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예측 애널리틱스 툴 8종 톺아보기

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. ...

예측 애널리틱스 알터릭스 세이지메이커 H2O.ai SPAA 래피드 마이너 SAP SAS 팁코

2022.05.16

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. ...

2022.05.16

인터뷰ㅣ블랙앤비치 CIO가 전하는 새 IT 운영 모델 성공요인은... “3F 원칙”

1915년 설립된 ‘블랙앤비치(Black&Veatch)’는 직원 수가 1만 명이 넘는 글로벌 기업이며, 다양한 엔지니어링 서비스를 제공한다. 사물인터넷(IoT) 기술, 예측 유지보수 기능 등을 포함한 디지털 기술은 이 회사가 제공하는 서비스와 서비스  제공 방식에 큰 영향을 미쳤다. 지난 2020년 CIO로 취임한 어빈 비숍은 디지털 기술을 고객 및 직원에게 제공하기 위해 새로운 디지털 전략과 IT 운영 모델을 정의했다. 비즈니스 트랜스포메이션에 있어서 IT의 역할에 관해 그와 이야기를 나눠봤다.    블랙앤비치에서 진행되고 있는 비즈니스 트랜스포메이션은 무엇인가? 최근 운영 모델을 13개 비즈니스 유닛에서 ‘3개 시장 부문’으로 통합했다. 통합된 솔루션 접근 방식으로 시장에 진출하기 위해서다. 이 모델을 통해 고객들은 자사의 전문성을 십분 활용할 수 있고, (블랙앤비치는) 고객들의 수요에 더욱더 적극적으로 대응할 수 있게 됐다. 또 품질, 비용 효율성, 일정, 범위, 안전에 중점을 두면서도 혁신적인 솔루션을 개발하고 제공할 수 있게 됐다.  딜리버리 역량이 향상된 솔루션의 예는? 내부 사례를 들자면 최근 새로운 인력 관리 솔루션을 도입했다. 이를 통해 유동적인 인력 이동이 가능해졌다. 인력 공급, 기술 및 프로젝트 수요의 가시성이 향상돼 자원 활용에 소비하는 시간도 줄었다. 외부적으로는 정부 및 환경 시장 부문의 사례가 있다. 자사의 한 고객(상수도 회사)은 상하수도 처리 시설의 비용을 관리하기 위해 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있었다. 관련 데이터가 여러 소스에 퍼져 있어서 데이터를 활용하기까지 수작업이 많았고 시간도 오래 걸렸기 때문이다. 이에 블랙앤비치에서는 데이터를 통합하는 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 개발했다. 덕분에 고객은 날씨가 공정에 미치는 영향 등을 예측할 수 있고, 아울러 시나리오 기반 계획을 수립하여 비용 관리, 올바른 의사결정, 고품질의 용수 제공 등을 꾀할 수도 있게 됐다. ...

CIO IT 리더십 디지털 트랜스포메이션 예측 애널리틱스 사물인터넷 디지털 트윈

2022.04.01

1915년 설립된 ‘블랙앤비치(Black&Veatch)’는 직원 수가 1만 명이 넘는 글로벌 기업이며, 다양한 엔지니어링 서비스를 제공한다. 사물인터넷(IoT) 기술, 예측 유지보수 기능 등을 포함한 디지털 기술은 이 회사가 제공하는 서비스와 서비스  제공 방식에 큰 영향을 미쳤다. 지난 2020년 CIO로 취임한 어빈 비숍은 디지털 기술을 고객 및 직원에게 제공하기 위해 새로운 디지털 전략과 IT 운영 모델을 정의했다. 비즈니스 트랜스포메이션에 있어서 IT의 역할에 관해 그와 이야기를 나눠봤다.    블랙앤비치에서 진행되고 있는 비즈니스 트랜스포메이션은 무엇인가? 최근 운영 모델을 13개 비즈니스 유닛에서 ‘3개 시장 부문’으로 통합했다. 통합된 솔루션 접근 방식으로 시장에 진출하기 위해서다. 이 모델을 통해 고객들은 자사의 전문성을 십분 활용할 수 있고, (블랙앤비치는) 고객들의 수요에 더욱더 적극적으로 대응할 수 있게 됐다. 또 품질, 비용 효율성, 일정, 범위, 안전에 중점을 두면서도 혁신적인 솔루션을 개발하고 제공할 수 있게 됐다.  딜리버리 역량이 향상된 솔루션의 예는? 내부 사례를 들자면 최근 새로운 인력 관리 솔루션을 도입했다. 이를 통해 유동적인 인력 이동이 가능해졌다. 인력 공급, 기술 및 프로젝트 수요의 가시성이 향상돼 자원 활용에 소비하는 시간도 줄었다. 외부적으로는 정부 및 환경 시장 부문의 사례가 있다. 자사의 한 고객(상수도 회사)은 상하수도 처리 시설의 비용을 관리하기 위해 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있었다. 관련 데이터가 여러 소스에 퍼져 있어서 데이터를 활용하기까지 수작업이 많았고 시간도 오래 걸렸기 때문이다. 이에 블랙앤비치에서는 데이터를 통합하는 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 개발했다. 덕분에 고객은 날씨가 공정에 미치는 영향 등을 예측할 수 있고, 아울러 시나리오 기반 계획을 수립하여 비용 관리, 올바른 의사결정, 고품질의 용수 제공 등을 꾀할 수도 있게 됐다. ...

2022.04.01

“데이터 파이프라인의 번거로움 해소”··· 구글, ‘예측 프레임워크’ 공개

구글의 ‘예측 프레임워크(Prediction Framework)’는 클라우드 펑션(Cloud Functions)부터 펍섭(Pub/Sub), 버텍스 오토ML(Vertex AutoML), 빅쿼리(BigQuery)까지 구글 클라우드 플랫폼 서비스를 결합하여 데이터 과학 예측 프로젝트 구현을 단순화해 시간을 절약할 수 있도록 지원한다.    지난 2021년 12월 29일(현지 시각) 공개된 블로그 게시물에 따르면 예측 프레임워크는 예측 솔루션의 기반과 커스터마이제이션을 제공하기 위해 설계됐다. 또한 구글 클라우드 플랫폼에서 호스팅할 수 있는 이 프레임워크는 데이터 추출, 데이터 준비, 필터링, 예측, 사후 처리 등 예측 프로젝트와 관련된 모든 단계를 보편화하고자 한다.  프레임워크 코드는 깃허브에서 확인할 수 있다. 예측 프레임워크는 데이터 처리에 구글 클라우드 펑션, 모델 호스팅에 버텍스 오토ML, 예측 최종 저장에 빅쿼리를 사용한다. 구글 클라우드 파이어스토어, 펍섭, 스케줄러도 파이프라인에서 활용된다. 사용자는 클라우드 프로젝트, 데이터 소스, (예측을 수행할) ML 모델, 조절 시스템용 스케줄러에 관한 환경 변수가 포함된 구성 파일을 준비해야 한다.  구글은 해당 프레임워크의 유용성을 언급하면서, 예측된 평생 가치를 활용해 고부가가치 고객을 확보하거나 잠재고객을 생성하는 등 모든 마케팅 시나리오에는 퍼스트파티 데이터 분석, 데이터 예측, 마케팅 플랫폼(예: 구글 애즈(Google Ads) 등)에서의 결과 활용이 필요하다고 설명했다.  아울러 이러한 마케팅 플랫폼을 정기적으로 제공하려면 보고서 중심의 비용 절감형 ETL 및 예측 파이프라인이 필요하며, 예측 프레임워크는 예측 프로세스의 백본 요소를 제공해 데이터 예측 프로젝트를 구현하고 가속화하는 데 도움을 준다고 회사 측은 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

구글 예측 애널리틱스 데이터 과학 구글 클라우드 플랫폼 마케팅

2022.01.06

구글의 ‘예측 프레임워크(Prediction Framework)’는 클라우드 펑션(Cloud Functions)부터 펍섭(Pub/Sub), 버텍스 오토ML(Vertex AutoML), 빅쿼리(BigQuery)까지 구글 클라우드 플랫폼 서비스를 결합하여 데이터 과학 예측 프로젝트 구현을 단순화해 시간을 절약할 수 있도록 지원한다.    지난 2021년 12월 29일(현지 시각) 공개된 블로그 게시물에 따르면 예측 프레임워크는 예측 솔루션의 기반과 커스터마이제이션을 제공하기 위해 설계됐다. 또한 구글 클라우드 플랫폼에서 호스팅할 수 있는 이 프레임워크는 데이터 추출, 데이터 준비, 필터링, 예측, 사후 처리 등 예측 프로젝트와 관련된 모든 단계를 보편화하고자 한다.  프레임워크 코드는 깃허브에서 확인할 수 있다. 예측 프레임워크는 데이터 처리에 구글 클라우드 펑션, 모델 호스팅에 버텍스 오토ML, 예측 최종 저장에 빅쿼리를 사용한다. 구글 클라우드 파이어스토어, 펍섭, 스케줄러도 파이프라인에서 활용된다. 사용자는 클라우드 프로젝트, 데이터 소스, (예측을 수행할) ML 모델, 조절 시스템용 스케줄러에 관한 환경 변수가 포함된 구성 파일을 준비해야 한다.  구글은 해당 프레임워크의 유용성을 언급하면서, 예측된 평생 가치를 활용해 고부가가치 고객을 확보하거나 잠재고객을 생성하는 등 모든 마케팅 시나리오에는 퍼스트파티 데이터 분석, 데이터 예측, 마케팅 플랫폼(예: 구글 애즈(Google Ads) 등)에서의 결과 활용이 필요하다고 설명했다.  아울러 이러한 마케팅 플랫폼을 정기적으로 제공하려면 보고서 중심의 비용 절감형 ETL 및 예측 파이프라인이 필요하며, 예측 프레임워크는 예측 프로세스의 백본 요소를 제공해 데이터 예측 프로젝트를 구현하고 가속화하는 데 도움을 준다고 회사 측은 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

