몇 년 전부터 다양한 DW 구축 방식들이 등장하고 있습니다. 지난 6월 언론에서 보도한 S은행의 DW 구축 사례를 통해 여러 방식들 중 하나를 살펴보겠습니다.

2024년 5월 1일, 과학기술정보통신부와 행정안전부는 양 부처 국장급을 공동대표로 ‘전략적 협업 협의회’를 발족하고 범정부 차원의 민간 초거대 AI 도입을 위한 첫 회의를 개최하였다. 이로써 국내에서 각 정부 기관이 초거대 AI를 활용하여 정부 서비스를 신속하고 효율적으로 제공, 운영할 수 있도록 개발 환경 및 인프라를 구현하는 계획을 실현하기 위한 본격적인 활동에 착수하였다고 볼 수 있다. 추후 범정부 차원의 초거대 AI가 도입되면 대국민 공공서비스에 AI 기술을 접목하여 혁신적인 공공서비스 제공이 가능해질 것으로 보이며, 내부

2024년 5월 셋째 주에는 GPT-4에 오디오 상호작용을 추가한 OpenAI의 GPT-4o 출시, Google의 Gemini 라이브 및 프로젝트 '아스트라' 발표 등 OpenAI와 Google이 경쟁적으로 자사의 AI 모델에 대한 주요 업데이트를 잇달아 발표했습니다.이번 영상에서는 오픈AI GPT-4o와 구글 아스트라에 대해 알아보겠습니다. 카카오톡: http://pf.kakao.com/_kvxexixj투이톡 구독하기: https://www.youtube.com/channel/UCNOcyPHY9cMDE1f05yvvH7g

나이키는 2022년 말 닷스우시 플랫폼을 오픈하고 폴리곤 체인을 기반으로 아바타가 입는 가상의류를 거래하는 양방향 마켓플레이스를 구축했습니다. 닷스우시에서 누릴 수 있는 혜택과 활동 등 닷스우시에 대한 정보를 영상을 통해 확인해보세요! 카카오톡: http://pf.kakao.com/_kvxexixj 투이톡 구독하기: https://www.youtube.com/channel/UCNOc...

전세계 크리에이티브 기업들이 챗GPT 도입을 서두르고 있는데요. 이는 아이디어 창출 및 창의력 향상에 도움을 받을 것으로 기대하기 때문입니다. 이번 영상에서는 크리에이티브 분야에서 GPT를 활용하는 방법과 사례를 알아보겠습니다. 카카오톡: http://pf.kakao.com/_kvxexixj 투이톡 구독하기: https://www.youtube.com/channel/UCNOc...

상품융합으로 고객유입확대 / 투이컨설팅 김인현 대표 ▣ 금융 샌드박스의 외부 연계 사례- 핀테크는 필요로 하는 데이터를 확보해서 서비스 창출- 빅테크는 보유하고 있는 데이터를 기반으로 금융과 연결 외부 연계 패턴 유형-외부연계 동인: 컴플라이언스, 고객경험, 고객과 상품 레버리지-외부연계 경쟁력: 오픈 플랫폼과 데이터▣ 상품 중개-나의 상품을 제3자를 통해 판매-여신 상품 중심으로 확대 되는 추세, 상품 비교를 통해 고객이 선택-불완전 판매와 사후 서비스 등에서 금융소비자 보호 책임 명확화 필요▣ 고객 유입-타 플랫폼의 사용자를 나

2022년 1월5일부터 개인신용정보를 활용한 마이데이터 서비스가 전면적으로 시행되었다. 은행, 핀테크사, 카드사, 투자사 등 33개 기관이 마이데이터 서비스를 제공하고 있으며[1] 앞으로 더 많은 기관이 참여할 것으로 예상된다. 마이데이터 서비스의 본격적인 시행에 앞서 2021년 12월1일부터 17개기관[2]에서 선도적으로 시범서비스를 선보였다. 이에 마이데이터 서비스를 가장 먼저 준비하고 오픈한 17개 시범서비스를 평가해 사용자 입장에서 우수한 서비스가 무엇인지 알아보고자 한다.본 평가는 컨설턴트로 팀을 구성하여, 5개 영역[3]

