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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

팔로알토 네트웍스, 자율 운영 보안 플랫폼 ‘코어텍스 XSIAM’ 출시

팔로알토 네트웍스가 보안 조직에서 데이터 분석 및 자동화를 구현할 수 있도록 하는 AI 기반 플랫폼 ‘코어텍스 XSIAM’을 출시했다고 3월 14일 밝혔다.   확장형 보안 인텔리전스 자동화 관리를 지원하는 ‘코어텍스 XSIAM(Extended Security Intelligence & Automation Management)’은 광범위한 인프라 원격 진단 기능을 지능형 데이터 기반에 적용해 동급 최고의 AI를 구현하고 위협 대응 속도를 개선한다고 업체 측은 설명했다. 통합보안관제(SIEM) 시장을 겨냥하여 설계 단계에서부터 자율 보안 플랫폼으로 구성된 이 제품은 가장 최근의 공격 지형에 맞춰 한발 앞서 대응할 수 있는 현대적인 대안을 제시한다. 로그와 알림을 집계해 분석하는 방법을 사용하는 SIEM 제품들은 점진적인 보안 향상을 이뤄오며 보안 운영의 주류로 분류되고 있다. 그러나 보안 운영 팀에서는 각각의 문제가 발생할 때마다 이에 맞춰 설계된 새로운 툴을 적용하는 과정에서 보안 아키텍처가 파편화되고 비효율적으로 구성되는 문제를 겪고 있다. 서버, 스토리지가 폭발적으로 증가하는 상황에서 AI 기반의 광범위한 사이버 공격을 실시간으로 막아낼 수 있는 근본적인 변화의 필요성이 높아지는 상황이다. 회사에 따르면 XSIAM은 로그와 알림뿐만 아니라 세분화된 단위 데이터를 수집하여 머신러닝을 사용해 자동 대응하는 방식을 사용한다. 알림과 데이터 사이의 상관관계를 분석하고, 고도로 복잡하게 구성된 새로운 위협을 탐지하는 한편 네이티브 위협 인텔리전스 및 공격 표면 데이터를 기반으로 자동 조치를 실시하는 등의 기능이 탑재됐다.  코어텍스 XSIAM의 주요 특장점은 ▲경제적인 비용으로 지능형 데이터 기반 구축 ▲응답 속도 단축 ▲위협에 대한 선제 대응 등이다.  팔로알토 네트웍스 코리아 이희만 대표는 “여전히 많은 조직에서 사이버 위협을 해결하는데 수 시간, 혹은 수일에서 수개월을 소요하는데, 이는 이미 정교하게 진화한 보통의 ...

팔로알토 네트웍스 데이터 분석 자동화 보안 위협 인텔리전스

2022.03.14

팔로알토 네트웍스가 보안 조직에서 데이터 분석 및 자동화를 구현할 수 있도록 하는 AI 기반 플랫폼 ‘코어텍스 XSIAM’을 출시했다고 3월 14일 밝혔다.   확장형 보안 인텔리전스 자동화 관리를 지원하는 ‘코어텍스 XSIAM(Extended Security Intelligence & Automation Management)’은 광범위한 인프라 원격 진단 기능을 지능형 데이터 기반에 적용해 동급 최고의 AI를 구현하고 위협 대응 속도를 개선한다고 업체 측은 설명했다. 통합보안관제(SIEM) 시장을 겨냥하여 설계 단계에서부터 자율 보안 플랫폼으로 구성된 이 제품은 가장 최근의 공격 지형에 맞춰 한발 앞서 대응할 수 있는 현대적인 대안을 제시한다. 로그와 알림을 집계해 분석하는 방법을 사용하는 SIEM 제품들은 점진적인 보안 향상을 이뤄오며 보안 운영의 주류로 분류되고 있다. 그러나 보안 운영 팀에서는 각각의 문제가 발생할 때마다 이에 맞춰 설계된 새로운 툴을 적용하는 과정에서 보안 아키텍처가 파편화되고 비효율적으로 구성되는 문제를 겪고 있다. 서버, 스토리지가 폭발적으로 증가하는 상황에서 AI 기반의 광범위한 사이버 공격을 실시간으로 막아낼 수 있는 근본적인 변화의 필요성이 높아지는 상황이다. 회사에 따르면 XSIAM은 로그와 알림뿐만 아니라 세분화된 단위 데이터를 수집하여 머신러닝을 사용해 자동 대응하는 방식을 사용한다. 알림과 데이터 사이의 상관관계를 분석하고, 고도로 복잡하게 구성된 새로운 위협을 탐지하는 한편 네이티브 위협 인텔리전스 및 공격 표면 데이터를 기반으로 자동 조치를 실시하는 등의 기능이 탑재됐다.  코어텍스 XSIAM의 주요 특장점은 ▲경제적인 비용으로 지능형 데이터 기반 구축 ▲응답 속도 단축 ▲위협에 대한 선제 대응 등이다.  팔로알토 네트웍스 코리아 이희만 대표는 “여전히 많은 조직에서 사이버 위협을 해결하는데 수 시간, 혹은 수일에서 수개월을 소요하는데, 이는 이미 정교하게 진화한 보통의 ...

2022.03.14

에어 캐나다, ‘데이터 애널리틱스’로 더 높게 날아오르다

안전은 ‘에어 캐나다(Air Canada)’가 시종일관 강조하는 우선순위다. 따라서 이 항공사는 안전과 관련된 데이터를 직원들에게 적합한 형태로, 필요한 모든 곳에 전달할 수 있도록 데이터 트랜스포메이션을 시작했다.  에어 캐나다에서 안전은 매우 중요하다. 그리고 이를 강화하기 위한 데이터 전략을 이끄는 샤울 샬레브에 따르면 안전과 관련된 인사이트를 전달하는 방식 또한 중요하다. 이 항공사의 안전 애널리틱스 및 혁신 부문 책임자인 그는 “다양한 매체에 맞춰 다양한 버전의 데이터를 생성하는 데 대부분의 시간을 투자한다”라고 말했다.    이는 항공사 직원들이 버튼을 누르거나 음성 명령을 통해 중요한 안전 정보에 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다. 또한 이는 2차원적인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 넘어서 데이터 대시보드에 연결된 증강현실 애플리케이션, 음성으로 정보를 제공하는 스마트 스피커, 일일 안전사고 건수 등의 KPI를 손목에서 한눈에 볼 수 있는 스마트워치 앱을 아우른다.  샬레브에 따르면 이는 모두 직원들의 니즈나 선호도에 적합한 형태로 데이터를 전달하려는 전략의 일환이다. “모든 직원이 각자 선호하는 매체에서 필요한 데이터를 제공받을 수 있다”라며, “이는 에어 캐나다의 BI 여정이 지향하는 곳이다”라고 그는 덧붙였다. 데이터 애널리틱스로의 도약  이러한 혁신은 이를 뒷받침하는 정교한 데이터 플랫폼 없이는 불가능하다. 에어 캐나다의 BI 여정은 몇 년 전 기존의 안전 관리 시스템(SMS)을 현대화하면서부터 시작됐다. 코로나19 사태 이전에 이 항공사를 이용하는 승객은 매년 5,000만 명 이상이었고, 여름 성수기에는 일일 항공편이 무려 1,500편에 달했다. 즉, 관리해야 할 데이터가 엄청나게 많다는 의미다. 레거시 시스템을 사용할 때 직원들은 안전 또는 위험 보고서를 작성한 후 담당 관리자에게 제출해야 했다. 이는 하나의 보고서를 작성하기 위해 3~4명과 연락해야 하는 복잡하고 시간 ...