2022.01.06

품절 예측하고 대비하고... 펩시코의 ‘애널리틱스’ 활용법

글로벌 식음료 기업 ‘펩시코(PepsiCo)’는 소매업체의 재고가 소진되는 시기를 파악할 수 있는 예측 애널리틱스를 통해 전자상거래와 현장 판매를 혁신하고 있다.  코로나19 팬데믹 여파로 어려움을 겪긴 했지만 공급망 운영이 (대부분 기업에서) 주목받기 시작했다. 특히 ‘애널리틱스’가 공급과 수요의 급격한 변동을 완화시키는 중요한 기술로 부상하고 있다.     팬데믹 초기, 펩시코는 공급망에 이상이 있음을 알리는 신호를 포착했다. 전 세계적인 봉쇄조치에 따라 소비자들이 사재기에 나선 것이다. 펩시코의 전자상거래 엔지니어링 책임자 제이슨 퍼텔은 “일부 제품이 불티나게 팔려나갔다. 예를 들면 사람들은 가능한 많은 오트밀을 비축해 놓기 원했다”라고 설명했다. 여기에 대응하기 위해 펩시코는 애널리틱스와 머신러닝을 도입했다. 재고 소진을 예측하고 소매업체에 재주문을 알리기 위해서였다. 또한 이러한 인사이트는 펩시코가 마케팅 캠페인을 최적화하는 데도 도움을 줬다. 그는 “이를테면 제품이 품절됐을 때 자동으로 광고 캠페인을 중단할 수 있다”라고 언급했다.  재고 소진을 예측하는 플랫폼 펩시코는 프리토레이부터 게토레이, 펩시콜라, 퀘이커, 트로피카나, 소다스트림까지 다양한 제품을 판매한다. 팬데믹이 발발하기 몇 년 전, 퍼텔과 그의 팀은 검색 마케팅 운영을 관리하기 위한 워크플로우 자동화 프로젝트에 착수했다.  그리고 해당 프로젝트가 ‘세일즈 인텔리전스 플랫폼(Sales Intelligence Platform)’으로 이어졌다. 제품을 더 효과적으로 판매할 수 있도록 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 소매업체의 데이터와 펩시코의 공급망 데이터를 결합해 재고가 소진될 시기를 예측하고, 제품을 보충(구매)할 수 있도록 알린다.  퍼텔은 “확실히 도움이 됐다. 현장 판매팀은 직접적인 조치를 취할 수 있었고, 판매량을 늘릴 수 있었다. 재고 품절이 눈에 띄게 감소했다”라고 말했다.  그에 따르면 ...

애널리틱스 예측 애널리틱스 전자상거래 공급망 펩시코 데이터 팬데믹 코로나19

2021.12.02

글로벌 식음료 기업 ‘펩시코(PepsiCo)’는 소매업체의 재고가 소진되는 시기를 파악할 수 있는 예측 애널리틱스를 통해 전자상거래와 현장 판매를 혁신하고 있다.  코로나19 팬데믹 여파로 어려움을 겪긴 했지만 공급망 운영이 (대부분 기업에서) 주목받기 시작했다. 특히 ‘애널리틱스’가 공급과 수요의 급격한 변동을 완화시키는 중요한 기술로 부상하고 있다.     팬데믹 초기, 펩시코는 공급망에 이상이 있음을 알리는 신호를 포착했다. 전 세계적인 봉쇄조치에 따라 소비자들이 사재기에 나선 것이다. 펩시코의 전자상거래 엔지니어링 책임자 제이슨 퍼텔은 “일부 제품이 불티나게 팔려나갔다. 예를 들면 사람들은 가능한 많은 오트밀을 비축해 놓기 원했다”라고 설명했다. 여기에 대응하기 위해 펩시코는 애널리틱스와 머신러닝을 도입했다. 재고 소진을 예측하고 소매업체에 재주문을 알리기 위해서였다. 또한 이러한 인사이트는 펩시코가 마케팅 캠페인을 최적화하는 데도 도움을 줬다. 그는 “이를테면 제품이 품절됐을 때 자동으로 광고 캠페인을 중단할 수 있다”라고 언급했다.  재고 소진을 예측하는 플랫폼 펩시코는 프리토레이부터 게토레이, 펩시콜라, 퀘이커, 트로피카나, 소다스트림까지 다양한 제품을 판매한다. 팬데믹이 발발하기 몇 년 전, 퍼텔과 그의 팀은 검색 마케팅 운영을 관리하기 위한 워크플로우 자동화 프로젝트에 착수했다.  그리고 해당 프로젝트가 ‘세일즈 인텔리전스 플랫폼(Sales Intelligence Platform)’으로 이어졌다. 제품을 더 효과적으로 판매할 수 있도록 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 소매업체의 데이터와 펩시코의 공급망 데이터를 결합해 재고가 소진될 시기를 예측하고, 제품을 보충(구매)할 수 있도록 알린다.  퍼텔은 “확실히 도움이 됐다. 현장 판매팀은 직접적인 조치를 취할 수 있었고, 판매량을 늘릴 수 있었다. 재고 품절이 눈에 띄게 감소했다”라고 말했다.  그에 따르면 ...

2021.12.02

"대규모 폭풍 사태에도 운영 지속"··· UPS의 예측 애널리틱스 사례

물류업계의 거인 UPS는 고급 애널리틱스 및 머신러닝을 사용해 예측, 운영 가시성, 최적화, 보고를 지원하는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 구축했다.  UPS는 하루에 약 2,100만 개의 소포를 배송한다(심지어 12월에는 훨씬 더 많다). 그리고 UPS의 배송 네트워크를 통해 이동하는 각 소포를 실시간 추적하는 과정에서 셀 수 없이 많은 데이터 포인트가 생성된다.   이전에 UPS는 과거 데이터와 전문가 노하우를 활용해 택배를 추적했다. 하지만 이 방식은 정확도와 확장성이 떨어졌다. UPS의 최고 정보 및 엔지니어링 책임자(CIEO) 후안 페레즈는 “과거의 프로세스와 접근방식은 UPS가 오늘날의 굉장히 역동적인 공급망 관리에 적응하는 데 도움을 주지 않을 것”이라고 말했다.  이어서 그는 “현재 UPS 고객사들은 매우 복잡한 공급망을 가지고 있다. 배송업체에서 사용자로의 배송은 제품이 네트워크를 통해 유통되는 방식 때문에 훨씬 더 복잡해지고 있다. 게다가 고객들은 점점 더 배송 정확성을 요구하고, 지연 및 오류를 용인하는 수준도 낮아지고 있다”라고 덧붙였다.  단일 진실 공급원(SSOT) UPS는 데이터를 제대로 처리하기 위한 목적으로 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 ‘HEAT(Harmonized Enterprise Analytics Tool)’를 구축했다. 구글 클라우드를 기반으로 하는 이 플랫폼은 매일 10억 개 이상의 데이터 포인트를 실행할 수 있는 용량을 갖추고 있다.  또 고객 데이터, 운영 데이터, 계획 데이터 등을 캡처 및 분석하고, 소포의 수명주기에서 발생하는 새로운 이벤트를 계속해서 추가할 수 있다. 한편 UPS는 HEAT로 IT 탁월성 부문에서 CIO 100 어워드를 수상했다.  페레즈는 “HEAT를 사용해 네트워크에서 소포를 이동하는 방식, 네트워크 계획 방식, 고객에게 정보를 제공하는 방식 등에서 더 나은 의사결정을 내리고 있다”라고 전했다.  그는 “즉 이 플랫폼을 ...

