데이터는 현대 비즈니스의 핵심 자산이며, AI 시대에 접어들면서 데이터 활용 능력은 기업 경쟁력의 중요한 요소로 부각되고 있다. 기업들은 데이터 기반 의사결정을 통해 효율성을 높이고, 새로운 고객 인사이트를 발굴하며, 혁신적인 제품과 서비스를 개발할 수 있다.

데이터 관리 솔루션은 데이터 수집, 정제, 저장, 분석, 활용에 필요한 모든 기능을 제공하여 기업이 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 데이터 품질 관리, 마스터 데이터 관리, 데이터 통합, 데이터 거버넌스 등의 기능을 통해 데이터의 정확성, 신뢰성, 접근성을 향상시키고, 데이터 기반 의사결정을 지원한다.

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데이터 인사이트 솔루션은 데이터 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 발굴하고, 이를 실제 비즈니스 전략 수립 및 실행에 활용할 수 있도록 지원한다. 데이터 시각화, 예측 분석, 머신러닝 등의 기술을 활용하여 고객 행동 분석, 시장 트렌드 분석, 경쟁력 분석 등을 수행하고, 이를 통해 새로운 사업 기회 발굴, 고객 만족도 향상, 운영 효율성 개선 등의 효과를 얻을 수 있다.

데이터 활용의 중요성이 커질수록 데이터 보안 역시 중요해지고 있다. 데이터 유출, 악용, 손상을 방지하기 위한 데이터 보안 솔루션은 기업의 데이터 자산을 안전하게 보호하는 데 필수적이다.

AI 시대, 기업들은 데이터 관리, 인사이트, 보안 솔루션을 통해 데이터의 가치를 극대화하고 경쟁력을 확보해야 한다. 데이터 기반 의사결정을 통해 효율성을 높이고, 새로운 고객 인사이트를 발굴하며, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하여 지속가능한 성장이 가능하다.

시놀로지의 데이터 보호 솔루션은 기업을 위한 최적의 '랜섬웨어 복구 전략'을 정의하는 모범 사례를 준수하고 랜섬웨어 공격에 대한 조직의 방어를 강화하여 기업이 중단 없는 운영을 달성할 수 있도록 효과적으로 지원한다. 기업이 랜섬웨어에 대비할 수 있도록 비즈니스 데이터를 보호하고, 백업본의 보안을 보장하며, 효과적인 복구를 지원한다. 하여 기업을 위한 포괄적인 데이터 보호 솔루션을 구축한다.

데이터 보호 측면에서 조직의 핵심 인프라 및 클라우드 애플리케이션을 포함한 크로스 플랫폼 데이터에 대한 중앙 집중식 보호 기능을 제공하여 전체 생태계에서 데이터를 안전하게 보호한다. 3-2-1 백업 규칙 충족한다. 데이터를 다양한 목적지로 백업할 수 있도록 지원하며 오프사이트 백업 서버 또는 클라우드 스토리지로 복사하여 백업 데이터의 가용성을 보장한다.

변경할 수 없는 백업을 지원하여 무단 변경이나 삭제를 방지하고, 기업 백업 데이터를 랜섬웨어 및 기타 악의적인 공격의 영향으로부터 보호한다.

네트워크에 연결되지 않은 오프라인 저장 매체를 사용하여 백업 데이터를 보호하는 에어 캡(Air-Gap) 방식이 적용됐다. 액세스 제어 면에서 액티브 디렉토리(Active Directory) 및 LDAP, 그리고 SAML 2.0을 지원해 조직에서 다단계 인증을 구현하여 백업 서버 액세스의 보안을 강화할 수 있다.

내장된 하이퍼바이저로 조직이 샌드박스 환경에서 장기적으로 백업 복원 테스트를 진행할 수 있어 정기적인 복구 훈련으로 데이터 복구 가능성을 보장한다. 베어메탈 복구, 파일레벨 복구, 데이터베이스 복구 등 다양하고 유연한 복구 기능을 제공하여 기업은 맞춤형 요구 사항에 따라 가장 적합한 복구 방법을 선택할 수 있다. VMware 또는 Hyper-V 가상화 환경에서 실시간 복구가 가능하며 이러한 가상 환경에서 백업 이미지를 신속하게 작동하여 P2V 및 V2V를 비롯한 크로스 플랫폼 복구 요구 사항을 충족할 수 있다.

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비즈니스 전용 AI 플랫폼이 IBM 왓슨x은 신뢰할 수 있는 데이터, 속도, 거버넌스를 통해 조직 전체에 AI를 활용하기 위한 전 과정을 아우르는 모든 기술과 서비스를 제공하며, 모든 클라우드 환경(온프레미스, 퍼블릭 & 프라이빗 클라우드)에 걸쳐 실행할 수 있다.

