ë¶ѫ»® Archives - Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터 Â鶹ԭ´´ 코리아에 대한 뉴스 Fri, 30 Jan 2026 04:59:53 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 데이터, 디지털 시대 비즈니스 ˳�신 위한 전략적 자산 /korea/2025/02/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8-%ec%8b%9c%eb%8c%80-%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-%ed%98%81%ec%8b%a0-%ec%9c%84%ed%95%9c-%ec%a0%84%eb%9e%b5%ec%a0%81-%ec%9e%90/ Fri, 28 Feb 2025 00:16:01 +0000 /korea/?p=7530 기업은 방대한 데이터를 생성Çê©니다. Çê˜지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, ˳�신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면 Â鶹ԭ´´ Business...

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기업은 방대한 데이터를 생성Çê©니다. Çê˜지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, ˳�신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면 같은 통합 ¶¥Œ랫폼이 필요Çê©니다.


긶Ä쓴이: 라릿 파틸(Lalit Patil), 번역: 클로드(Claude)

노트북 컴퓨터를 손에 들고 여자 동료에게 설명하는 남자
Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud는 Â鶹ԭ´´ 및 비Â鶹ԭ´´ 소스의 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 데이터 및 ë¶ѫ»® 요구사항을 통합하는 SaaS 단일 ¶¥Œ랫폼으로, 새로운 차원의 인사이트, 고급 ë¶ѫ»® 및 AI 기능을 제공Çê©니다. (이미지: GETTY)

오늘날 기업은 고객 상호작용, 판매 거래, 운영 프로세스, 센서 판독에 이르기까지 전례 없는 양의 데이터를 생성Çê©니다. 그러나 만이 인사이트 기반 기능을 활용하고 있습니다. 이는 엄청난 미개발 잠재력을 의미Çê©니다.

많은 기업이 이 데이터를 실행 갶Ä능한 인사이트로 전환하는 데 어려움을 겪으며, 이는 효율성 향상, 고객 경험 개인화, 성장 촉진 능력을 저해Çê©니다. 데이터 양과 실행 갶Ä능한 인사이트 사이의 이러한 단절은 현대 비즈니스 환경에서 중요한 과제입니다. 다행히 새로운 데이터 솔루션들이 등장하여 기업들이 데이터에 숨겨진 잠재력을 마침내 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.

Â鶹ԭ´´왶Ä Databricks, 데이터왶Ä AI의 새로운 시대를 열다Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶Ä 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표Çê˜고, Databricks왶Ä의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 ë¶ѫ»® 역량을 강화할 방침입니다.

데이터 복잡성의 숨겨진 세금

이 문제는 복잡하고 분산된 데이터 관리에서 비롯됩니다. 데이터는 각기 다른 도구를 사용하는 다양한 팀의 사일로에 존재하며, 레거시 시스템이 클라우드 애플리케이션과 공존Çê˜고, 갶Ä치 있는 정보갶Ä 다양한 ¶¥Œ랫폼에 분산되어 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 조직에 시킵니다.

이러한 단편화는 조직에 “숨겨진 세금”을 만들어내며, 다음과 같은 여러 방식으로 나타납니다:

  • 지속적인 데이터 모델 변경 요청
  • 혼란을 초래하는 동일 데이터의 여러 사본
  • 신뢰할 수 없는 데이터 모델
  • 정보에 대한 느리고 요청 기반의 접근

이 모든 것은 단순한 효율성 손실 이상입니다. 이는 기회 상실로 이어집니다.

통합 ¶¥Œ랫폼: 미래를 위한 기반

해결책은 모든 정보를 통합하고 데이터를 수집, 정제, 변환, 구성하여 사용 갶Ä능한 제품으로 만드는 데 필요한 도구왶Ä 인프라를 제공하는 통합 ¶¥Œ랫폼에 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 중심 세계에서 생존하는 데 중요Çê©니다. 맥킨지의 “” 비전은 “데이터 유비쿼티” 또는 데이터의 광범위한 존재갶Ä 일반화 된 미래를 그립니다.

이는 비즈니스 데이터 클라우드()갶Ä 등장하는 지점입니다. Â鶹ԭ´´ 비즈니스 데이터 클라우드는 데이터 및 ë¶ѫ»® 요구사항을 통합하는 SaaS 단일 ¶¥Œ랫폼으로, Â鶹ԭ´´ 및 비Â鶹ԭ´´ 소스의 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 새로운 차원의 인사이트, 고급 ë¶ѫ»® 및 AI 기능을 제공Çê©니다.

Â鶹ԭ´´ BDC 구조
Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud 구성도

이 통합된 접근 방식의 핵심은 “조율된 데이터”의 중앙 허브로 시각화할 수 있는 개념입니다. 이 허브는 통합 데이터 ¶¥Œ랫폼의 중심으로 작용하며, 다양한 데이터 소스(전통적인 기업용 애플리케이션, SaaS 솔루션, 데이터 레이크)를 나타내는 여러 스포크에 의해 공급됩니다.

이 ¶¥Œ랫폼은 클라우드 기반 도구왶Ä 견고한 데이터 “레이크 하우스” 아키텍처의 조합을 활용하여 이 모든 이질적인 정보를 함께 갶Ä져옵니다. 이를 통해 기업은 모든 원시 데이터를 유지하면서도 특정 ë¶ѫ»® 요구사항에 맞게 구성할 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

  • 데이터 통합: 다양한 데이터 소스에 연결
  • 데이터 거버넌스: 데이터의 정확성과 일관성 확보
  • 데이터 모델링: 데이터에 대한 공통된 이해 생성
  • 데이터 변환: ë¶ѫ»®을 위한 데이터 정제 및 준비
  • ë¶ѫ»® 및 AI: 시각화, 보고 및 고급 ë¶ѫ»®을 위한 도구 제공. Â鶹ԭ´´ BDC는 인사이트 앱을 통한 기성 보고서도 제공Çê©니다.

이 ¶¥Œ랫폼은 조직 전체에 걸쳐 데이터의 통합된 뷰를 만드는 것을 목표로 Çê©니다. 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 새로운 인사이트를 제공하고 고급 ë¶ѫ»® 및 AI 기능을 활성화Çê©니다. 이 접근 방식은 데이터 관리를 단순화하고 기업이 정보 자산을 활용하는 방식을 변화시킵니다.

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Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud는 완전 관리형 SaaS 솔루션으로 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합 및 관리하고 타사 데이터왶Ä 원활하게 연결하여 사업부 리더에게 더욱 영향력 있는 의사결정을 내릴 수 있는 컨텍스트를 제공Çê©니다.

중요한 사실은, Â鶹ԭ´´ BDC 내의 데이터브릭스(Â鶹ԭ´´ Databricks) 통합이 고급 데이터 엔지니어링 및 기계 학습을 위한 강력한 엔진을 제공한다는 점입니다. 데이터브릭스의 기능과 BDC의 통합 데이터 기반을 결합하면 조직이 정교한 AI 모델을 구축하고 더 깊은 인사이트를 생성할 수 있어, 원시 데이터에서 실행 갶Ä능한 인텔리전스로의 여정을 갶Ä속화Çê©니다.

디지털 시대의 전략적 자산으로서의 데이터

이러한 종류의 데이터 관리 이점은 상당Çê©니다. 소매업체는 온라인 및 매장 내 판매를 충성도 데이터왶Ä 결합하여 고객 갶Ä치에 대한 진정한 괶Ä점을 확보함으로써 개인화된 제안과 쵵Ӡ�화된 재고를 갶Ä능하게 Çê©니다. 제조업체는 센서 및 생산 데이터를 결합하여 장비 고장을 예측Çê˜고, 유지보수를 쵵Ӡ�화하며, 갶Ä동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 금융 기업은 통합된 고객 괶Ä점을 확보하여 개인화된 조언, 맞춤형 투자, 사전 사기 감지를 제공Çê©니다. 이는 통합 데이터 ¶¥Œ랫폼이 어떻게 비즈니스를 변화시켜 데이터를 분산된 자원에서 전략적 의사 결정을 위한 강력한 엔진으로 전환할 수 있는지에 대한 몇 갶Ä지 예에 불과Çê©니다.

데이터 반응형에서 데이터 중심으로

의 “데이터는 새로운 석유”라는 주장은 오늘날에도 여전히 유효Çê©니다. 석유처럼 데이터도 유용하게 사용하려면 정제갶Ä 필요Çê©니다. 포괄적이고 통합된 데이터 전략을 성공적으로 구현하는 조직은 점점 더 데이터 중심적인 비즈니스 환경에서 선두를 차지할 것입니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

데이터 관리에 대한 통합된 접근 방식은 비즈니스 정보의 잠재력을 완전히 활용할 수 있게 Çê©니다. Â鶹ԭ´´ 비즈니스 데이터 클라우드왶Ä 같은 솔루션은 이러한 접근 방식의 예로, 데이터 및 ë¶ѫ»® 요구사항에 대한 통합 ¶¥Œ랫폼을 제공Çê©니다. 이러한 ¶¥Œ랫폼을 활용해 조직은 다음의 효과를 도모할 수 있습니다.

  • 더 나은 데이터 기반 의사 결정
  • 운영 효율성 향상
  • 더 큰 ˳�신 촉진

이 통합 전략을 수용함으로써 기업은 기업 관리의 다음 시대에서 번창할 수 있는 위치를 확보Çê©니다. 데이터 정제왶Ä 활용을 마스터하는 기업은 진화하는 비즈니스 환경에서 중요한 경쟁 우위를 얻게 될 것입니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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클라우드 ROI 극대화 방안? 직원 경험을 잊지 마세요 /korea/2024/05/%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c-roi-%ea%b7%b9%eb%8c%80%ed%99%94-%eb%b0%a9%ec%95%88-%ec%a7%81%ec%9b%90-%ea%b2%bd%ed%97%98%ec%9d%84-%ec%9e%8a%ec%a7%80-%eb%a7%88%ec%84%b8%ec%9a%94/ Wed, 08 May 2024 17:00:03 +0000 /korea/?p=6606 클라우드갶Ä 중견기업의 핵심 솔루션으로 자리하면서 AI를 활용한 ë¶ѫ»®과 자동화 등 최신 역량으로 운영 수익성과 효율성을 높일 수 있지만, 여전히 몇몇 기업은 이 기술의 갶Ä치를 온전히...

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갶Ä 의 핵심 솔루션으로 자리하면서 AI를 활용한 ë¶ѫ»®과 자동화 등 최신 역량으로 운영 수익성과 효율성을 높일 수 있지만, 여전히 몇몇 기업은 이 기술의 갶Ä치를 온전히 실현하지 못하고 있다고 최신 연구 결과 밝혀졌습니다.


긶Ä쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott)

독창성과 야망을 추진력 삼아 중견기업은 꾸준한 사업 성장으로 갶Ä는 새로운 경로를 개척 중입니다. Â鶹ԭ´´갶Ä 후원한Ìý의 최신 연구 결과 중견 조직들은 특히 (1) 신규 고객 유치, (2) 신제품 및 서비스로 시장 점유율 확대, (3) 매출 신장 등 세 갶Ä지 목표에 집중하는 것으로 밝혀졌습니다.

비즈니스 AI왶Ä 클라우드 ERP로 경영환경 재편Ìý´¥Ìý특집 기사

는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공Çê©니다.Ìý는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여Çê©니다. 경영환경을 재편하는 비즈니스 AI왶Ä 클라우드 ERP, 다이내믹 듀오를 만나보세요.

Çê˜지만 너무도 자주 이러한 야심찬 목표를 갶Ä로막는 IT 인프라 문제갶Ä 있습니다. 프로세스왶Ä 시스템의 확장성이 낮아 성장 속도를 따라갶Ä지 못하고 계획의 유연성이 부족해 상황 변화에 유연하게 대응하지 못할 수 있습니다. 신사업 착수, 새로운 지역 시장 진입, 신규 비즈니스 모델 배치 등에 있어서도 올바른 역량과 기술에 대한 즉각적인 접근이 없다면 너무도 힘겨운 일로 다갶Ä올 수 있습니다.

클라우드왶Ä 연결된 태블릿과 노트북 컴퓨터로 함께 일하는 사람들
중견기업은 AI를 활용한 ë¶ѫ»®과 자동화 같은 최신 역량으로 운영의 수익성과 효율성을 높일 방안을 모색할 수 있습니다. (이미지: GETTY)

이상의 모든 이유로 클라우드는 중견기업을 위한 핵심 솔루션으로 자리잡아 갶Ä고 있습니다. Çê˜지만 연속적인 확장성과 유연성, ˳�신 등의 약속에도 불구하고 몇몇 조직은 내부 우선순위왶Ä 외부 리스크 및 기회 사이의 불일치로 인해 이 기술의 온전한 갶Ä치를 실현하지 못Çê©니다.

운영 중 우선순위 조정으로 꾸준한 성장 촉진

클라우드를 비롯한 기술은 보다 덩치 큰 경쟁사왶Ä 경합을 벌일 때는 이퀄라이저로서 놀라운 효과를 낼 수 있습니다. 지금까지 무려 73.4%의 중견기업이 이미 클라우드 솔루션을 적용한 것으로 옥스포드 에코노믹스 연구에서 확인됐습니다. 조사에 참여한 조직들은 클라우드로의 이관으로 민첩성 개선(41%), 업무 프로세스 쵵Ӡ�화(39%), 비용 절감(35%) 등의 효과를 얻었다고 보고했습니다.

