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‘잘 써야 보약’ 피해야 할 ‘파워 BI’ 실수 10가지

파워 BI(Power BI)는 정말이지 우수한 BI 툴이다. 데이터의 처리와 관련해 역량과 유연성을 제공한다. 이 마이크로소프트 툴은 엑셀 통합으로부터 기업 보고에 이르는 수많은 재주를 갖췄다. 나아가 심층적 인사이트를 쉽게 얻도록 해주는 AI 기능들이 추가되고 있다. 최근의 포레스터 웨이브의 증강 BI에 관한 보고서에는 “최고의 기업 BI 플랫폼 선택지로 파워 BI를 고려하지 않을 수 없다”라고 언급돼 있다. 그러나 최대의 효과를 얻으려면 파워 BI로 작업하는 방법을 이해해야 한다. 매우 강력하고 매우 다양한 기능을 갖추고 있기 때문에 더욱 그렇다. 아래에서는 기업들이 파워 BI를 다룰 때 저지르는 흔한 실수와 이를 피하는 법을 설명한다.    파워 BI의 남용   엑셀과 매우 유사하게도, 파워 BI의 놀라운 위력은 현업 이용자들로부터 호응을 이끌어낸다. 아마 예상보다 조직 내에서 이미 더 많은 용도로 쓰이고 있을 가능성이 높다.  그러나 이게 문제가 될 수 있다. 사람들이 나름대로 파워 BI를 활용하는 법을 발견하도록 방치한다면 아마 이를 최대한 활용하지 못할 것이다. 오히려 데이터가 과도하게 업로드 되고 (또한 여러 사람에 의해 중복되고), 생성된 데이터 가공물이 너무 많아 누가 무엇을 하고 있는지, 쓸만한 보고서가 어디에 있는 지 알 길이 없어진다. 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 체계화하고 승인함으로써 사람들이 양질의 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 해야 한다. 교육을 제공하고, 아울러 현업 이용자가 파워 BI를 효과적으로 이용할 수 있도록 도움을 주는 사람, BI아키텍트, 데이터 전문가 등으로 구성된 전문가 팀을 구축하는 것을 고려할 만하다. 심지어 교육을 이수한 사람들로만 데이터 발행을 제한하는 것도 나쁘지 않다. 데이터 보안의 망각  특히 가치가 있는 데이터는 조직 기밀일 것이고, 이의 이용은 아마 감사를 받아야 할 것이다. 마이크로소프트 인포메이션 프로텍션(Microsoft Informatio...

파워 BI 마이크로소프트 데이터 문화 데이터 기반 시각화 쿼리

2021.09.23

파워 BI(Power BI)는 정말이지 우수한 BI 툴이다. 데이터의 처리와 관련해 역량과 유연성을 제공한다. 이 마이크로소프트 툴은 엑셀 통합으로부터 기업 보고에 이르는 수많은 재주를 갖췄다. 나아가 심층적 인사이트를 쉽게 얻도록 해주는 AI 기능들이 추가되고 있다. 최근의 포레스터 웨이브의 증강 BI에 관한 보고서에는 “최고의 기업 BI 플랫폼 선택지로 파워 BI를 고려하지 않을 수 없다”라고 언급돼 있다. 그러나 최대의 효과를 얻으려면 파워 BI로 작업하는 방법을 이해해야 한다. 매우 강력하고 매우 다양한 기능을 갖추고 있기 때문에 더욱 그렇다. 아래에서는 기업들이 파워 BI를 다룰 때 저지르는 흔한 실수와 이를 피하는 법을 설명한다.    파워 BI의 남용   엑셀과 매우 유사하게도, 파워 BI의 놀라운 위력은 현업 이용자들로부터 호응을 이끌어낸다. 아마 예상보다 조직 내에서 이미 더 많은 용도로 쓰이고 있을 가능성이 높다.  그러나 이게 문제가 될 수 있다. 사람들이 나름대로 파워 BI를 활용하는 법을 발견하도록 방치한다면 아마 이를 최대한 활용하지 못할 것이다. 오히려 데이터가 과도하게 업로드 되고 (또한 여러 사람에 의해 중복되고), 생성된 데이터 가공물이 너무 많아 누가 무엇을 하고 있는지, 쓸만한 보고서가 어디에 있는 지 알 길이 없어진다. 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 체계화하고 승인함으로써 사람들이 양질의 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 해야 한다. 교육을 제공하고, 아울러 현업 이용자가 파워 BI를 효과적으로 이용할 수 있도록 도움을 주는 사람, BI아키텍트, 데이터 전문가 등으로 구성된 전문가 팀을 구축하는 것을 고려할 만하다. 심지어 교육을 이수한 사람들로만 데이터 발행을 제한하는 것도 나쁘지 않다. 데이터 보안의 망각  특히 가치가 있는 데이터는 조직 기밀일 것이고, 이의 이용은 아마 감사를 받아야 할 것이다. 마이크로소프트 인포메이션 프로텍션(Microsoft Informatio...

2021.09.23

시계열 데이터를 시각화하는 방법

다양한 분야의 애플리케이션에서 시계열 데이터 분석이 필수화되면서 시계열 데이터(time series data)의 시각화 역시 부각되고 있다.    데이터의 접근과 팀 간 공유가 용이할수록 그 데이터의 가치는 커진다. 하나의 시계열 그래프 또는 대시보드는 특정 매개변수에 대한 시간 경과에 따른 변화를 시각적 단면으로 보여줌으로써 여러 개의 보고서에 상응하는 가치를 제공할 수 있다.  시계열 시각화를 통해 알 수 있는 것 시계열 데이터의 시각화는 데이터가 비유동적인지 유동적인지에 관계없이, 그리고 변수 간 상관관계가 있는지 여부에 관계없이 패턴과 그 패턴에 반하는 이상점을 판별하는 데 도움이 된다. 예를 들어 시계열 선 그래프(시간 도표라고도 함)는 시간을 기준으로 한 값을 보여준다. x-y 그래프와 비슷하지만 x 축에 시간만 표시된다. 데이터에 대한 더 많은 맥락을 제공하는 더 복잡한 형식을 취하는 시계열 그래프도 있다. 시계열 데이터는 다양한 시각화 유형에 걸쳐 대시보드에서 쿼리 및 그래프 작성이 가능하다. 어느 시각화 유형을 사용할지는 당면한 사용례에 가장 적합한 유형이 무엇인지에 따라 결정된다. 시계열 그래프는 데이터의 행동과 패턴을 시각적으로 강조 표시한다. 이를 통해 트렌드, 계절성, 상관관계와 같은 패턴을 손쉽게 식별할 수 있다. 시계열 데이터를 그래프로 표시하기 위한 도구와 각 도구의 시각화 기능에 대해 살펴보자. 시계열 그래프 작성 도구 시계열 그래프 작성 도구에는 처음 시작할 때 도움이 되도록 사전 구성된 대시보드가 함께 제공되는 경우가 많다. 대시보드 엔진이 내장된 시계열 플랫폼인 인플럭스DB(InfluxDB)와 그라파나(Grafana)는 시계열 데이터를 시각화하고 관찰된 데이터에서 의미를 찾고 손쉽게 해석할 수 있게 해주는 다양한 유형의 시계열 플롯을 제공하기 위한 용도로 많이 사용된다(참고로 필자는 인플럭스데이터(InfluxData)에 종사한다).  그라파나는 인플럭스DB와 통합되므로 두 플랫...

시계열데이터 시각화 visualize

2021.07.01

다양한 분야의 애플리케이션에서 시계열 데이터 분석이 필수화되면서 시계열 데이터(time series data)의 시각화 역시 부각되고 있다.    데이터의 접근과 팀 간 공유가 용이할수록 그 데이터의 가치는 커진다. 하나의 시계열 그래프 또는 대시보드는 특정 매개변수에 대한 시간 경과에 따른 변화를 시각적 단면으로 보여줌으로써 여러 개의 보고서에 상응하는 가치를 제공할 수 있다.  시계열 시각화를 통해 알 수 있는 것 시계열 데이터의 시각화는 데이터가 비유동적인지 유동적인지에 관계없이, 그리고 변수 간 상관관계가 있는지 여부에 관계없이 패턴과 그 패턴에 반하는 이상점을 판별하는 데 도움이 된다. 예를 들어 시계열 선 그래프(시간 도표라고도 함)는 시간을 기준으로 한 값을 보여준다. x-y 그래프와 비슷하지만 x 축에 시간만 표시된다. 데이터에 대한 더 많은 맥락을 제공하는 더 복잡한 형식을 취하는 시계열 그래프도 있다. 시계열 데이터는 다양한 시각화 유형에 걸쳐 대시보드에서 쿼리 및 그래프 작성이 가능하다. 어느 시각화 유형을 사용할지는 당면한 사용례에 가장 적합한 유형이 무엇인지에 따라 결정된다. 시계열 그래프는 데이터의 행동과 패턴을 시각적으로 강조 표시한다. 이를 통해 트렌드, 계절성, 상관관계와 같은 패턴을 손쉽게 식별할 수 있다. 시계열 데이터를 그래프로 표시하기 위한 도구와 각 도구의 시각화 기능에 대해 살펴보자. 시계열 그래프 작성 도구 시계열 그래프 작성 도구에는 처음 시작할 때 도움이 되도록 사전 구성된 대시보드가 함께 제공되는 경우가 많다. 대시보드 엔진이 내장된 시계열 플랫폼인 인플럭스DB(InfluxDB)와 그라파나(Grafana)는 시계열 데이터를 시각화하고 관찰된 데이터에서 의미를 찾고 손쉽게 해석할 수 있게 해주는 다양한 유형의 시계열 플롯을 제공하기 위한 용도로 많이 사용된다(참고로 필자는 인플럭스데이터(InfluxData)에 종사한다).  그라파나는 인플럭스DB와 통합되므로 두 플랫...