왓슨x은 '개방형(Open)'으로 기업 고객이 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 AI 모델을 플랫폼 상에서 활용할 수 있다. 왓슨x 플랫폼에서는 IBM에서 구축, 학습, 검증한 파운데이션 모델을 사용할 수 있는 것은 물론, 기업 데이터를 사용하여 자체 모델을 구축하거나, 라마2나 허깅페이스에서 제공되는 다양한 오픈소스 모델을 도입, 훈련, 조정, 테스트, 배포할 수 있다.

IBM에서 제공하는 모델이 데이터의 출처, 편향성, 거버넌스에 대한 투명성을 기반으로 설명 가능하고, 공정하며, 믿을 수 있는 결과를 제공하고, 데이터와 지적 재산(IP)을 안전하게 보호하기 위한 기술을 제공한다. 데이터 과학자나 비즈니스 사용자가 데이터와 AI 모델을 구축, 훈련, 조정 및 배포하고 관리할 수 있도록 권한을 부여하고 있다.

세 가지 구성으로 되었으며, 기업용 AI 스튜디오인 IBM 왓슨x.ai는 AI 개발자들이 머신 러닝을 기반으로 AI를 구축, 실행, 배포할 수 있는 IBM 왓슨 스튜디오 기술과 파운데이션 모델의 성능을 활용하는 최신 생성AI 기술을 결합했다. 왓슨x.데이터는 데이터 웨어하우스의 고성능 처리 기술과 데이터 레이크의 유연성을 함께 제공하는 데이터 레이크하우스 솔루션이다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 자유롭게 저장, 활용할 수 있으며, 저렴한 개방형 스토리지를 지원하면서도 높은 성능을 제공한다. IBM 왓슨x.거버넌스(governance)는 정책 생성, 의사 결정 권한 할당, 위험 및 투자 결정에 대한 조직의 책임 보장을 위한 자동화된 데이터 및 모델 수명 주기 솔루션으로 AI 도구 및 AI 사용에 필요한 보도장치를 구축할 수 있다.

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디노도는 데이터 메시나 데이터 패브릭 같은 아키텍처를 구현하는 핵심 기술인 데이터 가상화 기반의 데이터 통합 및 관리 플랫폼을 제공한다. 데이터 가상화는 이기종 시스템에 분산된 데이터를 통합하고 데이터 보안과 거버넌스를 중앙에서 처리하며, 현업 비즈니스 사용자에게 통합 데이터를 실시간으로 제공하는 논리 데이터 계층을 의미한다.

디노도 플랫폼은 데이터 가시성을 확보하고 전체 프로세스 자동화를 지원한다. 자동화를 통해 기업은 소모적인 데이터 관리 작업에 투입하는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다.

시맨틱 레이어(Semantic Layer)를 구축해 복잡한 데이터를 숨겨 사용자는 시맨틱 레이어에서 일반 비즈니스 용어로 필요한 데이터를 검색할 수 있으며, 셀프서비스를 통해 모든 데이터에 대한 레이아웃, 관계, 맵, 계보, 통계 같은 정보를 시기 적절하게 분석에 활용할 수 있다. 신규 데이터뿐 아니라 생성된 지 몇 십 년이 지난 원천 데이터에 표준을 적용해 시맨틱 레이어로 얹는 과정까지 모두 자동화한다.

논리 모델만 변경하는 것이므로 데이터의 변화는 비즈니스에 영향을 주지 않으므로 단기 데이터는 원천에서 조회하고 나머지 데이터는 저장소에서 가져오는 방식으로 각 데이터에 서로 다른 정책을 적용하면 보다 비용 효율적으로 운영할 수 있다.

보안 및 거버넌스 측면에서는 실시간 데이터 액세스 및 전송, 데이터 복사본 감소, 일관된 데이터 관리/감사/모니터링, 데이터 계보를 통한 이해 증진, 데이터 마스킹, 일관된 보안 관리 등이 가능하다.

기업은 논리적 데이터 전략을 통해 기술 변화를 적극적으로 수용하며 비즈니스 가치를 신속하게 비용 효율적으로 제공할 수 있다. 데이터 검색과 민감 데이터 분류와 같은 데이터 품질 향상 작업을 AI 기반으로 자동화하면 향후 발생하는 다양한 문제까지 쉽게 해결할 수 있다.

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데이터이쿠 DSS를 활용하면 기업들은 이터 분석 및 머신러닝 프로젝트의 수행 시간 단축, 데이터 기반 의사 결정 강화, 생산성 향상, 비용 절감, 경쟁 우위 확보 효과를 기대할 수 있다. 데이터이쿠의 DSS는 기업들이 데이터 준비부터 머신러닝, 시각화, 데이터 운영, 거버넌스, 분석 앱과 생성 AI의 개발까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 수행하게 지원하는 통합 AI 플랫폼이다.

