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'드디어 안개 걷혔다'··· 데이터 과학 현주소와 미래는?

2020년은 ‘데이터 과학(Data Science)’이 얼마나 가치 있는지를 보여준 한 해였다. 물론 그 한계가 드러난 한 해이기도 했다.  작년은 ‘데이터 과학이 성장한 한 해’라고 할 수 있다. 수많은 기업이 데이터 중심의 애플리케이션을 대폭 도입했고 (성공한 정도는 다르지만) 데이터 과학으로 문제를 해결했다. 그 과정에서 데이터 과학은 얼마나 성숙했는지를 보여줬고 그리고 실제로 가치가 있다는 것을 증명해 보였다.  전 세계적 팬데믹 위기는 데이터 과학 분야에서도 위기였다. 코로나19 사태로 인해 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 공유해야 했다. 또 계속해서 조건이 바뀌는 상황에서 긴급하게 예측 모델을 실행하고 업데이트해야 했다.  따라서 지난 12개월은 데이터 과학에 있어 그 가치는 물론이고 한계까지 확인할 수 있었던 한 해였다. 2020년 데이터 과학에서 드러난 실상과 2021년 전망을 살펴본다.    2020년의 데이터 과학 데이터 과학의 확산은 신나는 일이었지만 이 분야가 이제 어느 정도 자리를 잡았다는 잘못된 인식을 가져왔다. 오히려 그 반대다. 데이터 과학은 여전히 빠른 속도로 혁신하고 있는 ‘새로운 분야’로 남아있다. 하이프사이클에 따른다면 데이터 과학은 업계의 여러 업체가 AI를 채택하면서 2020년에 주류로 편입하는 것처럼 보였다. 그리고 모든 제품이나 서비스에 어떤 형태로든 인공지능이 적용되는 것처럼 보였다. 따라서 기업들은 스마트 데이터 솔루션으로 모든 문제를 해결할 수 있으리라 기대했고 기대치가 터무니없이 높아졌다. 하지만 데이터 과학은 그런 식으로 작동하지 않는다.  다행스럽게도, 이제 사람들은 하이프에서 벗어나 데이터 과학이 할 수 있는 일과 없는 일을 이해할 수 있는 적절한 질문을 하기 시작했다. 따라서 현재 데이터 과학은 품질과 제대로 구축했을 때 얻을 수 있는 ROI를 바탕으로 주목받고 있다.  1. 적응성(Adaptability)  데...

데이터 과학 팬데믹 하이프사이클 ROI AI 인공지능 편향 디지털 트랜스포메이션 클라우드 하이브리드 온프레미스클 온프레미스

2021.03.25

2020년은 ‘데이터 과학(Data Science)’이 얼마나 가치 있는지를 보여준 한 해였다. 물론 그 한계가 드러난 한 해이기도 했다.  작년은 ‘데이터 과학이 성장한 한 해’라고 할 수 있다. 수많은 기업이 데이터 중심의 애플리케이션을 대폭 도입했고 (성공한 정도는 다르지만) 데이터 과학으로 문제를 해결했다. 그 과정에서 데이터 과학은 얼마나 성숙했는지를 보여줬고 그리고 실제로 가치가 있다는 것을 증명해 보였다.  전 세계적 팬데믹 위기는 데이터 과학 분야에서도 위기였다. 코로나19 사태로 인해 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 공유해야 했다. 또 계속해서 조건이 바뀌는 상황에서 긴급하게 예측 모델을 실행하고 업데이트해야 했다.  따라서 지난 12개월은 데이터 과학에 있어 그 가치는 물론이고 한계까지 확인할 수 있었던 한 해였다. 2020년 데이터 과학에서 드러난 실상과 2021년 전망을 살펴본다.    2020년의 데이터 과학 데이터 과학의 확산은 신나는 일이었지만 이 분야가 이제 어느 정도 자리를 잡았다는 잘못된 인식을 가져왔다. 오히려 그 반대다. 데이터 과학은 여전히 빠른 속도로 혁신하고 있는 ‘새로운 분야’로 남아있다. 하이프사이클에 따른다면 데이터 과학은 업계의 여러 업체가 AI를 채택하면서 2020년에 주류로 편입하는 것처럼 보였다. 그리고 모든 제품이나 서비스에 어떤 형태로든 인공지능이 적용되는 것처럼 보였다. 따라서 기업들은 스마트 데이터 솔루션으로 모든 문제를 해결할 수 있으리라 기대했고 기대치가 터무니없이 높아졌다. 하지만 데이터 과학은 그런 식으로 작동하지 않는다.  다행스럽게도, 이제 사람들은 하이프에서 벗어나 데이터 과학이 할 수 있는 일과 없는 일을 이해할 수 있는 적절한 질문을 하기 시작했다. 따라서 현재 데이터 과학은 품질과 제대로 구축했을 때 얻을 수 있는 ROI를 바탕으로 주목받고 있다.  1. 적응성(Adaptability)  데...