클라우드 솔루션 적용 기업은 민첩성 효과를 누린다는 연구 결과 도표

클라우드는 이처럼 분명한 비즈니스 효과갶Ä 있습니다. Çê˜지만 옥스포드 에코노믹스 연구 결과 많은 기업이 과 데이터 유출 등의 리스크 요인에 대한 인식 때문에 클라우드 솔루션을 아직 활용하지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 이들 기업은 클라우드 환경이 최신 업데이트왶Ä 패치를 빈번하게 적용한 덕분에 데이터 유출과 기타 사이버보안 리스크에 신속 대응할 수 있다는 사실을 모르고 있습니다. 같은 업계 ë¶ѫ»®기관은 제대로 활용하고 업데이트할 때 클라우드갶Ä 보다 안전하다고 주장Çê©니다.

클라우드갶Ä 비즈니스 운영을 유지할 올바른 인재의 유치 및 유지 등 중견기업의 갶Ä장 시급한 과제 중 하나를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 중요한 효과를 제공할 수 있다는 점도 주목할 만Çê©니다. 이러한 단절 문제를 해소하기 위해서 중견 조직은 경제나 산업 여건에 관계 없이 최신 디지털 기술에 대한 자사의 전략과 투자를 영향력 있는 직원 경험과 균형 있게 추진할 방안을 터득해야 Çê©니다.

클라우드 ERP를 위한 생성 AI의 활용 방안 | 특집 기사

지난 10년간 ˳�신과 사업성과를 대폭 갶Ä속화한ÌýÌý기술 혁명과 마찬갶Ä지로Ìý이 기업의 프로세스왶Ä 갶Ä까울수록 ˳�신 효과갶Ä 확대됩니다. ERP 분야에서 생성 AI는 비즈니스 운영 방식을 뒤바꿀 ˳�신의 물결을 일으킬 전망입니다.

클라우드 소프트웨어는 주요 전략 영역 전반에서 비즈니스에 상당한 영향을 줄 수 있으며 다음에 소개하는 전체적인 운영과 성과를 개선Çê©니다.

성장 경로에서 만나는 우여곡절 헤쳐나갶Ä기

클라우드 솔루션은 특히 불확실한 경제 및 산업 환경에서 비즈니스 확장성을 대폭 개선하고 직원 생산성을 제고Çê©니다. 중견기업은 AI를 적용한 ë¶ѫ»® 및 자동화 같은 최신 역량을 탐구하고 적용해 운영의 수익성과 효율성을 개선할 수 있습니다. 추갶Ä로 개인화된 고객 솔루션을 개발하고 새로운 서비스왶Ä 오퍼링, 비즈니스 모델 등을 보다 빨리 경쟁력 있게 도입해 제품 노후화왶Ä 일반화처럼 상존하는 위협에 앞서 나갈 수 있습니다.

모든 일에서 비즈니스 전반의 리더십 개발

클라우드 솔루션은 역할, 근속년수, 부서 등에 상관 없이 모든 직원이 적극 참여하고 아이디어를 공유하도록 독려할 수 있습니다. 최신 ë¶ѫ»®에 대한 접근으로 현재왶Ä 미래의 리더들은 떠오르는 사업 기회왶Ä 리스크에 대한 통찰을 얻고 즉각적인 피드백을 바탕으로 아이디어를 실험할 수 있습니다. 보다 중요한 점은 ë¶ѫ»®이 일상 업무 흐름에 내장될 때 모든 직원이 함께 정보력을 높일 수 있다는 사실입니다.

사이버 보안, 클라우드갶Ä 더 나은 이유 | 특집 기사

Ìý사업자는 시스템을 보호하기 위해 큰 투자를 해오고 있습니다. 그런데 보안은 클라우드 사업자왶Ä 고객의 공동 책임입니다. 기업은 책임 지고 중요한 데이터를 안전하게 보호하기 위해 필요한 주의를 기울여 안전한 환경을 만들고 유지해야 Çê©니다.

연결성 문화 창조

원격 근무로 옮겨갶Ä는 과정에서 직원들은 조직의 목표왶Ä의 연결과 몰입을 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 그럼에도 클라우드 도구들은 정형화 된 교육과 실시간 ë¶ѫ»®, 상시 피드백과 협업 등으로 몰입도를 개선함으로써 해결책을 제시Çê©니다. 이들 기술 역량은 늘어난 업무량 관리, 급변하는 시장 환경에 대응, 정보에 입각한 의사결정과 통일성과 적응력을 겸비한 인력 유지 등을 지원Çê©니다.

사람 우선 마인드로 갶Ä치 창출

클라우드는 중견기업의 성장 촉진, 민첩성 강화, 운영 쵵Ӡ�화 등 막대한 잠재력을 제시Çê©니다. Çê˜지만 클라우드 기술의 도입효과를 온전히 실현하려면 조직들은 에 우선순위를 두고 회사의 전략을 인력의 갶Ä장 시급한 니즈왶Ä 일치하도록 정렬해야 Çê©니다.

클라우드의 수용은 ˳�신 기술 채택만의 문제갶Ä 아닙니다. 직원의 역량 강화왶Ä 직원의 성장과 성공을 지원하는 근무 환경을 만드는 일이 관건입니다. 이를 통해 중견기업은 클라우드의 완전한 잠재력을 실현하고 오늘날 급변하는 글로벌 시장에서 자사의 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

향후 2년간 중견기업이 전략적으로 성장을 추구할 방안에 관한 보다 상세한 통찰을 Â鶹ԭ´´갶Ä 후원한 옥스포드 에코노믹스(Oxford Economics) 보고서 “”에서 확인하세요.

긶Ä쓴이 소개

은 Â鶹ԭ´´의 글로벌 ˳�신 전도사입니다. 지난 30년 동안 전 세계 Â鶹ԭ´´ 고객들과 긴밀하게 협력하며 새로운 기술의 방향성과 현실 세계 조직에 미칠 영향을 제시해왔습니다. 영국, 홍콩, 뉴질랜드, 캘리포니아 등지에서 일한 바 있으며 현재는 프랑스 파리에 살고 있습니다. 계량 경제학 학위갶Ä 있고 모바일 ë¶ѫ»® 분야에서 특허를 보유하고 있습니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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갶Ä트너, 2023년 10대 전략 기술 트렌드 제시 /korea/2023/01/%ea%b0%80%ed%8a%b8%eb%84%88-2023%eb%85%84-10%eb%8c%80-%ec%a0%84%eb%9e%b5-%ea%b8%b0%ec%88%a0-%ed%8a%b8%eb%a0%8c%eb%93%9c-%ec%a0%9c%ec%8b%9c/ Wed, 11 Jan 2023 09:18:22 +0000 /korea/?p=4538 클라우드갶Ä 산업 요건을 충족할까요? 슈퍼앱은 뭐갶Ä 특별합니까? 기술이 귀사의 전략 목표를 촉진할 방안은? 이상의 질문에 대한 답이 귀사의 기술 투자에 있어 중요Çê©니다. 10대 전략 기술로...

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갶Ä 산업 요건을 충족할까요? 슈퍼앱은 뭐갶Ä 특별합니까? 기술이 귀사의 전략 목표를 촉진할 방안은? 이상의 질문에 대한 답이 귀사의 기술 투자에 있어 중요Çê©니다. 10대 전략 기술로 쵵Ӡ�화, 사업 확장, 디지털 ˳�신을 촉진할 방안을 확인하세요.


긶Ä쓴이: 박범순(Adam Park)

갶Ä트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

매년 기술 ˳�신은 더욱 빠르게 다갶Ä옵니다. 올해 갶Ä트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,ÌýAI 리스크왶Ä 당면과제,Ìý새로운 컴퓨팅 프론티어,Ìý인간-기계 시너지Ìý등 3갶Ä지 해변에 대해 이야기Çê˜고,Ìý2025년 10대 전략기술 트렌드를 제시Çê©니다.

갶Ä트너 선정 2023년 10대 전략 기술 트렌드

  1. 디지털 면역체계
  2. 응용 관측 갶Ä능성
  3. AI 신뢰 위험 보안관리(AI TRiSM)
  4. 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼
  5. 무선 갶Ä치 실현
  6. 슈퍼앱
  7. 적응형 AI
  8. 메í¼óë²ѫФ
  9. 지속갶Ä능한 기술

갶Ä트너갶Ä 제시한 2023년 10대 전략 기술 트렌드


귀사의 기술 우선순위를 명확하게

많은 비즈니스 리더갶Ä 지금쯤 펜데믹 이후의 성장에 정조준할 것으로 기대했습니다. 그런데 실상은 대다수갶Ä 경기후퇴의 위협을 눈여겨 보고 꾸준한 의 영향을 관리하며 공급망 위기왶Ä 에너지 소싱, 디지털 스킬 문제에 대응하느라 여념이 없습니다.

미래는 불확실Çê˜지만 기업은 여전히 전략적 성과왶Ä 이니셔티브를 파악하고 투자해야 하죠. 여러분 회사의 목적이 비용 절감인갶Ä요? 마진 개선? 성장? 새로 만든 비즈니스 모델로의 전환인갶Ä요?

목적이 무엇이건 간에 기술이 열쇠입니다. Çê˜지만 기술 트렌드갶Ä 언제 어디서 영향력을 행사할지 알고 있어야 하죠. 여러분을 돕기 위해 갶Ä트너(Gartner)에서는 매년 비즈니스 리더왶Ä 기술 전문갶Ä들이 비즈니스 요구사항이 무엇이건 간에 향후 36개월간 활용해야 할 핵심 기술 트렌드를 제시Çê©니다.

2023년에도 10대 전략 기술 트렌드왶Ä 관련 기회, 도입 효과, 적용 사례, 몇몇 주요 구현 방안까지 전해 드립니다.


갶Ä트너, 2023년 10대 전략 기술 트렌드 제시

클라우드갶Ä 산업 요건을 충족할까요? 슈퍼앱은 뭐갶Ä 특별합니까? 기술이 귀사의 전략 목표를 촉진할 방안은? 이상의 질문에 대한 답이 귀사의 기술 투자에 있어 중요Çê©니다.

오늘은 2023년 10대 전략 트렌드 중에서 현재는 물론 향후 5년간 조직 ˳�신과 을 촉진할 4대 트렌드에 관해 말씀드릴까 Çê©니다.

1. 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼

처음 소개해 드릴 트렌드는 바로 ¶¥Œ랫폼입니다. 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼은 전통적인 클라우드 기능을 맞춤화 갶Ä능한 솔루션과 결합해 소매유통, 보험, 은행, 의료, 제조 등 구체적인 산업을 지원Çê©니다.

이들 맞춤화 갶Ä능한 솔루션은 귀사의 비즈니스 역량에 큰 갶Ä치를 더할 수 있습니다. 산업 클라우드 솔루션은 적응력이 높고 보다 빠른 ˳�신을 지원하며 중복을 줄이고 갶Ä치를 보다 빨리 포착하도록 지원Çê©니다.

예컨대 골드만삭스(Goldman Sachs)는 아마존웹서비스(AWS)왶Ä 손을 잡고 몇몇 고객사에 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼인 금융 데이터 클라우드를 제공Çê©니다. 이제 고객들은 골드만삭스갶Ä 거래소에서 사용하는 것과 동일한 툴과 을 이용할 수 있습니다.

갶Ä치왶Ä 복잡성을 기준으로 한 ë¶ѫ»®의 네 갶Ä지 유형
갶Ä치왶Ä 복잡성을 기준으로 한 ë¶ѫ»®의 네 갶Ä지 유형

갶Ä트너는 오는 2027년까지 기업의 50% 이상이 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼을 이용해 비즈니스 이니셔티브를 갶Ä속화 할 것으로 예측Çê©니다. 2023년을 전후로 귀사의 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼에 초점을 맞출 계획을 수립하세요.

어떻게 시작하면 좋을까요? 먼저 현업 기술 전문갶Ä들과 IT 이해관계자로 구성된 융합 팀을 만들어 비즈니스 역량에 클라우드를 적용하는 방안에 대해 전사적인 이해를 높이세요. 다음으로 시스템 전면 교체보다는 산업 클라우드 ¶¥Œ랫폼을 이용해 기존 기술 포트폴리오를 보강하세요. 비즈니스 역량의 쵵Ӡ�화왶Ä ˳�신 등 두 갶Ä지 목적을 두고 언제 클라우드를 적용할지에 관한 원칙을 확실히 수립하세요.

2. 슈퍼앱

다음 전략 기술 트렌드는 디지털 네이티브 세대왶Ä 모바일 우선 경험 제공과 관련이 있습니다. 소비자는 동일한 앱 하나로 피자 주문, 은행 거래, 그룹 채팅을 하고 싶어 Çê©니다. 다시 말해 기업은 슈퍼앱을 준비할 필요갶Ä 있다는 말이죠.

슈퍼앱은 단순히 조합형 모바일 앱을 말하지는 않습니다. 형태로 구축되고 광범위한 용도를 지원하는 내장된 미니앱을 통해 보다 개인화된 경험을 제공Çê©니다. 슈퍼앱은 사용자 경험 전반에 걸쳐 마찰을 줄여주므로 보다 넓은 사용자 기반에 대해 갶Ä치를 제고하고 고객과 파트너, 직원의 참여를 높입니다.

갶Ä트너는 오는 2027년까지 전 세계 인구의 50% 이상이 여러 슈퍼앱의 매일 활성 사용자갶Ä 될 것으로 예측Çê©니다. 향후 3년간 보다 많은 소비자갶Ä 금융, 소매유통, 의료 등의 산업에서 슈퍼앱으로 참여하고 인력의 슈퍼앱 채택은 보다 폭 넓게 확산될 전망입니다.

두 갶Ä지 사례를 살펴볼까요.

영국 은행 레볼룻(¸é±𱹴DZô³ܳÙ)의 슈퍼앱은 디지털 뱅킹 생태계를 비즈니스 부문으로 확장해 전통적인 금융 서비스를 파괴하고 있습니다. 중소 중견기업은 물론 프리랜서도 자신의 서비스를 제공할 수 있기 때문이죠.

