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기고 | 불확실성의 시대 속 실마리 잡기··· '전략적 예측' 접근법

미래를 예측하기란 불가능하다. 그러나 '전략적 예측(strategic foresight)'은 리더들이 변화를 이해하고 예측하고, 대비하면서 불확실성을 받아들일 수 있도록 도울 수 있다.   오늘날 변화의 속도는 그 어느때 보다 빠르다. 하지만 이 속도가 다시 느려질 가능성은 없다. 2000년도에 포춘 500 리스트에 포함됐던 기업의 절반이 인수·합병 됐거나 파산했다. 기업 가치가 50억 달러 이상인 기업 수는 2015년 이후 두 배나 늘었다. 급격한 변화의 원동력은 컴퓨팅 부문의 급성장이었고, 이를 통해 기술의 급속한 발전과 소형화, 민주화가 이뤄졌다. 그 결과 창업이 증가하고 낯선 경쟁업체가 등장했으며 개인화된 디지털 경험에 대한 고객 기대치가 높아졌다. 빠른 속도의 파괴적 혁신(disruption)은 기술 임원들이 기능적 리더에서 변혁적 리더로 거듭날 수 있는 기회를 제공한다. 코로나 팬데믹으로 인해 변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성이 더 커진 상황에서 임원들은 어떻게 변화를 따라갈 수 있을까? 앞서 말했듯이 미래를 예측할 수 있는 사람은 아무도 없다. 그러나 '전략적 예측'을 통해 임원들이 불확실성에 대한 내성을 기를 수는 있다. 이번 칼럼에서는 전략적 예측이 종래의 전략 수립 프로세스를 개선하는 방법에 대해 설명한다. 특히 기업들이 변화의 동인을 식별, 관찰, 해석하고 그에 따른 영향을 예측하며 적절한 대응 조치를 시행할 수 있도록 권한을 부여하는 내용에 초점을 맞출 것이다. 전략 계획 작업에 '예측'을 적용하기 전략적 예측은 변화를 예측하고, 변화에 더 잘 대응하기 위한 구조적이고 체계적인 사고방식이다. 프로세스를 부분으로 쪼개서 사고하는 전략적 예측에는 결정론적 접근법이 아닌 적응적 접근법이 장려된다. 이 접근법은 현재에서 미래로 나아가면서 전략을 세우는 것보다 미래 시점에서 시작해 현재로 되돌아오는 시각을 갖는 것부터 시작한다. 이렇게 함으로써 기업이 변화의 외부 동인에 대해 보다 더 완전하고 총체적인 이해를 갖게 된다. 또...

비즈니스혁신 전략적사고 예측 분석

2021.10.28

미래를 예측하기란 불가능하다. 그러나 '전략적 예측(strategic foresight)'은 리더들이 변화를 이해하고 예측하고, 대비하면서 불확실성을 받아들일 수 있도록 도울 수 있다.   오늘날 변화의 속도는 그 어느때 보다 빠르다. 하지만 이 속도가 다시 느려질 가능성은 없다. 2000년도에 포춘 500 리스트에 포함됐던 기업의 절반이 인수·합병 됐거나 파산했다. 기업 가치가 50억 달러 이상인 기업 수는 2015년 이후 두 배나 늘었다. 급격한 변화의 원동력은 컴퓨팅 부문의 급성장이었고, 이를 통해 기술의 급속한 발전과 소형화, 민주화가 이뤄졌다. 그 결과 창업이 증가하고 낯선 경쟁업체가 등장했으며 개인화된 디지털 경험에 대한 고객 기대치가 높아졌다. 빠른 속도의 파괴적 혁신(disruption)은 기술 임원들이 기능적 리더에서 변혁적 리더로 거듭날 수 있는 기회를 제공한다. 코로나 팬데믹으로 인해 변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성이 더 커진 상황에서 임원들은 어떻게 변화를 따라갈 수 있을까? 앞서 말했듯이 미래를 예측할 수 있는 사람은 아무도 없다. 그러나 '전략적 예측'을 통해 임원들이 불확실성에 대한 내성을 기를 수는 있다. 이번 칼럼에서는 전략적 예측이 종래의 전략 수립 프로세스를 개선하는 방법에 대해 설명한다. 특히 기업들이 변화의 동인을 식별, 관찰, 해석하고 그에 따른 영향을 예측하며 적절한 대응 조치를 시행할 수 있도록 권한을 부여하는 내용에 초점을 맞출 것이다. 전략 계획 작업에 '예측'을 적용하기 전략적 예측은 변화를 예측하고, 변화에 더 잘 대응하기 위한 구조적이고 체계적인 사고방식이다. 프로세스를 부분으로 쪼개서 사고하는 전략적 예측에는 결정론적 접근법이 아닌 적응적 접근법이 장려된다. 이 접근법은 현재에서 미래로 나아가면서 전략을 세우는 것보다 미래 시점에서 시작해 현재로 되돌아오는 시각을 갖는 것부터 시작한다. 이렇게 함으로써 기업이 변화의 외부 동인에 대해 보다 더 완전하고 총체적인 이해를 갖게 된다. 또...

2021.10.28

김진철의 How-to-Big Data | CPS와 Digital Transformation (2)

소위 GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)로 불리는 플랫폼 기업들의 성공을 벤치마크하고 기업 경영에 접목시켜 성장을 꾀하는 디지털 전환이 이 시대의 새로운 경영 마인드로 붐을 일으키고 있는 가운데, 이런 디지털 전환에서 빅데이터와 사이버 물리 시스템 기술의 중요성에 대해서 지난 시간에 소개한 바 있다.  컬럼비아 대학교 비즈니스 스쿨의 데이빗 로저스 교수는 자신의 책 “디지털 전환 지침서(The Digital Transformation Playbook)”에서 디지털 전환을 크게 다섯 가지 차원(dimension)에서 보도록 조언하고 있다[2-3]. 이 다섯 가지 차원(dimension)은 고객, 경쟁, 데이터, 혁신, 가치인데, 여기서 데이터는 나머지 네 가지 차원에서 일어나는 디지털 전환 활동의 연료가 된다는 점에서 중요하다. 이렇게 다섯 가지 차원에서 일어나는 디지털 전환의 연료인 데이터를 생산, 가공하고 소비하는 기술로서 빅데이터 기술, 사이버 물리 시스템 기술과 체계는 디지털 전환의 신경계로서 역할을 하게 된다. 이런 사례 중 대표격인 버버리와 제너럴 일렉트릭의 디지털 전환 사례를 지난 마흔 여덟 번째 글에서 같이 살펴보면서 이 사례들이 주는 교훈에 대해서 생각해 보았다. 위 다섯 가지 차원과 함께 디지털 전환을 이끄는 중요한 요소로서 필자는 이번 글에서 “예측 분석(Predictive Analytics)”과 “미래 연구(Future Forecasting)”에 대해서 살펴보려고 한다.    데이터를 이용한 과학적인 의사 결정을 적극적으로 수용하고, 이를 사이버 물리 시스템과 인프라로 자동화하여 비즈니스의 기민성과 확장성(scalability)을 높이는 디지털 전환이 되기 위해서는, 디지털 전환의 신경계가 적시, 적소에 배치되고 동작할 수 있도록 하는 기민하고 효과적인 의사 결정, 계획 과정이 필요하게 된다. 예측 분석과 미래 연구는 이렇게 사이버 물리 시스템 기반 지능형 서비스 비즈니...

김진철 빅데이터 디지털 트랜스포메이션 디지털 전환 디지털 변혁 데이터 과학 아디다스 스마트팩토리 사이버 물리 시스템 예측 분석 자율주행 5G 우버 디지털 트윈 제너럴 일렉트릭

2021.01.26

소위 GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)로 불리는 플랫폼 기업들의 성공을 벤치마크하고 기업 경영에 접목시켜 성장을 꾀하는 디지털 전환이 이 시대의 새로운 경영 마인드로 붐을 일으키고 있는 가운데, 이런 디지털 전환에서 빅데이터와 사이버 물리 시스템 기술의 중요성에 대해서 지난 시간에 소개한 바 있다.  컬럼비아 대학교 비즈니스 스쿨의 데이빗 로저스 교수는 자신의 책 “디지털 전환 지침서(The Digital Transformation Playbook)”에서 디지털 전환을 크게 다섯 가지 차원(dimension)에서 보도록 조언하고 있다[2-3]. 이 다섯 가지 차원(dimension)은 고객, 경쟁, 데이터, 혁신, 가치인데, 여기서 데이터는 나머지 네 가지 차원에서 일어나는 디지털 전환 활동의 연료가 된다는 점에서 중요하다. 이렇게 다섯 가지 차원에서 일어나는 디지털 전환의 연료인 데이터를 생산, 가공하고 소비하는 기술로서 빅데이터 기술, 사이버 물리 시스템 기술과 체계는 디지털 전환의 신경계로서 역할을 하게 된다. 이런 사례 중 대표격인 버버리와 제너럴 일렉트릭의 디지털 전환 사례를 지난 마흔 여덟 번째 글에서 같이 살펴보면서 이 사례들이 주는 교훈에 대해서 생각해 보았다. 위 다섯 가지 차원과 함께 디지털 전환을 이끄는 중요한 요소로서 필자는 이번 글에서 “예측 분석(Predictive Analytics)”과 “미래 연구(Future Forecasting)”에 대해서 살펴보려고 한다.    데이터를 이용한 과학적인 의사 결정을 적극적으로 수용하고, 이를 사이버 물리 시스템과 인프라로 자동화하여 비즈니스의 기민성과 확장성(scalability)을 높이는 디지털 전환이 되기 위해서는, 디지털 전환의 신경계가 적시, 적소에 배치되고 동작할 수 있도록 하는 기민하고 효과적인 의사 결정, 계획 과정이 필요하게 된다. 예측 분석과 미래 연구는 이렇게 사이버 물리 시스템 기반 지능형 서비스 비즈니...