2021.03.25

최형광 칼럼 | 전략기술의 딜레마

매일 아침 우리는 쏟아지는 정보를 접한다. 새로운 기술의 서비스와 제품 소식과 새로운 비즈니스의 출현에 주목하며, 컨퍼런스와 세미나의 일정을 체크한다. 새로운 기술이 조직에 접목되기도 전에 또다른 새로운 기술이 출현하고 비즈니스가 출현하는 속도의 시대에 살고 있다. 연초에 전해오는 전략기술 트렌드는 한 해의 방향을 계획하고 조직의 운용을 준비하는 시금석이 되기도 한다. 그런데 전략기술은 효과적일까? 불확실한 경제와 시장상황에서 새로운 전략기술에 목마른 CxO의 고민은 어떻게 구현할 것인가에서는 더욱 시름이 깊어진다. ‘어떻게 또는 언제 전략기술을 조직에 적용할 것인가?’, ‘어떤 전략기술을 조직에 접목해야 하는가?’, ‘왜 전략기술은 기대한 만큼 효과를 갖지 못하는가?’에 대하여 전략기술이 갖는 특성과 딜레마에 대하여 살펴보고자 한다. 첫째, 전략기술은 단기적으로 과대평가되는 경향을 보인다. 이는 아마라의 법칙(‘인공지능과 아마라의 법칙’)에서 살펴본 바 있는데 자세히 보면 ‘기술의 효과는 단기적으로는 과대평가되고 장기적으로 과소평가하는 경향이 있다’는 특성을 이해할 필요가 있다.  가트너의 하이프 사이클(Hype Cycle)은 기술의 출현으로 인한 태동기, 기대의 정점기, 기대의 몰락기와 재조명기를 지나 안정기를 거치는 과정을 설명하는데 친절하게도 특정 기술이 이 사이클을 지나는 시간을 예측하여 알려준다. 가장 관심을 갖는 기대의 정점기에 있는 기술이 안정기를 갖고 시장에서 정착하려면 일정 시간이 소요될 뿐 아니라 기술이 사라지지 않고 발전해야 하며, 조직 내부의 신기술에 대한 기대치 관리가 필요하다는 점을 시사한다. 가트너 하이프 사이클의 그림과 같이 모든 기술은 태동기, 거품기, 환멸기, 재조명기를 지나 안정기를 갖게 된다. 새로운 기술은 모두 이러한 사이클을 지나게 되나 각 기술은 2년, 2년~5년, 10년 이상 등 사이클 내에서 서로 다른 기간을 가지며 어떤 기술은 환멸기에 사라지기도 한다. 가트너 전략기술은 향후 5년내에 정점에 ...

