Google Cloud GenAI Overview_071223.pptxVishPothapu
This document provides an overview of Google's generative AI offerings. It discusses large language models (LLMs) and what is possible with generative AI on Google Cloud, including Google's offerings like Vertex AI, Generative AI App Builder, and Foundation Models. It also discusses how enterprises can access, customize and deploy large models through Google Cloud to build innovative applications.
Google Cloud GenAI Overview_071223.pptxVishPothapu
This document provides an overview of Google's generative AI offerings. It discusses large language models (LLMs) and what is possible with generative AI on Google Cloud, including Google's offerings like Vertex AI, Generative AI App Builder, and Foundation Models. It also discusses how enterprises can access, customize and deploy large models through Google Cloud to build innovative applications.
An introduction to RPA covering and introduction to the topic some key concepts and providers.
(Please request access if you would like to use any of the content presented on these slides)
Generative AI_ The force-multiplier for SDLC.pptxKumar Iyer
This document discusses how generative AI can enhance software development lifecycles (SDLC). It provides examples of how AI tools like ChatGPT can assist with requirements analysis, development, testing, and operations. Specifically, it outlines potential uses for concept generation, documentation, code generation, test automation, and customer support. The document advocates for an approach of interacting with AI models through "prompt engineering" and iterative feedback to get the best results. Overall, it argues that generative AI can significantly improve quality, efficiency, and productivity across the entire SDLC.
2020년 부터 약 2년 간 여러 대학원과 학부 특강에서 활용한 슬라이드이며, 의미있는 질문과 토론을 거치면서 몇몇 슬라이드들을 수정하고 추가하였다.
먼저 골딘 교수의 '교육과 기술의 경주'라는 책에서 시작된 흥미로운 논점을 시작으로 디지털 전환이라는 큰 흐름 속에서 우리가 직면한 교육 문제들을 짚어 보았다. 논의한 교육 문제들을 해결하기 위한 수단으로써 에듀테크의 가능성을 제시하고, 특히 맞춤형 학습을 완성하기 반드시 선결되어야 할 세 가지 핵심 요소를 설명한다.
분석 기술, 커리큘럼 기술, 학습 자원이라는 측면에서 인공지능과 메타버스의 활용 가능성도 설명한다. 끝으로 맞춤형 학습이라는 반복적인 흐름을 설명하기 위해 실제 상용화 된 서비스를 유즈케이스로 소개한다.
The document discusses prioritizing organizing a company's data by connecting and structuring it according to schema.org standards before implementing AI algorithms. It recommends that each application publish its data as JSON-LD to the schema.org ontology to create a single interconnected network of the company's data accessible from a central catalog. Once the data is semantically organized, AI techniques can then be applied to help extend the knowledge graph and deliver exponential improvements through a reinforcing feedback loop.
Artificial Intelligence in Project Management by Dr. Khaled A. HamdyAgile ME
Video recording of the Dr. Khaled's session can be found at https://youtu.be/TFNhvAXNU5E.
The presentation explores how Artificial Intelligence (AI) can be used in the Project Management field. The origins and history of AI are discussed followed by a brief simplified explanation of the theories behind its application. The actual utilization of AI tools in the Project Management domain is discussed covering diverse areas such as Engineering Design, Cost Estimating and Bidding, Planning and Scheduling, Risk Management, Performance Prediction as well as Project Monitoring and Control. The presentation concludes by a brief discussion about Data Management and Knowledge Engineering and how they are used today to simplify (or complicate) our lives.
This document provides an overview of implementing an effective enterprise architecture program. It begins with some disclaimers about competing perspectives on EA. It then discusses the architecture continuum from enterprise to system level. Key aspects of a successful EA program covered include gaining executive sponsorship, starting small and showing quick wins, formalizing governance processes, and planning for both centralization initially and eventual federation. The presentation emphasizes communicating value and celebrating successes.
An introduction to RPA covering and introduction to the topic some key concepts and providers.
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Generative AI_ The force-multiplier for SDLC.pptxKumar Iyer
This document discusses how generative AI can enhance software development lifecycles (SDLC). It provides examples of how AI tools like ChatGPT can assist with requirements analysis, development, testing, and operations. Specifically, it outlines potential uses for concept generation, documentation, code generation, test automation, and customer support. The document advocates for an approach of interacting with AI models through "prompt engineering" and iterative feedback to get the best results. Overall, it argues that generative AI can significantly improve quality, efficiency, and productivity across the entire SDLC.
2020년 부터 약 2년 간 여러 대학원과 학부 특강에서 활용한 슬라이드이며, 의미있는 질문과 토론을 거치면서 몇몇 슬라이드들을 수정하고 추가하였다.