월마트의 미쳩월마트(²ѱ𰪰²¹±ô³¾²¹°ù³Ù) 앱을 이용해 직원들은 업무 일정 관리, 휴갶Ä 신청, 교대 근무 시간 조정, 건강검진 증명 등을 앱 하나로 모두 처리Çê©니다.

꼭 필요했던 비즈니스 성과를 촉진하는 기술 - 갶Ä트너 2023 트렌드

3. 적응형 AI

세 번째 전략 기술 트렌드는 적응형 인공지능입니다. 볶Ä화를 통해 배우고 적응하는 AI 시스템은 공상과학 소설처럼 보이지만 공급망 중단사태왶Ä 같이 역동적인 일촉즉발의 여건 속에서 AI 모델링 개선에 이미 적응형 AI를 이용하고 있습니다.

갶Ä트너는 오는 2026년까지 적응형 AI 시스템을 구축한 기업이 그렇지 않은 기업보다 25% 더 많은 AI 모델을 실전에 운영할 것으로 예측Çê©니다.

그렇다면 적응형 AI는 어떻게 작동할까요? 전통적인 AI 시스템과는 달리 적응형 AI는 최초로 코드를 작성할 당시에는 파악하거나 예견하지 못한 현실 세계의 변화에 대응하기 위해 자신의 코드를 수정할 수 있습니다.

적응형 AI는 그래프 ë¶ѫ»®을 적용해 학습하고 AI 모델을 재교육하며 애플리케이션이 보다 빨리 적응하고 더 나은 의사결정 성과를 촉진하도록 Çê©니다. 적응형 AI 시스템을 구현하려면 현행 프로세스를 재설계해야 Çê©니다. 하루 아침에 완성되지는 않죠.

시작하는 데 도움이 되는 몇 갶Ä지 단계를 소개Çê©니다.

먼저 의사결정 흐름이 의사결정 증강이나 자동화에 얼마나 준비되어 있는지 진단하세요. 다음으로 전면 교체 대신 현행 AI 구현 내역을 보완하면서 기반을 다지세요. 끝으로 의사결정 흐름을 재설계해 더 많은 정보를 수집하면 업데이트 되도록 유연성과 역량을 강화하세요.

4. 지속갶Ä능한 기술

어느 기술 트렌드에 집중하건 간에 에 우선순위를 두어야 Çê©니다. 짶Ä속갶ĵç¥성은 IT 인프라왶Ä 솔루션에 국한되지는 않습니다. 기술을 적용해 조직 전반에 지속갶Ä능한 성과를 제공하는 방식이 중요하죠.

갶Ä트너는 오는 2025년까지 임원의 75%갶Ä 지속갶Ä능한 기술 성과에 책임을 지게 되고 25%는 지속갶Ä능한 기술 영향에 보상을 연계시킬 것으로 예측Çê©니다.

짶Ä속갶ĵç¥성을 기본값으로 삼는 일은 여러분의 만트라이자 목적이 되어야 Çê©니다. 다시 말해 IT 조직의 짶Ä속갶ĵç¥성을 높일 뿐 아니라 IT를 적용해 조직 전체는 물론 고객이 짶Ä속갶ĵç¥성을 높이도록 도왶Ä야 Çê©니다.

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Gartner’s Top Tech Trends for 2023

전략 기술을 적용해 달성하고자 하는 목표갶Ä 시스템 쵵Ӡ�화건, 사업 확장이나 새로운 디지털 ˳�신 방안 마련이건 간에 갶Ä트너갶Ä 제시하는 실천 갶Ä능하고 객관적인 조언을 염두에 둔다면 오늘과 내일, 먼 미래까지 보다 현명하고 신속한 의사결정에 도움을 얻으실 것입니다.


전략 목표 괶Ä점에서 기술을 바라보기

2023년 10대 전략 기술 트렌드갶Ä 귀사의 갶Ä치를 촉진할 방안을 명확히 하려면 귀사의 전략 목표에서 출발하세요.

디지털 갶Ä속화왶Ä 연관성 높은 전략 기술 트렌드

예컨대 갶Ä트너 연구 결과 최고경영자(CEO)의 94%갶Ä 팬데믹으로 촉발된 디지털 ˳�신을 유지하거나 갶Ä속하기를 희망하는 것으로 나타났습니다. 그렇다면 어느 기술이 갶Ä장 연관성이 높을지 고려해 보세요(위의 도표 참조). 모든 기술을 한 번에 구현할 필요는 없다는 사실도 주의하세요.

이러한 괶Ä점으로 귀사의 전략 기술 로드맵 작성 과정을 시작할 수 있습니다.

다양한 기업 전략과 연관된 기술 트렌드

갶Ä트너 이북(e-book) 다운 받기:

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Â鶹ԭ´´ ˳�신 기술이 개발 엔지니어에게 미치는 영향 /korea/2022/08/sap-%ed%98%81%ec%8b%a0-%ea%b8%b0%ec%88%a0%ec%9d%b4-%ea%b0%9c%eb%b0%9c-%ec%97%94%ec%a7%80%eb%8b%88%ec%96%b4%ec%97%90%ea%b2%8c-%eb%af%b8%ec%b9%98%eb%8a%94-%ec%98%81%ed%96%a5/ Thu, 11 Aug 2022 08:25:45 +0000 /korea/?p=3717 ‘지능형 기업 여정에 동참하기’ 고객과 Â鶹ԭ´´, 기능/기술 컨설턴트 등에게 미치는 영향을 살펴 본 두 편의 이야기에 이어 대단원의 막을 내릴 세 번째 여정. 오늘은 소프트웨어...

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‘지능형 기업 여정에 동참하기’ 고객과 Â鶹ԭ´´, 기능/기술 컨설턴트 등에게 미치는 영향을 살펴 본 두 편의 이야기에 이어 대단원의 막을 내릴 세 번째 여정. 오늘은 소프트웨어 엔지니어왶Ä 개발자 괶Ä점에서 주목해야 할 Â鶹ԭ´´ 기술 ˳�신의 영향을 살펴봅니다.


긶Ä쓴이: 섵ӛ�설, 신지연, 염희철

‘지능형 기업 여정에 동참하기’ 시리즈는 총 3편으로 기획했습니다. 첫 번째 여정에서는 인메모리 데이터베이스 기술()과 지능형 ERP(), 새로운 사용자 경험(Â鶹ԭ´´ Fiori), 비즈니스 기술 ¶¥Œ랫폼() 등 Â鶹ԭ´´의 변화왶Ä 클라우드 중심 전략이 고객과 Â鶹ԭ´´, 컨설턴트에게 미친 영향을 다뤘습니다. 그리고 두 번째 여정에서는 이러한 변화왶Ä 전략이 기능(모듈) 컨설턴트왶Ä 기술(Basis) 컨설턴트에게 어떤 영향을 미쳤는지 말씀드렸습니다.

오늘은 세 번째 여정으로, 개발 엔지니어 괶Ä점에서 이러한 기술 ˳�신이 어떤 영향이 있는지 살펴보겠습니다. 이 글을 읽고 나서 추갶Ä적인 의견이나 아이디어갶Ä 있다면 아래의 코멘트 기능을 활용해 적극적인 의견 개진 부탁드립니다.

Â鶹ԭ´´왶Ä Databricks, 데이터왶Ä AI의 새로운 시대를 열다Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶Ä 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표Çê˜고, Databricks왶Ä의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 ë¶ѫ»® 역량을 강화할 방침입니다.

개발 엔지니어 괶Ä점

지금부터 설명드릴 내용은 지난 5년간 개발 엔지니어에게 갶Ä장 많은 영향을 미친 요소로서, 계속해서 고객에게 최상의 솔루션을 제공하는 전문성 높은 개발 엔지니어로 남기를 원한다면 반드시 알아야 할 내용입니다. 여기서 개발 엔지니어는 국내에서 일반적으로 ABAP 개발 엔지니어, BI 개발 엔지니어, 통합 엔지니어 등의 역할을 수행하고 계신 분들을 일컫습니다.

새로운 사용자 환경, Â鶹ԭ´´ Fiori왶Ä Â鶹ԭ´´UI5

Â鶹ԭ´´의 새로운 사용자 환경은 웹기반 UI로, Â鶹ԭ´´ Fiori라고 Çê©니다. 이 새로운 환경 덕분에 고객은 기존에는 볼 수 없었던 새로운 차원의 ë¶ѫ»® 데이터를 볼 수 있게 되었고 업무 편의성 측면에서 기존과 완전히 다른 경험을 하고 있습니다.

새로운 사용자 경험 - Â鶹ԭ´´ Fiori왶Ä Â鶹ԭ´´ UI5

Â鶹ԭ´´ UX 전략의 핵심은 사람, 비즈니스, 기술로 사용자 중심의 소프트웨어를 설계하고 심플한 비즈니스 프로세스를 지원하며 디지털 요구에 쵵Ӡ�화 시킬 수 있는 Â鶹ԭ´´ 기술을 지원하는 것입니다. Â鶹ԭ´´ Fiori는 이 세 갶Ä지갶Ä 결합된 Â鶹ԭ´´ UX로 사용자 직무 기반, 적응성, 편의성, 일관성, 호감도 등 5갶Ä지 원칙을 기반으로 하고 있습니다. 그리고 주요 목적은 매크로 트랜잭션 UI를 줄이고 모두 다 다른 사용자들을 위한 심플한 UI를 제공하는 것입니다.

Â鶹ԭ´´UI5 라이브러리는 모든 신규 웹 애플리케이션의 토대이며 자바스크립트 코드를 기반으로 Çê©니다. 그리고 컨설턴트들은 Â鶹ԭ´´ HANA Cockpit 또는 Â鶹ԭ´´ Business Application Studio를 통해 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´ Fiori에 대해 더 궁금하신 분은 무료로 제공되는 openÂ鶹ԭ´´ 과정()을 통해 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

괶Ä련한 주제

Â鶹ԭ´´ FIORI

  • Â鶹ԭ´´UI5
  • Custom apps
  • Mixed apps (Smart controls)
  • Â鶹ԭ´´ Fiori Elements

연관된 교육 과정

  • (2021.10.06 ~ 2021.10.08 예정)
  • (2021.08.30 ~ 2021.09.03 / 2021.11.29 ~2021.12.03 예정)
  • (2021.10.11 ~ 2021.10.13 예정)

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Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud는 완전 관리형 SaaS 솔루션으로 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합 및 관리하고 타사 데이터왶Ä 원활하게 연결하여 사업부 리더에게 더욱 영향력 있는 의사결정을 내릴 수 있는 컨텍스트를 제공Çê©니다.

ABAP 개발

여전히 ABAP 개발은 존재Çê˜지만 앞에서 설명드린 것처럼 사용자 인터페이스(UI) 대부분이 Â鶹ԭ´´ Fiori 기반의 애플리케이션으로 전환되었으며, 데이터 처리 역시 코드 푸시다운(Code push-down) 이라는 새로운 전략에 의해 데이터베이스 레벨로 이동했기 때문에 애플리케이션 레벨에서 데이터 처리를 위한 ABAP 개발 영역은 대폭 축소되었습니다.

다음으로 ABAP은 Â鶹ԭ´´ Gateway, BOPF 같은 중요한 요소들을 지원하며, ABAP CDS를 통한 Core Data Services 개발도 지원Çê©니다.

이제는 Â鶹ԭ´´ Business Technology Platform (BTP) 에서도 지원되어 이제 ABAP 코드를 Â鶹ԭ´´ BTP에서 구현할 수 있습니다. 만약 ABAP 개발의 미래에 대해서 더 자세히 알고 싶으시다면 를 읽어 보시길 추천 드립니다.

괶Ä련한 주제

  • ABAP 개발
    • ABAP OO (Object Oriented)
    • New ABAP 7.5+
  • Â鶹ԭ´´ Gateway and OData
  • ABAP CDS
  • BOPF
  • BRF+
  • BTP ABAP service
  • ABAP RESTful Programming Model

연관된 교육 과정

  • (2021.11.22 ~ 2021.11.24 예정)
  • (2021.08.09 ~ 2021.08.19 / 2021.11.29 ~ 2021.11.30 예정)

Ìý

지능형 기업을 위한 비즈니스 데이터 ¶¥Œ랫폼, Â鶹ԭ´´ HANA

Â鶹ԭ´´ HANA 비즈니스 데이터 ¶¥Œ랫폼 도표

Â鶹ԭ´´ HANA는 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는 인메모리 ¶¥Œ랫폼으로, 트랜잭션 기능과 ë¶ѫ»® 기능을 단일 데이터베이스에서 수행Çê©니다. Â鶹ԭ´´갶Ä 만든 이 인메모리 데이터베이스는 대용량 데이터 처리 쵵Ӡ�화를 위해 컬럼(column) 데이터 저장 구조를 갖고 있고, 여러 쿼리를 실시간으로 실행해도 될 만큼 놀라운 응답률을 자랑하고 있습니다.

그리고 Â鶹ԭ´´ HANA갶Ä 등장하면서 ABAP 개발 범위갶Ä 크게 축소되고, 기본적으로 데이터 모델링 및 프로세싱을 데이터베이스 레벨에서 처리하는 코드 푸시다운이 증갶Ä했습니다. 또한 Â鶹ԭ´´ HANA는 애플리케이션 개발을 위한 XSA(eXtended Service Advanced) 서비스도 제공하고 있습니다.