전략기술 최형광 하이프사이클 조직문화 딜레마

2021.02.16

매일 아침 우리는 쏟아지는 정보를 접한다. 새로운 기술의 서비스와 제품 소식과 새로운 비즈니스의 출현에 주목하며, 컨퍼런스와 세미나의 일정을 체크한다. 새로운 기술이 조직에 접목되기도 전에 또다른 새로운 기술이 출현하고 비즈니스가 출현하는 속도의 시대에 살고 있다. 연초에 전해오는 전략기술 트렌드는 한 해의 방향을 계획하고 조직의 운용을 준비하는 시금석이 되기도 한다. 그런데 전략기술은 효과적일까? 불확실한 경제와 시장상황에서 새로운 전략기술에 목마른 CxO의 고민은 어떻게 구현할 것인가에서는 더욱 시름이 깊어진다. ‘어떻게 또는 언제 전략기술을 조직에 적용할 것인가?’, ‘어떤 전략기술을 조직에 접목해야 하는가?’, ‘왜 전략기술은 기대한 만큼 효과를 갖지 못하는가?’에 대하여 전략기술이 갖는 특성과 딜레마에 대하여 살펴보고자 한다. 첫째, 전략기술은 단기적으로 과대평가되는 경향을 보인다. 이는 아마라의 법칙(‘인공지능과 아마라의 법칙’)에서 살펴본 바 있는데 자세히 보면 ‘기술의 효과는 단기적으로는 과대평가되고 장기적으로 과소평가하는 경향이 있다’는 특성을 이해할 필요가 있다.  가트너의 하이프 사이클(Hype Cycle)은 기술의 출현으로 인한 태동기, 기대의 정점기, 기대의 몰락기와 재조명기를 지나 안정기를 거치는 과정을 설명하는데 친절하게도 특정 기술이 이 사이클을 지나는 시간을 예측하여 알려준다. 가장 관심을 갖는 기대의 정점기에 있는 기술이 안정기를 갖고 시장에서 정착하려면 일정 시간이 소요될 뿐 아니라 기술이 사라지지 않고 발전해야 하며, 조직 내부의 신기술에 대한 기대치 관리가 필요하다는 점을 시사한다. 가트너 하이프 사이클의 그림과 같이 모든 기술은 태동기, 거품기, 환멸기, 재조명기를 지나 안정기를 갖게 된다. 새로운 기술은 모두 이러한 사이클을 지나게 되나 각 기술은 2년, 2년~5년, 10년 이상 등 사이클 내에서 서로 다른 기간을 가지며 어떤 기술은 환멸기에 사라지기도 한다. 가트너 전략기술은 향후 5년내에 정점에 ...

2021.02.16

"5~10년 안에 블록체인이 산업을 재편한다" 가트너 전망

과거 블록체인을 보수적으로 평가했던 가트너가 의견을 수정했다. 가트너는 이 분산형 원장 기술이 5~10년 안에 대부분 산업에서 비즈니스 운영 방식을 혁신할 것으로 내다봤다. 하지만 현재 대부분 산업에서 블록체인은 비즈니스 프로세스 개선 방식에 대해서 과장된 산업 기대치와 일반적인 환멸 사이에서 여전히 수렁에 빠져 있다고 가트너는 최근 ‘하이프사이클’ 보고서를 통해 밝혔다. 해당 보고서에서는 CIO들이 블록체인 기술을 어떻게 인식하고 있는지에 대한 설문조사도 포함되어 있다. 가트너의 조사 부사장 데이비드 펄롱거는 성명서에서 “CIO는 아직 블록체인이 자신들의 비즈니스에 어떤 영향을 끼칠지 확신하지 못하고 있지만 가트너의 2019년 CIO 의제 설문조사에서 CIO 중 60%는 향후 3년 안에 일정 수준의 블록체인 기술 도입을 예상한다. 하지만 기존의 조직 디지털 혁신과 명확한 블록체인 거버넌스의 부재로 CIO들은 블록체인을 제대로 활용하지 못하고 있다”라고 말했다. 가트너의 연례 CIO 설문조사는 4월부터 6월까지 진행되었으며 89개국에서 제조, 정부, 전문서비스, 은행, 에너지/유틸리티, 교육, 보험, 소매, 의료, 운송, 통신, 미디어 등 주요 산업 분야의 응답자 3,102명이 참여했다. 지난해 가트너의 CIO 설문조사에서는 전 세계의 기업 중 평균 약 3.3%만이 실제로 블록체인을 생산 환경에 도입한 것으로 나타났다. 당시 가트너의 조사 부사장 아비바 라이탄은 블로그 게시물에서 이 기술이 초 국경 무료 결제부터 공급망 추적까지 실제로 모든 국제 및 거래 네트워크의 필요에 대한 만병통치약으로 홍보하면서 기술 제공자들이 명시한 목표를 달성하기 위해 필요한 8개의 걸림돌을 열거했다. 이러한 걸림돌로는 기술적으로 확장 가능한 블록체인, 스마트계약 기술의 발전, 트랜잭션 위험 확인, 데이터 기밀성, 효율적인 동의 알고리즘 등이 있었다. 블록체인은 사용자들의 동의가 있어야 새 데이터를 변경할 수 없는 원장에 저장할 수 있다. 대부분 경우에 원장을 검증하는 ...

CIO 블록체인 거번너스 CIO 설문조사 스마트계약 분산 원장 기술 사물인터넷 월마트 인공지능 가트너 하이프사이클

2019.09.17

과거 블록체인을 보수적으로 평가했던 가트너가 의견을 수정했다. 가트너는 이 분산형 원장 기술이 5~10년 안에 대부분 산업에서 비즈니스 운영 방식을 혁신할 것으로 내다봤다. 하지만 현재 대부분 산업에서 블록체인은 비즈니스 프로세스 개선 방식에 대해서 과장된 산업 기대치와 일반적인 환멸 사이에서 여전히 수렁에 빠져 있다고 가트너는 최근 ‘하이프사이클’ 보고서를 통해 밝혔다. 해당 보고서에서는 CIO들이 블록체인 기술을 어떻게 인식하고 있는지에 대한 설문조사도 포함되어 있다. 가트너의 조사 부사장 데이비드 펄롱거는 성명서에서 “CIO는 아직 블록체인이 자신들의 비즈니스에 어떤 영향을 끼칠지 확신하지 못하고 있지만 가트너의 2019년 CIO 의제 설문조사에서 CIO 중 60%는 향후 3년 안에 일정 수준의 블록체인 기술 도입을 예상한다. 하지만 기존의 조직 디지털 혁신과 명확한 블록체인 거버넌스의 부재로 CIO들은 블록체인을 제대로 활용하지 못하고 있다”라고 말했다. 가트너의 연례 CIO 설문조사는 4월부터 6월까지 진행되었으며 89개국에서 제조, 정부, 전문서비스, 은행, 에너지/유틸리티, 교육, 보험, 소매, 의료, 운송, 통신, 미디어 등 주요 산업 분야의 응답자 3,102명이 참여했다. 지난해 가트너의 CIO 설문조사에서는 전 세계의 기업 중 평균 약 3.3%만이 실제로 블록체인을 생산 환경에 도입한 것으로 나타났다. 당시 가트너의 조사 부사장 아비바 라이탄은 블로그 게시물에서 이 기술이 초 국경 무료 결제부터 공급망 추적까지 실제로 모든 국제 및 거래 네트워크의 필요에 대한 만병통치약으로 홍보하면서 기술 제공자들이 명시한 목표를 달성하기 위해 필요한 8개의 걸림돌을 열거했다. 이러한 걸림돌로는 기술적으로 확장 가능한 블록체인, 스마트계약 기술의 발전, 트랜잭션 위험 확인, 데이터 기밀성, 효율적인 동의 알고리즘 등이 있었다. 블록체인은 사용자들의 동의가 있어야 새 데이터를 변경할 수 없는 원장에 저장할 수 있다. 대부분 경우에 원장을 검증하는 ...

2019.09.17

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