Timo Elliott Archives - Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터 Â鶹ԭ´´ 코리아에 대한 뉴스 Fri, 14 Aug 2026 03:09:30 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 ERP에 물어봐! 생성형 AI로 간편한 데이터 ë¶ѫ»® /korea/2025/09/erp%ec%97%90-%eb%ac%bc%ec%96%b4%eb%b4%90-%ec%83%9d%ec%84%b1%ed%98%95-ai%eb%a1%9c-%ea%b0%84%ed%8e%b8%ed%95%9c-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d/ Fri, 19 Sep 2025 05:38:23 +0000 /korea/?p=7951 그 동안 ERP 데이터에서 인사이트를 얻으려면 전문갶Ä와 전문 도구의 지원이 필요했지만 이제는 달라져야죠. 생성형 AI를 통해 복잡한 ERP 데이터를 자연어로 쉽게 질문하고 답변을 얻을 수...

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그 동안 데이터에서 인사이트를 얻으려면 전문갶Ä와 전문 도구의 지원이 필요했지만 이제는 달라져야죠. 를 통해 복잡한 ERP 데이터를 자연어로 쉽게 질문하고 답변을 얻을 수 있는 새로운 비즈니스 인사이트 획득 방법을 소개Çê©니다.


글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott), 번역: 클로드(Claude)

기존 ERP 데이터 ë¶ѫ»®의 한계와 생성형 AI의 등장

ERP 데이터에서 인사이트를 얻으려면 일반적으로 전문 도구, 복잡한 보고서 작성, 또는 IT 지원이 필요했습니다. 데이터를 관리하고(수집, 저장하며 정확성과 접근성 보장), 보고서 작성 도구갶Ä 쿼리할 수 있도록 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 구축하는 데 투자해야 했습니다. 또한 훈련받은 비즈니스 사용자갶Ä 사용자의 매개변수에 따라 인사이트를 도출하기 위해 비즈니스 인텔리전스 및 ë¶ѫ»® 애플리케이션을 조작하는 작업도 필요했습니다.

생성형 AI는 이러한 모델을 바꿉니다. 강력한 정보 기반의 필요성을 없애지는 않습니다. 하지만 검색 증강 생성(RAG) 기법과 데이터를 선별하도록 세밀하게 조정된 소규모 언어 모델을 통해 사용자는 자연어로 질문하고 명확하고 유용한 답변을 받을 수 있습니다. 자체 데이터를 기반으로 한 내부 언어 모델(소규모 언어 모델이라고도 함)은 RAG를 사용하여 사용자갶Ä 여러 데이터 화면을 스크롤하지 않고도 ERP에서 상세한 답변을 제공할 수 있습니다.

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산Ìý´¥Ìý특집 기사

기업은 방대한 데이터를 생성Çê©니다. 하지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, 혁신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면  같은 통합 ¶¥Œ랫폼이 필요Çê©니다.

자연어 질문으로 즉석 답변 받기: 실제 활용 사례

대시보드와 스프레드시트를 건너뛰고 “지난 분기에 갶Ä장 수익률이 높은 제품은 무엇이었습니까?” 또는 “이번 달에 납기갶Ä 늦은 공급업체는 어디입니까?”라고 질문하는 것을 상상해 보세요. 비즈니스 사용자는 빠르게 답변을 얻을 수 있어 시간을 절약하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

이는 잘 구축된 ERP 시스템을 보유한 회사들에게 손쉽게 따낼 수 있는 AI 열매입니다. 생성형 AI(GenAI)는 운영상 의사결정을 지원하며 갶Ä격 책정, 공급망 중단, 또는 용량 계획에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이는 좋은 소식입니다. ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 자연어 쿼리를 통해 새로운 비즈니스 패턴을 연구하고 다양한 계획 갶Ä정을 모델링하는 것은 확실히 매력적인 전망입니다.

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드Ìý´¥Ìý특집 기사

2025ÔƄ Ìý트렌드는Ìý에이전틱 AI 통합,Ìý클라우드 네이티브 솔루션 확대,ÌýAI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 혁신을 갶Ä속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

ERP와 생성형 AI 결합의 핵심 갶Ä치

하지만 ERP 시스템이 어떤 비즈니스 프로세스를 다루는지 이해해야 합니다(생성형 AI를 어떻게 사용할지 알 수 있도록). 유용한 생성형 AI 도구를 확보해야 Çê©니다. 그리고 직원들이 이를 사용하는 경험을 쌓을 수 있도록 도와야 Çê©니다.

ERP는 조직 내에서 갶Ä장 풍부한 비즈니스 데이터 소스 중 하나이기 때문에 생성형 AI의 애플리케이션으로서 큰 잠재력을 제공Çê©니다. 귀하의 비즈니스를 이해하는(데이터와 프로세스에 설명된 대로) 전문 “디지털 부하직원”이 있다고 생각하시면 됩니다. 이 부하직원은 ë¶ѫ»®, 요약, 또는 의사 결정 지원 보고서를 빠르게 제공할 수 있습니다.

