제공하고 있다. 코로나19 팬데믹은 디지털 트랜스포메이션의 촉매로 입증됐고, ‘월그린스 부츠 얼라이언스(Walgreens Boots Alliance; WBA)’는 그 대표적인 예라고 할 수 있다. WBA는 미국에 약 9,000곳의 약국(Walgreens)과 영국에 약 2,300곳의 드럭스토어(Boots)를 보유하고 있다. 지난 2019년 3월 팬데믹이 전 세계를 강타했을 때 이 회사는 문을 닫거나 (트랜스포메이션) 속도를 늦출 수 있는 선택지가 없었다.  팬데믹 발발 6개월 전 WBA에 합류한 글로벌 CIO 겸 수석 부사장 프란세스코 틴토는 그 대신 이 회사가 고객에게 디지털 서비스를 제공할 수 있도록 클라우드 퍼스트 비즈니스 트랜스포메이션을 빠르게 추진해야 했다. 그는 “봉쇄조치 기간에도 고객에게 서비스를 제공할 수 있어야 했다”라고 말했다.    현재까지 WBA는 마이크로소프트의 애저 클라우드를 기반으로 한 디지털 트랜스포메이션과 몽고DB 데이터베이스, 스노우플레이크 데이터 웨어하우징, 데이터브릭스의 스파크 기반 AI 플랫폼 등의 최첨단 기술을 기반으로 미국에서 5,600만 건의 코로나19 백신 접종과 2,290만 건의 테스트를 시행했다.  이제 월그린스 부츠의 IT 리더는 고급 클라우드, 데이터 애널리틱스, 인공지능 기술을 강력하게 조합하여 대규모 개인화 서비스를 제공하고 소비자와의 온라인 관계를 강화할 계획이다.  데이터가 핵심  틴토에 따르면 WBA는 IT 스택을 현대화하면서 온라인 소매 비즈니스의 백엔드 프로세스(예: 미지급금, 총계정원장, 재고 관리 등)를 마이크로소프트 클라우드로 마이그레이션했다. 아울러 SAP S/4HANA 그리고 서비스나우의 클라우드 기반 자동화 운영 서비스로 전환해 비즈니스 애플리케이...

애널리틱스 머신러닝 데이터 클라우드 퍼스트 디지털 트랜스포메이션 개인화 대규모 개인화 마이크로소프트 애저 고객 경험

2022.02.15

미국의 대형 약국 체인은 신속한 애널리틱스와 최신 머신러닝 기술을 지원하기 위해 재구성된 데이터 기반을 바탕으로 클라우드-퍼스트 디지털 트랜스포메이션을 추진해 향상된 고객 서비스를 제공하고 있다. 코로나19 팬데믹은 디지털 트랜스포메이션의 촉매로 입증됐고, ‘월그린스 부츠 얼라이언스(Walgreens Boots Alliance; WBA)’는 그 대표적인 예라고 할 수 있다. WBA는 미국에 약 9,000곳의 약국(Walgreens)과 영국에 약 2,300곳의 드럭스토어(Boots)를 보유하고 있다. 지난 2019년 3월 팬데믹이 전 세계를 강타했을 때 이 회사는 문을 닫거나 (트랜스포메이션) 속도를 늦출 수 있는 선택지가 없었다.  팬데믹 발발 6개월 전 WBA에 합류한 글로벌 CIO 겸 수석 부사장 프란세스코 틴토는 그 대신 이 회사가 고객에게 디지털 서비스를 제공할 수 있도록 클라우드 퍼스트 비즈니스 트랜스포메이션을 빠르게 추진해야 했다. 그는 “봉쇄조치 기간에도 고객에게 서비스를 제공할 수 있어야 했다”라고 말했다.    현재까지 WBA는 마이크로소프트의 애저 클라우드를 기반으로 한 디지털 트랜스포메이션과 몽고DB 데이터베이스, 스노우플레이크 데이터 웨어하우징, 데이터브릭스의 스파크 기반 AI 플랫폼 등의 최첨단 기술을 기반으로 미국에서 5,600만 건의 코로나19 백신 접종과 2,290만 건의 테스트를 시행했다.  이제 월그린스 부츠의 IT 리더는 고급 클라우드, 데이터 애널리틱스, 인공지능 기술을 강력하게 조합하여 대규모 개인화 서비스를 제공하고 소비자와의 온라인 관계를 강화할 계획이다.  데이터가 핵심  틴토에 따르면 WBA는 IT 스택을 현대화하면서 온라인 소매 비즈니스의 백엔드 프로세스(예: 미지급금, 총계정원장, 재고 관리 등)를 마이크로소프트 클라우드로 마이그레이션했다. 아울러 SAP S/4HANA 그리고 서비스나우의 클라우드 기반 자동화 운영 서비스로 전환해 비즈니스 애플리케이...

