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IBM, '데이터 및 AI 특화 스토리지 솔루션'으로 주요 국가기관 데이터 활용 지원한다

IBM이 빅데이터 및 AI에 특화된 스토리지 기술력을 바탕으로 국내 주요 국가기관의 안전하고 효율적인 데이터 운영을 지원한다고 1월 19일 밝혔다. 이와 함께 새롭게 출시한 컨테이너 네이티브 스토리지 솔루션인 IBM 스펙트럼 퓨전 HCI(Spectrum Fusion Hyperconverged Infrastructure)를 통해 하이브리드 클라우드 데이터를 위한 최적의 인프라를 제공할 계획이다. IBM은 AI와 빅데이터를 위한 통합 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage, SDS)인 IBM 엘라스틱 스토리지 시스템(Elastic Storage System, 이하 ESS)을 통해 에지에서부터 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 IT 인프라 전반에서 빠르고 뛰어난 확장성을 제공한다고 설명했다.  또한 쿠버네티스(Kubernetes) 및 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)를 포함한 다수의 플랫폼에서 스토리지에 대한 요구사항을 통합할 수 있다. 이를 통해 비효율적인 업무를 축소하고, 비용은 절감하며, 스토리지를 간편하게 관리하고, 고성능을 요구하는 복수의 워크로드를 지원한다.     회사에 따르면 국내에서도 GC녹십자지놈, 아프리카TV, 성균관대학교 등을 포함해 많은 기업과 기관이 IBM ESS를 도입해 데이터를 효과적으로 활용하고 있다. 최근에는 기상청 국가기상위상센터와 기초과학연구원(IBS)이 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입했다. 기상청 국가기상위성센터는 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입한 대표적인 국내 기관으로, IBM ESS를 통해 다양한 위성 수신자료를 저장 및 분석하고 연간 5PB이상 발생되는 데이터를 처리하고 있다. ESS의 주 엔진 소프트웨어이자 고성능 병렬 파일시스템 솔루션인 IBM 스펙트럼 스케일(Spectrum Scale)의 다양한 데이터 관리 기능 및 IBM 액티브 파일 매니지먼트(Active File Management,...

IBM 데이터 활용 스토리지 하이브리드 클라우드 데이터 스토리지 데이터 현대화

2022.01.19

IBM이 빅데이터 및 AI에 특화된 스토리지 기술력을 바탕으로 국내 주요 국가기관의 안전하고 효율적인 데이터 운영을 지원한다고 1월 19일 밝혔다. 이와 함께 새롭게 출시한 컨테이너 네이티브 스토리지 솔루션인 IBM 스펙트럼 퓨전 HCI(Spectrum Fusion Hyperconverged Infrastructure)를 통해 하이브리드 클라우드 데이터를 위한 최적의 인프라를 제공할 계획이다. IBM은 AI와 빅데이터를 위한 통합 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage, SDS)인 IBM 엘라스틱 스토리지 시스템(Elastic Storage System, 이하 ESS)을 통해 에지에서부터 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 IT 인프라 전반에서 빠르고 뛰어난 확장성을 제공한다고 설명했다.  또한 쿠버네티스(Kubernetes) 및 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)를 포함한 다수의 플랫폼에서 스토리지에 대한 요구사항을 통합할 수 있다. 이를 통해 비효율적인 업무를 축소하고, 비용은 절감하며, 스토리지를 간편하게 관리하고, 고성능을 요구하는 복수의 워크로드를 지원한다.     회사에 따르면 국내에서도 GC녹십자지놈, 아프리카TV, 성균관대학교 등을 포함해 많은 기업과 기관이 IBM ESS를 도입해 데이터를 효과적으로 활용하고 있다. 최근에는 기상청 국가기상위상센터와 기초과학연구원(IBS)이 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입했다. 기상청 국가기상위성센터는 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입한 대표적인 국내 기관으로, IBM ESS를 통해 다양한 위성 수신자료를 저장 및 분석하고 연간 5PB이상 발생되는 데이터를 처리하고 있다. ESS의 주 엔진 소프트웨어이자 고성능 병렬 파일시스템 솔루션인 IBM 스펙트럼 스케일(Spectrum Scale)의 다양한 데이터 관리 기능 및 IBM 액티브 파일 매니지먼트(Active File Management,...

