미래를 예측하고 싶은가? 예측 애널리틱스는 답을 알고 있다. 그렇다면 이들의 답은 잘 맞는가? 간혹 맞다.  다행히 간혹 맞기만 하더라도 기업이 계획하는 데, 지출하는 데, 앞선 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있다면 충분히 유용하다.   예측 애널리틱스 툴이란?  예측 애널리틱스 툴은 인공지능과 비즈니스 리포트를 뒤섞는 존재라고 볼 수 있다. 이들 툴은 대개 전사적으로 데이터를 수집하기 위한 정교한 파이프라인을 내장하고 있으며, 통계 분석과 머신러닝 계층을 추가적으로 품고 있다. 이를 통해 미래를 예측하고, 인사이트를 유용하게 요약해 비즈니스 사용자가 이에 입각해 행동할 수 있게 돕는다. 예측의 질은 데이터에 크게 좌우된다. 메인프레임 시대의 오래된 표어인 ‘가비지 인, 가비지 아웃(garbage in, garbage our)’은 오늘날에도 여전히 유효하다. 다른 한계도 있다. 예측 애널리틱스는 미래가 과거와 단절되는 순간까지 마법처럼 예측할 수 없다. 그럼에도 불구하고 패턴을 확인하고 예측하는 역량은 점점 더 정교해지고 있다.  전문 예측 애널리틱스를 활용하는 작업은, 적어도 자체적으로 프로그래밍하는 것에 비하면, 비교적 쉽다. 대다수의 툴은 시각적 프로그래밍 인터페이스를 제공하기 때문에 사용자는 데이터 분석에 최적화된 각종 아이콘을 드래그 앤 드롭 할 수 있다. 몇 번의 마우스 클릭만으로 정교한 예측을 생성할 수 있다. 더 많은 것이 필요한 경우 약간의 커스텀 코드를 추가하면 다수의 일반적인 문제들을 해결할 수 있다.  알터릭스 애널리틱스 프로세스 오토메이션 알터릭스의 애널리틱스 프로세스 오토메이션(Analytic Process Automation ; APA) 플랫폼은 데이터를 정화하는 파이프라인을 구축하는 데 유용하며, 데이터 과학 및 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있도록 돕는다.  특히 수준 높은 자동화를 갖춰 모델의 실무 투입을 촉진해주며 인사이트와 예측을 지속적으로 생성한다. ...

1일 전

SAS가 ‘클라우드 퍼스트(cloud-first)’ 전략을 강화한다고 5월 12일 밝혔다. 클라우드 분석 플랫폼과 AI 기반 클라우드 퍼스트 산업 솔루션을 미래 성장 동력으로 박차를 가하고 있는 SAS는 코로나19 팬데믹과 불확실한 경제 상황 속에서도 2021년 글로벌 클라우드 매출이 19%나 증가했다. SAS는 다양한 산업군에 최적화된 솔루션을 제공하기 위해 포트폴리오를 확장하고 있으며, 생명과학, 에너지, 마테크(마케팅+테크) 산업에 특화된 솔루션을 새롭게 발표했다. 회사에 따르면 SAS는 클라우드 퍼스트 전략의 첫 번째 단계로 SAS 바이야를 클라우드 퍼스트 분석 플랫폼으로 발전시켰다. 마이크로소프트와의 지속적인 전략적 파트너십은 SAS의 노력과 일맥상통한다. 이밖에도 SAS는 디지털 트윈 시뮬레이션 기능을 강화하고자 최근에 글로벌 디지털 트윈 소프트웨어 기업 코스모 테크와 파트너십을 체결한 바 있다.  SAS 수석부회장 겸 CTO인 브라이언 해리스는 “SAS는 기업 고객이 클라우드로의 전환을 가속화하고 데이터 분석, 머신러닝 및 AI 기술 활용을 확장할 수 있도록 클라우드 네이티브(cloud-native) 및 클라우드 포터블(cloud-portable)을 지원하는 포트폴리오로 혁신하고 있다”라며 “궁극적으로 SAS의 플랫폼과 산업 솔루션이 모든 고객의 분석 작업을 혁신하는데 핵심적인 역할을 하기를 바란다”라고 말했다. SAS는 클라우드 퍼스트 전략과 함께 고객이 클라우드 지식 없이도 대량의 데이터 분석을 손쉽게 할 수 있도록 하는 이른바 ‘클라우드 애그노스틱(cloud-agnostic)’ 전략을 지향하고 있다. 산업별 특화 솔루션을 지속적으로 개발하고 있는 SAS는 신규 솔루션 ▲SAS 360 매치(SAS 360 Match) ▲SAS 임상 등록 시뮬레이션 클라우드(SAS Clinical Enrollment Simulation Cloud) ▲SAS 그리드 가디언 AI(SAS Grid Guardian AI)을 발표했다. SAS 36...