2022.02.15

이글루시큐리티, 데이터 및 SIEM 특허 3건 등록 완료

이글루시큐리티가 데이터와 통합보안관제(SIEM) 분야에 특화된 3건의 특허 등록을 완료했다고 2월 15일 밝혔다. 이글루시큐리티가 이번에 등록한 3건의 특허는 대용량 데이터 처리 효율성을 높이고, SIEM 솔루션의 사용 용이성을 향상하는 데 목적을 두고 있다. 첫 번째 데이터 특허는 범주형 속성과 연속성 속성이 섞여있는 방대한 데이터셋에서 AI 알고리즘이 학습할 핵심 데이터를 빠르게 샘플링해 추출하는 기술이다. 변수가 n개인 n차원 평면 상에 데이터셋 내 각 객체들의 속성을 표시하고 이에 따라 데이터의 공간을 나누는 인덱싱 기법을 활용함으로써, 필요로 하는 데이터셋을 적시에 효율적으로 추출해낼 수 있다. 또다른 데이터 특허는 대용량 데이터 처리 시 발생하는 서버 부하 문제를 해소하는 데 초점을 맞추고 있다. 레플리카 세트(Replica Set)에 포함된 마스터 데이터베이스(DB)와 마스터 DB를 복제한 슬레이브 DB가 각각 하나의 서버에 포함되도록 하는 DB 이중화를 통해, 효율적으로 서버 부하를 분산하고 가용성 및 응답 시간을 최적화시킬 수 있다. 세 번째 특허는 통합보안관제(SIEM) 솔루션의 설치와 운용을 지원하는 기술이다. 패키지부터 로그 수집 모듈까지 SIEM을 구성하는 일련의 요소에 대한 설치 동작을 자율적으로 수행하고, SIEM 솔루션 운용을 위해 필요한 복수의 데이터들을 표준화해 자동 등록하는데 중점을 두고 있다. 이를 통해 솔루션 설치 편의성과 운용성을 높이고, 신·변종 공격에 대한 대응력을 높일 수 있게 된다. 이글루시큐리티 이득춘 대표는 “날로 지능화되는 사이버 위협에 기민하게 대응하기 위해서는 방대한 데이터에서 의미 있는 정보를 적시에 찾고 이를 잘 활용할 수 있는 데이터 및 보안 역량이 필수적으로 요구된다”라며, “앞으로도 데이터 및 보안 분야 연구 개발을 지속하며 데이터 활용성과 보안 효율성을 높이는 핵심 기술 역량 확보에 힘을 싣겠다”라고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

이글루시큐리티 데이터 통합보안관제 SIEM

2022.02.15

이글루시큐리티가 데이터와 통합보안관제(SIEM) 분야에 특화된 3건의 특허 등록을 완료했다고 2월 15일 밝혔다. 이글루시큐리티가 이번에 등록한 3건의 특허는 대용량 데이터 처리 효율성을 높이고, SIEM 솔루션의 사용 용이성을 향상하는 데 목적을 두고 있다. 첫 번째 데이터 특허는 범주형 속성과 연속성 속성이 섞여있는 방대한 데이터셋에서 AI 알고리즘이 학습할 핵심 데이터를 빠르게 샘플링해 추출하는 기술이다. 변수가 n개인 n차원 평면 상에 데이터셋 내 각 객체들의 속성을 표시하고 이에 따라 데이터의 공간을 나누는 인덱싱 기법을 활용함으로써, 필요로 하는 데이터셋을 적시에 효율적으로 추출해낼 수 있다. 또다른 데이터 특허는 대용량 데이터 처리 시 발생하는 서버 부하 문제를 해소하는 데 초점을 맞추고 있다. 레플리카 세트(Replica Set)에 포함된 마스터 데이터베이스(DB)와 마스터 DB를 복제한 슬레이브 DB가 각각 하나의 서버에 포함되도록 하는 DB 이중화를 통해, 효율적으로 서버 부하를 분산하고 가용성 및 응답 시간을 최적화시킬 수 있다. 세 번째 특허는 통합보안관제(SIEM) 솔루션의 설치와 운용을 지원하는 기술이다. 패키지부터 로그 수집 모듈까지 SIEM을 구성하는 일련의 요소에 대한 설치 동작을 자율적으로 수행하고, SIEM 솔루션 운용을 위해 필요한 복수의 데이터들을 표준화해 자동 등록하는데 중점을 두고 있다. 이를 통해 솔루션 설치 편의성과 운용성을 높이고, 신·변종 공격에 대한 대응력을 높일 수 있게 된다. 이글루시큐리티 이득춘 대표는 “날로 지능화되는 사이버 위협에 기민하게 대응하기 위해서는 방대한 데이터에서 의미 있는 정보를 적시에 찾고 이를 잘 활용할 수 있는 데이터 및 보안 역량이 필수적으로 요구된다”라며, “앞으로도 데이터 및 보안 분야 연구 개발을 지속하며 데이터 활용성과 보안 효율성을 높이는 핵심 기술 역량 확보에 힘을 싣겠다”라고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

2022.02.15

칼럼ㅣ구글의 새로운 광고 시스템, 과연 나쁘기만 할까?

‘프라이버시’와 ‘광고’ 간의 균형을 맞추려는 구글의 새로운 시스템은 과연 나쁘기만 한 것일까? 다음의 4가지 질문은 이를 살펴보는 데 도움을 줄 것이다. 구글은 최근의 광고 관행으로 엄청난 비난을 받았다. 하지만 정확히 왜? 여기서는 그 부분을 살펴보고자 한다. 이러한 비난이 적절한지 아니면 부적절한지 판단하는 데 도움이 될 4가지 질문을 던져보자. 그보다 먼저, 현재 정확하게 무슨 일이 벌어지고 있는지, 어쩌다 이런 지경에 이르렀는지 알아본다.   최근 구글 광고의 대실패는 디지털 쿠키의 붕괴에서 시작됐다. 그렇다. 구글은 웹 사이트가 제공하는 아주 작은(그리고 아주 맛있는) 데이터 조각(쿠키)을 활용하여 사용자의 관심 분야를 파악한 후 이에 부합하는 광고를 보여주는 기존 관행을 더 이상 사용하지 못하게 됐다. 웹 쿠키에 민감한 정보가 많고, 오랫동안 남아 있으며, 일반적인 사용자가 이해하고 통제하기 어렵기 때문이다. 그래서 작년에 구글은 광고 지향적인 쿠키를 대체하는 시스템 ‘플록(FLoC)’을 내놨다.  개인적으로 ‘분노를 일으키는 대대적인 혼란(Fury-generating Load of Confusion)’의 약자라고 보는 플록은 난해하고 복잡했다. 그리고 공개되자마자 거의 바로 비난을 받았다. 그래서 구글은 얼마 전 온라인 광고의 미래를 위한 또 다른 아이디어 ‘토픽(Topics)’을 선보였다.  플록보다는 덜 혼란스러운 이름이기도 하거니와 ‘토픽’은 일반 사용자가 이해할 수 있는 설정을 제공한다. 이는 사용자가 웹을 탐색할 때 관심 있어 보이는 일반적인 토픽을 브라우저에서 탐색한다는 개념이다(이해되는가?). 이러한 토픽에는 피트니스, 여행 등 광범위한 정보 카테고리가 포함된다. 토픽은 로컬 기기에서 생성돼 3주 동안 보관되다가 사라진다. 작동 방식은 놀라울 정도로 간단하다. • 광고가 포함된 사이트를 열면 토픽 시스템이 해당 사이트에 사용자의 최신 (토픽) 목록에서 3가지 토픽을 전송한다. 그 누구도 사용자의 ...

