흩어지는 기억과 생각 저장소

Microsoft '소비자의 마음을 훔쳐라.' 세미나 (2015.6)

전반적인 내용은 IoT 와 Cloud 보안에 대한 Trend 및 Microsoft 의 관련 솔루션 소개와 아모레퍼시픽의 MS BI 도입 사례에 대한 소개였고 현재 급격하게 성장하고 있는 IoT 시장 및 Wearable Device 들에 대한 Trend와 아모레퍼시픽의 MS BI 도입 사례가 인상 깊었다.

결국 ‘소비자의 마음을 훔쳐라’ 라는 화두는, IoT와 Cloud라는 플랫폼 아래에, 얻어지는 수많은 Data를 가지고, 소비자에게 도움이 되는 새로운 서비스를 창출할 수 있는 방안이 무엇인가? 로 풀이가 되었던 것 같다.

끊임없이 Issue가 되었던 Big Data/분석 부문 중에서도 IoT를 통한 Machine Data 활용이 점점 구체화가 되고 있구나, 라는 것과 그것을 수행하기 위한 Infra 또한 발전하고 있다는 점 또한 느낄 수 있었다.

아모레퍼시픽의 사례의 경우, 흥미로웠던 점은, 성공사례 보다는..

MS BI를 도입하며 BI System의 고도화를 진행하였으나, 기존 System 및 유지보수 환경을 재활용하려다 오히려 비효율적인 아키텍처를 구성하고, BIZ의 요구사항을 중구난방으로 수용하다 실패한 Case를 중점적으로 소개한 점이다.

기존 Architecture 및 IBM outsourcing 유지보수를 그대로 이용하려다 보니, ETL Tool이 혼재되어 사용하게 되고, 현업의 요구를 무리하게 수용하다 초기 목적을 잃고 프로젝트의 범위가 커진 것이 오히려 실패의 요인이 되었다는 내용이었다.

해당 사례를 들으면서 우리 회사에서도 Need의 파악에 시간을 투자하기 보다는 기술 도입에 집중하여 목적을 그르치거나, 익숙한 기존 Vendor 에 포커스를 맞추어 비슷한 실수에 빠지는 경우가 많지 않은가? 라는 자문을 해볼 수 있었다.

l  세미나 명 : MS MTA ‘소비자의 마음을 훔쳐라’ 세미나

l  일시 및 장소 : 5/13(수) 한국MS 사옥

l  주요 내용

1.   소비자와 생산자의 화두 사물인터넷이 가져올 소비 환경의 변화.    -  황병선 KIAST 대우 교수

u  IoT의 정의 핵심

-       ‘인간의 명시적인 개입 없이’ 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등의 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연락망

e  즉 사용자가 무언가 명령을 내려서 기능이 실행되는 (외부에서 집의 전등을 끈다거나..) 서비스는 IoT가 아님.

e  사용자의 정보를 모아, 지능적으로 기계가 사용자에 서비스를 알아서 제공하는 것이 IoT platform의 핵심

u  IoT 사례

-       스마트 홈 시장

e  벨킨 전기콘센트 : 외부에서 집안의 전등 제어를 하는 기능 제공에서 시작 -> App에서 Censor 데이터를 받아 활용을 할 수 있는 platform으로 발전

e  가정용 CCTV : 국내에서도 시장이 커지고 있음, 단순히 감시의 목적을 넘어, 대상의 얼굴을 인식하여, 가족/이방인들이 공간에 출현했는지를 Smart Phone으로 보내줌

e  IoT 조명 : 사용자의 사용형태 및 주변 조도를 체크하여, 자동으로 조명 on/off, 밝기 조정등

e  이와 같은 제품들을 Packaging 하여 통신사, 보안 업체에서 제공하려는 움직임들이 보이는중

-       Wearable 시장

e  Smart Watch : 기능이 다양화 되고, Smart phone 제조사가 아닌 중저가 시계 제조사에서도 Smart Watch 시장에 들어오기 시작.