데이터 애널리틱스 데이터 트랜스포메이션 비즈니스 인텔리전스 데이터 분석

2022.03.08

안전은 ‘에어 캐나다(Air Canada)’가 시종일관 강조하는 우선순위다. 따라서 이 항공사는 안전과 관련된 데이터를 직원들에게 적합한 형태로, 필요한 모든 곳에 전달할 수 있도록 데이터 트랜스포메이션을 시작했다.  에어 캐나다에서 안전은 매우 중요하다. 그리고 이를 강화하기 위한 데이터 전략을 이끄는 샤울 샬레브에 따르면 안전과 관련된 인사이트를 전달하는 방식 또한 중요하다. 이 항공사의 안전 애널리틱스 및 혁신 부문 책임자인 그는 “다양한 매체에 맞춰 다양한 버전의 데이터를 생성하는 데 대부분의 시간을 투자한다”라고 말했다.    이는 항공사 직원들이 버튼을 누르거나 음성 명령을 통해 중요한 안전 정보에 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다. 또한 이는 2차원적인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 넘어서 데이터 대시보드에 연결된 증강현실 애플리케이션, 음성으로 정보를 제공하는 스마트 스피커, 일일 안전사고 건수 등의 KPI를 손목에서 한눈에 볼 수 있는 스마트워치 앱을 아우른다.  샬레브에 따르면 이는 모두 직원들의 니즈나 선호도에 적합한 형태로 데이터를 전달하려는 전략의 일환이다. “모든 직원이 각자 선호하는 매체에서 필요한 데이터를 제공받을 수 있다”라며, “이는 에어 캐나다의 BI 여정이 지향하는 곳이다”라고 그는 덧붙였다. 데이터 애널리틱스로의 도약  이러한 혁신은 이를 뒷받침하는 정교한 데이터 플랫폼 없이는 불가능하다. 에어 캐나다의 BI 여정은 몇 년 전 기존의 안전 관리 시스템(SMS)을 현대화하면서부터 시작됐다. 코로나19 사태 이전에 이 항공사를 이용하는 승객은 매년 5,000만 명 이상이었고, 여름 성수기에는 일일 항공편이 무려 1,500편에 달했다. 즉, 관리해야 할 데이터가 엄청나게 많다는 의미다. 레거시 시스템을 사용할 때 직원들은 안전 또는 위험 보고서를 작성한 후 담당 관리자에게 제출해야 했다. 이는 하나의 보고서를 작성하기 위해 3~4명과 연락해야 하는 복잡하고 시간 ...

2022.03.08

효성인포메이션시스템, KT 마켓플레이스에 ‘펜타호’ 입점

효성인포메이션시스템이 KT 클라우드 마켓플레이스에 ‘펜타호(Pentaho)’를 입점, 클라우드 환경에서 손쉬운 데이터 분석을 지원하고 퍼블릭 클라우드로 타깃 시장을 확대한다고 2월 14일 밝혔다.   회사에 따르면 효성인포메이션시스템이 제공하는 펜타호는 오픈소스 기반 엔터프라이즈급 데이터 통합 및 분석을 위한 자동화 솔루션이다. 데이터 수집부터 변환, 적재, 분석까지의 과정을 코딩 없이 GUI 기반으로 편리하게 제공하는 것은 물론 의사결정을 위한 시각화 구현 등 모든 기능을 하나의 플랫폼에서 지원한다. 디지털 인사이트 확보를 원하는 기업들을 위해 최적의 분석 모델링 및 머신러닝 모형 구현 환경도 제공한다.  펜타호는 데이터 수집, 변환, 저장하는 기능을 지원하는 강력한 ETL(추출·변환·적재) 및 분석용 솔루션 PDI(Pentaho Data Integration), 사용자 관점에 맞는 리포팅·시각화·분석·예측 기능을 지원하는 PBA(Pentaho Business Analytics)로 구성돼 AI 애플리케이션 구축을 지원한다. 특히, 코딩 없이 GUI 기반으로 데이터 수집, 변환, 분석, 저장, 예측모형 구현까지의 업무 프로세스를 엔드투엔드(End-to-End)로 자동화하고 업무 프로세스 스케줄링, 실시간 모니터링 등의 효율적 관리 기능을 제공한다고 업체 측은 설명했다. 펜타호는 KT클라우드 마켓플레이스 입점 후 테스트 작업을 통해 서비스 안정성을 입증받았다. 효성인포메이션시스템은 MSP(클라우드 관리 서비스) 전문 업체이자 KT 클라우드의 공식 판매사로 등록된 인프라닉스와 함께 판매 모델을 구축, 체계적이고 차별화된 서비스를 제공하며 본격적인 마케팅 및 영업 활동을 전개할 계획이다.  고객들은 KT 클라우드 마켓플레이스에서 경쟁력 있는 가격으로 펜타호를 활용해 손쉽게 데이터 분석을 위한 플랫폼을 구현하고 ETL, 데이터 분석 작업을 할 수 있다. 펜타호는 프리미엄, 베이직으로 상품이 구성되며, 고객 요구 및 사용 환경에 따라...

효성인포메이션시스템 데이터 통합 데이터 분석 펜타호 퍼블릭 클라우드

2022.02.14

효성인포메이션시스템이 KT 클라우드 마켓플레이스에 ‘펜타호(Pentaho)’를 입점, 클라우드 환경에서 손쉬운 데이터 분석을 지원하고 퍼블릭 클라우드로 타깃 시장을 확대한다고 2월 14일 밝혔다.   회사에 따르면 효성인포메이션시스템이 제공하는 펜타호는 오픈소스 기반 엔터프라이즈급 데이터 통합 및 분석을 위한 자동화 솔루션이다. 데이터 수집부터 변환, 적재, 분석까지의 과정을 코딩 없이 GUI 기반으로 편리하게 제공하는 것은 물론 의사결정을 위한 시각화 구현 등 모든 기능을 하나의 플랫폼에서 지원한다. 디지털 인사이트 확보를 원하는 기업들을 위해 최적의 분석 모델링 및 머신러닝 모형 구현 환경도 제공한다.  펜타호는 데이터 수집, 변환, 저장하는 기능을 지원하는 강력한 ETL(추출·변환·적재) 및 분석용 솔루션 PDI(Pentaho Data Integration), 사용자 관점에 맞는 리포팅·시각화·분석·예측 기능을 지원하는 PBA(Pentaho Business Analytics)로 구성돼 AI 애플리케이션 구축을 지원한다. 특히, 코딩 없이 GUI 기반으로 데이터 수집, 변환, 분석, 저장, 예측모형 구현까지의 업무 프로세스를 엔드투엔드(End-to-End)로 자동화하고 업무 프로세스 스케줄링, 실시간 모니터링 등의 효율적 관리 기능을 제공한다고 업체 측은 설명했다. 펜타호는 KT클라우드 마켓플레이스 입점 후 테스트 작업을 통해 서비스 안정성을 입증받았다. 효성인포메이션시스템은 MSP(클라우드 관리 서비스) 전문 업체이자 KT 클라우드의 공식 판매사로 등록된 인프라닉스와 함께 판매 모델을 구축, 체계적이고 차별화된 서비스를 제공하며 본격적인 마케팅 및 영업 활동을 전개할 계획이다.  고객들은 KT 클라우드 마켓플레이스에서 경쟁력 있는 가격으로 펜타호를 활용해 손쉽게 데이터 분석을 위한 플랫폼을 구현하고 ETL, 데이터 분석 작업을 할 수 있다. 펜타호는 프리미엄, 베이직으로 상품이 구성되며, 고객 요구 및 사용 환경에 따라...

2022.02.14

IBM, 엔비지(Envizi) 인수··· 'ESG 경영' 지원 강화

IBM이 1월 11일(현지 시각) 호주의 지속 가능성 데이터 분석 소프트웨어 회사 '엔비지(Envizi)'를 인수한다고 발표했다. 구체적인 인수 조건은 공개되지 않았다.  회사에 따르면 기업들은 규제기관, 투자자, 소비자 등으로부터 지속 가능하고 사회적으로 책임 있는 비즈니스 운영을 해야 하는 한편, 이에 따른 조치를 검증할 수 있는 방식으로 입증해야 한다는 압박을 받고 있다. 하지만 기업들이 지속 가능성 이니셔티브에서 파악 및 보고해야 하는 다양한 유형의 데이터는 매우 파편화돼 있고, 모든 관련 이해관계자가 이에 접근하기 어려운 상황이다.  엔비지의 소프트웨어는 500개 이상의 데이터 유형 수집 및 통합을 자동화하고, 지속 가능성 보고 프레임워크를 지원한다. 또 사용자 설정할 수 있는 대시보드를 통해 환경 목표를 분석, 관리, 보고하거나 지속 가능성에 영향을 미치는 위험 요소를 평가할 수 있도록 돕는다.  이번 인수로 엔비지의 소프트웨어는 IBM 맥시모(IBM Maximo) 자산 관리 솔루션, IBM 스털링(IBM Sterling) 공급망 솔루션, IBM 환경 인텔리전스 스위트(IBM Environmental Intelligence Suite)를 포함한 AI 기반 소프트웨어에 통합돼 탄력적이고 지속 가능한 운영 및 공급망을 구축할 수 있도록 지원할 예정이라고 IBM은 밝혔다.  이를테면 기업들은 IBM의 여러 AI 기반 소프트웨어와 엔비지 소프트웨어를 사용하여  기업 환경 이니셔티브와 일상적인 비즈니스 운영에서 사용되는 엔드포인트 간에 생성된 피드백을 자동화할 수 있다는 설명이다. IBM의 AI 애플리케이션 부문 총괄 관리자 카림 유수프는 "지속 가능성을 향해 진전하기 위해서는 데이터를 예측 인사이트로 변환하여 실행 가능한 결정을 내릴 수 있어야 한다"라며, "엔비지의 소프트웨어는 전체 비즈니스 운영 환경에서의 온실가스 배출량 데이터를 분석 및  파악할 수 있는 단일 정보 소스를 제공한다"라고...