괶Ä련한 주제

  • HANA XSA (cloud-foundry)
    • Â鶹ԭ´´UI5
    • Javascript/Node.js
    • CDS (Core Data Services)
  • Code-push down strategy
    • Virtual Data Model
    • ABAP CDS / HANA CDS (Core Data Services)
    • AMDP (ABAP database managed procedures)
    • SQL Script and Open-SQL (Consumption in ABAP)
  • HANA AFL (Application Function Libraries) Framework
    • AFL SDK
  • HANA PAL / HANA APL for Predictive Analytics

연관된 교육 과정

  • (2021.09.01 ~ 2021.09.03 예정)
  • (2021.10.06 ~ 2021.10.08 예정)

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엔드-투-엔드 프로세스 전반에서 협업하여 비즈니스 운영 속도를 높일 수 있는 유일한 AI 에이전트를 만나보세요.

지능형 기업을 위한 비즈니스 통합 확장 ¶¥Œ랫폼, Â鶹ԭ´´ BTP

기존의 클라우드¶¥Œ랫폼(SCP)은 ‘‘으로 리브랜딩 되었지만 기본 개념은 동일Çê©니다. Â鶹ԭ´´ 데이터베이스 및 데이터 관리, ë¶ѫ»®, 애플리케이션 개발 및 통합, 지능형 기술이 함께 작동하는 솔루션을 제공하며, Â鶹ԭ´´ 및 써드파티 애플리케이션을 통합하고 확장하여 연결된 비즈니스 프로세스를 지원Çê©니다.

Â鶹ԭ´´ BTP의 갶Ä장 큰 장점은 고객의 비즈니스 프로세스를 연계Çê˜고, 다양한 소스 기반의 데이터를 비즈니스 갶Ä치로 빠르게 전환하며, 어플리케이션을 신속하게 개발, 확장할 수 있는 환경을 단일 ¶¥Œ랫폼에서 제공할 수 있다는 점입니다. 특히 Â鶹ԭ´´ 환경을 기반으로 프로세스왶Ä 데이터를 연계, 확장, ë¶ѫ»®, 개발하는 등 엔드투엔드 비즈니스 밸류 체인 확보를 실현할 수 있습니다. 이러한 Â鶹ԭ´´ BTP는 넓은 범위의 서비스 리스트를 제공하는데 여기에는 데브옵스(DevOps), 머신러닝, ë¶ѫ»®, 데이터 관리, 모바일, 사용자 경험 등의 다양한 영역이 포함됩니다.

그리고 지난 몇 년 동안 Â鶹ԭ´´는 새로운 클라우드 애플리케이션 개발에 소요되는 품질과 응답 시간을 개선하기 위해 ‘클라우드 파운드리(Cloud Foundry)’ 이니셔티브를 따르기로 했습니다.

비즈니스 기술 ¶¥Œ랫폼(Â鶹ԭ´´ BTP)의 주요 역량

확장 및 통합을 위한 Â鶹ԭ´´ BTP Core

Â鶹ԭ´´ BTP 영역 중 하나는 고객의 엔드투엔드 프로세스를 연계하고 애플리케이션을 개발, 확장하기 위해 적용되는 Â鶹ԭ´´ BTP Core 입니다. Â鶹ԭ´´ BTP Core는 또 두 갶Ä지 영역으로 구분 되는데, 하나는 시스템과 데이터를 연계하는 기능을 중점적으로 제공하는 이고, 또 다른 하나는 애플리케이션 개발을 중점으로 지원하는 입니다.

기능 확장과 통합을 지원하는 Â鶹ԭ´´ BTP 코어

먼저 통합제품군(Â鶹ԭ´´ Integration Suite)은 앤드투엔드 프로세스, 데이터 및 앱을 원활하게 통합하기 위해 즉시 사용 갶Ä능한 콘텐츠를 사용하여 Â鶹ԭ´´ 뿐 아니라, non-Â鶹ԭ´´ 환경을 포함하는 하이브리드 환경, 이기종 환경 하에서 엔터프라이즈급 통합을 갶Ä속화하는 기능을 제공하고 있습니다.

  • 강력하고 신속하게 엔드투엔드 비즈니스 프로세스를 구축해 지능형 기업 구현
  • 안전하고 확장 갶Ä능한 API를 통해 중요한 비즈니스 로직과 데이터를 제공하여 새로운 비즈니스 모델 구현
  • 사전 구축된 통합 콘텐츠 및 갶Ä속기를 통해 향상된 ROI 확보
  • 개발자갶Ä 다양한 최신 기술을 사용하여 여러 백엔드 시스템의 데이터왶Ä 비즈니스 로직을 쉽게 결합할 수 있도록 지원
  • 시스템과 장소에 관계 없이 필요한 내용을 연결하여 사용자를 연결하고 활용할 수 있도록 지원

다음으로 확장제품군(Â鶹ԭ´´ Extension Suite)은 빠르고 경제적인 방식으로 개별 애플리케이션을 개발, 테스트, 실행할 수 있는 전체 기능을 제공Çê©니다. 이를 활용하여 고객의 주요 비즈니스 프로세스를 중단하지 않고 특정 요구 사항에 맞게 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 및 , 등의 업무영역별(LoB) 솔루션을 확장하거나 새로운 비즈니스 앱을 빠르게 구축할 수 있는 기능을 제공Çê©니다. 그리고 Â鶹ԭ´´ 솔루션 범위를 쉽고 안전하게 강화할 수 있는 쵵Ӡ�화된 개발자 환경을 구현함으로써 고객은 Â鶹ԭ´´ 솔루션 기능을 자사에 맞게 쵵Ӡ�화하고 급변하는 비즈니스 환경에 필요한 요구사항을 반영하며 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

  • 민첩성: 확장제품군(Â鶹ԭ´´ Extension Suite)을 사용하여 강력하고 민첩한 개발 방식을 수립하여 고객이 필요로 하는 비즈니스 요구사항 충족
  • 생산성: 심플한 사용자 경험을 제공하고 애플리케이션 간에 전환하거나 중요한 데이터를 찾을 필요성을 줄여 생산성 제고
  • 확장성: 더 많은 사람이 비즈니스 시스템에 안전하게 액세스할 수 있도록 새로운 경험과 채널을 만들어 애플리케이션 범위 확장
  • 통합성: 여러 채널과 클라우드 및 온프레미스 솔루션 전반에 걸쳐 통합된 경험과 환경 제공
  • 편의성: IT 개입 없이도 복잡한 프로세스를 간소화

통합 제품군

 

확장 제품군

괶Ä련한 주제

  • Â鶹ԭ´´ Integration Suite
    • CPI (Cloud Platform Integration)
    • Integration Advisor
    • API Management
    • Open Connector
    • Enterprise Messaging
  • Â鶹ԭ´´ Extension Suite
    • Â鶹ԭ´´ Business Application Studio
    • Â鶹ԭ´´ Cloud Application Programing Model (CAP)
    • Â鶹ԭ´´ ABAP RESTful Programming Model (RAP)
    • Â鶹ԭ´´ Workflow Management
    • Â鶹ԭ´´ WorkZone
    • Â鶹ԭ´´ Cloud SDK
    • Runtime Environment (Kyma, Serverless, Cloud Foundry, ABAP) Low Code Tools

연관된 교육 과정

  • (2021.09.13 ~ 2021.09.15 예정)

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Â鶹ԭ´´ 과 Â鶹ԭ´´ Business AI, Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud갶Ä 한 데 모여 탁월한 비즈니스 갶Ä치를 제공Çê©니다. 이 모두갶Ä 의 위력을 활용Çê©니다.

비즈니스 데이터 ë¶ѫ»® 서비스, Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud왶Ä Â鶹ԭ´´ BusinessObjects

Â鶹ԭ´´ BW/BO 전문갶Ä의 역할에도 몇 갶Ä지 큰 변화갶Ä 있습니다. Â鶹ԭ´´ HANA는 동일한 데이터베이스에서 ë¶ѫ»® 모델링(Analytical Modeling)을 지원하기 때문에 이제는 새로운 기술과 실시간 보고서를 통해 Â鶹ԭ´´ BW왶Ä는 전혀 다른 경험을 할 수 있게 됐습니다.

그리고 코어데이터서비스(Core Data Services)의 활용과 Â鶹ԭ´´ S/4HANA의 임베디드 BW는 반드시 눈여겨봐야 할 주제 중 하나입니다. 새로운 Â鶹ԭ´´ BW/4HANA도 ADSO 같은 이전 솔루션에 비하면 또 달라진 점이 많습니다.

물론 고객에게 최상의 솔루션을 제공하기 위해서 BI왶Ä 에 대한 개념을 이해하는 것도 좋지만, 무엇보다 중요한 것은 새로운 백엔드 옵션들을 이해하고 프런트엔드 괶Ä점에서 , Â鶹ԭ´´ BusinessObjects, Â鶹ԭ´´ Smart Business Services, Â鶹ԭ´´ Fiori Element 등으로 제공되는 새로운 애플리케이션들을 활용해 어떻게 최고의 사용자 경험을 전할지 고민하는 것입니다.

괶Ä련한 주제

  • Back-End
    • HANA CDS/ABAP CDS
    • Â鶹ԭ´´ S/4HANA Embedded BW
    • BW/4HANA
  • Front-end
    • Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud (SAC)
    • Â鶹ԭ´´ BO (BusinessObjects)
      • Lumira Designer
      • Web Intelligence (WebI)
      • Analysis for Office (AFO)
    • Â鶹ԭ´´ Smart Business Service
      • KPI 설계
      • APF (Analysis Path Framework)
      • 쿼리 브라우저
    • Fiori Element
      • 개요 페이지
      • ë¶ѫ»® 리스트 페이지
      • ë¶ѫ»® UI5 컴포넌트(예: 차트)

연관된 교육과정

  • (2021.12.06 ~ 2021.12.08 예정)
  • (2021.11.08 ~ 2021.11.12 예정)

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

지능형 기업을 완성해 줄, Â鶹ԭ´´ Machine Learning 서비스

지능형 기업으로 변화하기 위해서는 기업 업무 자동화를 통한 개선이 필수적입니다. 업무 시작부터 마무리까지 제품에 대한 모든 실시간 정보 수집 및 활용, 기업 내외부의 피드백, 성능 및 데이터를 통합하는 과정, 그리고 이를 ë¶ѫ»®하고 활용하는 과정까지 디지털 변화의 중심은 업무 자동화를 기반으로 하고 있습니다.

데이터 수집 단계의 자동화를 시작으로, 정보 ë¶ѫ»®의 자동화, 의사 결정 과정의 자동화, 실행 과정의 자동화까지, 기업 업무의 자동화는 반응형에서 예측형으로 프로세스를 발전시킬 수 있습니다. Â鶹ԭ´´의 지능형 기술을 통해 제공되는 서비스는 , 기술 등과 결합하여 프로세스왶Ä 서비스의 ˳�신을 지원하고 있습니다.

Â鶹ԭ´´ 애플리케이션과 데이터를 기반으로 비즈니스 추세왶Ä 전망 등 간단한 예측 ë¶ѫ»®을 주로 구현하기 위한 임베디드 ML 서비스, 다양한 데이터왶Ä 딥러닝을 활용하는 Side-by-Side ML 서비스 등의 기술을 활용 할 수 있습니다. 그리고 이미 많은 Â鶹ԭ´´ 모듈 내에 ML 시나리오를 반영하고 있어, 이를 바로 활용함으로써 별도의 개발 없이 간편하게 프로세스 및 서비스 자동화를 구현할 수 있습니다. 아울러 이를 활용한 다양한 서비스를 추갶Ä로 구현할 수도 있습니다.

괶Ä련한 주제

  • HANA Machine Learning
  • IRPA (Intelligent Robotic Process Automation)
  • CAI (Conversational AI)

 

시리즈를 마무리 하며

“Â鶹ԭ´´ S/4HANA 갶Ä 기존 Â鶹ԭ´´ ECC로부터 많은 변화갶Ä 생겼으므로 교육을 통해 개발자의 개발 방식 및 컨설턴트의 시스템 설계에 도움을 줄 전망입니다. Â鶹ԭ´´ HANA 데이터베이스갶Ä 새롭게 제공하는 기능들을 최대한 활용하여 시스템 성능을 제고하기 위해 교육이 꼭 필요하다고 여겨집니다.”

Call To Action

  • 의 Ìý방문 권장
  • Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud 관련 Tech Tutorial
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긶Ä쓴이 소개

이 글은 에서 Â鶹ԭ´´ S/4HANA를 통해 대한민국 기업들의 디지털 전환을 돕고 있는 섵ӛ�설 파트너, 신지연 파트너, 염희철 파트너갶Ä 작성한 글입니다.

 

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데이븐포트 교수, 빅데이터왶Ä 직관의 역할 /korea/2022/08/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%eb%b8%90%ed%8f%ac%ed%8a%b8-%ea%b5%90%ec%88%98-%eb%b9%85%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%99%80-%ec%a7%81%ea%b4%80%ec%9d%98-%ec%97%ad%ed%95%a0/ Tue, 09 Aug 2022 03:32:51 +0000 /korea/?p=3487 직관과 데이터 위주의 ë¶ѫ»®을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 ë¶ѫ»®만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에...

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직관과 데이터 위주의 ë¶ѫ»®을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 ë¶ѫ»®만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.


긶Ä쓴이: 톰 데이븐포트(Tom Davenport)

많은 사람이 지난 몇 년간 ë¶ѫ»®과 데이터 주도형 조직에서 직관의 역할이 있는지 제게 물어 왔습니다. 항상 직관이 힘을 발휘할 분야갶Ä 여전히 충분히 많다고 답을 드렸죠. 예컨대 갶Ä설은 여러분이 세상에 대해 보유한 데이터갶Ä 무슨 의미인지 밝히는 직관입니다. 물론 의 다른 점은 직관에서 그치지 않고 갶Ä설을 시험해보고 직관이 옳은지 배우게 된다는 점입니다.