구글 플록 토픽 광고 쿠키 아마존 프라이버시 개인정보보호 데이터

2022.02.03

‘프라이버시’와 ‘광고’ 간의 균형을 맞추려는 구글의 새로운 시스템은 과연 나쁘기만 한 것일까? 다음의 4가지 질문은 이를 살펴보는 데 도움을 줄 것이다. 구글은 최근의 광고 관행으로 엄청난 비난을 받았다. 하지만 정확히 왜? 여기서는 그 부분을 살펴보고자 한다. 이러한 비난이 적절한지 아니면 부적절한지 판단하는 데 도움이 될 4가지 질문을 던져보자. 그보다 먼저, 현재 정확하게 무슨 일이 벌어지고 있는지, 어쩌다 이런 지경에 이르렀는지 알아본다.   최근 구글 광고의 대실패는 디지털 쿠키의 붕괴에서 시작됐다. 그렇다. 구글은 웹 사이트가 제공하는 아주 작은(그리고 아주 맛있는) 데이터 조각(쿠키)을 활용하여 사용자의 관심 분야를 파악한 후 이에 부합하는 광고를 보여주는 기존 관행을 더 이상 사용하지 못하게 됐다. 웹 쿠키에 민감한 정보가 많고, 오랫동안 남아 있으며, 일반적인 사용자가 이해하고 통제하기 어렵기 때문이다. 그래서 작년에 구글은 광고 지향적인 쿠키를 대체하는 시스템 ‘플록(FLoC)’을 내놨다.  개인적으로 ‘분노를 일으키는 대대적인 혼란(Fury-generating Load of Confusion)’의 약자라고 보는 플록은 난해하고 복잡했다. 그리고 공개되자마자 거의 바로 비난을 받았다. 그래서 구글은 얼마 전 온라인 광고의 미래를 위한 또 다른 아이디어 ‘토픽(Topics)’을 선보였다.  플록보다는 덜 혼란스러운 이름이기도 하거니와 ‘토픽’은 일반 사용자가 이해할 수 있는 설정을 제공한다. 이는 사용자가 웹을 탐색할 때 관심 있어 보이는 일반적인 토픽을 브라우저에서 탐색한다는 개념이다(이해되는가?). 이러한 토픽에는 피트니스, 여행 등 광범위한 정보 카테고리가 포함된다. 토픽은 로컬 기기에서 생성돼 3주 동안 보관되다가 사라진다. 작동 방식은 놀라울 정도로 간단하다. • 광고가 포함된 사이트를 열면 토픽 시스템이 해당 사이트에 사용자의 최신 (토픽) 목록에서 3가지 토픽을 전송한다. 그 누구도 사용자의 ...

2022.02.03

2025년까지 3조 원 규모로 성장한다는 ‘iPaaS’, 주요 과제는?

많은 기업이 데이터 통합을 표준화하고 새로운 인사이트를 얻기 위해 ‘서비스형 통합 플랫폼(Integration Platform-as-a-Service)’ 모델에 주목하고 있다.   수년에 걸쳐 모든 산업과 모든 규모의 기업들이 인프라 관리를 줄이고 핵심 비즈니스 활동에 주력하고자 클라우드로 마이그레이션했다. 시간이 흐르면서 모든 시스템 프로세스(예: 개발, 테스트, 통합 등)는 클라우드에서 즉시 사용할 수 있는 모듈을 갖추게 됐다. ‘서비스형 통합 플랫폼(Integration Platform as a Service; iPaaS)’은 시스템의 데이터 통합을 표준화하고 강화한다. 기업들은 iPaaS를 통해 클라우드 등에 있는 다양한 데이터 소스를 연결하고 관리하는 단일 플랫폼을 구축할 수 있다. 이 플랫폼은 모든 기기를 통합하고, 최적화되고 통일된 방식으로 모든 기기를 동기화하여 모든 것을 통합한다.    iPaaS 시장 규모는 온디맨드 통합 서비스 수요가 늘고 있다는 증거다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 이 시장은 2025년까지 미화 27억 달러 규모의 시장으로 성장할 전망이다. 따라서 기업들은 iPaaS 솔루션에서 앞으로 더 많은 것을 기대할 수 있으리라 예상된다. 이상적으로는 기업들이 이 플랫폼을 통해 비즈니스 환경에 여러 기능을 추가할 수 있어야 한다. 이러한 맞춤형 솔루션에는 엔터프라이즈급 보안, 확장성, 지원, 가용성이 포함된다. 아울러 iPaaS 솔루션은 관련되는 팀의 모든 데이터 통합 요건을 지원하고, 다른 기술과 연동돼야 한다. 물론 iPaaS에도 나름의 과제가 있다. iPaaS 솔루션이 B2B(기업 대 기업), A2A(애플리케이션 대 애플리케이션), CSI(클라우드 서비스 통합), MAI(모바일 애플리케이션 통합), 사물인터넷(IoT) 등의 여러 시나리오에서 작동해야 하기 때문이다.    데이터 볼륨의 지속적인 증가 데이터 인사이트와 데이터 볼륨의 증가는 밀...