IBM 지속 가능성 ESG 경영 사회적 책임 데이터 분석

2022.01.12

IBM이 1월 11일(현지 시각) 호주의 지속 가능성 데이터 분석 소프트웨어 회사 '엔비지(Envizi)'를 인수한다고 발표했다. 구체적인 인수 조건은 공개되지 않았다.  회사에 따르면 기업들은 규제기관, 투자자, 소비자 등으로부터 지속 가능하고 사회적으로 책임 있는 비즈니스 운영을 해야 하는 한편, 이에 따른 조치를 검증할 수 있는 방식으로 입증해야 한다는 압박을 받고 있다. 하지만 기업들이 지속 가능성 이니셔티브에서 파악 및 보고해야 하는 다양한 유형의 데이터는 매우 파편화돼 있고, 모든 관련 이해관계자가 이에 접근하기 어려운 상황이다.  엔비지의 소프트웨어는 500개 이상의 데이터 유형 수집 및 통합을 자동화하고, 지속 가능성 보고 프레임워크를 지원한다. 또 사용자 설정할 수 있는 대시보드를 통해 환경 목표를 분석, 관리, 보고하거나 지속 가능성에 영향을 미치는 위험 요소를 평가할 수 있도록 돕는다.  이번 인수로 엔비지의 소프트웨어는 IBM 맥시모(IBM Maximo) 자산 관리 솔루션, IBM 스털링(IBM Sterling) 공급망 솔루션, IBM 환경 인텔리전스 스위트(IBM Environmental Intelligence Suite)를 포함한 AI 기반 소프트웨어에 통합돼 탄력적이고 지속 가능한 운영 및 공급망을 구축할 수 있도록 지원할 예정이라고 IBM은 밝혔다.  이를테면 기업들은 IBM의 여러 AI 기반 소프트웨어와 엔비지 소프트웨어를 사용하여  기업 환경 이니셔티브와 일상적인 비즈니스 운영에서 사용되는 엔드포인트 간에 생성된 피드백을 자동화할 수 있다는 설명이다. IBM의 AI 애플리케이션 부문 총괄 관리자 카림 유수프는 "지속 가능성을 향해 진전하기 위해서는 데이터를 예측 인사이트로 변환하여 실행 가능한 결정을 내릴 수 있어야 한다"라며, "엔비지의 소프트웨어는 전체 비즈니스 운영 환경에서의 온실가스 배출량 데이터를 분석 및  파악할 수 있는 단일 정보 소스를 제공한다"라고...

2022.01.12

벤더 기고ㅣ진화하는 ‘데이터 레이크’에 주목해야 할 시점··· 데이터 레이크 현황과 전망

데이터 레이크에 새롭게 주목해야 할 시점이다. 지금까지 기업들은 업무 프로세스를 지원하기 위해 ERP 등 시스템을 구축∙운영해 왔고, 이와 같은 레거시 시스템을 통해서 업무와 관련된 데이터가 발생해 왔다. 약 10년전 ‘빅데이터’라는 새로운 화두는 이처럼 업무를 담당하거나 운영을 지원하는 시스템에서 발생하는 데이터를 기업 의사결정에 접목하려는 목적으로 시작됐다. 이러한 목적에 있어 가장 근접한 ‘최신 기술 집약체’가 바로 ‘데이터 레이크’다. 데이터 레이크 분야에의 관심이 시장 성장으로 이어지고 있는 배경이다.    활성화 요인 데이터 레이크 시장이 뜨거워지는 주요 요인으로는 ▲ 데이터 활용 수요 증가, ▲ 데이터를 둘러싼 기술 발전, ▲ 데이터 기반 의사결정이라는 3가지 추세가 있다. ① 데이터 활용 수요 증가     데이터 레이크는 아직 가공되지 않은 데이터를 저장하기 때문에 보다 효율적으로 다양한 관점에서 분석을 진행할 수 있다. 한정된 데이터에 기반한 분석을 넘어서는 것이 가능하다. 예를 들어 스트리밍 데이터를 활용한 분석, 대규모 데이터와 다양한 언어(텍스트, 이미지 및 비디오 포함)를 활용하는 보다 세분화한 형태의 마케팅, 여러 변수를 활용하는 정확도 높은 수요 예측 등을 가능케 한다.  이렇게 데이터를 활용하면서 기업의 운영 역량(Operational Excellency) 개선 사례(business case)가 늘어나고 있다. 다양한 실증 사례가 여러 산업에서 출현하면서 데이터를 활용하여 비즈니스 프로세스를 운영하려는 필요성이 수요와 연계되어, 데이터 활용 니즈가 증가 추세에 있다. ② 데이터를 둘러싼 기술 발전         기존 관계형 DBMS와 같은 전통방식으로는 BI(Business Intelligence)기반 리포트와 대시보드, ad hoc 보고서 작성 위주라는 한계가 있음을 기업 주체들이 경험했다. 이로 인해 빠르게 급증하...

데이터 레이크 데이터 활용 관계형 DBMS IT 인프라 데이터 분석 데이터 인프라 스마트 시티 사물인터넷 클라우드

2021.12.31

데이터 레이크에 새롭게 주목해야 할 시점이다. 지금까지 기업들은 업무 프로세스를 지원하기 위해 ERP 등 시스템을 구축∙운영해 왔고, 이와 같은 레거시 시스템을 통해서 업무와 관련된 데이터가 발생해 왔다. 약 10년전 ‘빅데이터’라는 새로운 화두는 이처럼 업무를 담당하거나 운영을 지원하는 시스템에서 발생하는 데이터를 기업 의사결정에 접목하려는 목적으로 시작됐다. 이러한 목적에 있어 가장 근접한 ‘최신 기술 집약체’가 바로 ‘데이터 레이크’다. 데이터 레이크 분야에의 관심이 시장 성장으로 이어지고 있는 배경이다.    활성화 요인 데이터 레이크 시장이 뜨거워지는 주요 요인으로는 ▲ 데이터 활용 수요 증가, ▲ 데이터를 둘러싼 기술 발전, ▲ 데이터 기반 의사결정이라는 3가지 추세가 있다. ① 데이터 활용 수요 증가     데이터 레이크는 아직 가공되지 않은 데이터를 저장하기 때문에 보다 효율적으로 다양한 관점에서 분석을 진행할 수 있다. 한정된 데이터에 기반한 분석을 넘어서는 것이 가능하다. 예를 들어 스트리밍 데이터를 활용한 분석, 대규모 데이터와 다양한 언어(텍스트, 이미지 및 비디오 포함)를 활용하는 보다 세분화한 형태의 마케팅, 여러 변수를 활용하는 정확도 높은 수요 예측 등을 가능케 한다.  이렇게 데이터를 활용하면서 기업의 운영 역량(Operational Excellency) 개선 사례(business case)가 늘어나고 있다. 다양한 실증 사례가 여러 산업에서 출현하면서 데이터를 활용하여 비즈니스 프로세스를 운영하려는 필요성이 수요와 연계되어, 데이터 활용 니즈가 증가 추세에 있다. ② 데이터를 둘러싼 기술 발전         기존 관계형 DBMS와 같은 전통방식으로는 BI(Business Intelligence)기반 리포트와 대시보드, ad hoc 보고서 작성 위주라는 한계가 있음을 기업 주체들이 경험했다. 이로 인해 빠르게 급증하...