5일 전

SAS가 호주 IT기업 어텐티스와 인공지능(AI) 및 머신러닝 기반의 지능형 센서를 개발해 기후 변화로 위기에 놓인 환경 보호에 나섰다고 21일 밝혔다.   어텐티스는 SAS IoT 분석 솔루션(SAS Analytics for IoT)을 도입해 호주 라트로브 밸리 전역에 통합된 고속 센서 네트워크를 구축했다고 업체측은 설명했다. SAS와 어텐티스는 기후 변화에 따른 자연재해 대응을 돕기 위해 SAS IoT 분석 솔루션 기반 지능형 멀티 센서를 공동 개발했다.  AI와 머신러닝 기술을 도입한 이 멀티 센서를 사용하면 실시간으로 정보를 수집하고 모니터링해 지역 관계자 및 비상 대응팀에게 전달하여 자연재해에 신속하게 대응할 수 있다는 설명이다.  SAS에 따르면 약 2,364㎢ 규모의 호주 라트로브 밸리 정보 네트워크와 AI 기반 센서는 지역 농업, 유틸리티, 산림 산업 및 응급 서비스를 개선하는데 필요한 중요 데이터를 수집한다. 이 지역 주변의 수천 명의 주민들이 현재 이 데이터를 기반으로 정기적으로 강우량, 대기질, 화재 발화, 날씨 등을 모니터링하고 있다고 전했다. 어텐티스 센서 네트워크로 실시간으로 상황 데이터를 수집하고 SAS IoT 분석 솔루션을 활용해 결과를 분석함으로써 지역 공무원들은 시민과 재산 및 천연자원을 보호하는 방법을 찾을 수 있다고 업체 측은 밝혔다.  SAS IoT 사업부 제이슨 만 부사장은 “어텐티스의 지능형 센서와 클라우드 네이티브 SAS IoT 분석 솔루션을 결합해 공공기관이 화재와 홍수 등과 같은 환경 위협에 대응할 수 있는 속도와 정확성을 높이고 있다”고 설명했다. 한편, SAS는 AI 기술을 활용해 멸종 위기 동물을 보호하는 데 일조해왔다고 밝혔다. SAS는 멸종 위기 동물을 보호하는 비영리 단체 와일드트랙이 SAS 분석 솔루션(SAS Analytics)을 기반으로 치타, 코뿔소 등을 보호할 수 있도록 지원해왔다. ciokr@idg.co.kr

2022.04.21

SAS와 국제공인부정조사관협회(ACFE)가 최근 발표한 ‘2022년 사기 방지 기술 벤치마크 보고서(2022 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report)’에 따르면 각종 사기 범죄가 지속적으로 증가하는 가운데 이를 방지하기 위해 데이터 분석 활용을 확대한 것으로 나타났다.  이번 보고서는 SAS와 ACFE가 지난 2019년부터 전 세계 900여 명의 ACFE 회원을 대상으로 2년마다 실시하는 설문조사를 기반으로 작성됐다. 설문 조사에 참여한 응답자들은 전 세계 각 국에서 근무하는 정부·공공행정(22%), 은행·금융 서비스(20%) 분야 등 총 23개의 산업군의 종사자이며, 임직원이 소속된 조직의 규모 또한 100명 미만부터 1만명 이상이 근무하는 것으로 다양하다.  보고서에 따르면, 코로나19 확산 이후 응답자 중 14%가 데이터 분석 사용이 상당히 증가했다고 답했으며, 29%는 다소 증가했다고 답해 전체 응답자의 40% 이상이 팬데믹 이전보다 데이터 분석을 더 많이 활용하고 있는 것으로 나타났다. 또한 응답자의 60%는 향후 2년간 기업의 사기 방지 기술 관련 예산이 증가할 것으로 예상했다. 기업이 최우선으로 투자를 고려하는 기술로는 고급 분석이 선정됐고, 특히 응답자 중 26%가 인공지능(AI)과 머신러닝을 꼽았고 예측 분석 및 모델링이 22%로 그 뒤를 이었다.   SAS는 데이터 시각화 도구를 통해 산업별·지역별·회사 규모별로 설문 조사 결과를 검토할 수 있는 온라인 대시보드를 제공하고 있으며, 보고서는 기업의 사기 방지 관련 기술 활용 현황을 분석했다. 응답자의 대다수(99%)가 데이터 분석 활용이 거래 검토 및 의심스러운 사기 행위에 대한 식별 건수를 대폭 늘리는데 도움이 된다고 답했고, 이상 감지의 신속성 향상과 시간 소모적 작업의 자동화 효율 증진에 도움이 된다고 답한 응답자는 각각 98%로 나타났다. 97%의 응답자는 위양성 비율 감소 등 전반적인 정확도 향상에 도움이 된다고 ...