2021.01.26

미래 보여주는 수정구슬··· ‘예측 분석’ 위한 툴 15가지 

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 ...

빅데이터 데이터 데이터 분석 데이터 애널리틱스 예측 분석 인공지능 머신러닝 분석 툴 알터릭스 아마존 보드 대시 쿠버네티스 데이터브릭스 데이터로봇 IBM 왓슨 SPSS 인포메이션 빌더스 매스웍스 파이썬 주피터 노트북 R 래피드 마이너 SAP SAS 타블로 세일즈포스닷컴

2020.07.20

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

'분석 덕분에…' F1 우승 메르세데스-AMG 페트로나스의 비밀병기

F1에서 다섯번째 챔피언십을 따내는 데 성공한 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 우승의 핵심 요인으로 데이터 시각화, 예측 분석, AI를 지목했다.  F1(Formula One) 경주차들은 지구상에서 가장 기술적으로 발전된 육상 운송수단이다. 2014년부터 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 한 시즌 중 FIA(Fédération Internationale de l'Automobile)가 가장 성공적인 디자이너에게 수여하는 WCC(World Constructor's Championship)으로 등극했고 이후 줄곧 선두 자리를 지켰다. 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠의 IT 책임자 매트 해리스는 해당 제작사의 지속적인 혁신의 핵심은 데이터와 분석이라며 다음과 같이 말했다. "F1은 놀랍도록 역동적인 스포츠이며 우리는 변화하는 규정에 적응해야 하고, 여기에서 기술을 통해 규정의 범위 안에서 가장 관련성이 높은 정보를 수집하고 핵심 요소를 효율적으로 분석하기 때문에 경쟁력 있는 팀에게 매우 중요할 수 있다."   F1 자동차들은 1인승 오픈 콕핏(Open Cockpit) 오픈 휠(Open-wheel) 경주차이며 반드시 팀 스스로 정확한 사양에 따라 제작해야 한다. 공기 역학은 이 자동차 설계의 핵심이며 단순히 항력을 최소화할 뿐 아니라 자동차가 높은 속도로 코너를 돌 때 노면에 붙어 있을 수 있도록 다운포스를 생성한다. 대형 F1팀들은 수억 달러의 예산을 확보할 수 있다. 시속 225마일의 최고 속도에 도달할 수 있는 자동차들은 트랙에 맞추어 조정하며 날씨 조건과 관련되어 있다. 대형 팀은 한 경기당 약 50명의 기술 인력을 현장에 투입할 수 있으며 팀의 공장에는 수백 명이 더 있다. 경기 주말에는 엔진과 타이어부터 운전자 장갑의 생체인식 센서까지 모든 것에 설치된 300개 이상의 센서로부터 테라바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있다. 해리스에 따르면 F1 경주에서는 1백분의 1초, 그리고 아무리 작은 요소라도 경주 ...

CIO 카 레이싱 자동차 경주 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠 예측 분석 F1 스폿파이어 데이터 시각화 인공지능 팁코 포뮬라원

2019.08.06

F1에서 다섯번째 챔피언십을 따내는 데 성공한 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 우승의 핵심 요인으로 데이터 시각화, 예측 분석, AI를 지목했다.  F1(Formula One) 경주차들은 지구상에서 가장 기술적으로 발전된 육상 운송수단이다. 2014년부터 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 한 시즌 중 FIA(Fédération Internationale de l'Automobile)가 가장 성공적인 디자이너에게 수여하는 WCC(World Constructor's Championship)으로 등극했고 이후 줄곧 선두 자리를 지켰다. 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠의 IT 책임자 매트 해리스는 해당 제작사의 지속적인 혁신의 핵심은 데이터와 분석이라며 다음과 같이 말했다. "F1은 놀랍도록 역동적인 스포츠이며 우리는 변화하는 규정에 적응해야 하고, 여기에서 기술을 통해 규정의 범위 안에서 가장 관련성이 높은 정보를 수집하고 핵심 요소를 효율적으로 분석하기 때문에 경쟁력 있는 팀에게 매우 중요할 수 있다."   F1 자동차들은 1인승 오픈 콕핏(Open Cockpit) 오픈 휠(Open-wheel) 경주차이며 반드시 팀 스스로 정확한 사양에 따라 제작해야 한다. 공기 역학은 이 자동차 설계의 핵심이며 단순히 항력을 최소화할 뿐 아니라 자동차가 높은 속도로 코너를 돌 때 노면에 붙어 있을 수 있도록 다운포스를 생성한다. 대형 F1팀들은 수억 달러의 예산을 확보할 수 있다. 시속 225마일의 최고 속도에 도달할 수 있는 자동차들은 트랙에 맞추어 조정하며 날씨 조건과 관련되어 있다. 대형 팀은 한 경기당 약 50명의 기술 인력을 현장에 투입할 수 있으며 팀의 공장에는 수백 명이 더 있다. 경기 주말에는 엔진과 타이어부터 운전자 장갑의 생체인식 센서까지 모든 것에 설치된 300개 이상의 센서로부터 테라바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있다. 해리스에 따르면 F1 경주에서는 1백분의 1초, 그리고 아무리 작은 요소라도 경주 ...

2019.08.06

'IT 자동화에는 이미 절반이 활용 중'··· 현대 기업들의 AI 사용례 톱3

AI 기술이 특히 인기리에 활용되는 분야는 IT다. IT 자동화, 품질 관리, 사이버 보안 등이 대표적이다. 하지만 기술이 개선되고 사용이 간편해지는 한편, 유용성이 입증되면서 상황이 달라질 것이라고 전문가들이 전망하고 있다.    IT 자동화, 품질 관리, 사이버 보안 지난해 말 미국 내 임원들을 대상으로 실시한 딜로이트의 설문조사에 따르면 IT 자동화가 AI의 가장 인기 있는 사용례였다. 기업 중 47%가 이를 활용하고 있었다. 품질관리와 사이버 보안이 각각 46%와 41%로 그 뒤를 따랐다. 사이버 보안은 전 세계 600명의 임원을 대상으로 실시한 에이펙스(Apex)의 설문조사에서도 주요 AI 및 ML 사용례로 꼽힌 바 있다.  IT 부서들이 AI를 도입하는 이유는 IT 부문 종사자들이 데이터 작업에 익숙하며 시범 프로젝트 수행 및 신규 기술 탐구에 관심이 있고 스타트업과 협력할 의지가 있기 때문이라고 딜로이트 RFA(Risk and Financial Advisory)의 AI 전문가 사미르 한스가 말했다. 그는 "AI, 머신러닝, 데이터 사이언스 애플리케이션은 매우 IT 집약적이다. 마케팅 부문부터 시작하고 싶을 수 있지만 마케팅 부문의 사람들은 일반적으로 IT 부문의 사람들만큼 기술에 능하지 못하다"라고 말했다. 이로 인해 IT 분야에서의 활용에 사용되는 AI와 머신러닝은 다른 분야에서보다 좀더 성숙한 특성을 보인다. 그것이 G&S(Goulson & Storrs)의 CIO 존 아스놀트의 경험이었다. 보스톤에 위치한 이 로펌은 법률 시장을 혁신할 수 있는 AI의 발전을 예의주시하고 있다. 하지만 해당 기술의 첫 배치는 사이버 보안이었다. 해당 기업은 125개의 가상 서버와 관련 네트워크 장비를 포함하여 5개 지역에 데이터센터를 보유하고 있다. 아스놀트는 전통적인 보안 접근방식에서는 문제가 발생한 이후의 상황이 누락될 수 있다고 지적했다. 가령 침입자가 사용자 계정을 해킹하거나 취약성을 이용해 보안 ...

비즈니스 예측 분석 IT 자동화 챗봇 AI 보안

2019.07.26

AI 기술이 특히 인기리에 활용되는 분야는 IT다. IT 자동화, 품질 관리, 사이버 보안 등이 대표적이다. 하지만 기술이 개선되고 사용이 간편해지는 한편, 유용성이 입증되면서 상황이 달라질 것이라고 전문가들이 전망하고 있다.    IT 자동화, 품질 관리, 사이버 보안 지난해 말 미국 내 임원들을 대상으로 실시한 딜로이트의 설문조사에 따르면 IT 자동화가 AI의 가장 인기 있는 사용례였다. 기업 중 47%가 이를 활용하고 있었다. 품질관리와 사이버 보안이 각각 46%와 41%로 그 뒤를 따랐다. 사이버 보안은 전 세계 600명의 임원을 대상으로 실시한 에이펙스(Apex)의 설문조사에서도 주요 AI 및 ML 사용례로 꼽힌 바 있다.  IT 부서들이 AI를 도입하는 이유는 IT 부문 종사자들이 데이터 작업에 익숙하며 시범 프로젝트 수행 및 신규 기술 탐구에 관심이 있고 스타트업과 협력할 의지가 있기 때문이라고 딜로이트 RFA(Risk and Financial Advisory)의 AI 전문가 사미르 한스가 말했다. 그는 "AI, 머신러닝, 데이터 사이언스 애플리케이션은 매우 IT 집약적이다. 마케팅 부문부터 시작하고 싶을 수 있지만 마케팅 부문의 사람들은 일반적으로 IT 부문의 사람들만큼 기술에 능하지 못하다"라고 말했다. 이로 인해 IT 분야에서의 활용에 사용되는 AI와 머신러닝은 다른 분야에서보다 좀더 성숙한 특성을 보인다. 그것이 G&S(Goulson & Storrs)의 CIO 존 아스놀트의 경험이었다. 보스톤에 위치한 이 로펌은 법률 시장을 혁신할 수 있는 AI의 발전을 예의주시하고 있다. 하지만 해당 기술의 첫 배치는 사이버 보안이었다. 해당 기업은 125개의 가상 서버와 관련 네트워크 장비를 포함하여 5개 지역에 데이터센터를 보유하고 있다. 아스놀트는 전통적인 보안 접근방식에서는 문제가 발생한 이후의 상황이 누락될 수 있다고 지적했다. 가령 침입자가 사용자 계정을 해킹하거나 취약성을 이용해 보안 ...