2021.12.31

벤더 기고ㅣ‘Why’에서 ‘How’로 이동한 데이터 분석, 2022년 본격적 확산이 기대되는 이유

선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다. 사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다.    당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다.  2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다 2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다.  태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다. 이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다. 이를 반영하...

태블로 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 디지털 네이티브 기업 데이터 리터러시 데이터 활용

2021.12.30

선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다. 사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다.    당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다.  2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다 2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다.  태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다. 이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다. 이를 반영하...

2021.12.30

쿤텍, AI 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이’ 출시

쿤텍이 12월 27일 고객 데이터를 활용해 수요 및 행동을 예측하는 AI 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이(MeBack Survey)’를 출시한다고 밝혔다. 미백 서베이는 올인원 데이터 서베이 플랫폼으로, 특정 대상의 수요와 행동을 예측하고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있다. 설문지 작성, 배포, 응답자에 대한 보상, 통계 분석 등 고객 데이터 획득 및 분석을 위한 모든 프로세스를 하나의 플랫폼에서 수행한다.   쿤텍의 미백 서베이는 설문조사를 통해 특정 대상의 고객 데이터를 획득하는 것에 그치지 않고 수집한 결과를 AI와 머신러닝으로 예측, 분석해 기업이 소비자의 수요 및 행동을 예측하여 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 미백 서베이는 기존 설문조사 서비스의 한계로 지적되는 낮은 응답률을 보완하기 위해 미응답자에게 동일한 설문지를 재전송하거나 기프티콘, 기업 복지몰에서 사용 가능한 마일리지와 같은 실질적인 참여형 보상을 제공한다. 회사에 따르면 이를 통해 3~5%에 그쳤던 기존의 설문조사 응답률을 35%까지 향상시켜 데이터 확보의 범위를 확장했다. 미백 서베이는 직관적인 사용자 UX와 다양한 시각화 보고서를 제공해 사용자 편의성을 향상시켰다. 또한 기업에서 운영 중인 CRM, ERP 등 각 플랫폼과의 연동을 지원하여 다양한 부서가 특정 데이터를 선별하여 분석, 공유, 활용할 수 있다고 회사 측은 설명했다.  쿤텍의 박성원 이사는 “모든 산업분야에 있어서 데이터 관리의 중요성이 강조되고 있는 가운데 데이터를 효율적으로 활용하여 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 전문적인 플랫폼을 활용하는 것이 필수적”이라며, “쿤텍의 미백 서베이는 설문조사 방식을 차용하여 방대한 고객 데이터를 확보할 수 있으며 AI와 머신러닝 기능을 토대로 정확한 고객 수요, 행동 예측을 도출할 수 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

쿤텍 인공지능 AI 데이터 수집 데이터 분석 데이터

2021.12.27

쿤텍이 12월 27일 고객 데이터를 활용해 수요 및 행동을 예측하는 AI 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이(MeBack Survey)’를 출시한다고 밝혔다. 미백 서베이는 올인원 데이터 서베이 플랫폼으로, 특정 대상의 수요와 행동을 예측하고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있다. 설문지 작성, 배포, 응답자에 대한 보상, 통계 분석 등 고객 데이터 획득 및 분석을 위한 모든 프로세스를 하나의 플랫폼에서 수행한다.   쿤텍의 미백 서베이는 설문조사를 통해 특정 대상의 고객 데이터를 획득하는 것에 그치지 않고 수집한 결과를 AI와 머신러닝으로 예측, 분석해 기업이 소비자의 수요 및 행동을 예측하여 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 미백 서베이는 기존 설문조사 서비스의 한계로 지적되는 낮은 응답률을 보완하기 위해 미응답자에게 동일한 설문지를 재전송하거나 기프티콘, 기업 복지몰에서 사용 가능한 마일리지와 같은 실질적인 참여형 보상을 제공한다. 회사에 따르면 이를 통해 3~5%에 그쳤던 기존의 설문조사 응답률을 35%까지 향상시켜 데이터 확보의 범위를 확장했다. 미백 서베이는 직관적인 사용자 UX와 다양한 시각화 보고서를 제공해 사용자 편의성을 향상시켰다. 또한 기업에서 운영 중인 CRM, ERP 등 각 플랫폼과의 연동을 지원하여 다양한 부서가 특정 데이터를 선별하여 분석, 공유, 활용할 수 있다고 회사 측은 설명했다.  쿤텍의 박성원 이사는 “모든 산업분야에 있어서 데이터 관리의 중요성이 강조되고 있는 가운데 데이터를 효율적으로 활용하여 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 전문적인 플랫폼을 활용하는 것이 필수적”이라며, “쿤텍의 미백 서베이는 설문조사 방식을 차용하여 방대한 고객 데이터를 확보할 수 있으며 AI와 머신러닝 기능을 토대로 정확한 고객 수요, 행동 예측을 도출할 수 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.27

'알고리즘 따라 부동산 샀더니...' AI·애널리틱스에서 비롯된 재난 6선

2017년 이코노미스트는 데이터가 석유를 넘어서 가장 가치 있는 자원이 됐다고 선언했다. 비슷한 후렴구가 그 이후로 반복되고 있다. 모든 업종에 걸쳐 각 기업들이 데이터 및 애널리틱스에 크게 투자해오고 있다. 그러나 석유와 마찬가지로 데이터와 애널리틱스에도 어두운 면이 있다. IDG의 2021 CIO 현황 보고서에 따르면, IT 리더 중 39%는 데이터 애널리틱스에 대한 투자가 올해 IT 투자를 주도할 것이라고 응답했다. 머신러닝(ML) 알고리즘에 의한 애널리틱스 및 조치를 통해 얻은 통찰력은 조직에 경쟁적 우위를 제공할 수 있다는 판단에서 일 것이다. 그러나 애널리틱스에서 비롯된 실수 또한 명성, 수익 또는 생명 측면에서 큰 대가를 치르게 할 수 있다. 데이터가 말해주는 것을 이해하는 것도 중요하지만 툴을 이해하고 데이터를 파악하며 조직의 가치를 확실히 염두에 두는 것도 중요하다. 다음은 지난 10년간 세간의 이목을 끈 애널리틱스 및 인공지능(AI) 관련 사고들이다. 알고리즘으로 인한 주택 구입 실수로 인해 질로우는 수억 달러의 손해를 봤고 결국 인력을 감축했다 2021년 11월 온라인 부동산 시장업체인 질로우는 주주총회에서 질로우 오퍼스의 운영을 중단하고 향후 몇 분기에 걸쳐 인력의 25%에 달하는 약 2,000명의 직원을 감원할 것이라고 밝혔다. 부동산업체인 질로우의 문제는 주택가격을 예측하기 위해 사용했던 머신러닝 알고리즘의 오류 비율이었다. ‘질로우 오퍼스’는 머신러닝 알고리즘에서 파생된 주택 가치인 ‘제스티메이트(Zestimate)’를 기반으로 해 부동산에 대해 현금 거래를 제안하는 프로그램이다. 그 아이디어는 부동산을 빠르게 개조하고 개량하는 것이었다. 그러나 질로우 대변인이 CNN에 밝한 내용에 따르면 이 알고리즘은 1.9%의 중간 오류율을 가지고 있으며, 시장에 나와있지 않은 주택의 경우 오류율이 6.9%까지 치솟을 수 있었다.  질로우는 2018년 4월 질로우 오퍼스를 가동한 이후 이를 통해 2만 7,000채의 주택을 구...