              디자인은 기존 시계와 다를 것이 없는 수준에서 Smart 기능만 탑재하는 형태가 Trend

e  Smart Glass : Google Glass 가 출시되었으나, Trend가 너무 앞서갔다는 평가.  기존 안경과 같은 거부감 없는 디자인으로 개발되는 Trend로 변화 중

e  기타 : 영유아 체크 발찌, 신발깔창, 농구공 등 Data 수집이 가능한 Smart 제품들이 출시중

2.   Windows 10, Microsoft IoT가 미래 소비자에 일으킬 혁명에 대한 예견       -  Microsoft 김영욱 부장

u  IoT의 3 요소?

-       Device, Service, S/W

u  IoT기술 관련 Windows 10의 장점

-       Core가 매우 Light 해져서 어떤 Device에든 동일한 형태로 설치 가능

e  모든 Device에 통합적인 개발 Platform이 가능해짐.  예를들어 PC Windows10에서 개발한 App을 Code 변경없이 그대로 타 Device에 옮겨 실행 가능

u  기타 MS의 IoT관련 Roadmap

-       Windows Azure에서 실시간 분석 , IoT 전용 Cloud Platform 제공 예정

3.   유통/서비스업을 위한 신뢰할 수 있는 클라우드의 조건    -  Microsoft 윤찬 변호사

u  Cloud 도입 시 보안에 대한 검증 Point

-       사이버 보안 : Data를 외부 공격에서 지킬 수 있는 능력이 확실한가?

-       Data Privacy : 고객의 Data가 다른 목적을 가지고 활용되는 것은 아닌가?

-       법령 준수 : Data 보호를 위한 법령 준수를 하고 있는가?

-       투명성 : 상기 3가지 조건을 보장하는 과정을 고객에게 투명하게 공개하고 있는가?

u  MS Cloud의 준법요건

-       ISO, 유럽 등 다양한 국제 표준 인증을 취득

4.   하이브리드 클라우드 스토리지를 활용한 데이터 통합 방안 소개    -   Microsoft 함광석 부장

u  MS의 하이브리드 클라우드 스토리지?

-       Microsoft StorSimple (Storage Appliance) + Microsoft Azure (Cloud Service) 를 연동하여 제공하는 서비스 형태

e  대용량 비정형 Data 관리를 위한 수요가 늘어나고, 기존 환경에서 늘어나는 Data를 감당하지 못하는 경우가 발생

e  StorSimple Appliance 장비에는 자주 사용되는 Data 위주로 저장이 되고, 나머지 Data(Cold Data나 백업성 Data)는 자동적으로 Microsoft Azure (cloud Storage) 에서 관리되도록

유기적으로 연동된 서비스 형태

e  자주 쓰는 Hot Data는 사내 Appliance에 저장하여 응답속도를 빠르게 유지하고, 이 외 Data는  Cloud 환경에 저장. 

e  Cloud 부문은 몇 번의 클릭으로 용량증설이 가능하여 백업성 Data 관리 시 유연성이 강점

u  SK 건설 도입 사례

-       주요 자산인 프로젝트 산출물(비정형 Data)가 폭발적으로 증가하여 기존 NAS Storage에서 관리 한계를 느껴 MS 하이브리드 클라우드 환경 구축

5.    아모레 퍼시픽 MS BI 도입 사례      -   아모레퍼시픽 유성욱 과장

u  아모레 퍼시픽의 BI 시스템 환경

-       SAP ERP 기반, Oracle DB 및 MS BI 사용

u  MS BI의 장점

-       Excel 기반으로 일반 User가 쉽게 접근가능, Report 개발 편의성, 비정형 분석에 강점이 있음

u  진행 했던 BI Project에 대한 소개

-       진행 목적 : 소수의 담당자 및 임원용 Dashboard로만 사용되던 기존 BI system을 진정한 분석 목적으로 사용하고자 BI System 구조 변경 및 MS BI 도입으로 고도화 진행