2019.07.26

'입원이 필요한 환자만 골라내기'··· 예측 분석이 풀어낸 '응급실의 난제'

응급부서(ED) 의료의 가장 어려운 점은 관찰을 위해 입원이 필요한 환자와 집으로 돌려 보낼 환자를 구분하는 것이다. 이 난제를 예측 분석으로 해결하려는 시도가 본격화하고 있다.   불필요한 입원으로 피해는 심각하다. 다른 환자의 대기 시간이 늘어나고 정말로 필요한 환자를 위한 병상이 부족해지며 응급 의료 인력의 시간 낭비, 환자, 병원, 보험사의 비용 부담 등 많은 문제가 발생한다. 반면 치료가 필요한 환자를 입원시키지 않으면 치명적인 결과가 발생할 수 있다.   미국 일리노이에서 병원 4개를 운영하는 NSUHS(NorthShore University HealthSystem)는 이 문제를 해결하기 위해 데이터와 예측 분석을 활용하고 있다. NSUHS는 'ED에서의 기술 지향적인 흉통 관리(Technology-driven Chest Pain Management in the ED)'라는 프로젝트를 통해 CIO 100 대상에서 IT 부문 우수상을 받았다.   근거 기반 접근방식 흉통은 ED 직원이 응급 부서에서 관찰을 위해 환자를 입원시키기로 하는 가장 보편적인 이유다. 하지만 2017년 이전에는 흉통 환자의 입원 여부를 결정하는 명확한 기준이 없었다. 흉통은 심장마비의 조짐일 수 있지만 속 쓰림 등 훨씬 덜 심각한 질환의 증상일 수도 있다.   NSUHS의 임상 분석 AVP(Assistant Vice President) 채드 콘차크는 "심각한 상황일 수 있다는 가정을 배제하는 측면에서 병원을 실제로 생각보다 더 보수적이다. 따라서 응급실의 의사와 환자가 심장마비 위험이 높은 환자를 더 잘 파악하고 식별할 수 있도록 돕는 툴을 만들 수 있는지가 중요했다"라고 말했다.   NSUHS는 이 문제를 해결하기 위해 다기능팀을 구성했다. 이 팀에는 해당 의료 시스템의 최고 품질 및 혁신 경영자, 병원 원장, 2명의 ED 의사, IHIT(Inpatient Health Information Technology)팀, CA(Clin...

CIO 예측 분석 응급실 NSUHS

2019.07.11

응급부서(ED) 의료의 가장 어려운 점은 관찰을 위해 입원이 필요한 환자와 집으로 돌려 보낼 환자를 구분하는 것이다. 이 난제를 예측 분석으로 해결하려는 시도가 본격화하고 있다.   불필요한 입원으로 피해는 심각하다. 다른 환자의 대기 시간이 늘어나고 정말로 필요한 환자를 위한 병상이 부족해지며 응급 의료 인력의 시간 낭비, 환자, 병원, 보험사의 비용 부담 등 많은 문제가 발생한다. 반면 치료가 필요한 환자를 입원시키지 않으면 치명적인 결과가 발생할 수 있다.   미국 일리노이에서 병원 4개를 운영하는 NSUHS(NorthShore University HealthSystem)는 이 문제를 해결하기 위해 데이터와 예측 분석을 활용하고 있다. NSUHS는 'ED에서의 기술 지향적인 흉통 관리(Technology-driven Chest Pain Management in the ED)'라는 프로젝트를 통해 CIO 100 대상에서 IT 부문 우수상을 받았다.   근거 기반 접근방식 흉통은 ED 직원이 응급 부서에서 관찰을 위해 환자를 입원시키기로 하는 가장 보편적인 이유다. 하지만 2017년 이전에는 흉통 환자의 입원 여부를 결정하는 명확한 기준이 없었다. 흉통은 심장마비의 조짐일 수 있지만 속 쓰림 등 훨씬 덜 심각한 질환의 증상일 수도 있다.   NSUHS의 임상 분석 AVP(Assistant Vice President) 채드 콘차크는 "심각한 상황일 수 있다는 가정을 배제하는 측면에서 병원을 실제로 생각보다 더 보수적이다. 따라서 응급실의 의사와 환자가 심장마비 위험이 높은 환자를 더 잘 파악하고 식별할 수 있도록 돕는 툴을 만들 수 있는지가 중요했다"라고 말했다.   NSUHS는 이 문제를 해결하기 위해 다기능팀을 구성했다. 이 팀에는 해당 의료 시스템의 최고 품질 및 혁신 경영자, 병원 원장, 2명의 ED 의사, IHIT(Inpatient Health Information Technology)팀, CA(Clin...

2019.07.11

호주 기차에 '인공 두뇌' 탑재··· 센서 데이터 분석해 예지정비에 활용

열차의 센서 데이터를 사용하는 소프트웨어가 예측 유지보수 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.   시드니의 워라타(Waratah) 열차에 다우너 EDI(Downer EDI)와 마이크로소프트 애저팀이 만든 지능형 소프트웨어가 장착돼 차량 유지 관리와 기타 데이터 기반 의사 결정을 추적하고 있다. 호주 뉴사우스웨일스(NSW)주정부는 2016년 시드니 그로쓰 트레인 프로젝트(Sydney Growth Trains Project)에서 24대의 워라타 시리즈 2(Waratah Series 2) 열차를 주문했다. 올해 초 17대의 열차를 추가한 데 이어 또 다른 24대를 이달에 인도받을 예정이다. 이 열차는 다우너 EDI에서 유지 관리하며, 이 회사는 현재 78대의 열차를 관리하고 유지하기 위해 NSW주정부와 30년 계약을 맺은 상태다. 최근 다우너는 300대 이상의 워라타 열차에 이상의 센서와 약 90대의 카메라를 장착했으며, 열차의 함대에서 센서 데이터를 소비하는 소프트웨어를 지원했다. 다우너의 디지털 기술 및 혁신 담당 총괄 책임자인 마이크 에일링은 예측 가능한 유지 관리 및 데이터 중심 의사 결정을 지원한다. 에일링에 따르면 엔지니어는 열차의 온도, 전압 및 전류의 이상치, 도어 개폐 시간 등 매우 세부적인 데이터를 통해 추이를 분석할 수 있다. 즉, 데이터의 작은 변화만으로도 다우너에게 진행 상황과 주의가 필요한 사항에 대한 조기 경보를 전달할 수 있음을 의미한다. 머신러닝과 지능형 데이터 분석을 통해 엔지니어는 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있다. 해외 공급 업체로부터 미리 교체할 부품 정보를 전달해 받아서 준비할 수 있다.  다우너의 롤링스톡(rollingstock) 서비스 사업은 트레인DNA(TrainDNA) 제품의 백엔드로 사용되는 애저 기반 솔루션의 첫 도입 사례 중 하나다. 다우너의 롤링스톡 서비스, 트랜스포트, 인프라를 담당하는 이그제큐티브 제너럴 매니저인 팀 영은 다우너가 이 솔루션을 &l...

유지보수 사물인터넷 디지털화 파워 BI 마이크로소프트 애저 데이터 레이크 예지정비 다우너 워라타 예측 분석 기차 센서 CIO 빅데이터 데이터베이스 정부 공공 SQL 인공지능 카메라 인공 두뇌

2019.04.17

열차의 센서 데이터를 사용하는 소프트웨어가 예측 유지보수 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.   시드니의 워라타(Waratah) 열차에 다우너 EDI(Downer EDI)와 마이크로소프트 애저팀이 만든 지능형 소프트웨어가 장착돼 차량 유지 관리와 기타 데이터 기반 의사 결정을 추적하고 있다. 호주 뉴사우스웨일스(NSW)주정부는 2016년 시드니 그로쓰 트레인 프로젝트(Sydney Growth Trains Project)에서 24대의 워라타 시리즈 2(Waratah Series 2) 열차를 주문했다. 올해 초 17대의 열차를 추가한 데 이어 또 다른 24대를 이달에 인도받을 예정이다. 이 열차는 다우너 EDI에서 유지 관리하며, 이 회사는 현재 78대의 열차를 관리하고 유지하기 위해 NSW주정부와 30년 계약을 맺은 상태다. 최근 다우너는 300대 이상의 워라타 열차에 이상의 센서와 약 90대의 카메라를 장착했으며, 열차의 함대에서 센서 데이터를 소비하는 소프트웨어를 지원했다. 다우너의 디지털 기술 및 혁신 담당 총괄 책임자인 마이크 에일링은 예측 가능한 유지 관리 및 데이터 중심 의사 결정을 지원한다. 에일링에 따르면 엔지니어는 열차의 온도, 전압 및 전류의 이상치, 도어 개폐 시간 등 매우 세부적인 데이터를 통해 추이를 분석할 수 있다. 즉, 데이터의 작은 변화만으로도 다우너에게 진행 상황과 주의가 필요한 사항에 대한 조기 경보를 전달할 수 있음을 의미한다. 머신러닝과 지능형 데이터 분석을 통해 엔지니어는 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있다. 해외 공급 업체로부터 미리 교체할 부품 정보를 전달해 받아서 준비할 수 있다.  다우너의 롤링스톡(rollingstock) 서비스 사업은 트레인DNA(TrainDNA) 제품의 백엔드로 사용되는 애저 기반 솔루션의 첫 도입 사례 중 하나다. 다우너의 롤링스톡 서비스, 트랜스포트, 인프라를 담당하는 이그제큐티브 제너럴 매니저인 팀 영은 다우너가 이 솔루션을 &l...