데이터 분석 인공지능 사고 자동화 사고 실수 역사 재난 재앙 사과

2021.11.25

2017년 이코노미스트는 데이터가 석유를 넘어서 가장 가치 있는 자원이 됐다고 선언했다. 비슷한 후렴구가 그 이후로 반복되고 있다. 모든 업종에 걸쳐 각 기업들이 데이터 및 애널리틱스에 크게 투자해오고 있다. 그러나 석유와 마찬가지로 데이터와 애널리틱스에도 어두운 면이 있다. IDG의 2021 CIO 현황 보고서에 따르면, IT 리더 중 39%는 데이터 애널리틱스에 대한 투자가 올해 IT 투자를 주도할 것이라고 응답했다. 머신러닝(ML) 알고리즘에 의한 애널리틱스 및 조치를 통해 얻은 통찰력은 조직에 경쟁적 우위를 제공할 수 있다는 판단에서 일 것이다. 그러나 애널리틱스에서 비롯된 실수 또한 명성, 수익 또는 생명 측면에서 큰 대가를 치르게 할 수 있다. 데이터가 말해주는 것을 이해하는 것도 중요하지만 툴을 이해하고 데이터를 파악하며 조직의 가치를 확실히 염두에 두는 것도 중요하다. 다음은 지난 10년간 세간의 이목을 끈 애널리틱스 및 인공지능(AI) 관련 사고들이다. 알고리즘으로 인한 주택 구입 실수로 인해 질로우는 수억 달러의 손해를 봤고 결국 인력을 감축했다 2021년 11월 온라인 부동산 시장업체인 질로우는 주주총회에서 질로우 오퍼스의 운영을 중단하고 향후 몇 분기에 걸쳐 인력의 25%에 달하는 약 2,000명의 직원을 감원할 것이라고 밝혔다. 부동산업체인 질로우의 문제는 주택가격을 예측하기 위해 사용했던 머신러닝 알고리즘의 오류 비율이었다. ‘질로우 오퍼스’는 머신러닝 알고리즘에서 파생된 주택 가치인 ‘제스티메이트(Zestimate)’를 기반으로 해 부동산에 대해 현금 거래를 제안하는 프로그램이다. 그 아이디어는 부동산을 빠르게 개조하고 개량하는 것이었다. 그러나 질로우 대변인이 CNN에 밝한 내용에 따르면 이 알고리즘은 1.9%의 중간 오류율을 가지고 있으며, 시장에 나와있지 않은 주택의 경우 오류율이 6.9%까지 치솟을 수 있었다.  질로우는 2018년 4월 질로우 오퍼스를 가동한 이후 이를 통해 2만 7,000채의 주택을 구...

2021.11.25

인터뷰ㅣ"데이터 제대로 활용하려면 스토리텔러가 되라" 美 차량 제조사 CIO

104년 역사를 자랑하는 미국의 군용 차량 및 특수 차량(예: 소방차, 제설차 등) 전문 업체 ‘오시코시(Oshkosh Corp.)’가 데이터를 활용해 비즈니스를 최적화하고 있다.  무려 1세기가 넘는 시간 동안 특수 차량을 설계하고 제작해 온 오시코시가 의사결정을 위해 데이터 역량을 강화하고 있다.  수석 부사장이자 CIO인 애너팜 케어는 “비즈니스를 위한 예측 모델 개발에 주력하고 있다. 지난 18개월 동안 약 35개의 분석 모델을 개발했다”라면서, “이 모델들은 수백만 달러에 달하는 영업 이익에 영향을 미치고 있다”라고 말했다.    1917년에 설립된 오시코시는 특수 트럭, 군용 차량, 트럭 본체, 공항 소방 장비, 액세스 장비 등을 제조한다. 전 세계 22개국에서 총 147곳의 생산 시설을 운영하고 있으며 150여 개국에 장비와 차량을 판매한다. 케어가 디지털 트랜스포메이션을 추진하기 위해 취임했던 지난 2018년 당시, 오시코시는 데이터 및 애널리틱스 역량을 구축하고자 JLG 인더스트리(JLG Industries)에 소규모 비즈니스 인텔리전스(BI) 그룹을 구성했다. 이 회사는 고소작업대와 텔레핸들러 등 액세스 장비 설계, 제조, 판매에 특화된 오시코시의 자회사다.  데이터 주도 혁신을 지원하고자 케어는 2019년 초 컨설팅 회사 출신의 마리나 파쉬케비치 제이드를 고급 애널리틱스 및 인공지능 부문 부사장으로 영입했다. 디지털 제조, 고급 애널리틱스, RPA 부문을 강화하기 위해서였다. 그리고서 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트로 구성된 데이터 과학팀을 만들었다고 그는 덧붙였다.  케어는 “운 좋게도 위스콘신에서 유능한 인재들을 채용할 수 있었다. 쉽지 않은 일이었다. 또 다양성을 갖춰 팀을 구성했다. 이를테면 내부적으로 교육을 받은 2~3명의 인력도 데이터 과학팀에 합류시켰다”라고 설명했다.  데이터 운영 재정비 케어의 첫 번째 이니셔티브는 오시코시의 애플리...

데이터 데이터 애널리틱스 데이터 분석 데이터 과학 자동화 RPA IT 리더십 CIO

2021.06.30

104년 역사를 자랑하는 미국의 군용 차량 및 특수 차량(예: 소방차, 제설차 등) 전문 업체 ‘오시코시(Oshkosh Corp.)’가 데이터를 활용해 비즈니스를 최적화하고 있다.  무려 1세기가 넘는 시간 동안 특수 차량을 설계하고 제작해 온 오시코시가 의사결정을 위해 데이터 역량을 강화하고 있다.  수석 부사장이자 CIO인 애너팜 케어는 “비즈니스를 위한 예측 모델 개발에 주력하고 있다. 지난 18개월 동안 약 35개의 분석 모델을 개발했다”라면서, “이 모델들은 수백만 달러에 달하는 영업 이익에 영향을 미치고 있다”라고 말했다.    1917년에 설립된 오시코시는 특수 트럭, 군용 차량, 트럭 본체, 공항 소방 장비, 액세스 장비 등을 제조한다. 전 세계 22개국에서 총 147곳의 생산 시설을 운영하고 있으며 150여 개국에 장비와 차량을 판매한다. 케어가 디지털 트랜스포메이션을 추진하기 위해 취임했던 지난 2018년 당시, 오시코시는 데이터 및 애널리틱스 역량을 구축하고자 JLG 인더스트리(JLG Industries)에 소규모 비즈니스 인텔리전스(BI) 그룹을 구성했다. 이 회사는 고소작업대와 텔레핸들러 등 액세스 장비 설계, 제조, 판매에 특화된 오시코시의 자회사다.  데이터 주도 혁신을 지원하고자 케어는 2019년 초 컨설팅 회사 출신의 마리나 파쉬케비치 제이드를 고급 애널리틱스 및 인공지능 부문 부사장으로 영입했다. 디지털 제조, 고급 애널리틱스, RPA 부문을 강화하기 위해서였다. 그리고서 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트로 구성된 데이터 과학팀을 만들었다고 그는 덧붙였다.  케어는 “운 좋게도 위스콘신에서 유능한 인재들을 채용할 수 있었다. 쉽지 않은 일이었다. 또 다양성을 갖춰 팀을 구성했다. 이를테면 내부적으로 교육을 받은 2~3명의 인력도 데이터 과학팀에 합류시켰다”라고 설명했다.  데이터 운영 재정비 케어의 첫 번째 이니셔티브는 오시코시의 애플리...