예측 애널리틱스 데이터 디지털 트랜스포메이션 고급 애널리틱스 머신러닝 비즈니스 인텔리전스 UPS 물류 공급망 단일 진실 공급원 SSOT 회복탄력성 유연성

2021.08.10

물류업계의 거인 UPS는 고급 애널리틱스 및 머신러닝을 사용해 예측, 운영 가시성, 최적화, 보고를 지원하는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 구축했다.  UPS는 하루에 약 2,100만 개의 소포를 배송한다(심지어 12월에는 훨씬 더 많다). 그리고 UPS의 배송 네트워크를 통해 이동하는 각 소포를 실시간 추적하는 과정에서 셀 수 없이 많은 데이터 포인트가 생성된다.   이전에 UPS는 과거 데이터와 전문가 노하우를 활용해 택배를 추적했다. 하지만 이 방식은 정확도와 확장성이 떨어졌다. UPS의 최고 정보 및 엔지니어링 책임자(CIEO) 후안 페레즈는 “과거의 프로세스와 접근방식은 UPS가 오늘날의 굉장히 역동적인 공급망 관리에 적응하는 데 도움을 주지 않을 것”이라고 말했다.  이어서 그는 “현재 UPS 고객사들은 매우 복잡한 공급망을 가지고 있다. 배송업체에서 사용자로의 배송은 제품이 네트워크를 통해 유통되는 방식 때문에 훨씬 더 복잡해지고 있다. 게다가 고객들은 점점 더 배송 정확성을 요구하고, 지연 및 오류를 용인하는 수준도 낮아지고 있다”라고 덧붙였다.  단일 진실 공급원(SSOT) UPS는 데이터를 제대로 처리하기 위한 목적으로 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 ‘HEAT(Harmonized Enterprise Analytics Tool)’를 구축했다. 구글 클라우드를 기반으로 하는 이 플랫폼은 매일 10억 개 이상의 데이터 포인트를 실행할 수 있는 용량을 갖추고 있다.  또 고객 데이터, 운영 데이터, 계획 데이터 등을 캡처 및 분석하고, 소포의 수명주기에서 발생하는 새로운 이벤트를 계속해서 추가할 수 있다. 한편 UPS는 HEAT로 IT 탁월성 부문에서 CIO 100 어워드를 수상했다.  페레즈는 “HEAT를 사용해 네트워크에서 소포를 이동하는 방식, 네트워크 계획 방식, 고객에게 정보를 제공하는 방식 등에서 더 나은 의사결정을 내리고 있다”라고 전했다.  그는 “즉 이 플랫폼을 ...

2021.08.10

하길 참 잘했다··· 기업 4곳의 '예측 애널리틱스' 성공담

기업들이 과거의 퍼포먼스를 이해하는 것뿐만 아니라 미래의 트렌드 및 사건을 예측해 민첩성을 향상시키고자 애널리틱스 역량 개발에 힘을 쏟고 있다. 그리고 점점 더 많은 기업에서 ‘예측 애널리틱스(Predictive Analytics)’를 구축해 서비스 효율성 증대와 제품 개발은 물론 잠재적인 위협을 찾아내고 유지보수를 최적화하며 심지어는 생명까지 구하고 있다.  예측 애널리틱스는 통계 모델링, 예측, 머신러닝 등의 기술을 서술적 및 진단 분석의 산출물에 적용해 미래 결과를 예측한다. 올해 3월 英 시장조사기관 팩트앤펙터(Facts & Factors)는 지난 2019년 57억 달러 규모로 추산된 전 세계 예측 애널리틱스 시장이 연평균 24.5% 성장해 오는 2026년이면 221억 달러 규모에 이를 것이라고 밝혔다.   여기서는 예측 애널리틱스를 성공적으로 활용하고 있는 4곳의 기업 사례를 살펴본다.    1. 롤스로이스(Rolls-Royce): 유지보수 일정 최적화 세계 3대 항공기 엔진 제조사로 꼽히는 롤스로이스에서는 예측 애널리틱스를 구축해 엔진에서 배출되는 탄소량을 크게 줄이는 한편, 유지보수를 최적화해 항공기 수명을 늘릴 수 있도록 지원하고 있다.  이 회사의 ‘인텔리전트 엔진(Intelligent Engine)’ 플랫폼은 각 엔진의 비행 방식, 비행 조건, 조종사의 사용 방식을 모니터링한다. 그리고 해당 데이터에 머신러닝을 적용해 개별 엔진에 따라 유지보수 일정 및 계획을 맞춤화한다.   롤스로이스의 최고 정보 및 디지털 책임자 스튜어트 휴즈는 “매뉴얼에 명시된 수명이 아닌, 즉 엔진의 수명을 최적화하기 위해 유지보수를 맞춤화하고 있다”라면서, “각 엔진을 개별적으로 파악하고 대응하는 것은 진정한 맞춤 서비스라 할 수 있다”라고 말했다. 조언: 그는 고객을 지원하는 데 집중해야 한다고 언급했다. 애널리틱스는 롤스로이스의 유지보수 서비스를 최적화하는 데 도움을 준다. 하지만 이것의 궁...

예측 애널리틱스 애널리틱스

2021.07.07

기업들이 과거의 퍼포먼스를 이해하는 것뿐만 아니라 미래의 트렌드 및 사건을 예측해 민첩성을 향상시키고자 애널리틱스 역량 개발에 힘을 쏟고 있다. 그리고 점점 더 많은 기업에서 ‘예측 애널리틱스(Predictive Analytics)’를 구축해 서비스 효율성 증대와 제품 개발은 물론 잠재적인 위협을 찾아내고 유지보수를 최적화하며 심지어는 생명까지 구하고 있다.  예측 애널리틱스는 통계 모델링, 예측, 머신러닝 등의 기술을 서술적 및 진단 분석의 산출물에 적용해 미래 결과를 예측한다. 올해 3월 英 시장조사기관 팩트앤펙터(Facts & Factors)는 지난 2019년 57억 달러 규모로 추산된 전 세계 예측 애널리틱스 시장이 연평균 24.5% 성장해 오는 2026년이면 221억 달러 규모에 이를 것이라고 밝혔다.   여기서는 예측 애널리틱스를 성공적으로 활용하고 있는 4곳의 기업 사례를 살펴본다.    1. 롤스로이스(Rolls-Royce): 유지보수 일정 최적화 세계 3대 항공기 엔진 제조사로 꼽히는 롤스로이스에서는 예측 애널리틱스를 구축해 엔진에서 배출되는 탄소량을 크게 줄이는 한편, 유지보수를 최적화해 항공기 수명을 늘릴 수 있도록 지원하고 있다.  이 회사의 ‘인텔리전트 엔진(Intelligent Engine)’ 플랫폼은 각 엔진의 비행 방식, 비행 조건, 조종사의 사용 방식을 모니터링한다. 그리고 해당 데이터에 머신러닝을 적용해 개별 엔진에 따라 유지보수 일정 및 계획을 맞춤화한다.   롤스로이스의 최고 정보 및 디지털 책임자 스튜어트 휴즈는 “매뉴얼에 명시된 수명이 아닌, 즉 엔진의 수명을 최적화하기 위해 유지보수를 맞춤화하고 있다”라면서, “각 엔진을 개별적으로 파악하고 대응하는 것은 진정한 맞춤 서비스라 할 수 있다”라고 말했다. 조언: 그는 고객을 지원하는 데 집중해야 한다고 언급했다. 애널리틱스는 롤스로이스의 유지보수 서비스를 최적화하는 데 도움을 준다. 하지만 이것의 궁...

2021.07.07

인터뷰ㅣ"애널리틱스·AI로 줄줄 새는 물 잡는다" 美 상하수도국 CIO

美 워싱턴 D.C 상하수도국에서는 수도 및 하수관 파손을 사전에 잡을 수 있도록 예측 애널리틱스(Predictive analytics)와 인공지능(AI)을 활용하고 있다. 이와 관련해 CIO 토마스 쿠친스키와 이야기를 나눠봤다.     워싱턴 D.C 상하수도국(The District of Columbia Water and Sewer Authority; DC Water)은 하루에 약 34억 리터의 수돗물을 총 길이 2,000km에 달하는 파이프를 통해 공급하고 있다. 매일 평균 약 11억 리터를 처리하는 세계 최대의 첨단 하수 처리 시설을 운영하고 있기도 하다.  토마스 쿠친스키는 이 상하수도국의 CIO이자 IT 부사장이다. 또 워싱턴 D.C 상하수도국에서 전액 출자한 자회사 블루 드롭(Blue Drop)의 사장이다. 블루 드롭은 수도 요금 이외의 수익 창출을 담당하고 있다.  그는 기업 전체에서 애널리틱스를 활용할 수 있도록 지원하고 있는데, (쿠친스키의 말을 빌리자면) 이는 단순한 보고(reporting)가 아니다. 쿠친스키는 “데이터 비즈니스를 하고 싶었다”라면서, “의사결정을 해야 하는 사람들이 신뢰할 수 있고 감사(audit)할 수 있는 정보에 액세스할 수 있도록 하는 일을 하고 있다”라고 말했다.  그에 따르면 워싱턴 D.C 상하수도국은 이른바 ‘무수수량(Non-revenue water 또는 unaccounted for water; 수돗물을 생산해 각 가정까지 공급하는 계통상에서 계량기 오차, 불법 사용, 누수 등에 의해 손실되는 수돗물)’에 초점을 맞춰 상당한 투자를 했다.  쿠친스키는 “운영 측면에서 보자면 수도관 파열을 사전에 파악하기 위한 ‘예측 애널리틱스 도구’를 구축하는 데 많은 시간을 할애하고 있다”라면서, “이는 수도관이 파열되고 나서 사후에 대처하는 것이라기보다 아예 그 상황이 일어나지 않도록 사전 예방하는 것이다. 전기 산업에서 일반적으로 ‘정전 관리’라고 하는 일을 하...

