경영정보시스템 수업 가트너 2022 정리

문서 내 토픽

• 1. 데이터 패브릭

  데이터 패브릭은 복잡한 디지털 환경에서 데이터 액세스 및 공유가 원활히 진행되도록 지원하기 위하여 여러 데이터 관리 기술이 작동하는 개념의 기술 트렌드입니다. 데이터 카탈로그, 데이터 엔지니어링, 데이터 거버넌스, 데이터 준비와 통합 및 전달 기능 등을 지원하여 기업에서 활용됩니다. 대표적인 사례로 애니메이션 기업 드림웍스가 데이터 패브릭 전략을 시행하여 데이터 통합과 분석을 통해 비즈니스를 성장시켰습니다.

• 2. 사이버보안 메시

  사이버보안 메시는 기업의 자산이 디지털화되고 클라우드 컴퓨팅 환경으로 이동하면서 원격근무와 재택근무가 확대됨에 따라, 전통적인 보안 범위를 넘어 분산된 사이버보안 접근 방법을 제공하는 기술 트렌드입니다. 이를 통해 측정 가능성, 유연성, 신뢰성을 바탕으로 보안을 강화하고 개인정보 보호를 향상시킬 수 있습니다.

• 3. 프라이버시 컴퓨팅

  프라이버시 컴퓨팅은 데이터를 분산된 방식으로 처리 및 분석하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 실행환경을 제공하며, 데이터 알고리즘을 변환하는 기술을 통해 협업 과정에서 기업의 기밀 정보를 지킬 수 있도록 돕는 기술 트렌드입니다. 이를 통해 데이터 사용자 간 상호 불신 상태에서도 필요한 정보는 연산을 통해 얻으면서도 기밀 정보는 보호할 수 있습니다.

• 4. 클라우드 네이티브 플랫폼

  클라우드 네이티브 플랫폼은 클라우드의 이점을 최대로 활용할 수 있도록 탄력적이고 민첩하게 애플리케이션을 구축하고 실행하는 기술입니다. CI/CD, 서버리스 등의 기능을 포함하여 기업이 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 새로운 시장에 대한 진입장벽을 낮추고 가치 창출 시간과 자원을 단축할 수 있습니다.

• 5. 구성 가능한 어플리케이션

  구성 가능한 어플리케이션은 조직을 교환 가능한 블록으로 구성하여 탄력성을 창출하는 기술 트렌드입니다. 이를 통해 변화하는 환경에 빠르게 대응할 수 있으며, 비용 절감과 처리 속도 향상의 효과를 얻을 수 있습니다. 대표적인 활용 사례로 헤드리스 커머스가 있으며, 이를 통해 고객에게 유연한 쇼핑 환경을 제공할 수 있습니다.

• 6. 의사결정 지능

  의사결정 지능은 데이터와 비즈니스 성과 등의 맥락에서 의사결정 모델과 처리 방식을 설계하는 기술 트렌드입니다. 이를 통해 기업은 현재 상태 감지, 발생 가능한 상황 예측, 의사결정 및 실행의 과정을 거쳐 더욱 효과적이고 명료한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 대표적인 사례로 마스터카드의 AI 기반 의사결정 지능 서비스가 있습니다.

• 7. 초자동화

  초자동화는 가능한 많은 비즈니스와 IT 프로세스를 신속하게 판별, 조사, 자동화하기 위한 접근 시스템으로, RPA와 AI를 결합하여 실현됩니다. 이를 통해 기업은 데이터 처리 속도를 높이고 비용을 절감하며 오류를 방지할 수 있습니다. 또한 LCAP, RPA, AI 등의 기술을 활용하여 프로세스 자동화를 확대할 수 있습니다.

• 8. 인공지능 엔지니어링

  인공지능 엔지니어링은 데이터와 모델, 어플리케이션의 업데이트를 자동화하여 인공지능 딜리버리를 효과적으로 구현하고 인공지능의 가치를 최적화하는 기술 트렌드입니다. ModelOps, DevOps, DataOps 등의 핵심 축을 기반으로 작동하며, 인공지능의 개발과 사용 과정에서 사회적 책임을 고려하는 'responsible AI' 개념이 중요합니다.

• 9. 분산형 기업

  분산형 기업은 원격 팀과 사내 팀이 혼합된 형태의 기업으로, 코로나 19 이후 원격근무와 재택근무가 확대되면서 주목받고 있습니다. 이를 통해 기업은 회복탄력성을 높이고 생산성 향상, 인재 확보 등의 이점을 얻을 수 있습니다. 대표적인 사례로 트위터가 영구 재택근무를 도입한 것을 들 수 있습니다.

