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현장의 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안 “요즘 AI에 대한 이야기가 무척 흔합니다. 하지만 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 것인가라는 질문에 답할 수 있는 사람은 그리 많지 않습니다. ‘어떤 업무에 AI를 적용할 수 있을까?’, ‘비즈니스 적용을 위해 알아야 하는 AI 지식은 무엇일까?’, ‘적용 프로세스와 고려 사항은 무엇일까?’, ‘솔루션과 인프라 등 도입 시 필요한 항목은 무엇일까?’, ‘참고 사례로는 어떤 것들이 있을까?’, 이와 같은 질문과 해답을 차근차근 살펴볼 필요가 있습니다.” 한국 IDG가 주최한 ‘클라우드 & AI 이노베이션 2023’ 컨퍼런스에서 효성인포메이션시스템의 김형섭 컨설턴트는 ‘현장에서 듣는 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안’(Add AI to your Business)를 주제로, 현장에서 제기되는 5가지 질문.. 더보기
DX, 장벽을 허물다 국내 기업들의 디지털 전환(DX) 속도가 빨라지면서, 디지털 전환 관련 시장은 지난해와 비교해 최소 2배 이상 성장하고 있다. 고객들에게 더욱더 전문적이고 원활한 디지털 전환을 지원하기 위해 DX사업본부를 출범하며 적극적인 비즈니스를 펼쳐온 효성인포메이션시스템. 제품과 서비스, 조직을 꾸준히 확장하며 고객의 성공적인 미래를 함께 그리는 효성인포메이션시스템 DX사업본부와 주요 솔루션을 만나본다. 변화가 불러온 새로운 비즈니스 “제품 영역이나 솔루션, 산업 분야를 구분하지 않고 디지털 전환을 목표로 하는 기업 모두가 DX사업본부의 고객입니다. 분야별 영업 조직과 함께 활동하며, 기업들이 원하는 디지털 전환 방향에 대한 계획 수립부터 전체적인 그림을 그리는 조직이라고 할 수 있죠. 시작부터 고객과 발을 맞춰 .. 더보기
AI 시대를 선도하는 비결 최근 산업 분야에서의 핫 트렌드는 두말할 것 없이 ‘AI(인공지능)’다. AI 서비스 시대는 이미 시작되었으며, IT 비즈니스에서 AI는 더욱더 주목받을 전망이다. 산업별로 활발하게 활용 중인 AI의 현황부터 도입 유형별 차별화 전략 등을 알아본다. AI, 거스를 수 없는 트렌드가 되다 IDC가 올해 초 발표한 자료에 따르면, 국내 AI 시장은 향후 5년간 연평균 15.1%의 성장률을 기록할 것으로 나타났다. 2020년에 8,072억 원이던 국내 AI 시장의 매출 규모는 2025년에 1조 9,074억 원까지 성장할 것이라는 전망이다. AI 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어 부문으로 구분할 경우, 그 비율은 30:40:30으로 추정되며, 2022년 AI 하드웨어 인프라 시장 규모만 3,363억 원에 달.. 더보기
초고성능 데이터 서비스 플랫폼 ‘HCSF’, 협업의 활주로 타고 비상하다 히타치 밴타라의 글로벌 기술 협력 파트너인 데이터 플랫폼 전문기업 웨카IO가 올해 한국 지사를 설립하고 국내 영업에 박차를 가하고 있다. 이에 효성인포메이션시스템의 데이터 솔루션 비즈니스도 더욱 탄력을 받고 있다. 효성인포메이션시스템은 웨카IO와 협력해 최신 GPU 워크로드, 고성능 데이터 분석, AI/ML 등을 지원함으로써 기업의 데이터 비즈니스의 성공을 위한 초석인 인프라 환경을 제공한다. 최근에는 데이터 기반의 경영을 지원하기 위해 GPU DBMS 전문기업 스크림(SQream)과의 협업도 강화했다. 이를 통해 대용량 데이터의 신속한 분석과 엔터프라이즈 AI/ML 혁신까지 지원한다는 게 목표다. 그리고 이 모든 협업의 중심에는 효성인포메이션시스템의 HCSF 솔루션이 있다. 데이터 레이크를 위한 완벽한.. 더보기
데이터 수집부터 통찰력 확보까지, 완벽한 데이터 통합 분석 로드맵 정형·비정형·반정형 데이터 등으로 데이터의 종류와 형태가 다양해지고 데이터 양이 급증했지만, 기업에는 빅데이터를 처리할 이렇다 할 플랫폼이 없어 문제가 된 시기가 있었다. ‘빅데이터’라는 용어가 회자된 2010년대 초반의 얘기다. 몇 년이 지나서야 기업들 사이에서 데이터 수집을 목적으로 하는 빅데이터 인프라 플랫폼 구축이 시작되었다. 데이터는 넘쳐나는데 정작 분석에 활용할 수 있는 데이터는 많지 않았기 때문이다. 그런데 빅데이터 플랫폼을 구축하고 보니 또 다른 문제가 발생했다. 분석에 활용되지 못한 채 방치되는 ‘다크 데이터(Dark data)’가 많아진 것이다. 이는 빅데이터 인프라 구축의 목적을 ‘데이터의 품질’이 아닌 ‘데이터의 수집’에만 두었기 때문에 발생한 문제다. 다크 데이터는 현재도 심각한 .. 더보기

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