2022.02.24

데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트의 수요가 높다. 데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트 분야의 경력 개발에 도움이 될 만한 자격증을 소개한다.  데이터 애널리틱스는 성공적인 비즈니스의 핵심이다. 적절한 기술을 확보하는 것도 힘들지만 데이터 이니셔티브를 이끌어갈 전문 역량을 갖춘 팀을 구성하는 것은 이보다 더 어려울 수 있다. 빅데이터 이니셔티브를 성공적으로 수행하려면 데이터 과학자와 데이터 분석가만으론 부족하다. 엔터프라이즈 데이터 관리 프레임워크의 청사진을 설계하는 ‘데이터 아키텍트’와 데이터 수집, 처리, 비즈니스 가치 창출을 위해 프레임워크 및 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 ‘데이터 엔지니어’가 필요하다.   일반적으로 데이터 아키텍트는 데이터 설계, 데이터 관리, 데이터 스토리지에 전문성을 갖추고 있다. 데이터 엔지니어는 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 및 오픈소스 빅데이터 생태계의 다른 도구를 사용하는 데 능숙하며, 자바(Java), 스칼라(Scala), 파이썬(Python) 등으로 프로그래밍할 수 있는 전문성을 갖추고 있다.  이 분야에서 경쟁력을 확보할 방법을 찾고 있다면 자격증은 좋은 선택지다. 자격증은 업계나 벤더별 벤치마크를 기준으로 지식과 역량을 평가해 직무에 적합한 기술과 역량을 가지고 있음을 입증한다.  다음은 경력 개발에 도움이 될 만한 가장 인기 있는 데이터 엔지니어 및 데이터 아키텍트 자격증이다. AWS 공인 데이터 애널리틱스 스페셜티(AWS Certified Data Analytics – Specialty) AWS의 데이터 레이크 및 애널리틱스 서비스에 관한 기술적 역량과 경험을 검증하는 자격증이다. 각종 AWS 데이터 애널리틱스 서비스를 이해하고, 서로 어떻게 통합돼 있는지 알고 있는가를 검증하는 게 목적이다. 또 AWS 데이터 애널리틱스 서비스를 데이터 수집, 저장, 처리, 시각화라는 라이프 사이클에 구축하는 방법도 알아야 한다. 과거 ‘AWS 공인 빅데이터 스페셜티(...

2021.10.21

SAS가 5월 19일부터 20일까지 진행하는 온라인 SAS 글로벌 포럼 2021에서 아마존웹서비스(AWS)와 구글 클라우드에서 데이터 분석을 지원한다고 밝혔다. 지난해 마이크로소프트와의 전략적 제휴에 이어 지원하는 클라우드 업체를 확대한 것으로, 올해 말 레드햇 오픈시프트 지원도 계획하고 있다고 업체 측은 설명했다. SAS 제이 업처치 수석부사장 겸 CIO(최고정보책임자)는 “SAS는 고객의 데이터가 위치한 곳에서, 고객이 기존 클라우드에 대한 투자를 활용하면서 데이터 분석에 대한 니즈를 충족할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.  SAS는 지난해 11월 마이크로소프트 애저에서 제공되는 AI 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼 SAS 바이야를 선보였으며, 2021년 1분기 동안 마이크로소프트 애저에서 구동되는 SAS 클라우드 솔루션은 전년 대비 34% 성장했다고 밝혔다. 미국 대출기관 액세스 파이낸셜, 방카 프로게토, 미국 비영리 컨설팅 기관 비영리경영센터, 만성폐쇄성폐질환(COPD) 재단, 미국 곡물유통기업 가빌론 그룹, 글로벌 펄프 및 제지업체 조지아퍼시픽, 글로벌 스포츠 및 엔터테인먼트 기업 AEG 스포츠, 미국 프로농구(NBA) 올랜도 매직, 텍사스 알링턴 대학 등 다양한 고객사들은 클라우드에서 SAS 바이야를 활용하고 있다. 미국 프로농구 올랜도 매직은 아마존웹서비스에서 제공하는 SAS 바이야의 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS VDMML; SAS Visual Data Mining and Machine Learning)을 활용해 성과를 내고 있다고 업체 측은 설명했다. 20여 년 간 18개 이상의 데이터 소스에서 얻은 10만 명의 선수 데이터를 분석한다.  만성폐쇄성폐질환(COPD) 재단은 SAS 바이야를 통해 전 세계 3억 2,000만 명에 이르는 COPD 환자에 의료 서비스를 적시에 제공하고 치료 효과를 높이면서 비용을 절감하고 있다. 텍스트 데이터의 자연어처리(NLP)뿐만 아니라 비정형 데이터를 탐색하고 ...