• 10. 통합적 경험

  통합적 경험은 소비자 경험, 사용자 경험, 직원 경험을 통합하여 기업의 경쟁우위를 확보하고자 하는 기술 트렌드입니다. 이를 통해 기업은 차별화된 전략을 제시하고 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 코로나 19 이후 원격 작업과 고객 분산이 지속되는 상황에서 통합적 경험은 중요한 의미를 가집니다.

• 11. 제너레이티브 AI

  제너레이티브 AI는 인간의 편견이 포함되지 않은 채 독창적인 결과물을 생성하는 기술 트렌드입니다. GAN, Auto Encoder, VAE 등의 주요 모델을 통해 텍스트, 오디오, 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 자동 프로그래밍, 엔지니어링, 예술 등 창의적 활동에 활용될 수 있습니다. 다만 부정적 활용에 대한 우려도 존재하므로 안전성 향상이 필요합니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 데이터 패브릭

  데이터 패브릭은 기업이 데이터를 통합하고 관리하는 혁신적인 방법입니다. 이를 통해 기업은 데이터를 실시간으로 액세스하고 활용할 수 있습니다. 데이터 패브릭은 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리, 데이터 보안 등 데이터 관리의 전반적인 측면을 다룹니다. 이를 통해 기업은 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있으며, 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수 있습니다. 또한 데이터 패브릭은 기업의 민첩성과 경쟁력을 높일 수 있습니다. 다만 데이터 패브릭 구축을 위해서는 기업 전반의 데이터 전략과 거버넌스가 선행되어야 하며, 이를 위한 충분한 투자와 노력이 필요할 것입니다.

• 2. 사이버보안 메시

  사이버보안 메시는 기업의 보안 인프라를 통합하고 자동화하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 보안 위협을 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있습니다. 사이버보안 메시는 다양한 보안 솔루션을 하나의 통합 플랫폼으로 연결하여, 보안 관리의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 보안 위협을 예측하고 자동으로 대응할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 보안 비용을 절감하고, 보안 인력의 업무 부담을 줄일 수 있습니다. 다만 사이버보안 메시 구축을 위해서는 기업의 보안 거버넌스와 인프라가 선행되어야 하며, 지속적인 관리와 업데이트가 필요할 것입니다.

• 3. 프라이버시 컴퓨팅

  프라이버시 컴퓨팅은 데이터의 프라이버시와 보안을 보장하는 혁신적인 기술입니다. 이를 통해 기업은 민감한 데이터를 안전하게 처리하고 활용할 수 있습니다. 프라이버시 컴퓨팅은 암호화, 차등 프라이버시, 연합 학습 등의 기술을 활용하여 데이터의 프라이버시를 보호합니다. 이를 통해 기업은 개인정보 보호 규제를 준수하면서도 데이터 기반 혁신을 추진할 수 있습니다. 또한 프라이버시 컴퓨팅은 데이터 공유와 협업을 촉진하여 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다. 다만 프라이버시 컴퓨팅 기술의 복잡성과 도입 비용이 높은 편이므로, 기업은 이를 고려하여 도입 전략을 수립해야 할 것입니다.

• 4. 클라우드 네이티브 플랫폼

  클라우드 네이티브 플랫폼은 클라우드 환경에서 애플리케이션을 개발, 배포, 운영하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 애플리케이션의 확장성, 탄력성, 가용성을 높일 수 있습니다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 컨테이너, 마이크로서비스, 서버리스 등의 기술을 활용하여 애플리케이션을 구축합니다. 이를 통해 기업은 신속한 애플리케이션 배포, 자동화된 운영, 효율적인 리소스 활용 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 클라우드 네이티브 플랫폼은 DevOps 문화와 CI/CD 프로세스를 지원하여 기업의 혁신 속도를 높일 수 있습니다. 다만 클라우드 네이티브 플랫폼 도입을 위해서는 기업의 기술 역량과 조직 문화 변화가 선행되어야 할 것입니다.

• 5. 구성 가능한 어플리케이션

  구성 가능한 애플리케이션은 기업이 비즈니스 요구사항에 맞춰 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 변화하는 시장 환경에 신속하게 대응할 수 있습니다. 구성 가능한 애플리케이션은 저코드/노코드 도구, 마이크로서비스 아키텍처, 컴포넌트 기반 설계 등의 기술을 활용합니다. 이를 통해 기업은 개발 생산성을 높이고, 비즈니스 사용자의 참여를 확대할 수 있습니다. 또한 구성 가능한 애플리케이션은 기업의 민첩성과 혁신 역량을 강화할 수 있습니다. 다만 구성 가능한 애플리케이션 도입을 위해서는 기업의 IT 거버넌스와 개발 문화 변화가 선행되어야 할 것입니다.