서비스형 통합 플랫폼 iPaaS 데이터 통합 데이터 클라우드 데이터 아키텍처 서비스형 패브릭

2022.01.27

많은 기업이 데이터 통합을 표준화하고 새로운 인사이트를 얻기 위해 ‘서비스형 통합 플랫폼(Integration Platform-as-a-Service)’ 모델에 주목하고 있다.   수년에 걸쳐 모든 산업과 모든 규모의 기업들이 인프라 관리를 줄이고 핵심 비즈니스 활동에 주력하고자 클라우드로 마이그레이션했다. 시간이 흐르면서 모든 시스템 프로세스(예: 개발, 테스트, 통합 등)는 클라우드에서 즉시 사용할 수 있는 모듈을 갖추게 됐다. ‘서비스형 통합 플랫폼(Integration Platform as a Service; iPaaS)’은 시스템의 데이터 통합을 표준화하고 강화한다. 기업들은 iPaaS를 통해 클라우드 등에 있는 다양한 데이터 소스를 연결하고 관리하는 단일 플랫폼을 구축할 수 있다. 이 플랫폼은 모든 기기를 통합하고, 최적화되고 통일된 방식으로 모든 기기를 동기화하여 모든 것을 통합한다.    iPaaS 시장 규모는 온디맨드 통합 서비스 수요가 늘고 있다는 증거다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 이 시장은 2025년까지 미화 27억 달러 규모의 시장으로 성장할 전망이다. 따라서 기업들은 iPaaS 솔루션에서 앞으로 더 많은 것을 기대할 수 있으리라 예상된다. 이상적으로는 기업들이 이 플랫폼을 통해 비즈니스 환경에 여러 기능을 추가할 수 있어야 한다. 이러한 맞춤형 솔루션에는 엔터프라이즈급 보안, 확장성, 지원, 가용성이 포함된다. 아울러 iPaaS 솔루션은 관련되는 팀의 모든 데이터 통합 요건을 지원하고, 다른 기술과 연동돼야 한다. 물론 iPaaS에도 나름의 과제가 있다. iPaaS 솔루션이 B2B(기업 대 기업), A2A(애플리케이션 대 애플리케이션), CSI(클라우드 서비스 통합), MAI(모바일 애플리케이션 통합), 사물인터넷(IoT) 등의 여러 시나리오에서 작동해야 하기 때문이다.    데이터 볼륨의 지속적인 증가 데이터 인사이트와 데이터 볼륨의 증가는 밀...

2022.01.27

NICE그룹, ‘디지털 라이프 데이터 댐’ 출범

NICE그룹이 1월 24일 데이터 산업을 선도하기 위해 그룹 내 계열사 NICE평가정보, NICE지니데이타를 주축으로 ‘디지털 라이프 데이터 댐’을 출범한다고 밝혔다.   회사에 따르면 디지털 라이프 데이터 댐은 민간 주도 데이터 융합 얼라이언스로 ▲통신(LG유플러스) ▲은행(NH농협은행) ▲카드(KB국민카드, 롯데카드, 하나카드) ▲신용 평가(NICE평가정보) ▲제조·유통(LG전자) ▲메타버스(바이브컴퍼니) ▲공공(한국데이터산업진흥원, 경찰대학) ▲정보보호기술(크립토랩) ▲빅데이터 컨설팅(NICE지니데이타) 등이 참여하고 있다. 특히 그룹 내 데이터 관련 핵심 계열사인 NICE평가정보, NICE지니데이타가 참여해 민간 주도형 데이터 융합 속도가 한층 빨라질 것으로 전망된다. NICE평가정보는 전 국민 신용 데이터와 업권별 대표 기업 간 데이터를 결합하고 대안 평가 모형 개선 및 금융 취약계층을 위한 ESG(환경·사회·지배 구조) 지수 개발 등을 추진한다. 사무국인 NICE지니데이타는 프라이버시 보호 기술을 바탕으로 신뢰 중심의 안전한 데이터 활용을 지원하고, 빅데이터 전문 기업으로서 축적한 활용 노하우를 바탕으로 분석 및 컨설팅 업무를 수행한다. 이와 함께 참여사들은 올해 상반기 안에 데이터 가명 처리 및 결합을 완료하고 ▲코로나 이후 진행이 가속한 각종 사회 현상에 대한 이해 ▲나노 사회 소비 현상에 기반한 진화된 고객 전략 수립을 추진하기로 했다. 연내 가명 결합 데이터를 활용한 공동 연구를 수행하며, 추가 적용 사례를 발굴할 예정이다. 이 밖에도 안전한 데이터 활용을 위한 재현 데이터, 동형 암호 등 강화된 프라이버시 보호 기술도 공동 연구한다. 앞으로 온·오프라인과 메타버스의 업종 간 데이터 결합을 통해 고객 분석, 마케팅 전략 모델, ESG 지수 등 다양한 상품을 출시할 예정이다. NICE지니데이타 김민수 상무는 “가상 세계 플랫폼까지 고객 경험을 확장하며 다양한 활용 사례를 도출할 계획”이며, “메타버스 데이터 경제를 선도하기 위...