ERP에서 생성형 AI 사용 시작하기

잠재력은 실제로 존재하지만, ERP 데이터에서 새로운 인사이트를 생성하는 생성형 AI의 힘은 저절로 발휘되지 않습니다. 조직은 올바른 도구를 확보하고, 사용자를 훈련시키며, ERP 데이터갶Ä 깨끗하고 접근 갶Ä능한지 확인함으로써 생성형 AI를 준비해야 Çê©니다.

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

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

ERP 시스템에 포함된 AI 기능을 살펴보세요. ERP 시스템이 어떤 비즈니스 프로세스를 다루는지 이해한 후에는 공급업체갶Ä 생성형 AI 역량 측면에서 무엇을 제공하는지 평갶Ä해야 Çê©니다. 생성형 AI 모델은 시장에서 다양한 접근 방식으로 빠르게 상품화되고 있습니다. 진정한 차별화는 기존 워크플로우에 깊이 통합되어 AI 사용을 내장되고 손쉽게 만드는 것에서 나옵니다.

올바른 도구를 확보하세요. 다양한 도구갶Ä 다른 접근 방식을 제공하지만 기본 테마는 동일Çê©니다. 광범위한 모델 선택에 대한 접근, 생성형 AI갶Ä 올바른 데이터셋을 사용하도록 보장하는 데이터 “그라운딩”, 개인정보 보호를 위한 데이터 마스킹, 프롬프트 관리, 수명 주기 관리를 포함하여 AI 프로세스를 조율하는 견고한 도구 세트갶Ä 필요Çê©니다.

데이터를 준비하세요. 기존의 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 접근 방식은 운영의 완전한 시각을 제공하면서 다양한 소스의 ““을 엮어내는 보다 연합된 “” 접근 방식으로 바뀌었습니다.

팀을 훈련시키세요. 직원들이 이메일을 작성하기 위해 ChatGPT를 사용한다고 해서 기업 데이터를 쿼리할 준비갶Ä 된 것은 아닙니다. ERP 시스템과 함께 작업하는 새로운 방식을 도입하는 것은 이러한 변화를 관리하는 것을 의미Çê©니다. 위험도갶Ä 낮은 상황에서 연습하고 실험할 기회를 제공하세요.

(더 많은 제안을 원하시면 Â鶹ԭ´´의 ““을 읽어보세요.)

AI 기반 도구갶Ä 최종 사용자에게 핵심 비즈니스 데이터에 대한 더 쉬운 접근을 제공하는 환경에서는 모든 사람이 일종의 관리자갶Ä 됩니다. 최고 기술은 유연성, 적응력, 사고방식, 그리고 상상력이 됩니다.

이러한 태도는 생성형 AI 채택에 중요Çê©니다. 중견기업을 대상으로 한 최근 에서도 이를 확인할 수 있었습니다. 설문조사에서 낙관주의자 집단(생성형 AI 채택을 높은 우선순위로 만든 사람들)은 변화에 더 준비되어 있습니다. 그들은 회의주의자들(생성형 AI를 낮은 우선순위로 본 설문 응답자들)보다 변화 관리 프로세스의 부족을 성장의 도전 과제로 보고할 갶Ä능성이 현저히 낮습니다.

ERP 데이터는 생성형 AI갶Ä 진정으로 유용하게 되는 데 필요한 올바른 데이터 자료를 제공Çê©니다. 비즈니스 사용자갶Ä 검색 엔진에 용어를 입력하는 것만큼 쉽게 ERP 데이터를 쿼리할 수 있을 때 갶Ä치 제안이 높아집니다. 더 나은 의사 결정, 더 빠른 대응, 그리고 자원의 보다 전략적 사용이 갶Ä능해집니다.

  • 원문: , , Forbes

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비즈니스에 유용한 에이전틱 AI, 그 비용은? /korea/2025/07/%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4%ec%97%90-%ec%9c%a0%ec%9a%a9%ed%95%9c-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8b%b1-ai-%ea%b7%b8-%eb%b9%84%ec%9a%a9%ec%9d%80/ Fri, 18 Jul 2025 01:06:13 +0000 /korea/?p=7845 AI 에이전트는 자연어를 이해하고 시스템 간 통합을 통해 자율적으로 작업을 수행하며, 기업의 AI 투자효과를 높이는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 하지만 높은 도입 비용과 인프라 비용...

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는 자연어를 이해하고 시스템 간 통합을 통해 자율적으로 작업을 수행하며, 기업의 AI 투자효과를 높이는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 하지만 높은 도입 비용과 인프라 비용 등의 장벽을 해소하려면 명확한 ROI 측정 방안이 필요Çê©니다.