DSS는 데이터 분석 및 머신러닝 애플리케이션 구축과 관리에 필요한 모든 기능을 제공한다. 코딩, 개발, 통계, 분석 경험이 없는 사용자도 시각적 인터페이스를 통해 클릭만으로 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 수행할 수 있도록 사용자 친화적으로 설계되었다. 또한, 클라우드, 온-프레미스, 하이브리드와 같은 고객 환경에서 구축과 실행 가능하며 데이터이쿠 호스팅 클라우트 환경에서도 다양한 규모의 데이터 처리를 지원하여 확장성을 갖추고 있다.

데이터이쿠 DSS는 내장된 데이터 커넥터, 액세스 제어, 데이터 카탈로그, 100개 이상의 내장 프로세서를 통해 데이터 준비 과정을 간소화하며, 기본 제공 차트, 대시보드, 대화형 Python, R, SQL 의 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석한다. 최첨단 머신러닝 라이브러리, AutoML, Python, R을 통해 다양한 머신러닝 모델을 개발하고 배포한다. 시각적 흐름, 레시피, 스케줄러, 대시보드, 알림을 통해 데이터 파이프라인을 구축하고 관리한다.

프로젝트 번들, 데이터 드리프트 모니터링, 거버넌스 계획을 통해 AI 및 분석 애플리케이션의 거버넌스 및 MLOps를 강화하며, 대화형 웹 애플리케이션, 데이터이쿠 대시보드, BI 플랫폼 연동을 통해 분석 결과를 활용한다. 엔터프라이즈 규모, 간소화된 개발 도구, 사전 구축된 사용 사례, AI 기반 어시스턴트를 통해 생성AI 애플리케이션을 구축할 수 있다.

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페블러스의 데이터 품질평가 서비스 '데이터 클리닉'은 관찰가능한 데이터와 이를 기반으로 한 데이터의 품질을 평가해 데이터 문해력(data literacy)을 향상시켜 AI에 대한 이해도, 성능과 안정성을 개선시킨다. '데이터 클리닉'은 데이터를 위한 종합 병원으로 빅데이터 및 AI 학습데이터의 품질평가와 개선을 위한 올인원(all-in-one) 데이터 종합 솔루션이다.

데이터 클리닉은 합성데이터의 오남용 문제를 해결하는 정밀 타게팅 합성데이터를 만들어 낼 수 있고, 데이터의 품질 자체를 진단할 수 있어 공정한 데이터 거래와 효율적인 AI 개발에도 도움이 된다. 데이터 클리닉은 국내는 물론 미국에도 2건의 특허를 등록해 국내외 고객들로부터 관심을 받고 있다.

데이터 클리닉은 크게 진단과 개선 두 가지 서비스로 구성된다. 진단 서비스는 고객의 데이터가 주어지면 각종 기준을 이용해서 데이터의 품질을 측정한다. AI을 활용해 데이터의 품질을 진단하며, 진단 결과가 웹, PDF, 인쇄물, 인터랙티브 등 다양한 형태로 제공되고, 후속 데이터 개선의 근거 자료가 된다는 것이다.

진단 과정은 '데이터 렌즈(data lens)'를 활용한 높은 차원과 분량의 데이터를 관찰 가능하고 측정 가능하게 변환하는 이미징 기술과 변환된 데이터에 대해서는 거리 계산을 비롯해 각종 진단을 내리는 것이다. 진단 결과들은 다양한 차트와 인터랙티브 가시화 방법으로 제공된다.

데이터 진단 이후의 개선 서비스도 두 가지 서비스를 제공한다. 데이터의 양을 늘리는 데이터 벌크업과 데이터의 양을 최적으로 줄이는 데이터 다이어트이다. 최근에는 생성AI를 활용해 합성데이터의 품질을 고도화하고 있다. 개선에 있어서 실제 중요한 부분은 데이터 다이어트이다. 데이터 진단에 기반해 지나치게 많은 데이터들을 과감히 줄여 초기의 AI 실험의 효율을 높일 수 있다.

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디딤365의 '디딤 AMP(Didim AI MSP Platform)'는 AI 도입이 필요한 해당 비즈니스 도메인의 이해를 기반으로 문제 정의, 데이터 구축, 모델 배포, 모니터링, 운영 등 AI 서비스 구축 전 과정을 원스톱으로 지원하는 플랫폼이다.

LLM 기반 고객 비즈니스 컨설팅을 통해 업무 효율화, 사용자 경험 혁신, 신규 비즈니스에 필요한 LLM 적용 방안 수립을 지원한다. LLM 적용에 따른 기대효과 도출과 개인정보보호법, 중요정보 유출 방지 등 책임있는 AI 진단을 지원한다. 기업 업무와 Task 최적화된 프롬프트 엔지니어링, 최적 결과 도출을 위한 프롬프트 튜닝, 입출력 토큰 제약을 고려한 프롬프트 최적화를 지원한다.