NICE그룹 데이터 데이터 융합

2022.01.24

NICE그룹이 1월 24일 데이터 산업을 선도하기 위해 그룹 내 계열사 NICE평가정보, NICE지니데이타를 주축으로 ‘디지털 라이프 데이터 댐’을 출범한다고 밝혔다.   회사에 따르면 디지털 라이프 데이터 댐은 민간 주도 데이터 융합 얼라이언스로 ▲통신(LG유플러스) ▲은행(NH농협은행) ▲카드(KB국민카드, 롯데카드, 하나카드) ▲신용 평가(NICE평가정보) ▲제조·유통(LG전자) ▲메타버스(바이브컴퍼니) ▲공공(한국데이터산업진흥원, 경찰대학) ▲정보보호기술(크립토랩) ▲빅데이터 컨설팅(NICE지니데이타) 등이 참여하고 있다. 특히 그룹 내 데이터 관련 핵심 계열사인 NICE평가정보, NICE지니데이타가 참여해 민간 주도형 데이터 융합 속도가 한층 빨라질 것으로 전망된다. NICE평가정보는 전 국민 신용 데이터와 업권별 대표 기업 간 데이터를 결합하고 대안 평가 모형 개선 및 금융 취약계층을 위한 ESG(환경·사회·지배 구조) 지수 개발 등을 추진한다. 사무국인 NICE지니데이타는 프라이버시 보호 기술을 바탕으로 신뢰 중심의 안전한 데이터 활용을 지원하고, 빅데이터 전문 기업으로서 축적한 활용 노하우를 바탕으로 분석 및 컨설팅 업무를 수행한다. 이와 함께 참여사들은 올해 상반기 안에 데이터 가명 처리 및 결합을 완료하고 ▲코로나 이후 진행이 가속한 각종 사회 현상에 대한 이해 ▲나노 사회 소비 현상에 기반한 진화된 고객 전략 수립을 추진하기로 했다. 연내 가명 결합 데이터를 활용한 공동 연구를 수행하며, 추가 적용 사례를 발굴할 예정이다. 이 밖에도 안전한 데이터 활용을 위한 재현 데이터, 동형 암호 등 강화된 프라이버시 보호 기술도 공동 연구한다. 앞으로 온·오프라인과 메타버스의 업종 간 데이터 결합을 통해 고객 분석, 마케팅 전략 모델, ESG 지수 등 다양한 상품을 출시할 예정이다. NICE지니데이타 김민수 상무는 “가상 세계 플랫폼까지 고객 경험을 확장하며 다양한 활용 사례를 도출할 계획”이며, “메타버스 데이터 경제를 선도하기 위...

2022.01.24

“한국, 높은 수준의 데이터 성숙도 보여” 클라우데라

클라우데라가 국가 및 산업별 데이터 성숙도를 조사한 ‘클라우데라 엔터프라이즈 데이터 성숙도 보고서’를 1월 24일 발표했다. 클라우데라가 기술 시장조사 전문기관 벤슨 본과 협력해 발간한 이 보고서는 조직 엔터프라이즈 데이터 전략 성숙도와 비즈니스 성과 간의 상관관계를 파악하기 위해 기획됐다. 또한 이들은 코로나 팬데믹과 이에 따른 불확실성이 기업에 미치는 영향도 조사했다.   이번 설문조사에 응답한 전 세계의 고위 비즈니스 의사결정권자는 데이터가 비즈니스 전략에 필수적이라고 봤다. 보고서에 따르면 최소 1년간 성숙한 기업 데이터 전략을 운영한 조직은 평균 5.97% 더 높은 이익 성장률을 기록했으며, 응답자의 대다수(96%)는 데이터 처리 및 관리 방식이 기업 성과에 긍정적 영향을 미쳤다고 답했다. 또한 응답자의 2/3 가량(64%)은 코로나19 팬데믹이 시작된 이후 데이터를 통해 비즈니스 복원력을 향상시켰다고 밝혔다. 한국 시장의 고위 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 비즈니스의 밀접한 관계성을 나타내며, 매우 높은 데이터 성숙도를 보였다. 이들 중 92%는 엔터프라이즈 데이터 전략을 갖고 있었으며, 76%는 고객 경험 및 만족도 향상을 위한 데이터 활용을 진행하고 있다고 응답했다. 특히, 이들은 매년 기업 당 평균 600만 달러 이상 데이터 기회 비용을 잃고 있다고 응답했다. 이는 전 세계 평균 약 16배에 달하는 수치로 한국 시장에서 데이터가 비즈니스에 얼마나 큰 영향을 주는지를 나타낸다. 한국 시장의 IT 의사결정권자는 높은 데이터 과학 접근성과 하이브리드 멀티 클라우드로의 전환을 시사했다. 70%에 달하는 응답자는 데이터 과학이 분석 툴로서 기업 내에서 사용되고 있다고 응답해 높은 데이터 과학 접근성을 나타냈다. 또한, 응답자의 절반 이상(52%)은 하이브리드 멀티 클라우드로의 전환이 18개월 이내에 진행될 것으로 예상했다. 이는 세계 평균인 36% 보다 높은 수치다. 한편, 대부분의 기업은 아직 데이터를 완전히 제어하거나 파악하지...