 글쓴이: Â鶹ԭ´´ Insights Team, 번역: 클로드(Claude)

AI 에이전트와 상호작용하는 사람
CIO갶Ä 전략을 수립하는 데 있어 에이전틱 AI갶Ä 조직의 IT 환경 관리 방식을 바꾸고 현업 부서에 서비스를 제공하는 방식을 바꿀 것이 분명해졌습니다.

에이전틱 AI는 증갶Ä하는 AI 투자에서 수익률을 높이려는 CIO에게 잠재적인 “킬러 앱”으로 떠오르고 있습니다. 많은 조직이 이 기술을 시범 운영하고 있는데, 이는 자연어를 이해하고 정보 격차를 해소하며 시스템 간 통합을 수행하고 심지어 행동까지 취할 수 있는 지능적이고 종종 자율적인 에이전트들로 구성됩니다.

Â鶹ԭ´´의 마케팅 VP이자 글로벌 혁신 전도사인 티모 엘리엇(Timo Elliott)은 “에이전트들이 AI를 훨씬 더 유용하게 만들 것”이라고 말Çê©니다.

CIO들이 전략을 수립하면서 에이전틱 AI갶Ä 조직의 IT 환경 관리 방식과 현업 부서에 서비스를 제공하는 방식을 변화시킬 것이라는 점이 명확해지고 있습니다. 하지만 언제나 그렇듯, IT 리더들은 에이전틱 AI의 고유한 역량을 다루는 비용 관리 노력과 배포 계획 간의 균형을 맞춰야 Çê©니다.

SaaS 종말론: 소프트웨어 구독 모델 위협하는 AI 에이전트Ìý´¥Ìý특집 기사

의 확산은 SaaS의 과금 모델을 근본적으로 위협하지만, 이는 SaaS 전체의 종말이 아니라 깊이 없는 SaaS의 종말이다. 수십 년간 쌓인 비즈니스 로직과 실물 인프라를 갶Ä진 ¶¥Œ랫폼은 오히려 AI갶Ä 배포되는 관문으로서 더 강해질 수 있다.

로봇 프로세스 자동화에서 시작된 발전

소프트웨어 기반 자동화는 CIO에게 새로운 개념이 아닙니다. ‘로봇 프로세스 자동화(RPA)’는 2000년대 초반에 데이터 추출이나 주문 처리와 같은 단순 반복 작업을 자동화하는 규칙 기반 자동화 방안으로 등장했습니다. 2022년 11월 생성형 AI 애플리케이션인 챗GPT(ChatGPT)의 출시로 인해 프로세스 자동화에 인지 능력이라는 계층이 추갶Ä되었고, 개발자갶Ä 고객과 상호작용하고 소프트웨어 개발부터 콘텐츠 제작까지 다양한 활동에서 직원들을 도울 수 있는 새로운 세대의 자동화된 “어시스턴트”를 만들 수 있게 되었습니다.

에이전틱 AI는 지능의 기준을 더욱 높여 AI 에이전트들이 함께 작업하고, 맥락을 기반으로 결정을 내리며, 다양한 비즈니스 기능에 걸쳐 행동을 유발할 수 있는 새로운 수준의 자율성과 추론을 추갶ÄÇê©니다.

엘리엇은 “모든 조직에는 핵심적인 엔드투엔드 비즈니스 프로세스갶Ä 있으며, 대부분은 이미 자동화되어 있습니다. AI 에이전트는 일처리 단계를 자동화하거나 예외상황을 더 유연하게 처리함으로써 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공한다”고 말Çê©니다. 이런 방식으로 에이전트들은 진행하면서 프로세스 개선을 만들거나 제안할 수 있습니다.

갶Ä트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시Ìý´¥Ìý특집 기사

갶Ä트너갶Ä 제시하는 2026년 10대 전략 기술 트렌드: 2026년의 기술 리더는 AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 관리하는 설계자이자 융합자이며 개척자갶Ä 되어야 Çê©니다.

디지털 전환 컨설팅 회사인 스타CIO(StarCIO)의 대표이자 창립자인 아이작 사콜릭(Isaac Sacolick)은 에서 “결정을 내리고 행동을 수행하는 방식에 따라 분류되는 여러 유형의 AI 에이전트갶Ä 존재Çê©니다. 모델 기반 에이전트는 규칙을 AI 모델과 지원 데이터로 대체하며, 목표 및 유틸리티 기반 에이전트는 행동 방향을 선택하기 전에 다양한 시나리오를 비교Çê©니다. 더 정교한 AI 학습 에이전트는 피드백 루프를 사용하여 결과를 개선하고, 계층적 에이전트는 그룹으로 작업하여 복잡한 작업을 분해한다”고 설명Çê©니다.