-       의견 : 결론적으로 초기 진행 Project는 실패했다고 평가

e  기존 환경을 재활용 하려 하다 보니, ETL Tool이 단계별로 혼재하고, 관리 Point가 복잡 해짐

e  기존 목적인 생산 Division에서 벗어나 SCM 전체로 Project가 확대되었고, 결과물이 목적성을 잃음

e  무리한 추진 범위 등

u  BI Project 진행에 중요 Point

-       구조를 최대한 간단하게, 기존 환경에 얽매일 필요 없음

-       테스트 기간을 길게 가져가야 함. BIZ와 유기적으로 필요한 Report를 생산하기 위해 많은 Test가 필요

IBM SolutionsConnect 2015 세미나 내용 정리 (2015.2.24 - 아카이브)

지난 2월 24일 참석한 IBM SolutionsConnect 2015 참석 후 보고내용

Hot Issue인 빅데이터, 옴니채널, 보안, 인공지능 4가지 주제에 대한 IBM 관점의 최신 Trend를 소개하는 자리였다.

모바일 인프라가 확산되며 클라우드 환경이 발전하고, 그에 따라 위 소개된 4가지의 주제가 더욱 중요해진다는 설명으로 세미나가 진행되었다.

키노트 세션에서 모바일의 중요성을 거듭 강조한 부분과 연관이 있겠지만,

금번 세미나는 세미나 등록, QnA, 이벤트와 같은 모든 부분들이 스마트 폰의 어플을 통해 진행되어 졌다는 것이 인상 깊었다. (행사 진행 전문 앱 ‘콩콩’ 으로 진행 됨)

그리고 한국 최초로 IBM의 Watson (인공 지능 시스템)을 시연하여 Watson과 대화하는 자리를 가졌으나, 시스템 문제가 발생하여 정상 진행이 되지 못해 아쉬움을 남겼다.

아래 주요 내용 정리

l  키노트 세션                < 셜리 위 추이 IBM Korea 사장>

n  클라우드 인프라의 중요성이 점점 높아져 기업들의 IT 인프라를 클라우드로 모두 교체하는 것은 대세가 될 것이라는 내용과 함께 여러 IBM 고객 사례들 소개

n  최근 한국 기업들의 신기술 도입 형태를 보면 업종에서 비슷한 사례가 있는지? 를 검토하여 안정적인 기술만 도입하려는 경향이 있는데, 이제는 동종 업계 뿐 아니라, 타 업종의 사례도 주의깊게 연구해야 함

-       예) 삼성전자는 현재 선두 기업으로 동종 업계 사례 보다는 최근 ZARA와 같은 리테일의 판매/재고 처리 사례들을 벤치마킹 활용 중

n  이제는 Mobile First 관점이 필요

n  IBM 사례

1.     호텔스컴바인

-       IBM의 빅데이터 솔루션 도입.

-       가격 비교, 고객 개인화 추천 엔진에 활용

2.     Banorte bank

-       고객 개인화 서비스 제공

-       옴니 채널 제공 (Online으로 고객이 은행업무 보던 정보를 연동하여 은행 창구에서도 활용)

3.     윔블던 테니스

-       관객에게 새로운 관점의 중계/ 볼거리 제공 (선수의 경기 패턴 분석, 승리 예측 등)

l  빅데이터 – 새롭지 않은 데이터, 새롭게 접근하는 데이터, 그 새로운  <조성준 서울대 교수>

n  데이터 분석의 트렌드는 BI Reporting -> 예측 분석 -> 예지 대응 분석 -> 컨텍스트 인지 컴퓨팅과 같은 형태로 발전 중

n  텍스트 마이닝의 경우 초반에는 소셜 데이터 분석에 초점이 맞춰졌다가 다시 기업 내부 텍스트 데이터를 활용하는 방안으로 트렌드가 변하고 있음

n  활용 사례

1.     아마존의 예측 배송

-       고객이 많이 조회한 특정 제품을 구매가 일어나지 않아도 미리 배송을 해버리고, 고객이 결제를 하면 양도하고 아니면 돌려보내는 방식의 세일즈 진행