먼저 골딘 교수의 '교육과 기술의 경주'라는 책에서 시작된 흥미로운 논점을 시작으로 디지털 전환이라는 큰 흐름 속에서 우리가 직면한 교육 문제들을 짚어 보았다. 논의한 교육 문제들을 해결하기 위한 수단으로써 에듀테크의 가능성을 제시하고, 특히 맞춤형 학습을 완성하기 반드시 선결되어야 할 세 가지 핵심 요소를 설명한다.
분석 기술, 커리큘럼 기술, 학습 자원이라는 측면에서 인공지능과 메타버스의 활용 가능성도 설명한다. 끝으로 맞춤형 학습이라는 반복적인 흐름을 설명하기 위해 실제 상용화 된 서비스를 유즈케이스로 소개한다.
The document discusses prioritizing organizing a company's data by connecting and structuring it according to schema.org standards before implementing AI algorithms. It recommends that each application publish its data as JSON-LD to the schema.org ontology to create a single interconnected network of the company's data accessible from a central catalog. Once the data is semantically organized, AI techniques can then be applied to help extend the knowledge graph and deliver exponential improvements through a reinforcing feedback loop.
Artificial Intelligence in Project Management by Dr. Khaled A. HamdyAgile ME
Video recording of the Dr. Khaled's session can be found at https://youtu.be/TFNhvAXNU5E.
The presentation explores how Artificial Intelligence (AI) can be used in the Project Management field. The origins and history of AI are discussed followed by a brief simplified explanation of the theories behind its application. The actual utilization of AI tools in the Project Management domain is discussed covering diverse areas such as Engineering Design, Cost Estimating and Bidding, Planning and Scheduling, Risk Management, Performance Prediction as well as Project Monitoring and Control. The presentation concludes by a brief discussion about Data Management and Knowledge Engineering and how they are used today to simplify (or complicate) our lives.
This document provides an overview of implementing an effective enterprise architecture program. It begins with some disclaimers about competing perspectives on EA. It then discusses the architecture continuum from enterprise to system level. Key aspects of a successful EA program covered include gaining executive sponsorship, starting small and showing quick wins, formalizing governance processes, and planning for both centralization initially and eventual federation. The presentation emphasizes communicating value and celebrating successes.
The rise of low-code platforms in recent years presents a paradigm shift that redefines how IT and business teams operate - transforming IT from being an internal service provider into an enabling function that empowers business teams to build their own technologies.
With the right strategies, structures and models, low-code tools are expected to unlock a new era of enterprise innovation. That being said, employing open-source technologies comes with security concerns - an interesting space where we expect best-in-class cybersecurity startups to emerge.
오늘날, 모든 기업활동에 있어서 IT는 코어 비즈니스를 보조하는 보조적인 역할에서 벗어나 코어 비즈니스 그 차제가 되는 경우를 쉽게 찾아볼 수 있다. 이러한 엔터프라이즈 어플리케이션 개발에 있어서 기존의 프로젝트 중심 패러다임에서 프로덕트 중심 패러다임으로 전환에 성공한 국내외의 사례를 살펴보고 이들 사례로 부터 Best Practice를 정제하여 보고자 한다.
스마트 제조: AWS를 활용한 제조사의 디지털 트랜스포메이션 실현 방법 및 사례 – 석진호 AWS 제조업 사업개발 담당, 최계현 현대건설기...Amazon Web Services Korea
제조사의 제조/생산에서부터 유통/서비스 체인, 그리고 비즈니스 오퍼레이션에 이르기까지 디지털 혁신을 어디에 얼마나 어떻게 활용하는 것이 중요해지고 있습니다. 제조사의 Digital Transformation을 위한 AWS의 다양한 기술 솔루션과 연관 사례를 소개해드립니다.
꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다.
www.facebook.com/datadesigner2015
https://www.facebook.com/groups/datadesigner/
www.datadesigner.org
- Schlumberger is the world's leading provider of technology for the oil and gas industry, operating in 85 countries with over 100,000 employees from 140 nationalities.
- They developed over 50 business apps for Europe using Power Automate to automate repetitive tasks within Microsoft Teams. Citizen developers built these apps in an average of 2 hours after 1-2 weeks of training.
- Chevron uses the Microsoft Power Platform to build a digital platform with a consistent user experience and exposes business data and functions through APIs. This includes a cost estimation solution for wells delivered via a workflow enabled by data and process APIs.
- Schlumberger is the world's leading provider of technology for the oil and gas industry, operating in 85 countries with over 100,000 employees from 140 nationalities.