2021.07.01

MS 파워BI를 더 ‘파워풀’하게··· 15가지 팁

마이크로소프트의 파워BI의 재주는 다양하다. 데이터 시각화 도구로만 생각했다면 오산이다. AI 인사이트에서부터 데이터 큐레이팅에 이르기까지 파워BI를 알뜰하게 활용하는 방법을 살펴본다.  파워BI(Power BI)는 마이크로소프트의 양방향 데이터 시각화 및 분석 툴이다. 파워BI를 사용함으로써 클라우드 및 구내의 광범위한 시스템에서 데이터를 끌어오고 중요한 지표를 추적하는 대시보드를 생성할 수 있다. 심지어 (말 그대로) 데이터에 관해 반복적으로 가르치고 질문할 수 있기도 하다. 파워BI의 풍부한 보고서 또는 대시보드를 기존의 리포트 포털에 삽입하는 것도 가능하다. 또 대시보드, 보고서, 시각화는 막대 및 원 그래프의 수준을 크게 뛰어넘는다. 디자이너 수준의 지식은 필요 없이도 가능하다. 이 밖에 파워BI를 사용하여 다른 도구(로우 코드 앱 등)를 위한 고품질의 데이터를 준비 및 관리할 수 있다. 파워BI라는 강력한 도구를 제대로 써먹을 수 있게 해주는 방법들을 정리했다.    사용 중인 서비스를 시각화하라 파워BI에는 사전 설정 보고서와 시각화가 포함된 수백 개의 콘텐츠 팩, 템플릿, 통합이 있다. 회계에 제로(Xero)를 사용하거나 비즈니스 프로세스를 생성하기 위해 K2 클라우드를 사용하거나 어도비 마케팅 클라우드, SAP HANA, 세일즈포스, 메일침프(MailChimp), 마케토(Marketo), 구글 애널리틱스 등을 사용하는가? 이 경우 파워BI를 사용하여 이런 서비스에서 데이터를 시각화하고 이에 대한 보고서를 생성하며 사용자 정의 대시보드로 가져올 수 있다.  또한 구내 게이트웨이를 구성하여 파워BI를 활용함으로써 자신의 서버에서 데이터 세트를 분석할 수 있다. 이를 통해 웹사이트 방문자를 판매와 비교하거나 어떤 홍보 덕분에 새로운 고객이 유입되었는지 파악할 수 있다.  자신만의 보고서와 시각화를 생성하고 계산을 수행하며(파워BI가 이런 계산된 값을 호출한다.) 개인 사용자, 데이터 소스, 특...

파워BI 시각화 데이터 마이크로소프트 애널리틱스 데이터 분석 파워 앱스 대시보드

2021.06.29

마이크로소프트의 파워BI의 재주는 다양하다. 데이터 시각화 도구로만 생각했다면 오산이다. AI 인사이트에서부터 데이터 큐레이팅에 이르기까지 파워BI를 알뜰하게 활용하는 방법을 살펴본다.  파워BI(Power BI)는 마이크로소프트의 양방향 데이터 시각화 및 분석 툴이다. 파워BI를 사용함으로써 클라우드 및 구내의 광범위한 시스템에서 데이터를 끌어오고 중요한 지표를 추적하는 대시보드를 생성할 수 있다. 심지어 (말 그대로) 데이터에 관해 반복적으로 가르치고 질문할 수 있기도 하다. 파워BI의 풍부한 보고서 또는 대시보드를 기존의 리포트 포털에 삽입하는 것도 가능하다. 또 대시보드, 보고서, 시각화는 막대 및 원 그래프의 수준을 크게 뛰어넘는다. 디자이너 수준의 지식은 필요 없이도 가능하다. 이 밖에 파워BI를 사용하여 다른 도구(로우 코드 앱 등)를 위한 고품질의 데이터를 준비 및 관리할 수 있다. 파워BI라는 강력한 도구를 제대로 써먹을 수 있게 해주는 방법들을 정리했다.    사용 중인 서비스를 시각화하라 파워BI에는 사전 설정 보고서와 시각화가 포함된 수백 개의 콘텐츠 팩, 템플릿, 통합이 있다. 회계에 제로(Xero)를 사용하거나 비즈니스 프로세스를 생성하기 위해 K2 클라우드를 사용하거나 어도비 마케팅 클라우드, SAP HANA, 세일즈포스, 메일침프(MailChimp), 마케토(Marketo), 구글 애널리틱스 등을 사용하는가? 이 경우 파워BI를 사용하여 이런 서비스에서 데이터를 시각화하고 이에 대한 보고서를 생성하며 사용자 정의 대시보드로 가져올 수 있다.  또한 구내 게이트웨이를 구성하여 파워BI를 활용함으로써 자신의 서버에서 데이터 세트를 분석할 수 있다. 이를 통해 웹사이트 방문자를 판매와 비교하거나 어떤 홍보 덕분에 새로운 고객이 유입되었는지 파악할 수 있다.  자신만의 보고서와 시각화를 생성하고 계산을 수행하며(파워BI가 이런 계산된 값을 호출한다.) 개인 사용자, 데이터 소스, 특...

2021.06.29

‘데이터 주도 기업으로의 변신은 이렇게’··· 제약기업 GSK의 여정 이야기

이 거대 제약 기업은 보유한 데이터로부터 가치를 발굴하기 위해 ‘데이터 전략’을 마련했다. 특정 비즈니스 목표에 맞춰 정렬한 일련의 애널리틱스 이니셔티브를 통해서였다.  데이터 주도적 비즈니스를 펼치려는 기업들이 보유한 데이터에서 가치를 확보하기란 쉽지 않다. 유망해 보이던 분석 개념 증명은 확장에 실패하고, 기술 플랫폼은 완전히 성숙하지 않은 상태일 때가 있다. 또 데이터에서 실질적인 효과를 이끌어내려면 여러 사람들의 업무 방식에 근본적인 변화가 필요한 경우가 많다. 대형 제약회사 글락소스미스클라인(GlaxoSmithKline ; GSK)의 경우, 단기적인 우선순위 설정과 가치 창출을 근거로 한 데이터 전략을 이용해 이러한 문제를 극복했다. GSK가 이를 통해 좀더 과감한 행보에 필요한 프로세스와 기술 기반을 구축할 수 있게 되었기 때문이다. 2018년 ‘밸류 스트라이크스(Value Strikes ; VS)”라는 이름으로 선보인 이 전략은 2019년 일련의 고급 분석 사용례로 결실을 맺기 시작했으며 GSK에게 CIO 100 상을 안겨주었다. GSK 기술 전략 및 성과 담당 수석 부사장 젠 백스터는 “VS 프로그램은 우리회사의 기업 데이터 및 분석 야망에 박차를 가하기 위한 수단이었다”라며 “VS는 당사의 기존 데이터를 활용했다. 그 목적은 상당한 단기적 P&L 또는 현금 가치를 실행하는 동시에 전략적 우선순위를 달성하기 위한 것이었다. 또한, 이러한 경험은 조직 전반에 걸친 인력 및 기술 능력 강화에 도움이 되었다”라고 덧붙였다. 백스터에 따르면, VS 프로그램은 GSK가 구조적 접근방식을 이용해 AI 활용 기회를 규정하고 솔루션을 개발한 후 효과적으로 확장할 수 있음을 성공적으로 입증했다. 백스터는 이어 “이제 엄선된 몇몇 사례를 확장 중이다. 우리회사 운영 활동 전반에 데이터 및 분석을 포함시키고 체계화하기 위함이다. 말처럼 쉽지는 않지만 크게 진척되고 있으며 팀들과 개인들이 배우는 모습이 매우 보기 좋다”라고 말했다.  ...

GSK 글락소스미스클라인 데이터 전략 데이터 주도적 애널리틱스 시각화 데이터 프로비저닝

2020.08.04

이 거대 제약 기업은 보유한 데이터로부터 가치를 발굴하기 위해 ‘데이터 전략’을 마련했다. 특정 비즈니스 목표에 맞춰 정렬한 일련의 애널리틱스 이니셔티브를 통해서였다.  데이터 주도적 비즈니스를 펼치려는 기업들이 보유한 데이터에서 가치를 확보하기란 쉽지 않다. 유망해 보이던 분석 개념 증명은 확장에 실패하고, 기술 플랫폼은 완전히 성숙하지 않은 상태일 때가 있다. 또 데이터에서 실질적인 효과를 이끌어내려면 여러 사람들의 업무 방식에 근본적인 변화가 필요한 경우가 많다. 대형 제약회사 글락소스미스클라인(GlaxoSmithKline ; GSK)의 경우, 단기적인 우선순위 설정과 가치 창출을 근거로 한 데이터 전략을 이용해 이러한 문제를 극복했다. GSK가 이를 통해 좀더 과감한 행보에 필요한 프로세스와 기술 기반을 구축할 수 있게 되었기 때문이다. 2018년 ‘밸류 스트라이크스(Value Strikes ; VS)”라는 이름으로 선보인 이 전략은 2019년 일련의 고급 분석 사용례로 결실을 맺기 시작했으며 GSK에게 CIO 100 상을 안겨주었다. GSK 기술 전략 및 성과 담당 수석 부사장 젠 백스터는 “VS 프로그램은 우리회사의 기업 데이터 및 분석 야망에 박차를 가하기 위한 수단이었다”라며 “VS는 당사의 기존 데이터를 활용했다. 그 목적은 상당한 단기적 P&L 또는 현금 가치를 실행하는 동시에 전략적 우선순위를 달성하기 위한 것이었다. 또한, 이러한 경험은 조직 전반에 걸친 인력 및 기술 능력 강화에 도움이 되었다”라고 덧붙였다. 백스터에 따르면, VS 프로그램은 GSK가 구조적 접근방식을 이용해 AI 활용 기회를 규정하고 솔루션을 개발한 후 효과적으로 확장할 수 있음을 성공적으로 입증했다. 백스터는 이어 “이제 엄선된 몇몇 사례를 확장 중이다. 우리회사 운영 활동 전반에 데이터 및 분석을 포함시키고 체계화하기 위함이다. 말처럼 쉽지는 않지만 크게 진척되고 있으며 팀들과 개인들이 배우는 모습이 매우 보기 좋다”라고 말했다.  ...