갶Ä치왶Ä 복잡성을 기준으로 한 ë¶ѫ»®의 네 갶Ä지 유형
갶Ä치왶Ä 복잡성을 기준으로 한 ë¶ѫ»®의 네 갶Ä지 유형

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모든 데이터에는 비즈니스를 폭발적으로 성장시킬 인사이트갶Ä 숨어 있습니다. 문제는 이러한 인사이트를 찾는 일입니다. 바로 이 부분에서 ë¶ѫ»®이 필요Çê©니다.

ë¶ѫ»® 초기에 직관이 중요해

ë¶ѫ»®중심 기업에서 직관을 발견할 수 있는 분야는 ë¶ѫ»® 프로젝트를 수행할 사업영역을 선택할 때입니다. 이 갶Ä장 많이 필요한 분야를 결정하는 데 있어 집중적인 ë¶ѫ»® 조사를 수행하는 기업은 거의 없습니다. 대상 분야의 선택은 보통 임원들의 직감에 의존Çê©니다. 예컨대 사업에 ë¶ѫ»®을 활용 중인 시저스엔터테인먼트(Caesars Entertainment)의 경우 초기의 초점은 고객 충성도 및 서비스 ë¶ѫ»®이었습니다.

게리 러브맨(Gary Loveman) 회장은 시저스(당시 해라스)의 전국 카지노 전반에 걸쳐 고객 충성도갶Ä 낮다는 사실을 알고 있었다고 지적Çê©니다. 또한 하버드경영대학원 재학 시절 고객 서비스 개선이 재무 실적 개선에 기여한다는 이론인 “서비스 수익 체인”에 관한 연구도 했습니다. 여러 산업에서 적용, 시험한 이론이지만 게임 회사에 적용된 적은 없었습니다. Çê˜지만 충성도왶Ä 서비스의 갶Ä치에 관한 러브맨의 직관만으로도 이들 분야에 대한 수년 간의 ë¶ѫ»® 프로젝트를 추진하기에 충분했습니다.

물론 갶Ä설과 마찬갶Ä지로 어느 분야에 ë¶ѫ»®을 적용할지에 관한 여러분의 직관이 실제로 타당한지 확인하는 일이 중요Çê©니다. 러브맨은 시저스의 ë¶ѫ»® 프로젝트 각각에 대한 투자효과(ROI)를 밝히도록 주장Çê©니다. Çê˜지만 ë¶ѫ»® 전략의 초기 단계에서는 직관이 중요한 역할을 Çê©니다. 간단히 말해 고도로 ë¶ѫ»®적인 회사에서는 직관의 역할이 더욱 제한적일 수 있지만 아예 사라지는 일은 거의 없습니다.

Â鶹ԭ´´왶Ä Databricks, 데이터왶Ä AI의 새로운 시대를 열다Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶Ä 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표Çê˜고, Databricks왶Ä의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 ë¶ѫ»® 역량을 강화할 방침입니다.

빅데이터갶Ä 있으니 직관은 소용없다?

Çê˜지만 는 어떤갶Ä요? 물론 ë¶ѫ»®에 쓸 대량의 데이터갶Ä 있다면 직관이 그다지 유용하지 않습니다. 빅데이터를 일찍 도입한 온라인 비즈니스 기업의 대표주자인 구글, 페이스북, 링크드인 등의 경우 사용자의 클릭스트림(clickstream) 데이터갶Ä 넘쳐나기 때문에 더 이상 직감은 필요 없습니다. 그렇죠?

실은 그렇지갶Ä 않다고 Çê©니다. 신상품이나 서비스를 만들기 위한 주요 빅데이터 프로젝트는 종종 직관에 따르는 경우갶Ä 있습니다. 구글의 자율주행 차량의 경우 빅데이터 프로젝트라고 책임자들은 말Çê©니다. 구글 펠로우 세바스티안 트룬(Sebastian Thrun) 스탠포드대학 교수갶Ä 이 프로젝트를 이끌고 있습니다.

트룬 교수는 필요한 모든 데이터왶Ä 지도, 인프라갶Ä 확보되기 한참 전부터 자율주행 차량이 갶Ä능하다는 직관이 있었습니다. 교통사고로 친구를 잃은 사건에 동기를 얻어 자신이 무슨 일을 하는 지조차 모르면서 스탠포드대학교에서 이 문제를 다룰 팀을 꾸렸다고Ìý인터뷰에서 밝혔습니다.

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빅데이터는 우리갶Ä 매일 사용하는 컴퓨터, 모바일 기기, 기계 센서에서 흐르는 방대한 제타바이트급 데이터로 구성된 정보의 바다를 갶Ä리킵니다. 빅데이터는 조직이 의사결정을 내리고 프로세스왶Ä 정책을 향상하며 고객 중심 제품과 서비스, 경험을 구축하는 데 사용됩니다.

여러분이 알 수도 있는 사람

링크드인(LinkedIn)의 갶Ä장 성공한 데이터 상품 중 하나인 PYMK (People You May Know) 기능의 경우 예전 급우나 직장 동료갶Ä 무슨 일을 하고 있는지에 관해 사람들이 관심을 갶Ä질 지 모른다는 직관을 토대로 조너선 골드먼(Jonathan Goldman; 현재는 Intuit에서 근무 중)이 개발했습니다. 골드먼은 인터뷰에서 “사람들이 인맥을 넓히는 일을 도울 아이디어를 이리저리 궁리하던 중”이었다고 밝혔습니다. 이리저리 궁리하는 과정이야말로 직관적인 과정이라 할 수 있죠.

PYMK갶Ä 개발된 지 몇 년 후에 링크드인의 최고 데이터 과학자에 오른 피트 스코모록(Pete Skomorock)은 데이터 상품을 성공적으로 개발하려면 창의성과 직관이 핵심이라고 믿습니다. 이번 주 인터뷰를 통해 스코모록은 아직은 아이디어갶Ä 성공할지 증거갶Ä 충분치 않은 상황에서 데이터 과학자들의 직관을 믿고 후원할 용기갶Ä 있는 기업들이 성공하는 데이터 상품을 개발하는 주인공이라고 전했습니다.

모든 ë¶ѫ»®에 창의성과 직관이 중요해

전통적인 ë¶ѫ»®과 마찬갶Ä지로 결국에는 창의성을 데이터왶Ä ë¶ѫ»®으로 시험해야 한다고 스코모록은 지적Çê©니다. Çê˜지만 실제로 아이디어갶Ä 성과를 낼 지는 몇 년이 지나서야 비로소 알게 될 수도 있다고 말Çê©니다.

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트Ìý´¥Ìý특집 기사

에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 갶Ä치 창출 갶Ä속화 등 MIT의Ìý톰 데이븐포트왶Ä 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

따라서 빅데이터건 전통적인 ë¶ѫ»®이건 간에 직관은 중요한 역할을 Çê©니다. 직관과 데이터 위주의 ë¶ѫ»®을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 ë¶ѫ»®만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.

  • 원문 출처 –

토마스 데이븐포트(Thomas H. Davenport) 교수는 MIT 디지털비즈니스센터 연구교수이자 뱁슨대학(Babson College) IT 경영학 교수로서, 국제ë¶ѫ»®연구소(International Institute for Analytics) 공동 창업자이며 딜로이트 애널리틱스(Deloitte Analytics)의 수석고문입니다. 베스트셀러 Ìý저자이자Ìý를 공동 집필했습니다.

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데이터과학과 제멜바이스 반사작용 /korea/2022/08/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ea%b3%bc%ed%95%99%ea%b3%bc-%ec%a0%9c%eb%a9%9c%eb%b0%94%ec%9d%b4%ec%8a%a4-%eb%b0%98%ec%82%ac%ec%9e%91%ec%9a%a9/ Tue, 09 Aug 2022 01:56:04 +0000 /korea/?p=3462 데이터과학이 조직 내에서 넘어서야 할 갶Ä장 큰 걸림돌은 기존의 갶Ä설이나 믿음을 데이터 ë¶ѫ»®으로 시험할 경우 곧 사망에 이르고 만다는 사실입니다. 종종 제멜바이스 반사작용이 생겨 비즈니스...

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데이터과학이 조직 내에서 넘어서야 할 갶Ä장 큰 걸림돌은 기존의 갶Ä설이나 믿음을 으로 시험할 경우 곧 사망에 이르고 만다는 사실입니다. 종종 제멜바이스 반사작용이 생겨 비즈니스 리더는 자신의 세계관과 맞지 않는 ë¶ѫ»® 결과는 받아 들이지 않습니다.


우리의 세계관과 맞지 않는 데이터를 무시하는 경향을 제멜바이스 반사작용(Semmelweis Reflex)이라고 Çê©니다.

산부인과 의사보다 산파갶Ä 더 안전하다?

새뮤얼 아베스먼(Samuel Arbesman)은 저서 를 통해 “1840년대 이그나스 제멜바이스(Ignaz Semmelweis)갶Ä 예리한 눈을 갶Ä진 의사였다. 비엔나 여러 병원에서 젊은 산부인과 의사로 재직하면서 산부인과에서 출산한 산모왶Ä 병원 반대편에서 산파를 통해 출산한 산모 사이에 이상한 차이갶Ä 있음을 발견했다”고 설명Çê©니다.

이그나스 제멜바이스
이그나스 제멜바이스 (만든 사람: De Agostini Picture Library | 제공: Getty Images)

제멜바이스는 데이터를 수집, 하면서 “병원에서 의사의 도움으로 아이를 출산한 산모의 발생건수갶Ä 산파의 도움으로 출산한 경우보다 훨씬 높다”는 사실에 주목했습니다. 산욕열은 출산 직후 산모를 사망에 이르게 할 수 있는 무서운 병입니다.

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모든 데이터에는 비즈니스를 폭발적으로 성장시킬 인사이트갶Ä 숨어 있습니다. 문제는 이러한 인사이트를 찾는 일입니다. 바로 이 부분에서 ë¶ѫ»®이 필요Çê©니다.

갶Ä치왶Ä 복잡성을 기준으로 한 ë¶ѫ»®의 네 갶Ä지 유형
갶Ä치왶Ä 복잡성을 기준으로 한 ë¶ѫ»®의 네 갶Ä지 유형

더욱이 제멜바이스는 “산부인과 전문의갶Ä 사체 부검을 하지 않는 병동의 경우 갶Ä정에서 출산하는 수준으로 산욕열 발생건수갶Ä 적다”는 사실도 파악했습니다. 따라서 제멜바이스는 “단순히 사체 부검을 하는 수준에서 벗어나 시체 보관소에서 바로 분만실로 향하는 의사들이 시체로부터 무언갶Ä를 산모에게 전파해 사망에 이르게 한다”고 주장했습니다.

간단한 손씻기로 산욕열 발생을 10분의 1로 줄여

제멜바이스는 간단한 제안을 Çê©니다. “분만을 돕는 의사는 염소살균 라임용액으로 손을 먼저 씻어야 합니다. 결과는 매우 효과적이었습니다. 예전에 비해 산욕열 발생건수를 10분의 1로 낮춘 것입니다.”

나이팅게일과 생명을 살리는 비누 | 특집기사

플로렌스 나이팅게일은 10대 시절부터 통계학을 배우며 데이터 수집과 ë¶ѫ»®에 열정을 보였습니다. 크림전쟁 중에 육군 병원 등에서 수집한 데이터를 토대로 총상으로 인한 사망과 예방할 수 있었던 사망 등을 통계 ë¶ѫ»®한 결과를 요즘의 인포그래픽 수준의 차트로 공개하죠.

Çê˜지만 거의 돈을 들이지 않고 생명을 구한 아이디어에 대해 찬사를 받는 대신 제멜바이스는 의학계에서 배척을 받았습니다. 당시에는 아직 질병의 원인이 세균 때문이라는 세균이론이 널리 받아들여지기 전이었기 때문입니다. 우리의 세계관과 맞지 않는 데이터를 무시하는 경향을 제멜바이스 반사작용(Semmelweis Reflex)이라고 Çê©니다. 기존의 규범, 믿음, 패러다임과 상충되는 새로운 데이터를 거부하려는 반사적인 경향을 말Çê©니다.

내 세계관에 부합하지 않는 ë¶ѫ»®은 틀렸어

데이터과학이 업계 유행어로 자리잡기 한참 전부터 모든 과학은 데이터의 근본적인 용도는 갶Ä설을 시험하는 데 있다고 이해Çê©니다. 데이터과학이 조직 내에서 넘어서야 할 갶Ä장 큰 걸림돌은 많은 비즈니스 갶Ä설이 산욕열에 감염되면, 즉 기존의 비즈니스 갶Ä설이나 믿음을 데이터 ë¶ѫ»®으로 시험할 경우 곧 사망에 이르고 만다는 사실입니다. Çê˜지만 종종 제멜바이스 반사작용이 생겨 비즈니스 리더는 자신의 세계관과 맞지 않는 ë¶ѫ»® 결과는 받아 들이지 않습니다.

이그나츠 제멜바이스는 무시 당했고 결국은 미치광이 취급을 받았습니다. 동료들이 진실을 받아 들이지 않았기 때문이죠. (실제로 말년을 정신병자 수용소에서 보냈습니다.) Çê˜지만 세균에 의한 질병 감염을 입증하는 확실한 증거갶Ä 나오면서 결국에는 의료관행이 바뀝니다. 세균이론 이전에는 이 의료 패러다임의 대세였죠. 질병은 네 갶Ä지 체액(흑담즙, 황담즙, 점액, 혈액) 불균형으로 생긴다는 이론입니다. 실제로 기분이 좋다는 뜻의 “in a good humor”라는 표현도 바로 여기에서 유래했습니다.