2019.04.17

기고 | 신기술 투자 전략 수립시 중요한 3가지

디지털 폭풍을 극복하려면 IT서비스 업체가 현명하게 선택해야 한다. 급변하는 신기술에 관한 고객의 기대에 부응하려는 IT서비스 업체에게는 집중 투자, 인재 육성, 파트너와의 효과적인 협력으로 비즈니스 성과를 달성하는 디지털 솔루션을 확보하는 것이 중요하다. 기업은 고객, 인력, 파트너와의 거래 방식에 중대한 영향을 줄 수 있는 신속한 기술 혁신에 계속해서 직면하게 될 것이다. 디지털 경제에서 생존하고 번영케 해주는 신기술은 경쟁우위를 창출하고, 가치를 만들어 내며, 법률 및 규제 장애를 극복하고, 운영비를 절감하며, 혁신적인 비즈니스 모델을 구현하는 데 도움이 될 수 있다. 최근 가트너의 연구에 따르면, 규범적 분석 및 예측 분석, 머신러닝/딥러닝, 가상 비서, 사물인터넷(IoT)은 기업용 기술 구매자가 2022년 말까지 경쟁우위를 위해 도입하는 주요 신기술로 선정됐다. 이들 기업은 기술 서비스 업체가 디지털 변혁을 지원하기 위해 신기술의 영역에 대해 이야기하고 경험할 수 있을 것으로 기대한다. 이는 기업의 비즈니스가 신기술을 활용하는 솔루션을 교육하고 조언하며 구현할 중요한 기회를 제공한다. 따라서 기업이 가치를 실현하는 방법을 재발견하고 경쟁사를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 비즈니스 모델을 개발하는 데 도움이 되도록 투자하는 것이 중요하다. 또한 이는 때로는 압도적인 경쟁 자원 배분이라는 맥락에서 이를 달성하려는 시도를 의미한다. 세상을 정복하려 하지 마라 각 시장과 산업에서 사례를 구축하는 팀에 투자해 새로운 기술을 추구하는 것이 하나의 방법일 수 있다. 그러나 내부 승인 획득, 직원 채용이나 이직, 기업 전체 도입, 내부 지식 및 자산 구축 등은 실행에 옮기기가 어려운 일이다. 현재 시장에서 부상하는 기술을 고객이 기대하는 수준으로 구현하기는 중견이나 중소 서비스 업체는 물론 대형 기술 서비스 업체도 거의 불가능하다. 가트너는 2022년 말까지 한두 개의 디지털 비즈니스 분야에 집중...

가트너 IT서비스 투자 예측 분석 사물인터넷 디지털 변혁 가상 비서

2018.07.30

디지털 폭풍을 극복하려면 IT서비스 업체가 현명하게 선택해야 한다. 급변하는 신기술에 관한 고객의 기대에 부응하려는 IT서비스 업체에게는 집중 투자, 인재 육성, 파트너와의 효과적인 협력으로 비즈니스 성과를 달성하는 디지털 솔루션을 확보하는 것이 중요하다. 기업은 고객, 인력, 파트너와의 거래 방식에 중대한 영향을 줄 수 있는 신속한 기술 혁신에 계속해서 직면하게 될 것이다. 디지털 경제에서 생존하고 번영케 해주는 신기술은 경쟁우위를 창출하고, 가치를 만들어 내며, 법률 및 규제 장애를 극복하고, 운영비를 절감하며, 혁신적인 비즈니스 모델을 구현하는 데 도움이 될 수 있다. 최근 가트너의 연구에 따르면, 규범적 분석 및 예측 분석, 머신러닝/딥러닝, 가상 비서, 사물인터넷(IoT)은 기업용 기술 구매자가 2022년 말까지 경쟁우위를 위해 도입하는 주요 신기술로 선정됐다. 이들 기업은 기술 서비스 업체가 디지털 변혁을 지원하기 위해 신기술의 영역에 대해 이야기하고 경험할 수 있을 것으로 기대한다. 이는 기업의 비즈니스가 신기술을 활용하는 솔루션을 교육하고 조언하며 구현할 중요한 기회를 제공한다. 따라서 기업이 가치를 실현하는 방법을 재발견하고 경쟁사를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 비즈니스 모델을 개발하는 데 도움이 되도록 투자하는 것이 중요하다. 또한 이는 때로는 압도적인 경쟁 자원 배분이라는 맥락에서 이를 달성하려는 시도를 의미한다. 세상을 정복하려 하지 마라 각 시장과 산업에서 사례를 구축하는 팀에 투자해 새로운 기술을 추구하는 것이 하나의 방법일 수 있다. 그러나 내부 승인 획득, 직원 채용이나 이직, 기업 전체 도입, 내부 지식 및 자산 구축 등은 실행에 옮기기가 어려운 일이다. 현재 시장에서 부상하는 기술을 고객이 기대하는 수준으로 구현하기는 중견이나 중소 서비스 업체는 물론 대형 기술 서비스 업체도 거의 불가능하다. 가트너는 2022년 말까지 한두 개의 디지털 비즈니스 분야에 집중...

2018.07.30

막무가내 도전은 곤란··· 예측 애널리틱스 도입 원칙 7가지

예측 애널리틱스(Predictive analytics)는 강력한 도구다. 그러나 이 강력한 도구조차도 사용자가 해당 기술을 배치하거나 활용하는 과정에서 직면할 수 있는 문제를 ‘예측’하지는 못한다. “내가 관찰한 가장 큰 문제는 애당초 문제가 있다는 것을 깨닫지 못하는 것이다.” 통계 기법과 예측 애널리틱스(Predictive Analytics)를 비즈니스 프로세스에 적용하는 데 있어 선구자 역할을 한 W. 에드워드 데밍는은 예측 애널리틱스와 관련해 위와 같은 조언을 강조하곤 한다.  그에 따르면 예측 애널리틱스에서 큰 문제들이 계획과 초기 배포 단계에서는 잘 드러나지 않는다. 기술이 예상한 성과를 전달하지 못하면서 문제가 점차 대두되곤 한다. 애석하게도 이러한 문제 상당수는 미리 예방할 수 있었던 것들이다.  엣지 장치 분석 소프트웨어 개발사인 SWIM.AI의 사이먼 크로스비 CTO에 따르면, 예측 애널리틱스 프로젝트에서는 특히 미흡한 계획과 비현실적인 기대 때문에 발생하는 문제와 도전과제가 많다. “예측 애널리틱스는 저절로, 자동으로 복잡한 시스템에 사용하고, 이를 개선시키는 ‘마법 지팡이’가 아니다. 추구하는 인사이트의 종류를 정확히 인식하고, 재빨리 가설을 세우고 동적으로 데이터 스트림에 분석을 적용, 상관관계나 이례(이상이나 변칙)를 찾고 미래의 성과를 예측할 수 있는 도구들을 선택해야 한다”라고 그는 설명했다. 예측 애널리틱스 도입 시 자주 발생하는 도전과제를 피하거나 해결할 수 있도록 도움을 주는 7가지 조언을 정리했다. 1. 공식 전략을 수립해 이행한다 ‘즉시 해치우는’(Winging it) 방식은 복잡한 엔터프라이즈 기술인 예측 애널리틱스에 효과적으로 접근하는 방법이 아니다. 위험 관리 컨설팅 회사인 CBIZ 리스크 앤 어드바이저리 서비스(CBI...

데이터 과학자 예측 분석 프레딕티브 애널리틱스 예측 애널리틱스

2018.07.12

예측 애널리틱스(Predictive analytics)는 강력한 도구다. 그러나 이 강력한 도구조차도 사용자가 해당 기술을 배치하거나 활용하는 과정에서 직면할 수 있는 문제를 ‘예측’하지는 못한다. “내가 관찰한 가장 큰 문제는 애당초 문제가 있다는 것을 깨닫지 못하는 것이다.” 통계 기법과 예측 애널리틱스(Predictive Analytics)를 비즈니스 프로세스에 적용하는 데 있어 선구자 역할을 한 W. 에드워드 데밍는은 예측 애널리틱스와 관련해 위와 같은 조언을 강조하곤 한다.  그에 따르면 예측 애널리틱스에서 큰 문제들이 계획과 초기 배포 단계에서는 잘 드러나지 않는다. 기술이 예상한 성과를 전달하지 못하면서 문제가 점차 대두되곤 한다. 애석하게도 이러한 문제 상당수는 미리 예방할 수 있었던 것들이다.  엣지 장치 분석 소프트웨어 개발사인 SWIM.AI의 사이먼 크로스비 CTO에 따르면, 예측 애널리틱스 프로젝트에서는 특히 미흡한 계획과 비현실적인 기대 때문에 발생하는 문제와 도전과제가 많다. “예측 애널리틱스는 저절로, 자동으로 복잡한 시스템에 사용하고, 이를 개선시키는 ‘마법 지팡이’가 아니다. 추구하는 인사이트의 종류를 정확히 인식하고, 재빨리 가설을 세우고 동적으로 데이터 스트림에 분석을 적용, 상관관계나 이례(이상이나 변칙)를 찾고 미래의 성과를 예측할 수 있는 도구들을 선택해야 한다”라고 그는 설명했다. 예측 애널리틱스 도입 시 자주 발생하는 도전과제를 피하거나 해결할 수 있도록 도움을 주는 7가지 조언을 정리했다. 1. 공식 전략을 수립해 이행한다 ‘즉시 해치우는’(Winging it) 방식은 복잡한 엔터프라이즈 기술인 예측 애널리틱스에 효과적으로 접근하는 방법이 아니다. 위험 관리 컨설팅 회사인 CBIZ 리스크 앤 어드바이저리 서비스(CBI...