2022.01.19

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

인터뷰ㅣ"기술 회사도 IT 현대화해야 한다" 키사이트 테크놀로지스 CIO

‘구성 가능한 아키텍처’와 ‘애자일 프로세스’ 못지않게 ‘성장형 사고방식’도 중요하다. 이와 관련해 키사이트 테크놀로지스(KeysightTechnologies)의 CIO 댄 크랜츠와 이야기를 나눠봤다.  지난 1999년 휴렛 팩커드(Hewlett-Packard)는 테스트 및 측정 사업을 분사하여 애질런트 테크놀로지스(Agilent Technologies)를 설립했다. 이는 당시 실리콘밸리 역사상 최대 규모의 기업 공개(IPO)였다.  그 이후 10년 동안 애질런트는 1) 생명과학 기술 및 화학분석 솔루션, 2) 전자 기기라는 2가지 사업 부문을 운영했다. 그리고 2014년 생명과학 사업부가 크게 성장하면서 애질런트는 전자 사업부를 분사해 키사이트 테크놀로지(Keysight Technologies)를 출범했다. 당시 IT 분리를 이끌었던 댄 크랜츠는 2017년 키사이트의 CIO로 취임했다.    키사이트는 ▲제품 판매에서 산업 솔루션 판매로의 전환, ▲R&D 투자 확대, ▲신규 회사 인수라는 3가지 전략을 추진해 연간 매출을 28억 달러에서 56억 달러로 증가시켰다.  크랜츠는 (이러한 성장을 뒷받침하기 위해) IT에도 일련의 새로운 비즈니스 역량이 요구됐다고 밝혔다. 이를테면 디지털 인게이지먼트 기술, 역동적인 공급망, 보증 기반 하드웨어에서 서브스크립션 기반 소프트웨어로 전환하는 제품군 지원 역량 등이다.  그는 IT 환경 안정화는 기본이었다고 말하면서, 새로운 비즈니스 역량을 제공하고 앞으로의 성장을 지원하기 위해서는 IT를 변혁해야 했다고 언급했다.  ‘클라우드 퍼스트’ 그리고 ‘구성 가능한’ 아키텍처  크랜츠는 “기술 회사라면 당연히 현대화된 IT를 기반으로 운영되리라 생각할 수 있다”라며, “하지만 기술회사 역시 (다른 모든 기업과 마찬가지로) IT를 현대화해야 한다. 이를테면 시장에선 선도적인 양자 컴퓨팅 기능을 제공하지만 기저에서는 15년된 IT 인프라를 사...

디지털 트랜스포메이션 IT 트랜스포메이션 빅 데이터 데이터 활용 클라우드 아키텍처 성장형 사고방식 현대화 애자일

2021.07.30

‘구성 가능한 아키텍처’와 ‘애자일 프로세스’ 못지않게 ‘성장형 사고방식’도 중요하다. 이와 관련해 키사이트 테크놀로지스(KeysightTechnologies)의 CIO 댄 크랜츠와 이야기를 나눠봤다.  지난 1999년 휴렛 팩커드(Hewlett-Packard)는 테스트 및 측정 사업을 분사하여 애질런트 테크놀로지스(Agilent Technologies)를 설립했다. 이는 당시 실리콘밸리 역사상 최대 규모의 기업 공개(IPO)였다.  그 이후 10년 동안 애질런트는 1) 생명과학 기술 및 화학분석 솔루션, 2) 전자 기기라는 2가지 사업 부문을 운영했다. 그리고 2014년 생명과학 사업부가 크게 성장하면서 애질런트는 전자 사업부를 분사해 키사이트 테크놀로지(Keysight Technologies)를 출범했다. 당시 IT 분리를 이끌었던 댄 크랜츠는 2017년 키사이트의 CIO로 취임했다.    키사이트는 ▲제품 판매에서 산업 솔루션 판매로의 전환, ▲R&D 투자 확대, ▲신규 회사 인수라는 3가지 전략을 추진해 연간 매출을 28억 달러에서 56억 달러로 증가시켰다.  크랜츠는 (이러한 성장을 뒷받침하기 위해) IT에도 일련의 새로운 비즈니스 역량이 요구됐다고 밝혔다. 이를테면 디지털 인게이지먼트 기술, 역동적인 공급망, 보증 기반 하드웨어에서 서브스크립션 기반 소프트웨어로 전환하는 제품군 지원 역량 등이다.  그는 IT 환경 안정화는 기본이었다고 말하면서, 새로운 비즈니스 역량을 제공하고 앞으로의 성장을 지원하기 위해서는 IT를 변혁해야 했다고 언급했다.  ‘클라우드 퍼스트’ 그리고 ‘구성 가능한’ 아키텍처  크랜츠는 “기술 회사라면 당연히 현대화된 IT를 기반으로 운영되리라 생각할 수 있다”라며, “하지만 기술회사 역시 (다른 모든 기업과 마찬가지로) IT를 현대화해야 한다. 이를테면 시장에선 선도적인 양자 컴퓨팅 기능을 제공하지만 기저에서는 15년된 IT 인프라를 사...