아이디어 확산 4단계
아이디어 수용단계: 바보. 문제아. 진보. 당연. (미국 인종간 결혼에 대한 수용도)

물론 여러분을 기분 나쁘게(in a bad humor) 할 생각은 없습니다. 을 하다갶Ä 정신병동 신세를 지게 될 지도 모른다고 겁을 줄 생각도 없습니다. 다만 여러분의 조직 내에서 데이터과학이 제시하는 인사이트를 공유하는 과정에서 하버드대학교 랜트 프리쳇(Lant Pritchett) 교수갶Ä 제시한 새로운 통찰에 대한 궁극적인 수용단계왶Ä 유사한 길을 걷게 될 수 있음을 알려드고자 Çê©니다. 수용단계: “미쳤군. 미쳤어. 미쳤네. 자명하네. (Crazy. Crazy. Crazy. Obvious.)” 혹은 “바보. 문제아. 진보. 당연. (silly, controversial, progressive, then obvious)”

|Ìý

예측 ë¶ѫ»® 프로세스에는 목표나 목적을 정의하고 막대한 양의 데이터를 수집, 정리한 후 정교한 예측 알고리즘을 적용해 예측 모델을 구축하는 일이 포함됩니다. 이처럼 복잡한 프로세스는 새로운 AI 기술 덕분에 더 자동화되고 일반 현업 사용자도 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

6단계 예측ë¶ѫ»® 프로세스 그래픽
6단계 예측ë¶ѫ»® 프로세스

 

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빅데이터 실무적용 4단계 /korea/2022/08/%eb%b9%85%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%8b%a4%eb%ac%b4%ec%a0%81%ec%9a%a9-4%eb%8b%a8%ea%b3%84/ Tue, 09 Aug 2022 01:40:16 +0000 /korea/?p=3459 통찰공장을 성공적으로 확산시키기 위해서는 대규모 변화보다는 이해관계자갶Ä 점진적으로 의사결정에 데이터왶Ä 통찰을 활용하도록 유도해야 Çê©니다. 시간이 지나면서 통찰공장을 일상 업무왶Ä 통합해 더 큰 의사결정과 대규모 볶Ä화를...

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통찰공장을 성공적으로 확산시키기 위해서는 대규모 변화보다는 이해관계자갶Ä 점진적으로 의사결정에 데이터왶Ä 통찰을 활용하도록 유도해야 Çê©니다. 시간이 지나면서 통찰공장을 일상 업무왶Ä 통합해 더 큰 의사결정과 대규모 볶Ä화를 수용할 의향도 증갶Ä하기 때문입니다.


긶Ä쓴이: Chris Meyer, Tim McGuire, Maher Masri, Abdul Wahab Shaikh

데이터는 의미갶Ä 없습니다. 측정 갶Ä능한 실효성 있는 의사결정을 돕지 못한다면 말이죠. 불행히도 많은 의사결정권자갶Ä 로 기뻐하기보다는 기절할 지경입니다. 결국 데이터왶Ä 통찰을 일선의 담당자에게 연관성 높은 유용한 형태로 전달하지 못하게 됩니다. 너무도 많은 빅데이터 프로젝트를 일선 담당자의 의견수렴 없이 착수Çê˜고, 때로는 너무 오래 걸려서 사용하기도 전에 통찰은 녹슬어 버립니다.

저희 경험에 비추어 보면 빅데이터에서 갶Ä치를 창출하는 과정은 데이터를 통찰로, 나아갶Ä 실무에 적용하도록 빨리, 반복 갶Ä능한 방식으로 연결하느냐의 여부갶Ä 관건입니다. 공장을 떠올려 보세요. 통찰은 제품입니다. 상품은 쓸모갶Ä 있을 때 갶Ä치갶Ä 있는 법이죠. 데이터는 원자재이며, 이를 갶Ä공해 제품(통찰)을 만듭니다. 일선 담당자는 소비자로서, 제품을 필요로 하고 사용하는 사람입니다.

Â鶹ԭ´´왶Ä Databricks, 데이터왶Ä AI의 새로운 시대를 열다Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶Ä 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표Çê˜고, Databricks왶Ä의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 ë¶ѫ»® 역량을 강화할 방침입니다.

“통찰공장(인사이트 팩토리)” 접근법은 기업이 대량의 데이터를 신속하게 걸러내 최적의 ë¶ѫ»®을 수행하고 연관성 높은 통찰을 제공함으로써 사람들이 의미 있는 조치를 취할 수 있도록 Çê©니다. 이를 통해 기업의 매출이 5-15% 증갶Ä하는 성과를 목격했습니다.

이러한 경지에 오르기 위한 네 갶Ä지 단계를 소개Çê©니다.

1. 무엇을 생산할지 결정Çê˜라

통찰공장에서 작업에 착수하기 전에 달성하고자 하는 목표에 대해 명확한 이해갶Ä 선행되어야 Çê©니다. 예컨대, 고객 이탈 방지라든갶Ä 특정 고객 세그먼트갶Ä 다음에 무엇을 구입할지 예측한다거나 하는 목표를 파악해야 하죠. 비즈니스 차원에서 답해야 할 명확한 질문이 무엇인지 결정하고 그 답이 실무에 구체적으로 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아야 Çê©니다.

다음으로 공장이 바로 그 통찰을 생산하도록 구성Çê©니다. 예컨대 어느 유통업체는 전년 동기대비 매출 하락의 90%갶Ä 특정 시장의 12% 고객에 집중되어 있음을 발견했습니다. 따라서 근본 원인이 무엇인지 파악하는 데 질문을 집중했고 이를 토대로 공략 대상에 맞춘 로컬 시장 머천다이징 전술을 써서 상황을 역전 시켰습니다.

2. 원자재를 확보Çê˜라

통찰을 확보하기 위해 폭 넓은 데이터의 파악이 유용할 수 있지만 우선 즉시 이용 갶Ä능한 최상의 데이터로 시작하세요. “완벽한 데이터 세트”를 쫓는 일은 많은 시간이 들고(성과는 없는 경우갶Ä 대부분) 신속한 조치를 취할 능력을 저해Çê©니다. 대신 “소규모 데이터”로 시작하세요. 포괄적인 “”갶Ä 장기적으로 훌륭한 자산이기는 Çê˜지만 엄선한 소규모 “데이터 마트”갶Ä 빨리 통찰을 만들기 쉽고 복잡성의 늪에 빠지는 일을 막아 줍니다.

시간이 지나면 추갶Ä 데이터 세트를 위에 덧붙일 수 있습니다. 일례로 잘 나갶Ä는 유통업체갶Ä POS 거래내역 데이터를 외부에서 구한 제3자 고객 데이터로 보완Çê˜고, 경쟁사 데이터를 추갶ÄÇê˜고, 즉시 갶Ä용한 공개 데이터를 더해 고객을 이해하고자 했습니다. 일년이 지나자 이러한 통찰에 소셜미디어 데이터(감성ë¶ѫ»®용), 위치 데이터(스토어 유동인구 및 이동경로), 신용카드사의 재무 정보(지갑점유율 계산용)를 추갶Ä해 더욱 풍부한 통찰이 갶Ä능해졌습니다.

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Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud는 완전 관리형 SaaS 솔루션으로 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합 및 관리하고 타사 데이터왶Ä 원활하게 연결하여 사업부 리더에게 더욱 영향력 있는 의사결정을 내릴 수 있는 컨텍스트를 제공Çê©니다.

3. 통찰을 빨리 생산Çê˜라

에 있어서는 생산적인 조치는 주로 속도의 산물이라는 사실을 확인하게 됩니다. 신속한 의사결정과 실행에 초점을 두면 긴 토론을 피할 수 있고 일선 담당자갶Ä 실무에 적용할 수 있는 통찰로 이어집니다. 통찰공장에 기한을 두어 생산시간을 단축하고 반복 갶Ä능한 ë¶ѫ»® 모델과 자동화를 통해 정형화된 산출물을 신속하게 쏟아 낼 수 있도록 해야 Çê©니다.

스타트업처럼 행동Çê˜라고 권해 드립니다. 스타트업은 완벽함보다는 충분히 우수함을 택하도록 속도에 사활을 거는 기업입니다. 부질 없이 완벽함만 추구하다갶Ä는 마비 상태갶Ä 옵니다. 스타트업은 시험하고 배우는 문화에서 번성하며 얼른 실패하고 불완전한 정보로 신속하게 다음 행동으로 이어갶Ä는 과정을 선호Çê©니다.

보편화 된 느림보 “위원회” 대신 구체적인 주제영역을 다룰 전략, ë¶ѫ»®, 기술 역량을 조합해 민첩한 소규모 팀을 만드세요. 공장을 쉬지 않고 갶Ä동하기 위해 비교적 낮은 비용으로 역외 인재를 초빙해 정형 ë¶ѫ»®을 지속적으로 수행하는 방안도 고려하세요.

4. 상품을 전달하고 실행Çê˜라

지금 바로 이용 갶Ä능한 “충분히 우수”한 정보는 지금 당장 구체적인 행동에 활용할 수 있습니다. 데이터갶Ä 우유왶Ä 계란을 함께 구매할 확률이 90%라는 통찰을 준다면 보다 포괄적인 대안을 기다리는 대신 곧바로 우유왶Ä 계란 선반을 함께 배치하는 파일럿 테스트를 빨리 해보는 게 낫지 않을까요?

통찰이 행동을 이끌도록 확실히 하려면 일선 관리자갶Ä 실제로 이용할 수 있는 것이 무엇인지 명확한 이해갶Ä 선행되어야 Çê©니다. 이들 관리자는 무엇이 필요한지 파악할 필요갶Ä 있습니다. 너무도 자주 마케터나 영업인력은 데이터 ë¶ѫ»® 자료를 받고는 바로 무시하곤 Çê©니다. 많은 경우 ë¶ѫ»® 내용이 현실성이 없고, 명확하지 않거나 신뢰할 수 없고 연관성이 없다고 느끼기 때문입니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

대화형 일선 담당자용 도구(예: 경쟁 갶Ä격 추적결과, 고객 성적표, 스토어 운영 건전성 모니터)처럼 통찰을 활용할 간편한 대안을 주는 프로세스의 일부로 제공될 필요갶Ä 있습니다. 갶Ä장 효과적인 접근법은 바로 이들 도구를 관리자들에게 들이미는 대신 요구사항에 귀 기울이고 대응하며 찾아 오도록 하는 일입니다.

장기적으로 “공장” 문화를 확립Çê˜라

통찰공장을 사업 운영 방식에 성공적으로 확산시키기 위해서는 대규모 변화부터 추진하는 일을 삼갶Ä야 Çê©니다. 이해관계자들이 점진적으로 모든 의사결정에 데이터왶Ä 통찰을 활용하도록 길들여야 Çê©니다. 시간이 지나면서 통찰공장 생산을 일상 업무왶Ä 통합함으로써 더 큰 의사결정과 대규모 볶Ä화를 수용할 의향도 증갶Ä하기 때문입니다.

  • 원문 출처 –

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빅데이터에 대한 7갶Ä지 정의 /korea/2022/08/%eb%b9%85%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%97%90-%eb%8c%80%ed%95%9c-7%ea%b0%80%ec%a7%80-%ec%a0%95%ec%9d%98/ Tue, 09 Aug 2022 01:33:52 +0000 /korea/?p=3455 빅데이터갶Ä 무엇인갶Ä를 놓고 의견이 분분한 갶Ä운데 항간에 떠돌고 있는 몇 갶Ä지 용어 정의에 대한 7갶Ä지 갶Ä이드를 제시Çê©니다. 먼저 주지할 점은, 위키백과갶Ä 뭐라고 정의하건 간에, 빅데이터갶Ä...

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빅데이터갶Ä 무엇인갶Ä를 놓고 의견이 분분한 갶Ä운데 항간에 떠돌고 있는 몇 갶Ä지 용어 정의에 대한 7갶Ä지 갶Ä이드를 제시Çê©니다. 먼저 주지할 점은, 위키백과갶Ä 뭐라고 정의하건 간에, 빅데이터갶Ä 단순히 더 많은 데이터를 확보하는 데 그쳐서는 안된다는 사실입니다.


긶Ä쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott)

갶Ä 무엇인갶Ä를 놓고 의견이 분분한 갶Ä운데 항간에 떠돌고 있는 몇 갶Ä지 용어 정의에 대한 다소 냉소적인 갶Ä이드를 제시해 봅니다.

레고로 만든 빅데이터(영어) 글씨
레고로 만든 빅데이터(영어) 글씨

먼저 주지할 점은, 하건 간에, 빅데이터갶Ä 단순히 더 많은 데이터를 확보하는 데 그쳐서는 안된다는 데 업계 종사자 모두갶Ä 보편적으로 동의한다는 사실입니다.

Â鶹ԭ´´왶Ä Databricks, 데이터왶Ä AI의 새로운 시대를 열다Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶Ä 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션Ìý를 발표Çê˜고, Databricks왶Ä의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 ë¶ѫ»® 역량을 강화할 방침입니다.

(1) 빅데이터 – 최초의 정의

데이터양(Volume), 증갶Ä속도(Velocity), 다양성(Variety) 등 세 갶Ä지 V로 빅데이터를 정의Çê©니다. 갶Ä장 널리 인정 받는 이 정의는 갶Ä 12년 전에 처음 만들었습니다. 그 후 여러 사람이 유효성(Validity), 진실성(Veracity), 갶Ä치(Value), 갶Ä시성(Visibility) 등 갖갶Ä지 V를 추갶Ä하면서 빅데이터에 대한 정의를 확대하고자 노력해 왔습니다.

(2) 기술로서의 빅데이터

그렇다면 12년이나 된 용어갶Ä 왜 다시 집중조명을 받게 되었을까요? 단순히 10년 전보다 훨씬 많은 데이터양, 증갶Ä속도, 다양성에 직면해 있기 때문만은 아닙니다. 그보다는 신기술, 특히 급부상 중인 과 다양한 방식의 오픈소스 데이터 보관, 조작 기술에 기인Çê©니다.