애널리틱스 데이터 디지털 트랜스포메이션 예측 애널리틱스 IT 리더십 딥러닝 인공지능

2021.04.21

美 워싱턴 D.C 상하수도국에서는 수도 및 하수관 파손을 사전에 잡을 수 있도록 예측 애널리틱스(Predictive analytics)와 인공지능(AI)을 활용하고 있다. 이와 관련해 CIO 토마스 쿠친스키와 이야기를 나눠봤다.     워싱턴 D.C 상하수도국(The District of Columbia Water and Sewer Authority; DC Water)은 하루에 약 34억 리터의 수돗물을 총 길이 2,000km에 달하는 파이프를 통해 공급하고 있다. 매일 평균 약 11억 리터를 처리하는 세계 최대의 첨단 하수 처리 시설을 운영하고 있기도 하다.  토마스 쿠친스키는 이 상하수도국의 CIO이자 IT 부사장이다. 또 워싱턴 D.C 상하수도국에서 전액 출자한 자회사 블루 드롭(Blue Drop)의 사장이다. 블루 드롭은 수도 요금 이외의 수익 창출을 담당하고 있다.  그는 기업 전체에서 애널리틱스를 활용할 수 있도록 지원하고 있는데, (쿠친스키의 말을 빌리자면) 이는 단순한 보고(reporting)가 아니다. 쿠친스키는 “데이터 비즈니스를 하고 싶었다”라면서, “의사결정을 해야 하는 사람들이 신뢰할 수 있고 감사(audit)할 수 있는 정보에 액세스할 수 있도록 하는 일을 하고 있다”라고 말했다.  그에 따르면 워싱턴 D.C 상하수도국은 이른바 ‘무수수량(Non-revenue water 또는 unaccounted for water; 수돗물을 생산해 각 가정까지 공급하는 계통상에서 계량기 오차, 불법 사용, 누수 등에 의해 손실되는 수돗물)’에 초점을 맞춰 상당한 투자를 했다.  쿠친스키는 “운영 측면에서 보자면 수도관 파열을 사전에 파악하기 위한 ‘예측 애널리틱스 도구’를 구축하는 데 많은 시간을 할애하고 있다”라면서, “이는 수도관이 파열되고 나서 사후에 대처하는 것이라기보다 아예 그 상황이 일어나지 않도록 사전 예방하는 것이다. 전기 산업에서 일반적으로 ‘정전 관리’라고 하는 일을 하...

2021.04.21

"10일에서 2시간으로 테스트 시간 단축" 오웬즈 코닝의 예측 애널리틱스 사례

제조업체인 오웬즈 코닝(Owens Corning)에서 데이터 과학자들은 순수 과학 학계와 협력해 과학 연구와 예측 애널리틱스를 융합하는 흔치 않은 기회를 가졌다.  오웬즈 코닝의 글로벌 정보서비스 및 애널리틱스 전문가 센터(analytics center of excellence, CoE)의 책임자인 멀래비카 멜코트는 “우리가 심층적인 과학 기술 문제를 다룰 경우는 거의 없다. 마케팅, 고객 공급망, 제조와 같은 문제를 다룬다. 혁신 센터 내에서 순수 과학이 접목된 프로젝트를 이행한 최초의 사례였다”라고 말했다.   이 이니셔티브는 포춘 500대 기업인 오웬즈 코닝이 풍력 터빈 날개의 제작에 쓰이는 소재를 개발하고 테스팅하는 과정을 간소화할 필요에서 비롯됐다. 이를 위해서는 IT, 애널리틱스 CoE, 혁신 집단 사이의 긴밀한 협업이 필요했다. 수석 과학 자문인 에릭 칼리어가 지휘하는 하나의 팀이 만들어진 배경이다. 오웬즈 코닝은 고객의 요구에 대응하기 위해 유리 성분 최적화, 견고하고 긴 날개를 위한 높은 계수, 오랜 수명을 위한 우월한 피로 성능을 통해 복합 재료의 물성을 끊임 없이 개선해야 했다. 칼리어는 “혁신 조직 내에 신소재 개발에 치중하는 전문 집단이 있다. 신소재 개발 작업은 여러 수준으로 구성된다”라고 말했다.  예측 애널리틱스  개발 단계 중 하나는 날개를 생산하기 위해 주형에 주입되는 유리 섬유 직물의 개발이다. 두 번째는 날개의 강성을 확보하는 유리 섬유 성분에 대한 연구다. 이는 에너지를 효율적으로 전달하는 데 필수적이다.  칼리어는 “세 번째 수준은 이 연구의 핵심이다. 유리 섬유를 화학 처리해 레진과 서로 결합시키는 것이다”라고 말했다.  이 과정은 복잡하고 길고 값비싸다. 새 바인더(접합제)를 개발하는 데에는 몇 개월이나 몇 년이 걸릴 수 있다. 이는 유리 섬유를 레진이나 플라스틱과 접합시켜 유리 섬유 강화 복합 재료를 생성한다. 칼리어는 “강성이 매우 중요하다. 그래...

예측 애널리틱스 CoE 터빈 엔진 날개 오웬즈 코닝

2020.06.05

제조업체인 오웬즈 코닝(Owens Corning)에서 데이터 과학자들은 순수 과학 학계와 협력해 과학 연구와 예측 애널리틱스를 융합하는 흔치 않은 기회를 가졌다.  오웬즈 코닝의 글로벌 정보서비스 및 애널리틱스 전문가 센터(analytics center of excellence, CoE)의 책임자인 멀래비카 멜코트는 “우리가 심층적인 과학 기술 문제를 다룰 경우는 거의 없다. 마케팅, 고객 공급망, 제조와 같은 문제를 다룬다. 혁신 센터 내에서 순수 과학이 접목된 프로젝트를 이행한 최초의 사례였다”라고 말했다.   이 이니셔티브는 포춘 500대 기업인 오웬즈 코닝이 풍력 터빈 날개의 제작에 쓰이는 소재를 개발하고 테스팅하는 과정을 간소화할 필요에서 비롯됐다. 이를 위해서는 IT, 애널리틱스 CoE, 혁신 집단 사이의 긴밀한 협업이 필요했다. 수석 과학 자문인 에릭 칼리어가 지휘하는 하나의 팀이 만들어진 배경이다. 오웬즈 코닝은 고객의 요구에 대응하기 위해 유리 성분 최적화, 견고하고 긴 날개를 위한 높은 계수, 오랜 수명을 위한 우월한 피로 성능을 통해 복합 재료의 물성을 끊임 없이 개선해야 했다. 칼리어는 “혁신 조직 내에 신소재 개발에 치중하는 전문 집단이 있다. 신소재 개발 작업은 여러 수준으로 구성된다”라고 말했다.  예측 애널리틱스  개발 단계 중 하나는 날개를 생산하기 위해 주형에 주입되는 유리 섬유 직물의 개발이다. 두 번째는 날개의 강성을 확보하는 유리 섬유 성분에 대한 연구다. 이는 에너지를 효율적으로 전달하는 데 필수적이다.  칼리어는 “세 번째 수준은 이 연구의 핵심이다. 유리 섬유를 화학 처리해 레진과 서로 결합시키는 것이다”라고 말했다.  이 과정은 복잡하고 길고 값비싸다. 새 바인더(접합제)를 개발하는 데에는 몇 개월이나 몇 년이 걸릴 수 있다. 이는 유리 섬유를 레진이나 플라스틱과 접합시켜 유리 섬유 강화 복합 재료를 생성한다. 칼리어는 “강성이 매우 중요하다. 그래...

2020.06.05

산업용 설비 ‘부식’ 문제를 예측 분석으로 해결··· PPG 인더스트리 사례

산업용 설비에 발생하는 품질 저하나 부식 문제는 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 즉 파이프와 방수 탱크 등을 사용하는 석유 및 가스, 철도, 광업 분야의 기업들은 산업 자산이 ‘부채’가 되는 시기를 알아야 한다. 그러나 이는 그리 쉽지 않은 과제다.   1883년 ‘피츠버그 플레이트 글래스’라는 이름으로 시작된 포춘 500대 기업 PPG 인더스트리스는 데이터 수집과 분석 기술을 활용, 다양한 산업의 고객들이 산업 자산의 부식을 방지하기 위해 새로 코팅을 해야 할 시기를 정확히 예측하도록 도움을 주고 있다. 이 페인트, 코팅, 특수소재 공급업체는 PPG 보호 코팅의 미래 상태를 예측해서, 부식이 발생하기 전에 다시 페인팅을 해야 하는 설비에 대해 알려주는 서비스인 AIM(Asset Integrity Management)을 개발했다. PPG의 제프 리핀스키스 글로벌 IT 디렉터는 “우리는 AIM을 통해, 코팅과 관련해 고객들이 유지관리 및 보수에 대한 계획을 세우고, 예산을 책정하고, 능률화를 하도록 도움을 주고 있다”라고 말했다. PPG가 퓨처엣지 50 상을 수상하도록 도움을 준 이 서비스의 핵심은 기대 서비스 수명에 대한 ISO 12944 및 NACE 509를 기반으로 독자적으로 개발한 알고리즘에 토대를 둔 데이터 기반 모델이다.  이 모델을 이용해 고객은 자산의 노후화 과정을 예측하고, 그 결과를 계산하고, 여러 시나리오를 비교 평가할 수 있다. 여기에는 유지관리 담당 관리자가 향후 10-20년의 유지관리 계획을 수립할 수 있는 예산(계획) 관리 도구도 포함되어 있다. 회사에 따르면 서비스는 일단 PPG의 코딩 검사 담당자가 고객 시설을 방문, 탱크와 파이프 같은 산업 자산의 페인트와 코팅을 검사하는 것으로 시작으로 개시된다. 검사 담당자는 표준 엔지니어링 프로토콜을 토대로 사진을 촬영하고, 자산에 대한 데이터를 문서화한다.  리핀스킨스는 “데이터를 수집하면 클라우드에 업로드 되고, 데이터가 분석된다. 이후...