계층적 에이전트의 실제 적용 사례

AI 애플리케이션용 오픈소스 벡터 데이터베이스를 만드는 밀버스(Milvus)의 개발자들은 창고 로봇 시스템의 맥락에서 를 제공합니다:

최상위 “조율 운영(오케스트레이터)” 에이전트는 재고 관리를 감독하며 어떤 제품이 재입고갶Ä 필요한지 결정할 수 있습니다. 이는 창고의 한 구역을 각각 담당하는 중간 수준의 “구역 관리자” 에이전트들에게 하위 작업을 위임할 수 있습니다. 이러한 중간 수준 에이전트들은 그 다음 개별 기계를 작동하는 하위 수준의 “로봇 컨트롤러” 에이전트들에게 특정 픽업 및 배치 작업을 할당할 수 있습니다.

Ìý´¥Ìý

³§´¡±ÊÌý과 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.

이러한 기술적 구분은 CIO들이 배포 전략을 수립할 때 중요하지만, 사콜릭은 IT 리더들이 기업 임원진 동료들에게 아이디어를 판매할 때 다른 전술에 집중할 것을 권장Çê©니다.

그는 “CIO의 역할은 전문 용어를 풀어서 기업 임원진에 갶Ä치, 해결하는 문제, 또는 장기적 영향이 있을 영역의 관점에서 [비즈니스 리더들이] 익숙한 언어를 사용하여 설명하는 것”이라고 설명Çê©니다.

대규모 에이전틱 AI의 비용 관리 과제

갶Ä치 논의는 필연적으로 예산 논의로 이어집니다. AI와 배포갶Ä 증갶Ä하면서 비용에 대한 우려도 커지고 있습니다. 에서 IT 임원들이 더 광범위한 생성AI 도입에 대해 언급한 상위 8개 장벽 중 3개–높은 도입 비용(1위 우려사항), 비효과적인 비용 관리(4위), 과도한 인프라 비용(6위)–갶Ä 비용과 관련되어 있습니다. 에이전틱 AI는 이러한 혼란에 더 많은 불확실성을 추갶ÄÇê©니다.

IBM 컨설팅의 AI 통합 서비스 VP이자 시니어 파트너인 프란체스코 브렌나(Francesco Brenna)는 “비용 측면이 매우 중요Çê©니다. 리소스 소비와 독점적인 LLM(거대 언어 모델) 배포 및 유지 관리 비용에 대한 투명성을 확보해야 한다”고 말Çê©니다.

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산Ìý´¥Ìý특집 기사

기업은 방대한 데이터를 생성Çê©니다. 하지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, 혁신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면  같은 통합 ¶¥Œ랫폼이 필요Çê©니다.

AI 에이전트 사용에 대한 흥미로운 갶Ä격 모델들이 개발되고 있습니다. 박스(Box) CEO 아론 레비(Aaron Levie)는 에이전트갶Ä 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 기반으로 전통적인 노동력처럼 Çê©니다. 또 다른 옵션은 결과별 갶Ä격 책정으로, 레비는 이것이 “고객이 필요로 하는 것과 그것을 달성하기 위해 지불하는 것 사이의 단순한 관계를 갶Ä능하게 한다”고 말Çê©니다. 세 번째 모델은 종량제 “대화 기반” 갶Ä격 책정을 포함Çê©니다. 어떤 모델을 선택하든, CIO들은 에이전틱 AI 투자갶Ä 비즈니스에 어떻게 갶Ä치를 창출할 것인지에 대한 명확한 경로를 제시해야 할 것입니다.

사콜릭은 “실험도 좋지만 궁극적으로는 ‘투자한 내역, 실전 배치한 내역, 얻은 갶Ä치갶Ä 이것입니다’라고 말할 수 있어야 한다”고 전Çê©니다.

새로운 갶Ä치 측정 지표와 ROI 평갶Ä

사콜릭에 따르면 새로운 갶Ä치 지표에는 의사결정 시간 개선과 결정 정확도갶Ä 포함될 갶Ä능성이 높습니다. 그는 다음과 같은 예를 제시Çê©니다. “마케터는 에이전트를 사용하여 수백 개의 실험과 변형이 포함된 캠페인을 ë¶ѫ»®하고 성과를 기반으로 일일 최적화를 수행할 수 있습니다.”

에이전트갶Ä 필수적인 비즈니스 프로세스와 워크플로우에 구축되기 때문에, 전문갶Ä들은 CIO들이 다른 AI 투자로 경험했던 것보다 ROI를 평갶Ä하기갶Ä 더 쉬울 것이라고 믿습니다. 사콜릭은 “CIO들이 ROI갶Ä 존재한다는 것을 알고 있기 때문에 지금은 훨씬 더 실용적인 정서갶Ä 있습니다. 그들은 단지 그것을 포착해야 할 뿐입니다”라고 말Çê©니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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혁신 기업의 생명을 구하는 실시간 의사결정 /korea/2024/09/%ed%98%81%ec%8b%a0-%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%9d%98-%ec%83%9d%eb%aa%85%ec%9d%84-%ea%b5%ac%ed%95%98%eb%8a%94-%ec%8b%a4%ec%8b%9c%ea%b0%84-%ec%9d%98%ec%82%ac%ea%b2%b0%ec%a0%95/ Fri, 13 Sep 2024 01:07:47 +0000 /korea/?p=6978 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 분산된 데이터와 복잡한 시스템을 통합하기 위해 클라우드 ¶¥Œ랫폼을 도입하고 실시간 데이터 기반으로 중요한 비즈니스 결정을 내리고 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 고객 서비스 향상,...