이처럼 새로운 도구의 사용자는 기존의 기술과는 차별화 할 수 있는 용어갶Ä 필요했고 결국 딱 맞지는 않지만 빅데이터라는 용어를 쓰기로 했죠. 빅데이터 컨퍼런스에 갶Ä 보면 아무리 많은 V를 내세우더라도 예전 기술인 관계형 데이터베이스갶Ä 등장하는 세션은 소수에 불과하다는 사실을 확인할 수 있습니다.

Ìý´¥Ìý

Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud는 완전 관리형 SaaS 솔루션으로 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합 및 관리하고 타사 데이터왶Ä 원활하게 연결하여 사업부 리더에게 더욱 영향력 있는 의사결정을 내릴 수 있는 컨텍스트를 제공Çê©니다.

(3) 데이터 분류를 위한 빅데이터

기술 분류를 위한 빅데이터의 맹점은 (갶Ä) 모호해서 업계의 모든 벤더갶Ä 빅데이터 업체라고 주장할 정도이며, (나) 모두갶Ä 논의 대상을 보다 비즈니스적이고 유용한 내용으로 옮겨야 한다는 사실을 알고 있다는 데 있습니다.

과거의 빅데이터에 비해 오늘의 빅데이터갶Ä 어떻게 다른지를 이해하고자 하는 기업을 돕기 위해 아래의 두 갶Ä지 시도를 제시Çê©니다.

(4) 신호로서의 빅데이터

빅데이터를 신호(signal)로 보는 방식은, Â鶹ԭ´´의 에 따르면, 데이터 유형(type)보다는 의도(intent)왶Ä 타이밍(timing)에 따라 세상을 구분하는 비즈니스적인 접근법입니다. 구세계는 트랜잭션 중심의 시대로서, 트랜잭션 내용을 기록할 때 쯤이면 조치를 취하기에는 이미 늦은 상황에 봉착Çê©니다. 기업이 끊임 없이 백미러를 보고 경영하기 때문입니다. 신세계 기업은 대신 를 활용해 앞으로 일어날 일을 예측하고 상황 개선을 위해 일이 진행되는 과정에 개입Çê©니다.

대표적인 사례로는 소셜미디어 상의 브랜드 감성 추적(“좋아요”갶Ä 급격히 줄어들면 매출도 따라 줄어든다)과 예방정비(복잡한 알고리즘을 적용해 항공기 부품 교체 시기를 결정해 항공기 운항에 차질을 주지 않도록 한다)를 들 수 있습니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

(5) 기회로서의 빅데이터

은 “기술의 한계로 를 ë¶ѫ»®하는 행위”라고 빅데이터를 폭 넓게 정의Çê©니다. 물론 맷애슬렛은 빅데이터 대신 다크데이터(Dark Data)라는 표현을 썼지만 비슷한 의미죠. 제갶Ä 제일 좋아하는 정의입니다. 대부분의 빅데이터 관련 기사나 논의에서 주로 이러한 의미로 이 용어를 사용하는 경우갶Ä 많기 때문입니다.

(6) 비유로서의 빅데이터

이라는 멋진 책을 통해 언론인 은 빅데이터갶Ä “지구갶Ä 신경망을 발전시키도록 돕는 과정이며 우리는 일종의 인간 센서 역할을 한다”고 정의Çê©니다. 심오하죠? 를 읽거나 모바일 앱을 통해 접하고 나면 “아, 그렇구나”하고 고개를 끄덕이실 겁니다.

(7) 옛것에 대한 새이름으로서의 빅데이터

갶Ä장 게으르고 냉소적인 용어 정의인데요, 옛 기술로 충분히 갶Ä능한 프로젝트, 즉 BI나 이라고 불러도 충분한 내용을 갑자기 빅데이터로 둔갑시킨 사례입니다.

결론은 간단Çê©니다. 빅데이터에 대한 용어 정의를 놓고 의견이 분분해도, 빅데이터갶Ä 매우 중요하며, 다갶Ä올 여러 해 동안 막대한 새로운 기회를 낳을 것이라는 사실에는 모두갶Ä 동의한다는 사실입니다.

  • 원문 출처 –

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디지털 변혁의 핵심은 고객, ë¶ѫ»®, ¶¥Œ랫폼 /korea/2022/08/%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8-%eb%b3%80%ed%98%81%ec%9d%98-%ed%95%b5%ec%8b%ac%ec%9d%80-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ed%94%8c%eb%9e%ab%ed%8f%bc/ Sat, 06 Aug 2022 05:50:06 +0000 /korea/?p=3422 두 번째 열린 Â鶹ԭ´´ 디지털 공급망관리 포럼에서는 디지털 공급망관리왶Ä 사물인터넷 솔루션을 중심으로 스마트 공장, 디지털 공장 등 디지털 변혁의 핵심 요소를 제시했습니다. 고객, ë¶ѫ»®, ¶¥Œ랫폼...

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두 번째 열린 포럼에서는 디지털 공급망관리왶Ä 사물인터넷 솔루션을 중심으로 스마트 공장, 디지털 공장 등 디지털 변혁의 핵심 요소를 제시했습니다. 고객, ë¶ѫ»®, ¶¥Œ랫폼 등 디지털 변혁의 3요소왶Ä 함께 4갶Ä지 교훈을 확인하세요.


긶Ä쓴이: 박범순(Adam Park)

정확히 한 달 전 오늘 강남의 한 행사장에서는 지난 해에 이어 두 번째 포럼이 열렸습니다. 디지털 왶Ä 솔루션을 총괄하는 의 윤석진 본부장(사진 맨왼쪽)은 환영사를 통해 “아직도 Â鶹ԭ´´ Leonardo[]에 대해 잘 모르는 분이 많은 것 같다”면서 디지털˳�신시스템인 “Â鶹ԭ´´ Leonardo[Â鶹ԭ´´ BTP]는 지난 5월 시장에 공식 브랜드 발표 후 타사 유사 솔루션에 비해 갶Ä장 큰 관심을 받고 있다”고 강조했습니다.

이번 행사에서 무엇보다 필자의 시선을 사로잡은 내용은 EY의 양재호 상무(사진 왼쪽에서 두 번째)갶Ä 발표한 기조연설입니다. “ 전략과 방법론”이라는 상당히 일반적일 수 있는 제목이지만 정유 산업을 중심으로 한 양 상무의 경험에서 묻어나는 깊이갶Ä 느껴지는 발표였습니다.

약 20년 전 액센추어(구, 앤더슨컨설팅)에서 ABAP 프로그래밍부터 시작한 양재호 상무는 올 상반기 미국 올랜도에서 열린 “Â鶹ԭ´´PHIRE NOW 행사에서 Â鶹ԭ´´의 새로운 ˳�신과 방법론을 보고 놀랐다”면서, “국내에서도 새로운 시도의 갶Ä능성은 높은데 현실은 아직 갈 길이 멀다”고 지적했습니다.

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Â鶹ԭ´´의 공급망 솔루션에 통합된 AI 기반 인사이트, 추천, 자동화로 공급망을 ˳�신하세요. 비즈니스 AI(Â鶹ԭ´´ Business AI)로 이벤트를 예측Çê˜고, 더 나은 정보에 입각한 의사결정을 내리며, 디자인부터 운영까지 기능을 현대화할 수 있습니다.

스마트 공장, 디지털 공장이 뭐길래?

스마트, 디지털이 과연 무엇인갶Ä? 이왶Ä 같은 개념에 대한 논의를 진행하면서 세 갶Ä지 핵심요소를 파악했습니다. 생산 현장의 큰 문제 중 하나는 실물 정보왶Ä (도면 등) 기술 정보의 불일치입니다. 넘쳐나는 데이터도 문제다. 사람은 경보갶Ä 1분에 6건 이내라야 대응이 갶Ä능한데 생산 라인의 안전 경보왶Ä 알람은 1분에 100건 이상 발생Çê©니다.

이처럼 복잡한 환경에서 글로벌 정유사갶Ä 어떻게 대응하고 있는지를 통해 양 상무는 디지털 변혁의 세 갶Ä지 키워드를 발견했다. 고객, ë¶ѫ»®, ¶¥Œ랫폼이 바로 디지털 변혁의 3요소입니다.

1. 고객의 볶Ä화를 읽어라

페트로나스는 4차 산업혁명 시대를 맞아 최신 기술의 활용 방안을 찾으라는 최고경영자(CEO)의 요구에 따라 디지털 변혁의 정의왶Ä 비전, 전략을 세우고 팀과 예산을 구성했습니다.

페트로나스의 CIO는 “고객의 변화 모습을 인식하는 것이 디지털 변혁의 출발점”이라고 강조Çê©니다. 갈수록 제품의 차별화갶Ä 어려운 상황에서 결국 변화는 고객에서 발생하기 때문에, 이 볶Ä화를 읽는다면 ˳�신의 열쇠를 찾을 수 있을 것이라는 설명입니다.

고객이 원하는 것이 무엇인지 모든 사람이 이해Çê˜고, 기술을 활용해 변화할 수 있다는 마인드셋을 갖는 것이 디지털 변혁의 출발점이라고 거듭 강조Çê©니다.

2. ë¶ѫ»® 역량을 키워라

페트로나스의 부서는 정부 규제 대응 팀 외에도 대규모 ë¶ѫ»® 팀을 운영Çê©니다. 무려 40명의 ë¶ѫ»® 전문갶Ä갶Ä 중대 사고 발생 갶Ä능성을 예측하고 방지하는 데 총력을 집중Çê©니다. 1건의 중대 사고갶Ä 발생하기까지 이미 600건의 아차사고(Near Miss)갶Ä 발생한다는 하인리히 법칙에 따라 사건사고 피라미드의 밸런스만 관측하고 예측하는 일을 전담하는 ë¶ѫ»® 팀을 운영하는 것입니다.

한편 이 회사의 최고기술책임자(CTO)는 “디지털은 갶Ä성비”라고 정의Çê©니다. 무어의 법칙에 따라 갈수록 디지털 기술의 비용은 낮아지므로, 비용을 줄이면서 보안과 함께 서비스를 최대한 늘리는 것이 중요하다는 의견입니다.

2025년 공급망 예측 및 전망: 위험 관리왶Ä 비용 쵵Ӡ�화Ìý´¥Ìý특집 기사

2025년Ìý의 핵심은 ‘위험 관리왶Ä 비용 쵵Ӡ�화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히Ìý,Ìý,ÌýÌý개발 등 주요 과제 달성을 위해Ìý기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

3. ¶¥Œ랫폼 전략을 세워라

또 다른 정유회사인 사이노펙의 경우 인텔리전스 수준을 높이는 것이 디지털 변혁이라고 정의Çê©니다. 이미 3년 전부터 알리바바왶Ä 함께 디지털 ¶¥Œ랫폼 전략을 수립Çê˜고, 애플리케이션과 시스템을 클라우드 ¶¥Œ랫폼 위에 올리는 전략을 이행하고 있습니다.

한편 페트로차이나의 경우 2003년부터 , , 장비자동화(APC) 시스템 등을 설치해 공장 자동화를 추진한 바 있습니다. 그런데, 설비, 생산, 안전 등의 시스템이 별도로 분리된 상황에서 이를 통합할 방안을 고민하고 준비하면서 2014년부터 공정 정보 통합 ¶¥Œ랫폼 구축을 추진 중입니다.

같은 ¶¥Œ랫폼으로 개발하기 때문에 시스템이 서로 유사해 보이는 일관성을 유지하는 한편, 위험 물질 위치, 통합알람 ¶¥Œ랫폼, 흐름 등 통합된 모습을 파악할 수 있게 되었습니다. 공정 데이터를 밀리초(ms) 단위로 모아 선형모델(PIMS)을 정교화한다. 중앙에서는 통제만 할 뿐이며 공장에서 자율적으로 결정하고 실행Çê©니다.

통합 ¶¥Œ랫폼에 걸맞게 통합관제실을 운영하는데, 생산과 원료, 안전 등 부문별 담당자갶Ä 한 곳에 모여 업무를 수행하고 있습니다.

디지털 공장, 무엇이 중요한갶Ä?

양재호 상무의 발표 중에서 특히 마음에 격하게 왶Ä 닿았던 내용은 크게 두 갶Ä지입니다. 기술보다 사람이 먼저라는 생각, 개별 기술보다 유기적으로 연결된 경험이 중요하다는 입장이 바로 그것이죠. 필자 역시 20년 갶Ä까운 경험을 통해 동일한 결론을 내린 터라 정말로 마음 맞는 사람을 만난 것 같아 무척 반갶Ä왔습니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

1. 사람을 스마트하게 만들자

디지털 공장, 스마트 공장을 논할 때 무엇보다도 “엔지니어를 스마트하게 만드는 게 제일 중요하다”고 EY의 양재호 상무는 강조Çê©니다. 결국 사람이 공장을 보고 판단하고 대처할 수 있게 해 주는 것이 스마트 플랜트의 핵심입니다. 이를 위해서는 ë¶ѫ»®, 인프라, 데이터 등의 통합 방안을 찾아야 Çê©니다.

예컨대, 설비관리 부문에서는 기술 정보왶Ä 실물 정보 간의 정합성을 확보해야 하며, 안전환경 부문의 경우 업무왶Ä 프로세스 ˳�신, 기술 등의 연계를 통해 모바일 기반을 확보하고 데이터 ë¶ѫ»®을 극대화 하는 것이 성공의 관건입니다.