AIM 예측 애널리틱스 PPG 인더스트리 설비 예측 분석

2020.02.03

산업용 설비에 발생하는 품질 저하나 부식 문제는 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 즉 파이프와 방수 탱크 등을 사용하는 석유 및 가스, 철도, 광업 분야의 기업들은 산업 자산이 ‘부채’가 되는 시기를 알아야 한다. 그러나 이는 그리 쉽지 않은 과제다.   1883년 ‘피츠버그 플레이트 글래스’라는 이름으로 시작된 포춘 500대 기업 PPG 인더스트리스는 데이터 수집과 분석 기술을 활용, 다양한 산업의 고객들이 산업 자산의 부식을 방지하기 위해 새로 코팅을 해야 할 시기를 정확히 예측하도록 도움을 주고 있다. 이 페인트, 코팅, 특수소재 공급업체는 PPG 보호 코팅의 미래 상태를 예측해서, 부식이 발생하기 전에 다시 페인팅을 해야 하는 설비에 대해 알려주는 서비스인 AIM(Asset Integrity Management)을 개발했다. PPG의 제프 리핀스키스 글로벌 IT 디렉터는 “우리는 AIM을 통해, 코팅과 관련해 고객들이 유지관리 및 보수에 대한 계획을 세우고, 예산을 책정하고, 능률화를 하도록 도움을 주고 있다”라고 말했다. PPG가 퓨처엣지 50 상을 수상하도록 도움을 준 이 서비스의 핵심은 기대 서비스 수명에 대한 ISO 12944 및 NACE 509를 기반으로 독자적으로 개발한 알고리즘에 토대를 둔 데이터 기반 모델이다.  이 모델을 이용해 고객은 자산의 노후화 과정을 예측하고, 그 결과를 계산하고, 여러 시나리오를 비교 평가할 수 있다. 여기에는 유지관리 담당 관리자가 향후 10-20년의 유지관리 계획을 수립할 수 있는 예산(계획) 관리 도구도 포함되어 있다. 회사에 따르면 서비스는 일단 PPG의 코딩 검사 담당자가 고객 시설을 방문, 탱크와 파이프 같은 산업 자산의 페인트와 코팅을 검사하는 것으로 시작으로 개시된다. 검사 담당자는 표준 엔지니어링 프로토콜을 토대로 사진을 촬영하고, 자산에 대한 데이터를 문서화한다.  리핀스킨스는 “데이터를 수집하면 클라우드에 업로드 되고, 데이터가 분석된다. 이후...

2020.02.03

예측 애널리틱스로 네트워크 이슈 대응하기 : 현실과 한계

미래를 예측한다는 어려운 일이 조금씩 쉬워지고 있다. 로또 당첨번호를 정확히 예측하는 것은 아직 가능하지 않지만, 각종 유해한 네트워크 문제를 예측하고 초기에 저지하는 능력은 이제 어느 네트워크 관리자든 이용할 수 있다. 예측 애널리틱스 툴은 다양한 기술과 방법론을 이용하며 위력을 발휘한다. 예를 들어 빅데이터, 데이터 마이닝, 통계 모델링 같은 것들이다. 그리고 네트워크 분야에서도 활용될 수 있다. 문제가 심각해지거나 장애가 나타나기 전에 이를 식별할 수 있는 것이다.  네크워크 성능 전문회사인 액시디언(Accedian)의 최고 전략 임원인 리처드 피아센틴은 “다양한 출처의 순수한 데이터를 확보하고 여기에 양호하고 정확한 정보를 전달하는 내장된 중복정리 시스템과 네트워크 가시성이 더해진다면, 문제에 단순히 반응하는 것이 아니라 문제를 예방할 수 있다”라고 말했다.  그는 애널리틱스가 심지어 폐쇄-루프 오케스트레이션 시스템으로 통합될 수 있어서 여러 보편적 문제를 자체적으로 교정할 수 있다고 언급했다. 피아센틴은 “궁극적으로, 예측 애널리틱스는 운영 비용을 절감하는데 기여하고, 완전한 정지를 유발하는 것이 보통인 문제가 인지되지 않고 지나치는 것을 방지한다”라고 말했다.    네트워크 활동 분석, 인프라 한계점  적절하게 설계되고 전개될 때 예측 애널리틱스는 평범하고 특수한 네트워크 문제들에 대한 깊은 통찰을 전달할 수 있어서, 정책 수립, 네트워크 제어로부터 보안에 이르기까지 운영자가 모든 것을 처리할 수 있도록 도움을 준다고 데이터 과학 교육 단체인 데이터 사이언스 도조(Data Science Dojo)의 데이터 과학자 라힘 라술은 평가했다.  예를 들어 보안 문제를 취급할 때, 예측 애널리틱스는 예외 검출 알고리즘을 이용해 수상한 활동을 인지할 수 있고, 잠재적 데이터 유출을 식별할 수 있다. 라술은 “이들 알고리즘은 데이터 전송 네트워크의 움직임을 정밀 조사해 정당한 활동과 그 외의 활...

예측 애널리틱스 GE 네트워크 애널리틱스 네트워크 분석

2019.09.04

미래를 예측한다는 어려운 일이 조금씩 쉬워지고 있다. 로또 당첨번호를 정확히 예측하는 것은 아직 가능하지 않지만, 각종 유해한 네트워크 문제를 예측하고 초기에 저지하는 능력은 이제 어느 네트워크 관리자든 이용할 수 있다. 예측 애널리틱스 툴은 다양한 기술과 방법론을 이용하며 위력을 발휘한다. 예를 들어 빅데이터, 데이터 마이닝, 통계 모델링 같은 것들이다. 그리고 네트워크 분야에서도 활용될 수 있다. 문제가 심각해지거나 장애가 나타나기 전에 이를 식별할 수 있는 것이다.  네크워크 성능 전문회사인 액시디언(Accedian)의 최고 전략 임원인 리처드 피아센틴은 “다양한 출처의 순수한 데이터를 확보하고 여기에 양호하고 정확한 정보를 전달하는 내장된 중복정리 시스템과 네트워크 가시성이 더해진다면, 문제에 단순히 반응하는 것이 아니라 문제를 예방할 수 있다”라고 말했다.  그는 애널리틱스가 심지어 폐쇄-루프 오케스트레이션 시스템으로 통합될 수 있어서 여러 보편적 문제를 자체적으로 교정할 수 있다고 언급했다. 피아센틴은 “궁극적으로, 예측 애널리틱스는 운영 비용을 절감하는데 기여하고, 완전한 정지를 유발하는 것이 보통인 문제가 인지되지 않고 지나치는 것을 방지한다”라고 말했다.    네트워크 활동 분석, 인프라 한계점  적절하게 설계되고 전개될 때 예측 애널리틱스는 평범하고 특수한 네트워크 문제들에 대한 깊은 통찰을 전달할 수 있어서, 정책 수립, 네트워크 제어로부터 보안에 이르기까지 운영자가 모든 것을 처리할 수 있도록 도움을 준다고 데이터 과학 교육 단체인 데이터 사이언스 도조(Data Science Dojo)의 데이터 과학자 라힘 라술은 평가했다.  예를 들어 보안 문제를 취급할 때, 예측 애널리틱스는 예외 검출 알고리즘을 이용해 수상한 활동을 인지할 수 있고, 잠재적 데이터 유출을 식별할 수 있다. 라술은 “이들 알고리즘은 데이터 전송 네트워크의 움직임을 정밀 조사해 정당한 활동과 그 외의 활...