2020.08.04

‘클릭 센스 vs. 태블로’··· 셀프서비스 애널리틱스 도구 2종 분석

‘셀프서비스 비즈니스 인텔리전스’는 오늘날 비즈니스 의사결정을 위한 핵심 툴이 됐다. 여기서는 대표적인 BI 툴인 태블로와 클릭 센스의 기능과 가격 등을 비교해본다.  기업들이 BI와 애널리틱스 플랫폼을 비즈니스 필수 도구로 활용한 지 이미 오래다. 초기에는 IT 부문이 이 업무를 담당하곤 했지만 셀프서비스 BI 도구의 부상으로 분석 업무의 무게 중심은 IT에서 비즈니스 애널리스트로 옮겨갔다. 현재 BI는 매월 레코드 시스템에서 보고서를 생성하고, 다양한 내-외부 소스를 이용해 비즈니스 질문에 대답하며, 트렌드와 예측치를 발견하고 공유하는 도구로 변하고 있다.    기업이 셀프서비스 BI를 도입하면 의사결정을 내리는 데 몇 달을 소비할 필요 없이 며칠 만에 해야 할 일을 결정할 수 있다. 그러나 조직에 맞는 셀프서비스 BI 플랫폼을 파악하기란 쉽지 않을 수 있다.  BI 플랫폼이 이를 사용하게 될 사람들의 스킬(전문성)과 일치하는가? 사람들이 쉽게 BI 플랫폼에 대해 배우고 이를 이용할 수 있는가? 애널리스트의 업무 부담을 덜어주는가? 없어지는 장애물보다 새로 생긴 장애물이 더 많아지지는 않는가? 모든 내-외부 데이터 소스를 읽는 기능을 갖추고 있는가? 플랫폼의 데이터를 쉽게 클리닝 및 변환할 수 있는가? 분석한 내용을 조직 내 다른 사람 또는 허가된 다른 사용자와 공유할 수 있는가? ‘클릭 센스(Qlik Sense)’와 ‘태블로(Tableau)’는 오늘날 시장에서 대표적인 셀프서비스 BI 플랫폼이다. 지금부터 이 두 플랫폼을 비교하고 조직이 선택해야 할 플랫폼을 결정할 때 중요하게 고려할 요소들을 설명한다. 클릭 센스 클릭은 과거 클릭뷰(QulikView)라는 전통적인 BI 제품을 공급했었다. 그러다 클릭 센스라는 셀프서비스 BI를 선보였다. 2014년 도입된 클릭 센스는 클릭뷰와 동일한 인-메모리 어소시에이티브 데이터 인덱싱 엔진에 기반을 둔 DIY(셀프서비스) BI 및 비주얼리제이션 제품이다. 클릭은 2016...

셀프서비스 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스 클릭 센스 태블로 비즈니스 의사결정 BI 데이터 시각화 데이터베이스

2020.08.03

‘셀프서비스 비즈니스 인텔리전스’는 오늘날 비즈니스 의사결정을 위한 핵심 툴이 됐다. 여기서는 대표적인 BI 툴인 태블로와 클릭 센스의 기능과 가격 등을 비교해본다.  기업들이 BI와 애널리틱스 플랫폼을 비즈니스 필수 도구로 활용한 지 이미 오래다. 초기에는 IT 부문이 이 업무를 담당하곤 했지만 셀프서비스 BI 도구의 부상으로 분석 업무의 무게 중심은 IT에서 비즈니스 애널리스트로 옮겨갔다. 현재 BI는 매월 레코드 시스템에서 보고서를 생성하고, 다양한 내-외부 소스를 이용해 비즈니스 질문에 대답하며, 트렌드와 예측치를 발견하고 공유하는 도구로 변하고 있다.    기업이 셀프서비스 BI를 도입하면 의사결정을 내리는 데 몇 달을 소비할 필요 없이 며칠 만에 해야 할 일을 결정할 수 있다. 그러나 조직에 맞는 셀프서비스 BI 플랫폼을 파악하기란 쉽지 않을 수 있다.  BI 플랫폼이 이를 사용하게 될 사람들의 스킬(전문성)과 일치하는가? 사람들이 쉽게 BI 플랫폼에 대해 배우고 이를 이용할 수 있는가? 애널리스트의 업무 부담을 덜어주는가? 없어지는 장애물보다 새로 생긴 장애물이 더 많아지지는 않는가? 모든 내-외부 데이터 소스를 읽는 기능을 갖추고 있는가? 플랫폼의 데이터를 쉽게 클리닝 및 변환할 수 있는가? 분석한 내용을 조직 내 다른 사람 또는 허가된 다른 사용자와 공유할 수 있는가? ‘클릭 센스(Qlik Sense)’와 ‘태블로(Tableau)’는 오늘날 시장에서 대표적인 셀프서비스 BI 플랫폼이다. 지금부터 이 두 플랫폼을 비교하고 조직이 선택해야 할 플랫폼을 결정할 때 중요하게 고려할 요소들을 설명한다. 클릭 센스 클릭은 과거 클릭뷰(QulikView)라는 전통적인 BI 제품을 공급했었다. 그러다 클릭 센스라는 셀프서비스 BI를 선보였다. 2014년 도입된 클릭 센스는 클릭뷰와 동일한 인-메모리 어소시에이티브 데이터 인덱싱 엔진에 기반을 둔 DIY(셀프서비스) BI 및 비주얼리제이션 제품이다. 클릭은 2016...

2020.08.03

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

정의, 작동방법, 기술, 툴로 알아보는 '프로세스 마이닝'

프로세스 마이닝을 통해 조직은 통찰력 있는 데이터를 수집하여 회사 전체의 비즈니스 프로세스의 안정성, 효율성, 생산성을 평가할 수 있다.   프로세스 마이닝은 조직이 기존 시스템에서 데이터를 수집하여 비즈니스 프로세스 작동 방식과 개선 방법을 객관적으로 시각화하는 방법이다. 프로세스 마이닝에서 파생된 분석 통찰력은 조직 전체의 디지털 혁신 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다. 과거에는 프로세스 마이닝이 오류와 육체노동을 줄이기 위해 제조에서 가장 널리 사용되었다. 오늘날 기업들이 새로운 자동화 기술과 AI 기술을 채택함에 따라 프로세스 마이닝은 모든 산업 분야의 조직에서 우선순위가 되었다. 프로세스 마이닝은 IT 프로세스와 비즈니스 프로세스를 지속해서 개선하기 위해 노력하는 조직에서 중요한 도구다. 프로세스 마이닝은 어떻게 작동하나? 프로세스 마이닝은 기존 IT 프로세스나 비즈니스 프로세스를 평가하여 RPA, 인공지능, 머신러닝 같은 기술을 사용하여 자동화할 수 있는 반복적인 작업을 찾는 것으로 시작한다. 반복적이거나 일상적인 작업을 자동화함으로써 조직은 효율성과 생산성을 향상하고 임직원이 창의적이고 복잡한 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또한 자동화는 업무 편차를 최소화하여 프로세스 결과의 불일치 및 오류를 줄이다. IT 프로세스나 비즈니스 프로세스가 개발되면, 해당 프로세스가 적절한 결과를 제공하며 프로세스 마이닝이 어디서 시작되는지를 지속해서 확인하는 것이 중요하다. 예를 들어, IT부서는 헬프데스크 티켓팅 시스템을 자동화하기로 할 수 있다. 이전에는 직원이 티켓을 검토하고 어느 범주에 해당하는지를 정하여 담담자에게 할당하는 데 시간이 걸렸다. IT부서는 자동 프로세스를 생성하여 티켓이 들어오는 대로 분류하고 할당할 수 있으므로 작업자가 고객 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그러나 이러한 자동화된 프로세스가 확립된 다음에는 프로세스가 의도한 결과를 정기적으로 제공하느냐가 관건이 된다. 새로운...

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2020.06.17

프로세스 마이닝을 통해 조직은 통찰력 있는 데이터를 수집하여 회사 전체의 비즈니스 프로세스의 안정성, 효율성, 생산성을 평가할 수 있다.   프로세스 마이닝은 조직이 기존 시스템에서 데이터를 수집하여 비즈니스 프로세스 작동 방식과 개선 방법을 객관적으로 시각화하는 방법이다. 프로세스 마이닝에서 파생된 분석 통찰력은 조직 전체의 디지털 혁신 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다. 과거에는 프로세스 마이닝이 오류와 육체노동을 줄이기 위해 제조에서 가장 널리 사용되었다. 오늘날 기업들이 새로운 자동화 기술과 AI 기술을 채택함에 따라 프로세스 마이닝은 모든 산업 분야의 조직에서 우선순위가 되었다. 프로세스 마이닝은 IT 프로세스와 비즈니스 프로세스를 지속해서 개선하기 위해 노력하는 조직에서 중요한 도구다. 프로세스 마이닝은 어떻게 작동하나? 프로세스 마이닝은 기존 IT 프로세스나 비즈니스 프로세스를 평가하여 RPA, 인공지능, 머신러닝 같은 기술을 사용하여 자동화할 수 있는 반복적인 작업을 찾는 것으로 시작한다. 반복적이거나 일상적인 작업을 자동화함으로써 조직은 효율성과 생산성을 향상하고 임직원이 창의적이고 복잡한 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또한 자동화는 업무 편차를 최소화하여 프로세스 결과의 불일치 및 오류를 줄이다. IT 프로세스나 비즈니스 프로세스가 개발되면, 해당 프로세스가 적절한 결과를 제공하며 프로세스 마이닝이 어디서 시작되는지를 지속해서 확인하는 것이 중요하다. 예를 들어, IT부서는 헬프데스크 티켓팅 시스템을 자동화하기로 할 수 있다. 이전에는 직원이 티켓을 검토하고 어느 범주에 해당하는지를 정하여 담담자에게 할당하는 데 시간이 걸렸다. IT부서는 자동 프로세스를 생성하여 티켓이 들어오는 대로 분류하고 할당할 수 있으므로 작업자가 고객 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그러나 이러한 자동화된 프로세스가 확립된 다음에는 프로세스가 의도한 결과를 정기적으로 제공하느냐가 관건이 된다. 새로운...