2021.07.30

데이터를 가치있는 ‘자산’으로 만들기··· '5가지 지침'

CIO의 역할이 시스템 업타임보다는 데이터를 활용하여 비즈니스를 주도하는 것으로 발전하고 있다. 그리고 세계적인 데이터 분석 기업 베리스크 애널리틱스의 CIO인 닉 데이판은 데이터를 귀중한 자산으로 바꾸는 것에 관해 많은 것을 알고 있다.  그에게 일련의 이질적인 시스템에 저장되어 있는 많은 데이터를 이용하여, 활용할 수 있고 영향력 있는 역량을 갖추는 방법을 들어봤다. 데이판은 유용한 데이터를 만드는 것이 ‘다차원적 문제’라는 점을 인정하면서 모든 IT리더가 취해야 할 몇 가지 기본적인 조치를 제시했다. 베리스크 애널리틱스, 닉 데이판 CIO 데이터 지향적 문화를 구축하라 데이터를 새로운 방식으로 활용하도록 촉구하는 문화가 없다면 데이터를 자산화하기가 어려울 것이다. 데이판은 “데이터 지향적 문화를 만드는 핵심은 데이터를 전략적으로 활용하는 능력과 호기심이 있는 사람들로 구성된 팀을 갖추는 것이다. 이질적인 데이터 소스가 상호작용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 방법을 이해하는 사람들이 필요하다”라고 말했다. 데이판은 “우리 조직에서 데이터 과학자들은 일종의 커뮤니티처럼 움직인다. CAO(Chief Analytics Officer)에게 보고하는 적절한 규모의 팀이 존재하며, CAO가 나에게 보고한다. 사업부 내부에 상주하는 팀들도 있다”라고 말한다.  중앙의 데이터 과학자 그룹이 상용화 준비가 완료된 데이터 모델링 기능을 개발하면 사업부 데이터 과학자들이 이를 구체적인 고객 니즈를 해결하는 제품에 통합한다.  그는 “이러한 조직 구조를 통해 데이터 과학자들은 커뮤니티를 자유롭게 이동하고 사업부를 순회하며 옮겨 다닐 수 있다. 방법과 정보가 가장 필요한 것으로 자유롭게 흘러가는 커뮤니티를 확보하는 것이 전반적인 개념이다”라고 말했다. 흥미롭고 영향력 있는 일을 제안하라 모든 기업은 데이터 과학자를 필요로 하며, 이에 따라 인력 경쟁이 치열하다. 이 문제에 대해 데이판은 데이터 과학자들이 우리 모두와 마찬가지로 영향을...

