
최근 데이터 수집 주기가 빨라지고 수집 대상이 다양해지면서 데이터가 급증한다. 데이터는 지난해 16제타바이트에서 4년 후 163제타바이트까지 10배 폭증할 전망이다.
빅데이터를 분석해 유의미한 결과를 기대하지만 현실적으로 쉽지 않다고 윤 전무는 설명한다. 분석을 위한 데이터 정제 과정이 필요하지만 시간과 비용이 많이 소요된다. 업종지식과 분석 경험을 보유한 데이터 분석가가 부족하다. 시간이 지날수록 데이터 정확도도 떨어진다. 데이터와 환경이 변함에 따라 꾸준한 튜닝이 필요하다. 윤 전무는 이 문제를 해결할 방안으로 데이터 테크놀로지(기술)를 제시했다. 데이터 분석 자동화와 딥러닝 최적화, 전이학습(Transfer Learning) 등의 기술로 기업 데이터 분석과 활용도를 높인다. 제조, 마케팅, 물류, 금융 등 다양한 산업에서 디지털 혁신을 촉진한다. 품질불량 원인분석, 판매 수요예측, 배송지연 사전예측 등이 가능해진다. 윤 전무는 실제 사례 등을 소개하며 디지털 혁신 과정과 중요성을 전한다.

김은생 델EMC 부사장은 디지털 트랜스포메이션을 위한 IT통합 환경 중요성을 강조한다.
세계 IT 구매 패턴이 바뀐다. 전통방식 애플리케이션(앱) 구매보다 클라우드 기반 앱 구매 지출이 커진다. 세계 IT 지출 가운데 전통 앱 구매는 향후 5년간 평균 3% 줄어드는 반면 클라우드 기반 앱 구매는 16% 상승할 전망이다.
김 부사장은 클라우드 기반 앱은 퍼블릭 클라우드 환경, 전통 앱은 하이드리드 클라우드 환경으로 점차 옮긴다고 내다봤다. 이 디지털 트랜스포메이션 과정에서 비즈니스 환경을 어떻게 구성하고 어떤 요소를 살펴봐야할지를 알려준다.
현재영 한컴MDS 전무는 스마트공장 구축을 위한 IoT 플랫폼 중요성을 전달한다. 데이터 통합 분석은 스마트공장 구축에 필수 과정이다. 이를 위해 과거 데이터와 현장 데이터를 통합, 분석해 운영자에게 전달하는 플랫폼이 중요하다. 현 전무는 데이터 통합과 분석, 시각화 플랫폼을 비롯해 활용 사례 등을 발표한다.
김영락 SK텔레콤 네트워크기술원 랩장은 자율주행과 융합기술 동향을 소개한다. 많은 ICT 기업이 빅데이터, AI, 클라우드 등을 자율주행에 접목해 비즈니스 혁신을 추진한다. 토요타, 벤츠, 테슬라 등 자동차 업계는 엔비디아와 협력해 자율주행 차량용 플랫폼과 서버를 개발한다. 바이두는 자율주행차 플랫폼을 개방하는 '아폴로' 프로젝트를 추진한다. 미국, 프랑스 등 주요 지역에서 자율주행차 시범 서비스가 운영된다.
김 랩장은 자율주행은 초고속 통신망 기술에 빅데이터, AI, IoT, 보안 등 ICT가 융합되는 영역이라고 설명한다. 이들 기술이 앞으로 자율주행에서 어떤 역할을 담당할지 주요 핵심을 짚는다.
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[전자신문 CIOBIZ] 김지선기자 river@etnews.com
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