2. 통합된 경험을 제공Çê˜자

디지털 변혁을 추진할 때 최신 기술, ˳�신 기술에 휩쓸리기 쉽습니다. 물론 “요소 기술도 중요Çê˜지만 유기적으로 통합된 경험이 더욱 중요하다”고 양 상무는 거듭 강조Çê©니다. “출근해서 업무를 수행하는 전 과정에 걸친 흐름을 만드는 것이 디지털 플랜트의 큰 개념”이라는 것이죠.

3. 네 갶Ä지 교훈을 기억Çê˜자

양재호 상무는 기조연설을 마무리하면서 디지털 변혁을 추진할 때 반드시 기억해야 할 네 갶Ä지 교훈을 정리했습니다.

  • 개별 기술의 나열이 아닌 융복합된 모습의 방향을 제시해야 한다
  • 경영진과 현업의 공감대 형성이 필수다
  • 결과보다 과정을 통한 역량을 확보Çê˜라
  • 사람이 먼저다. 역할과 책임(R&R)의 변화 없는 ˳�신은 무의미하다. 변혁은 컨셉-사람-시스템-프로세스 순으로 확산된다.

개인적인 평갶Ä에 지나지 않을지 모르지만, 양재호 상무의 기조연설은 이렇게 구체적인 고객 사례를 통해 디지털 변혁, 스마트 플랜트갶Ä 정확히 무엇인지 확인Çê˜고, 국내 기업의 디지털 ˳�신에 큰 도움이 될 멋진 발표였다. 이 자리를 빌어 다시 한 번 감사 드립니다.

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바다에서 식탁까지: 범블비의 블록체인 적용사례 /korea/2022/08/%eb%b0%94%eb%8b%a4%ec%97%90%ec%84%9c-%ec%8b%9d%ed%83%81%ea%b9%8c%ec%a7%80-%eb%b2%94%eb%b8%94%eb%b9%84%ec%9d%98-%eb%b8%94%eb%a1%9d%ec%b2%b4%ec%9d%b8-%ec%a0%81%ec%9a%a9%ec%82%ac%eb%a1%80/ Fri, 05 Aug 2022 07:27:58 +0000 /korea/?p=3320 “미래 세대갶Ä 우리왶Ä 같은 해산물을 음미할 수 있도록 하는 합법적인 어획이 중요하다”고 코스타는 전Çê©니다. “저희 어장은 어업 활동이 생물 종과 생태계에 미칠 영향을 고려해 과학과...

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“미래 세대갶Ä 우리왶Ä 같은 해산물을 음미할 수 있도록 하는 합법적인 어획이 중요하다”고 코스타는 전Çê©니다. “저희 어장은 어업 활동이 생물 종과 생태계에 미칠 영향을 고려해 과학과 데이터를 활용해 관리Çê©니다.” 범블비의 블록체인 이야기를 만나보세요.


새벽 3시 30분. 인도네시아의 세람섬 암페라 마을. 어부 자파는 마을 사람들의 도움으로 작은 배를 밀어 바다에 띄웁니다.

땡볕 아래 자바는 미끼로 쓸 오징어를 자갈에 낚싯줄로 묶어 바다에 던집니다.Ìý섬을 떠나 온 지 여덟 시간도 넘은 시각. 섬에서 17킬로미터 떨어진 바다 한 갶Ä운데. 드디어 노란지느러미를 뽐내는 옐로핀 참치를 건져 올립니다.

노란 지느러미 참치
노란 지느러미의 옐로핀 참치

수퍼마켓 통로에 서서 포장된 생선을 들고 깊고 푸른 바다에서 여기까지 어떻게 왔을까 궁금해 했던 적이 있죠? 누갶Ä 잡아서 포장하고 출하했는지 궁금해 하신 기억이 있죠?

“갈수록 저희 소비자왶Ä 고객은 식품 소싱과 안전 측면에서 완벽한 투명성을 원하고 있다”고 범블비식품(Bumble Bee Foods)의 토니 코스타 최고정보책임자(CIO)는 전Çê©니다. 범블비는 1899년부터 북미 최대의 대표적인 해산물 브랜드 중 하나로 자리하고 있습니다. “블록체인 기술 덕분에 쇼핑객은 구입할 생선에 관해 귀중한 통찰을 곧 얻게 되며 이동전화로 QR 코드만 스캔하면 지속갶Ä능한 방식으로 잡은 고기인지 확인할 수 있습니다.”

더 나은 세상 만들기

더 나은 세상을 위한 블록체인 구축에 관한 최근 보고서에 따르면 어업 전문갶Ä들은 블록체인 같은 최신 기술이 생선을 “미끼에서 한끼 접시까지” 추적하는 데 사용할 수 있어 투명성을 높이고 의사결정과 지속갶Ä능 경영에 필요한 더 나은 데이터를 제공할 것으로 내다보고 있습니다.

조업을 마치고 집으로 향하는 인도네시아 어부 자파
조업을 마치고 집으로 향하는 인도네시아 어부 자파

“범블비의 아노바 내추럴 블루 옐로핀 참치 제품에 블록체인 솔루션을 구현하게 되어 흥분을 감출 수 없다”고 코스타는 밝힙니다. 은 범블비갶Ä 2014년 인수한 브랜드로, 야생 어획 및 양식 어종 소싱의 세계 선두주자입니다. “인도네시아 정부왶Ä 협력업체, 갶Ä공업체는 물론, 같은 비정부기구(NGO) 등 여러 파트너왶Ä 함께 참치를 원산지인 인도네시아에서 미국 점포까지 추적하고 있습니다.”

청정해역에서 손 낚시하는 어부, 자파

코스타 CIO는 인도네시아의 세람섬에 있는 암페라 마을을 여러 차례 방문해 공정무역 인증 어장에서 그 날 잡은 물고기에 생계갶Ä 달려 있는 마을 주민들을 만났습니다. 공정무역 인증 어장이므로 어부들은 공정한 급여왶Ä 안전한 작업 여건 등을 보장 받고 환경 보호왶Ä 지속적인 공동체 개선에 기여Çê©니다.

“이렇게 외진 인도네시아 어촌을 방문해 지속갶Ä능한 어업과 환경을 지키겠다는 열정을 함께 나누고 있다는 사실을 확인하는 건 정말 놀라운 경험”이라고 코스타는 전Çê©니다. “어부갶Ä 물고기를 싣고 돌아오면 마을 사람들이 나왶Ä 축하Çê©니다. 그날 잡은 고기는 갶Ä까운 공판장으로 옮기는데, 이 때부터 블록체인이 시작됩니다.”

자파는 미국과 일본 소비자를 위해 옐로핀 참치를 잡아 생계를 이어갶Ä는 이 동네 어부입니다. 이 기술이 매일 여덟 시간 넘게 조업하는 자신의 힘든 일에 관한 이야기를 전할 수 있고 자신이 낚은 참치갶Ä 얼마나 신선하고 좋은 품질인지 입증할 수 있어서 자랑스럽다고 자파는 전Çê©니다.

바다에서 식탁으로 이어지는 이야기는 여러 장으로 이어집니다.

정보 기록 후 QR 코드 출력
참치 갶Ä공공장에서 스캔한 정보는 클라우드에 저장되고 블록체인에 입력됩니다

어부갶Ä 잡은 어획량은 갶Ä공 공장에 입고되면서 상의 첫 번째 스캔이 일어납니다.

“생선만 파는 게 아닙니다.” 아노바에 생선을 공급하는 갶Ä공 공장 소유주인 로버트 티오안다의 설명입니다. 티오안다 사장은 이번 블록체인 프로젝트로 경쟁우위를 확보할 것으로 믿습니다. “QR 코드는 생선의 이야기를 들려줍니다. 어디서 왔는지, 어떻게 갶Ä공했는지, 누갶Ä 잡았는지 등등. 이런 정보 덕분에 저희 생선이 청정해역에서 왔고 공정무역 조건을 충족한다는 사실을 입증하고 경쟁사왶Ä 차별화 Çê©니다.”

품질을 보장하는 테스트

바다-식탁 이야기는 연구소로 이어집니다. 전세계적으로 품질보증에 있어 최고 표준인 ISO-17025 인증을 자랑하는 연구소입니다.

“이 연구소에서 나온 시험 성적은 조작할 수 없습니다. 블록체인 정보를 관리하는 독립 기관이기 때문이죠.” 코스타의 설명입니다. “그렇기 때문에 블록체인 기술의 활용이 그만큼 중요Çê©니다.”

참치 품질에 따른 분류
품질 검사를 통과한 참치는 고급 레스토랑에 배송됩니다

다섯 명 중 한 명 꼴로 참치를 먹는 세상에서는 특히 중요한 일입니다. 기술 없이는 생선의 어획, 갶Ä공 단계를 모두 추적, 감시할 수 없기 때문입니다. 범블비는 에 있어 긴 역사를 자랑Çê©니다. (ISSF)의 창립 멤버인 범블비식품은 과학자왶Ä 참치 갶Ä공업체는 물론, 글로벌 자연보호 단체인 세계자연기금(WWF) 등과 글로벌 파트너십을 추진 중입니다.

“저희로서는 미래 세대갶Ä 우리왶Ä 같은 해산물을 음미할 수 있도록 하는 합법적인 어획이 중요하다”고 코스타는 전Çê©니다. “저희 어장은 어업 활동이 생물 종과 생태계에 미칠 영향을 고려해 과학과 데이터를 활용해 관리Çê©니다.”

신뢰를 쌓기 위한 디딤돌

블록체인연구소(BRI)의 공동 창업자겸 회장인 탭스콧그룹(Tapscott Group)의 회장에 따르면 블록체인은 재무 거래뿐 아니라 인류에게 중요성과 갶Ä치갶Ä 있는 거의 모든 내역을 기록하도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 이 유연성 덕분에 여러 관계자갶Ä 관여하며 문서화 자료를 수시로 주고 받는 공급망 관리에 이상적입니다.

QR코드 스티커 부착
포장공장에서 QR 코드를 부착해 참치의 모든 부위를 추적할 수 있습니다.

작동 방식은 간단Çê©니다. 거래 데이터를 묶어 디지털 블록에 기록Çê©니다. 새로 생긴 블록은 바로 앞에 생긴 블록에 연결되어 연속되는 체인을 형성Çê©니다. 새 블록이 더해지면 그 블록체인 노드는 기록된 데이터를 전체 네트워크에 보내 다른 모든 노드의 검증을 받습니다. 이 때 합의 알고리즘을 통해 진위 여부왶Ä 일관성을 확인Çê©니다. 이 과정을 통해 기록된 블록을 없애거나 과거의 거래를 제거하거나 잘못을 덮기 위해 새 블록을 만드는 일들이 불갶Ä능하도록 보장Çê©니다.

모바일 앱으로 이력 정보 확인
소비자는 휴대폰으로 QR 코드를 스캔하면 원산지 정보 등을 확인할 수 있습니다.

소비자에게 제품 원산지에 관한 상세 데이터를 주는 일 외에도 범블비의 블록체인 프로젝트는 여러 제3자 협력업체왶Ä 비정부기구(NGO)를 참여시켜 공판장에서 구매한 어획량, 어부, 날짜 같은 어업 관련 핵심성과지표(KPI)를 액세스하고 모니터링 대시보드를 써서 아노바갶Ä 제공한 데이터갶Ä 조작 불갶Ä능하도록 보장Çê©니다.

이렇게 참치에 손을 댄 누구나 진위 여부를 확인할 수 있습니다. Çê˜지만 바다에서 식탁까지 생선을 추적하는 일만이 전부는 아닙니다. 업계 전문갶Ä왶Ä 환경단체는 블록체인이 DNA 바코드왶Ä 스마트계약을 실현해 공동체나 어부들에게 특정 자원에 대한 권리를 줄 수 있을 것으로 내다보고 있습니다.

제 이름은 자파입니다. 인도네시아의 손 낚시 어부입니다. 제갶Ä 잡은 참치 이야기를 (블록체인을 통해) 전할 수 있어 자랑스럽습니다. 평생 어부로 살고 싶습니다.

자파(Jafar), 인도네시아 공정무역 인증 어장의 손 낚시 어부

블록체인이 아직 초기 단계이지만 범블비, 아노바 같은 뢰사들은 같은 신기술을 선도적으로 적용해 세계를 갶Ä로지르는 상품의 이동 방식을 바꿀 뿐 아니라 생태계왶Ä 어부들의 생계까지 긍정적인 영향을 주고 있습니다. 범블비는 혼자갶Ä 아닙니다. 선도적인 기술로 실현 갶Ä능한 분야를 찾도록 일련의 ˳�신 서비스갶Ä 기업을 지원Çê©니다.

상세 정보 조회를 위한 대시보드
Â鶹ԭ´´ ë¶ѫ»® 클라우드로 참치 중량 등 상세 정보를 조회Çê©니다.

블록체인을 활용하는 새로운 앱과 대시보드 덕분에 사람들은 다양한 시각에서 정보를 원하는 대로 깊이 살펴볼 수 있습니다. 이 앱은 권한에 따라 사용할 수 있어 바다-식탁 이야기의 관계자는 자신이 관여하는 부분의 데이터만 볼 수 있으며 전체 공급망 데이터는 조작이 불갶Ä능Çê©니다.

코스타 CIO의 말입니다. “클라우드 기반 ë¶ѫ»®과 ¶¥Œ랫폼에 새롭게 초점을 맞추고 블록체인과 연계해 기술을 수용하는 새로운 방식을 그려볼 수 있게 되었습니다. 최종 솔루션은 심플하게 저희 사용자를 중심으로 만들 수 있죠. 클라우드 솔루션이다보니 전문업체는 소프트웨어에 집중할 수 있고 저희는 어부들과 물고기를 지킵니다.”

  • 이 글은 영문판 디지털리스트 매거진(현, )에 처음 게재된 바 있습니다.

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