데이터 활용 데이터 과학자 베리스트 애널리틱스 닉 데이판 데이터 문화

2020.06.26

CIO의 역할이 시스템 업타임보다는 데이터를 활용하여 비즈니스를 주도하는 것으로 발전하고 있다. 그리고 세계적인 데이터 분석 기업 베리스크 애널리틱스의 CIO인 닉 데이판은 데이터를 귀중한 자산으로 바꾸는 것에 관해 많은 것을 알고 있다.  그에게 일련의 이질적인 시스템에 저장되어 있는 많은 데이터를 이용하여, 활용할 수 있고 영향력 있는 역량을 갖추는 방법을 들어봤다. 데이판은 유용한 데이터를 만드는 것이 ‘다차원적 문제’라는 점을 인정하면서 모든 IT리더가 취해야 할 몇 가지 기본적인 조치를 제시했다. 베리스크 애널리틱스, 닉 데이판 CIO 데이터 지향적 문화를 구축하라 데이터를 새로운 방식으로 활용하도록 촉구하는 문화가 없다면 데이터를 자산화하기가 어려울 것이다. 데이판은 “데이터 지향적 문화를 만드는 핵심은 데이터를 전략적으로 활용하는 능력과 호기심이 있는 사람들로 구성된 팀을 갖추는 것이다. 이질적인 데이터 소스가 상호작용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 방법을 이해하는 사람들이 필요하다”라고 말했다. 데이판은 “우리 조직에서 데이터 과학자들은 일종의 커뮤니티처럼 움직인다. CAO(Chief Analytics Officer)에게 보고하는 적절한 규모의 팀이 존재하며, CAO가 나에게 보고한다. 사업부 내부에 상주하는 팀들도 있다”라고 말한다.  중앙의 데이터 과학자 그룹이 상용화 준비가 완료된 데이터 모델링 기능을 개발하면 사업부 데이터 과학자들이 이를 구체적인 고객 니즈를 해결하는 제품에 통합한다.  그는 “이러한 조직 구조를 통해 데이터 과학자들은 커뮤니티를 자유롭게 이동하고 사업부를 순회하며 옮겨 다닐 수 있다. 방법과 정보가 가장 필요한 것으로 자유롭게 흘러가는 커뮤니티를 확보하는 것이 전반적인 개념이다”라고 말했다. 흥미롭고 영향력 있는 일을 제안하라 모든 기업은 데이터 과학자를 필요로 하며, 이에 따라 인력 경쟁이 치열하다. 이 문제에 대해 데이판은 데이터 과학자들이 우리 모두와 마찬가지로 영향을...

2020.06.26

1 min Survey | "데이터 활용 늘었지만 수집∙정제∙분석에 지친다" IDG 조사

한국IDG가 회원을 대상으로 한 조사 결과 1년 전보다 데이터 활용이 늘었으나 데이터를 정제하는 데 대부분 시간을 보내 정작 분석에 할애할 시간이 부족한 것으로 나타났다.    이 조사에서 1년 전보다 업무에서 데이터 활용이 30% 이상 늘었다는 답변은 가장 많은 32%였고, 10~29% 늘었다는 응답도 이와 비슷한 30%였다. 10% 이내로 늘었다는 응답도 10%로, 전체적으로 1년 전보다 데이터 활용이 증가했다는 답변은 72%로 약 3/4이 이같이 응답한 것으로 집계됐다. 1년 전과 비슷한 수준이라는 답변은 26%였으며 1년 전보다 데이터 활용이 줄었다고 응답한 사람은 단 한 명도 없었다.  임원들이 데이터 활용에 적극적으로 조사됐다. 1년 전보다 데이터 활용이 30% 이상 늘었다는 답변에 이사급 이상은 무려 47%로, 다른 두 집단인 차부장(29%)과 과장 이하(27%)와 큰 차이를 보였다. 1년 전과 비슷한 수준이라는 응답에서 이사급 이상은 9%로 적었지만 다른 두 집단은 각각 26%와 35%로 상대적으로 많았다. 전반적으로 데이터 활용이 늘었다는 답변으로 보면 이사급 이상에서 무려 89%가 이같이 밝혔고 나머지 두 집단에서는 각각 72%와 62%로 나타났다.  IT업종과 비IT업종으로 크게 나눠서 볼 때 IT업종이 더 적극적이었다. 1년 전보다 데이터 활용이 30% 이상 늘었다는 응답자는 IT업종에서 37%, 비IT업종에서 23%였고 전체적으로 늘었다는 답변은 각각 78%와 57%로 IT업종에서 데이터 활용이 1년 전보다 증가한 것으로 조사됐다.  직종에 따른 데이터 활용 증가에는 큰 차이가 없었다. 1년 전보다 데이터 활용이 30% 이상 는 IT직종 종사자는 32%였고, 비IT직종 종사자는 31%로 비슷했고, 10~29% 늘었다는 응답자는 각각 31%와 27%였다.  데이터 활용이 증가했으나 데이터 정제 시간이 오래 걸려 정작 분석 시간이 부족하다는 지적도 있었다. 응답자 1/4 이상인...