2021.06.30

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

칼럼ㅣ파이썬의 궁극적 목표는 엑셀을 대체하는 것이다

아주 흔한 스프레드시트 프로그램이 데이터 과학의 관문이라면 파이썬은 그다음 단계를 목표로 한다.    데이터 과학의 세계에는 파이토치, 텐서플로우, 파이썬, R 언어 등 오픈소스 도구가 넘쳐난다. 하지만 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 도구는 오픈소스가 아니다. 이는 심지어 일반적으론 데이터 과학 도구로 간주되지도 않는다.  이는 바로 당신의 노트북에서 작동 중인 ‘엑셀(Excel)’이다.    파이썬 기반 데이터 과학 플랫폼 ‘아나콘다(Anaconda)’의 CEO 피터 왕은 인터뷰를 통해 “엑셀은 호모 사피엔스 역사상 가장 성공적인 프로그래밍 시스템”이라면서, “머글(편집자 주: 해리포터 시리즈에서 처음 나온 말로, ‘일반인’이라는 의미로 쓰인다)도 이 도구를 사용할 수 있기 때문이다. 데이터를 집어넣고, 질문하며, (그리고) 모델링을 한다”라고 말했다. 간단히 말해, 엑셀을 사용하면 생산적이기 쉽다는 이야기다.  이러한 관점에서 파이썬 프로그래밍 언어에 대해 왕이 구상하는 미래는 다음과 같다. 탁월한 사용 편의성과 생산성이다. 그는 “엑셀은 오픈소스 없이 성공했지만 파이썬은 정확히 오픈소스 덕분에 성공할 것”이라고 내다봤다.  ‘빌더’에 관한 것  우리는 수년 동안 소프트웨어를 일부 회사에서 유료로 제공하는 ‘제품’으로 취급해왔다. 적어도 엔터프라이즈 세계에선 이는 결코 현실을 반영하지 않는다. 왜 그럴까? 아무리 좋은 제품이라 하더라도 고객들의 니즈를 완전히 만족시키지 못하기 때문이다. 따라서 고객들은 소프트웨어에 지불하는 비용 외에도 통합, 커스텀 등을 위한 추가 비용을 지불하게 된다. 즉, 소프트웨어는 항상 프로세스일 뿐 실제 제품이 아니다.  오픈소스에는 이 사실을 알려주는 단서가 일찌감치 있었다. 왕은 “오픈소스가 하는 일은 문을 여는 것이다. 이를테면 수리할 권리, 확장할 권리 등에 대한 문을 여는 것이다. 다시 말해, 오픈소스는 서비스형 소프트웨어(...

데이터 과학 파이썬 엑셀 스프레드시트 파이토치 텐서플로우 오픈소스 서비스형 소프트웨어 SaaS 루비 커미터 파이데이터 스택 오버플로우 사이킷런 데이터 분석

2021.06.15

아주 흔한 스프레드시트 프로그램이 데이터 과학의 관문이라면 파이썬은 그다음 단계를 목표로 한다.    데이터 과학의 세계에는 파이토치, 텐서플로우, 파이썬, R 언어 등 오픈소스 도구가 넘쳐난다. 하지만 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 도구는 오픈소스가 아니다. 이는 심지어 일반적으론 데이터 과학 도구로 간주되지도 않는다.  이는 바로 당신의 노트북에서 작동 중인 ‘엑셀(Excel)’이다.    파이썬 기반 데이터 과학 플랫폼 ‘아나콘다(Anaconda)’의 CEO 피터 왕은 인터뷰를 통해 “엑셀은 호모 사피엔스 역사상 가장 성공적인 프로그래밍 시스템”이라면서, “머글(편집자 주: 해리포터 시리즈에서 처음 나온 말로, ‘일반인’이라는 의미로 쓰인다)도 이 도구를 사용할 수 있기 때문이다. 데이터를 집어넣고, 질문하며, (그리고) 모델링을 한다”라고 말했다. 간단히 말해, 엑셀을 사용하면 생산적이기 쉽다는 이야기다.  이러한 관점에서 파이썬 프로그래밍 언어에 대해 왕이 구상하는 미래는 다음과 같다. 탁월한 사용 편의성과 생산성이다. 그는 “엑셀은 오픈소스 없이 성공했지만 파이썬은 정확히 오픈소스 덕분에 성공할 것”이라고 내다봤다.  ‘빌더’에 관한 것  우리는 수년 동안 소프트웨어를 일부 회사에서 유료로 제공하는 ‘제품’으로 취급해왔다. 적어도 엔터프라이즈 세계에선 이는 결코 현실을 반영하지 않는다. 왜 그럴까? 아무리 좋은 제품이라 하더라도 고객들의 니즈를 완전히 만족시키지 못하기 때문이다. 따라서 고객들은 소프트웨어에 지불하는 비용 외에도 통합, 커스텀 등을 위한 추가 비용을 지불하게 된다. 즉, 소프트웨어는 항상 프로세스일 뿐 실제 제품이 아니다.  오픈소스에는 이 사실을 알려주는 단서가 일찌감치 있었다. 왕은 “오픈소스가 하는 일은 문을 여는 것이다. 이를테면 수리할 권리, 확장할 권리 등에 대한 문을 여는 것이다. 다시 말해, 오픈소스는 서비스형 소프트웨어(...

2021.06.15

'데이터 분석 인재 양성에 맞손'··· 팁코, 우송대학교와 산학협력 체결

엔터프라이즈 데이터 분야 전문 기업 팁코 소프트웨어(지사장 주재영)가 오늘 우송대학교 SW중심대학사업단(단장 김원)과 산학 협력을 체결했다. 비즈니스 기반 데이터 분석 교육 프로그램 제공에 협력한다는 방침이다.  이번 산학협력을 통해, 우송대와 팁코는 워크숍 및 여타 실습에 기반한 트레이닝을 통해 학생들이 고급 분석 기술을 갖출 수 있도록 할 계획이다. 팁코 스팟파이어와 같은 팁코 솔루션을 활용해 데이터 분석 및 데이터 시각화 실습 교육 등을 진행하며, IT 융합학부, 테크노미디어융합학부, AI·빅데이터학과, 철도소프트웨어전공 학생들도 데이터 통계, 데이터 처리 및 분석에 대한 학습 기회를 제공받는다. 팁코 소프트웨어 코리아 주재영 지사장은 ”전세계적으로 대전 스마트타운처럼 경쟁력을 유지하고 지속적인 현대화 프로그램에 맞춰 나가기 위해 비즈니스 모델 디지털화가 추세다. 온라인 게임처럼 데이터 분석이 매우 중요한 역할을 하는 산업이 크게 성장하고 있기도 하다. 팁코는 파트너십을 통해 전문성과 업계 노하우를 공유하고자 노력하고 있다”라고 말했다. 그는 이어 “팁코는 이번 협력을 통해 전문성과 업계 노하우를 공유할 예정으로, 선도적인 인텔리전트 커넥티드 솔루션과의 조합을 통해 학생들의 기술과 역량을 강화할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 팁코는 또 이번 파트너십이 국내 디지털 기술 격차 해소에도 기여할 것으로 기대했다. 학생들에게 실제 데이터를 다루는 경험을 할 수 있도록 팁코의 파트너 회사에서 인턴 기회를 제공할 예정이며, 특강, 워크숍, 세미나 등 온라인/하이브리드 수강 기회를 통해 데이터 분석 기술과 지식을 향상할 수 있도록 협력할 계획이다. 우송대학교 SW중심대학사업단 김원 단장은 “다양한 분야에서 데이터 분석에 전문 지식을 가진 우수 인력에 대한 수요가 늘어나고 있다. 팁코와 같은 업계 전문 기업과의 협력, 학문적인 학습과 실제 실무와의 연계는 미래에 대비한 전문 인력 양성을 위한 노력의 일환이다”라며 “이번 산학협력을 통해 학생...

팁코 우송대학교 산학협력 데이터 분석

2021.05.12

엔터프라이즈 데이터 분야 전문 기업 팁코 소프트웨어(지사장 주재영)가 오늘 우송대학교 SW중심대학사업단(단장 김원)과 산학 협력을 체결했다. 비즈니스 기반 데이터 분석 교육 프로그램 제공에 협력한다는 방침이다.  이번 산학협력을 통해, 우송대와 팁코는 워크숍 및 여타 실습에 기반한 트레이닝을 통해 학생들이 고급 분석 기술을 갖출 수 있도록 할 계획이다. 팁코 스팟파이어와 같은 팁코 솔루션을 활용해 데이터 분석 및 데이터 시각화 실습 교육 등을 진행하며, IT 융합학부, 테크노미디어융합학부, AI·빅데이터학과, 철도소프트웨어전공 학생들도 데이터 통계, 데이터 처리 및 분석에 대한 학습 기회를 제공받는다. 팁코 소프트웨어 코리아 주재영 지사장은 ”전세계적으로 대전 스마트타운처럼 경쟁력을 유지하고 지속적인 현대화 프로그램에 맞춰 나가기 위해 비즈니스 모델 디지털화가 추세다. 온라인 게임처럼 데이터 분석이 매우 중요한 역할을 하는 산업이 크게 성장하고 있기도 하다. 팁코는 파트너십을 통해 전문성과 업계 노하우를 공유하고자 노력하고 있다”라고 말했다. 그는 이어 “팁코는 이번 협력을 통해 전문성과 업계 노하우를 공유할 예정으로, 선도적인 인텔리전트 커넥티드 솔루션과의 조합을 통해 학생들의 기술과 역량을 강화할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 팁코는 또 이번 파트너십이 국내 디지털 기술 격차 해소에도 기여할 것으로 기대했다. 학생들에게 실제 데이터를 다루는 경험을 할 수 있도록 팁코의 파트너 회사에서 인턴 기회를 제공할 예정이며, 특강, 워크숍, 세미나 등 온라인/하이브리드 수강 기회를 통해 데이터 분석 기술과 지식을 향상할 수 있도록 협력할 계획이다. 우송대학교 SW중심대학사업단 김원 단장은 “다양한 분야에서 데이터 분석에 전문 지식을 가진 우수 인력에 대한 수요가 늘어나고 있다. 팁코와 같은 업계 전문 기업과의 협력, 학문적인 학습과 실제 실무와의 연계는 미래에 대비한 전문 인력 양성을 위한 노력의 일환이다”라며 “이번 산학협력을 통해 학생...