2021.05.20

SAS가 대우건설의 해외 EPC(설계·조달·시공) ITB(Invitation To Bid) 비정형 데이터 분석 시스템 구축을 완료했다고 밝혔다. 이로써 인공지능 기반 빅데이터 분석을 통해 수주 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 리더십을 공고히 할 수 있는 기반을 마련했다고 업체 측은 설명했다. 대우건설은 해외 EPC ITB 분석 시스템을 통해 입찰 문서 검토 시간을 대폭 단축하고 불충분한 검토로 발생할 수 있는 리스크 및 손실을 방지할 수 있게 됐다. 기존에는 해외 EPC 사업 입찰 시 최대 7,000여 페이지에 달하는 4,000여 개의 입찰 문서를 정해진 시간 내에 충분히 검토하기 위해 많은 인원과 시간이 투입됐다. 점차 해외 EPC 프로젝트의 규모가 대형화되고 자격 및 시행 요건 또한 복잡해지면서 디지털 트랜스포메이션을 통한 혁신의 필요성이 대두됐다. 이에 대우건설은 SAS코리아와 함께 지난해 6월부터 약 8개월 간 인공지능을 기반으로 하는 SAS 솔루션을 활용해 BaroDAP(바로답)이란 분석시스템을 구축했다. 이번에 구축한 해외 EPC ITB 분석 시스템은 SAS파트너인 피앤씨스타의 EASYPDF 정형화 솔루션을 활용해 ▲PDF 파일의 테이블 인식 및 본문 텍스트를 추출하고 문서 구조를 인식해 자동으로 목차별 세션을 분리하는 데이터 전처리 ▲AI 머신러닝 기반으로 3억 6,000만 개의 단어를 분석해 공종(Discipline) 분야별 체크리스트를 자동 분류하는 텍사노미 모형을 구축하는 비정형 텍스트 분석 ▲대시보드, 분석 및 검토 화면을 개발하는 시각화, 사용자 인터페이스를 제공한다. AI 기반 비정형 데이터 분석 솔루션 ‘SAS 비주얼 텍스트 애널리틱스(SAS Visual Text Analytics)을 기반으로 구축된 해외 EPC ITB 분석 시스템은 비정형 데이터인 입찰 문서(PDF 및 MS 오피스 파일)의 데이터를 빠른 시간 안에 자동으로 문서 구조를 인식해 목차별 문서 세션을 추출하고 공종별 수백 개의 카테고리 리스트에 해당하는 각각의 문서...

2021.05.03

SAS가 클라우드 네이티브 전략 강화를 위해 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 최신 버전을 발표하고, 마이크로소프트와 ‘소비자 수요 예측 및 계획’ 솔루션을 협업해 제공하며, 분석 워크로드 관리 전문 기업 인수 및 데이터베이스 관리 전문 기업과 협업 등을 추진했다고 밝혔다. 업체에 따르면 SAS 바이야는 기업이 전사적으로 누구나 손쉽게 분석을 활용할 수 있는 ‘분석의 대중화’를 이끌고, 분석 워크로드를 원활하게 관리하며, 다양한 기업 애플리케이션에 SAS 솔루션의 적용을 지원하는 엔터프라이즈 분석 플랫폼이다.  분석 수준과 상관없이 기업 내 모든 사용자가 SAS 바이야의 빠르고 강력한 고급 머신러닝 엔진을 이용해 클라우드 환경에서 복잡한 데이터를 다룰 수 있다. 또한, SAS 바이야는 여러 언어로 개발된 모델과 모델이 배포된 시스템 간에 누락된 레이어를 제공해 모델 배포를 위해 많은 시간이 소요되는 재코딩 작업을 하지 않아도 된다.  SAS코리아 이승우 대표이사는 “데이터 분석은 코로나19의 영향으로 지금처럼 어려운 시기를 극복하는데 도움이 될 수 있다”라며, “SAS 바이야는 기업이 데이터, 고객 및 비즈니스 운영을 새로운 시각으로 바라보고 자신있게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다”라고 말했다. 업체에 따르면 SAS 바이야 기반의 ‘소비자 수요 예측 및 계획’은 SAS가 마이크로소프트와 협업해 처음 선보이는 산업 특화형 클라우드 분석 솔루션으로, 마이크로소프트 애저 마켓플레이스에서 이용할 수 있다. 유통 및 소비재 분야에서 ▲예측 정확도 ▲수익성 ▲재고 ▲고객 접근의 개선을 지원해온 SAS의 기술력과 마이크로소프트 애저의 유연성이 결합돼 공급망 효율성을 높이는 복잡한 계획 작업을 자동화한다는 설명이다.  이는 지난해 발표한 SAS와 마이크로소프트의 전략적 파트너십을 통해 거둔 성과다. SAS 바이야와 마이크로소프트 애저의 통합으로, 기업은 클라우드 환경에서 손쉽게 SAS 분석 솔루션을 활...

