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고성능 AI 분석, 기대를 현실로! ‘Dall-E’와 ‘챗GPT(ChatGPT)’는 아마도 올해 가장 핫한 키워드일 것이다. 두 가지 서비스 영역은 그림과 텍스트로 각각 다르지만, 공통점이 하나 있다. 고성능 분석 환경에 기반한 AI 모델이라는 점이다. 멀게만 느껴지던 AI 분석은 어느새 우리 일상 깊숙이 들어와 버렸다. 데이터가 기하급수적으로 증가하는 요즘, 이러한 고성능 분석 환경은 기업에 더욱 필요해졌다. 그리고 고성능 분석 환경의 핵심에는 AI 분석을 위한 필수 요건인 고성능 데이터 레이크가 자리하고 있다. 데이터 웨어하우스부터 고성능 데이터 레이크까지 데이터 분석에 기반한 인사이트를 도출하는 일은 기업들이 이미 오래전부터 해오던 일이다. 초창기 IT 시장에 등장한 RDBMS 기반 데이터 웨어하우스가 그 시작이다. 당시에는 형태가 .. 더보기
금융권 인공지대 시대를 이끄는 단계별 AI 솔루션을 주목하라 AI는 산업 분야와 상관없이 이미 우리 생활 속에 깊숙이 들어와 있다. 휴머노이드 로봇부터 완전자율주행 자동차까지, 자동차 산업에 AI가 일상화된 지 오래다. 금융 서비스 영역에서도 많은 기업이 AI, 분석 등 신기술 활용에 적극적이다. 금융산업에 AI를 적용하기 위한 요소 금융권은 다른 산업에 비해 AI를 적용하기에 훨씬 더 좋은 인프라 조건을 갖추고 있다. 이는 두 가지 이유 때문이다. 다른 산업과는 비교할 수 없을 정도로 많은 데이터, 그리고 데이터의 정확도가 높다는 것이다. 방대한 양의 데이터는 정확한 예측과 의사결정에 중요한 밑거름이 된다. 실제로 금융권에서는 금융 시장분석 및 전망, 금융상품 추천, 담보물의 가격 결정, 리스크 측정 및 관리, 업무 자동화 등 사실상 전 분야에서 이미 AI를 활.. 더보기
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
IT 업계를 관통할 2022년 효성인포메이션시스템 솔루션 I 코로나19 팬데믹 속에서도 성장했던 국내 IT 산업이 2022년 성장세를 이어갈 수 있을 것인가. 답은 예스(Yes)다. 2022년에도 여전히 관심을 받는 클라우드와 데이터 관리·분석 시장, 새로운 트렌드가 된 메타버스 등 성장을 견인할 수 있는 요소는 많다. 데이터 전문 솔루션 프로바이더로 우뚝 설 효성인포메이션시스템의 2022년 주력 솔루션과 전략 그리고 IT 트렌드를 2부에 걸쳐 살펴본다. Chapter 1. 기업 데이터 혁신의 중심 ‘데이터 레이크’ 시장으로 무한 질주 2021년은 코로나19 영향으로 인한 비대면 업무 활성화와 디지털 전환을 위한 투자 확대, 메타버스 등장 등 다양한 변화와 함께 IT 투자가 지속해서 증가한 한 해였다. 특히 데이터와 관련된 전후방 산업의 규모 역시 놀라운 속도로 .. 더보기
DX 시대, 성공적인 AI 프로젝트를 완성하는 핵심 포인트 DX 시대에 많은 기업은 ‘비즈니스 성과 달성’이라는 목표를 위해 클라우드를 선택한다. 그러나 클라우드를 통해 소기의 목적을 이루기 위해서는 적정 비용, 프라이빗과 퍼블릭 클라우드 간 유연한 상호 전환, 안정성·확장성·성능 관리 등이 뒷받침돼야 한다. AI 프로젝트의 목표도 클라우드와 마찬가지로 ‘비즈니스 성과 달성’이지만, 프로젝트 성공을 위한 요건에는 다소 차이가 있다. AI 프로젝트를 추진하려는 기업들은 다음의 세 가지 사항을 특징적으로 요구한다. ▲클라우드, 컨테이너, VM(가상머신), GPU 연산, 빅데이터 구축 등 복잡한 인프라와 높은 솔루션 비용 문제 해결 ▲AI 모델에 대한 높은 기대치 충족 ▲실제 사용자를 위한 개발과 운영 관리 프로세스 가이드 등이다. AI 프로젝트를 성공적으로 실행하기.. 더보기
'데이터사업팀', 데이터의 무한한 가치를 열다 데이터가 폭증하면서 유연한 인프라에 다양한 종류의 데이터를 비용 효율적으로 저장하고 활용하는 데이터 운영의 혁신이 필요해졌다. 데이터 가치를 높이는 일의 중요성은 공감하면서도 활용 방법을 고민 중인 기업들을 위해 데이터사업팀이 나섰다. 데이터, 알아야 쓸 수 있다 효성인포메이션시스템의 데이터사업팀은 지금, 누구보다 바쁜 날들을 보내고 있다. 데이터 관리와 활용에 대한 요구가 높아지고 방법을 고민하는 기업들이 늘면서 데이터사업팀의 비즈니스가 IT 시장의 핵심으로 부상했기 때문이다. “데이터 비즈니스는 10여 년 전부터 등장했지만, 성장이 더딘 편입니다. 데이터를 적극적으로 활용하고 분석하는 환경을 만들고 싶은데, 어디부터 해야 하는지 고민하느라 선뜻 시작하지 못하는 기업들이 많기 때문이죠. 일례로, 제조업.. 더보기
HCSF, 데이터 시대가 원하는 차세대 고성능 인프라 정확하고 빠른 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하려는 기업이 늘고 있다. 이전에는 데이터를 저장하는 일이 주 관심사였다면, 최근에는 데이터 저장을 넘어 분석을 위한 고성능 인프라에 주목하고 있다. 완벽한 데이터 분석을 위한 인프라의 요건과 이를 충족시켜주는 최적의 솔루션을 만나본다. 데이터 분석을 위한 최우선 조건 데이터 분석을 위해서는 고성능 스토리지가 필수적이다. 분산된 데이터를 여러 애플리케이션과 연동할 때 다양한 프로토콜을 지원하고, 데이터를 신속히 가져와서 분석해야 하기 때문이다. 이 때 데이터 분석과 관리를 위한 단계별 요구사항을 충족시켜주지 못하면 데이터는 사일로화 된다. 결국, 데이터 분석을 원하는 사용자들은 분석 비용과 시간이 증가할 뿐만 아니라, 데이터 인사이트를 도출하기 어려운 한계.. 더보기

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