기업이 보유한 다양한 문서 기반 지식 구성과 문서 로딩(Loading), 세그멘테이션(Segmentation), 임베딩 파이프라인(Embedding Pipeline) 구축, 애플리케이션 통합, 기업의 서비스 애플리케이션과 LLM 통합, MSA 기반으로 확장성을 고려한 아키텍처를 제시하는 기업 내 지식 데이터베이스 구축 서비스를 제공한다.

LLM 서비스를 위해 필요한 모니터링 및 운영 지원, 지속적인 서비스 유지 보수를 위한 CI/CD 파이프라인 관리, 비용 모니터링 및 분석을 통한 최적화 방안을 제시하는 지속적 모니터링 및 운영 서비스를 제공한다.

디딤 AMP는 MLOps/LLMOps 구성을 위해 데이터옵스 매니지먼트, MLOps/LLMOps 매니지먼트, 데브옵스 매니지먼트, LLM 워크플로우 매니지먼트, LLM 서비스 등의 기술 스택을 제공한다.

디딤 AMP 솔루션 및 MSP 서비스 도입으로 기업은 다양한 형태의 데이터를 LLM 적용에 맞도록 빠르고 쉽게 구축할 수 있으며, MLOps 플랫폼은 물론 PoC가 가능한 기본 챗봇 서비스를 제공해 서비스에 대한 빠른 검증과 의사 결정이 가능하다. AI 서비스 구축을 위한 기본 플랫폼과 쉬운 관리 기능을 제공해 기업의 AI 인력 부족 문제 해결과 유연하고 안정적인 인프라 구성이 가능하다.

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월터스클루어의 기업성과관리 솔루션인 'CCH 타게틱(CCH Tagetik)'은 급변하는 글로벌 비즈니스 환경에서 기업 고객들에게 AI 활용 고급 분석 기능을 적용하여, 재무계획(FP&A)를 넘어 판매, 공급망, HR 등 운영 조직까지 확대해 최적의 전사적 경영계획 및 예측 정보를 제공하는 '확장경영계획 및 분석'이 가능하다. 전사 성과관리, 즉 경영관리의 영역과 ESG나 글로벌최저한세와 같은 규제보고, 그리고 사업보고서 자동 작성까지 기업의 모든 성과관리 업무를 단일 플랫폼에서 수행할 수 있다.

'CCH 타게틱'은 재무와 경영관리를 위한 단일 통합 플랫폼으로 수요예측, 경영계획, 현금흐름 예측 및 분석, 생산원가관리계획, 규제준수 보고, 결산, 분석, 공시까지 전체 프로세스에 동일한 데이터가 사용되어 업무 전반을 한 눈에 파악할 수 있어, 데이터 간 사일로를 최소화할 수 있다.

데이터 분석 엔진을 통한 여러 예측 시나리오를 적용하여 정확한 수익성을 예측하여 회사 입장에서 최적의 재무 예측 시나리오를 채택하는 의사결정을 수립하게 한다. 비용정보를 효과적으로 추적하고 관리할 수 있으며, 실시간 데이터 업데이트와 통합된 하나의 플랫폼에서 비용 분석을 진행하여 비용 정보의 정확성을 보장한다.

ERP의 실적 데이터를 연동해서 비교 분석하고 드릴다운 기능을 통해 조직이나 제품, 서비스, 지역 등의 세부 항목에서 발생하였는지 분석하고 수익성의 변동 요인을 보다 정확하게 이해하고 관리할 수 있다.

생산, 운영 및 재무를 하나의 플랫폼에 올려 분석하기 때문에 생산, COGS, 현금 흐름 및 CAPEX 계획 변경이 운영 KPI 및 재무제표에 미치는 영향을 즉각적으로 확인 할 수 있게 된다. CCH 타게틱은 데이터 허브인 AIH에 재무 및 운영 데이터를 중앙 집중화하여 심층적인 분석 모델링이 가능하고 제품, LOB, 부서 또는 유통채널 별의 세부 손익을 드릴다운 기능을 통해 이유를 분석하여 보다 정확한 재무 전략을 수립할 수 있다.

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[알림] GTT KOREA와 전자신문인터넷이 오는 3월 21일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 공동으로 주최하는 'Data Insight & Security Summit(DISS) 2024'에서는 “AI 트랜스포메이션, 데이터 이노베이션”을 주제로 데이터 산업을 이끌고 있는 글로벌 리더들이 AI 기반 데이터 활용과 전략 수립에 난항을 겪고 있는 기업들에게 효과적인 데이터 관리와 인사이트, 강력한 데이터 보안 전략을 제시한다.

유은정 기자 judy6956@etnews.com

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