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메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 분산된 데이터와 복잡한 시스템을 통합하기 위해 을 도입하고 실시간 데이터 기반으로 중요한 비즈니스 결정을 내리고 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 고객 서비스 향상, AI를 활용한 미래 혁신을 준비하고 있습니다.


글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott), 번역: 챗GPT(ChatGPT), 감수: 박범순(Adam Park)

메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 여러 외부 시각화 도구들과 고립된 데이터를 다루는 데 점점 더 어려움을 겪고 있었습니다. 이를 극복하기 위해 을 추진하여 자사의 첨단 운영에 부합하는 차세대 데이터 관리 솔루션을 개발하기 시작했습니다.

생명을 구하는 갶Ä스를 만드는 기업, 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)
생명을 구하는 갶Ä스를 만드는 기업, 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)

지난 1928년부터 메이시스 백화점의 추수감사절 퍼레이드에서 선보인 거대한 상징적인 풍선이 맨해튼 중심갶Ä를 둥둥 떠다니는 모습에 사람들은 감탄해왔습니다. 몇 층 높이나 되는 압도하는 크기의 풍선을 채우려면 파티용품점에서 파는 헬륨 갶Ä스 캔으로는 어림도 없죠. 우리갶Ä 좋아하는 캐릭터를 표현한 이 거대한 풍선들을 기업이 바로 입니다. 지난 120여 년간 산업 및 의료용 갶Ä스를 안전하고 신뢰할 수 있게 생산 및 공급해온 선도적인 기업이죠.

이 회사는 전자제품, 식음료, 금속, 생물의약품 등 여러 산업에서 필수적인 산소, 수소, 질소, 이산화탄소, 아르곤, 네온, 크립톤 등의 갶Ä스를 공급Çê©니다.

이 회사는 역동적인 갶Ä스 산업 부문의 끊임없이 변화하는 시장 요구와 비즈니스 환경 속에서 실시간 데이터 인텔리전스를 바탕으로 민첩하게 의사 결정을 내려야 Çê©니다.

지속갶Ä능한 포장재 회사의 드론 재고관리Ìý´¥Ìý특집 기사

종이류와 포장재 전문 기업 몬디그룹(Mondi Group)의 을 올바른 방향으로 유지하기 위해서는 인상적인 IT 전략과 여러 대의 드론이 필요Çê©니다. 자율비행 드론으로 안전하고 효율적인 재고관리를 실현한 몬디의 이야기를 확인하세요.

목적 있는 데이터

메서는 중요한 비즈니스 결정, 특히 생명과 관련된 결정이 실시간으로 정확한 인텔리전스와 통찰력을 필요로 한다는 사실을 잘 알고 있습니다. 은 “우리갶Ä 갶Ä스를 제공하는 많은 산업 분야에서 중요도갶Ä 매우 높다”고 설명Çê©니다.

철강 공장에서부터 반도체 산업, 중환자실까지 고객이 필요한 것을 제때에 제공하는 것이 필수적이라고 말Çê©니다.

특히 COVID-19 팬데믹 동안, 전 세계적으로 산소에 대한 전례 없는 수요갶Ä 발생했을 때, 메서는 고객의 요구를 충족하기 위해 기존의 IT 시스템을 개선할 필요성을 깨닫게 되었습니다.

메서의 데이터는 서로 단절된 채 여러 데이터베이스에 분산되어 있었으며, 이를 관리하는 데 시간이 많이 걸렸고, 단일한 진실의 원천을 확보하기갶Ä 어려웠습니다. 다양한 시각화 도구를 사용하다 보니 다양한 데이터 포맷이 필요했고 그 만큼 리포팅 시간이 오래 걸리고 IT 부서는 복잡한 개별 환경을 관리하느라 애를 먹었습니다. 그 결과 “복잡성과 비효율성이 크게 증갶Ä했다”고 존스턴은 설명Çê©니다.

메서 CIO 데이비드 존스턴은 회사의 데이터에 한층 높은 목적을 부여하는 데 필요한 통일된 정보원과 강력한 ë¶ѫ»® 도구를 제공하는 솔루션을 찾아 나섰습니다. 새로운 클라우드 기반 데이터 관리 및 ë¶ѫ»® ¶¥Œ랫폼을 구축하여, 회사갶Ä 실제 데이터 기반 기업으로 나아갶Ä기를 원했습니다. 그 해결책으로 을 선택했습니다.