2020.06.17

'이렇게 하면 100% 실패' 7가지 데이터 애널리틱스 접근법

데이터의 진짜 가치는 비즈니스 인사이트에 달려 있다. 데이터에서 무언가를 찾고자 한다면 현업 사용자를 설득할 만한 확실한 데이터 분석 전략이 필요하다.     데이터 애널리틱스는 기업이 마음대로 사용할 수 있는 가장 강력한 리소스 중 하나다. 그러나 분석 툴과 프로세스가 필요한 현업 사용자에게 이 툴이 친숙하지 않고 광범위하게 제공된다면 애널리틱스의 가치는 크게 감소할 수 있다.  결국 이들은 판매, 마케팅, 제품 개발, 고객 지원, 고객경험 등의 분야에서 통찰력을 얻기 위해 데이터를 활용할 사람들이다. 유리병 제조사인 알파 패키징(Alpha Packaging)의 수석 기술 담당 부사장 겸 CIO 브라이언 필립스는 “데이터 그 자체가 애널리틱스는 아니다. 데이터가 가리키는 문제, 쟁점, 기회를 이해해야 한다. 그렇지 않으면 그것은 숫자이거나 예쁜 그림에 불과하다”라고 말했다. 사용자 친화적이지 못한 데이터 애널리틱스 접근법 7가지를 알아보자.   데이터 전략을 포기하거나 비즈니스와 연계하지 못함 컨설팅 회사인 프로토비티(Protiviti)의 기업 데이터 및 애널리틱스 업무 담당 전무인 제레미 스티어왈트에 따르면 기업은 데이터 전략을 공식화하고 조직 목표, 측정 기준, 성장에 맞춰 이를 조정해야 한다. 스티어왈트는 “명확하게 정의한 전략에 따라 운영하는 조직은 당연히 데이터를 핵심 자산으로 사용하여 데이터 중개자가 될 것이다. 조직의 디지털 전략과 그 기반 기술 구성요소에 영향을 미치기 위해서는 조직의 데이터 유형과 양, 데이터의 수집 방법, 저장된 장소, 접근 및 사용 방법, 책임자와 향후 데이터 투자가 이루어질 분야에 관한 결정들 모두가 중요하다”라고 강조했다. 스티어왈트는 애널리틱스 프로그램이 종종 기업 전략에 부합하지 않으며, 이해하기 어려워 활용되지 않는다고 지적했다. 그는 “데이터 전략을 통해 기업은 자사의 데이터를 체계적이고 포괄적인 도메인 간 가치 창출 자산으로 인식하고 처리할 수 있다”라고 말...

CIO 빅데이터 애널리틱스 데이터 분석 시각화 전략

2020.05.21

데이터의 진짜 가치는 비즈니스 인사이트에 달려 있다. 데이터에서 무언가를 찾고자 한다면 현업 사용자를 설득할 만한 확실한 데이터 분석 전략이 필요하다.     데이터 애널리틱스는 기업이 마음대로 사용할 수 있는 가장 강력한 리소스 중 하나다. 그러나 분석 툴과 프로세스가 필요한 현업 사용자에게 이 툴이 친숙하지 않고 광범위하게 제공된다면 애널리틱스의 가치는 크게 감소할 수 있다.  결국 이들은 판매, 마케팅, 제품 개발, 고객 지원, 고객경험 등의 분야에서 통찰력을 얻기 위해 데이터를 활용할 사람들이다. 유리병 제조사인 알파 패키징(Alpha Packaging)의 수석 기술 담당 부사장 겸 CIO 브라이언 필립스는 “데이터 그 자체가 애널리틱스는 아니다. 데이터가 가리키는 문제, 쟁점, 기회를 이해해야 한다. 그렇지 않으면 그것은 숫자이거나 예쁜 그림에 불과하다”라고 말했다. 사용자 친화적이지 못한 데이터 애널리틱스 접근법 7가지를 알아보자.   데이터 전략을 포기하거나 비즈니스와 연계하지 못함 컨설팅 회사인 프로토비티(Protiviti)의 기업 데이터 및 애널리틱스 업무 담당 전무인 제레미 스티어왈트에 따르면 기업은 데이터 전략을 공식화하고 조직 목표, 측정 기준, 성장에 맞춰 이를 조정해야 한다. 스티어왈트는 “명확하게 정의한 전략에 따라 운영하는 조직은 당연히 데이터를 핵심 자산으로 사용하여 데이터 중개자가 될 것이다. 조직의 디지털 전략과 그 기반 기술 구성요소에 영향을 미치기 위해서는 조직의 데이터 유형과 양, 데이터의 수집 방법, 저장된 장소, 접근 및 사용 방법, 책임자와 향후 데이터 투자가 이루어질 분야에 관한 결정들 모두가 중요하다”라고 강조했다. 스티어왈트는 애널리틱스 프로그램이 종종 기업 전략에 부합하지 않으며, 이해하기 어려워 활용되지 않는다고 지적했다. 그는 “데이터 전략을 통해 기업은 자사의 데이터를 체계적이고 포괄적인 도메인 간 가치 창출 자산으로 인식하고 처리할 수 있다”라고 말...

2020.05.21

우버, '도모' 도입해 폭증하는 데이터 문제 해결

전 세계에서 폭발적으로 발생하는 데이터 문제는 오늘날 많은 기업의 공통 고민이다. 하지만 승차 공유 회사 우버는 이 문제를 해결하기 시작했다고 밝혔다. 도모팔루자(Domopalooza)의 가상 무대에 오른 우버 임원이 데이터 문제와 해결 방법에 대해 발표했다.   우버에서 글로벌 출장 및 경비를 담당하는 이사인 앤시아 크리틀은 자신의 사업부에서 역동적이고 투명한 방식으로 비즈니스를 통합하고 제시해야 하는 여러 가지 데이터 소스가 있다고 밝혔다. 크리틀은 “현업팀이 결과를 도출하는 데 도움이 되는 측정 항목의 투명성을 위해 데이터 및 분석 기능을 사용할 수 있도록 해야 했다”라며 “이전에는 매월 정보가 제공돼 현업은 좀더 역동적인 방식으로 데이터가 필요했다”라고 말했다.  "기존 팀 역량에 맞는 솔루션을 찾아야 했으며, 확장할 준비가 된 솔루션도 필요했다"라고 크리틀은 당시를 회상했다.  이 요청을 예상하여 팀은 이미 다양한 플랫폼을 검토했으며 도모를 선택했다. 크리틀은 “도모가 연결을 도와주었고 훌륭한 UX로 확장할 수 있게 해줬다”라며 우버에서 모바일 우선 전략을 세우는 것이 중요하다고 강조했다. 이어서 "이러한 방식으로 우리 팀은 자체 대시 보드에서 통찰력을 얻어 자체 결과를 끌어낼 수 있었다"라고 덧붙였다.  우버 선임 T&E 리포팅 애널리스트인 롭 와섬은 우버의 가장 큰 데이터 문제는 모든 것을 한곳에 모으는 것이라고 언급하며 다음과 같이 설명했다.  “우리에게는 속도가 빠른 데이터 시각화 및 수집 툴이 가장 중요했다. 도모는 데이터 과학자 없이도 사용하기 쉽도록 드래그 앤드 드롭 인터페이스를 포함해 우리 모두를 위해 이 모든 것을 구현했다. 이러한 방식으로 모든 클릭은 팀을 위해 실행 가능한 것으로 귀결된다. 이전에 여러 개의 대시보드가 있었다. 하지만 이제는 두 개의 서로 다른 대시보드를 만들고 모든 사람을 추가하는 기능이 마음에 든다. 또한 보고 기능을 통해 사람들의 마음을 사로잡...

빅데이터 승차 공유 EX 도모팔루자 Domo 도모 직원경험 시민 데이터 과학자 우버 분석 시각화 CMO 데이터 과학자 가상 컨퍼런스

2020.03.20

전 세계에서 폭발적으로 발생하는 데이터 문제는 오늘날 많은 기업의 공통 고민이다. 하지만 승차 공유 회사 우버는 이 문제를 해결하기 시작했다고 밝혔다. 도모팔루자(Domopalooza)의 가상 무대에 오른 우버 임원이 데이터 문제와 해결 방법에 대해 발표했다.   우버에서 글로벌 출장 및 경비를 담당하는 이사인 앤시아 크리틀은 자신의 사업부에서 역동적이고 투명한 방식으로 비즈니스를 통합하고 제시해야 하는 여러 가지 데이터 소스가 있다고 밝혔다. 크리틀은 “현업팀이 결과를 도출하는 데 도움이 되는 측정 항목의 투명성을 위해 데이터 및 분석 기능을 사용할 수 있도록 해야 했다”라며 “이전에는 매월 정보가 제공돼 현업은 좀더 역동적인 방식으로 데이터가 필요했다”라고 말했다.  "기존 팀 역량에 맞는 솔루션을 찾아야 했으며, 확장할 준비가 된 솔루션도 필요했다"라고 크리틀은 당시를 회상했다.  이 요청을 예상하여 팀은 이미 다양한 플랫폼을 검토했으며 도모를 선택했다. 크리틀은 “도모가 연결을 도와주었고 훌륭한 UX로 확장할 수 있게 해줬다”라며 우버에서 모바일 우선 전략을 세우는 것이 중요하다고 강조했다. 이어서 "이러한 방식으로 우리 팀은 자체 대시 보드에서 통찰력을 얻어 자체 결과를 끌어낼 수 있었다"라고 덧붙였다.  우버 선임 T&E 리포팅 애널리스트인 롭 와섬은 우버의 가장 큰 데이터 문제는 모든 것을 한곳에 모으는 것이라고 언급하며 다음과 같이 설명했다.  “우리에게는 속도가 빠른 데이터 시각화 및 수집 툴이 가장 중요했다. 도모는 데이터 과학자 없이도 사용하기 쉽도록 드래그 앤드 드롭 인터페이스를 포함해 우리 모두를 위해 이 모든 것을 구현했다. 이러한 방식으로 모든 클릭은 팀을 위해 실행 가능한 것으로 귀결된다. 이전에 여러 개의 대시보드가 있었다. 하지만 이제는 두 개의 서로 다른 대시보드를 만들고 모든 사람을 추가하는 기능이 마음에 든다. 또한 보고 기능을 통해 사람들의 마음을 사로잡...