클라우데라 데이터 데이터 과하그클라우드

2022.01.24

클라우데라가 국가 및 산업별 데이터 성숙도를 조사한 ‘클라우데라 엔터프라이즈 데이터 성숙도 보고서’를 1월 24일 발표했다. 클라우데라가 기술 시장조사 전문기관 벤슨 본과 협력해 발간한 이 보고서는 조직 엔터프라이즈 데이터 전략 성숙도와 비즈니스 성과 간의 상관관계를 파악하기 위해 기획됐다. 또한 이들은 코로나 팬데믹과 이에 따른 불확실성이 기업에 미치는 영향도 조사했다.   이번 설문조사에 응답한 전 세계의 고위 비즈니스 의사결정권자는 데이터가 비즈니스 전략에 필수적이라고 봤다. 보고서에 따르면 최소 1년간 성숙한 기업 데이터 전략을 운영한 조직은 평균 5.97% 더 높은 이익 성장률을 기록했으며, 응답자의 대다수(96%)는 데이터 처리 및 관리 방식이 기업 성과에 긍정적 영향을 미쳤다고 답했다. 또한 응답자의 2/3 가량(64%)은 코로나19 팬데믹이 시작된 이후 데이터를 통해 비즈니스 복원력을 향상시켰다고 밝혔다. 한국 시장의 고위 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 비즈니스의 밀접한 관계성을 나타내며, 매우 높은 데이터 성숙도를 보였다. 이들 중 92%는 엔터프라이즈 데이터 전략을 갖고 있었으며, 76%는 고객 경험 및 만족도 향상을 위한 데이터 활용을 진행하고 있다고 응답했다. 특히, 이들은 매년 기업 당 평균 600만 달러 이상 데이터 기회 비용을 잃고 있다고 응답했다. 이는 전 세계 평균 약 16배에 달하는 수치로 한국 시장에서 데이터가 비즈니스에 얼마나 큰 영향을 주는지를 나타낸다. 한국 시장의 IT 의사결정권자는 높은 데이터 과학 접근성과 하이브리드 멀티 클라우드로의 전환을 시사했다. 70%에 달하는 응답자는 데이터 과학이 분석 툴로서 기업 내에서 사용되고 있다고 응답해 높은 데이터 과학 접근성을 나타냈다. 또한, 응답자의 절반 이상(52%)은 하이브리드 멀티 클라우드로의 전환이 18개월 이내에 진행될 것으로 예상했다. 이는 세계 평균인 36% 보다 높은 수치다. 한편, 대부분의 기업은 아직 데이터를 완전히 제어하거나 파악하지...

2022.01.24

쿠콘-BNK금융그룹, 마이데이터 서비스 오픈

쿠콘이 자사와 BNK금융그룹 3개 계열사의 마이데이터 제휴 서비스를 성공적으로 오픈했다고 1월 6일 밝혔다. 2021년 6월 쿠콘과 BNK금융그룹(BNK부산은행, BNK경남은행, BNK캐피탈)은 마이데이터 제휴를 맺고 ‘BNK마이데이터 서비스’를 준비해왔다. 1월 4일 정식 오픈한 이번 서비스는 만 19세 이상 개인 고객이면 누구나 이용할 수 있는 개인 맞춤형 통합 자산 관리 서비스다.   회사에 따르면 쿠콘은 자사의 ‘마이데이터 플러그인(Plug-In)’ 서비스를 BNK부산은행, BNK경남은행, BNK캐피탈 모바일 서비스에 연동했다. 대표 기능으로는 ▲은행·카드·증권·보험·연금 등 개인 자산을 한 번에 조회할 수 있는 ‘원터치 통합 자산 조회’ ▲소비 패턴 분석을 통한 ‘자산 현황 리포트’ ▲일별·월별 수입과 지출 내역을 파악할 수 있는 ‘금융 캘린더’ 등이 있다. BNK금융그룹은 쿠콘이 제공하는 ▲자동차 ▲부동산 ▲헬스케어 ▲유통·물류 등 여러 비금융 데이터를 활용한 부가 서비스도 앞으로 선보일 예정이다. 쿠콘과 BNK금융그룹은 이번 서비스 오픈을 시작으로 이용 고객에게 특화한 통합 자산 관리 서비스 제공을 위한 협력을 이어 나갈 방침이다. 최근 쿠콘은 마이데이터 비즈니스를 활발히 펼치고 있다. 마이데이터 본격 시행에 발맞춰 BNK금융그룹, 삼성카드가 쿠콘 마이데이터 플러그인으로 제휴 서비스를 오픈했다. 이뿐만 아니라, 서비스 이용 고객에 대한 세밀한 분석과 특화한 부가 서비스 제공을 위해 마이데이터 사업자들이 쿠콘 빅데이터, 비금융 데이터에 큰 관심을 보이고 있다. 다양한 업권에 속한 기업들의 마이데이터 사업 관련 문의가 점점 늘어나는 추세다. 쿠콘 김종현 대표는 “BNK금융그룹과의 마이데이터 업무 협력으로 더 많은 고객이 품질 높은 마이데이터 서비스를 이용할 수 있을 것”이라며, “쿠콘은 마이데이터 서비스뿐만 아니라, 빅데이터 및 비금융 데이터 등을 활용한 특화 서비스도 제공해 쿠콘만의 차별화한 마이데이터 사업을 펼칠 수 있도록 노력...