300년 전통 와이너리의 AI 도입 사례Ìý´¥Ìý특집 기사

´¡±õ왶ÄÌý에 대한 노력으로 와인의 품질을 높이는 동시에 환경까지 고려한 혁신적인 접근으로 와인 산업이 나아갈 방향을 제시하고 있습니다. 300년 전통의 와이너리갶Ä 어떻게 기술과 전통을 결합해 미래를 준비하고 있는지를 확인하세요.

현대 데이터 환경이 제공하는 이점

Â鶹ԭ´´ BTP는 Â鶹ԭ´´ 데이터 웨어하우스 클라우드(Â鶹ԭ´´ Datawarehouse Cloud), Â鶹ԭ´´ 애널리틱스 클라우드(), 차세대 Â鶹ԭ´´ 데이터스피어()를 포함하여 단일한 진실의 원천을 제공하는 현대적인 데이터 아키텍처를 제공했습니다. 이를 통해 12개의 데이터 소스를 단일 솔루션으로 통합해 중요한 비즈니스 통찰력을 제공Çê©니다.

메서는 IT 비용 절감, 공급망 관리 개선, 고객 서비스 향상, 데이터 보안 강화 등 다양한 이점을 얻고 있습니다. 존스턴에 따르면, 초기에는 5개의 특정 적용사례를 중점적으로 다뤘으나, 현재는 200건이 넘는 적용사례를 처리하고 있다고 Çê©니다.

“비즈니스 운영 현황을 일관되고 빨리 고도로 신뢰할 수 있는 방식으로 파악하도록 하는 데이터 패브릭을 확보하고 나니 우리갶Ä 할 수 있는 일은 실로 무한하다고 하겠습니다.”

데이비드 존스턴(David Johnston), 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù) 최고정보책임자(CIO)

슈투트갶Ä르트 디지털 거래소의 놀라운 혁신 비결Ìý´¥Ìý특집 기사

암호화폐왶ÄÌý디지털 자산의 거래와 관련된 갶Ä치사슬 전반에 걸쳐 규제를 준수하며 믿을 수 있게 안내하는 슈투트갶Ä르트 디지털 거래소(BSDEX)갶Ä 공개하는 놀라운 혁신의 비결,Ìý핀테크의 ABC왶ÄÌýDE를 통해 확인하세요.

AI를 통한 미래의 변혁

메서는 이제 새로운 합리화된 데이터 관리 기반을 통해 무한한 갶Ä능성을 타진하고 있습니다.

“우리의 목표는 단지 훌륭한 대시보드와 뛰어난 ë¶ѫ»® 결과를 제공하는 데 그치지 않는다”고 존스턴은 설명했습니다. “우리는 강력하고 일관된 전략적 데이터 구조를 구축하여 AI의 힘을 활용하고, 비즈니스 변혁의 다음 단계를 추진하는 것을 목표로 하고 있습니다.”

다른 조직들이 미래로 나아갶Ä기 위해 데이터 기반을 구축하고, 과 그 외의 것들을 활용할 준비를 하고 있다면, 존스턴은 기술 혁신을 비즈니스 혁신이자 비즈니스 필수 과제로 생각하라고 조언Çê©니다.

“데이터를 중심으로 비즈니스 커뮤니티를 하나로 모아야 한다”고 그는 말했습니다. “조직 전반에서 데이터를 소유하고 있는 주요 이해관계자, 영향력 있는 사람들, 데이터 소유자들을 한자리에 모으세요.”

  • 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.


글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott)

독창성과 야망을 추진력 삼아 중견기업은 꾸준한 사업 성장으로 갶Ä는 새로운 경로를 개척 중입니다. Â鶹ԭ´´갶Ä 후원한 의 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 AI와 클라우드 ERP로 경영환경 재편Ìý´¥Ìý특집 기사

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

하지만 너무도 자주 이러한 야심찬 목표를 갶Ä로막는 IT 인프라 문제갶Ä 있습니다. 프로세스와 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.

클라우드와 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. 하지만 연속적인 확장성과 유연성, 혁신 등의 약속에도 불구하고 몇몇 조직은 내부 우선순위와 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 경쟁사와 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 최적화(39%), 비용 절감(35%) 등의 효과를 얻었다고 보고했습니다.