디지털 시대 우리들은 미디어를 통하여 수많은 통계와 마주한다. 그러나 누구나 한 번쯤 뉴스에 나오는 내용에 대해 “저 통계는 신뢰할 수 있는 걸까?” 하는 의구심이 생기는 때가 있었을 것이다. 또는 단순하게 알려주는 평균 수치 말고 좀 더 다양한 지표와 세부적인 내용을 알아보고 싶은 경우도 있을 것이다.위 그림은 13가지의 모양이 천차만별 다른 분포이지만, X축, Y축의 평균과 분산, 상관관계가 모두 같은 산점도다. 다시 말해, 맨 위의 공룡 그림은 나머지 12개의 통계 지표와 동일하다. 이 그림이 시사하는 바는 통계의 단순 지표는

1. 데이터 패브릭이란?기업에서 데이터를 자산화하고, 데이터 활용을 민주화 하기 위해서는 모든 직원이 필요한 데이터에 대해 빠르고 쉽게 접근×활용할 수 있어야 한다.그러나, 기존의 특정 조직 중심(IT부서, 데이터 및 분석 전담조직)의 데이터 접근×활용×관리 체계에서 벗어나 전사 업무조직으로 데이터에 대한 권한과 도구를 확산한다고 하더라도 여전히 장애물이 존재한다.빅데이터와 클라우드 시대의 활성화로 점점 더 많은 새로운 데이터가 이기종의 다양한 시스템에 분산 저장되고 있어 데이터에 대한 쉽고 빠른 접근과 활용, 그리고 통합적인 관리

- 본 글은 데이터 민주화 1부는 한국데이터산업진흥원의 2021년도 데이터산업백서에 기고한 글입니다. -많은 조직이 데이터라는 금광에 앉아 있지만 데이터의 잠재적 가치를 실현하기 위해 데이터를 분석할 효과적인 리소스가 부재한 상황이다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 필요로 하는 모든 개인에게 쉽게 접근하고 활용할 수 있는 체계를 제공하는 ‘소수 전문가에서 보통 사람으로의 데이터 활용 민주화’가 핵심적으로 필요하다.1. 데이터 활용 민주화의 등장 배경가. 데이터 주도 기업(Data Driven Enterprise)으로의 변화오늘날

데이터 자원 산업화 시대에는 원자재, 에너지, 인력, 토지, 자본 등이 중요한 자산으로 인식되면서 더 많고 좋은 자산을 확보하기 위해 경쟁하였다. 하지만 탈산업화 시대에는 물질적 자산보다 비물질적 자산, 즉 정보, 지식, 데이터 등이 중요한 자산으로 인식되고 있다. 데이터 관리는 그동안 기업에서 비용으로 취급되었지만 이제는 유용한 자산으로 취급하면서 이를 통해 부가가치를 창출하려는 접근이 이루어지고 있다.물질적 자산과 데이터 자산은 여러 면에서 차이가 있다. 물질적 자산은 사용할수록 줄어들지만 데이터 자산은 사용하지 않으면 별다른

경영 전략의 탄생 상품이 만드는 대로 팔려 나갔던 공급자 시장에서는 구태여 전략이 필요 없었고, 생산성 향상을 위한 관리가 중요한 위치를 차지하고 있었다. 그래서 프랑스 경제학자 세이(Jean B. Say)는 생산이 수요를 창출한다고 말했을 정도다. 하지만 비약적으로 생산 기술이 발달하면서 시장은 포화상태에 이르게 되었고, 넘쳐나는 상품 속에서 시장 점유율을 높이기 위해 전략적 접근이 필요하게 되었다. 가격 우위를 점하기 위한 규모의 경제, 기업 간 시너지를 위한 다각화, 변화에 민감하게 반응할 수 있는 내부역량 강화와 학습 조직,

상품이 아니라 데이터를 판다 최근만큼 데이터에 대한 관심이 높았던 시기는 없었다. 뉴스를 통해 빅데이터 혹은 데이터 분석에 대한 기사를 접하는 일이 흔해졌고, 4차산업혁명이나 AI가 각광을 받으면서 데이터의 중요성에 대한 인식도 높아지고 있다. 기업에서도 데이터를 접목하여 다양한 전략을 펼치는 경우가 증가하고 있다.맥도날드, 버거킹, 피자헛 등의 프랜차이즈 패스트푸드 업체들은 최근 데이터 기업을 앞다투어 인수하고 있다. 간편하고 저렴한 음식의 제공만으로는 더 이상 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문에 데이터 분석을 통해 차별성을 확보하려