2.     BMW

-       데이터 기반의 설비공정 구축

-       에너지 정비 및 품질 관리에 활용

-       핵심설비의 고장예측 및 다운타임 최소화, 부품 품질 이슈의 선제 대응

3.     삼성전자

-       예측을 통한 결품 및 과잉재고 제거

-       판매데이터, SCM 재고 데이터 등을 활용하여 다양한 의사결정

l  옴니채널 – 다양한 채널, 단일한 아키텍쳐, 그 새로운 길   <박종일 커넥팅랩 대표, 김준홍 IBM 상무, 이용호 IBM 부장>

n  옴니채널이란?

-       소비자가 온라인, 오프라인, 모바일 등 채널에 구애받지 않고 다양한 경로를 넘나들며 상품을 검색, 구매할 수 있도록 한 서비스

n  옴니채널의 원동력

-       스마트 기기 보급의 증가

-       고객이 구매과정에서 다양한 경로로 정보 습득 및 탐색을 하기 시작

-       스마트 폰을 통해 고객이 점원이 전달하는 수동적 정보를 취하기 보다 자발적으로 정보 습득 진행

n  옴니채널 사례

1.     교보문고

-       온라인에서 구입한 책을 당일 내, 오프라인 서점에서 바로 전달 받을 수 있는 서비스 제공

-       온라인의 가격경쟁력을 오프라인에서도 유지함

2.     롯데백화점

-       Lotte.com 에서 구매한 상품을 오프라인 지점에서 수령 가능 (현재 9개 지점에서 서비스 제공

-       에너지 정비 및 품질 관리에 활용

-       핵심설비의 고장예측 및 다운타임 최소화, 부품 품질 이슈의 선제 대응

l  보안 – 누구나 얘기하는 보안, 아무나 할 수 없는 보안, 그 새로운 길    < 신수정 KT 전무>

n  보안 대응이 어려운 이유

-       보안 시스템의 기술적/관리적/운영적 한계

-       모니터링 관제의 한계

-       직원 개별 인적 실수

-       지속화 변경관리 이슈

n  대응 방안

-       다양한 솔루션 통합. 솔루션별 강점 및 한계가 존재. 여러 솔루션을 통합하는 부분 필요

-       보안 시스템의 지속적인 최적화 및 활성화.  어렵게 도입 후 기본 기능만 사용하고 거의 활용하지 않는 경우가 대부분 -> 평소에 이슈가 없어서 중요한 시스템으로 다루어지지 않기 때문

n  패러다임의 변화가 필요

-       방어할 수 있다는 관점 -> 언제든 뚫릴 수 있다는 관점

e  1차/2차/3차 방비를 구성하여 언제든 뚫릴 수 있다는 관점을 가지면 설계 자체가 바뀌게 됨. 더 많은 Case 대비 가능

l  인공지능 – 막연하지만 분명한, 그 새로운 길      <이강윤 IBM 상무>

n  인지 컴퓨팅이란?

-       기존의 정보를 기반으로 새로운 정보를 이해하여 최선의 결정을 진행. 해당 정보는 다시 축적되어 다음 결정의 척도가 됨

-       사람이 학습하는 것과 같은 원리로 컴퓨터가 자신의 지식을 쌓는 것

-       Rule Base System과는 다른 개념으로 인지 컴퓨팅의 경우 컴퓨터가 자신의 Rule을 경험에 따라 변경/수정 함

n  적용사례

-       헬스케어 : 암에 대한 치료법/임상실험 데이터를 기반으로 개인에 대해 가장 알맞은 치료법 제시

-       금융 : 개인의 자산이 시장에서 지속적으로 변하는 Data를 축적하여 자산관리에 활용

-       요리 : 조리법과 식품 데이터를 통해 조합하여 새로운 레시피 개발

-       소셜커맨드센터 : 기업에서 인지컴퓨팅을 활용한 소셜 데이터 커맨드 센터를 구축하여 기업정보를 분석하고 가시화

Oracle Business Analytics on Cloud 세미나 정리 (2014/12/4 - 아카이브)

​전반적으로 Oracle의 Cloud 제품 전략 및 EPM/BI Cloud 제품 소개가 진행된 자리..