2020.03.20

'애저로 IT현대화' 독일 전력회사 유니퍼의 클라우드 이야기

독일 전력회사 E.ON에서 분사한 유니퍼(Uniper)가 IT현대화를 시작했다. 유니퍼 IT현대화를 진두지휘하는 CIO인 데미어 버년이 왜 클라우드를 선택했고, 어떻게 추진했는지 들어봤다.  기업이 합병할 때 IT시스템도 통합된다. 마찬가지로 기업이 둘로 나뉠 때 IT시스템도 둘로 분리된다. 회사가 둘로 나뉘면서 IT시스템을 두 개로 칼같이 분리하기란 쉽지 않은 일이다. 하지만, 유니퍼의 CIO 데미언 버년은 이를 오히려 반기는 입장이다. IT를 현대화할 수 있는 계기가 되기 때문이다.    버년은 독일의 전력회사인 E.ON에서 최고 프로세스 임원으로 일했다. E.ON은 스마트 그리드에 전문화된 재생에너지 회사로 변신하기로 결정했다. 따라서 E.ON은 기존의 천연가스 저장, 에너지 거래, 발전 분야의 사업을 분리해 유니퍼(Uniper)라는 회사를 설립했고, 버년은 유니퍼에서 CIO를 맡게 됐다.  버년은 전력 설비를 모니터링하고 정비하며 가스 고객에게 대금을 청구하고 무역 활동을 지원하는 데 쓰이는 IT시스템을 완성하는 책임을 졌다.  회사의 설립과 관련된 논의 중에, 누군가가 그에게 CIO가 어떤 역할을 맡아야 할 것인지 의견을 물었다. 그는 “당시에 이게 면접 질문이라는 것을 알아차리지 못했다”라고 말했다. 그는 다소 과하게 대답했다. IT뿐만 아니라, CIO는 사업에서도 일정한 책임을 져야 하고, 따라서 다른 사람처럼 고통받고, 그러면서 장점들을 활용할 수 있다고 버년은 이야기했다.   그래서 이제 그는 기업 보고 기능, 대금 청구 기능, 유니퍼의 연간 1,000억 달러 에너지 거래 활동을 위한 백오피스도 담당하게 됐다.  버년은 “주말에 달리기하면서 내가 할 수 있는 IT 응용 분야를 떠올린다. 단지 사람들에게 서비스를 제공하면서, ‘이봐, 내가 만든 데이터 레이크가 대단하지 않아?’라고 말하는 CIO에 머물러서는 안 된다”라고 강조했다. 그는 이런 식이라면 회사 사람들이 별로 ...

CIO 윈도우 10 마이크로소프트 애저 IT현대화 데이터 레이크 태블로 E.ON 마이크로소프트 팀즈 유니퍼 재생에너지 발전소 SAP 빅데이터 전력 분사 유틸리티 시각화 사물인터넷 가스 탤런드

2020.01.13

독일 전력회사 E.ON에서 분사한 유니퍼(Uniper)가 IT현대화를 시작했다. 유니퍼 IT현대화를 진두지휘하는 CIO인 데미어 버년이 왜 클라우드를 선택했고, 어떻게 추진했는지 들어봤다.  기업이 합병할 때 IT시스템도 통합된다. 마찬가지로 기업이 둘로 나뉠 때 IT시스템도 둘로 분리된다. 회사가 둘로 나뉘면서 IT시스템을 두 개로 칼같이 분리하기란 쉽지 않은 일이다. 하지만, 유니퍼의 CIO 데미언 버년은 이를 오히려 반기는 입장이다. IT를 현대화할 수 있는 계기가 되기 때문이다.    버년은 독일의 전력회사인 E.ON에서 최고 프로세스 임원으로 일했다. E.ON은 스마트 그리드에 전문화된 재생에너지 회사로 변신하기로 결정했다. 따라서 E.ON은 기존의 천연가스 저장, 에너지 거래, 발전 분야의 사업을 분리해 유니퍼(Uniper)라는 회사를 설립했고, 버년은 유니퍼에서 CIO를 맡게 됐다.  버년은 전력 설비를 모니터링하고 정비하며 가스 고객에게 대금을 청구하고 무역 활동을 지원하는 데 쓰이는 IT시스템을 완성하는 책임을 졌다.  회사의 설립과 관련된 논의 중에, 누군가가 그에게 CIO가 어떤 역할을 맡아야 할 것인지 의견을 물었다. 그는 “당시에 이게 면접 질문이라는 것을 알아차리지 못했다”라고 말했다. 그는 다소 과하게 대답했다. IT뿐만 아니라, CIO는 사업에서도 일정한 책임을 져야 하고, 따라서 다른 사람처럼 고통받고, 그러면서 장점들을 활용할 수 있다고 버년은 이야기했다.   그래서 이제 그는 기업 보고 기능, 대금 청구 기능, 유니퍼의 연간 1,000억 달러 에너지 거래 활동을 위한 백오피스도 담당하게 됐다.  버년은 “주말에 달리기하면서 내가 할 수 있는 IT 응용 분야를 떠올린다. 단지 사람들에게 서비스를 제공하면서, ‘이봐, 내가 만든 데이터 레이크가 대단하지 않아?’라고 말하는 CIO에 머물러서는 안 된다”라고 강조했다. 그는 이런 식이라면 회사 사람들이 별로 ...

2020.01.13

'목적은 CX 향상' CIO가 알아야 할 고객 여정 지도 작성

고객 여정 지도는 고객경험을 향상하는 데 널리 쓰이는 도구다. 고객 여정 분석 같은 기술과 함께 고객 여정 지도를 최대한 활용하는 방법을 소개한다.  고객의 우선순위를 파악하는 것은 새로운 것이 아니다. 그러나, 어도비의 최신 디지털 동향 보고서에서 따르면, 고객경험은 데이터 중심 마케팅이나 소셜네트워크 참여보다 중요한 핵심 사업 기회로 여겨지고 있다.   고객 설문조사는 매우 흔하지만, 상호작용 중 극히 일부만 포착할 뿐이다. 그나마 고객이 귀찮음을 무릅쓰고 설문에 응답해야 가능하다. 게다가, 중간에 놓친 잠재 고객에 대해서는 전혀 알 수 없다. 온라인 쇼핑에서 구매하지 않고 중간에 포기해 버리는 비율은 최대 84%에 달한다. 고객이 하는 말은 신뢰할 수 없다. 중요한 것은 고객의 행동이다.   이를 해결하려면 고객 및 사용자 여정을 지도로 작성하는 것이 좋다. 고객과 사용자가 조직과의 상호작용에서 거치는 각 단계를 분석해 보면, 고객의 행동과 추구하는바, 고객의 기대치와 충족 여부 등을 잘 판단할 수 있다. 또한, 고객이 장애물을 만난다면 어떤 것이며 그런 경험이 긍정적일지 아니면 부정적일지도 파악할 수 있다. 고객 여정 지도를 활용하면 기존 전략과 고객 여정의 일치 여부나 엉뚱한 계획에 시간과 돈을 낭비하고 있는지도 쉽게 파악할 수 있다. 고객 여정 지도를 정식으로 활용하는 회사들의 비율은 3분의 1에 불과하지만, 잘만하면 판매 주기 가속화, 고객서비스 비용 절감, 소개에 의한 매출 및 마케팅 투자 수익 증대, 직원 참여 개선 등의 효과를 누릴 수 있다. 요즘 고객경험이 CIO들의 최대 관심사로 부상함에 따라 고객 여정 지도를 만들고 최대한 활용하는 데 IT부서의 역할이 중요해졌다. 고객 여정 지도 심층 해부 암 트레저 데이터(Arm Treasure Data) 글로벌 마케팅 대표 톰 트레너는 고객이 조직과 어떻게 소통하는지 그 흐름을 충분히 이해하려면, 구매에 한참 앞서 고객의 여정이 시작함을 알아야 한다고...

CRM 분석 고객경험 고객 여정 VoC 페가시스템 공감 지도 다이내믹스 365 마케팅 클릭스트림 CX NPS 시각화 데이터 CIO ROI 마이크로소프트 콜센터 젠데스크 지도 어도비 패스파인더

2019.11.11

고객 여정 지도는 고객경험을 향상하는 데 널리 쓰이는 도구다. 고객 여정 분석 같은 기술과 함께 고객 여정 지도를 최대한 활용하는 방법을 소개한다.  고객의 우선순위를 파악하는 것은 새로운 것이 아니다. 그러나, 어도비의 최신 디지털 동향 보고서에서 따르면, 고객경험은 데이터 중심 마케팅이나 소셜네트워크 참여보다 중요한 핵심 사업 기회로 여겨지고 있다.   고객 설문조사는 매우 흔하지만, 상호작용 중 극히 일부만 포착할 뿐이다. 그나마 고객이 귀찮음을 무릅쓰고 설문에 응답해야 가능하다. 게다가, 중간에 놓친 잠재 고객에 대해서는 전혀 알 수 없다. 온라인 쇼핑에서 구매하지 않고 중간에 포기해 버리는 비율은 최대 84%에 달한다. 고객이 하는 말은 신뢰할 수 없다. 중요한 것은 고객의 행동이다.   이를 해결하려면 고객 및 사용자 여정을 지도로 작성하는 것이 좋다. 고객과 사용자가 조직과의 상호작용에서 거치는 각 단계를 분석해 보면, 고객의 행동과 추구하는바, 고객의 기대치와 충족 여부 등을 잘 판단할 수 있다. 또한, 고객이 장애물을 만난다면 어떤 것이며 그런 경험이 긍정적일지 아니면 부정적일지도 파악할 수 있다. 고객 여정 지도를 활용하면 기존 전략과 고객 여정의 일치 여부나 엉뚱한 계획에 시간과 돈을 낭비하고 있는지도 쉽게 파악할 수 있다. 고객 여정 지도를 정식으로 활용하는 회사들의 비율은 3분의 1에 불과하지만, 잘만하면 판매 주기 가속화, 고객서비스 비용 절감, 소개에 의한 매출 및 마케팅 투자 수익 증대, 직원 참여 개선 등의 효과를 누릴 수 있다. 요즘 고객경험이 CIO들의 최대 관심사로 부상함에 따라 고객 여정 지도를 만들고 최대한 활용하는 데 IT부서의 역할이 중요해졌다. 고객 여정 지도 심층 해부 암 트레저 데이터(Arm Treasure Data) 글로벌 마케팅 대표 톰 트레너는 고객이 조직과 어떻게 소통하는지 그 흐름을 충분히 이해하려면, 구매에 한참 앞서 고객의 여정이 시작함을 알아야 한다고...