쿠콘 마이데이터 데이터

2022.01.06

쿠콘이 자사와 BNK금융그룹 3개 계열사의 마이데이터 제휴 서비스를 성공적으로 오픈했다고 1월 6일 밝혔다. 2021년 6월 쿠콘과 BNK금융그룹(BNK부산은행, BNK경남은행, BNK캐피탈)은 마이데이터 제휴를 맺고 ‘BNK마이데이터 서비스’를 준비해왔다. 1월 4일 정식 오픈한 이번 서비스는 만 19세 이상 개인 고객이면 누구나 이용할 수 있는 개인 맞춤형 통합 자산 관리 서비스다.   회사에 따르면 쿠콘은 자사의 ‘마이데이터 플러그인(Plug-In)’ 서비스를 BNK부산은행, BNK경남은행, BNK캐피탈 모바일 서비스에 연동했다. 대표 기능으로는 ▲은행·카드·증권·보험·연금 등 개인 자산을 한 번에 조회할 수 있는 ‘원터치 통합 자산 조회’ ▲소비 패턴 분석을 통한 ‘자산 현황 리포트’ ▲일별·월별 수입과 지출 내역을 파악할 수 있는 ‘금융 캘린더’ 등이 있다. BNK금융그룹은 쿠콘이 제공하는 ▲자동차 ▲부동산 ▲헬스케어 ▲유통·물류 등 여러 비금융 데이터를 활용한 부가 서비스도 앞으로 선보일 예정이다. 쿠콘과 BNK금융그룹은 이번 서비스 오픈을 시작으로 이용 고객에게 특화한 통합 자산 관리 서비스 제공을 위한 협력을 이어 나갈 방침이다. 최근 쿠콘은 마이데이터 비즈니스를 활발히 펼치고 있다. 마이데이터 본격 시행에 발맞춰 BNK금융그룹, 삼성카드가 쿠콘 마이데이터 플러그인으로 제휴 서비스를 오픈했다. 이뿐만 아니라, 서비스 이용 고객에 대한 세밀한 분석과 특화한 부가 서비스 제공을 위해 마이데이터 사업자들이 쿠콘 빅데이터, 비금융 데이터에 큰 관심을 보이고 있다. 다양한 업권에 속한 기업들의 마이데이터 사업 관련 문의가 점점 늘어나는 추세다. 쿠콘 김종현 대표는 “BNK금융그룹과의 마이데이터 업무 협력으로 더 많은 고객이 품질 높은 마이데이터 서비스를 이용할 수 있을 것”이라며, “쿠콘은 마이데이터 서비스뿐만 아니라, 빅데이터 및 비금융 데이터 등을 활용한 특화 서비스도 제공해 쿠콘만의 차별화한 마이데이터 사업을 펼칠 수 있도록 노력...

2022.01.06

베스핀글로벌-이디코어, AI·클라우드·데이터 사업 협력 위한 MOU 체결

베스핀글로벌이 지능형 예지 시스템 개발 기업 이디코어와 ‘인공지능과 클라우드 및 데이터 사업 협력’을 위한 MOU를 체결했다고 1월 6일 밝혔다. 이디코어는 지능형 스마트팩토리 솔루션 전문기업으로, 지난해 5월 인더스트리4.0 스마트팩토리 지능형 실시간 예지 시스템(Snotra VM)을 출시했다. 이디코어의 실시간 예지시스템은 독자적인 AI 강화학습 알고리즘을 통해 제조현장의 난제였던 동적인 공정에 대한 실시간 계측결과를 예측할 수 있다. 이러한 기술과 솔루션을 기반으로 제조환경을 실시간으로 정확하게 예지하는 디지털트윈 개념의 가상 제조정보 제공업체로 자율형 공정제어 자동화에 가까이 다가서고 있다. 양사는 각각 보유한 핵심역량과 기술을 바탕으로 상호 협력할 계획이다. 이디코어는 AI솔루션과 빅데이터 수집/전송 솔루션 및 전문기술을 제공하고, 베스핀글로벌은 클라우드와 데이터레이크(Data Lake) 기술 및 글로벌 정보화 사업 기회를 발굴할 것이다. 이를 통해 양사는 클라우드, 데이터 레이크 사업을 확장하고 AI 및 빅데이터 수집/전송 사업을 확장해 나갈 계획이다. 베스핀글로벌의 박상현 E1 사업부장은 “이디코어의 AI 기술 및 빅 데이터 수집능력과 베스핀글로벌의 클라우드 기반 데이터 처리 기술을 협력하여 제조환경 기반의 스마트팩토리와 디지털 트윈 등 다양한 사업을 실현해 가면서 글로벌 시장에 진출할 수 있는 사업 기회를 발굴해 나갈 계획”이라고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

베스핀글로벌 이디코어 인공지능 클라우드 데이터

2022.01.06

베스핀글로벌이 지능형 예지 시스템 개발 기업 이디코어와 ‘인공지능과 클라우드 및 데이터 사업 협력’을 위한 MOU를 체결했다고 1월 6일 밝혔다. 이디코어는 지능형 스마트팩토리 솔루션 전문기업으로, 지난해 5월 인더스트리4.0 스마트팩토리 지능형 실시간 예지 시스템(Snotra VM)을 출시했다. 이디코어의 실시간 예지시스템은 독자적인 AI 강화학습 알고리즘을 통해 제조현장의 난제였던 동적인 공정에 대한 실시간 계측결과를 예측할 수 있다. 이러한 기술과 솔루션을 기반으로 제조환경을 실시간으로 정확하게 예지하는 디지털트윈 개념의 가상 제조정보 제공업체로 자율형 공정제어 자동화에 가까이 다가서고 있다. 양사는 각각 보유한 핵심역량과 기술을 바탕으로 상호 협력할 계획이다. 이디코어는 AI솔루션과 빅데이터 수집/전송 솔루션 및 전문기술을 제공하고, 베스핀글로벌은 클라우드와 데이터레이크(Data Lake) 기술 및 글로벌 정보화 사업 기회를 발굴할 것이다. 이를 통해 양사는 클라우드, 데이터 레이크 사업을 확장하고 AI 및 빅데이터 수집/전송 사업을 확장해 나갈 계획이다. 베스핀글로벌의 박상현 E1 사업부장은 “이디코어의 AI 기술 및 빅 데이터 수집능력과 베스핀글로벌의 클라우드 기반 데이터 처리 기술을 협력하여 제조환경 기반의 스마트팩토리와 디지털 트윈 등 다양한 사업을 실현해 가면서 글로벌 시장에 진출할 수 있는 사업 기회를 발굴해 나갈 계획”이라고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

