각종 데이터를 수집ㆍ활용하는 ‘데이터 패브릭(data fabric)’의 실현을 위한 전진
ummary 이터 패브릭(data fabric)이란 기업 안팎의 관련된 모든 데이터를 관리하고 기업 활동에 활용하기 위한 데이터 관리 설계 개념이다. 기업 내 업무 시스템에서 발생하는 정형 데이터, IoT(사물인터넷) 등의 새로운 시스템에서 발생하는 비정형 데이터에 더하여 거래처 데이터 및 소비자의 스마트폰을 통해 얻을 수 있는 정보 등 각종 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 다양한 데이터소스를 다음과 같이 실로 연결하여 천을 만든다는 의미에서 패브릭(fabric)이라고 부른다. 예를 들어, 현장에서 ‘공급체인에서 발생하는 납기 지연의 원인을 알고 싶다’는 요구를 하면, 곧바로 지연된 원인을 알기 위해 필요할 것 같은 데이터를 전체적으로 수집하고 분석할 수 있는 시스템을 만드는 것이 데이터 패브릭의 목적이다. 지연된 원인이 자사 내의 제조가 지연된 것인지, 부품을 조달하 … (더보기)
"빅데이터 분석" 시장과 "데이터 센서" 현황
최근 몇 년간 전세계에 갑작스럽게 불어닥친 COVID-19 상황에서 데이터 분석은 엄청난 위력을 발휘, 확진자의 동선 정보를 데이터화함으로써 감염병‧전염병 예측과 확산 경로를 파악하는데 결정적인 역할을 하는가 하면, 지속적으로 변화하는 지표와 예측에 기초하여 감염의 전파를 늦추는 등 코로나 팬데믹에 빠진 전세계 다양한 의사 결정 과정에 깊이 있는 정보를 제공함으로써 데이터의 영향력을 다시 한번 입증했다. 이처럼 데이터는 21세기의 원유로 평가되며 전염..... (더보기)
‘차세대 AI(생성형 AI)’에 대한 기대와 현주소
미국 Gartner가 2022년 ‘전략적 테크놀로지의 TOP 트렌드’에서 주목해야 하는 키워드로 ‘생성형 AI’를 언급했다. ‘콘텐츠 및 사물에 대한 데이터를 통해 학습하고, 그것을 사용하여 창조적이며 현실적인, 완전히 새로운 아웃풋을 만들어내는 기계학습 방법’으로 정의된다. 생성 AI를 비롯하여 지금까지의 AI 기술에서는 다루지 않았던 ‘AI 미답의 영역’에 발을 들인 기술이 현재 주목받고 있다. AI에 있어 세계는 둘로 구분할 수 있다. 대량의 데이터가 ‘있는 세계’와 ‘없는 세계’로 말이다. 지금까지 방대한 양의 데이터를 통해 특징을 추출하거나 대량의 학습 데이터를 통해 판단을 배우도록 하는 것이 AI가 학습하는 방식이었다. ‘생성형 AI’가 충분한 양의 데이터가 존재하지 않는 세계에서도 제 기능을 하는 ‘차세대 AI’의 가능성을 알리고 있다. .... (더보기)
사물인터넷(IoT) 최신 동향과 전망
사물인터넷(IoT, Internet of Things)는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 데이터를 주고받게 되어, 수집된 정보를 분석한 결과를 토대로 예측 및 활용할 수 있게 된다. Transforma Insights에 따르면, 사물인터넷(IoT) 연결 디바이스 수가 가장 많을 것으로 예상되는 부문은 소비자 부문으로, 2030년 전 세계적으로 170억 개가 연결될 것으로 전망됐다....... (더보기)