2019.11.11

액센츄어, 호주 빅데이터 업체 '애널리티카8' 인수

액센츄어가 데이터 관리, 보고, 시각화, 데이터 과학 및 분석 서비스를 전문으로 하는 호주의 빅 데이터∙분석 컨설팅 업체인 애널리티카8(Analytics8)을 인수해 데이터 부분을 강화하고자 한다.   멜버른과 시드니에서 일하는 애널리티카8 임직원 70명으로 구성된 팀은 인공지능 기반 데이터, 자동화, 분석을 사용해 고객이 비즈니스를 혁신하도록 돕는 액센츄어 어플라이드 인텔리전스(Applied Intelligence)에 합류할 예정이다. 이 인수의 거래 조건은 공개되지 않았다. 호주와 뉴질랜드에서 액센츄어의 분석 및 인공지능 비즈니스를 이끄는 매니징 디렉터인 아밋 반살은 “이 데이터 중심 시대에 조직은 경쟁우위를 위해 정보의 힘을 활용하고 매출 성장 및 비용 절감 기회를 파악하기 위해 점점 더 큰 노력을 기울이고 있다”라며 "우리는 고객이 데이터, 분석, 자동화를 대규모로 결합할 수 있도록 고유한 AI 기반 접근 방식을 제공할 것이다"라고 이야기했다.  액센츄어 최고 분석 책임자 겸 글로벌 어플라이드 인텔리전스 리드인 아티나 카니오라 박사는 액센츄어가 고객에게 가치를 제공하는 데 있어 중요한 인재를 확보하는 것이 매우 중요하다고 강조했다. 카니오라 박사는 "애널리티카8 팀의 심도 있는 기술 전문 지식과 경험을 통해 다양한 산업 분야의 고객에게 컨설팅을 제공함으로써 특히 호주 시장에서 성장하는 어플라이드 인텔리전스 비즈니스를 강화하고 고객이 디지털 혁신에 박차를 가할 수 있는 새로운 기회를 창출할 것이다"라고 말했다.  2002년에 설립된 애널리티카8은 호주 최대 규모의 조직에 데이터 및 분석 솔루션을 제공한다. 애널리틱스 8의 공동 소유주인 헤데 슈이트마케는 액센츄어에 합류하게 되어 기쁘다고 밝혔다. 슈이트마케는 "데이터 과학과 데이터 분석 전문 지식은 액센츄어의 어플라이드 인텔리전스 기능 및 업계 지식을 보완하여 고객이 데이터와 분석을 활용해 비즈니스를 혁신할 수 있도록 도와준다"라고 전했다.  액센츄어는 애...

인수 M&A 빅데이터 액센츄어 CMO 시각화 인공지능 데이터 분석 애널리티카8

2019.08.16

액센츄어가 데이터 관리, 보고, 시각화, 데이터 과학 및 분석 서비스를 전문으로 하는 호주의 빅 데이터∙분석 컨설팅 업체인 애널리티카8(Analytics8)을 인수해 데이터 부분을 강화하고자 한다.   멜버른과 시드니에서 일하는 애널리티카8 임직원 70명으로 구성된 팀은 인공지능 기반 데이터, 자동화, 분석을 사용해 고객이 비즈니스를 혁신하도록 돕는 액센츄어 어플라이드 인텔리전스(Applied Intelligence)에 합류할 예정이다. 이 인수의 거래 조건은 공개되지 않았다. 호주와 뉴질랜드에서 액센츄어의 분석 및 인공지능 비즈니스를 이끄는 매니징 디렉터인 아밋 반살은 “이 데이터 중심 시대에 조직은 경쟁우위를 위해 정보의 힘을 활용하고 매출 성장 및 비용 절감 기회를 파악하기 위해 점점 더 큰 노력을 기울이고 있다”라며 "우리는 고객이 데이터, 분석, 자동화를 대규모로 결합할 수 있도록 고유한 AI 기반 접근 방식을 제공할 것이다"라고 이야기했다.  액센츄어 최고 분석 책임자 겸 글로벌 어플라이드 인텔리전스 리드인 아티나 카니오라 박사는 액센츄어가 고객에게 가치를 제공하는 데 있어 중요한 인재를 확보하는 것이 매우 중요하다고 강조했다. 카니오라 박사는 "애널리티카8 팀의 심도 있는 기술 전문 지식과 경험을 통해 다양한 산업 분야의 고객에게 컨설팅을 제공함으로써 특히 호주 시장에서 성장하는 어플라이드 인텔리전스 비즈니스를 강화하고 고객이 디지털 혁신에 박차를 가할 수 있는 새로운 기회를 창출할 것이다"라고 말했다.  2002년에 설립된 애널리티카8은 호주 최대 규모의 조직에 데이터 및 분석 솔루션을 제공한다. 애널리틱스 8의 공동 소유주인 헤데 슈이트마케는 액센츄어에 합류하게 되어 기쁘다고 밝혔다. 슈이트마케는 "데이터 과학과 데이터 분석 전문 지식은 액센츄어의 어플라이드 인텔리전스 기능 및 업계 지식을 보완하여 고객이 데이터와 분석을 활용해 비즈니스를 혁신할 수 있도록 도와준다"라고 전했다.  액센츄어는 애...

2019.08.16

세일즈포스의 태블로 인수, 향후 미칠 영향은?

태블로를 인수하는 세일즈포스의 결정이 기존 사용자에게 어떤 영향을 미칠지 궁금해하는 이들이 많다. 애널리스트들은 기업들이 플랫폼을 어떻게 사용하고 있는지에 따라 그 영향이 달라질 전망이다.  세일즈포스 CRM 플랫폼 이용자들은 모두 자신의 데이터를 클라우드에 저장하는 모델을 이용한다. 이번 인수는 회사가 해당 데이터를 정교하게 분석할 수 있는 도구도 제공하려는 움직임을 시작했다는 것을 의미한다.  태블로 이용 기업은 데이터 애널리틱스 및 시각화 소프트웨어를 온프레미스, 또는 클라우드에서 이용해왔다. 아마존이나 구글, 마이크로소프트의 클라우드를 이용하거나 태블로 온라인과 같은 SaaS 버전을 이용하기도 했다.  콘스텔레이션 리서치의 부회장 겸 수석 애널리스트인 더그 헨센은 태블로 이용자의 약 1/3이 클라우드를 통해 이 소프트웨어를 이용하고 있다고 전했다.  포레스터 리서치의 리즈 허버트 부사장 겸 수석 애널리스트에 따르면 이번 인수로 가장 큰 혜택을 입을 이들은 아직 태블로를 이용하지 않는 세일즈포스 기존 고객일 것으로 예상된다.  그는 "많은 기업들이 복잡한 플랫폼에서 더 나은 통찰력을 얻을 수 있는, 현업 사용자 친화적 도구를 찾고 있다. 그러나 이들 중 다수가 서드파티 벤더 이용을 꺼려한다. 태블로와 같은 소규모 벤더를 추가해 추가 위험성을 높이고 싶지 않기 때문이다"라고 말했다.  즉, 세일즈포스가 태블로를 인수하면 이러한 규모 및 보안 우려가 자연스럽게 해소될 수 있다는 것이 허버트의 분석이다.  기존에 양사를 모두 이용하고 있던 기업들은 적어도 단기간 큰 변화가 없을 전망이다. 세일즈포스가 태블로를 독립적으로 운영할 계획이기 때문이다. 포레스터의 보리스 이벨슨 부사장 겸 수석 애널리스트는 태블로와 세일즈포스를 모두 이용하는 CIO들이 가까운 시일 내에 별다른 조치를 취할 필요가 없을 것이라고 전했다. 그는 "세일즈포스가 굳이 잘 작동하는 구조를 흔들 이유가 없다"라고 말했다....

CRM 세일즈포스 인수 시각화 애널리틱스 태블로

2019.06.14

태블로를 인수하는 세일즈포스의 결정이 기존 사용자에게 어떤 영향을 미칠지 궁금해하는 이들이 많다. 애널리스트들은 기업들이 플랫폼을 어떻게 사용하고 있는지에 따라 그 영향이 달라질 전망이다.  세일즈포스 CRM 플랫폼 이용자들은 모두 자신의 데이터를 클라우드에 저장하는 모델을 이용한다. 이번 인수는 회사가 해당 데이터를 정교하게 분석할 수 있는 도구도 제공하려는 움직임을 시작했다는 것을 의미한다.  태블로 이용 기업은 데이터 애널리틱스 및 시각화 소프트웨어를 온프레미스, 또는 클라우드에서 이용해왔다. 아마존이나 구글, 마이크로소프트의 클라우드를 이용하거나 태블로 온라인과 같은 SaaS 버전을 이용하기도 했다.  콘스텔레이션 리서치의 부회장 겸 수석 애널리스트인 더그 헨센은 태블로 이용자의 약 1/3이 클라우드를 통해 이 소프트웨어를 이용하고 있다고 전했다.  포레스터 리서치의 리즈 허버트 부사장 겸 수석 애널리스트에 따르면 이번 인수로 가장 큰 혜택을 입을 이들은 아직 태블로를 이용하지 않는 세일즈포스 기존 고객일 것으로 예상된다.  그는 "많은 기업들이 복잡한 플랫폼에서 더 나은 통찰력을 얻을 수 있는, 현업 사용자 친화적 도구를 찾고 있다. 그러나 이들 중 다수가 서드파티 벤더 이용을 꺼려한다. 태블로와 같은 소규모 벤더를 추가해 추가 위험성을 높이고 싶지 않기 때문이다"라고 말했다.  즉, 세일즈포스가 태블로를 인수하면 이러한 규모 및 보안 우려가 자연스럽게 해소될 수 있다는 것이 허버트의 분석이다.  기존에 양사를 모두 이용하고 있던 기업들은 적어도 단기간 큰 변화가 없을 전망이다. 세일즈포스가 태블로를 독립적으로 운영할 계획이기 때문이다. 포레스터의 보리스 이벨슨 부사장 겸 수석 애널리스트는 태블로와 세일즈포스를 모두 이용하는 CIO들이 가까운 시일 내에 별다른 조치를 취할 필요가 없을 것이라고 전했다. 그는 "세일즈포스가 굳이 잘 작동하는 구조를 흔들 이유가 없다"라고 말했다....