2022.01.06

2022년 ‘기업 데이터’를 둘러싼 전망 5가지

원유나 금, 핵폐기물, 심지어 베이컨까지 어떤 비유를 사용해도 비즈니스에서 데이터의 역할은 줄어들지 않는다. 기업은 가진 데이터를 활용해 애플리케이션과 서비스 매출을 늘리길 원한다. 하지만 데이터 활용은 그리 간단하지 않다. 장기적인 분석에 사용하는 데이터 분석 서비스는 비즈니스에 힘을 실어주는 서비스와는 다르기 때문이다.   데이터를 활용한 시장 분석 분야에는 이미 많은 관심과 자금이 들어갔다. 2022년에는 신속한 데이터 처리 측면에서 큰 변화가 일어날 것으로 예상한다. 이와 관련한 5가지 전망을 살펴보자. 1. ‘레거시 NoSQL’이 흥미로운 주제가 될 것 지난 몇 년간 차세대 언어로 여겨졌던 NoSQL은 이제 장기 운영 사례를 볼 수 있을 정도로 자리잡았다. 이와 같은 최신 기술로의 마이그레이션은 IT 분야와 상관없이 언제나 논의되는 주제다. 클라우드 및 클라우드 네이티브 데이터 분야에서도 마찬가지다. 기업 IT팀은 향후 10년 동안 추진할 올바른 선택이 무엇인지 토론하게 될 것이다.  2022년에 벌어질 이런 토론에서 쿠버네티스에서 네이티브로 실행되지 않는 기존 시스템이 화두가 된다면, ‘레거시 NoSQL(Legacy NoSQL)’이 흥미로운 주제가 될 전망이다. 주류 NoSQL은 클라우드 네이티브 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 연결될 것이며, NoSQL 데이터베이스를 클라우드 배포의 일환으로 실행하는 방법이 등장할 것으로 예상한다. 2. 데이터 반출 비용이 낮아질 것 클라우드 서비스 업체의 서비스 가격은 꽤 오래전부터 데이터의 유입 및 반출에 따라 크게 차이가 났다. 일반적으로 유입 데이터는 무료였는데, 이는 클라우드 마이그레이션을 촉진하는 매력적인 요소였다. 반면 클라우드 서비스 업체에서 데이터를 반출할 때는 많은 비용을 내야 했다. 이 역시 기업의 클라우드 채택을 촉진할뿐더러 기업 사용자가 클라우드를 계속 사용하도록 하는 방법이었다.  하지만 데이터 유입 및 반출 비용이 변하기 시작했다. 일부 소규모 ...

데이터 전망 2022년 레거시 NoSQL NoSQL 메타 메타버스 페이스북 쿠버네티스 데이터 반출 클라우드 개인정보보호 프라이버시

2021.12.30

원유나 금, 핵폐기물, 심지어 베이컨까지 어떤 비유를 사용해도 비즈니스에서 데이터의 역할은 줄어들지 않는다. 기업은 가진 데이터를 활용해 애플리케이션과 서비스 매출을 늘리길 원한다. 하지만 데이터 활용은 그리 간단하지 않다. 장기적인 분석에 사용하는 데이터 분석 서비스는 비즈니스에 힘을 실어주는 서비스와는 다르기 때문이다.   데이터를 활용한 시장 분석 분야에는 이미 많은 관심과 자금이 들어갔다. 2022년에는 신속한 데이터 처리 측면에서 큰 변화가 일어날 것으로 예상한다. 이와 관련한 5가지 전망을 살펴보자. 1. ‘레거시 NoSQL’이 흥미로운 주제가 될 것 지난 몇 년간 차세대 언어로 여겨졌던 NoSQL은 이제 장기 운영 사례를 볼 수 있을 정도로 자리잡았다. 이와 같은 최신 기술로의 마이그레이션은 IT 분야와 상관없이 언제나 논의되는 주제다. 클라우드 및 클라우드 네이티브 데이터 분야에서도 마찬가지다. 기업 IT팀은 향후 10년 동안 추진할 올바른 선택이 무엇인지 토론하게 될 것이다.  2022년에 벌어질 이런 토론에서 쿠버네티스에서 네이티브로 실행되지 않는 기존 시스템이 화두가 된다면, ‘레거시 NoSQL(Legacy NoSQL)’이 흥미로운 주제가 될 전망이다. 주류 NoSQL은 클라우드 네이티브 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 연결될 것이며, NoSQL 데이터베이스를 클라우드 배포의 일환으로 실행하는 방법이 등장할 것으로 예상한다. 2. 데이터 반출 비용이 낮아질 것 클라우드 서비스 업체의 서비스 가격은 꽤 오래전부터 데이터의 유입 및 반출에 따라 크게 차이가 났다. 일반적으로 유입 데이터는 무료였는데, 이는 클라우드 마이그레이션을 촉진하는 매력적인 요소였다. 반면 클라우드 서비스 업체에서 데이터를 반출할 때는 많은 비용을 내야 했다. 이 역시 기업의 클라우드 채택을 촉진할뿐더러 기업 사용자가 클라우드를 계속 사용하도록 하는 방법이었다.  하지만 데이터 유입 및 반출 비용이 변하기 시작했다. 일부 소규모 ...

2021.12.30

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