의사결정 데이터 활용 분석 툴 분석 CDO 최고 데이터 책임자 Techsurvey 터크서베이

2019.04.19

한국IDG가 회원을 대상으로 한 조사 결과 1년 전보다 데이터 활용이 늘었으나 데이터를 정제하는 데 대부분 시간을 보내 정작 분석에 할애할 시간이 부족한 것으로 나타났다.    이 조사에서 1년 전보다 업무에서 데이터 활용이 30% 이상 늘었다는 답변은 가장 많은 32%였고, 10~29% 늘었다는 응답도 이와 비슷한 30%였다. 10% 이내로 늘었다는 응답도 10%로, 전체적으로 1년 전보다 데이터 활용이 증가했다는 답변은 72%로 약 3/4이 이같이 응답한 것으로 집계됐다. 1년 전과 비슷한 수준이라는 답변은 26%였으며 1년 전보다 데이터 활용이 줄었다고 응답한 사람은 단 한 명도 없었다.  임원들이 데이터 활용에 적극적으로 조사됐다. 1년 전보다 데이터 활용이 30% 이상 늘었다는 답변에 이사급 이상은 무려 47%로, 다른 두 집단인 차부장(29%)과 과장 이하(27%)와 큰 차이를 보였다. 1년 전과 비슷한 수준이라는 응답에서 이사급 이상은 9%로 적었지만 다른 두 집단은 각각 26%와 35%로 상대적으로 많았다. 전반적으로 데이터 활용이 늘었다는 답변으로 보면 이사급 이상에서 무려 89%가 이같이 밝혔고 나머지 두 집단에서는 각각 72%와 62%로 나타났다.  IT업종과 비IT업종으로 크게 나눠서 볼 때 IT업종이 더 적극적이었다. 1년 전보다 데이터 활용이 30% 이상 늘었다는 응답자는 IT업종에서 37%, 비IT업종에서 23%였고 전체적으로 늘었다는 답변은 각각 78%와 57%로 IT업종에서 데이터 활용이 1년 전보다 증가한 것으로 조사됐다.  직종에 따른 데이터 활용 증가에는 큰 차이가 없었다. 1년 전보다 데이터 활용이 30% 이상 는 IT직종 종사자는 32%였고, 비IT직종 종사자는 31%로 비슷했고, 10~29% 늘었다는 응답자는 각각 31%와 27%였다.  데이터 활용이 증가했으나 데이터 정제 시간이 오래 걸려 정작 분석 시간이 부족하다는 지적도 있었다. 응답자 1/4 이상인...

2019.04.19

조사 | “의사결정 권한과 책임, 탈 중앙 집권화”