2018.07.12

'데이터로 경쟁한다' 루프트한자가 AI에 적극적인 이유

루프트한자가 예지 정비, 가격 책정, 비행 일정에 머신러닝을 활용하고 있다. 이 회사 최고 디지털 책임자(CDO)인 크리스찬 랑거는 항공 산업계가 이미 알고 있듯이 AI가 항공 산업에 두려움과 흥분을 가져다줄 것으로 전망했다. 랑거가 AI에 관심이 많은 것은 루프트한자에 데이터가 풍부하기 때문이다. 에어버스 A350 한 대가 하루에 대략 1.5테라바이트의 데이터를 생산하며 제너럴일렉트릭(GE) GEnx(차세대 제너럴 일렉트릭) 제트기 엔진 하나가 평균 비행에서 1억 5,000만 데이터 포인트를 만들어 낸다. 이 데이터는 루프트한자가 현재의 서비스를 개선하고 새로운 서비스를 개발하는 데 도움을 줄 수 있다. 랑거는 더욱 발빠르게 움직이는 경쟁자가 기존 항공사에 도전장을 내밀 기회를 만들어줄 수 있다는 점에서 AI를 바라보고 있다. 랑거는 2018년에 약 480억 달러의 벤처캐피탈 자금이 이 산업에 투자될 것으로 예상한다. 2,500여 개의 여행 기술 및 이동성 관련 신생기업을 알고 있으며 베를린에 있는 루프트한자 이노베이션 허브(Lufthansa Innovation Hub)에서 이들을 모니터링 한다. 이들 신생기업은 계획 시스템 면에서 항공 산업에 있던 기존 모터를 대체할 듯 위협하고 있다. 계획 변경 루프트한자는 직원, 승객, 항공기, 예비 부품을 관리하기 위해 계획 시스템을 사용한다. 랑거는 AI 서밋 런던(AI Summit London)에서 "안타깝게도 고객이 우리보다 변화무쌍하다. 이 때문에 우리에게는 계획 시스템이 필요하다"며 "우리의 계획 기간은 매우 길다"고 설명했다. 루프트한자는 이륙하기 18개월 전 비행 일정을 잡고 6개월 전에 계획 유지를 보수하며 승무원 근무 일정표를 비행 4~5개월 전에 계획한다. 이러한 전통적인 시스템이 회사에 도움이 되었지만, 장기 계획 주기의 시대는 끝나가고 있다. 유연한 신생기업은 고객 분석의 목표가 될 수 있는 여객과 항공사 간의 연결고리를 ...

CIO 항공기 임대 아메데오 릴리움 전기 비행기 예지 정비 애비에이터 비행 에어비앤비 루프트한자 최고 디지털 책임자 CDO 예측 분석 인공지능 항공 AI 서밋 런던

2018.07.03

루프트한자가 예지 정비, 가격 책정, 비행 일정에 머신러닝을 활용하고 있다. 이 회사 최고 디지털 책임자(CDO)인 크리스찬 랑거는 항공 산업계가 이미 알고 있듯이 AI가 항공 산업에 두려움과 흥분을 가져다줄 것으로 전망했다. 랑거가 AI에 관심이 많은 것은 루프트한자에 데이터가 풍부하기 때문이다. 에어버스 A350 한 대가 하루에 대략 1.5테라바이트의 데이터를 생산하며 제너럴일렉트릭(GE) GEnx(차세대 제너럴 일렉트릭) 제트기 엔진 하나가 평균 비행에서 1억 5,000만 데이터 포인트를 만들어 낸다. 이 데이터는 루프트한자가 현재의 서비스를 개선하고 새로운 서비스를 개발하는 데 도움을 줄 수 있다. 랑거는 더욱 발빠르게 움직이는 경쟁자가 기존 항공사에 도전장을 내밀 기회를 만들어줄 수 있다는 점에서 AI를 바라보고 있다. 랑거는 2018년에 약 480억 달러의 벤처캐피탈 자금이 이 산업에 투자될 것으로 예상한다. 2,500여 개의 여행 기술 및 이동성 관련 신생기업을 알고 있으며 베를린에 있는 루프트한자 이노베이션 허브(Lufthansa Innovation Hub)에서 이들을 모니터링 한다. 이들 신생기업은 계획 시스템 면에서 항공 산업에 있던 기존 모터를 대체할 듯 위협하고 있다. 계획 변경 루프트한자는 직원, 승객, 항공기, 예비 부품을 관리하기 위해 계획 시스템을 사용한다. 랑거는 AI 서밋 런던(AI Summit London)에서 "안타깝게도 고객이 우리보다 변화무쌍하다. 이 때문에 우리에게는 계획 시스템이 필요하다"며 "우리의 계획 기간은 매우 길다"고 설명했다. 루프트한자는 이륙하기 18개월 전 비행 일정을 잡고 6개월 전에 계획 유지를 보수하며 승무원 근무 일정표를 비행 4~5개월 전에 계획한다. 이러한 전통적인 시스템이 회사에 도움이 되었지만, 장기 계획 주기의 시대는 끝나가고 있다. 유연한 신생기업은 고객 분석의 목표가 될 수 있는 여객과 항공사 간의 연결고리를 ...

2018.07.03

BI로 가치 창출하는 9가지 아이디어

아직도 너무 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI)라고 하면 진부한 보고서에 담긴 단순한 통계적 요약을 떠올린다. 그러나 이처럼 진부해 보이는 BI의 이면에는 날카로운 통찰력이 숨어 있다. 오늘날 앞서가는 조직들은 이미 여러 가지 이슈들을 현대적 BI로 해결하고 있으며, 이를 위해 비즈니스 인텔리전스 전략을 변화시킬 의지가 있는 기업이라면 얼마든지 이러한 통찰력을 찾아낼 수 있을 것이다. 오늘은 새로운 BI 툴을 도입하려는 조직도, 기존의 BI 환경에서 더 큰 가치를 창출해 내고자 하는 기업에도 도움이 될 만한 아이디어들을 소개하려 한다. 또한 여러 기업들이 어떻게 BI를 활용하여 고객 서비스를 개선하고, 직원 생산성을 높이며, 수익을 증가시키고 있는지도 살펴볼 것이다. 1. 고객 응대 서비스에 실시간 BI를 투입하라 고객들이 원하는 것은 최신의 정보다. 특히 핵심 시스템이나 프로세스에 대해서는 더욱 그러하다. 그렇다면 서비스에 실시간 BI를 도입해서 나쁠 것이 없다. 웹 호스팅 업체 랙스페이스(Rackspace)도 바로 이러한 점에 주목했다. 랙스페이스의 애플리케이션 서비스 부서 총괄 매니저이자 SVP인 지나 머피는 “기업의 실시간 데이터 및 애널리틱스 활용을 돕기 위해, 랙스페이스는 24시간 이상 지난 데이터를 제공하지 않기로 했다. 그것이 오퍼레이션 데이터이던지, 서버 리소스 활용 데이터이던지 말이다. 지난 몇 년 동안 프로세싱 파워의 비용이 낮아지고 또 시장에 다양한 툴이 생겨나면서 실시간 애널리틱스에 대한 비즈니스 사례를 생성하기 더욱 쉬워졌으며, 비즈니스 의사 결정을 내리는 것도 더욱 용이해졌다”고 말했다. 머피의 이러한 이야기는 이제 BI 사용이 더 이상 내부 현업 사용자들에게만 국한된 것이 아님을 보여준다. 실제로 시스템의 BI 데이터는 점차 가치 제안(value proposition)의 핵심적 부분으로 자리매김 하고 있다. IT 부서에서 비즈니스에 더 큰 가치를 더할 방법을...

CIO 셀프서비스 BI 예측 분석 애널리틱스 분석 고객 서비스 게임화 비즈니스 인텔리전스 소셜미디어 매출 랙스페이스 데이터 수집

2018.06.27

아직도 너무 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI)라고 하면 진부한 보고서에 담긴 단순한 통계적 요약을 떠올린다. 그러나 이처럼 진부해 보이는 BI의 이면에는 날카로운 통찰력이 숨어 있다. 오늘날 앞서가는 조직들은 이미 여러 가지 이슈들을 현대적 BI로 해결하고 있으며, 이를 위해 비즈니스 인텔리전스 전략을 변화시킬 의지가 있는 기업이라면 얼마든지 이러한 통찰력을 찾아낼 수 있을 것이다. 오늘은 새로운 BI 툴을 도입하려는 조직도, 기존의 BI 환경에서 더 큰 가치를 창출해 내고자 하는 기업에도 도움이 될 만한 아이디어들을 소개하려 한다. 또한 여러 기업들이 어떻게 BI를 활용하여 고객 서비스를 개선하고, 직원 생산성을 높이며, 수익을 증가시키고 있는지도 살펴볼 것이다. 1. 고객 응대 서비스에 실시간 BI를 투입하라 고객들이 원하는 것은 최신의 정보다. 특히 핵심 시스템이나 프로세스에 대해서는 더욱 그러하다. 그렇다면 서비스에 실시간 BI를 도입해서 나쁠 것이 없다. 웹 호스팅 업체 랙스페이스(Rackspace)도 바로 이러한 점에 주목했다. 랙스페이스의 애플리케이션 서비스 부서 총괄 매니저이자 SVP인 지나 머피는 “기업의 실시간 데이터 및 애널리틱스 활용을 돕기 위해, 랙스페이스는 24시간 이상 지난 데이터를 제공하지 않기로 했다. 그것이 오퍼레이션 데이터이던지, 서버 리소스 활용 데이터이던지 말이다. 지난 몇 년 동안 프로세싱 파워의 비용이 낮아지고 또 시장에 다양한 툴이 생겨나면서 실시간 애널리틱스에 대한 비즈니스 사례를 생성하기 더욱 쉬워졌으며, 비즈니스 의사 결정을 내리는 것도 더욱 용이해졌다”고 말했다. 머피의 이러한 이야기는 이제 BI 사용이 더 이상 내부 현업 사용자들에게만 국한된 것이 아님을 보여준다. 실제로 시스템의 BI 데이터는 점차 가치 제안(value proposition)의 핵심적 부분으로 자리매김 하고 있다. IT 부서에서 비즈니스에 더 큰 가치를 더할 방법을...

