디지털 트랜스포메이션이라고 하면 관리하는 모든 정보를 데이터화하여 관리한다는 건가? 라고 모호하게 이해하고 있었던 것 같다.
업무를 하면서 마케팅 용어 정도로만 생각하고 정의를 내릴 생각을 못하고 있었는데 고객에게 디지털 트렌스포메이션에 대한 가치와 이점을 전달하는 것이 내 업무 역량이 될 수 있겠구나, 생각되어 디지털 트랜스포메이션 서적을 구매해 읽기 시작했다.
디지털 트랜스포메이션
‘개념편’에서는 ‘디지털 트랜스포메이션 사이클’로 명명한 사이클의 탄생 과정을 설명했다. ‘기술편’에서는 디지털 트랜스포메이션과 관련된 수많은 기술 중에서도 가장 핵심적인 기술
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저자의 핵심기술 정의 방식이 눈에 띄었다. I'm ABC (IoT, mobile, AI, Big Data, Cloud)
디지털 전환은 물질을 데이터로 바꾸는 것이고, 기술은 이것을 가속화 시킨다. IoT(사물인터넷)과 모바일 기술에서 폭발시킨 데이터는 '빅데이터'라는 개념을 만들고, 이를 보관 및 처리하기 위해 클라우드와 인공지능 기술이 활용되었다. 디지털 전환은 기업을 중심으로 진행중이며 전통 기업은 일하는 방식에서 사업을 확장되고 있으며, 디지털 기반의 기업은 반대의 접근법을 채용하고 있다.
이 한 문단의 글로써 이 책의 내용을 함축 요약할 수 있다. 저자는 쉬운 예시와 설명으로 디지털 트렌스포메이션을 접근하기 쉽게 풀어내고 있다.
빅데이터와 인공지능의 상관관계 - 딥러닝을 위한 학습과 테스트에는 방대한 양의 데이터가 필요한데 이에 빅데이터가 활용된다. 빅데이터는 분석되지 않은 상태에서는 의미를 갖기 어려운데 인공지능 분석을 통해 유의미한 가치를 지니게 된다.
모바일 기기의 대중화와 사물인터넷이라 불리는 IoT기기들이 데이터를 폭발적으로 증가시키고 이로 인해 빅데이터가 만들어진다. 빅데이터를 보관하기 위해 클라우드 가상화와 분산처리기술이 사용되며, 빅데이터는 인공지능에 양질의 학습데이터를 제공한다.
- 입력 > IoT (Internet of Things) / IoE(Internet of Everything) / RPA(Robot Processing Automation) / 챗봇(Chatbot) / 모바일 접속 정보, 위치 정보, 각종 처리 정보를 실시간으로 넣어주는 모든 모바일기기
- 출력 > VR(Virtual Reality) / AR(Augmented Reality) / 3D 프린팅
디지털 전환에 실패하는 기업들의 사례; '기술 도입'에만 치중하는 경향이 있다. 디지털 기술은 그 자체로 의미 있는 것이 아니라 사업(제품과 서비스)과 일하는 방식 개선에 사용될 때 가치를 창출한다. (Business Process & Change Management)
디지털 트랜스포메이션 관리자 측면; 처음부터 완벽한 시스템은 없다. 관심과 애착을 가지고 보는 것이 시작입니다. 아직 완성되지 않았거나 부정확한 부분이 자리를 잡을 때까지 시간을 주고 기다려주는 지혜가 필요
자체구축(On-Premise)과 클라우드(Cloud) 비교
| 항목 | 자체구축 | 클라우드 |
| 경제성 | 최고치 사용량 기준으로 서버, 스토리지 및 소프트웨어 구매하므로 피크타임 외에는 자원 낭비 | 사용 기능, 기간 기준으로 계약하므로 낭비가 없음 |
| 유연성 | 서버나 시스템을 확장하기 어려움 (더 필요한 용량을 산정하고 필요한 만큼 자원을 구매해야함) | 계약 변경을 통해 더 필요하면 시스템을 확장하고 불필요한 경우에는 간단히 축소도 가능 |
| 가용성 | 변경이나 장애 발생 시 시스템 이중화 및 백업 등의 조치가 필요하기 일시적인 중단이 발생함 | 서비스 제공업체가 알아서 처리 |
| 구축 기간 | 설계, 개발, 테스트 과정 모두 거쳐야 하고 하드웨어 및 소프트웨어 구매하고 설치하는데 비교적 긴 시간이 소요됨 | 서비스 제공업체가 준비된 자원을 활용하므로 신속하게 서비스 구축 가능 |
Cloud 서비스 모델
- IaaS : 인프라 수준의 클라우드 서비스. 고객이 서비스 제공자의 서버에서 자신의 운영체제나 애플리케이션을 직접 관리하고 서비스를 사용함
- PaaS : 플랫폼 수준의 클라우드 서비스. 고객이 서비스 제공자의 운영체제와 도구 등 플랫폼을 활용해 자신의 애플리케이션을 서비스함
- SaaS : 애플리케이션 수준의 클라우드 서비스. 고객이 서비스 제공자의 애플리케이션에 접근한. 원하는 기능과 결과를 제공할 수 있는 서비스를 찾아서 사용
빅데이터 수집부터 처리까지
각종 데이터 소스의 원천 데이터(웹페이지, SNS, 모바일, 사물 인터넷)를 데이터 레이크에 보관. 수집한 데이터를 가공하지 않고 그대로 저장한 상태를 의미합니다. 이 데이터를 분석용으로 추출한 데이터를 데이터 마트라 불리고 이를 시각화도구를 통해 비주얼라이제이션을 진행합니다.
** 데이터를 어떻게 해석하느냐에 따라 상반된 결과가 나오는 경우가 있습니다. 이것이 바로 빅데이터의 분석 관점이 중요한 이유입니다.
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