Oracle이 향후에는 On-premise 제품보다 Cloud 제품에 비중을 두어 로드맵을 구축할 내용이라는 것과 (제품의 신규 기능 같은 부분들은 Cloud 제품군에 먼저 반영한다고 함)

Oracle Big Data Discovery 라는 Big data 전용 Visualization Tool (Hadoop Data source에 최적화된 BI툴) 이 출시 될 것이라는 내용이 인상 깊었다.

많은 사람들이 시기의 문제일 뿐, 언젠가는 자연스럽게 기업에서 Cloud 형태 System Infra를 주력으로 활용할 것이라고 예상하고 있다.

특히 Data 분석 부분은 처리 속도와 관리성의 문제 때문에 우선적으로 그 흐름이 진행될 것이라 생각이 된다. 

국내 Reference가 아직은 더 쌓이고, 서서히 그 흐름에 맞출 준비를 하겠지만..

항상 Cloud Trend는 모니터링하고 있어야 할 것 같다.

) -->l  행사 명 : Oracle Business Analytics on Cloud

) -->l  일시 : 2014/12/4

) -->l  장소 : 잠실 롯데월드 호텔

) -->l  주요 내용

) -->1.     Keynote Session

@ Data 부문 Cloud Issue의 흐름

) -->-       Device에 종속받지 않는 Data 사용이 주요 Point

) -->-       DaaS(Data as a Service), SaaS, PaaS, IaaS 다양한 서비스를 많은 벤더에서 제공 중

DaaS의 경우 일반적으로 마케팅, Sales 정보 Data를 On-Demand 형태로 제공하는 서비스

) -->-       No SQL, Hadoop, RDBMS의 다양한 Data Source군을 통합하여(Datalake라는 개념) Query를 통해 한번에 조회할 수 있는 시스템을 지향하고 있음

) -->2.     Planning & Financial Report의 Cloud 전략

@ Cloud를 통해 얻을 수 있는 이점

) -->-       Developer : 최신 기술 적용에 대한 부담이 없음, BIZ 의 요구사항에 빠른 대응 가능

) -->-       IT 관리 : Infra, Performance 관리 효율 증대, 설비 투자, 관리 비용 감소

) -->-       BIZ : 편리한 사용, IT 부서와 효율적인 업무 가능

                @ Hyperion Cloud 제품 특징

) -->-       Mobile 기능 강화 (PC 상에서 제공하는 기능의 90%이상을 Mobile에서 제공)

) -->-       Upgrade, Patch 관리 등을 모두 Oracle에서 제공

) -->-       현재 Global하게 많은 기업이 도입

) -->3.     BICS (Business Intelligence Cloud Service)

@ BICS 제품 설명

) -->-       월 정액 개념으로 BIEE Cloud 제품 사용 가능

) -->-       해당 서비스 이용 시 Oracle DB Cloud 제품도 함께 사용할 수 있는 형태로, BI Service 뿐만 아니라, Data 관리도 Cloud 서비스를 통해 가능

) -->-       이 외 Data 분석 강화 툴인 Visual Analyzer 나 Data modeling, 전용 ETL Tool 도 Packaging 하여 제공

) -->-       서비스 이용 중지 시에는 Cloud 상의 Data와 OBIEE Source 들을 Back-up하여 고객에게 제공 (추후 사용 가능하도록)

) -->e  기존 OBIEE on-premise Version과 다른 제품이라고 봐야 함. 화면 구성이나 Query를 만드는 방식은 비슷하나, Meta data, 권한체계 구성 등은