- They developed over 50 business apps for Europe using Power Automate to automate repetitive tasks within Microsoft Teams. Citizen developers built these apps in an average of 2 hours after 1-2 weeks of training.
- Chevron uses the Microsoft Power Platform to build a digital platform with a consistent user experience and expose business data and functions through APIs. This includes a cost estimation solution for wells delivered via a workflow enabled by data and process APIs.
1. The document discusses use cases of RPA personalization at Schlumberger and Chevron. Schlumberger used Power Automate to automate repetitive tasks within Teams, building 50+ apps in 2 hours on average.
2. Chevron's digital platform uses the Power Platform for its engagement layer, exposing business data and functions through APIs while leveraging a variety of Azure technologies in its foundation layer.
3. The cost estimation solution delivered via Chevron's digital platform allows users to select well characteristics, load offset wells, associate time with costs, and submit estimates through a workflow powered by data and process APIs.
1. The document discusses use cases of RPA personalization including examples from Schlumberger and Chevron.
2. Schlumberger used Power Automate to automate repetitive tasks within Teams, building over 50 apps with 120 citizen developers across 32 countries.
3. Chevron's digital platform uses the Power Platform for its engagement layer, leveraging Power Apps, with business data and functions exposed through APIs to provide solutions like cost estimation.
2. • 해당 컨텐츠는 내부 참고용으로 제작되었으며, 중복된 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.
• 내부 지식 공유 용도로만 활용해주시기 바랍니다.
3. 개인화란 Low 또는 No Code 솔루션을 기반으로 현업 사용자가 직접 시스템을 개발, 테스트 및
운영하는 것을 의미함
Citizen Developers (개인화)
• 개인업무 효율화
• 개발 조직 지원 없이 즉각 업무 적용
• 개인 Digital 역량 강화
LDCC RPA Platform
고객사
• Digital Workforce 등 시장 선도
• 개인화를 통한 RPA 확산
• 교육/개발/운영 등 연계매출확대
사용자 = 개발자
Low - Code &
Graphic User Interface
사용자 ≠ 개발자
시간 비용
시간 비용
개인화 필요성 Low code 개인화 솔루션 선정
4. Gartner는 시민개발자를 의미하는 IT Democratization(민주화)와 Hyper Automation(초 자동화)를
2020년 10대 기술 트렌드로 선정하였음
RPA 개인화 : 시민 개발자 양성 배경
초 자동화
(Hyper Automation)
전문성의 민주화
(Democratization of Expertise)
• 전문적 훈련을 요구하지 않으면서도 단순화
된 경험을 통해 자동화, 앱 개발 등의 기술 전
문 지식, 사업 분야 전문 지식을 제공하는 것
• Citizen developer가 대표적인 예임
• 다수의 패키징 된 소프트웨어, 자동화 툴을 결
합시켜 업무를 수행하는 것
• 광범위한 툴 뿐만 아니라 자동화 자체의 모든
단계를 아우르는 개념임
People-Centric Smart Space
Citizen Developers 필요성
5. Citizen developers L 고객 사례
Process
Velocity
• 단순 반복 업무 자동화로 인해 리드 타임 단축
• 개인 단위 업무 비효율 제거로 인해
조직 효율성 확보
• 전사적 공유와 확대로 프로세스 역량 상향
Service
Quality
• 24/7 서비스 자동화를 통해 누락, 실수 등을 제거하여
서비스 품질 향상
• 고부가가치 고객 서비스에 집중
Cost Reduction • 전사적으로 진행하기 어려운 과제를 직접 수행
• 별도 SI 진행 비용 절감 가능
• 독자 수행 가능 영역 지속 확대
디지털
역량 강화
• Low code, no code 기술 및 도구를 활용하여
디지털 역량 확보
• 전사적 DT 역량 내재화
Citizen developers
시민개발자로 인해 기업은 Cost Reduction, Process velocity, Service Quality 향상이 가능하며
시민개발자는 개인 역량 향상, 단순 반복 업무 탈피 등이 가능함
RPA 개인화 : 시민 개발자 양성 Value
6. 도입 기업 중 RPA 확장하는 고객 대부분이 RPA 설계 및 구현에 깊이 참여하고 있으며, 도입 및 확대에
우호적인 것으로 조사됨
RPA 성공 요인 : 직원의 적극적인 참여
What impact has RPA had on your workforce?