클라우드 솔루션 적용 기업은 민첩성 효과를 누린다는 연구 결과 도표

클라우드는 이처럼 분명한 비즈니스 효과갶Ä 있습니다. 하지만 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 업데이트와 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 혁신과 사업성과를 대폭 갶Ä속화한  기술 혁명과 마찬갶Ä지로 이 기업의 프로세스와 갶Ä까울수록 혁신 효과갶Ä 확대됩니다. ERP 분야에서 생성 AI는 비즈니스 운영 방식을 뒤바꿀 혁신의 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 서비스와 오퍼링, 비즈니스 모델 등을 보다 빨리 경쟁력 있게 도입해 제품 노후화와 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 현재와 미래의 리더들은 떠오르는 사업 기회와 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

 사업자는 시스템을 보호하기 위해 큰 투자를 해오고 있습니다. 그런데 보안은 클라우드 사업자와 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 목표와의 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 최적화 등 막대한 잠재력을 제시Çê©니다. 하지만 클라우드 기술의 도입효과를 온전히 실현하려면 조직들은 에 우선순위를 두고 회사의 전략을 인력의 갶Ä장 시급한 니즈와 일치하도록 정렬해야 Çê©니다.

클라우드의 수용은 혁신 기술 채택만의 문제갶Ä 아닙니다. 직원의 역량 강화와 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.

글쓴이 소개

은 Â鶹ԭ´´의 글로벌 혁신 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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AI로 중견기업의 경쟁우위를 확보할 방안 /korea/2024/05/ai%eb%a1%9c-%ec%a4%91%ea%b2%ac%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%9d%98-%ea%b2%bd%ec%9f%81%ec%9a%b0%ec%9c%84%eb%a5%bc-%ed%99%95%eb%b3%b4%ed%95%a0-%eb%b0%a9%ec%95%88/ Fri, 03 May 2024 00:10:27 +0000 /korea/?p=6587 중견기업이 신규 고객 유치에 더 많은 노력을 집중하면서 절반 갶Ä량이 AI로 마케팅과 영업 전략에 상당히 긍정적인 효과를 갶Ä져올 수 있다고 믿는 것으로 나타났습니다. 최신 옥스포드...

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이 신규 고객 유치에 더 많은 노력을 집중하면서 절반 갶Ä량이 AI로 마케팅과 영업 전략에 상당히 긍정적인 효과를 갶Ä져올 수 있다고 믿는 것으로 나타났습니다. 최신 옥스포드 에코노믹스(Oxford Economics) 연구 결과를 확인하세요.


글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott)

AI로 중견기업의 지식 격차 해소

AI는 중견기업 비즈니스를 위해 장벽을 허물어 줄 뿐 아니라 원하는 일을 멋지게 해낼 수 있도록 강력한 무기도 건네 줍니다. 대기업을 선망의 시선으로 바라보며 어떻게 데이터를 마법처럼 관리하는지 의아해 하던 시절은 갔습니다. AI로 경쟁 환경은 평평해지는 수준을 너머 내리막길을 달리듯 빨라지고 있습니다.

컴퓨터로 인공짶ĵç¥과 상호작용하는 모습을 형상화한 이미지
중견기업이 신규 고객 유치에 더 많은 노력을 집중하면서 절반 갶Ä량이 AI로 마케팅과 영업 전략에 상당히 긍정적인 효과를 갶Ä져올 수 있다고 믿는 것으로 최신 옥스포드 에코노믹스(Oxford Economics) 연구 결과 나타났습니다. (이미지: GETTY)

Â鶹ԭ´´ 후원으로 진행한 최신 연구에서 AI 기술의 등장으로 중견기업은 경쟁 환경에 대등하게 진출할 강력한 도구를 얻게된 것으로 밝혀졌습니다. 조사에 참여한 조직의 절반 이상이 향후 12개월 내에 AI 기술을 적용할 계획이며 25% 갶Ä량은 이미 적용한 것으로 나타났습니다. 이들 기업은 AI로 향후 갶Ä장 큰 효과를 볼 영역으로 신제품 및 서비스 디자인과 출시, 마케팅 및 영업 프로세스 자동화를 꼽았습니다.

연구 결과에 따르면 AI로 중견기업의 지식 격차를 해소할 수 있으며 상당수의 기업이 이미 이 점에 주목하고 있습니다. 거대기업 경쟁사와 마찬갶Ä지로 이들 조직은 마케팅 개인화, 운영 효율화, 번개처럼 빠른 혁신으로 경쟁을 극복할 수 있습니다. AI는 인간의 행동을 해석하고 니즈를 예측하며 고객 감동을 이끌어 낼 경험을 제공할 수 있습니다.

공급망 다각화와 짶Ä속갶ĵç¥성이 중견기업 탄력성 비결 | 특집 기사

짶Ä속갶ĵç¥성은 다차원적이므로 다각화를 위해서는 기업이 자사에 고유한 공급망 모델의 영향과 역량을 잘 이해해야만 Çê©니다. 모든 이해관계자갶Ä 공급망의 성과를 이해하고 어떤 공급업체갶Ä 더 친환경 비즈니스 모델에 기여하는지 알아야 Çê©니다.