영국 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)의 연구에 따르면, 기업들이 IT로 인해 새로운 탈 중앙 집중화의 시대로 진입했다. 리코(Ricoh)의 후원으로 전세계 기업 경영진들을 대상으로 진행된 이 조사 보고서는 현업의 임원 63%가 새로운 기술의 영향으로 2020년까지 분산된 비즈니스 모델로의 전환을 준비할 것으로 전망했다. 이러한 변화의 동인은 시스템과 프로세스의 개선인 것으로 나타났다. 또한 기업 경영 이사진들에게 집중돼 있던 사업 의사 결정에 대한 책임이 개별 직원들에게 옮겨가는 추세라고 이 보고서는 분석했다. "직원들이 데이터를 받아서 저장하고 검색할 수 있는 곳에서 더 분산된 핵심 정보를 요구하면서 기업들이 더욱 더 프로세스 지향적으로 바뀔 것이라고 확신한다”라고 리코영국의 이사 채스 몰로니는 말했다. 몰로니는 “이러한 투명성은 의사 결정이 덜 수직적으로 이뤄진다는 것을 의미하며 직원들이 고객과 직접 협력하고 신속하게 중요한 비즈니스 결정을 내릴 수 있다”라고 설명했다. EIU에 따르면, 대다수의 기업 임원은 2020년에는 고객이 새로운 제품이나 서비스 아이디어의 주요 원천이 될 것이라고 내다보고 있다. 앞으로는 고객이 내부 의사 결정을 내리는 데 중요한 부분이 될 것이라는 의견에 무려 86%의 임원들이 동의했다. 프로젝트 팀은 일반적으로 이러한 고객 및 비즈니스 파트너 등 조직 외부 사람이 포함된다. 그러나 프로세스 분산이 증가할 것으로 기대되지만, 중앙집중형 지배구조가 사업 중요한 데이터를 보호하는 데 필수적이라고 EIU는 말했다. “중요한 문서에 대해서는 디지털이 아닌 인쇄물로만 보관하는 유럽 기업들이 43%에 이르기 때문에 프로세스의 탈중앙집중화는 이들 기업들에게 큰 도전이 될 것”이라고 EIU는 덧붙였다. 현재 필요한 워크플로우를 완벽하게 자동화해서 갖췄다고 답한 임원들은 22%에 그쳤다. 이코노미스트 인텔리전스 유닛은 전세계 기업 ...

BI 의사 결정 프로세스 지향 데이터 활용 EUI 이코노미스트

2012.02.24

영국 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)의 연구에 따르면, 기업들이 IT로 인해 새로운 탈 중앙 집중화의 시대로 진입했다. 리코(Ricoh)의 후원으로 전세계 기업 경영진들을 대상으로 진행된 이 조사 보고서는 현업의 임원 63%가 새로운 기술의 영향으로 2020년까지 분산된 비즈니스 모델로의 전환을 준비할 것으로 전망했다. 이러한 변화의 동인은 시스템과 프로세스의 개선인 것으로 나타났다. 또한 기업 경영 이사진들에게 집중돼 있던 사업 의사 결정에 대한 책임이 개별 직원들에게 옮겨가는 추세라고 이 보고서는 분석했다. "직원들이 데이터를 받아서 저장하고 검색할 수 있는 곳에서 더 분산된 핵심 정보를 요구하면서 기업들이 더욱 더 프로세스 지향적으로 바뀔 것이라고 확신한다”라고 리코영국의 이사 채스 몰로니는 말했다. 몰로니는 “이러한 투명성은 의사 결정이 덜 수직적으로 이뤄진다는 것을 의미하며 직원들이 고객과 직접 협력하고 신속하게 중요한 비즈니스 결정을 내릴 수 있다”라고 설명했다. EIU에 따르면, 대다수의 기업 임원은 2020년에는 고객이 새로운 제품이나 서비스 아이디어의 주요 원천이 될 것이라고 내다보고 있다. 앞으로는 고객이 내부 의사 결정을 내리는 데 중요한 부분이 될 것이라는 의견에 무려 86%의 임원들이 동의했다. 프로젝트 팀은 일반적으로 이러한 고객 및 비즈니스 파트너 등 조직 외부 사람이 포함된다. 그러나 프로세스 분산이 증가할 것으로 기대되지만, 중앙집중형 지배구조가 사업 중요한 데이터를 보호하는 데 필수적이라고 EIU는 말했다. “중요한 문서에 대해서는 디지털이 아닌 인쇄물로만 보관하는 유럽 기업들이 43%에 이르기 때문에 프로세스의 탈중앙집중화는 이들 기업들에게 큰 도전이 될 것”이라고 EIU는 덧붙였다. 현재 필요한 워크플로우를 완벽하게 자동화해서 갖췄다고 답한 임원들은 22%에 그쳤다. 이코노미스트 인텔리전스 유닛은 전세계 기업 ...

2012.02.24

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