2021.05.12

클라우드에서의 ‘애널리틱스’, 주요 문제와 극복 방법

다른 많은 IT 기능들과 마찬가지로 데이터 분석도 클라우드로 이동하고 있다. 그리고 다른 클라우드 기반 시도와 마찬가지로 이로 인해 기회와 문제가 동시에 발생하고 있다. 가트너가 밝힌 2021년의 10가지 상위 데이터 및 애널리틱스 기술 트렌드 중 하나는 개방적이고 컨테이너화 된 분석 아키텍처의 활용이다. 이를 통해 기업들은 데이터 분석가들이 인사이트를 조치와 연계시키는 데 유용한 정보 애플리케이션을 신속하게 생성할 수 있다고 해당 조사 기업이 밝혔다. 가트너는 “데이터의 무게 중심이 클라우드로 이동하면서 구성 가능한 데이터와 분석(composable data and analytics )이 분석 애플리케이션을 구축하는 더욱 탄력적인 방법이 될 것이다”고 밝혔다. 실제로 클라우드는 데이터 분석을 새로운 수준으로 발전시킬 수 있다는 평가다. 서비스 기업 LEAP(Loveurope and Partners)의 시스템 및 기술 책임자 아이단 타웁은 “클라우드는 연산력이 많이 필요한 워크로드에 필요한 확장성을 가능하게 한다”라고 말했다. 타웁이 “전 세계가 모든 것을 계속해서 디지털화 하면서 조직들은 기하급수적인 규모로 파일 데이터를 구축할 수 있어야 하는 상황이다. 우리가 LEAP에서 처리하는 비디오, 이미지, 오디오 등의 구조화되지 않은 데이터가 많으면 다음 작업이 얼마나 클지 예상할 수 없다. 전통적인 분석은 클라우드처럼 확장되지 않는다”라고 말했다. 하지만 클라우드를 통한 분석은 전통적인 방식으로 일괄 분석을 내부적으로 수행하는 것과 비교하여 접근방식, 스킬, 아키텍처, 경제가 달라야 한다. 그리고 이 모든 변화로 인해 극복해야 할 장애물이 발생한다. 기업 직면할 수 있는 문제와 클라우드를 통한 데이터 분석으로 전향하면서 해결할 수 있는 방법에 관해 알아본다.   통제력 상실의 두려움 - 그리고 무지 데이터 분석은 기업에게 있어 매우 전략적 요소다. 분석 프로세스를 클라우드로 이전하는 것은 이런 리소스를 완벽하게 통제하는 것에 익숙해져 있는...

달러 트리 애널리틱스 딜로이트 LEAP 데이터 분석

2021.04.16

다른 많은 IT 기능들과 마찬가지로 데이터 분석도 클라우드로 이동하고 있다. 그리고 다른 클라우드 기반 시도와 마찬가지로 이로 인해 기회와 문제가 동시에 발생하고 있다. 가트너가 밝힌 2021년의 10가지 상위 데이터 및 애널리틱스 기술 트렌드 중 하나는 개방적이고 컨테이너화 된 분석 아키텍처의 활용이다. 이를 통해 기업들은 데이터 분석가들이 인사이트를 조치와 연계시키는 데 유용한 정보 애플리케이션을 신속하게 생성할 수 있다고 해당 조사 기업이 밝혔다. 가트너는 “데이터의 무게 중심이 클라우드로 이동하면서 구성 가능한 데이터와 분석(composable data and analytics )이 분석 애플리케이션을 구축하는 더욱 탄력적인 방법이 될 것이다”고 밝혔다. 실제로 클라우드는 데이터 분석을 새로운 수준으로 발전시킬 수 있다는 평가다. 서비스 기업 LEAP(Loveurope and Partners)의 시스템 및 기술 책임자 아이단 타웁은 “클라우드는 연산력이 많이 필요한 워크로드에 필요한 확장성을 가능하게 한다”라고 말했다. 타웁이 “전 세계가 모든 것을 계속해서 디지털화 하면서 조직들은 기하급수적인 규모로 파일 데이터를 구축할 수 있어야 하는 상황이다. 우리가 LEAP에서 처리하는 비디오, 이미지, 오디오 등의 구조화되지 않은 데이터가 많으면 다음 작업이 얼마나 클지 예상할 수 없다. 전통적인 분석은 클라우드처럼 확장되지 않는다”라고 말했다. 하지만 클라우드를 통한 분석은 전통적인 방식으로 일괄 분석을 내부적으로 수행하는 것과 비교하여 접근방식, 스킬, 아키텍처, 경제가 달라야 한다. 그리고 이 모든 변화로 인해 극복해야 할 장애물이 발생한다. 기업 직면할 수 있는 문제와 클라우드를 통한 데이터 분석으로 전향하면서 해결할 수 있는 방법에 관해 알아본다.   통제력 상실의 두려움 - 그리고 무지 데이터 분석은 기업에게 있어 매우 전략적 요소다. 분석 프로세스를 클라우드로 이전하는 것은 이런 리소스를 완벽하게 통제하는 것에 익숙해져 있는...

2021.04.16

‘도구에서 전략까지’ 데이터 애널리틱스 ABC

데이터 애널리틱스는 분명 기업들에게 상당한 경쟁 차별화 요소가 될 수 있다. 매출과 시장 점유율을 높이는 데 도움이 될 수 있는 인사이트를 제공할 가능성을 지닌다. 하지만 최신 기술을 얼마나 잘 활용하고 미래의 발전에 얼마나 대비하고 있는지에 따라 그 성과는 크게 엇갈릴 수 있다. 데이터 애널리틱스 베스트 프랙티스를 살펴본다.    셀프 서비스 분석을 활용하라 셀프 서비스 분석을 통해 비즈니스 사용자는 IT의 지원을 거의 받지 않고 고급 분석 스킬 없이도 스스로 쿼리를 수행하고 보고서를 생성할 수 있다. 기본적인 분석 기능이 있는 사용이 간편한 BI 도구를 활용해서다. 셀프 서비스 분석 접근방식은 숙련된 데이터 분석가 부족으로 인한 공백을 메우는데 도움이 될 수 있다. 또 업무상 데이터 필요한 사용자에게 데이터를 직접 제공할 수 있다는 장점도 구현한다. 즉 현업 사용자는 데이터 사이언티스트(Data Scientist)나 기타 분석 전문가가 보고서를 생성할 때까지 기다리지 않고 데이터 분석을 기반으로 결정을 내릴 수 있다. 이는 시장 변화 또는 변화하는 고객 요구에 신속하게 대응하기 위해 움직여야 하는 기업들에게 큰 장점이 될 수 있다. 셀프 서비스 분석의 첫 번째 단계는 정보 요건과 필요한 도구를 포함해 사용자들의 현실을 전체적으로 이해하는 것이라고 IT 컨설팅 기업 CTG(Computer Task Group)의 수석 솔루션 설계자 존 월튼이 말했다. 월튼은 “정보 소비자와 임원 주주들은 데이터 사이언티스트와 요구하는 분석 도구 스위트가 전혀 다르다. 도구를 현업 요건에 맞추는 것이 매우 중요하다. 또한 셀프 서비스 분석은 깔끔한 데이터에 크게 좌우된다. 정보 이해관계자가 사용하고 있는 대시보드에 대한 신뢰를 잃을 경우 신뢰를 회복하기가 매우 어렵다. ‘도대체 내가 뭘 보고 있는지 모르겠다’고 말하고 사라질 것이다”라고 말했다. 또한 데이터 거버넌스 이니셔티브를 통해 정보 일관성을 수립하는 것도 좋은 생각이라고 월튼이 말했다. ...