2018.06.27

장밋빛 기대에 찬물··· 흔한 '데이터 과학' 실수 12가지

이미 수많은 기업과 기관들이 빅데이터와 예측 분석, 자동화된 알고리즘으로 비즈니스 프로세스와 고객 지원, 의사결정을 강화하는 데 도움을 주는 도구와 서비스를 찾고 있다. IDC에 따르면, 2018년에는 기업과 ISV 개발자 가운데 75%가 최소 1개 이상의 애플리케이션(적용 분야)에 AI나 머신러닝을 사용할 전망이다. 이렇게 데이터를 활용해 의사 결정을 내리고, 성과를 향상시키는 데 많은 관심이 쏠려 있지만, 데이터 사이언스 전문가와 전문성은 아직 부족하고 미흡하다. 특히 이제 막 데이터 사이언스를 활용하는 노력을 시작했다면, 흔히 저지르는 실수들을 주의할 필요가 있다.  1. 데이터를 사용할 준비가 되었으며, 필요한 모든 것이 갖춰졌다고 가정한다 수집한 데이터의 양과 품질을 모두 학인하고, 이를 활용할 계획을 수립해야 한다. 데이터닷월드(Data.world)의 데이터 과학자 겸 지식 엔지니어인 조나단 오티즈는 “대부분의 시간, 때론 80%에 달하는 시간을 데이터 획득과 정리에 투자하게 된다. 그리고 추적해야 할 것들을 추적하고 있기 때문에, 데이터 과학자가 자신이 할 일을 할 수 있다고 가정하곤 한다”라고 말했다. 그렇지만 올바른 데이터를 추적하고 있어도 기록을 잘못하고 있을 수 있다. 또는 기록 방식이 시간이 지나면서 바뀔 수 있고, 데이터를 수집하는 동안 수집 시스템이 바뀔 수도 있다.  오티즈는 “매달 조금씩 바뀌고 있다고 가정하자. 분석을 하거나, 모델을 구축할 때 데이터 전체를 사용하지 못하게 된다. 시스템이 바뀌었기 때문이다”라고 경고했다. 테크타겟(TechTarget)의 존 스타이너트 최고 마케팅 책임자(CMO)에 따르면, 올바른 데이터를 수집하고 있어도 데이터 양이 적고 독립적인 변수의 수가 많아 B2B 마케팅과 영업 같은 비즈니스 분야를 대상으로 한 예측 모델 구축이 힘들 수도 있다. 그는 “데이터 사이언스는 데이터가 많을수록 좋고, ...

CIO 데이터 과학자 알고리즘 애널리틱스 예측 분석 데이터 과학 데이터 사이언스

2018.05.11

이미 수많은 기업과 기관들이 빅데이터와 예측 분석, 자동화된 알고리즘으로 비즈니스 프로세스와 고객 지원, 의사결정을 강화하는 데 도움을 주는 도구와 서비스를 찾고 있다. IDC에 따르면, 2018년에는 기업과 ISV 개발자 가운데 75%가 최소 1개 이상의 애플리케이션(적용 분야)에 AI나 머신러닝을 사용할 전망이다. 이렇게 데이터를 활용해 의사 결정을 내리고, 성과를 향상시키는 데 많은 관심이 쏠려 있지만, 데이터 사이언스 전문가와 전문성은 아직 부족하고 미흡하다. 특히 이제 막 데이터 사이언스를 활용하는 노력을 시작했다면, 흔히 저지르는 실수들을 주의할 필요가 있다.  1. 데이터를 사용할 준비가 되었으며, 필요한 모든 것이 갖춰졌다고 가정한다 수집한 데이터의 양과 품질을 모두 학인하고, 이를 활용할 계획을 수립해야 한다. 데이터닷월드(Data.world)의 데이터 과학자 겸 지식 엔지니어인 조나단 오티즈는 “대부분의 시간, 때론 80%에 달하는 시간을 데이터 획득과 정리에 투자하게 된다. 그리고 추적해야 할 것들을 추적하고 있기 때문에, 데이터 과학자가 자신이 할 일을 할 수 있다고 가정하곤 한다”라고 말했다. 그렇지만 올바른 데이터를 추적하고 있어도 기록을 잘못하고 있을 수 있다. 또는 기록 방식이 시간이 지나면서 바뀔 수 있고, 데이터를 수집하는 동안 수집 시스템이 바뀔 수도 있다.  오티즈는 “매달 조금씩 바뀌고 있다고 가정하자. 분석을 하거나, 모델을 구축할 때 데이터 전체를 사용하지 못하게 된다. 시스템이 바뀌었기 때문이다”라고 경고했다. 테크타겟(TechTarget)의 존 스타이너트 최고 마케팅 책임자(CMO)에 따르면, 올바른 데이터를 수집하고 있어도 데이터 양이 적고 독립적인 변수의 수가 많아 B2B 마케팅과 영업 같은 비즈니스 분야를 대상으로 한 예측 모델 구축이 힘들 수도 있다. 그는 “데이터 사이언스는 데이터가 많을수록 좋고, ...

2018.05.11

바클레이 부사장이 우려하는 '4가지 은행 AI 리스크'

효율과 경쟁력 강화를 위해 인공지능 기술을 활용하는 금융 서비스 기업이 증가하고 있다. 그러나 최신 기술 도입으로 인한 리스크와 공포도 함께 수반되고 있다. 금융 안정성 이사회(Financial Stability Board)가 발행한 보고서는 은행에서 인공지능 기술 사용이 금융 안정성에 리스크를 야기할 수 있다는 점을 들어 우려를 표명했다. 이 보고서는 “인공지능 및 머신러닝 방식은 해석 능력이나 감사 가능성 등이 결여되어 거시적 수준의 리스크를 야기할 수 있다. 마찬가지로, 불확실한 모델이 널리 확산될 경우 의도치 않은 결과가 발생할 수 있다”고 지적했다. 금융 안정성 이사회는 인력을 AI로 대체할 경우 “금융 쇼크를 확대, 재생산할 가능성도 있다”고 경고했다. 그렇지만 보고서가 단점만을 언급한 것은 아니다. “신용 평가, 금융 시장, 보험 계약, 그리고 고객 상호작용 등과 같이 좀더 효율적인 정보 처리로 금융 시스템의 효율성을 업그레이드할 기회가 될 것이다. “AI와 머신러닝 기술은 규제 이행을 돕고, 당국의 관리, 감독도 더욱 효과적으로 만들 수 있을 것이다.” <컴퓨터월드 UK(Computerworld UK)>는 지난주 열린 ‘딥러닝 인 파이낸스(Deep Learning in Finance)’ 회담에서 바클레이의 혁신 및 신기술 부사장 아아드 하심은 300년의 전통을 자랑하는 은행 및 금융업계에서 인공지능 기술 도입에 관한 우려와 호기심을 언급했다. 하심에 따르면, 바클레이는 현재 은행에서 사용되는 머신러닝 기술, 예측 분석, 자연어 처리, 챗봇까지 다양한 AI 기술을 연구하고 있다. 이러한 기술들은 고객 유지와 제품 추천 등을 위해, 그리고 자연어 처리 기술을 이용해 문서로 작성된 지원 양식에서 정보를 추출하기 위해 프론트 오피스와 백 오피스 모두에 적용될 수 있다. 그리고 이러한 기술의 적...

페이스북 금융 안정성 이사회 WEC 오픈뱅킹 NLP 세계경제포럼 챗봇 블랙박스 예측 분석 위험 바클레이 알고리즘 자연어 처리 인공지능 규제 금융 은행 리스크 케임브리지 애널리카

2018.03.27

효율과 경쟁력 강화를 위해 인공지능 기술을 활용하는 금융 서비스 기업이 증가하고 있다. 그러나 최신 기술 도입으로 인한 리스크와 공포도 함께 수반되고 있다. 금융 안정성 이사회(Financial Stability Board)가 발행한 보고서는 은행에서 인공지능 기술 사용이 금융 안정성에 리스크를 야기할 수 있다는 점을 들어 우려를 표명했다. 이 보고서는 “인공지능 및 머신러닝 방식은 해석 능력이나 감사 가능성 등이 결여되어 거시적 수준의 리스크를 야기할 수 있다. 마찬가지로, 불확실한 모델이 널리 확산될 경우 의도치 않은 결과가 발생할 수 있다”고 지적했다. 금융 안정성 이사회는 인력을 AI로 대체할 경우 “금융 쇼크를 확대, 재생산할 가능성도 있다”고 경고했다. 그렇지만 보고서가 단점만을 언급한 것은 아니다. “신용 평가, 금융 시장, 보험 계약, 그리고 고객 상호작용 등과 같이 좀더 효율적인 정보 처리로 금융 시스템의 효율성을 업그레이드할 기회가 될 것이다. “AI와 머신러닝 기술은 규제 이행을 돕고, 당국의 관리, 감독도 더욱 효과적으로 만들 수 있을 것이다.” <컴퓨터월드 UK(Computerworld UK)>는 지난주 열린 ‘딥러닝 인 파이낸스(Deep Learning in Finance)’ 회담에서 바클레이의 혁신 및 신기술 부사장 아아드 하심은 300년의 전통을 자랑하는 은행 및 금융업계에서 인공지능 기술 도입에 관한 우려와 호기심을 언급했다. 하심에 따르면, 바클레이는 현재 은행에서 사용되는 머신러닝 기술, 예측 분석, 자연어 처리, 챗봇까지 다양한 AI 기술을 연구하고 있다. 이러한 기술들은 고객 유지와 제품 추천 등을 위해, 그리고 자연어 처리 기술을 이용해 문서로 작성된 지원 양식에서 정보를 추출하기 위해 프론트 오피스와 백 오피스 모두에 적용될 수 있다. 그리고 이러한 기술의 적...

2018.03.27

칼럼 | 문화 vs. 기술, 무엇이 IT의 미래를 좌우하는가?