데이터거래의 시작이제는 많은 기업이나 공공기관에서는 데이터를 쌓는 것에만 집중하지 않는다. 우후죽순 쌓여만 가는 내부 데이터를 어떤 데이터와 결합해 성과를 낼 수 있는지? 외부의 질(Quality) 좋은 그리고 분석·활용 가치가 높은 데이터를 어디에서 얻을 수 있을지 고민하고 있다.분석·활용 가치가 높은 데이터는 개인정보나 민감정보가 다수 포함되어 있는 경우가 많아 개인정보보호 등의 문제로 활용하지 못했다. 그러나 2020년 데이터 3법 개정, 데이터결합전문기관의 등장 등으로 지금까지 활용하지 못한 데이터셋을 그리고 타 분야의 유용

“공간정보”란 지상ㆍ지하ㆍ수상ㆍ수중 등 공간상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보[1]를 말한다.국가공간정보는 정책 및 행정ㆍ민원 전 분야에 활용되는 핵심 기반정보이자 현실과 가상을 연결하는 기반데이터로 그 중요성이 부각되고 있다.정부 예산으로 생산되는 수 많은 국가공간정보는 기관별 다수의 시스템 또는 플랫폼에서 관리ㆍ공유되고 있어 사용자 입장에서 어떠한 공간정보가 어디에 무슨 방법으로 제공되고 있는지 알기 어렵다. 이에 다양한 국가공간정보를 통합하여 수집ㆍ제

이번 영상에서는 Hadoop Default 저장소인 HDFS의 특징과 단점을 통해 Apache Ozone이 대두된 배경을 살펴보고, 차세대저장소인 Ozone의 특징과 적용시점을 살펴보고자 합니다.Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)Hadoop은 대용량 데이터를 분산 저장하는 기능과 분산 저장된 데이터를 분석 및 처리하는 기능으로 구성됩니다.HDFS는 Hadoop의 Default 데이터저장소로, 대용량 파일을 분산된 서버에 저장하고, 그 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 파일 시스템입니다. 1.

사례3. 농기계 기업에서 농업 플랫폼 기업으로, 존디어농업 솔루션 플랫폼 존디어존디어는 농업계에서 경기 침체를 극복하고 비즈니스 재정의를 통해서 플랫폼 기업으로 거듭난 회사입니다. 해당 기업은 전통적 제조 대기업에서 ‘애그리테크 전문기업’으로 꾸준히 변신하고 있으며, 현재는 데이터를 통해 효율적인 농업을 위한 솔루션을 제공하고 있죠. 중장비, 농기계 제조업의 경기 침체앞서 언급했듯이 존디어는 세계적인 미국계 중장비, 농기계 제조회사입니다. 1837년 설립 이후 세계 최대 농기계 생산업체로 발전했지만, 농업경기 침체와 제조업 기업의

이번 영상에서는 SQL On Hadoop 분석 도구인 Hive와 Impala의 특징을 살펴보고, 도구 특성에 맞는 활용처를 살펴보고자 합니다.Hive(하이브) Hadoop에 적재돼 있는 파일의 메타정보(파일 위치, 이름, 포맷 등)를 Table Schema 정보와 함께 메타스토어에 등록하고, Hive Query를 수행할 때 메타스토어의 정보를 참조해 마치 RDBMS에서 데이터를 조회하는 것 같은 기능을 제공합니다.(최신 버전은 2.3.8 임)1. 대두 배경기존 맵리듀스(Map-Reduce) 코딩을 통해 데이터를 분석하던 방식을 개발

1. 고대 이집트인의 얼굴을 복원하다고대 이집트인의 얼굴이 복원되었다고 한다. 2021년 9월 16일자 뉴스위크에 관련 기사가 실렸다. 미국의 파라본나놀랩은 DNA에 보관된 데이터로 사람 얼굴을 만들어냈다.DNA 데이터는 ENA(European Nucleotide Archive)로부터 넘겨받았다. 이들은 기원전 7백년부터 5백년 전에 살았던 사람이다. DNA에는 사람의 설계도 데이터가 들어있고, 이를 해독하여 복원한 것이다. DNA 데이터 구조는 저절로 만들어진 것일까? 누군가 설계한 것일까? 이들이 미이라 형태로 발견되기는 했지만

데이터는 21세기의 새로운 석유라고 합니다. 데이터를 잘 활용하면 큰 성과를 낼 수 있기 때문입니다. 수많은 기업들이 데이터 엔터프라이즈가 되기 위해 여러가지 시도를 하는데요. 데이터 엔터프라이즈의 개념, 성과와 특징에 대해 영상을 통해 확인해보세요! 투이톡 구독하기: https://www.youtube.com/channel/UCNOcyPHY9cMDE1f05yvvH7g?sub_confirmation=1