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경영정보시스템 수업 가트너 2022 정리

"경영정보시스템 수업 가트너 2022 정리"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2024.08.22 최종저작일 2022.06
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경영정보시스템 수업 가트너 2022 정리
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    소개

    "경영정보시스템 수업 가트너 2022 정리"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 신뢰 설계(Engineering trust)
    1-1 데이터 패브릭(Data fabric)
    1-2 사이버보안 메시(Cybersecurity mesh)
    1-3 프라이버시 컴퓨팅(privacy-enhancing computation)
    1-4. 클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-native platforms)

    2. 형성의 변화 (Sculpting Change)
    2-1 구성 가능한 어플리케이션(Composable applications)
    2-2 의사결정 지능(Decision intelligence)
    2-3 초자동화(Hyperautomation)
    2-4 인공지능 엔지니어링(AI engineering)

    3. 성장 가속화 (Accelerating Growth)
    3-1 분산형 기업(Distributed enterprises)
    3-2 통합적 경험(total experience)
    3-3 자율시스템 (Autonomic Systems)
    3-4 제너레이티브 AI (Generative AI)

    참고문헌

    본문내용

    1. 신뢰 설계(Engineering trust)
    가트너에서 제시한 2022년의 트렌드는 크게 세 가지의 테마로 분류되는데, 이는 신뢰설계(engineering trust), 변화구축(sculpting change), 성장 가속화(accelerating growth)이다. 먼저 이 세 가지의 트렌드 중 ‘신뢰설계’의 경우, 기술을 기반으로 하는 비즈니스 혁신이 가능하기 위해서는 반복적인 신뢰 설계 과정을 거침으로써 신뢰성을 증대해야 한다는 것이다. 그렇다면 반복적인 신뢰 설계는 과연 어떤 과정을 뜻하는 것일까? 이는 클라우드 및 일반 환경에서 데이터가 더욱 안전하게 통합, 처리될 수 있도록 설계함으로써 더욱 탄력적이고 효율적인 IT 토대를 구축하여 신뢰성을 확보하는 과정을 뜻한다. 이 카테고리에 포함되는 기술은 데이터 패브릭, 사이버보안 메시, 개인정보 보호 강화 컴퓨팅, 클라우드 네이티브 플랫폼이 있다.

    1-1 데이터 패브릭(Data fabric)
    오늘날 대부분의 비즈니스 혁신은 데이터를 기반으로 한 인사이트 확보에 중점을 두고있다. 따라서 비즈니스 혁신을 위해서 기업은 데이터를 자산화 하여 필요한 데이터를 쉽고 빠르게 접근 및 활용할 수 있어야 한다. 그러나 점차 디지털 비즈니스 세계의 활성화로 복잡성이 증가하고, 예측할 수 없는 혁신이 가속화되면서 기존 데이터 시스템에 혼란이 발생하고 있다. 이로 인해 혁신을 이루기 위한 중점으로 여겨지는, 데이터 기반의 인사이트를 얻는데 어려움이 생기고 있다. 이러한 상황 속에서 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 데이터 패브릭을 구현해야 한다는 주장이 빈번히 나타나고 있다.
    그렇다면 데이터 패브릭은 과연 무엇일까? 데이터 패브릭이란 앞서 언급한 복잡한 디지털 환경에서 데이터 액세스 및 공유가 원활히 진행되도록 지원하기 위하여 여러 데이터 관리 기술이 작동한다는 개념의 기술 트렌드라고 볼 수 있다.

    참고자료

    · https://siliconangle.com/2021/08/23/gartner-highlights-key-trends-powering-rise-emerging-technologies/
    · [김태형의 디자인 싱킹Ⅱ]<18>비즈니스 관점 기술전략과 디자인싱킹(1) - 전자신문 (etnews.com)
    · 데이터 민주화 2부-데이터 패브릭과 능동 메타데이터 - 투이컨설팅 (2e.co.kr)
    · What is a Data Fabric? | Talend | Talend
    · ‘데이터 중심’ 시대, 글로벌 스토리지 기업 전략은? < 하드웨어 < 뉴스 < 기사본문 - 아이티데일리 (itdaily.kr)
    · Mary G. Stokes How Businesses Adapt to New Normal: Distributed Enterprises. https://www.jevera.software/post/how-businesses-adapt-to-new-normal-distributed-enterprises
    · Cha, W.-J., Shin, J.-I., Lee, D.-B., Kim, H., & Lee, D.-H. (2018). 안전한 클라우드 환경을 위한 소프트 웨어 정의 경계 기반의 네트워크 보안 솔루션 제안. 한국융합학회논문지, 9(12), 61–68.
    · Costello, K. (2020, August 11). The CIO’s Guide to Distributed Cloud. Copyright (C)
    · What is Generative AI? BY KASHYAP VYAS, FEBRUARY 25, 2022 ,
    · https://www.itbusinessedge.com/data-center/what-is-generative-ai/
    · https://ashley-mangtani.medium.com/everything-you-need-to-know-about-distributed-enterprise-43e1d4baa07
    · CIO NETWORK EDITORS' PICK Gartner’s Top 12 Strategic Tech Trends For 2022 And
    · Beyond, Peter High, https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2021/10/18/gartners-top-12-strategic-tech-trends-for-2022-and-beyond/?sh=26a6de1c7b6bhttps://minsuksung-ai.tistory.com/12
    · https://www.itworld.co.kr/news/211649
    · https://slownews.kr/81826
    · What Are Distributed Enterprises and Why Are They Important?, BY PAUL AZORIN, https://www.bairesdev.com/blog/distributed-enterprises-why-are-importantfile:///C:/Users/SAMSUNG/Downloads/[KISTEP]%20SnT%20GPS_206%ED%98%B8_%EC%B5%9C%EC%A2%85%EB%B3%B8%20(1).pdf
  • 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.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 가트너의 2022년 기술 트렌드를 체계적으로 정리하고 각 트렌드별 기술의 특징과 활용 사례를 구체적으로 설명하고 있어, 기업의 디지털 혁신 전략 수립에 유용한 정보를 제공하고 있다.
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