2019.09.04

'마케터와 고객의 윈윈'··· 예측 애널리틱스 활약상 7가지

그야말로 ‘윈윈’이다. 예측 애널리틱스가 매출을 증가시키는 동시에 구매자 만족을 높이면서 고객과 마케터 사이의 관계를 변혁하고 있다.  프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 파트너인 폴 게이너는 기업의 새로운 초강력 무기인 데이터 때문에 이러한 현상이 벌어지고 있다고 말했다. 그는 “첨단 비즈니스 애널리틱스는 모든 것을 모든 곳에서 관찰하고 예측할 수 있는 능력을 제공한다. 세계의 어느 곳에서든 고객과의 모든 상호작용, 공급망 내의 모든 동작 부분, 모든 금융 거래를 알 수 있다”라고 설명했다.  게이너는 이어 “예측 애널리틱스는 무엇이 일어날 수 있는지를 알 수 있게 해주고, 이를 미리 대비할 수 있게 해주며 위험에 앞서가고, 성과에 영향을 준다. 이는 백미러로 뒤를 보는 것이 아닌 망원경으로 앞을 보는 것과 같다”라고 말했다.  예측 애널리틱스가 온라인 쇼핑이 출현한 이래 가장 강력한 마케팅 도구라는 평가가 아직도 미심쩍은가? 그렇다면 고객 서비스 및 매출을 한 차원 높일 수 있도록 IT를 활용하는 아래의 7가지 방법을 확인해보자.    1. 초개인화 마케팅  초개인화 마케팅(Hyperpersonalized marketing)은 고객에게 적절한 시간에 적절한 경로로 적절한 메시지를 제공하는 것이다. 이를 터득하는 데에는 기술과 과학의 융합을 요한다. 온라인 의류 및 액세서리 소매업체인 줄리티(Zulity)의 기술 부사장인 빈두 소타는 고객에게 적절한 범주와 품목, 적정 가격, 쇼핑 시간, 여타 핵심 서비스를 융합해 제공하는 것이라고 설명한다.  그는 “이들을 어떻게 짜맞추어 가장 참여적인 고객 경험을 창출할 것인가를 결정하는 부분이다”라고 말했다.  소비자가 소매 기업의 웹사이트나 앱에 도달하지 않은 상태에서조차 고객이 무엇을 원하는지 정확히 알고 있는 세계를 떠올려보자. 이는 예측 애널리틱...

마케팅 예측 애널리틱스 예측분석

2019.04.15

그야말로 ‘윈윈’이다. 예측 애널리틱스가 매출을 증가시키는 동시에 구매자 만족을 높이면서 고객과 마케터 사이의 관계를 변혁하고 있다.  프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 파트너인 폴 게이너는 기업의 새로운 초강력 무기인 데이터 때문에 이러한 현상이 벌어지고 있다고 말했다. 그는 “첨단 비즈니스 애널리틱스는 모든 것을 모든 곳에서 관찰하고 예측할 수 있는 능력을 제공한다. 세계의 어느 곳에서든 고객과의 모든 상호작용, 공급망 내의 모든 동작 부분, 모든 금융 거래를 알 수 있다”라고 설명했다.  게이너는 이어 “예측 애널리틱스는 무엇이 일어날 수 있는지를 알 수 있게 해주고, 이를 미리 대비할 수 있게 해주며 위험에 앞서가고, 성과에 영향을 준다. 이는 백미러로 뒤를 보는 것이 아닌 망원경으로 앞을 보는 것과 같다”라고 말했다.  예측 애널리틱스가 온라인 쇼핑이 출현한 이래 가장 강력한 마케팅 도구라는 평가가 아직도 미심쩍은가? 그렇다면 고객 서비스 및 매출을 한 차원 높일 수 있도록 IT를 활용하는 아래의 7가지 방법을 확인해보자.    1. 초개인화 마케팅  초개인화 마케팅(Hyperpersonalized marketing)은 고객에게 적절한 시간에 적절한 경로로 적절한 메시지를 제공하는 것이다. 이를 터득하는 데에는 기술과 과학의 융합을 요한다. 온라인 의류 및 액세서리 소매업체인 줄리티(Zulity)의 기술 부사장인 빈두 소타는 고객에게 적절한 범주와 품목, 적정 가격, 쇼핑 시간, 여타 핵심 서비스를 융합해 제공하는 것이라고 설명한다.  그는 “이들을 어떻게 짜맞추어 가장 참여적인 고객 경험을 창출할 것인가를 결정하는 부분이다”라고 말했다.  소비자가 소매 기업의 웹사이트나 앱에 도달하지 않은 상태에서조차 고객이 무엇을 원하는지 정확히 알고 있는 세계를 떠올려보자. 이는 예측 애널리틱...

2019.04.15

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

"지금이 기회"··· 예측 애널리틱스 착수 가이드

의심을 버려야 할 때다. 미래의 비즈니스 니즈와 기회를 포착하고 대응할 능력을 실제로 가질 수 있다. 의료, 소매, 접대, 보험 등 다양한 부문의 기업들이 재고를 최적화하고 인력을 관리하며 고객 참여도를 향상시키는데, 또 가격을 설정하거나 다른 여러 수익 창출 목표를 달성하는데 예측 애널리틱스를 활용하고 있다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 꾸준한 발전 덕분에 예측 애널리틱스가 점차 정확하게 통찰력 을 전달하고 있다. 하지만 많은 기업들이 예측 애널리틱스를 다양한 수준으로 의심하고 있다. 이 기술이 여전히 복잡하고 너무 혁신적이며 비용이 너무 높아서 일상 용도로 통합하기에는 무리가 있다고 생각한다. 그러나 이러한 의심 속에서 예측 애널리틱스가 적어도 초기의 소규모 활용에 잘 적용되는 툴이라는 점을 인지하지 못할 때가 많다. 데이터 과학 소프트웨어 및 컨설팅 기업 시비스 애널리틱스(Civis Analytics)의 응용 데이터 과학 책임자 엘렌 휴스턴은 "예측 애널리틱스를 시작하는 것은 수영을 배우는 것과 같다. 좀 더 깊이 살펴보면 별 것 아닐 수 있다"라고 말했다. 시비스 애널리틱스는 오바마 대통령의 2012년 재선 당시 수석분석경영자를 역임한 댄 와그너(Dan Wagner)가 2013년에 에릭 슈미트(Eric Schmidt)의 지원을 받아 설립한 기업이다. 예측 애널리틱스 플랫폼 제공자인 로지 애널리틱스(Logi Analytics)의 예측 애널리틱스 책임자 스리람 파싸사라씨(Sriram Parthasarathy)는 이 기술을 이용하여 바로 이용할 수 있는 이력 데이터를 활용해 하나의 예측 문제에 대한 답을 얻게 된다면 회의론자들도 생각이 바뀔 것이라고 말했다. 그는 "그 문제의 해답을 찾는 것에 대한 ROI가 입증되면 시간이 지나면서 더 많은 데이터를 추가하여 모델을 개선해 비즈니스 워크플로의 다른 부분에 대한 새로운 통찰력을 통합할 수 있다. 이런 계획이 성공하면 기업은...

예측 애널리틱스 데이터 과학 예측적 애널리틱스

2018.06.21

의심을 버려야 할 때다. 미래의 비즈니스 니즈와 기회를 포착하고 대응할 능력을 실제로 가질 수 있다. 의료, 소매, 접대, 보험 등 다양한 부문의 기업들이 재고를 최적화하고 인력을 관리하며 고객 참여도를 향상시키는데, 또 가격을 설정하거나 다른 여러 수익 창출 목표를 달성하는데 예측 애널리틱스를 활용하고 있다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 꾸준한 발전 덕분에 예측 애널리틱스가 점차 정확하게 통찰력 을 전달하고 있다. 하지만 많은 기업들이 예측 애널리틱스를 다양한 수준으로 의심하고 있다. 이 기술이 여전히 복잡하고 너무 혁신적이며 비용이 너무 높아서 일상 용도로 통합하기에는 무리가 있다고 생각한다. 그러나 이러한 의심 속에서 예측 애널리틱스가 적어도 초기의 소규모 활용에 잘 적용되는 툴이라는 점을 인지하지 못할 때가 많다. 데이터 과학 소프트웨어 및 컨설팅 기업 시비스 애널리틱스(Civis Analytics)의 응용 데이터 과학 책임자 엘렌 휴스턴은 "예측 애널리틱스를 시작하는 것은 수영을 배우는 것과 같다. 좀 더 깊이 살펴보면 별 것 아닐 수 있다"라고 말했다. 시비스 애널리틱스는 오바마 대통령의 2012년 재선 당시 수석분석경영자를 역임한 댄 와그너(Dan Wagner)가 2013년에 에릭 슈미트(Eric Schmidt)의 지원을 받아 설립한 기업이다. 예측 애널리틱스 플랫폼 제공자인 로지 애널리틱스(Logi Analytics)의 예측 애널리틱스 책임자 스리람 파싸사라씨(Sriram Parthasarathy)는 이 기술을 이용하여 바로 이용할 수 있는 이력 데이터를 활용해 하나의 예측 문제에 대한 답을 얻게 된다면 회의론자들도 생각이 바뀔 것이라고 말했다. 그는 "그 문제의 해답을 찾는 것에 대한 ROI가 입증되면 시간이 지나면서 더 많은 데이터를 추가하여 모델을 개선해 비즈니스 워크플로의 다른 부분에 대한 새로운 통찰력을 통합할 수 있다. 이런 계획이 성공하면 기업은...