2021.04.06

SAS가 2021년 데이터 분석 시장 전망을 발표했다. 2020년 디지털 트랜스포메이션이 하나의 흐름으로 본격화되는 가운데 SAS의 전문가들은 2021년의 데이터 분석 트렌드로 인공지능(AI), 클라우드, 백신 등을 꼽았다.  SAS는 2021년에는 보다 많은 기업의 임원들이 AI를 신뢰하게 될 것으로 내다봤다. AI로 도출한 결과에 대한 가시성이 높아져, 임원들이 왜 이러한 결과가 도출됐는지 이해가 쉬워질수록 AI 모델이 내린 결정을 더욱 신뢰하게 될 것이라고 설명했다.  원래 클라우드는 트랜잭션 시스템을 위해 구축됐고, 데이터 분석을 위한 것은 아니었지만 실시간 데이터 분석에 대한 필요성이 증가하면서 분석을 위해 클라우드를 적극 활용할 것으로 보인다고 업체 측은 밝혔다. 실시간으로 데이터를 분석하기 위해서는 전통적인 애플리케이션보다 더 많은 메모리가 필요하고, 메모리에 존재하지 않는 데이터에 접근할 수 있는 보다 빠른 속도의 네트워크가 요구된다. 2020년이 코로나19의 해였다면 2021년은 백신의 해가 될 것이라고 전망했다. 이미 일부 국가에서 다수의 백신이 승인을 받아 공개 접종을 시작했으며, 전 세계는 백신을 확보하고 수송하는 데 노력을 기울이고 있다. 데이터 분석은 백신 개발 과정 및 승인 단계에서 중요한 역할을 담당할 뿐만 아니라 출시 계획을 수립하고 유통 과정과 부작용 및 효과를 추적하는 데에도 활용될 것으로 보인다.  SAS는 환자를 우선하는 제약업체가 더 많은 생명을 구할 것이라고 밝혔다. 다량의 데이터가 활용되는 신약 개발 과정은 고급 분석을 통해 계속 개선되고 있다. 예를 들면, 데이터 분석의 발전으로 인해 임상시험은 한 번에 한 약물만을 실험하는 것이 아니라 한 번에 여러 약물을 실험할 수 있다. 또 개인의 유전자 특성을 기반으로 한 표적치료 개발이 보다 용이해지고 있다. 결과적으로 임상시험 각 단계의 결과가 더욱 신속하게 나오고 환자들에게 더 효과적인 최신 치료제를 찾을 수 있는 기회를 제공할 수 있...

2021.01.07

SAS가 데이터 분석을 기반으로 고객 경험 및 브랜드 가치 향상을 위한 기업의 마케팅 전략을 지원하는 ‘커스터머 인텔리전스(CI)’ 신규 서비스를 출시했다. 또한 SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360) 업데이트를 발표했다. 이번에 발표한 총 4종의 신규 서비스 오퍼링은 고객에게 상황별로 최적화된 엔드투엔드(end-to-end) 경험을 제공할 수 있도록 데이터 수집, 의사결정, 실행에 대한 하이브리드적 접근방식을 제시한다고 업체 측은 설명했다. SAS 360디지털 인사이트 서비스(SAS 360 Digital Insight)는 디지털 데이터 수집을 통해 비즈니스 의사결정을 지원한다. 마케터는 SAS가 제공하는 보고서를 통해 고객이 어떻게 브랜드의 디지털 자산과 상호작용하는지 이해할 수 있다. 또한 실시간 변경 기능을 통해 디지털 환경에서의 브랜드 입지와 양방향 마케팅을 강화해 전환·유지·충성도·성장 등과 같은 주요 지표를 개선할 수 있다. SAS 360 커스터머 인사이트 서비스(SAS 360 Customer Insight Service)는 다양한 종류의 대규모 고객 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 마케터는 SAS가 제공하는 연관성이 있는 비즈니스의 고객 분석 사례를 통해 인사이트를 확보하고 고객 경험 이니셔티브를 가속화할 수 있다. SAS 360 어트리뷰션 서비스(SAS 360 Attribution Service)는 기업의 분석적 기여도 프로그램 개발을 지원한다. SAS가 진행하는 워크샵에서 디지털 트래픽 소스, 비디지털 마케팅 접점, 전환 목표, 고객 데이터 계층구조를 확인하고, 전사 공유 가능한 보고서, 인사이트 해석, 의사결정 제안 등을 제공하는 멀티채널 기여도 측정 환경을 구축할 수 있다. SAS 360 데이터 액티베이션 서비스(SAS 360 Data Activation Service)는 기업이 디지털 데이터 수집부터 이메일 제공업체, 캠페인 관리 솔루션, 웹 개인화 및 콘텐츠 제공...

2020.11.03

어느샌가 컴퓨터가 데이터를 보관하는 ‘캐비닛’에서 미래를 보여주는 ‘수정구슬’로 바뀌었다. 데이터 분석으로 몇 초, 며칠, 심지어는 몇 년 후에 일어날지도 모르는 일들을 예측할 수 있기 때문이다.   이러한 분석 툴은 ‘예측 분석(predictive analytics)’이라는 용어의 범주에 속한다. 예측 분석은 통계부터 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 다차원적 수학에 이르기까지 다양한 분야에서 수년간 개발된 알고리즘을 모두 포괄한다.  예측 분석 툴은 연구소에서 등장해 기업의 서버 팜(Server Farm)에 적용됐다. 이제 이 툴들은 리소스 할당 및 수익 창출과 관련해 기업이 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 안내할 준비를 마쳤다.    이 툴들은 크게 두 가지 역할을 한다. 무엇보다 가장 중요한 역할은 데이터베이스라는 정보의 바다를 들여다보고 미래를 위한 비전을 찾는 것이다. 다양한 전략적 접근방식을 통해 여러 알고리즘을 지원하며, 수십 가지의 알고리즘을 지원하는 경우도 있다. 나머지 역할은 눈에 잘 띄진 않지만 더 많은 시간을 투입해야 하기도 한다. 바로 데이터 준비다. 대부분의 데이터가 일관성을 유지하고 있지 않거나 깨끗하지 않기 때문에 데이터 준비는 매우 성가신 과정이다. 예를 들어 2개의 파일을 통합할 때 서로 다른 시간대로 인해 날짜 형식이 다른 경우다. 여기까지는 그럭저럭 쉽게 해결할 수 있다고 치자. 하지만 더 어려운 과제는 오류의 결과일 수 있는 누락된 필드나 특이치다. 데이터 무결성을 유지하면서 오류를 제거하는 것은 정말 어렵다. 훌륭한 툴은 데이터를 준비하고 결과를 제시하는 데 적절한 지원을 제공한다.  많은 예측 분석 툴은 데이터베이스 개발사, 비즈니스 애널리틱스 및 리포팅 벤더가 구축한 확장 기능으로 제공된다. 이들은 기존 보고서 생성 툴과 AI 알고리즘을 통합해 예측을 요약하고 제공하는 툴을 개발했다. 또한 많은 툴이 특정 데이터 스토리지 제품과 긴밀하게 연계돼 ...