2019.06.14

개발자를 위한 '더 스마트한' 데이터 시각화 5단계

오늘날 많은 기업이 의사결정의 필수 요소로 모델과 애널리틱스, 데이터 시각화, 대시보드를 활용하며 데이터 중심 기업으로 진화하고 있다. 이러한 일은 비즈니스 리더가 고객 경험을 개선하고자 할 때, 기술 리더가 애자일과 데브옵스, 웹 사이트 매트릭스를 분석하는 경우, 애플리케이션팀이 애플리케이션에 애널리틱스를 추가하고자 할 때 등 다양한 목적으로 진행된다.   이것이 의미하는 바는 명확하다. 더 많은 개발자와 분석가, 엔지니어, 관리자가 데이터 시각화와 대시 보드 개발에 관여하게 될 것이란 점이다. 태블로나 마이크로소프트 파워 BI 같은 셀프서비스 BI 툴을 도입하는 기업이 늘어나면서 이제 기업 IT팀은 대시 보드를 개발하거나 시급한 개발을 요청 받을 수도 있다.  이러한 툴은 배우기가 비교적 쉽지만 복잡한 데이터 시각화까지 지원하지는 못한다. 따라서 실무자에겐 별도의 디자인, 개발 전략이 필요하고 기업은 명확한 데이터 시각화 표준을 정해야 한다. 많은 전문가가 이러한 전략을 마련하기 위한 실행 계획부터 태블로와 파워 BI용 플랫폼별 표준까지 다양한 조언을 내놓았다. 여기서는 특히 개발자가 고려해야 하는 5가지를 모았다. 1. 데이터 준비를 위한 디스커버리 대시보드를 사용하라 개발자와 비즈니스 애널리스트, 데이터 과학자는 종종 데이터 작업 과정에서 사용자가 기본적인 인사이트를 검토, 발견할 수 있는 차트와 대시보드를 개발한다. 이러한 대시보드는 데이터나 데이터의 품질 혹은 어떤 인사이트가 유용할 지 잘 모를 때 개발 프로세스의 일부로 필요하다. 이 과정에서 몇 가지 질문을 던져보는 것이 중요하다.  - 데이터가 충분히 유용한가? 더욱 완전한 내용을 얻기 위해 다른 데이터 소스와 결합해야 하는가?   - 데이터가 상대적으로 잘 처리돼 있는가? 의사 결정에 이용하기 전에 데이터 전처리와 클린징이 필요한가? - 차원, 비닝 치수, 컴퓨팅 집계 및 기타 분석의 단순화를 위해 필요한 애널리틱스를 그룹화하는가?  이러...

개발자 시각화 대시보드

2019.04.22

오늘날 많은 기업이 의사결정의 필수 요소로 모델과 애널리틱스, 데이터 시각화, 대시보드를 활용하며 데이터 중심 기업으로 진화하고 있다. 이러한 일은 비즈니스 리더가 고객 경험을 개선하고자 할 때, 기술 리더가 애자일과 데브옵스, 웹 사이트 매트릭스를 분석하는 경우, 애플리케이션팀이 애플리케이션에 애널리틱스를 추가하고자 할 때 등 다양한 목적으로 진행된다.   이것이 의미하는 바는 명확하다. 더 많은 개발자와 분석가, 엔지니어, 관리자가 데이터 시각화와 대시 보드 개발에 관여하게 될 것이란 점이다. 태블로나 마이크로소프트 파워 BI 같은 셀프서비스 BI 툴을 도입하는 기업이 늘어나면서 이제 기업 IT팀은 대시 보드를 개발하거나 시급한 개발을 요청 받을 수도 있다.  이러한 툴은 배우기가 비교적 쉽지만 복잡한 데이터 시각화까지 지원하지는 못한다. 따라서 실무자에겐 별도의 디자인, 개발 전략이 필요하고 기업은 명확한 데이터 시각화 표준을 정해야 한다. 많은 전문가가 이러한 전략을 마련하기 위한 실행 계획부터 태블로와 파워 BI용 플랫폼별 표준까지 다양한 조언을 내놓았다. 여기서는 특히 개발자가 고려해야 하는 5가지를 모았다. 1. 데이터 준비를 위한 디스커버리 대시보드를 사용하라 개발자와 비즈니스 애널리스트, 데이터 과학자는 종종 데이터 작업 과정에서 사용자가 기본적인 인사이트를 검토, 발견할 수 있는 차트와 대시보드를 개발한다. 이러한 대시보드는 데이터나 데이터의 품질 혹은 어떤 인사이트가 유용할 지 잘 모를 때 개발 프로세스의 일부로 필요하다. 이 과정에서 몇 가지 질문을 던져보는 것이 중요하다.  - 데이터가 충분히 유용한가? 더욱 완전한 내용을 얻기 위해 다른 데이터 소스와 결합해야 하는가?   - 데이터가 상대적으로 잘 처리돼 있는가? 의사 결정에 이용하기 전에 데이터 전처리와 클린징이 필요한가? - 차원, 비닝 치수, 컴퓨팅 집계 및 기타 분석의 단순화를 위해 필요한 애널리틱스를 그룹화하는가?  이러...

2019.04.22

'상황 파악부터 재난 구호까지' 미 연방주택금융공사의 빅데이터 활용

재난 발생 시 데이터는 피해 상황 파악에 도움이 된다. 그러나, 아무리 데이터가 많아도 효과적인 분석 전략과 플랫폼이 없다면 가장 중요할 때 어려운 결정을 내리는 데 도움이 되지 않는다.      2017년 허리케인 ‘하비(Harvey),’ ‘어마(Irma),’ ‘마리아(Maria)’가 휩쓸고 지나간 플로리다, 푸에르토리코, 텍사스, 미국령 버진 군도에는 큰 피해가 발생했다. 이후 피해 주민들은 일상생활로 복귀하기 위해 노력했고, 미국 연방주택금융공사(Ginnie Mae, 통상 ‘지니 메이’라고 부름)는 해당 주택담보 대출기관들의 피해 규모 파악에 나섰다. 이를 위한 해결책은 재난대응 및 구호 대시보드(DRRD)라는 새로운 분석 도구였다.  미국 주택도시개발부(HUD) 내 소유 정부기관인 지니 메이는 사람들이 구입할 수 있는 주택 공급 확대라는 임무를 띠고 있다. 대출기관들의 주택담보 대출 건들이 자본 시장에서 더 나은 가격에 거래되도록 주택저당증권(MBS)으로 묶어 투자자에게 판매하는 일을 한다. 이렇게 형성된 2조 달러 규모의 포트폴리오 덕분에 다시 지니 메이 대출기관들은 최초 주택 구매자, 저소득층 대출자, 참전용사 등에게 신규 주택담보 대출을 제공할 수 있게 된다. 지니 메이의 기업 데이터 관리 담당 부사장 타마라 토간스는 “텍사스, 플로리다, 푸에르토리코, 미국령 버진군도 전역에 허리케인 피해가 발생함에 따라 지니 메이는 대출기관이 피해를 본 지역과 관련된 포트폴리오를 선제적으로 관리할 도구가 필요해졌다”고 설명했다.  이러한 도구는 내∙외부 데이터를 활용해 지니 메이 포트폴리오에서 잠정적 손실을 평가하고 어떤 지니 메이 대출기관이 어느 정도의 피해를 입었는지 파악하게 해 주어야 한다. 아울러, 미국 연방주택청(FHA), 보훈부(VA), 농촌주택지원국(RHS) 등 다양한 대출보증기관들 각각의 ...

CIO 주택 태블로 연체 디지털 엣지 50 모기지 연방주택금융공사 재난 구호 저당 지니 메이 허리케인 분석 빅데이터 정부 재해복구 금융 공공 딜로이트 재난 시각화 대출 채무 불이행

2019.03.11

재난 발생 시 데이터는 피해 상황 파악에 도움이 된다. 그러나, 아무리 데이터가 많아도 효과적인 분석 전략과 플랫폼이 없다면 가장 중요할 때 어려운 결정을 내리는 데 도움이 되지 않는다.      2017년 허리케인 ‘하비(Harvey),’ ‘어마(Irma),’ ‘마리아(Maria)’가 휩쓸고 지나간 플로리다, 푸에르토리코, 텍사스, 미국령 버진 군도에는 큰 피해가 발생했다. 이후 피해 주민들은 일상생활로 복귀하기 위해 노력했고, 미국 연방주택금융공사(Ginnie Mae, 통상 ‘지니 메이’라고 부름)는 해당 주택담보 대출기관들의 피해 규모 파악에 나섰다. 이를 위한 해결책은 재난대응 및 구호 대시보드(DRRD)라는 새로운 분석 도구였다.  미국 주택도시개발부(HUD) 내 소유 정부기관인 지니 메이는 사람들이 구입할 수 있는 주택 공급 확대라는 임무를 띠고 있다. 대출기관들의 주택담보 대출 건들이 자본 시장에서 더 나은 가격에 거래되도록 주택저당증권(MBS)으로 묶어 투자자에게 판매하는 일을 한다. 이렇게 형성된 2조 달러 규모의 포트폴리오 덕분에 다시 지니 메이 대출기관들은 최초 주택 구매자, 저소득층 대출자, 참전용사 등에게 신규 주택담보 대출을 제공할 수 있게 된다. 지니 메이의 기업 데이터 관리 담당 부사장 타마라 토간스는 “텍사스, 플로리다, 푸에르토리코, 미국령 버진군도 전역에 허리케인 피해가 발생함에 따라 지니 메이는 대출기관이 피해를 본 지역과 관련된 포트폴리오를 선제적으로 관리할 도구가 필요해졌다”고 설명했다.  이러한 도구는 내∙외부 데이터를 활용해 지니 메이 포트폴리오에서 잠정적 손실을 평가하고 어떤 지니 메이 대출기관이 어느 정도의 피해를 입었는지 파악하게 해 주어야 한다. 아울러, 미국 연방주택청(FHA), 보훈부(VA), 농촌주택지원국(RHS) 등 다양한 대출보증기관들 각각의 ...