2018.06.21

그게 인공지능이었어?··· AI, 업무 현장에 '불쑥'

인공지능 기술을 이미 활용하고 있는 기업이 이미 상당수에 이르는 것으로 조사됐다. 또 2년 내에 대폭 늘어날 것이라는 전망이다. 인공지능(AI) 기술은 이미 기업에 확산되고 있다. 하지만 잘 모르는 채 도입하는 경우가 많다. 자연어 생성(NLG) 전문기업 내러티브 사이언스(Narrative Science)의 최근 연구에 따르면 이러한 혼란이 일부 나타나고 있지만 인공지능 채택은 더욱 가파르게 늘어날 전망이다. 내러티브 사이언스의 공동창업자이자 CEO인 스튜어트 프랭켈은 “이미 인공지능은 오랜 시간 존재해왔다. 인공지능은 이제 더 이상 이론에 그치지 않는다. 현실적인 인공지능 성공 이야기들이 존재한다”라고 말했다. 그는 이어 “사실 우리는 인공지능을 매일 활용하고 있고 우리는 여기 익숙해져 있다. 나는 이게 자연적인 흐름이라고 본다. 인공지능 기술이 널리 채택되면서 더 이상 인공지능이 아닌 듯한 느낌을 주기도 한다”라고 덧붙였다. Image Credit : Getty Images Bank 그게 인공지능이었어? 회사는 내셔널 비즈니스 리서치 인스티튜트(Natioanl Business Research Institute)에서 올해 4월 25일부터 5월 27일 중 여러 산업의 345명의 비즈니스 중역들을 대상으로 조사를 진행했다. 그 결과 응답자의 26%가 현재 수동의 반복 작업 자동화를 위해 직장 내에 인공지능을 활용하고 있는 것으로 조사됐다고 전했다. 이는 작년 대비 15% 증가한 수치다. 그리고 38%의 응답자는 인공지능 기술을 기업 어디에선가 이용하고 있다고 답했다. 또 인공지능 기술을 이용하고 있지 않다고 응답한 이들 중 상당수는 사실은 인공지능 기술을 이용하고 있었다. 이들 중 88%가 인공지능 의존적 기술 - 예측 애널리틱스, 자동화 보고 서식, 커뮤니케이션, 음성 인식과 대응 등 – 을 한두 개 이상 사용하고 있다고 대답했다. 다시 말해 회사들은 인공지능을...

왓슨 데이터 과학자 AI 인공지능 예측 애널리틱스 내러티브 사이언스

2016.07.25

인공지능 기술을 이미 활용하고 있는 기업이 이미 상당수에 이르는 것으로 조사됐다. 또 2년 내에 대폭 늘어날 것이라는 전망이다. 인공지능(AI) 기술은 이미 기업에 확산되고 있다. 하지만 잘 모르는 채 도입하는 경우가 많다. 자연어 생성(NLG) 전문기업 내러티브 사이언스(Narrative Science)의 최근 연구에 따르면 이러한 혼란이 일부 나타나고 있지만 인공지능 채택은 더욱 가파르게 늘어날 전망이다. 내러티브 사이언스의 공동창업자이자 CEO인 스튜어트 프랭켈은 “이미 인공지능은 오랜 시간 존재해왔다. 인공지능은 이제 더 이상 이론에 그치지 않는다. 현실적인 인공지능 성공 이야기들이 존재한다”라고 말했다. 그는 이어 “사실 우리는 인공지능을 매일 활용하고 있고 우리는 여기 익숙해져 있다. 나는 이게 자연적인 흐름이라고 본다. 인공지능 기술이 널리 채택되면서 더 이상 인공지능이 아닌 듯한 느낌을 주기도 한다”라고 덧붙였다. Image Credit : Getty Images Bank 그게 인공지능이었어? 회사는 내셔널 비즈니스 리서치 인스티튜트(Natioanl Business Research Institute)에서 올해 4월 25일부터 5월 27일 중 여러 산업의 345명의 비즈니스 중역들을 대상으로 조사를 진행했다. 그 결과 응답자의 26%가 현재 수동의 반복 작업 자동화를 위해 직장 내에 인공지능을 활용하고 있는 것으로 조사됐다고 전했다. 이는 작년 대비 15% 증가한 수치다. 그리고 38%의 응답자는 인공지능 기술을 기업 어디에선가 이용하고 있다고 답했다. 또 인공지능 기술을 이용하고 있지 않다고 응답한 이들 중 상당수는 사실은 인공지능 기술을 이용하고 있었다. 이들 중 88%가 인공지능 의존적 기술 - 예측 애널리틱스, 자동화 보고 서식, 커뮤니케이션, 음성 인식과 대응 등 – 을 한두 개 이상 사용하고 있다고 대답했다. 다시 말해 회사들은 인공지능을...

2016.07.25

유비쿼터스 AI 시대··· 머신러닝이 차세대 BI인 이유

인공지능과 자동화 기술이 비즈니스 의사 결정을 돕는 시대가 열리고 있다. 인공지능이 데이터를 분석해 미래를 예측하는 것은 물론 그에 대한 대책까지 제시하는 시대다. 과거에 발생한 일을 알려주던 정적 보고서 형태였던 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)는, 이제 그 일이 일어난 이유까지 이해할 수 있도록 돕는 상호적 대시보드(Dashboard) 형태로 발전했다. 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 장치 등 빅데이터(Big Data) 소스가 다변화됨에 따라 기업들은 경고와 실시간 대시보드를 제공하는 선제적 분석의 필요성을 더욱 절감하고 있다. 즉 기존의 반응적인 분석 만으로는 부족해진 것이다. 마이크로소프트 코타나 애널리틱스(Cortana Analytics)팀 히레인 오베로이 책임자는 "실시간 대시보드에 대한 수요가 존재한다. 많은 기업들이 사업의 고동을 실시간으로 느끼고 싶어한다. 과거만을 보여주는 대시보드로는 부족한 것이다"라고 말했다. 예측 및 기타 고급 분석이 가장 빠르게 성장하는 분야라고 가트너가 진단한 것도 같은 맥락이다. 이 시장조사기관은 최근 발표한 고급 분석 매직 쿼드런트(Magic Quadrant)에서 2018년까지 전 세계 모든 대형 조직의 절반 이상이 고급 분석(그리고 이를 기초로 한 알고리즘)을 활용하게 될 것이라고 전망했다. 고급 예측 분석의 핵심은 추세와 미래의 확률을 계산하여 잠재적인 결과를 예측하고 적절한 자문 정보를 제공하는 것이다. 그 범위는 이제 SQL SRS(Server Reporting Services), BO(Business Objects), 타블로(Tableau) 등의 익숙한 BI 툴에 포함된 쿼리(Query) 및 보고 기능을 넘어서고 있다. 경우에 따라서는 구조화와 비구조화의 결합체인 데이터로부터 트렌드 및 패턴을 찾는 통계, 설명 및 예측 데이터 마이닝(Data Mining), 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등...

BI 데이터 경영 의사결정 AI 예측 애널리틱스 머신러닝

2016.04.26

인공지능과 자동화 기술이 비즈니스 의사 결정을 돕는 시대가 열리고 있다. 인공지능이 데이터를 분석해 미래를 예측하는 것은 물론 그에 대한 대책까지 제시하는 시대다. 과거에 발생한 일을 알려주던 정적 보고서 형태였던 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)는, 이제 그 일이 일어난 이유까지 이해할 수 있도록 돕는 상호적 대시보드(Dashboard) 형태로 발전했다. 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 장치 등 빅데이터(Big Data) 소스가 다변화됨에 따라 기업들은 경고와 실시간 대시보드를 제공하는 선제적 분석의 필요성을 더욱 절감하고 있다. 즉 기존의 반응적인 분석 만으로는 부족해진 것이다. 마이크로소프트 코타나 애널리틱스(Cortana Analytics)팀 히레인 오베로이 책임자는 "실시간 대시보드에 대한 수요가 존재한다. 많은 기업들이 사업의 고동을 실시간으로 느끼고 싶어한다. 과거만을 보여주는 대시보드로는 부족한 것이다"라고 말했다. 예측 및 기타 고급 분석이 가장 빠르게 성장하는 분야라고 가트너가 진단한 것도 같은 맥락이다. 이 시장조사기관은 최근 발표한 고급 분석 매직 쿼드런트(Magic Quadrant)에서 2018년까지 전 세계 모든 대형 조직의 절반 이상이 고급 분석(그리고 이를 기초로 한 알고리즘)을 활용하게 될 것이라고 전망했다. 고급 예측 분석의 핵심은 추세와 미래의 확률을 계산하여 잠재적인 결과를 예측하고 적절한 자문 정보를 제공하는 것이다. 그 범위는 이제 SQL SRS(Server Reporting Services), BO(Business Objects), 타블로(Tableau) 등의 익숙한 BI 툴에 포함된 쿼리(Query) 및 보고 기능을 넘어서고 있다. 경우에 따라서는 구조화와 비구조화의 결합체인 데이터로부터 트렌드 및 패턴을 찾는 통계, 설명 및 예측 데이터 마이닝(Data Mining), 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등...