2020.07.20

SAS가 글로벌 경제 분석 기관 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)에 의뢰해 진행한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(The Global Business Barometer)’ 2차 설문조사 결과를 발표했다. 이번 조사는 지난 4월 코로나19 이후 경제 전망에 대해 알아보기 위해 진행된 1차 설문조사와 동일하게 총 118개 국가의 기업 경영진 총 2,758명을 대상으로 진행됐다. 전 세계 경영진들은 세계 경제 전망 및 향후 투자 계획, 비즈니스 운영 및 리스크 관리 전략에 대해 ‘가장 비관적(-50점)’부터 ‘가장 낙관적(+50점)’까지의 척도로 답했다. 보편적으로 세계 경제는 코로나19와 같은 위기를 극복하는 데 3가지 단계 ‘생존(survive)-적응(adapt)-복구(recovery)’를 거친다. 보고서에 따르면 5월 말 기준 전 세계 경영진들이 코로나19 극복을 위해 혁신을 단행하는 등 다양한 방법으로 ‘적응’을 시도하고 있으나 많은 기업은 아직 ‘생존’ 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 전 세계 경영진들은 평균 -27.7점의 수치로 향후 3개월 간 세계 전망에 대해 여전히 부정적인 입장을 보였다. 지난 4월에 진행된 1차 글로벌 비즈니스 바로미터 조사 결과(-39.4점) 대비 11.7점 높아진 수치이나, 여전히 세계 경제 회복에 대해 비관적인 것으로 나타났다.  특히, 아시아태평양 지역 응답자가 -28.7점의 가장 부정적으로 답했으며, 북미 지역(-26.0점)이 타 지역 대비 상대적으로 낙관적인 입장을 보였다. 국가별로 살펴보면, 일본(-37.0점)이 세계 경제에 대해 가장 비관적으로 전망했으며, 이탈리아(-23.5점)와 미국(-24.1점)이 비교적 낙관적으로 전망했다. 전 세계 경영진들은 코로나19 이전으로 비즈니스 상황이 회복되는 데 더욱 오랜 기간이 걸릴 것으로 예상했다. 1년 이내 회복이 가능하다고 응답한 비율은 지난 조사 결과(40%)에서 17.8%로 크게 줄었으며, 1~2년이 걸릴 것으로 예상한 비율은 46%에서 60.8%...

2020.07.14

SAS가 6월 17일(미 동부시간 16일 오전 11시) 온라인으로 개최되는 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’에서 포스트 코로나 시대를 위한 데이터 분석 혁신 전략을 제시한다고 밝혔다. SAS 글로벌 포럼은 전 세계 기업 경영진, 산업별 전문가, 오피니언 리더 및 SAS 사용자가 참석하는 분석 컨퍼런스로, 인공지능(AI), 머신러닝, 고급 분석 등 최신 기술 트렌드 및 비즈니스 사례를 공유한다.  올해 첫 온라인으로 개최되는 SAS 글로벌 포럼은 기조연설뿐만 아니라 SAS 제품 및 솔루션을 경험하고 SAS 전문가와 의견을 나눌 수 있는 데모 세션도 마련해 쌍방향으로 진행된다. 또한 이번 행사에 앞서 지난 두 달간 다양한 주제와 산업별 영상 콘텐츠를 시즌제로 사전 공개해, 데이터 분석 기반의 비즈니스 전략 수립에 대한 인사이트를 공유하기도 했다. 기조연설은 SAS 짐 굿나잇 공동 창립자 겸 CEO와 올리버 샤벤버거 수석부회장 겸 최고운영책임자(COO) & 최고기술책임자(CTO) 등 SAS의 주요 임원진이 클라우드, AI, 머신러닝 등을 활용한 데이터 분석 혁신과 미래 경쟁력 확보를 위한 전략을 공유한다. 특히, 포스트 코로나 시대의 지속적인 성장을 위해 고급 분석을 활용한 3단계 비즈니스 전략 ▲대응(Respond) ▲복구(Recover) ▲재구성(Reimagine)에 대해 발표한다. 초청 연사로는 뉴욕타임스 선정 베스트셀러 ‘왜 이 일을 하는가?(Start with Why?)’의 저자인 사이먼 사이넥이 참여한다. 사이먼 사이넥은 신작 ‘인피니트 게임(The Infinite Game)’을 바탕으로 비즈니스 리더가 핵심 원칙을 적용해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 방법에 대해 발표할 예정이다. 또한 SAS는 AI 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 새로운 버전을 포함한 최신 분석 솔루션과 코로나19에 대응하는 산업별 혁신 사례를 발표한다. 지난해 3월 발표한 AI 분야 총 10억 달러(한화 약 1조 2,000...

