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HSBC 아태 CIO가 전하는 데이터 민주화의 필요성

데이터는 근본적으로 기업이 변화하고 생존하도록 도울 수 있는 능력이 있다. 하지만 명확한 데이터 전략을 수립하며 책임감과 가치가 뒷받침되고 데이터를 활용할 적절한 도구에 투자할 때에만 가능하다.    이번주 호주 시드니에서 열린 ADMA 데이터 데이 2019(ADMA Data Day 2019)에서 HSBC APAC CIO인 리차드 로드는 기업이 데이터를 생성하고 활용하는 방법은 기업에 영향을 끼치는 범위에 영향을 끼친다고 밝혔다.  로드는 데이터를 수집하는 능력이 그 어느 때보다도 나아졌지만 데이터를 효과적으로 활용하려면 명확한 데이터 전략을 갖고 책임, 가치, 윤리를 통해 이를 뒷받침하며 툴과 기술에 투자할 뿐 아니라 상위 이해당사자들의 지원이 있어야 한다고 주장했다.  로드는 "기업 안팎에는 가치 있고 이 가치를 높여주는 엄청난 데이터원이 존재한다. 다른 곳에서도 신뢰할 수 있는 더 많은 데이터원이 존재한다. 문제는 이렇게 많은 데이터를 활용할 수 있는 방법을 찾는 것이다"고 청중들에게 말했다.  그는 기업이 강력한 데이터 문화를 조성하고 데이터 가치를 정의하고 소통하며 데이터에 대해 다시 생각하고 데이터 가치 사슬 안에서 효과적으로 협업해야 한다고 조언했다. 이를 위해 HSBC는 FIVES(Friction, Insight, Velocity, Ecosystem, Service)를 고려하고 있다.  로드는 "인터넷과 데이터가 등장하면서 시장은 마찰점을 매우 효과적으로 찾게 되었고 이로 인해 고객과의 상호작용 속도가 느려질 것이다"며 "거래를 더욱 원활히 할 수 있는 기업들은 고객 기대치를 형성하고 있다. 따라서 어떤 마찰점도 생성하지 않아야 한다"고 말했다.  "이전의 고객에 대한 통찰은 전통적으로 꽤 인구 통계적이었다. 하지만 지금은 다양한 데이터 세트와 툴에 접근할 수 있게 되면서 거래 패턴, 비즈니스 사이클 등 다양한...

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2019.04.05

데이터는 근본적으로 기업이 변화하고 생존하도록 도울 수 있는 능력이 있다. 하지만 명확한 데이터 전략을 수립하며 책임감과 가치가 뒷받침되고 데이터를 활용할 적절한 도구에 투자할 때에만 가능하다.    이번주 호주 시드니에서 열린 ADMA 데이터 데이 2019(ADMA Data Day 2019)에서 HSBC APAC CIO인 리차드 로드는 기업이 데이터를 생성하고 활용하는 방법은 기업에 영향을 끼치는 범위에 영향을 끼친다고 밝혔다.  로드는 데이터를 수집하는 능력이 그 어느 때보다도 나아졌지만 데이터를 효과적으로 활용하려면 명확한 데이터 전략을 갖고 책임, 가치, 윤리를 통해 이를 뒷받침하며 툴과 기술에 투자할 뿐 아니라 상위 이해당사자들의 지원이 있어야 한다고 주장했다.  로드는 "기업 안팎에는 가치 있고 이 가치를 높여주는 엄청난 데이터원이 존재한다. 다른 곳에서도 신뢰할 수 있는 더 많은 데이터원이 존재한다. 문제는 이렇게 많은 데이터를 활용할 수 있는 방법을 찾는 것이다"고 청중들에게 말했다.  그는 기업이 강력한 데이터 문화를 조성하고 데이터 가치를 정의하고 소통하며 데이터에 대해 다시 생각하고 데이터 가치 사슬 안에서 효과적으로 협업해야 한다고 조언했다. 이를 위해 HSBC는 FIVES(Friction, Insight, Velocity, Ecosystem, Service)를 고려하고 있다.  로드는 "인터넷과 데이터가 등장하면서 시장은 마찰점을 매우 효과적으로 찾게 되었고 이로 인해 고객과의 상호작용 속도가 느려질 것이다"며 "거래를 더욱 원활히 할 수 있는 기업들은 고객 기대치를 형성하고 있다. 따라서 어떤 마찰점도 생성하지 않아야 한다"고 말했다.  "이전의 고객에 대한 통찰은 전통적으로 꽤 인구 통계적이었다. 하지만 지금은 다양한 데이터 세트와 툴에 접근할 수 있게 되면서 거래 패턴, 비즈니스 사이클 등 다양한...