2019.03.11

쉽게 간편한 데이터 분석에 안성맞춤 '주피터 노트북'이란?

누구나 자신의 작업 내용을 다른 사람에게 보여줘야 할 때가 있다. 대부분 프로그래밍 작업 내용은 가공되지 않은 소스 코드 형태나 컴파일을 거친 실행가능 파일 형태로 공유된다. 소스 코드에는 정보가 빠짐없이 제공되지만 “보여준다”기 보다 “말해 주는” 편에 가깝다. 실행가능 파일은 해당 소프트웨어가 어떤 작업을 하는지 보여 주지만, 소스 코드와 함께 제공되는 경우에도 정확히 어떤 식으로 작동하는지 이해하기 어려운 경향이 있다.    만일 같은 UI에서 코드를 확인하고 실행할 수 있다면 어떨까? 코드를 수정한 후 수정 결과를 즉시 실시간으로 볼 수 있을 것이다. 그것이 바로 주피터 노트북(Jupyter Notebook)에서 제공되는 기능이다.   주피터 노트북은 손쉽게 누군가의 프로그래밍 작업 내용을 보여주고 다른 사람들이 참여할 수 있도록 만들어졌다. ‘노트북’이라는 대화형 문서에 코드와 의견, 멀티미디어, 시각화 자료 등을 결합해 이를 공유하고 재사용 및 재작업할 수 있게 해 준다.   웹 브라우저를 통해 실행되므로 주피터 노트북 자체를 자신의 로컬 시스템이나 원격 서버에 호스팅할 수 있다.     주피터 노트북의 텍스트, 코드, 시각화 화면. 코드를 변경하고 브라우저에서 다시 실행하면 결과물도 바꾸고 새 결과를 새 노트에 저장할 수 있다. 주피터 노트북의 장점 주피터 노트북은 원래 파이썬, R, 줄리아 등의 언어로 작성된 데이터 과학 애플리케이션용으로 개발되었기 때문에 다음과 같은 각종 프로젝트에 다양한 방식으로 유용하다. • 데이터 시각화. 대부분 사람이 주피터 노트북을 처음 접하는 것은 데이터 시각화를 통해서다. 데이터 시각화란 일부 데이터 모음의 렌더링이 그래픽으로 포함된 공유 노트북을 말한다. 주피터 노트북을 통해 시각화를 작성하고 공유할 수 있으며 공유된 코드 및 데이터 모음에 대화형 수정도 가능하다. &bul...

빅데이터 줄리아 주피터 노트북 R 데이터 과학 파이썬 분석 시각화 브라우저 Jupyter Notebook

2019.03.08

누구나 자신의 작업 내용을 다른 사람에게 보여줘야 할 때가 있다. 대부분 프로그래밍 작업 내용은 가공되지 않은 소스 코드 형태나 컴파일을 거친 실행가능 파일 형태로 공유된다. 소스 코드에는 정보가 빠짐없이 제공되지만 “보여준다”기 보다 “말해 주는” 편에 가깝다. 실행가능 파일은 해당 소프트웨어가 어떤 작업을 하는지 보여 주지만, 소스 코드와 함께 제공되는 경우에도 정확히 어떤 식으로 작동하는지 이해하기 어려운 경향이 있다.    만일 같은 UI에서 코드를 확인하고 실행할 수 있다면 어떨까? 코드를 수정한 후 수정 결과를 즉시 실시간으로 볼 수 있을 것이다. 그것이 바로 주피터 노트북(Jupyter Notebook)에서 제공되는 기능이다.   주피터 노트북은 손쉽게 누군가의 프로그래밍 작업 내용을 보여주고 다른 사람들이 참여할 수 있도록 만들어졌다. ‘노트북’이라는 대화형 문서에 코드와 의견, 멀티미디어, 시각화 자료 등을 결합해 이를 공유하고 재사용 및 재작업할 수 있게 해 준다.   웹 브라우저를 통해 실행되므로 주피터 노트북 자체를 자신의 로컬 시스템이나 원격 서버에 호스팅할 수 있다.     주피터 노트북의 텍스트, 코드, 시각화 화면. 코드를 변경하고 브라우저에서 다시 실행하면 결과물도 바꾸고 새 결과를 새 노트에 저장할 수 있다. 주피터 노트북의 장점 주피터 노트북은 원래 파이썬, R, 줄리아 등의 언어로 작성된 데이터 과학 애플리케이션용으로 개발되었기 때문에 다음과 같은 각종 프로젝트에 다양한 방식으로 유용하다. • 데이터 시각화. 대부분 사람이 주피터 노트북을 처음 접하는 것은 데이터 시각화를 통해서다. 데이터 시각화란 일부 데이터 모음의 렌더링이 그래픽으로 포함된 공유 노트북을 말한다. 주피터 노트북을 통해 시각화를 작성하고 공유할 수 있으며 공유된 코드 및 데이터 모음에 대화형 수정도 가능하다. &bul...

2019.03.08

"데이터에 편하게 말 걸기"··· 태블로, '자연어 질의' 추가

많은 기업이 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴을 통한 더 일상적인 애널리틱스를 추구하면서 관련 솔루션 업체도 데이터 시각화와 자연어 처리 기능을 잇달아 강화하고 있다.  지난 13일 태블로 소프트웨어(Tableau Software)는 2019.1 업데이트를 공개했다. 최근 BI 툴의 변화를 반영해 자연어 데이터 질의를 지원하고, 셀프서비스 데이터 선처리를 위한 새로운 구독 옵션을 만들었다. 이밖에 파워포인트 파일로 시각화를 내보내는 기능, 데이터가 변경됐을 때 맞춤 알림을 보내는 기능, 태블로 관리자를 위한 새 툴을 추가하고 모바일 인터페이스도 재설계했다. 먼저 사용자당 월 5.5달러를 추가로 내면 태블로 서버(Tableau Server)를 운영하는 기업이 데이터 매니지먼트 애드온(Data Management Add-On)에 접속할 수 있다. 여기에는 데이터 선처리 절차를 모니터링, 스케줄링, 중앙 관리할 수 있는 신규 툴 '프랩 컨덕터(Prep Conductor)'가 포함돼 있다. 내장 프랩 빌더(Prep Builder)도 있다. 태블로 프랩(Tableau Prep)에서 이름을 바꾼 앱으로, 확장 가능한 기업 환경에서 사용할 수 있다. 프랩 컨덕터를 이용하면 IT 부서가 태블로 서버에 이미 내장된 접근 제어를 이용해 데이터 흐름을 중앙에서 관리할 수 있다. 데이터 매니지먼트 애드온에는 올해 말에도 새로운 기능이 추가된다. 사용자가 한 곳에서 기업 전체의 데이터를 검색할 수 있고, 필요한 데이터 세트를 쉽게 찾을 수 있는 풍부한 메타데이터도 제공한다. 451 리서치의 데이터 사이언스와 애널리틱스 담당 선임 애널리스트 애크리시나 로이는 "그동안 복잡하고 정교한 데이터 선작업이 필요한 데이터 관리 업무에는 알터릭스 디자이너(Alteryx Designer)의 알터릭스(Alteryx)가 사용됐다. 현재 태블로의 파트너이기도 하다. 그러나 태블로의 새 애드온은 알터릭스의 더 사용자 친화적인 대안이 될 수 있다&qu...

BI CIO 시각화 타블로 태블로

2019.02.14

많은 기업이 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴을 통한 더 일상적인 애널리틱스를 추구하면서 관련 솔루션 업체도 데이터 시각화와 자연어 처리 기능을 잇달아 강화하고 있다.  지난 13일 태블로 소프트웨어(Tableau Software)는 2019.1 업데이트를 공개했다. 최근 BI 툴의 변화를 반영해 자연어 데이터 질의를 지원하고, 셀프서비스 데이터 선처리를 위한 새로운 구독 옵션을 만들었다. 이밖에 파워포인트 파일로 시각화를 내보내는 기능, 데이터가 변경됐을 때 맞춤 알림을 보내는 기능, 태블로 관리자를 위한 새 툴을 추가하고 모바일 인터페이스도 재설계했다. 먼저 사용자당 월 5.5달러를 추가로 내면 태블로 서버(Tableau Server)를 운영하는 기업이 데이터 매니지먼트 애드온(Data Management Add-On)에 접속할 수 있다. 여기에는 데이터 선처리 절차를 모니터링, 스케줄링, 중앙 관리할 수 있는 신규 툴 '프랩 컨덕터(Prep Conductor)'가 포함돼 있다. 내장 프랩 빌더(Prep Builder)도 있다. 태블로 프랩(Tableau Prep)에서 이름을 바꾼 앱으로, 확장 가능한 기업 환경에서 사용할 수 있다. 프랩 컨덕터를 이용하면 IT 부서가 태블로 서버에 이미 내장된 접근 제어를 이용해 데이터 흐름을 중앙에서 관리할 수 있다. 데이터 매니지먼트 애드온에는 올해 말에도 새로운 기능이 추가된다. 사용자가 한 곳에서 기업 전체의 데이터를 검색할 수 있고, 필요한 데이터 세트를 쉽게 찾을 수 있는 풍부한 메타데이터도 제공한다. 451 리서치의 데이터 사이언스와 애널리틱스 담당 선임 애널리스트 애크리시나 로이는 "그동안 복잡하고 정교한 데이터 선작업이 필요한 데이터 관리 업무에는 알터릭스 디자이너(Alteryx Designer)의 알터릭스(Alteryx)가 사용됐다. 현재 태블로의 파트너이기도 하다. 그러나 태블로의 새 애드온은 알터릭스의 더 사용자 친화적인 대안이 될 수 있다&qu...

2019.02.14

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