• 6. 의사결정 지능

  의사결정 지능은 AI 기술을 활용하여 기업의 의사결정 프로세스를 혁신하는 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 데이터 기반 의사결정을 내리고, 의사결정의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다. 의사결정 지능은 머신러닝, 자연어 처리, 최적화 알고리즘 등의 기술을 활용하여 의사결정 지원 시스템을 구축합니다. 이를 통해 기업은 복잡한 의사결정 문제를 해결하고, 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 의사결정 지능은 기업의 의사결정 프로세스를 자동화하여 비용과 시간을 절감할 수 있습니다. 다만 의사결정 지능 도입을 위해서는 기업의 데이터 거버넌스와 AI 역량 강화가 선행되어야 할 것입니다.

• 7. 초자동화

  초자동화는 기업의 업무 프로세스를 자동화하고 최적화하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 높이고, 비용을 절감할 수 있습니다. 초자동화는 RPA, 워크플로우 자동화, 프로세스 마이닝, AI 등의 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 기업은 반복적이고 단순한 업무를 자동화하고, 직원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 또한 초자동화는 기업의 민첩성과 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 다만 초자동화 도입을 위해서는 기업의 프로세스 혁신 역량과 변화 관리 능력이 선행되어야 할 것입니다.

• 8. 인공지능 엔지니어링

  인공지능 엔지니어링은 AI 기술을 체계적으로 개발, 배포, 운영하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 AI 기반 솔루션을 안전하고 효과적으로 구축할 수 있습니다. 인공지능 엔지니어링은 AI 모델 개발, 데이터 준비, 모델 배포, 모니터링 등의 전 과정을 체계화합니다. 이를 통해 기업은 AI 프로젝트의 성공률을 높이고, AI 기술의 신뢰성과 확장성을 확보할 수 있습니다. 또한 인공지능 엔지니어링은 기업의 AI 역량을 강화하고, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다. 다만 인공지능 엔지니어링 도입을 위해서는 기업의 AI 거버넌스와 데이터 관리 역량이 선행되어야 할 것입니다.

• 9. 분산형 기업

  분산형 기업은 물리적 위치와 관계없이 직원들이 협업하고 업무를 수행하는 혁신적인 조직 모델입니다. 이를 통해 기업은 인재 확보, 운영 효율성, 직원 만족도 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 분산형 기업은 원격 근무, 가상 팀, 클라우드 기반 협업 도구 등의 기술을 활용합니다. 이를 통해 기업은 지리적 제약을 극복하고, 다양한 전문성을 가진 인재를 확보할 수 있습니다. 또한 분산형 기업은 직원들의 업무 유연성과 삶의 질을 높일 수 있습니다. 다만 분산형 기업 도입을 위해서는 기업의 조직 문화, 관리 체계, 보안 정책 등의 변화가 선행되어야 할 것입니다.

• 10. 통합적 경험

  통합적 경험은 고객이 기업과 상호작용하는 모든 채널과 터치포인트에서 일관되고 연결된 경험을 제공하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 통합적 경험은 옴니채널 전략, 고객 데이터 통합, 개인화 기술 등을 활용합니다. 이를 통해 기업은 고객의 행동과 선호도를 이해하고, 맞춤형 서비스와 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 또한 통합적 경험은 기업의 운영 효율성과 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 다만 통합적 경험 구축을 위해서는 기업의 고객 중심 문화, 데이터 관리 역량, 기술 인프라 등이 선행되어야 할 것입니다.

• 11. 제너레이티브 AI

  제너레이티브 AI는 새로운 데이터를 생성하는 혁신적인 AI 기술입니다. 이를 통해 기업은 창의적인 콘텐츠 제작, 혁신적인 제품 개발, 효율적인 의사결정 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 GAN, VAE, GPT 등의 딥러닝 모델을 활용하여 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성합니다. 이를 통해 기업은 기존 데이터의 한계를 극복하고, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다. 또한 제너레이티브 AI는 기업의 혁신 역량을 강화하고, 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 다만 제너레이티브 AI 도입을 위해서는 기업의 AI 거버넌스와 윤리 정책 수립이 선행되어야 할 것입니다.