데이터 애널리닉스 셀프 서비스 분석 데이터 분석 셀프 서비스 애널리틱스 데이터 전략 데이터 거버넌스 CoE

2021.04.14

데이터 애널리틱스는 분명 기업들에게 상당한 경쟁 차별화 요소가 될 수 있다. 매출과 시장 점유율을 높이는 데 도움이 될 수 있는 인사이트를 제공할 가능성을 지닌다. 하지만 최신 기술을 얼마나 잘 활용하고 미래의 발전에 얼마나 대비하고 있는지에 따라 그 성과는 크게 엇갈릴 수 있다. 데이터 애널리틱스 베스트 프랙티스를 살펴본다.    셀프 서비스 분석을 활용하라 셀프 서비스 분석을 통해 비즈니스 사용자는 IT의 지원을 거의 받지 않고 고급 분석 스킬 없이도 스스로 쿼리를 수행하고 보고서를 생성할 수 있다. 기본적인 분석 기능이 있는 사용이 간편한 BI 도구를 활용해서다. 셀프 서비스 분석 접근방식은 숙련된 데이터 분석가 부족으로 인한 공백을 메우는데 도움이 될 수 있다. 또 업무상 데이터 필요한 사용자에게 데이터를 직접 제공할 수 있다는 장점도 구현한다. 즉 현업 사용자는 데이터 사이언티스트(Data Scientist)나 기타 분석 전문가가 보고서를 생성할 때까지 기다리지 않고 데이터 분석을 기반으로 결정을 내릴 수 있다. 이는 시장 변화 또는 변화하는 고객 요구에 신속하게 대응하기 위해 움직여야 하는 기업들에게 큰 장점이 될 수 있다. 셀프 서비스 분석의 첫 번째 단계는 정보 요건과 필요한 도구를 포함해 사용자들의 현실을 전체적으로 이해하는 것이라고 IT 컨설팅 기업 CTG(Computer Task Group)의 수석 솔루션 설계자 존 월튼이 말했다. 월튼은 “정보 소비자와 임원 주주들은 데이터 사이언티스트와 요구하는 분석 도구 스위트가 전혀 다르다. 도구를 현업 요건에 맞추는 것이 매우 중요하다. 또한 셀프 서비스 분석은 깔끔한 데이터에 크게 좌우된다. 정보 이해관계자가 사용하고 있는 대시보드에 대한 신뢰를 잃을 경우 신뢰를 회복하기가 매우 어렵다. ‘도대체 내가 뭘 보고 있는지 모르겠다’고 말하고 사라질 것이다”라고 말했다. 또한 데이터 거버넌스 이니셔티브를 통해 정보 일관성을 수립하는 것도 좋은 생각이라고 월튼이 말했다. ...

2021.04.14

개발자들이 ‘파이썬’에 바라는 건?... “정적 타입 검사”

파이썬 소프트웨어 재단(Python Software Foundation)에서 실시한 설문조사 결과에 따르면 개발자들이 파이썬에 가장 원하는 기능은 정적 타입 검사(Static Typing)와 엄격한 타입 힌팅(Strict Type Hinting)이었다. 성능 개선이 간발의 차이로 그 뒤를 이었다.    이번 설문조사에 참여한 파이썬 개발자들은 이 프로그래밍 언어를 사용하는 주된 이유로 단순성과 사용 편의성을 꼽았다. 반면에 파이썬에 추가됐으면 하는 기능과 관련해서는 정적 타입 검사 및 성능 개선 등을 원하고 있는 것으로 나타났다.  한편 파이썬 소프트웨어 재단과 젯브레인은 파이썬 개발자들을 대상으로 매년 설문조사를 실시하고 있다. 지난 2월 23일 발표된 ‘2020 파이썬 개발자 서베이(Python Developers Survey 2020)’는 전 세계 약 200개 국가/지역 2만 8,000명 이상의 파이썬 개발자들을 대상으로 2020년 10월에 진행됐다.  구체적으로 살펴보자면 가장 선호하는 파이썬 기능을 묻는 질문에는 전체 응답자의 37%가 ‘단순 명료한 구문, 문법적 설탕, 학습 용이성’이라고 밝혔다. 이어서 ‘작성하고 읽기 쉬운 코드, 고수준 언어(30%)’가 2위를 차지했다.   파이썬에 추가됐으면 하는 기능을 묻는 질문에는 21%의 개발자들이 정적 타입 검사와 엄격한 타입 힌팅을 꼽았으며, 성능 개선(20%)이 간소한 차이로 그 뒤를 이었다. 개선된 동시성 및 병렬처리(15%)는 3위를 기록했다. 이 밖에 다른 설문조사 결과는 다음과 같다.  • 전체 응답자의 85%가 파이썬을 메인 프로그래밍 언어로 사용한다고 말했다.  • 파이썬을 메인 프로그래밍 언어로 사용하는 개발자들의 경우 파이썬을 어디에 사용하느냐는 질문에 데이터 분석(55%), 웹 개발(50%), 머신러닝(40%)이 상위권을 차지했다.  • 자바스크립트가 파이썬과 함께 가장 많이 사용되는 언어인 것으로 ...

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2021.02.26

파이썬 소프트웨어 재단(Python Software Foundation)에서 실시한 설문조사 결과에 따르면 개발자들이 파이썬에 가장 원하는 기능은 정적 타입 검사(Static Typing)와 엄격한 타입 힌팅(Strict Type Hinting)이었다. 성능 개선이 간발의 차이로 그 뒤를 이었다.    이번 설문조사에 참여한 파이썬 개발자들은 이 프로그래밍 언어를 사용하는 주된 이유로 단순성과 사용 편의성을 꼽았다. 반면에 파이썬에 추가됐으면 하는 기능과 관련해서는 정적 타입 검사 및 성능 개선 등을 원하고 있는 것으로 나타났다.  한편 파이썬 소프트웨어 재단과 젯브레인은 파이썬 개발자들을 대상으로 매년 설문조사를 실시하고 있다. 지난 2월 23일 발표된 ‘2020 파이썬 개발자 서베이(Python Developers Survey 2020)’는 전 세계 약 200개 국가/지역 2만 8,000명 이상의 파이썬 개발자들을 대상으로 2020년 10월에 진행됐다.  구체적으로 살펴보자면 가장 선호하는 파이썬 기능을 묻는 질문에는 전체 응답자의 37%가 ‘단순 명료한 구문, 문법적 설탕, 학습 용이성’이라고 밝혔다. 이어서 ‘작성하고 읽기 쉬운 코드, 고수준 언어(30%)’가 2위를 차지했다.   파이썬에 추가됐으면 하는 기능을 묻는 질문에는 21%의 개발자들이 정적 타입 검사와 엄격한 타입 힌팅을 꼽았으며, 성능 개선(20%)이 간소한 차이로 그 뒤를 이었다. 개선된 동시성 및 병렬처리(15%)는 3위를 기록했다. 이 밖에 다른 설문조사 결과는 다음과 같다.  • 전체 응답자의 85%가 파이썬을 메인 프로그래밍 언어로 사용한다고 말했다.  • 파이썬을 메인 프로그래밍 언어로 사용하는 개발자들의 경우 파이썬을 어디에 사용하느냐는 질문에 데이터 분석(55%), 웹 개발(50%), 머신러닝(40%)이 상위권을 차지했다.  • 자바스크립트가 파이썬과 함께 가장 많이 사용되는 언어인 것으로 ...

2021.02.26

“2021년 주목해야 할 데이터 분석 키워드는 AI·클라우드·백신” SAS

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...

SAS 데이터 분석 디지털 트랜스포메이션 인공지능 클라우드 백신

2021.01.07

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

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