2016.04.26

딜로이트가 제시한 '2016 핵심 애널리틱스 트렌드 6가지'

컨설팅 기업 딜로이트가 ‘애널리틱스 트렌드 2016’ 보고서를 통해 2016년 시장을 좌우할 6가지 트렌드를 제시했다. 데이터 주도형 조직에서 한 발 더 나아간 '인사이트 주도형 조직'(IDO)이 출현할 것이라는 등의 새로운 분석이 담겨 있다. 딜로이트의 존 루커 수석은 애널리틱스 분야가 빠르게 변화함에 따라 기업들은 도전과 기회에 모두 직면하고 있다며, “그러나 한 가지는 확실하다. 애널리틱스를 효과적으로 활용하는 것이 새로운 수준의 혁신과 가치를 달성함에 있어 필수적이라는 사실이다”라고 말했다. 한편 딜로이트는 2015년 초에도 애널리틱스 분야 트렌드 8가지를 정리해 제시한 바 있다. 올해 보고서의 주요 내용은 다음과 같다. 1. 사이버 보안: 공격이 최선의 방어다 사이버 보안이라는 주제는 지난해에 이어 올해에도 딜로이트(Deloitte)가 발표한 트렌드 리스트에 이름을 올렸다. 하지만 그 양상에는 분명 변화가 감지된다. IDC 자료에 따르면, 2015년 한 해 동안 세계 금융 서비스 산업이 정보 보안 활동에 지출한 비용은 274억 달러 수준인 것으로 파악된다. 이에 관해 딜로이트 컨설팅의 존 러커 회장은 “그러나 기업들이 전통적인 대응적 보안 방식의 효과에 서서히 의문을 가지기 시작했다. 그리고 그들은 자신들에게 가해지는 위협 요인을 이해하고 감시하는, 예측적 보안 방법론을 받아들여가고 있다. 기업에 해를 끼칠지도 모르는 인터넷 상의 각종 ‘소리’를 스캔하고, 기존 해킹, 데이터 유출 사례를 분석해 예측 모델을 구성하는 등의 활동을 펼치고 있는 것이다”라고 이야기했다. 그는 “즉 이제는 단순한 방어가 아닌, 선진적 대응을 통한 사이버 보안, 애널리틱스 활동이 보다 많은 지지를 얻고 있다. 기업들은 애널리틱스, 인지 컴퓨팅, 기계 학습 등의 방식을 활용해 단순히 기업의 어느 부분이 취약한 지 등의 정보를 넘어, ...

보안 빅데이터 딜로이트 데이터 과학자 인공지능 사물 인터넷 애널리틱스 예측 애널리틱스 IOD

2016.01.27

컨설팅 기업 딜로이트가 ‘애널리틱스 트렌드 2016’ 보고서를 통해 2016년 시장을 좌우할 6가지 트렌드를 제시했다. 데이터 주도형 조직에서 한 발 더 나아간 '인사이트 주도형 조직'(IDO)이 출현할 것이라는 등의 새로운 분석이 담겨 있다. 딜로이트의 존 루커 수석은 애널리틱스 분야가 빠르게 변화함에 따라 기업들은 도전과 기회에 모두 직면하고 있다며, “그러나 한 가지는 확실하다. 애널리틱스를 효과적으로 활용하는 것이 새로운 수준의 혁신과 가치를 달성함에 있어 필수적이라는 사실이다”라고 말했다. 한편 딜로이트는 2015년 초에도 애널리틱스 분야 트렌드 8가지를 정리해 제시한 바 있다. 올해 보고서의 주요 내용은 다음과 같다. 1. 사이버 보안: 공격이 최선의 방어다 사이버 보안이라는 주제는 지난해에 이어 올해에도 딜로이트(Deloitte)가 발표한 트렌드 리스트에 이름을 올렸다. 하지만 그 양상에는 분명 변화가 감지된다. IDC 자료에 따르면, 2015년 한 해 동안 세계 금융 서비스 산업이 정보 보안 활동에 지출한 비용은 274억 달러 수준인 것으로 파악된다. 이에 관해 딜로이트 컨설팅의 존 러커 회장은 “그러나 기업들이 전통적인 대응적 보안 방식의 효과에 서서히 의문을 가지기 시작했다. 그리고 그들은 자신들에게 가해지는 위협 요인을 이해하고 감시하는, 예측적 보안 방법론을 받아들여가고 있다. 기업에 해를 끼칠지도 모르는 인터넷 상의 각종 ‘소리’를 스캔하고, 기존 해킹, 데이터 유출 사례를 분석해 예측 모델을 구성하는 등의 활동을 펼치고 있는 것이다”라고 이야기했다. 그는 “즉 이제는 단순한 방어가 아닌, 선진적 대응을 통한 사이버 보안, 애널리틱스 활동이 보다 많은 지지를 얻고 있다. 기업들은 애널리틱스, 인지 컴퓨팅, 기계 학습 등의 방식을 활용해 단순히 기업의 어느 부분이 취약한 지 등의 정보를 넘어, ...

2016.01.27

기고 | 백업 전략에서도 중요성 커지는 '데이터 분석'

데이터는 현대 기업 활동의 핵심이다. 오늘날 데이터는 클라우드와 기업 내부, 네트워크의 종단 등 모든 곳에 머무르거나 그 사이를 오가고 있으며, 그 속도 역시 과거 그 어느 때보다 빨라졌다. 이처럼 데이터의 복잡도와 영역, 규모의 확장이 동시다발적으로 일어나고 있는 오늘날의 상황은 전통적인 데이터 백업 및 복구 방법론을 무용지물로 만들며 IT부서에 새로운 과제를 던져주고 있다. 이 문제를 처리하려면 기업에겐 2가지 측면에 대한 실제적인 시각이 있어야 한다. 첫째는 운영 활동 전반(로드, 클라이언트, 리소스, 서비스 수준 등)에 어떻게 접근할지에 대한 시각이고, 둘째는 정보 자체에 대한 시각이다. 이제는 과거 그 어느 때보다 비즈니스 탄력성 확보와 개선 과정에서 애널리틱스의 역할이 중요해졌다. 기업들이 데이터 백업과 복구 활동에 적용할 수 있는 기본적인 분석 유형으로는 환경 분석(environmental analysis), 회고 분석(retrospective analysis), 예측 분석(predictive analysis), 규범 분석(prescriptive analysis) 4가지가 있다. 이들 각각은 우리에게 네트워크 전반에 대한 시각을 제공하는 창 역할을 하며, 이들을 복합적으로 이용함으로써 우리는 데이터 우선 순위 설정, 리소스 활용 예측, 리스크 경감, 인프라 최적화 등 리소스 및 비용 관리와 관련한 다양한 효익을 확보할 수 있게 된다. 한마디로 ‘전략적 백업’의 가능성이 열리게 되는 것이다. 단순히 한 기업과 이를 둘러싼 주위 환경만을 지키는 전통적인 백업 및 복구 과정은 이제 무용지물이 됐다. 클라우드, 모바일, 가상 플랫폼 등 좀더 넓은, 그리고 유동적인 공간들이 지원 영역에 편입돼 가고 있기 때문이다. 이 공간들의 특성과 거기에 보관된 데이터를 제대로 이해하지 못한다면 기업들의 가치 창출에는 한계가 있을 것이다. 4가지 분석 유형 중 환경 분석은 IT가 보다 투명한 방식으로 정보를 관리, 백업, 전달할 방법...

빅데이터 규범 애널리틱스 탄력 HPE HP 엔터프라이즈 예측 애널리틱스 애널리틱스 분석 회복 복구 백업 회고 애널리틱스

2015.12.28

데이터는 현대 기업 활동의 핵심이다. 오늘날 데이터는 클라우드와 기업 내부, 네트워크의 종단 등 모든 곳에 머무르거나 그 사이를 오가고 있으며, 그 속도 역시 과거 그 어느 때보다 빨라졌다. 이처럼 데이터의 복잡도와 영역, 규모의 확장이 동시다발적으로 일어나고 있는 오늘날의 상황은 전통적인 데이터 백업 및 복구 방법론을 무용지물로 만들며 IT부서에 새로운 과제를 던져주고 있다. 이 문제를 처리하려면 기업에겐 2가지 측면에 대한 실제적인 시각이 있어야 한다. 첫째는 운영 활동 전반(로드, 클라이언트, 리소스, 서비스 수준 등)에 어떻게 접근할지에 대한 시각이고, 둘째는 정보 자체에 대한 시각이다. 이제는 과거 그 어느 때보다 비즈니스 탄력성 확보와 개선 과정에서 애널리틱스의 역할이 중요해졌다. 기업들이 데이터 백업과 복구 활동에 적용할 수 있는 기본적인 분석 유형으로는 환경 분석(environmental analysis), 회고 분석(retrospective analysis), 예측 분석(predictive analysis), 규범 분석(prescriptive analysis) 4가지가 있다. 이들 각각은 우리에게 네트워크 전반에 대한 시각을 제공하는 창 역할을 하며, 이들을 복합적으로 이용함으로써 우리는 데이터 우선 순위 설정, 리소스 활용 예측, 리스크 경감, 인프라 최적화 등 리소스 및 비용 관리와 관련한 다양한 효익을 확보할 수 있게 된다. 한마디로 ‘전략적 백업’의 가능성이 열리게 되는 것이다. 단순히 한 기업과 이를 둘러싼 주위 환경만을 지키는 전통적인 백업 및 복구 과정은 이제 무용지물이 됐다. 클라우드, 모바일, 가상 플랫폼 등 좀더 넓은, 그리고 유동적인 공간들이 지원 영역에 편입돼 가고 있기 때문이다. 이 공간들의 특성과 거기에 보관된 데이터를 제대로 이해하지 못한다면 기업들의 가치 창출에는 한계가 있을 것이다. 4가지 분석 유형 중 환경 분석은 IT가 보다 투명한 방식으로 정보를 관리, 백업, 전달할 방법...

2015.12.28

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