일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 세번째 빅데이터 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을 선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터 사업을 구상하고 기획하는 모든분들의 고민, 빅데이터 조직과 역할 분담편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
[2018 BI컨퍼런스 발표자료 - 보강판]
* 기업의 입장에서 인공지능 AI 도입, 활용하기위해 무엇을 준비해야하는가?
* 기업들은 어떤 고민을 안고 있으며 지금의 인공지능은 현실적으로 투자할만한 가치를 가지고있는가?
* 인공지능 적용은 어떤 유형으로 이루어지며 어떤 부분에서 기업들의 오해가 많은가?
* 데이터만 많으면 되는가? 딥러닝이면 해결되는가?
# .... 리비젼컨설팅. 전용준 . 201809
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 세번째 빅데이터 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을 선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터 사업을 구상하고 기획하는 모든분들의 고민, 빅데이터 조직과 역할 분담편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
[2018 BI컨퍼런스 발표자료 - 보강판]
* 기업의 입장에서 인공지능 AI 도입, 활용하기위해 무엇을 준비해야하는가?
* 기업들은 어떤 고민을 안고 있으며 지금의 인공지능은 현실적으로 투자할만한 가치를 가지고있는가?
* 인공지능 적용은 어떤 유형으로 이루어지며 어떤 부분에서 기업들의 오해가 많은가?
* 데이터만 많으면 되는가? 딥러닝이면 해결되는가?
# .... 리비젼컨설팅. 전용준 . 201809
2. 빅데이터의 출현과 관심 증대로 기업들은 많은 프로젝트에 뛰어들고 있음
빅데이터의
출현과
폭발적 성장
빅데이터 기반
기업 혁신
가능성 대두
2017년 $50B 이상의
기업 지출 시장 형성 예상
2
3. 그러나 많은 기업들이 빅데이터
가치 창출에 어려움을 겪고 있음
“Through 2015,
more than 85 percent
of Fortune 500 organizations
will fail to effectively exploit
big data for competitive
advantage.”
Gartner Reveals Top
Predictions for IT
Organizations and Users for
2012 and Beyond
빅데이터 유행에 대응해야 하는
상황이지만…
어떤 사업적인 가치가 있는지
명확하지 않다.
무조건적인 추격 투자는 어렵다.
수집 – 저장하는 데이터를
이용한 구체적인 성과가 필요한 시점
사업부, 필드조직 등 정보
수요 부서의 참여 없이 성과 창출
한계가 있다.
빅데이터 저장/
처리 인프라를
구축한 기업
빅데이터 기회
를 탐색 중인
기업
3
4. 기업들은 빅데이터 과제에 대한 접근 방식을 정교하게 다듬어야 함
저장/처리 인프라 활용 애플리케이션
잠재적 가치를 지닌 모든 데이터 목표 서비스에 필수 데이터
빅데이터 솔루션 도입 빅데이터 활용 프로세스 혁신
사업가치
우선순위
현업변화
• 접근하기 어렵던 빅데이터를 하둡 중심의 인프라에 저장하
고, 처리하는데 집중
• 구체적인 Business Value를 목표로 설정하고 이를 위한
Application 구축
(ex. Business Intelligence, 사용자 화면 고도화)
• 잠재적인 활용 가능성에 대응하기 위한 인프라 투자 규모
지속 확대
• 명확한 성과 없이 데이터 산출을 위한 업무 폭증
• 활용 목적과 우선순위에 따라 필수적인 데이터 처리에 집중
한 인프라 구현
• IT 부서의 예산 집행 프로세스에 따라 관련 시스템 구축 과
제로 진행
• 빅데이터 분석에 기반한 가치 혁신이 해당 수요 부서의 프
로세스 혁신으로 연계 필요
• 사업부 및 현장 조직의 프로세스 혁신이 목적
4
5. PIP는 Smart Big Data Program을 제안함*
Business Value Discovery1.
Concept Validation
Big Data Smart Roadmap
1) 현황 진단: 빅데이터 과제 및 인프라 현황 점검!
2) 방향성 도출: 고객사의 빅데이터 사업 방향 정리!
3) 과제 선정: 구체적인 사업 성과 목표에 따른 과제 List-up
1) POC 시나리오 선정: 2~3개의 검증 시나리오 구체화!
2) Solution 검증 진행: 실제 솔루션 적용하여 구현 검증 (PIP 제공 가능 솔루션)
1) 빅데이터 성공을 위한 과제 로드맵!
2) 고객사 최적화된 솔루션 제안
2.
3.
* 컨설턴트 1명, 개발자 1명 투입 시 POC 포함 1M~2M 예상. 선정 시나리오 및 솔루션에 따라 기간 및 투입 인력 변화 5
6. 1. Business Value Discovery
• Business Value 창출을 전제로 빅데이터 전략을 재정렬하고 새로운 우선순위에 따라 과제를 도출할 것임
• 빅데이터에 대한 기업 내부 수요 조직 참여를 위한 인터뷰, 보고회 진행 가능
• Plan-iT Partners는 국내 최대 통신사, 최대 반도체-통신기기 제조업체, 다양한 금융권의 프로젝트를 수행한 전략 컨설팅 역량을 보유하고 있음
사업성과 제고를 위한 KPI lever와 목표 설정
기업 내부의 Application 명확화
Quick win을 위한 검증 과제 도출
Illustrative
6
7. 2. Concept Validation
• 사업가치 창출을 위해서는 빅데이터 분석을 활용하는 조직에 대한 서비스 구현이 가장 중요함
• