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SK㈜ C&C와 네이버클라우드가 만난 이유는? 한국형 초대규모 AI B2B 서비스를 기대하세요!

2023-03-21

초대규모 AI 기반 B2B 사업 확장 협력 MOU 체결 지난 3월 21일, SK㈜ C&C와 네이버클라우드는 ‘초대규모 AI 기반 B2B 사업 확장 협력 MOU’를 체결했습니다. 이번 MOU는 한국 산업에 적합한 초대규모 AI 서비스를 발굴하고 개발하기 위해 추진되었는데요. 이를 위해 30년 이상 금융, 공공, 엔터프라이즈 시장에서 디지털 IT서비스(ITS) 사업을 수행하고 서비스를 발굴했던 SK㈜ C&C의 경험과 능력에 네이버클라우드의 하이퍼클로바X를 결합하기로 했습니다.네이버클라우드의 하이퍼클로바X는?네이버클라우드의 하이퍼클로바X는 하이퍼클로바에 고객 데이터를 결합하여 사용자 요청에 맞는 응답을 즉각 제공하도록 업그레이드된 초대규모 AI인데요. 작은 양의 데이터라도 고객이 보유한 데이터와 결합하면 특정 서비스나 기업 등 해당 영역에 최적화된 초대규모 AI 프로덕트 구축이 가능합니다. 목적에 맞는 AI 상품·서비스를 만들 수 있기 때문에, 누구나 AI 기반 비즈니스 기회를 만들 수 있습니다.금융을 시작으로 초대규모 AI 서비스 발굴금융 산업은 고객상담∙자산운용∙재무∙투자 등 금융 공통 서비스 외에도 ▲은행의 여신∙수신∙외환 ▲카드사의 발급∙정산∙마케팅 ▲보험사의 보험 계약∙유지∙지급 등 공공 및 주요 산업에 적용 가능한 업무 대부분을 갖추고 있는데요. 금융 산업 내 다양한 분야에서 활용할 수 있는 초대규모 AI 서비스가 개발된다면, 국내 AI 서비스에 있어서 성공 모델이 될 가능성이 높다고 판단했습니다.따라서, 콜센터 자동화를 중심으로 은행, 증권, 카드, 보험, 캐피탈 등 금융 분야별 맞춤형 초대규모 AI 서비스 모델 발굴에 힘을 모으기로 했습니다.AI 데이터 플랫폼에 하이브리드 초대규모 AI 적용먼저, SK㈜ C&C의 데이터 플랫폼인 Accu.Insight+, AI 엔진인 Accu.TA와 같이 이미 검증된 AI 데이터 플랫폼을 금융 시스템에 접목하고 네이버클라우드의 하이퍼클로바X를 조합해 하이브리드형의 초대규모 AI B2B 서비스를 개발하기로 했습니다. 하이브리드 초대규모 AI 서비스는 정확한 업무 처리가 중요한 금융 업무 특성에 적합한 형태로 조율되는데요. 전문적인 답변 내용은 AI데이터 플랫폼이 지원하고, 질문자 눈높이에 맞는 친절한 설명은 초대규모 AI가 뒷받침하는 구조로 진행됩니다. 이렇게 되면 금융사가 보유한 AI 데이터 플랫폼과 시스템이 꼭 필요한 순간에 초대규모 AI를 호출해 사용함으로써 오류 위험도 피하고, 비용도 낮출 수 있죠.No Code, Low Code 솔루션에 초대규모 AI 개발 협력또한, 초대규모 AI 기반의 노 코드(No Code), 로 코드(Low Code) 솔루션을 개발하기로 했습니다.  자연어 기술을 이용하는 AI가 기존의 개발 솔루션과 연계해 개발 상황에 맞는 개발 코드 생성을 간접 지원하는 식인데요. 쉽게 말씀드리면, 코딩을 하지 않거나 최소한의 코딩 작업만 하더라도 앱·프로그램을 개발할 수 있도록 돕는 솔루션입니다.  다양한 산업의 니즈에 맞춰 초대규모 AI를 개발할 예정 SK㈜ C&C와 네이버클라우드는 공동 TF를 구성해 실제 시스템 개발 프로젝트에 적용 가능한 최적의 조합을 찾아낼 계획입니다. 다양한 산업의 엔터프라이즈 고객사 필요에 맞춰 초대규모 AI를 보다 빠르고 정확하게 적용할 수 있도록 컨설팅, 구축, 운영에 이르는 전 과정에 대한 밀착 지원 체제도 마련할 예정입니다.국내 기업의 상황과 고객의 니즈를 고려한 한국 산업 맞춤형 초대규모 AI로 우리의 삶이 어떻게 변화될지 기대가 됩니다!SK㈜ C&C의 서비스를 만나보고 싶다면?    

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증권시장 새 먹거리 STO, 무사히 안착할 수 있을까?

2023-03-16

 토큰증권발행(STO)에 대한 관심이 높아지고 있다. 자연스럽게 STO의 핵심과 본질, 나아가 시장 파급 효과에 주목하는 이들도 많아지고 있다. 그 개념과 최근 트렌드, 나아가 STO의 비전 전반에 대한 분석을 알아볼 필요가 있다. STO 시대 열린다토큰증권의 강점은 블록체인 기술이 잘 어울린다는 점에 있다 옛날 영화를 보면 등장인물이 기업의 증권을 종이로 거래하는 장면이 종종 보인다. 실제로 초기자본시장에서는 기업의 증권을 종이 형태로 보관하고 거래했다. 그러나 지금 종이 형태로 기업의 증권을 보유하는 사람들은 거의 없다. 대부분 전자증권의 형태로 기업의 지분을 보유하기 때문이다. ‘토큰증권’은 이러한 실물 종이증권, 전자증권의 한계를 또 한 번 넘어선다. 블록체인 기술을 바탕으로 기존 금융기관 중심의 전자증권 중심 시스템에서는 꿈도 꾸지 못했던 다양한 거래를 제공하기 때문이다. 중개인이 존재하지 않고 상호운영성이 뛰어나며 24시간 거래가 가능하면서 분할소유 기능을 제공하며 탈 중앙화의 블록체인 기술이 가장 잘 어울린다는 설명이다.새로운 투자의 시대를 여는 STO와 블록체인특히 블록체인을 통한 분할소유 기능에 많은 관심이 집중된다. 특정 가치를 보유한 다양한 ‘콘텐츠’를 토큰증권발행을 통해 조각내어 투자할 수 있는 길이 열리기 때문이다. 음악 저작권료에도 투자할 수 있고 한 채의 아파트가 아닌, 특정 세대의 특화된 공간에 대한 투자도 가능하다. 심지어 유튜브 채널에 대한 투자도 가능해진다. 지금까지 명확한 수익화가 되지 않아 소유하기 어려웠던 다양한 자산들을 블록체인 원장에 기록해 여러 투자자가 분산해 소유하는 길이 열리기 때문이다.투자의 대상이 많아지고 세분화되면 그와 새로운 투자의 시대가 열릴 수 있다. 나아가 투자시장 전체가 거의 완벽한 디지털 전환의 길로 접어들 수 있다. 지난 2월 금융위원회가 토큰증권(ST) 발행·유통 규율체계 정비방안을 추진하겠다고 전격 발표하자 시장이 들썩이는 이유다. 금융위의 토큰증권 발표, 어떤 의미가 있을까 당시 금융위원회는 디지털 전환 시기를 맞아 빠르게 증가하는 분산원장 기술 및 토큰증권발행 수요를 흡수하겠다는 의지를 밝힌 바 있다. 토큰증권의 발행 및 유통을 허용하면서 안전한 거래를 담보하는 쪽으로 방향성을 잡기도 했다. 쉽게 말해 투자시장의 활성화, 나아가 디지털 전환을 위해 토큰증권발행을 허용하면서, 이를 위해 시장을 선점하겠다는 뜻이다.한편 금융위원회의 발표는 그동안 널리 쓰이던 ‘증권형 코인’이라는 명칭 대신 토큰증권이라는 단어를 선택했다는 점에서도 그 의미를 찾아볼 수 있다. 코인에 방점을 찍은 증권형 코인이 아닌 증권에 방점을 찍은 토큰증권이라는 단어를 선택하며 이를 자본시장법상 규제 대상으로 확정했기 때문이다. STO 합종연횡…SK㈜C&C와 KB증권의 만남 토큰증권 전략이 부상하며 증권사가 빠르게 움직이고 있다. 물론 토큰증권은 증권사가 아니어도 발행할 수 있다. 다만 자기자본금을 최소 20억 원 충족하는 한편 관련 인력을 확보해야 하는 여러 가지 조건을 충족시켜야 한다는 점에서 기존 자본시장에서 증권을 다루는 증권사들이 시장 진입에 가장 유리하다는 평가를 받는다.증권사들 입장에서도 반드시 선택해야 하는 길이다증권사의 토큰증권 시장 진입은 중앙집중형 시스템을 가진 상태에서 탈 중앙화의 가치에 접근하는 딜레마의 연속이다. 그러나 생태계의 효율적 운용에 있어서는 증권사가 토큰증권발행에 있어 유리한 고지에 서있다는 평가다. 시장 초반 오히려 중앙집중형 권력이 신속하게 기술을 개발하고 서비스를 출시한 후 완숙기에 이르러 온전한 탈 중앙화 플랫폼을 매끄럽게 구축하는 것은 승률이 높은 게임이다. 증권사들은 일단 합종연횡으로 길을 찾는 분위기다. 미래에셋증권은 한국토지신탁과 토큰증권발행 플랫폼을 개발하고 있으며 키움증권 및 SK증권은 부동산 조각투자 플랫폼 펀블과 손을 잡았다. 신한투자증권은 두나무의 람다256과 연합전선을 폈다.SK㈜C&C와 만난 KB증권의 연합이 특히 눈길을 끈다 KB증권은 현재 30여명의 유관부서로 조직된 토큰증권발행 TF를 가동하는 중이다. 이 과정에서 지난 7월 SK㈜C&C와 디지털자산 사업에 공동으로 협업하기 위해 업무협약을 체결한 바 있으며 사용자 관점의 사용자경험·사용자환경(UX·UI) 구현 등 실제 비즈니스 모델에 이르는 큰 그림을 함께 그려가고 있다.SK㈜C&C는 엔터프라이즈에 특화된 블록체인 플랫폼 ChainZ(체인Z)를 보유하고 있다. 가장 범용적인 이더리움 기반 엔터프라이즈 플랫폼이고 자주 사용하는 중요 기능을 API로 제공하여 빠르게 기업 서비스에 적용할 수 있다. 토큰증권발행은 물론 NFT 발행 및 거래 지원과 체계적인 문서정리와 데이터 추적이 가능하다. ChainZ(체인Z)가 제공하는 서비스형 메인넷을 구독형으로 활용할 수 있고 클라우드 및 온프레미스 등 고객사 환경에 구성도 가능하다. 메인넷의 구체적인 특징으로는 향상된 권한증명(PoA) 합의 알고리즘을 제공한다는 점과 퍼블릭 이더리움의 스마트컨트랙트 개발 환경과 쉽게 호환된다는 점을 들 수 있다. 트랜잭션 과부화도 유연하게 버틸 수 있고 다양한 관리도구까지 제공한다. 이를 바탕으로 유틸리티와 서비스 측면에서 다양한 가능성을 타진할 수 있다.이를 바탕으로 KB증권이 그리는 토큰증권발행 플랫폼은 발행자와 투자자를 바로 연결하고 즉각적인 시너지가 벌어지는 쪽으로 방점이 찍혔다. 지난해 말 비공개 테스트를 거쳤으며 그 결과도 고무적이라는 반응이다.STO, 그래서 시장에 안착할까?  금융위원회의 토큰증권발행 전략이 공개된 후 토큰증권 관련 테마주가 상승하는 등 그 관심도 커지고 있다. 기존 자본시장에서 소화할 수 없었던 다양한 조각투자가 블록체인의 마법으로 가능해지는 순간 시장이 뜨겁게 반응하는 것으로 풀이할 수 있다. 특히 투자시장의 활성화는 얼어붙었던 ‘돈의 흐름’을 매끄럽게 끌어낼 것이라는 기대가 크다.다만 일각에서는 토큰증권발행에 미러링 방식을 도입한 것을 두고 ‘블록체인의 강점을 살리지 못할 것’이라는 비판도 나온다. 미러링은 토큰증권을 발행한 후 동일한 전자증권을 함께 발행해 토큰과 연계하는 것이며, 일종의 안전장치라 볼 수 있다. 이런 방식을 두고 블록체인 특유의 탈 중앙화 기술을 온전히 담아냈다고 보기에는 역부족이라는 주장이 있다.토큰증권운영이 프라이빗 블록체인에서만 제한해 토큰증권의 강점인 네트워크 상호 운용성이 어렵다는 점도 문제다. 나아가 언젠가는 가상자산 전반의 증권성 판단 결정도 내려야 하는데, 이 과정에서 토큰증권과 가상자산의 경계가 흐릿해질 것이라는 우려도 있다. 투기 부작용도 경계해야 한다. 김소영 금융위원회 부위원장은 최근 서울 여의도 국회의원회관 제1세미나실에서 열린 ‘블록체인이 이끄는 금융혁신, 자본시장에 힘이 되는 STO’ 간담회에서 투명한 토큰증권 유통을 약속하면서도 "투기의 위험이 있어 법적 규제가 필요하다"는 입장을 밝힌 바 있다. 엔터프라이즈에 특화된 블록체인 플랫폼, ChainZ- 기업에 최적화된 이더리움 기반 메인넷 제공- 바로 적용 가능한 풍부한 API 필진 소개      

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생산부터 유통까지 제조 현장의 이슈를 해결하는 솔루션, I-FACTs Hub 실제 사례 | 실제 사례

2023-03-14

코로나 19 이후 매출이 3~40억 원에서 100억 원 규모로 늘어난 식품 제조 기업 A사. 기업이 크게 성장했음에도 A사에게는 고민이 있었습니다. 바로 매출이나 원가, 재고 등 관리를 할 수 있는 사내 시스템이 없었고, 대다수 업무를 Excel 기반으로 진행해야 했습니다. 새로운 시스템을 도입한다 해도 이를 위해 기존 문서를 뒤엎을 수도 없는 노릇이었고요.A사는 어떻게 이 문제를 해결했을까요?제조기업의 이슈를 해결하는 I-FACTs HubA사는 I-FACTs Hub를 통해 기업의 문제를 해결했는데요. I-FACTs Hub는 클라우드 기반의 제조기업 맞춤형 Smart 제조 서비스 플랫폼입니다. 업종별 표준 프로세스, 규모에 따른 서비스 레벨, 고객 업무 실행 환경 등을 고려하여 최적의 서비스를 제공하죠.제조 현장에 딱 맞는 서비스 제공I-FACTs Hub의 목표는 기업들이 쉽고 효율적으로 일할 수 있도록 제조 업무 전 영역의 스마트화를 지원하는 것입니다. 제조 현장을 한 곳에서 모니터링하고 운영할 수 있으며, 이용하기 편한 플랫폼이 구축되어 있습니다. 특히 I-FACTs Hub는 기업에서 꼭 필요한 기능만 선택하여 도입함으로써 비용의 부담을 덜 수 있다는 장점을 갖고 있습니다. 기업의 제조 업종별 특성·규모·성숙도에 따라서 가장 적절한 서비스를 추천받고 맞춤형으로 도입하여, 기업에서 발생하고 있는 이슈를 해결할 수 있습니다. 모든 서비스를 통합하여 운영하는 것도 가능합니다.게다가 하드웨어나 소프트웨어, 전문지식을 제공하는 공급 기업부터 그 서비스를 이용하여 제품을 생산하는 수요 기업까지 제조 산업에 참여하는 모든 기업을 하나로 이어줍니다. 해당 시스템을 통해 협력사와도 수월하게 업무를 진행할 수 있죠. 그렇다면 A사를 비롯한 제조 기업들은 어떻게 I-FACTs Hub를 활용하고 있으며, 기업 내부의 이슈를 어떻게 해결했는지 살펴볼까요?I-FACTs Hub 실제 사례시스템 미적용 제조 기업의 관리 시스템 도입당면한 문제매출액 3~40억 원 규모였던 식품 제조 기업 A사는 코로나19 이후 매출액 100억 원 규모의 회사로 성장했습니다. 자연스럽게 인력 규모도 늘어났고, 관리해야 할 영역도 많아졌죠. 하지만 A사에는 회계 마감을 위한 기본적인 ERP 시스템 외에는 사내에 구축된 시스템이 전무했습니다. 많은 양의 업무를 Excel 기반으로 수행하고 있었죠. 이처럼 제조 업무 프로세스 중 상당한 부분이 수작업으로 이루어지다 보니 업무가 단절되거나 과도하게 몰리는 등의 문제가 있었습니다. 또한, 데이터를 통합·관리하는 데도 어려움이 있었고요. A사는 매출과 원가 관리, 재고 관리도 보다 체계적으로 할 필요성을 느끼고 현재 기업 상황에 맞춘 서비스를 제공하는 I-FACTs Hub를 도입하게 되었습니다.도입 및 효과A사가 도입한 서비스는 문서 관리 서비스입니다. 현실적으로 기존 업무 양식을 뒤엎고 새로운 시스템에 맞게 모든 문서를 바꾸기는 쉽지 않습니다. 따라서 기존 자료는 Excel 형태로 시스템으로 관리하면서 핵심 데이터는 시각화 된 DashBoard 형태로 관리할 수 있게 지원하였습니다. 이를 통해 A사는 매일 수기로 관리하던 데이터를 시스템을 통해 조회하고 관리했습니다. 이러한 문서 관리 서비스는 데이터 누락을 방지하는 것은 물론 경영층의 의사결정에도 큰 도움이 되었습니다.또한 I-FACTs Hub의 재고 관리 서비스도 도입하여 창고 내 재고를 보다 효율적으로 관리했습니다.  협력사와 연결된 통합 재고 관리 시스템 도입당면한 문제부품 제조 기업 B사는 20여 개의 주요 협력사로부터 자재를 공급받아 완제품을 생산하는 기업입니다. B사에서 완제품 생산을 위하여 반제품을 주요 협력사에 보내고, 협력사에서 생산한 부품을 납품받아 완제품을 생산하고 있어 주요 협력사의 재고 현황을 통합 관리가 필요한 상황이였습니다.B사와 협력사의 업무 방식은 전통적인 방식에 가까웠습니다. 주문이 필요한 자재를 Excel 서류에 기입하여 협력사에 메일을 보내 주문 접수하는 방식이었습니다. 협력사에서 공급한 자재 내역을 서류 작업하여 보내면 B사가 Excel로 보고서를 정리했고요.B사에게는 자체 구축한 생산 관리 시스템(Manufacturing Execution System, MES)이 있긴 했지만, 해당 시스템으로는 협력사의 재고를 관리할 수는 없었습니다. 이에 B사는 I-FACTs Hub를 도입하여 효율적으로 재고를 관리하기로 했습니다. 도입 및 효과앞서 I-FACTs Hub는 제조 산업 참여사를 하나로 이어준다고 했었는데요. B사는 이 점을 활용하기로 했습니다. B사가 도입한 서비스는 I-FACTs Hub의 재고 관리 서비스로, 협력사에도 사용 권한을 부여하고 데이터를 입력하도록 했습니다. B사의 내부 재고 관리는 물론 주요 협력사의 재고 현황과 추이도 파악할 수 있게 되었습니다. B사는 해당 서비스를 통해 주요 관리 포인트도 도출해내어 보다 업무의 생산성을 올렸습니다.게다가 협력사들도 I-FACTs Hub의 편리함을 느꼈는데요. 해당 솔루션을 이용한 협력사 중 일부 기업은 재고 관리 서비스를 추가 구독함으로써 자체 재고 관리 시스템을 도입했습니다.개발 F/W 활용하여 시스템 고도화당면한 문제한 부품 제조 기업 C사가 있었습니다. C사는 어떻게 하면 기업이 더 성장할 수 있을지를 고민했고, 스마트 팩토리를 구축하기로 했습니다. 또한, 고도화된 서비스 도입하여 효율적인 업무 시스템을 갖추길 원했습니다. 이에 다양한 공급 기업의 서비스들을 검토하기 시작했죠.하지만 문제가 있었습니다. 공급 기업의 대다수가 중소형 규모로, C사가 원하는 수준의 표준화된 시스템을 갖추지 못했던 것이죠. 이러한 이유로 C사는 다양한 시스템을 수용하여 다수의 공급 기업과 시스템 연계가 가능한 I-FACTs Hub를 선택하게 되었습니다.도입 및 효과C사는 I-FACTs Hub의 표준화된 개발 F/W와 생산 관리 시스템 등을 활용하여 A사에 맞는 시스템을 구축했습니다. 그리고 공급 기업의 시스템을 수용할 수 있도록 SK(주) C&C에서는 공급 기업들에게 해당 F/W과 솔루션에 대한 교육과 기술 지원을 했고, 시스템 간 연계 방안을 제공했습니다. C사는 I-FACTs Hub의 표준화된 F/W를 활용함으로써 도입 기간을 3개월 이상 단축했습니다. I-FACTs Hub는 꾸준하게 기능을 업데이트 하기 때문에 C사는 지속해서 고도화된 서비스를 활용할 수 있었습니다.제조 현장을 아우르는 I-FACTs Hub로 기업을 성장시켜요!이 외에도 I-FACTs Hub는 단위 업무를 연계하여 일괄적으로 업무를 처리할 수도 있고 장비와 설비를 제어하여 실시간으로 모니터링하고 관리할 수도 있습니다. 생산부터 영업, 물류, 협력 업체와의 관계망까지 제조 현장에서 일어나는 문제를 해결하죠.제조 기업을 성장시키고 싶다면 제조 현장을 아우르는 I-FACTs Hub 도입을 망설이지 마세요. 원하는 서비스만 맞춤형으로 도입할 수 있는 데다 어떤 서비스가 적합한지 추천도 해드리니 부담 없이 SK㈜ C&C로 문의주시기 바랍니다.스마트 팩토리의 시작 SK㈜ C&C I FACTs Hub- 전 제조 과정을 한눈에 모니터링- 기업 여건이 고려된 맞춤형 서비스스마트 팩토리와 I-FACTs-Hub에 대해 더 자세히 알고 싶다면?    

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아주 많은 데이터? 큰 데이터? 빅데이터가 정확히 뭐지? | IT 단어장

2023-03-09

빅데이터, 빅데이터... 말은 많이 들었지만, 빅데이터가 무엇인지 아는 분들은 많지 않을 것 같습니다. 그냥 큰 데이터인가? 데이터를 많이 모아놓은 건가? 라고 생각할 것도 같고요.이처럼 우리는 빅데이터가 무엇인지, 어떻게 활용되고 있는지 잘 알지 못합니다. 하지만 알고 보면 우리는 빅데이터로 가득한 세상 속에서 살아가고 있답니다. 조만간 재킷 하나 사야지! 라고 생각했을 때 인터넷 브라우저를 켜니 재킷 광고가 뜨고, 유튜브 화면에 들어가기면 해도 관심 있는 분야의 영상이 차르르 뜨는 경험, 다들 해보셨을 텐데요. 검색하지 않아도 내 마음을 알아주는 이런 신기한 일이 가능해진 이유는 바로 빅데이터 때문이죠.그렇다면 빅데이터란 무엇일까요? 이름 그대로 큰 데이터일까요?디지털 환경에서 만들어진 모든 데이터, 빅데이터 정답은 ...! 맞기도 하고 아니기도 합니다. 빅데이터는 디지털 환경에서 만들어지는 모든 데이터를 말하는데요. 수치와 문자는 물론이고 영상도 포함됩니다. 동시에 이러한 데이터를 다루는 기술을 말하기도 합니다.스마트폰과 SNS가 활발하게 사용되면서 어마어마한 데이터들이 쏟아져 나오고 있습니다. 1분 동안 전 세계에서는 2억여 건의 이메일이 발송되고, 410만 번 구글 검색이 되며, 470만 개의 유튜브 동영상이 재생되고 있어요. 단 1분 동안에요. 이런 방대한 양의 데이터를 분석해 새로운 경제적 가치를 만들어 내는 것이 바로 빅데이터입니다. 기존 데이터와 어떻게 다른가요?여기서, 기존 데이터와 무엇이 다른지 의문이 생긴 분들이 있을 텐데요. 기존 데이터의 양은 테라바이트(TB) 수준이고, 데이터베이스 형태인 정형 데이터로 구성되어 있어 수치만으로 의미 파악이 쉬웠습니다. 반면 빅데이터는 테라바이트(TB)에서 제라바이트(ZB)까지 그 양이 어마어마합니다. 게다가 정형 데이터는 물론 의미 파악이 어려운 비정형 데이터로 구성되어 있습니다.빅데이터 기술이 날이 갈수록 발전하면서 그동안 의미를 분석하기 힘들었던 비정형 데이터를 분석할 수 있게 되었습니다. * 테라바이트(TB) : 데이터 양을 나타내는 단위로, 일반적으로 구할 수 있는 저장장치 중 가장 큰 용량 단위이다. 1 TB = 1012 bytes = 1,024GB이다.* 제타바이트(ZB) : 데이터 양을 나타내는 단위로, 인류가 생산해 낸 데이터의 총합이 2018년을 기준으로 33ZB를 넘겼다. 1 ZB = 1021 bytes 약 1조1,000억GB이다.빅데이터의 특징인 5V는?이러한 빅데이터의 특징을 한 단어로 5V라고 정의할 수 있습니다. 초기 빅데이터의 특징은 규모의 Volume, 다양성의 Variety, 속도의 Velocity인데요. 빅데이터를 통한 가치 창출이 중요해지면서 정확성의 Veracity와 가치의 Value가 더해졌습니다.보다 쉽게 정리하면 빅데이터는 규모가 커야 하며 다양한 데이터를 담고 있습니다. 속도도 빠른 데다 정확해야 하죠. 이처럼 빅데이터는 규모, 다양성, 속도, 정확성, 가치 등으로 특정지을 수 있는 정보 자원인데요. 이를 활용하여 가치를 얻을 수 있어야 의미가 있답니다. 현재 빅데이터는 어떻게 활용되고 있을까요? 빅데이터는 머신러닝과 함께하면서 더 의미 있게 사용되고 있습니다. 지난 콘텐츠에서 머신러닝이 컴퓨터가 스스로 학습하는 기술이라고 말씀드렸는데요. 이때 머신러닝은 빅데이터를 활용해 누가 어떤 상품을 살지, 어떤 음악과 영화를 좋아하는지 분석합니다. 그리고 이를 통해 예측하죠. 우리의 취향에 맞게 영상이 나오고, 사고 싶은 상품의 광고가 뜨는 것도 이러한 이유 때문입니다. 이처럼 기업에서는 빅데이터를 통해 시장의 흐름과 고객의 반응을 분석하여 비즈니스에 활용하고 있습니다. 또한 시간대별 교통체증, 전염병 확산 등 다양한 사회적 이슈에도 빅데이터가 활용되고 있죠. 빅데이터를 활용한 사례도 함께 살펴볼까요?서울시 올빼미 버스서울시에는 올빼미 버스라 하여 자정부터 새벽 5시까지 운행하는 심야 전용 버스가 있는데요. 올빼미 버스의 노선도는 직관적으로 만들어진 것이 아니라 빅데이터를 활용하여 만들어졌습니다. 버스의 수익성은 승객수로 결정되는데 심야버스를 이용하는 고객 수는 주중 시간대보다 적을 수밖에 없었습니다. 하지만 서울시는 서울 시내 전역을 돌아다닐 수 있는 버스 노선을 구축하길 원했고, 심야버스를 많이 이용할 만한 지역을 찾아야 했죠. 늦은 시간 귀가할 때 가족이나 지인들에게 전화 걸어 '이제 출발한다.'라고 말한 적 있으신가요? 서울시는 이 점에 주목했습니다. 자정부터 오전 5시까지의 통화량 등을 이용하여 유동 인구 밀집도를 수집했죠. 이렇게 수집된 데이터를 분석하여 최적의 노선을 만들었고 배차 간격을 조절했습니다. 이러한 과정을 거쳐 탄생한 올빼미 버스는 하루 평균 1,000명 이상의 승객이 이용하고 있습니다.자라의 RFID 하루아침에 트렌드가 바뀌는 패션 시장에서 매출의 0~0.3%만 광고비를 쓰는 데도 정가로 판매가 되는 제품의 비율이 85%에 달하는 패션 브랜드가 있습니다. 전통적인 리테일러들이 매출의 3~4%를 광고비로 지출하고 있다는 점을 생각하면 어마어마한 성과인데요. 이 브랜드는 바로 자라입니다.자라의 모든 옷에는 RFID*태그가 붙어 있는데요. 이 태그를 통해 고객들이 탈의실에서 가장 많이 입어본 옷인지, 가장 많이 팔린 옷은 무엇인지 등을 알 수 있습니다. 이를 분석해 버튼이나 지퍼, 컬러 등으로 고객의 선호도도 파악합니다. 이렇게 정리된 데이터는 디자이너에게 넘겨지고, 디자이너는 이를 이용해 새 옷을 디자인합니다. 고객 데이터에 기반하여 디자인하기 때문에, 새로운 제품이 시장에서 외면당하지 않는 것이죠. *RFID : 전자기유도방식을 이용해 먼 거리에서 정보를 인식하는 기술무궁무진하게 활용되는 21세기 원유, 빅데이터빅데이터는 21세기 원유라고도 불립니다. 원유는 정제 과정을 거쳐 석유나 휘발유가 되기도 하지만 플라스틱, 의약품 원료, 섬유류로도 재탄생하는데요. 데이터도 원유처럼 여러 분석 과정을 거치면서 다양하게 활용되고, 전혀 의도하지 않았던 정보도 만들기 때문입니다. 방대한 정보화 사회에서 빅데이터가 앞으로 어떻게 활용될지 궁금해집니다!영상으로 쉽게 알아보기

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데이터 엔지니어는 데이터 사이언티스트와 어떻게 다를까? 빅데이터 관련 직업 알아보기 | 같이 읽는 IT 트렌드

2023-03-07

기업의 채용 공고나 채용 관련 기사를 보면 눈에 띄게 수요가 높아진 직업이 있습니다. 바로 빅데이터 관련 직업인데요. 빅데이터를 활용한 서비스나 상품들이 출시되고 있는 데다 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 기업이 많아지면서 데이터 관련 업무를 수행할 인력의 수요도 자연스럽게 늘고 있습니다. 요즘 HOT하다는 데이터 관련 직업엔 어떤 것들이 있는지 함께 살펴볼까요?빅데이터 관련 직업이 떠오르게 된 배경은?  이전에는 제품이 생산되는 대로 판매되어 소품종 대량 생산이 가능했으나 이제는 소비자들의 취향과 가치관이 다양해졌고 수요보다 더 많은 공급이 이루어지고 있습니다. 기업은 소비자의 선택을 받기 위해 경쟁력을 갖춰야 하는 시대가 되었죠.빅데이터는 그 경쟁력을 갖추기 위한 재료가 되고 있습니다. 빅데이터를 통해 시장의 흐름이나 고객의 취향을 파악하여 제품이나 서비스를 출시하고, 사람이 담당했던 업무를 자동화하고 있습니다. 불확실한 환경을 제거하거나 예측하기 어려운 위험을 최소화하는 것도 가능해졌죠.4차 산업혁명 시대에 접어들면서 인공지능, 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같은 키워드를 자주 볼 수 있는데요. 빅데이터는 이러한 기술을 가능하게 하는 기술이라는 점에서 더 많은 주목을 받고 있습니다.빅데이터와 관련된 직업엔 어떤 것들이 있나요?이처럼 데이터 산업 시장이 성장하면서 데이터 관련 직업도 주목받고 있습니다. 데이터 직군은 기업이 속한 도메인의 성격이나 기업에 따라 업무 구분과 명칭이 조금씩 다를 수 있습니다. 조직의 규모나 산업에 따라 업무가 겹칠 수도 있죠. 보편적으로 데이터 엔지니어(Data Engineer), 데이터 애널리스트(Data Analyst), 데이터 사이언티스트(Data Scientist)로 구분됩니다. 직업별로 어떤 일을 하는지 살펴볼까요?데이터 분석 환경을 만드는 데이터 엔지니어 어떤 일을 하나요?데이터 엔지니어(Data Engineer, DE)는 데이터를 관리하는 직업입니다. 기업 내부 데이터는 물론 외부 데이터까지 수집하고 불완전하거나 부정확한 데이터를 정제하는 작업을 합니다. 이후 데이터를 취합하고 적재하는 일을 하죠. 이러한 일련의 과정을 '데이터 파이프 라인을 구축한다.'라고도 합니다. 이렇게 구축된 데이터를 유지 및 보수하며, 경우에 따라 데이터를 쉽게 빠르게 활용할 수 있는 분석 서비스 플랫폼을 개발하거나 운영하기도 합니다. 쉽게 말해, 데이터 엔지니어는 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트가 데이터를 활용해서 데이터 분석, 머신러닝 모델 구현 등을 편하게 할 수 있도록 환경을 만듭니다. 데이터를 잘 가져와 잘 사용할 수 있게 정리하는 직업인 것이죠.필요한 역량은 어떻게 되나요? 우선 파이프 라인 구축을 위한 컴퓨터과학(Computer Science, CS) 지식이 필요합니다. 또한, SQL, 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어도 다룰 줄 알아야 합니다. AWS, GCP, Azure 등 퍼블릭 클라우드 이용하여 빅데이터를 처리하는 경우도 많으므로 회사에서 사용하는 프로그램에 대해 충분히 이해할 필요가 있습니다.데이터 분석으로 의사결정에 도움을 주는 데이터 애널리스트어떤 일을 하나요?데이터 애널리스트(Data Analyst, DA)는 데이터를 통해 더 나은 비즈니스 결정을 할 수 있도록 돕는 일을 합니다. 먼저, 수많은 데이터를 가공하고, 유용한 정보를 추출합니다. 그리고 데이터 분석에 기반한 결정을 내려서 인사이트를 도출하는 것이죠. 예를 들어, 기업이 새로운 제품이나 서비스를 개발하려고 할 때 데이터 애널리스트는 어떤 데이터를 수집할 것인지를 결정합니다. 그중 유용한 데이터들을 고르고 분석하여, 인사이트를 도출하죠. 또한 구성원들이 인사이트를 쉽게 파악할 수 있도록 시각화한 리포트를 제공합니다. 출시 이후에도 성과를 측정하고 이용자들의 특성이나 상품의 효율성을 분석합니다.필요한 역량은 어떻게 되나요? 데이터를 추출하고 분석하는 SQL, R, 파이썬(Python), 구글 애널리틱스와 같은 툴을 능숙하게 다룰 줄 알아야 합니다. 데이터 애널리스트는 분석 결과를 데이터 이해도가 낮은 부서나 직군에 설명해야 할 일이 많은데요. 다른 데이터 직군보다도 결과를 쉽고 정확하게 리포팅하는 능력도 갖춰야 합니다. 데이터를 통해 미래를 예측하는 데이터 사이언티스트 어떤 일을 하나요?데이터 사이언티스트(Data Scientist, DS)는 수집한 데이터에서 패턴이나 추세를 발견하여 비즈니스를 예측하고 성장시키는 일을 합니다.데이터 애널리스트와 마찬가지로 데이터를 통해 인사이트를 도출한다는 면에서는 비슷해 보일 수 있는데요. 데이터 애널리스트는 데이터를 분석해 현재 의사결정에 도움을 주는 반면, 데이터 사이언티스트는 데이터를 기반으로 미래를 예측한다는 측면에서 다릅니다. 이를 위해 머신러닝이나 딥러닝 모델을 개발하고요.예를 들어, A병원에서 환자의 질병을 예측하고자 합니다. A병원의 데이터 사이언티스트는 환자의 진단정보, 의료 차트 및 기록 등 다양한 의료 데이터를 분석하여 질병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발합니다. 그리고 병원에선 이를 활용해 보다 환자에게 적합한 치료를 할 수 있죠.필요한 역량은?기본적으로 딥러닝이나 머신러닝 분야에 대한 지식이 필요합니다. 또한 데이터 전처리 및 모델링을 위한 코딩 능력이나 데이터 분석을 위한 수학과 통계 지식과 역량을 요구하는 경우가 많습니다. 데이터 사이언티스트는 모델 개발에 상당한 시간을 쏟는데요. DataRobot 같은 머신러닝/딥러닝 모델의 개발을 자동화해주는 AutoML 플랫폼을 활용하면 보다 생산성을 높일 수 있습니다. DataRobot 기능 자세히 알아보기이를 정리하면 데이터 애널리스트는 기획자 성향이 강한 반면, 데이터 사이언티스트는 연구자 성향을 가지고 있습니다. 데이터 엔지니어는 '개발자' 직군에 해당한다는 사실은 말 안 해도 아시겠죠?데이터에 대한 역량 강화는 필수4차 산업혁명 시대에 접어들고 있는 지금, 전문가들은 앞으로 데이터를 잘 다루는 이가 승자가 될 것이라고 말합니다.이에 데이터에 대한 역량 강화는 개인적인 차원에서도 중요하지만, 기업 차원에서도 중요한 과제가 되고 있습니다. 개인에게 해당되는 미션이 데이터에 대한 훌륭한 역량을 갖추는 거라면, 기업의 과제는 역량 있는 데이터 전문가를 알아보고 보다 데이터를 잘 사용할 수 있는 환경을 만드는 거겠죠? DataRobot과 같이 데이터 업무에 도움이 되는 프로그램 지원 등으로 인적 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 환경을 구축하여 경쟁력을 갖춰나가시기를 바랍니다.  ​머신러닝 자동화 플랫폼 SK㈜ C&C DataRobot(데이터로봇)- 전 데이터 분석 과정을 End-to-End로 지원 - 단 몇 번의 클릭만으로 AutoML 진행 가능 

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변동이 크고 불확실한 VUCA의 시대, 컨설팅 프로젝트의 성공은 이것에서 갈린다.

2023-02-27

최근 기업이 접하고 있는 대부분의 페인 포인트를 한 단어로 축약할 수 있는 것이 VUCA이다. VUCA는 Volatility(변동성), Uncertainty(불확실성), Complexity(복잡성), Ambiguity(모호성)의 첫 글자를 모아서 만든 단어로 예측 가능한 고정적 현실은 더 이상 유효하지 않은 세상이 도래함을 의미하고 있다. 이러한 VUCA의 시대에 기업들이 직면하고 있는 페인 포인트는 결코 쉽게 예측해서 대응 방안을 수립할 수 있는 것들이 아니다. 그리고 이러한 현안들에 대해 현실적인 대응, 유연한 대응을 할 수 있는 역량을 갖추고 있는가에 기업 경쟁력의 핵심이 있다. 이러한 핵심 경쟁력을 갖추기 위해 글로벌 기업들은 CoE(Center of Exellecne) 조직을 운영하고 있다. 그러나 성과를 낼 수 있는 내부 CoE의 구성과 운영을 위해서는 CoE의 목적성과 방향성 그리고 필요 역량에 대한 정확하고 객관적인 검토와 인사이트가 필요하다. 이러한 절차가 생략된 상태에서 조직된 CoE는 정상적인 역할을 수행할 수 있는 시점까지 상당한 기회손실을 유발할 수 있다. 따라서 CoE조직을 구성함에 있어서 현황을 정확히 진단하고 기업에 적합한 CoE조직을 구성할 방안을 수립하는 절차가 반드시 선행되어야 한다. 글로벌 기업들은 왜 CoE에 집중하는가?VUCA시대에 있어서 기업 경쟁력을 확보하려면 CoE는 다양한 영역의 전문가들이 모인 집단으로 다양성과 전문성에 초점을 두고 있는 그룹이다. 앞서 언급한 바와 같이 기업들이 당면한 이슈 해결은 원인에 기반한 정답을 찾는 것이 아니라 다각적인 관점에서 문제에 접근하고 이러한 접근을 통해 도출된 인사이트를 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 것이다. 이것이 CoE의 핵심 역할이며, 혁신의 일상화를 추구하는 모든 기업에 있어서 선택이 아닌 필수적 사안으로 받아들여야 한다. CoE는 일반적으로 기업 내부에서 운영되는 CoE에 한하여 언급하는 경우들이 대부분이지만 변화의 속도와 불확실성이 높은 대외적 여건을 감안할 때 외부의 전문성과 다양성을 활용하기 위한 외부 CoE와 연계는 필수적이다. 내부 자원의 우수성이 아무리 높다고 하더라도 이슈를 해석·분석하고 대응 방안을 찾음에 있어 내부 자원은 다양한 최신 정보와 트렌드를 취합하고 이를 객관적인 관점에서 분석하고 이를 자신들의 기업이 직면한 문제를 해결하기에는 분명한 한계가 있다. 따라서 직면한 이슈에 대한 다각적인 정보를 실시간으로 취합하고 이를 객관적 차원에서 해석·분석하여 대응 방안을 찾기 위해서는 외부의 역량과 연계는 필수적 사안이다. 이러한 관점에서 내부 조직과 외부 CoE의 균형성을 확보하는 것은 VUCA시대에 있어서 기업 경쟁력 확보의 중요한 하나의 축이다. 외부 CoE 운영 시 파트너 사를 선정해야 하는 이유외부 CoE를 운영하는 방법은 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째는 영역별로 전문성을 갖춘 인력을 개별적으로 확보하여 운영하는 방법이며, 두 번째는 파트너 사를 선정하여 운영하는 방안이다. CoE 운영의 핵심은 협업력이다. 다양성과 전문성이 성과를 내기 위해서는 상호 간의 협력이 가장 필수적이다. 이러한 관점에서 전자의 경우에는 협업을 통해 성과를 만들어 내는 것이 결코 쉽지 않다. 이들에 대해 코디네이터 역할을 진행하며, 성과를 유도할 수 있어야 하는 주체가 있어야 하는데 그 역할을 기업이 진행할 경우 불필요한 에너지의 소비가 발생할 가능성이 매우 높다. 반면 후자의 경우와 같이 파트너 사를 선정하여 운영할 경우에는 앞서 언급한 이슈의 발생 가능성이 적으며, 원하는 목적성을 달성할 가능성이 높다. 단 파트너사에 대한 올바른 선정이 전제되어야 한다. 그렇다면 내부 조직 등으로 외부 CoE파트너는 언제, 어떤 식으로 협업체계를 구축하고 운영하며, 외부 CoE파트너의 선정은 어떤 기준 하에서 진행하는 것이 좋을지 간단히 살펴보기로 한다. 페인 포인트를 해결하기 위해서 필요한 이것기업에서 발생하고 있는 페인 포인트에 앞서 언급한 바와 같이 복합적인 원인을 가지고 있으며, 시점에 따라 대응 방안은 변동성을 가지고 있다. 즉 정답이 있는 것이 아니라 그 시점에 해당되는 최적의 솔루션을 찾기 위해 대응해야 한다는 의미이다. 이를 위해서는 발생한 페인 포인트에 대해 다각적인 관점을 갖는 것이 필요하며, 이것이 외부 CoE파트너와 협업이 필요한 이유이다. 다각적인 관점 중에서 가장 중요한 요소는 바로 객관성이다. 현재 상황과 상태에 대해 객관적으로 바라보고 해석할 수 있는 관점이 필요하다는 것이다. 필자가 여러 기업에 자문을 진행하면서 느낀 점은 대부분의 기업들은 자신들의 문제는 자신들이 가장 잘 알고 있기 때문에 스스로 문제의 원인을 찾아 해결할 수 있다고 믿는다는 것이다. 그러나 실상은 내부 구성원들이 발생된 문제를 바라볼 때 현상에 대한 파악은 매우 세밀하게 파악하고 있으나, 정작 핵심 원인에 대해 접근하는 것에는 한계가 있는 경우들을 적지 않게 보아 왔다. 아무리 뛰어난 역량을 갖추고 있는 인력들도 결국 특정 조직에서 일정 기간 소속되어 일을 해왔다면 가지고 있는 시각과 관점에 대한 한계성은 있기 마련이기 때문이다. 따라서 페인 포인트를 바라보고 해석함에 있어서 객관성이 기반이 된 외부의 다양성과 전문성을 연계하는 것이 필요하다. DT 추진 시 무엇보다 고려되어야 하는 CoE 컨설팅 협업 파트너 체계를 구축하기 위해서는 단편적 이슈의 경우에는 해당 전문가의 도움을 받아 진행하는 것이 유용하지만, 포괄적인 사안들에 대해서는 파트너 사를 선정하는 것이 바람직하다. 대표적인 것이 바로 디지털 트랜스포메이션의 추진의 경우이다. 이 경우에는 단지 디지털 프로젝트 관점이 아니라 기업의 전략과 실행체계, 인프라 구축 및 변화관리에 이르는 그 범위가 매우 넓고 기술 발전 트렌드, 시장과 고객의 스마트화, MZ세대를 중심으로 하는 일하는 방식 개선 등 고려해야 할 다각적인 인사이트가 존재한다. 따라서 이러한 이슈에 대한 대응을 내부 구성원에 한하여 수행하는 것은 한계가 있다. 관련 영역에 대한 현안 분석과 전략 수립, 솔루션 도출, 실행 및 사후관리에 이르는 LC(Life Cycle)에 전방위적으로 대응할 수 있는 역량을 갖춘 파트너사와 협력체계를 갖추어야 한다. 기업 내 구성원은 사업이 목적성에 맞도록 진행되고 있는지, 우리 기업이 이를 통해 어떤 경쟁력을 갖추게 될 것인지에 대해 완성도 높은 청사진을 만들어 내는 것에 초점을 두고 있다면 외부 CoE파트너는 이에 대한 구체적인 솔루션의 도출과 실행을 주도하는 역할을 수행하는 체계를 구축하는 것이 가장 효율적이며, 기회손실을 줄일 수 있다.파트너 선정 시 무엇을 고려해야 하는가?  이에 따라 파트너를 선정하기 위해서는 무엇을 고려해야 할 것인지에 대해 살펴보기로 한다. CoE의 파트너 선정은 파트너사의 경험과 역량을 판단하는 것이다. 경험이란 막연하게 레퍼런스의 수를 의미하는 것이 아니라 얼마나 다양한 여건 속에서 성공 경험을 가졌는지를 주시해야 하며, 이에 대한 경험의 내재화 정도를 판단해야 한다. 가령 아무리 좋은 레퍼런스와 성공 경험을 보유하고 있다 하더라도 실제로 이를 수행한 인력들의 유동성이 높다면 이는 그 경험과 역량이 내재화되었다고 볼 수 없다. 안정적인 인력구조를 갖추고 또한 축적된 다양한 경험들이 DB화 되어 있어 이를 언제라도 활용할 수 있는 인프라를 갖춘 파트너를 찾는 것이 중요하다. 아울러 프로젝트를 수행하는 과정에서 발생할 수 있는 각종 이슈에 대해 즉각적이고 납득할 만한 조치를 취할 수 있는 체계를 갖추고 있는지에 대한 여부 또한 파트너를 선정함에 매우 중요한 요소이다. 그렇다면 파트너를 선정하기 위해서는 방법에 대해서 간략히 생각해 보기로 한다. 파트너의 선정에는 무엇을 평가할 것인가와 누가 평가할 것인가로 구분할 수 있다. 무엇을 평가할 것인가 측면에서는 크게 세 가지를 제시할 수 있다. 첫 번째는 우리가 직면하고 있는 문제를 잘 이해하고 있는가에 대한 여부이다. 왜 우리가 파트너를 필요로 하는지에 대한 이해 여부이다. 두 번째는 앞서 언급한 바와 같이 단순한 양의 레퍼런스가 아닌 질의 레퍼런스이다. 그것을 위해서는 레퍼런스 체크가 필요할 수 있다. 세 번째는 파트너 사의 안정적 지원체계이다. CoE란 다양성과 전문성에 기반한다. 따라서 투입되는 인력만으로 이를 확보하기에는 어려움이 있을 수 있다. 따라서 사람이 아닌 조직의 스폰서 십이 필요하다. 이러한 스폰서 십이 얼마나 체계적이며 적절하게 제공되는 지를 반드시 살펴볼 필요가 있다. 이러한 평가 기준을 가지고 누가 평가할 것인지도 매우 중요하다. 평가자는 반드시 기업이 직면한 현실을 잘 이해하고 있는 대상이 평가의 주체가 되어야 한다. 대학 교수와 같은 외부 전문가들은 우리 내부 인력만큼 우리 회사를 위해 고민하지 않는다. 우리가 직면한 문제에 대해 가장 많이 고민한 사람들이 평가 주체가 되어야 한다. 그리고 선정된 파트너와 함께 직접적으로 일을 할 사람들이 파트너 선정의 주체가 되어야 한다. 따라서 내부 구성원이 파트너 선정의 핵심 주체가 되어야 하며, 이들에게 힘을 실어줄 수 있도록 최고 경영자가 파트너 선정 절차에 참여하는 것이 필요하다. 최고 경영자가 파트너 선정 절차에 참여한다는 것 자체가 해당 프로젝트에 대한 무게감과 중요성을 모두에게 전달하는 강력한 메시지이기 때문이다. VUCA 시대, 경쟁력 확보는 외부 자원 활용에 달렸다 VUCA의 시대는 다양성과 전문성을 확보하는 것이 경쟁력의 기본이다. 이것은 내부의 자원으로만 확보할 수 있는 것이 아니다. 연결성을 가지고 외부 자원을 효율적으로 활용하느냐가 이 시대에는 기업이 갖추어야 할 중요한 역량이다. 모든 역량을 기업 내부에 갖추는 것은 오히려 비효율적일 수 있다. 어떤 역량이 어느 시기에 어느 정도 필요할지에 대해서는 아무도 예측할 수 없기 때문이다. 우리에게 가장 적합한 파트너를 선정함으로 내부 구성원과 조화를 이룰 수 있는 외부 CoE와의 파트너 십은 변동성이 높은 이 시대의 기업의 새로운 경쟁력이 될 것이다.“기사화된 성공사례들이 지나치게 과장된 건 아닐까?전담 조직이나 전문 인력이 없는데 어떻게 하면 좋을까?”DT 필요하다는 건 알지만 무엇부터 시작해야 할지 고민된다면SK㈜ C&C가 다년간 쌓아온 기술을 총망라한Data Analytics 기반 Digital Transformation 컨설팅 서비스를 만나보세요. 필진 소개   

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데이터를 잘 다루는 기업이 이기는 시대가 왔다, 데이터의 중요성 | DT체크인

2023-02-24

비즈니스에 있어 의사결정은 중요합니다. 의사결정을 잘 내려야 비즈니스 성과를 더 키울 수 있고 풀기 어려운 문제를 상대적으로 쉽게 해결할 수 있기 때문입니다. 좋은 의사결정을 내리는 방법에는 다양한 것들이 있지만, 요즘 같이 불확실한 시기에는 데이터를 기반으로 의사결정을 해야 합니다. 특히, 빅데이터가 등장하면서 데이터 분석은 더욱 중요해졌죠. 그렇다면 데이터의 중요성이 커지는 이유는 무엇이며, 비즈니스에서 데이터를 왜 활용해야 할까요?빅데이터는 왜 출현했는가?데이터 분석의 중요성을 이야기하기 전, 빅데이터에 대해 이야기하려고 합니다. 기존에도 많은 데이터들이 존재했는데, 왜 빅데이터가 나오게 되었을까요? 그 이유는 기술의 발전과 함께 데이터의 양이 무섭도록 증가했기 때문입니다. 특히, 스마트폰의 보급이 빅데이터 출현에 불을 붙였죠.이메일로 업무를 진행하고 궁금한 것을 구글에서 검색하고 유튜브에서 동영상을 시청하는 것 모두 데이터를 통해 이루어지며, 그 과정들은 데이터로 저장됩니다. 그런데 그 양이 어마어마합니다.  1분 동안 전 세계에서는 2억여 건의 이메일이 발송되고, 410만 번 구글 검색이 되며, 470만 개의 유튜브 동영상이 재생되고 있습니다. 단 1분 동안에요. 이처럼 방대한 양의 데이터가 쏟아져 나오면서 빅데이터가 출현하게 된 것이죠.미국 시장조사기관 IDC에 따르면 2020년 기준 전 세계 디지털 정보량은 90제타바이트* 수준이라고 하는데요. 이는 99조 GB로, 지구상 모든 해변 모래알 전체 수의 약 1,282배에 달합니다. 2025년의 전 세계 디지털 정보량은 175제타바이트에 달할 것으로 예상됩니다.* 제타바이트(ZB) : 데이터 양을 나타내는 단위로, 1 ZB 는 1021 bytes = 1조 1000억GB이다. 정보보다 데이터가 중요한 시대 2000년대까지만 해도 시대를 대변하는 키워드는 '정보'였습니다. 하지만 2010년대에 들어서면서 시대의 키워드는 정보에서 ‘데이터’로 바뀌었습니다. 데이터는 어떤 의미나 목적을 포함하지 않고 단순 수집된 원시 자료이며, 정보는 이러한 데이터 중에서도 실제로 도움이 되는 데이터를 의미하는데요. 왜 유의미한 정보가 아니라 단순 수집된 데이터가 중요해진 것일까요? 데이터에는 누가 어떤 것을 원하고 무엇을 어떻게 이용하는지에 대한 정보가 담겨 있지만, 이를 얻을 수 있는 기술이 없었습니다. 하지만 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 인공지능·사물인터넷(IoT)·로봇 등의 기술이 주목받고, 빅데이터는 이러한 기술을 발전시킬 수 있는 소스가 되었습니다. 예를 들어, 지역별 성적 분포를 조사하려고 하면 사람이 사는 지역, 1인당 교사 수, 사교육 비율 등 정보를 가지고 분석해야 했는데요. 이제는 학생의 키, 몸무게 등 상관없어 보이는 데이터까지 모두 제공하면 인공지능이 데이터를 분석해 유의미한 결과를 도출하죠. 게다가 생각지도 못했던 정보를 얻을 수도 있고요. 데이터를 비즈니스에 활용해야 하는 이유전략 수립을 위한 인사이트 제공데이터는 비지니스 전략을 수립하기 위한 연료와 같습니다. 데이터 분석을 통해 시장의 흐름을 파악하고 경쟁사에 대한 이해도를 높이며 소비자들의 취향까지 파악할 수 있죠. 이렇게 얻은 인사이트로 고객지향적인 제품이나 서비스를 출시할 수 있고, 소비자에게 효과적으로 도달하기 위한 마켓팅 전략도 수립할 수 있습니다.성과 분석과 비즈니스 예측 가능지난 성과를 분석하고 평가하는 것은 비즈니스에서 매우 중요합니다. 소비자가 만족한 부분은 살리고 불편해하는 지점은 개선하여, 더 나은 제품과 서비스를 제공하는 것이 고객의 충성도를 높이기 때문이죠.데이터 분석은 이를 가능하게 합니다. 과거에 가장 큰 성공을 얻은 영역은 어딘지를 살펴 기업의 강점을 파악하고, 취약한 영역은 어딘지도 찾아낼 수 있습니다. 게다가 문제가 발생할 수 있는 영역을 예측할 수 있어 사전에 적절한 대응을 할 수 있도록 합니다.업무의 효율성 개선데이터 분석을 통해 얻은 인사이트는 마케팅, 영업, 제품개발에 이르기까지 다양한 계획과 전략을 세우는 데 중요한 역할을 하며, 신속하고 빠른 의사결정을 하도록 도와줍니다. 그 과정에서 불필요하게 사용되었던 비용도 줄일 수 있죠. 또한, 생산과정에서의 결함이나 그동안 놓친 영업 기회 등도 파악할 수 있습니다. 데이터를 잘 다루는 기업이 승자가 되는 시대 한국IDC에 따르면 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2021년에 전년 대비 5.5% 성장해 2조 296억 원의 매출을 올렸고, 5년간 연평균 성장률 6.9%를 기록할 전망이라고 합니다. 2025년에는 2조8353억원 규모에 이를 것이라 보고 있습니다. 데이터는 어느 자원보다도 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 데이터 기반의 기업으로 거듭나는 것을 최우선 목표로 두고 있는 기업이 많아지고 있고요. 이처럼 데이터 분석이 필수로 여겨지는 지금! 비즈니스의 성공은 데이터를 얼마만큼 잘 다루느냐에 달려있다는 사실, 기억하세요! 비즈니스에 데이터 분석 솔루션 활용한 사례가 궁금하다면?   

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중소기업이 제조업 시장에서 살아남을 방법, 스마트 팩토리란? | DT체크인

2023-02-20

다양한 업계에서 디지털 전환에 속도를 내고 있습니다. 제조업의 디지털 전환은 스마트 팩토리를 구축하는 것이 핵심으로, 국내 제조업 시장에서도 스마트 팩토리를 이미 도입했거나 도입하려는 움직임이 나타나고 있습니다.작은 규모의 기업을 운영하는 분들은 스마트 팩토리 도입을 결정하기가 쉽지 않습니다. ‘우리 같은 기업이 스마트 팩토리를 도입하면 효과를 볼 수 있을까?’ 하는 의문이 들기도 하고요. 하지만 전문가들은 스마트 팩토리야 말로 중소기업이 살아남을 생존의 열쇠라고 말합니다.제조업의 핵심이 될 스마트 팩토리란?스마트 팩토리란 설계부터 유통까지 상품을 생산하기 위한 모든 과정에 디지털 기술을 적용한 첨단 자동화 지능형 공장을 말합니다. 공장 내 설비와 기계에 설치된 사물인터넷(IoT)을 통해 데이터가 수집되며, 수집된 데이터를 분석해 공장의 상황을 한눈에 파악합니다. 또한, 시스템이 알아서 불필요한 작업 과정은 제거하고, 효율적인 생산 공정을 설계하는 등 최적의 생산 방식을 선택하죠. 공정별로만 자동화가 이루어지는 공장자동화와는 달라 여기서 '이미 공장은 자동화 시스템을 도입하고 있지 않나?' 하는 의문이 생긴 분이 있을 것 같아요. 스마트 팩토리와 공장자동화는 언뜻 정의만 들었을 땐 비슷한 것 같지만 다르답니다. 공장자동화는 시스템이나 산업 로봇을 도입하여 생산 관리의 자동화를 행하는 시스템을 말하는데요. 공정별로만 자동화와 최적화가 이루어져 있습니다. 공정과 공정이 유기적으로 연결되어 있지 않아 전후 공정에서 어떤 일이 일어났는지 알 수 없죠. 반면 스마트 팩토리는 공정 간에 데이터가 연계되어 있기 때문에, 공정별로는 물론이고 전체적인 관점에서 최적화합니다. 중소기업이 스마트 팩토리를 도입해야 하는 이유높아지는 생산성스마트 팩토리의 가장 큰 장점은 당연히 생산성입니다. 스마트 팩토리를 도입하게 되면 디지털 환경에서 각종 상황을 가정해 모의실험을 할 수 있는데요. 이 과정을 통해 비용과 시간을 줄이되 품질은 높이는 등 가장 효율적으로 제품을 생산하는 방법을 찾을 수 있게 됩니다. 게다가 설비가 고장 나기 전, 결함을 찾아낼 수 있어 유지관리 비용도 줄일 수 있습니다.낮아지는 불량 제품 발생률또 다른 장점은 불량 제품의 발생률을 낮출 수 있습니다. 아날로그식 운영의 대표적인 한계점은 문제를 파악하기 어렵다는 것인데요. 스마트 팩토리는 공장 내에서 이루어지는 활동을 데이터로 수집하기 때문에 제품에 대한 추적이 쉬워집니다. 데이터를 비교·분석하여 그동안 파악하기 어려웠던 문제들의 원인을 발견할 수 있게 되죠. 스마트 팩토리를 성공적으로 도입한 독일의 지멘스 공장은 불량률을 100만 대당 500개에서 12개로 줄였다고 합니다.제품을 만드는데 들어가는 시간과 비용을 줄이되 정확한 제품을 만들어 고객에게 신뢰를 전하는 것이야말로 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 지름길이며, 그 지름길을 스마트 팩토리가 만들어줄 수 있습니다. 스마트 팩토리를 도입한 기업, 생산성 28.5% 늘어 스마트 팩토리 도입이 효과적이라는 사실은 이미 수치로 증명되었습니다. 스마트제조혁신추진단에 따르면 스마트 팩토리를 도입한 기업은 평균적으로 생산성이 28.5% 늘어났고, 품질은 42.5% 향상되었습니다. 또한, 원가는 15.5% 감소했으며 납기 준수율도 16.4% 증가했습니다.게다가 매출액과 고용률은 각각 7.4%, 2.6명이 늘어났고, 산업재해율은 6.2%로 감소했습니다. 이를 통해 스마트 팩토리 도입은 제조 경쟁력을 높이는 데다 경영 개선에도 효과가 있음을 알 수 있습니다. 중소기업에 딱 맞는 스마트 팩토리 솔루션, I-FACTs Hub 중소기업에 딱 맞는 스마트 팩토리를 찾고 있다면 SK㈜의 I-FACTs Hub를 주목해보세요. I-FACTs Hub는 클라우드 기반의 중소제조기업 맞춤형 Smart 제조 서비스 플랫폼으로, 업종별 표준 프로세스, 규모에 따른 서비스 레벨, 고객 업무 실행 환경 등을 고려하여 최적의 서비스를 제공합니다. 게다가 필요한 기능만 선택하여 구독할 수 있어 비용의 부담을 덜 수 있습니다.  제조 현장에 맞춤화된 서비스를 제공하는 I-FACTs Hub제조 실행 프로세스에 필요한 모든 서비스 제공제조 기업의 업종, 업력, 규모 등의 여건에 따라 필요로 하는 서비스는 달라집니다. 또한 기업의 성장에 따라 추가적인 서비스 도입을 검토하게 되는데요. 이제껏 제조 기업들은 불필요한 기능들로 구성된 시스템 도입으로 인해 도입 비용 대비 활용도가 낮아지거나, 추가로 도입한 시스템과 연동되지 않아 데이터 관리가 점점 더 복잡해지는 어려움을 겪고 있었습니다. 하드웨어, 소프트웨어부터 전문지식까지 다양한 공급서비스들을 통합 제공하는 I-FACTs Hub에서 제조 기업은, 우리 기업에 맞는 서비스만 골라서 구독할 수도 있고, 변화하는 사업 환경 속에서 필요시 되는 서비스들을 손쉽게 추가 구독할 수 있습니다. 이를 통해 제조 기업은 제조 현장의 모든 과정을 I-FACTs Hub 한 곳에서 모니터링하고 운영할 수 있게 됩니다. 계획 → 재고 → 입고 → 실행 → 출하 → 마감까지 제조 업무 전 영역의 스마트화를 지원합니다.I-FACTs Hub는 제조 업무를 관리할 수 있는 Workplace와 수요 기업과 공급 기업을 연결하는 창구인 Portal, 서비스 및 시스템 등 안정적으로 플랫폼을 관리할 수 있는 Back-Office 영역으로 구분되어 있어 사용자가 편리하게 이용할 수 있습니다.간편하게 제조 업무를 관리할 수 있는 Workplace쉽고 효율적으로 업무를 하는 것이 스마트 팩토리의 목적인 만큼 I-FACTs Hub는 간편하게 이용할 수 있는 업무 환경을 제공합니다. Workplace를 통해 입출고 관리부터 월별 수요 예측에 이르기까지 생산, 재고, 영업 등 다양한 제조 업무를 관리할 수 있습니다. 정확한 데이터를 기반으로 하여 효율적으로 회사를 운영할 수 있죠.제조 산업 참여사를 하나로 이어주는 지원 도구I-FACTs Hub는 하드웨어나 소프트웨어, 전문지식을 제공하는 공급 기업부터 그 서비스를 이용하여 제품을 생산하는 수요 기업까지 제조 산업에 참여하는 모든 기업을 하나로 이어줍니다.수요 기업은 서비스 검색 및 추천을 통해 손쉽게 서비스에 접근할 수 있으며, Workplace를 통해 구독 서비스를 관리할 수 있습니다. SK㈜ C&C는 다양한 공급사의 서비스를 융합하여 수요자 요구에 맞는 추천 서비스 제공하고, 이를 통해 공급 기업은 안정적으로 서비스 채널을 확보할 수 있습니다. 또한, 서비스를 고객의 의견과 시장의 니즈에 부합하도록 개선할 수 있죠.기업에 딱 맞는 서비스만 구독 가능앞서 I-FACTs Hub는 필요한 기능만 선택할 수 있다고 했던 것, 기억나시죠? I-FACTs Hub는 기업의 제조업종별 특성·규모·성숙도에 따라서 가장 적절한 서비스를 맞춤형으로 도입할 수 있습니다. 기업에서 발생하고 있는 이슈에 따라 서비스를 구독하여 문제를 해결할 수 있죠.예를 들어 업무처리 시스템 사이에 연계가 미흡하여 문제가 발생하는 기업은 API 서비스를 구독하면 단위 서비스 간 연계가 되어 일괄적으로 업무를 처리할 수 있습니다. 스마트 팩토리로 성장해 나가세요!스마트 팩토리는 오로지 생산에만 도움이 되는 기술이 아닙니다. 생산부터 영업, 물류, 고객관리 및 협력업체와의 관계망까지 기업 전체의 프로세스와 연결되죠. 따라서, 스마트 팩토리 도입 시점에 따라 기업의 성장세가 달라질 것입니다.만약 우리 기업에 딱 맞는 맞춤형 서비스만 도입하고 싶은데, 어떤 것이 적합한지 모르겠다면 언제든지 SK㈜ C&C로 문의주시기 바랍니다! 스마트 팩토리의 시작 SK㈜ C&C I FACTs Hub- 전 제조 과정을 한눈에 모니터링- 기업 여건이 고려된 맞춤형 서비스   

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