새로운 방식을 적용하고 있음

) -->e  해당 제품은 BI Software (SaaS) 와 Oracle DB/WAS (PaaS) 를 동시에 제공하는 형태의 서비스임

) -->e  Oracle에서 OBIEE에 새로운 기능 추가 시 Cloud 제품에 먼저 반영하는 것을 정책으로 결정. 향후 Cloud 서비스에 많은 비중을 둔다고 함

Oracle Business Analytic Seminar (2014/9/2 - 아카이브)

아래 팀에 보고한 내용 요약

Oracle 제품인 Endeca 와 Real Time Decision 을 활용한 사례가 주를 이루었고, 당사 Endeca 도입 사례도 잠시 소개가 된 자리.

Endeca는 현재 Global에는 활용 및 성공 사례가 많은 편, 국내는 당사를 포함하여 4군데 에서 Project 진행 중.

 사례들을 보면서 느낀 점은, 대부분의 사례가 정형, 비정형 Data와의 결합으로 새로운 가치를 창출하는데 Endeca를 사용하였다는 점이다.

 오라클이 당사 사례를 소개하면서 개선점으로 내세운 부분은 기존 BI에 산재해 있던 KPI를 몇 개의 화면으로 통합하여 직관적인 대시보드를 경영층에 전달했다는 부분인데, Endeca를 통해 정형 Data Mart 구축을 단축 시킨 부분은 있겠지만 여전히 제품의 목적에 맞는 진정한 Value는 활용하지 못하고 있다는 생각이 들었음.

제품 도입 Project의 시발점이 실무진이 아니라 경영층이 강력하게 Driving 하여 시작되었다는 것에 문제가 있음. 경영층이 원하는 View를 제공한다는데 있어서 가치있는 일이겠지만, 활용도가 얼마나 높을지는 사실 물음표 상태. 나도 관련 실무진으로서 향후 많은 반성과 노력이 필요.

l  세미나 명 : Oracle Business Analytics Seminar

l  일시 : 2014/9/2 (화)

l  장소 : 잠실 롯데 월드 호텔

l  세션별 주요 내용

n  빅데이터, Data Scientist     (한국외대 최대우 교수)

빅데이터 Trend 전반 소개

1.     기업들이 Big Data 도입 시 문제점

-       자동화가 가능한 분석 부분을 자동화 하지 않음

-       시각화가 잘 표현된 축약된 보고서를 만드는 능력이 떨어짐

-       신기술 및 분석 Trend에 대한 재교육 부재

2.     Data Scientist 의 필요 소양

-       IT Skill (Programming, Infra 구축 능력)

-       Data Skill (머신러닝 등의 이론 및 분석 기법 활용 능력)

-       업무 Skill (업무 Workflow 파악, Communication 능력)

n  Self-Learning 엔진을 활용한 리얼타임 경영 (김환민 Oracle Consultant)

Oracle Real Time Decision 제품 설명

1.     Real Time Decision의 의미

-       Data 분석 결과를 경영 일선에 실시간으로 연결 시킬 수 있는 체계

2.     Oracle Real Time Decision 제품 목적

-       기존의 Data를 통해 Decision Model을 만든 후 신규 Data가 입력되면 어떤 방향의 Action이 가장 적합한지 실시간으로 정답을 도출해주는데 사용 목적

-       예를 들면 기존 고객 Data들을 가지고 Model을 구축하여 고객이 Web site에 접속 시 해당 고객 data 및 접속 경로 등 Web log를 실시간 분석하여 맞춤형 광고를 표출해주는데 사용가능

-       현재 실시간 Data를 입력 받아 Decision Model의 Rule을 Self-Running을 통해 자동으로 update 시켜주는 것이 주요 장점

e  즉 Decision Model 및 Rule 관리를 용이하게 해주고, 그에 따른 결과를 시각화 하여 분석할 수 있는 Tool로 생각됩니다.

n  Big Data 투자와 ROI : 사례중심으로 (홍성욱 Oracle Consultant)

Endeca 도입 사례 소개

1.     주요 해외 도입 사례

2.     국내 도입 사례