2020.06.11

SAS가 글로벌 경제 분석 기관 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)과 함께 코로나19 이후의 경제 전망에 대한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(The Global Business Barometer)’ 설문조사 결과를 발표했다. 이번 조사는 총 118개 국가의 기업 경영진 총 2,758명을 대상으로 지난 3월 26일부터 4월 6일까지 약 10일 간 진행됐다. 응답자들은 세계 경제 전망 및 투자 계획, 비즈니스 운영 및 리스크 관리 전략을 묻는 질문에 대해 ‘가장 비관적(-50점)’부터 ‘가장 낙관적(+50점)’까지의 척도로 답했다.   전 세계 경영진들은 평균 -39.2점의 수치로 향후 3개월 간 세계 경제 전망에 대해 부정적인 입장을 보였다. 특히, 아시아태평양 및 유럽 지역 응답자가 동일하게 -40.4점으로 가장 부정적인 입장을 보이는 가운데, 일본(-45.2)이 가장 비관적인 전망을 내놓았고 이탈리아(-37.7)는 해당 지역의 타 국가 대비 다소 낙관적인 입장을 보였다. 자국 경제에 대한 전망에서는 스페인(-46.2)이 가장 부정적으로 전망했고 중국(-5.1)이 타 국가 대비 가장 낙관적으로 전망했다. 반면, 응답자들은 자신이 속한 산업 및 기업의 향후 3개월 전망에 대해서는 각각 평균 -22.0점과 -17.8점으로 세계 경제에 비해 덜 비관적으로 전망했다. 이는 세계 경제가 코로나19로 영향을 받고 있음에도 불구하고, 기업의 비즈니스가 통제 가능하며 여전히 비즈니스 성공에 대한 믿음이 강하기 때문인 것으로 해석된다. 전체 응답자 중 절반가량(46%)이 코로나19 이전으로 비즈니스 상황이 회복되는 데 1~2년이 걸릴 것으로 예상했으며, 1년 이내 회복 가능하다고 응답한 비율 또한 40%에 달했다. 회복에 3년 이상(3~5년) 걸릴 것으로 예상한 비율은 응답자의 10%에 그쳤다. 또한 응답자들은 코로나19 이후 비즈니스 연속성 확보를 위한 주요 비즈니스 전략으로 운영 민첩성(operational agility) 개선을 꼽았다. 원격 근무, 유...

2020.05.19

기업들이 데이터 분석, BI, 인지 기술에 집중적으로 투자하고 있다. 2020년 CIO 현황 보고서에 따르면 IT 리더 중 37%가 올 해 자체 조직에서 데이터 분석이 대부분의 IT 투자를 유도할 것이라고 밝혔다. 데이터 애널리틱스 분야는 거대 IT 기업들이 지속적으로 기존 비즈니스 분석 벤더들을 위협하는 한편, 기존 벤더들이 경쟁력을 유지하기 위해 현대화 및 혁신을 추구하면서 나날이 변화하고 있다. 전통적인 BI부터 첨단 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술까지 다양한 솔루션을 제공하는 데이터 애널리틱스 선도 기업 10곳을 살펴본다.   아마존 아마존웹서비스(AWS)는 데이터 저장, 처리, 시각화와 관련한 50개 이상의 서비스를 제공한다. 데이터 레이크의 경우 객체 저장을 위한 아마존 S3, 백업 및 보관을 위한 아마존 글래시어, 데이터 카탈로그 작업을 위한 AWS 글루를 제공한다.  분석 측면에서는 양방향 분석을 위한 아마존 아테나, 빅데이터 처리를 위한 AEM(Amazon Elastic MapRedue), 데이터 웨어하우징을 위한 아마존 레드시프트, 실시간 분석을 위한 아마존 키네시스, 운영 분석을 위한 AES(Amazon Elasticsearch Service), 대시보드 및 시각화를 위한 AQS(Amazon QuickSight)를 제공한다.  또한 플랫폼 서비스를 위한 AWS 딥러딩 아마존 머신 이미지스와 아마존 세이지메이커를 공급한다. AWS는 최근 가트너의 클라우드 AI 디벨로퍼 서비스 측면에서 매직 쿼드런트에 등재됐다. 가트너는 아마존의 광범위한 포트폴리오, 스토리지 및 컴퓨팅 솔루션의 비즈니스 부문에 대한 가시성, 온라인 소매 사업 및 알렉사 제품을 통한 소비자 부문에 대한 가시성을 언급했다. AWS는 자사의 서비스를 기반으로 그 어느 곳보다 많은 데이터 레이크와 분석을 구축했다. 고객 기업으로는 모기업인 아마존뿐만이 아니라 나스닥(Nasdaq), 질로우(Zillow), 옐프(Yelp), 3M, 밴가드...