업계에서 IT의 미래로 자동화, 예측 분석, 인공지능 기술 등에 대한 이야기가 나온 지 꽤 되었다. 하지만 솔직히 말해, 이 기술은 이제 미래가 아니라 우리 곁에 와 있는 엄연한 현실이다. 그렇다면 과연 이런 기술적 발전을 따라가기 위해 당신은 어떤 노력을 하고 있는가? 적극적으로 변화를 수용하는 쪽인가, 아니면 소극적으로 관망하며 변화에 대처하기 바쁜 쪽인가? IT산업의 지난 10년을 되돌아보자. 혁신과 변화가 얼마나 빨리 이뤄졌는지, 그리고 한 번 변화가 시작됐을 때 어느 정도로 가속도가 붙었는지를 생각해 보라. 앞으로 10년 동안 진행될 디지털 변혁의 속도와 내용은 짐작하기 어려울 정도일 것이다. 기술 발전이 기업 성공으로 이어지려면 그 산업에 몸담은 사람이 기술 변화에 적응해 함께 변화해야만 한다. 이미 IT의 미래가 우리 곁에 와 있는 시점에서, 그리고 지금까지보다 더욱 역동적인 변화의 롤러코스터가 예상되는 시점에서, 우리는 변화에 열린 자세를 유지해야만 한다. 우리를 지금 여기까지 도달하게 해 주었던 기술에만 의존해서는 앞으로 더 나아갈 수 없다. 계속해서 새로운 것을 배우고, 재구성하며, IT 역할을 재정의 해 나가야만 변화하는 비즈니스 목표에 발맞출 수 있다. 우리에게는 역동적이면서도 다재다능한 팀이 필요하다. 향후 수년 내로 디지털로 연결된 사물의 수가 500억 개가 넘으리라 예측된다. 이 정도 규모의 기기가 네트워크에 연결되어 데이터를 생성해 내는 상황에서, 기업들은 방대한 분량의 새로운 데이터와 자동화를 관리할 수 있는 자체적인 인력과 리소스가 갖추어져 있는지 살펴보아야 할 것이다. 미래의 기술은 오늘날의 기술과는 다를 것이다. 이제 IT도 이 정도 규모의 데이터를 일일이 수동으로 관리하고 확장할 수 없다. 돈과 시간, 리소스가 턱없이 부족하다. 따라서 단순화와 자동화가 필수가 될 것이다. 새로운 기술을 익히고, 데이터 주도적이면서 민첩한 팀을 구성하기 위해서는 IT 인력의 업무 방식을 근본적으로 바꾸...

혁신 CIO 인재 시스코 문화 인공지능 예측 분석 사물인터넷 디지털 변혁

2018.02.08

업계에서 IT의 미래로 자동화, 예측 분석, 인공지능 기술 등에 대한 이야기가 나온 지 꽤 되었다. 하지만 솔직히 말해, 이 기술은 이제 미래가 아니라 우리 곁에 와 있는 엄연한 현실이다. 그렇다면 과연 이런 기술적 발전을 따라가기 위해 당신은 어떤 노력을 하고 있는가? 적극적으로 변화를 수용하는 쪽인가, 아니면 소극적으로 관망하며 변화에 대처하기 바쁜 쪽인가? IT산업의 지난 10년을 되돌아보자. 혁신과 변화가 얼마나 빨리 이뤄졌는지, 그리고 한 번 변화가 시작됐을 때 어느 정도로 가속도가 붙었는지를 생각해 보라. 앞으로 10년 동안 진행될 디지털 변혁의 속도와 내용은 짐작하기 어려울 정도일 것이다. 기술 발전이 기업 성공으로 이어지려면 그 산업에 몸담은 사람이 기술 변화에 적응해 함께 변화해야만 한다. 이미 IT의 미래가 우리 곁에 와 있는 시점에서, 그리고 지금까지보다 더욱 역동적인 변화의 롤러코스터가 예상되는 시점에서, 우리는 변화에 열린 자세를 유지해야만 한다. 우리를 지금 여기까지 도달하게 해 주었던 기술에만 의존해서는 앞으로 더 나아갈 수 없다. 계속해서 새로운 것을 배우고, 재구성하며, IT 역할을 재정의 해 나가야만 변화하는 비즈니스 목표에 발맞출 수 있다. 우리에게는 역동적이면서도 다재다능한 팀이 필요하다. 향후 수년 내로 디지털로 연결된 사물의 수가 500억 개가 넘으리라 예측된다. 이 정도 규모의 기기가 네트워크에 연결되어 데이터를 생성해 내는 상황에서, 기업들은 방대한 분량의 새로운 데이터와 자동화를 관리할 수 있는 자체적인 인력과 리소스가 갖추어져 있는지 살펴보아야 할 것이다. 미래의 기술은 오늘날의 기술과는 다를 것이다. 이제 IT도 이 정도 규모의 데이터를 일일이 수동으로 관리하고 확장할 수 없다. 돈과 시간, 리소스가 턱없이 부족하다. 따라서 단순화와 자동화가 필수가 될 것이다. 새로운 기술을 익히고, 데이터 주도적이면서 민첩한 팀을 구성하기 위해서는 IT 인력의 업무 방식을 근본적으로 바꾸...

2018.02.08

칼럼 | 디지털 노멀 시대, IT의 진가를 보여줄 때다

지난 3개월 동안 필자는 15개 이상의 산업을 대표하며 다양한 지역에서 활동하는 지인들의 이야기를 들었다. 이들은 굵직한 여러 글로벌 기업/기관 경영진들이 IT를 통한 가치 창출에서 방향을 잃은 것 같다는 우려를 표했다. 일부 조직은 IT를 구축하는 과정에서 배운 중요한 교훈을 잊은 것 같았다. 필자는 지인 중 고성과자들에게 이상적인 IT조직, 즉 현대적인 존재를 정의하는 디지털 기술의 완전한 잠재 가치를 제공할 수 있는 IT조직으로 돌아가려면 무엇을 해야 하는지 물었다. 그 결과 IT리더를 리더십에 참여시키는 것, 정보보안을 최우선시하는 것, 현대 생활과 기업에서 기술의 중요성을 인식하는 것 등 필요한 3가지가 언급됐다. 디지털 우수성 한 기업의 이사회는 IT가 창조할 수 있는 가치의 가능성을 다음과 같이 정의했다. 훌륭한 이사회는 가치 경계를 확장하지만 형편없는 이사회는 이를 축소한다. 즉, 훌륭한 이사회는 디지털 역량을 갖추고 있다. 안타깝게도 오늘날 공개 기업들의 이사회에는 디지털 역량이 놀라울 정도로 부족하다. 서던 컴퍼니(Southern Company)의 CIO였던 벡키 블래록, H. 메드트로닉(Medtronic) 및 조지아 퍼시픽(Georgia Pacific)의 CIO였던 제임스 달라스, 웨스트 제츠(West Jets) 및 맥커슨(McKesson)의 CIO였던 체릴 스미스, T모바일 및 치코스(Chico’s)의 CIO였던 개리 킹, 현재 펩시스코(PepsiCo)의 CIO인 조디 데이비즈, NFS(Nationwide Financial Services)의 CIO였던 브루스 반즈 등 최소 2명의 스타 CIO를 보유하지 않은 이사회가 있다면 말해보자. 그러면 필자는 IT의 약속을 지키지 않고 이해당사자들을 불필요한 디지털 위험에 노출시키는 조직을 알려주겠다. 동시에 IT업계는 전략적으로 생각하며 기술을 이해하고 고부가가치 기술 변화를 실현하는 운영 현실에 민감한 고위 임원들로 넘쳐난다. 하지만 대부분은 현재...

CIO 짐 파울러 ONUG Open Networking User Group 고객경험 GE 예측 분석 CX 디지털 KPMG 인공지능 이사회 CISO 가치 에퀴팩스

2017.11.08

지난 3개월 동안 필자는 15개 이상의 산업을 대표하며 다양한 지역에서 활동하는 지인들의 이야기를 들었다. 이들은 굵직한 여러 글로벌 기업/기관 경영진들이 IT를 통한 가치 창출에서 방향을 잃은 것 같다는 우려를 표했다. 일부 조직은 IT를 구축하는 과정에서 배운 중요한 교훈을 잊은 것 같았다. 필자는 지인 중 고성과자들에게 이상적인 IT조직, 즉 현대적인 존재를 정의하는 디지털 기술의 완전한 잠재 가치를 제공할 수 있는 IT조직으로 돌아가려면 무엇을 해야 하는지 물었다. 그 결과 IT리더를 리더십에 참여시키는 것, 정보보안을 최우선시하는 것, 현대 생활과 기업에서 기술의 중요성을 인식하는 것 등 필요한 3가지가 언급됐다. 디지털 우수성 한 기업의 이사회는 IT가 창조할 수 있는 가치의 가능성을 다음과 같이 정의했다. 훌륭한 이사회는 가치 경계를 확장하지만 형편없는 이사회는 이를 축소한다. 즉, 훌륭한 이사회는 디지털 역량을 갖추고 있다. 안타깝게도 오늘날 공개 기업들의 이사회에는 디지털 역량이 놀라울 정도로 부족하다. 서던 컴퍼니(Southern Company)의 CIO였던 벡키 블래록, H. 메드트로닉(Medtronic) 및 조지아 퍼시픽(Georgia Pacific)의 CIO였던 제임스 달라스, 웨스트 제츠(West Jets) 및 맥커슨(McKesson)의 CIO였던 체릴 스미스, T모바일 및 치코스(Chico’s)의 CIO였던 개리 킹, 현재 펩시스코(PepsiCo)의 CIO인 조디 데이비즈, NFS(Nationwide Financial Services)의 CIO였던 브루스 반즈 등 최소 2명의 스타 CIO를 보유하지 않은 이사회가 있다면 말해보자. 그러면 필자는 IT의 약속을 지키지 않고 이해당사자들을 불필요한 디지털 위험에 노출시키는 조직을 알려주겠다. 동시에 IT업계는 전략적으로 생각하며 기술을 이해하고 고부가가치 기술 변화를 실현하는 운영 현실에 민감한 고위 임원들로 넘쳐난다. 하지만 대부분은 현재...