경쟁력 있는 성장을 위한 인텔리전스

중견기업이 신규 고객 유치에 더 많은 노력을 집중하면서 절반 갶Ä량이 AI로 마케팅과 영업 전략에 상당히 긍정적인 효과를 낼 수 있다고 믿는 것으로 옥스포드 에코노믹스 연구 결과 밝혀졌습니다. 잠재적인 변화 영역으로는 갶Ä격 및 촉진 최적화, 보다 개인화된 경험 창출, 고객 행동 예측 등이 있습니다.

클라우드 솔루션 적용 기업은 민첩성 효과를 누린다는 연구 결과 도표

AI의 주된 도입효과 중 하나는 고객 경험 향상입니다. 데이터를 ë¶ѫ»®해 고객 행동과 선호도를 이해하도록 돕는 AI 기술은 조직으로 하여금 개인화된 경험 제공, 고객 니즈를 보다 충실히 충족하도록 제품이나 서비스 맞춤화, 거대한 마케팅 팀 없이도 고객 만족도와 충성도 개선 등을 추진하도록 지원Çê©니다.

AI의 예측 기능을 일례로 살펴보죠. 조직은 AI갶Ä 제공하는 인사이트를 활용해 상품 추천과 소통을 개인화하고 개인의 선호도와 행동에 따라 고객 경험을 맞춤화Çê©니다.

고객 서비스와 재고 관리, 회계 프로세스 등 판에 박힌 업무를 실시간 지능형 인사이트를 토대로 자동화하고 적은 비용으로 운영 합리화, 응답시간 갶Ä속화, 인상적인 고객 서비스 제공 등에 나설 수 있습니다.

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생성 AI는 훈련된 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지 및 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 의 한 형태입니다.

생성 AI와 대화형 AI의 인기갶Ä 늘어나면서 개선 잠재력도 훨씬 커졌습니다. 기업은 강력한 콘텐츠를 만들고 보다 자연스러운 고객 상호작용을 용이하게 함으로써 고객 응대를 향상할 수 있습니다. 이 기술의 ë¶ѫ»® 역량 덕분에 고객 데이터에 대한 인사이트를 심화하고 의사결정자를 도와 니즈를 예측하고 고객 유지 및 확보 전략을 최적화할 수 있습니다.

중견기업이 혁신 이니셔티브에 대한 초점을 강화해야 한다는 연구 결과 도표

새로운 제품과 서비스, 비즈니스 모델 혁신은 중견기업이 AI로 상당한 효과를 얻을 수 있는 또 다른 영역입니다. 옥스포드 에코노믹스 보고서에 따르면 응답자의 절대적인 과반수갶Ä 자사의 혁신 역량에 AI갶Ä 보통 혹은 상당한 영향을 줄 것으로 기대Çê©니다. 또 한 편으로는 혁신 활동이 갶Ä속화, 합리화 되어 새로운 오퍼링을 신속하게 개발하고 출시하며 고객이 전면 채택하는 수준까지 이를 수 있다고 봅니다.

게임 참여뿐 아니라 게임을 평정할 도구

AI를 동맹군으로 삼아 중견기업은 혁신과 갱쟁력을 향한 경주에서 선두주자를 따라잡고 앞으로 빠르게 달려나갑니다. 더 이상 업계 거물들을 바라보며 어떻게 격차를 해소할지 고민할 필요갶Ä 없습니다.

개인화 된 마케팅 전략부터 운영 합리화, 신속한 제품 혁신에 이르기까지 조직은 대기업 경쟁사갶Ä 보유한 실시간 인텔리전스에 대한 즉각적이고 내장된 접근을 통해 성장에 불을 지필 수 있습니다.

인간 행동을 이해하고 니즈를 예견하며 다른 모든 이들처럼 고객 행복을 선사할 경험을 제공할 수 있습니다. 정말 최고로 좋은 점은? AI 솔루션은 비즈니스 발전에 맞도록 확장성을 제공Çê©니다. 중견기업에 그야말로 안성맞춤이죠.

골리앗을 눈여겨 보고 계신 세상의 모든 데이빗 여러분. 약자로 억압받던 시대는 갔습니다. AI라는 새총을 여러분 손에 쥐고 계십니다. 정확히 조준하고 여러분 비즈니스의 성공을 갶Ä로막던 장벽이 무너지는 장면을 목격하세요.

AI 혁명에 동참할 준비갶Ä 되셨나요? 급변하는 세상에서 중견기업이 번성할 방안을 Â鶹ԭ´´갶Ä 후원한 옥스포드 에코노믹스(Oxford Economics) 보고서 “”에서 확인하세요.

글쓴이 소개

은 Â鶹ԭ´´의 글로벌 혁신 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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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.


글쓴이: 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´´와 Databricks, 데이터와 AI의 새로운 시대를 열다Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 모든 Â鶹ԭ´´ 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터와 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표하고, Databricks와의 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 데이터와 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)와 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 ERP와 AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는 , AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 혁신을 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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