2020.04.07

‘포레스터 웨이브 : 마케팅 리소스 관리 2020년 1분기 보고서’에서 아프리모(Aprimo)와 브랜드메이커(BrandMaker)가 마케팅 운영 관리 기술의 선두 업체로 꼽혔다. 마케팅 리소스 관리(MRM)에는 마케터가 활동을 계획∙조정∙추적하는 데 도움이 되는 툴이 포함된다. 이 보고서에서 아프리모와 브랜드메이커는 선두 주자로, 알로캐디아(Allocadia), SAS, 웨디아(Wedia), 뉴스크레드(NewsCred)는 우수 성과 업체(strong performer)로, 워크프론트(WorkFront), 퍼콜레이트(Percolate), SAP, 컨텐트서브(ContentServ)는 경쟁력 있는 업체(Contender)로 각각 선정됐다.   아프리모는 이 연구에서 가장 정교한 DAM을 갖춘 포괄적인 제품군과 로드맵에 추가해 통합한 결과 4개의 MRM 워크플로우 각각에 대한 광범위한 통합 업체로 인정받았다. 보고서에 따르면 브랜드메이커는 민첩성을 고려하여 마케터의 요구에 맞는 제품군을 공급한다고 평가받았다. 이 보고서는 브랜드메이커가 MRM에 대한 실질적인 접근 방식을 취하고, 마케터의 엑셀 기반 마케팅 관리 현실을 이해하고 애자일 방법론을 장려하며 지원하기 위해 직관적이고 유연한 플랫폼을 구축했다고 밝혔다. 포레스터는 MRM 고객이 공급 업체를 모색할 때 참고해야 할 사항으로 다음의 3가지를 언급했다.  -MRM의 포괄적인 정의와 사용 사례에 맞는 전문성을 제공하나?  -기존 마테크 스택의 도구와 잘 통합되나?  -광범위한 마케팅 성과 관리 이니셔티브를 지원하나?  포레스터는 공급 업체를 32가지 기준으로 평가했으며 이 기준은 현재 제공하는 솔루션, 전략, 시장 입지라는 3가지 상위 범주로 구분된다. 이밖에도 포레스터는 MRM 매출이 미화 1,000만 달러 이상이 업체, 최소한 100대 대기업 고객이 사용 중인 MRM 제품, B2C 및 B2B2C 고객에서 어느 정도의 시장 점유율을 참고해 평가했다. ...

2020.03.10

기업의 인지보다 소비자의 신기술 수용 의지가 2배 이상 높은 것으로 나타났다. SAS가 기업이 고객 경험을 향상하기 위해 집중해야 하는 핵심 분야와 새로운 기술에 대한 소비자의 수용 의지 및 기대 수준을 알아보고자 진행한 보고서를 21일 발표했다. 퓨처럼 리서치는 SAS의 의뢰로 2019년 5월부터 7월까지 총 36개 국가에서 다양한 범주의 소비자와 산업, 공공 부문에 걸친 4,000명 이상을 대상으로 설문 조사를 실시했다.   2030년 고객 경험의 미래를 이끌 5가지 핵심 분야 이번 ‘2030년 고객 경험의 미래’ 보고서는 2030년까지 고객 경험의 미래를 주도할 5가지 핵심 분야로 스마트 기술, 몰입형 기술, 디지털 신뢰, 디지털 고객 충성도, 비즈니스 민첩성과 자동화를 꼽았다.  • 스마트 기술(Smart technology): 소비자가 디지털 기기를 사용하는 단계를 넘어 디지털화된 일상에서 살고 있으므로 모바일 및 스마트 기기로의 전환이 필수다. • 몰입형 기술(Immersive technology): 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 등의 몰입형 기술을 통해 브랜드에 고객 경험을 통합해 소비자와 긴밀한 유대 관계를 형성한다. • 디지털 신뢰(Digital trust): 기술 발전에 따라 기업이 소비자에게 제공해야 하는 신뢰의 개념 또한 진화했으며, 개인정보보호는 브랜드 신뢰 및 고객 관계 형성의 출발점이다. • 디지털 고객 충성도(Loyalty in the digital age): VIP를 위한 전략만으로는 고객 충성도를 유지할 수 없으며 기업 DNA 및 고객 여정 전반에 걸친 충성도 강화 요소가 필요하다.  • 비즈니스 유연성과 자동화(Agility and automation): AI 등 신기술을 통한 비즈니스 유연성과 고도의 자동화가 2030년 고객 경험을 향상하는 주요 원동력이 될 것이다.  신기술 수용에 대한 기업-소비자 간 인식 격차 존재  기업들이 고객 경험 향상을 위해 음성 기반...

2019.11.21