2017.11.08

예측 분석, 네트워크 고장 방지의 핵심이 되다

잠재적인 네트워크 고장 및 성능 문제의 식별과 탐지 작업은 그간 교육을 통한 추측에 의존해야 했다. 하지만 새로운 세대의 예측 분석(predictive analytics) 툴의 등장으로 네트워크를 더욱 높은 정확도로 예측해 직원들이 네트워크 운영에 영향을 끼치기도 전에 특정 문제를 해결하고 처리할 수 있게 되었다. 예측 분석을 통해 CIO들은 말 그대로 미래를 볼 수 있게 되었다. 에릭슨(Ericsson)의 기술 및 혁신 책임자 디오메디스 카스타니스는 "네트워크가 점차 동적 애플리케이션 수요에 적응할뿐만 아니라 특수 이벤트, 계절적 변동 등에 대해서도 능동적으로 해결해야 한다"고 말했다. 카스타니스는 "네트워크 관리와 운영을 위한 자동화 시스템과 규칙이 많지만 급변하는 환경에 대응하고 변화하는 수요에 선제적으로 대응하기에는 여전히 역부족이다"고 설명했다. 새로움의 충격 많은 CIO에게 있어 머신러닝(ML)과 인공지능(AL) 등이 융합된 예측 분석은 상대적으로 새로운 개념이다. 사이버 보안 연구업체 NSS 랩스(NSS Labs)의 책임자 브라이언 솔데이토는 "기업 시장에서 새로운 기술을 입증하기 위해서는 시간이 소요되며 아직은 초기 단계"라며, "대부분 예측 분석 기능이 있는 보안 플랫폼과 엔드포인트 기술에서 도입이 이뤄지고 있다"고 말했다. 예측 분석은 지난 수년 동안 AI와 관련한 분야의 발전 덕분에 크게 향상되었다. 오픈소스 딥 러닝 프레임워크인 Deeplearning4j를 지원하는 AI 개발업체 스카이마인드(Skymind) CEO 크리스 니콜슨은 "네트워크 로그 등 시계열 데이터에 기초한 예측은 점차 정확해지면서 유용해지고 있다"며, "정확도의 수준은 데이터 세트의 품질에 좌우된다"고 설명했다. 니콜슨은 "일부 문제에서는 딥 러닝이 두 자릿수의 정확도를 달성할 수 있다"고 말했다. 카스타니스는 "...

예측 분석 predictive analytics

2017.07.20

잠재적인 네트워크 고장 및 성능 문제의 식별과 탐지 작업은 그간 교육을 통한 추측에 의존해야 했다. 하지만 새로운 세대의 예측 분석(predictive analytics) 툴의 등장으로 네트워크를 더욱 높은 정확도로 예측해 직원들이 네트워크 운영에 영향을 끼치기도 전에 특정 문제를 해결하고 처리할 수 있게 되었다. 예측 분석을 통해 CIO들은 말 그대로 미래를 볼 수 있게 되었다. 에릭슨(Ericsson)의 기술 및 혁신 책임자 디오메디스 카스타니스는 "네트워크가 점차 동적 애플리케이션 수요에 적응할뿐만 아니라 특수 이벤트, 계절적 변동 등에 대해서도 능동적으로 해결해야 한다"고 말했다. 카스타니스는 "네트워크 관리와 운영을 위한 자동화 시스템과 규칙이 많지만 급변하는 환경에 대응하고 변화하는 수요에 선제적으로 대응하기에는 여전히 역부족이다"고 설명했다. 새로움의 충격 많은 CIO에게 있어 머신러닝(ML)과 인공지능(AL) 등이 융합된 예측 분석은 상대적으로 새로운 개념이다. 사이버 보안 연구업체 NSS 랩스(NSS Labs)의 책임자 브라이언 솔데이토는 "기업 시장에서 새로운 기술을 입증하기 위해서는 시간이 소요되며 아직은 초기 단계"라며, "대부분 예측 분석 기능이 있는 보안 플랫폼과 엔드포인트 기술에서 도입이 이뤄지고 있다"고 말했다. 예측 분석은 지난 수년 동안 AI와 관련한 분야의 발전 덕분에 크게 향상되었다. 오픈소스 딥 러닝 프레임워크인 Deeplearning4j를 지원하는 AI 개발업체 스카이마인드(Skymind) CEO 크리스 니콜슨은 "네트워크 로그 등 시계열 데이터에 기초한 예측은 점차 정확해지면서 유용해지고 있다"며, "정확도의 수준은 데이터 세트의 품질에 좌우된다"고 설명했다. 니콜슨은 "일부 문제에서는 딥 러닝이 두 자릿수의 정확도를 달성할 수 있다"고 말했다. 카스타니스는 "...

2017.07.20

전세계 마케터가 꼽은 우선순위 기술 '예측 분석, IoT, 머신러닝'

마케토(Marketo)가 미국, 호주, 프랑스, 독일, 영국 등 전세계 마케팅 담당자를 대상으로 기술의 미래와 기술이 마케팅에 미치는 영향에 관해 설문조사를 했는데, 고객 참여를 높이는 신기술 3가지로 예측 분석, 사물인터넷(IoT), 머신러닝이 지목됐다. 하지만 이 3가지의 우선순위에 대해서는 의견이 조금씩 달랐다. 예를 들어 미국 마케터의 절반 이상(57%)은 예측 분석이 고객과 최상의 관계를 유지하는 데 활용하는 주요 기술이라고 여겼지만 전세계 마케터 가운데 이같이 답한 사람은 11%에 불과했다. 조사에 응한 마케터 37%는 리포팅과 분석을 최우선순위 기술로 꼽았는데, 미국 마케터들은 이보다 조금 더 많은 42%로 집계됐다. 또한, 미국 마케터의 50%는 고객들이 올해 머신러닝을 활용할 것으로 보고 있다. 반면 전세계 마케터 가운데 31%는 IoT가 2017년에 고객과 상호 작용하기 위한 기본 채널이 될 것으로 전망했다. 이같이 답한 미국 마케터는 16%에 불과했다. 전체 응답자의 1/3은 상호작용의 속도와 양을 따라잡을 수 있는 플랫폼이 필요하다고 말했다. 2017년 마케팅 전략에 포함시킬 기술에 관해 25.52%의 글로벌 마케팅 담당자가 머신러닝을 추천했으며, 43.75%는 IoT를, 27%는 인공지능을, 26.55%는 예측 분석을 꼽았다. 증강현실과 가상현실에 관심을 보인 마케터는 각각 22%와 37.5%였다. 마케토의 CMO 챈다 패타브히람은 "복잡한 디지털 환경에서 마케팅 담당자는 전례없는 양의 데이터를 감지하는 데 어려움을 겪고 있어 2017년 우선순위 기술로 예측분석을 가장 많이 선정한 것은 놀랄 일이 아니다”고 말했다. 패타브히람은 "점점 더 많은 소비자와 기업이 IoT와 가상현실 같은 신흥 기술을 채택하고 있으며 대용량 데이터를 보유하고 있기 때문에 행동 기반 분석이 계속 성장하게 됨을 알게 될 것이다"고 덧붙였다. 이 조사에서 나타난 글로벌 결과와 개...

설문조사 마케팅 기술 머신러닝 사물인터넷 예측 분석 마케터 기계학습 인공지능 CMO 증강현실 마케토

2017.01.18

마케토(Marketo)가 미국, 호주, 프랑스, 독일, 영국 등 전세계 마케팅 담당자를 대상으로 기술의 미래와 기술이 마케팅에 미치는 영향에 관해 설문조사를 했는데, 고객 참여를 높이는 신기술 3가지로 예측 분석, 사물인터넷(IoT), 머신러닝이 지목됐다. 하지만 이 3가지의 우선순위에 대해서는 의견이 조금씩 달랐다. 예를 들어 미국 마케터의 절반 이상(57%)은 예측 분석이 고객과 최상의 관계를 유지하는 데 활용하는 주요 기술이라고 여겼지만 전세계 마케터 가운데 이같이 답한 사람은 11%에 불과했다. 조사에 응한 마케터 37%는 리포팅과 분석을 최우선순위 기술로 꼽았는데, 미국 마케터들은 이보다 조금 더 많은 42%로 집계됐다. 또한, 미국 마케터의 50%는 고객들이 올해 머신러닝을 활용할 것으로 보고 있다. 반면 전세계 마케터 가운데 31%는 IoT가 2017년에 고객과 상호 작용하기 위한 기본 채널이 될 것으로 전망했다. 이같이 답한 미국 마케터는 16%에 불과했다. 전체 응답자의 1/3은 상호작용의 속도와 양을 따라잡을 수 있는 플랫폼이 필요하다고 말했다. 2017년 마케팅 전략에 포함시킬 기술에 관해 25.52%의 글로벌 마케팅 담당자가 머신러닝을 추천했으며, 43.75%는 IoT를, 27%는 인공지능을, 26.55%는 예측 분석을 꼽았다. 증강현실과 가상현실에 관심을 보인 마케터는 각각 22%와 37.5%였다. 마케토의 CMO 챈다 패타브히람은 "복잡한 디지털 환경에서 마케팅 담당자는 전례없는 양의 데이터를 감지하는 데 어려움을 겪고 있어 2017년 우선순위 기술로 예측분석을 가장 많이 선정한 것은 놀랄 일이 아니다”고 말했다. 패타브히람은 "점점 더 많은 소비자와 기업이 IoT와 가상현실 같은 신흥 기술을 채택하고 있으며 대용량 데이터를 보유하고 있기 때문에 행동 기반 분석이 계속 성장하게 됨을 알게 될 것이다"고 덧붙였다. 이 조사에서 나타난 글로벌 결과와 개...

2017.01.18

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