직원들이 RPA 설계 및 구현에
직접 참여
직원들이 RPA 도입을
전반적으로 환영
직원들이 RPA 구현 시
선구적 역할을 맡고자 함
직원들이 RPA 도입 후
높은 직업 만족도를 보임
RPA에 아무런
영향을 받지 않음
RPA에 대해 몇몇 직원들의
반발이 있음
RPA에 대해 임직원들의 반발이
심함
*Source : Deloitte analysis, ‘The Robots are ready, are you? - Untapped advantage in your digital workforce’, 2018
Implemented/Scaling
RPA
Piloted RPA
7. • 해당 컨텐츠는 내부 참고용으로 제작되었으며, 중복된 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.
• 내부 지식 공유 용도로만 활용해주시기 바랍니다.
8. 시민 개발자를 양성하기 위해서는 Governance 확립, 교육 실행 및 인정과 보상 체계를 구성해야함
RPA 양성 방안
A. Governance
B. 교육 실행
C. 인정과 보상
• Citizen Developers를 양성할
수 있는 조직 체계 및 역할 정의
• 적합한 솔루션 선정
• 업무 역할에 적합한 교육 수
행
• 참여자 및 우수 성과에 대한
보상 체계 구성
• 대상자 선정 및 시행
29.25%
24.51%
21.34%
14.23%
6.72%
3.95%
조직 거버넌스
교육
솔루션 교육
담당업무 정의
회의/워크샵 참여
IT 부서의
프로모션
기타
시민 개발자 지원 방식 시민 개발자 양성 희망 고객의 준비 영역
9. Hybrid Model이 데이터 분석 이니셔티브에 가장 적합함
Governance : 조직 Model 유형
조직 Unit
데이터 조직 / Center of Excellence
• Business Unit/기능
별 독립적 데이터
관리
• 전체 데이터 전략
부재
• 매우 제한된 Data
연결/협업
분산화 중앙화
완전 분산화
Model
완전 중앙화
Model
Large CDO
Hybrid Model
Small CDO
Hybrid Model
CDO1)
Unit
Business
Unit
• Small CDO Unit은
Facilitator 역할 수행
• 각 Business Unit 별
데이터 자산 관리
책임
• Large CDO Unit은
Data Operation과
Governance 수행
• Business Unit은
CDO의 지침에 따라
서비스 데이터 관리
• CDO Unit은 모든
Data의 공식 소유자
역할
‒ 모든 데이터 관련
요청을 관리하며,
데이터 정의/제어에
있어 매우 권위적임
“Hybrid Model이 가장 적합하며 CoE 수립이 중요함”
Source: McKinsey
1) Chief Data Officer
10. Governance : CoE 조직 및 역할
제안사: LDCC
사업부 Leader DT RPA CoE
Process 설계
- 과제 발굴
- 업무 프로세스 설계/개발 QA
RPA CoE 기획
- CoE 운영 및 확산 방안
- CoE 정책 수립
RPA 개발 및 운영
- 개발 표준, 일정관리
- 성능 및 운영 모니터링
Citizen Developer 성과관리
- 교육 수료생 평가 방안
- Best maker 선정 및 보상 방안
Citizen developer 양성
- 단계별 교육 진행
- 과제별 기술 자문
Citizen developer 선정
- 각 조직별 선정 원칙 정의
- 대상자 선정 및 인사 배정 진행
CoE 조직 및 역할
DT RPA CoE 중심으로 Citizen Developer 양성을 위한 기획, 교육, 보상 체계를 수립함
11. • 해당 컨텐츠는 내부 참고용으로 제작되었으며, 중복된 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.
• 내부 지식 공유 용도로만 활용해주시기 바랍니다.
12. 기술적 난이도가 낮으면, 특정 담당자 위주로 사용되는 과제를 RPA 교육 통해 내재화함
시민개발자 추진 범위 : RPA 과제 선정 및 개발 기준
범위
과제
구분
개요
과제
속성
지원 주체 적용 솔루션
개발 T/F
기술
지원
교육
Desktop
Flow
Cloud
Flow
BI
범위
전사
개발
전사 I/F에서
자가 개발
진행
기술 난이도 上
업무 빈도 일/주
사용자 多
제외
기술
지원
현업이 개발
후 CoE 기술
지원
기술 난이도 中
업무 빈도 일/주
사용자 少
범위
현업
주도
교육 통해
현업이
개발 및 사용
기술 난이도 下
업무 빈도 일/주
사용자 개인
개인화 추진 범위
13. Governance : 시민 개발자 대상 업무
기술적 난이도가 낮으면, 특정 담당자 위주로 사용되는 과제를 RPA 교육 통해 내재화함
41.46%
17.07%
14.63%
12.20%
7.32%
7.32%
IT
재무
영업
지원
인사
마케팅
기업
부서
팀
개인
단일
업무
절차적
업무
대량 업무 복잡업무
업
무
영
향
범
위
업무 복잡도
적용가능 프로세스 적용 영역 선정