2019.04.05

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (4)

LHC 실험 데이터 분석에서의 데이터 가시화 – 이벤트 및 모니터링 데이터 LHC 실험에서 사용되는 데이터 가시화 방법을 같이 살펴보면서 빅데이터를 활용할 때 데이터 가시화와 큐레이션이 왜 중요한지 같이 생각해보자. 먼저, 데이터 가시화와 큐레이션이 무엇이고 어떤 차이가 있는지 같이 생각해보자. 데이터 가시화란 말 그대로 데이터의 특성과 구조를 사람이 편리하게 관찰할 수 있도록 기호화된 데이터들을 재조직하고 가공해서 새롭게 표현한 것을 말한다. 빅데이터의 큐레이션이란 빅데이터 중에서 현재 사용하고자 하는 목적과 용도에 맞게 빅데이터 일부를 추려내고 재배치하여 빅데이터가 가진 특정한 측면과 특성이 잘 드러나도록 빅데이터를 선별하고 표현을 바꾸는 것을 말한다. 가시화와 큐레이션은 엄연히 다른 개념이지만, 실제로 빅데이터를 가시화할 때에는 가시화 기능이나 내용이 큐레이션 과정을 포함하는 경우가 많다. 이것은 빅데이터의 특성상 모든 데이터를 한꺼번에 관찰하거나 시각화하기가 어려운 경우가 많아 보고자 하는 특성이나 구조만을 볼 수 있게끔 필터링, 재조직해야 하는데, 이 필터링과 재조직 과정이 큐레이션이 되는 경우가 많기 때문이다. 하지만, 보통 빅데이터 가시화의 필터링이나 재조직은 단일 종류의 빅데이터 가시화에서 특정한 조건을 만족하는 일부 데이터만 추려내는 것을 말하고, 큐레이션은 다양한 종류의 빅데이터를 동시에 써서 만든 가시화 내용을 사용자의 필요에 맞게 배치를 바꾸거나 데이터의 다양한 면을 보여주는 여러 가시화 결과를 특정한 관점에 따라 새롭게 배치, 정렬하여 보여주는 것을 말한다. LHC 실험 데이터 활용의 가장 중요한 목적은 우선 검출기에서 일어난 이벤트들을 눈으로 직접 관찰하고, 이를 분석하는 과정을 자동화하는 것이다. 이를 위해 검출기의 각 검출 모듈로부터 측정된 수치 데이터를 모두 모아서 검출기 전체에서 일어난 이벤트로 재구성하여 보여주어야 한다. 그냥 데이터를 모아서 데이터 가시화 도구로 그려주면 되지 않냐고 ...

CIO Veracity Variety Velocity Volume 4V 3V LHC 컴퓨팅 그리드 김진철 큐레이션 구글 어스 스파크 데이터 시각화 하둡 데이터 과학자 인메모리 빅데이터 데이터 가시화

2018.06.27

LHC 실험 데이터 분석에서의 데이터 가시화 – 이벤트 및 모니터링 데이터 LHC 실험에서 사용되는 데이터 가시화 방법을 같이 살펴보면서 빅데이터를 활용할 때 데이터 가시화와 큐레이션이 왜 중요한지 같이 생각해보자. 먼저, 데이터 가시화와 큐레이션이 무엇이고 어떤 차이가 있는지 같이 생각해보자. 데이터 가시화란 말 그대로 데이터의 특성과 구조를 사람이 편리하게 관찰할 수 있도록 기호화된 데이터들을 재조직하고 가공해서 새롭게 표현한 것을 말한다. 빅데이터의 큐레이션이란 빅데이터 중에서 현재 사용하고자 하는 목적과 용도에 맞게 빅데이터 일부를 추려내고 재배치하여 빅데이터가 가진 특정한 측면과 특성이 잘 드러나도록 빅데이터를 선별하고 표현을 바꾸는 것을 말한다. 가시화와 큐레이션은 엄연히 다른 개념이지만, 실제로 빅데이터를 가시화할 때에는 가시화 기능이나 내용이 큐레이션 과정을 포함하는 경우가 많다. 이것은 빅데이터의 특성상 모든 데이터를 한꺼번에 관찰하거나 시각화하기가 어려운 경우가 많아 보고자 하는 특성이나 구조만을 볼 수 있게끔 필터링, 재조직해야 하는데, 이 필터링과 재조직 과정이 큐레이션이 되는 경우가 많기 때문이다. 하지만, 보통 빅데이터 가시화의 필터링이나 재조직은 단일 종류의 빅데이터 가시화에서 특정한 조건을 만족하는 일부 데이터만 추려내는 것을 말하고, 큐레이션은 다양한 종류의 빅데이터를 동시에 써서 만든 가시화 내용을 사용자의 필요에 맞게 배치를 바꾸거나 데이터의 다양한 면을 보여주는 여러 가시화 결과를 특정한 관점에 따라 새롭게 배치, 정렬하여 보여주는 것을 말한다. LHC 실험 데이터 활용의 가장 중요한 목적은 우선 검출기에서 일어난 이벤트들을 눈으로 직접 관찰하고, 이를 분석하는 과정을 자동화하는 것이다. 이를 위해 검출기의 각 검출 모듈로부터 측정된 수치 데이터를 모두 모아서 검출기 전체에서 일어난 이벤트로 재구성하여 보여주어야 한다. 그냥 데이터를 모아서 데이터 가시화 도구로 그려주면 되지 않냐고 ...

2018.06.27

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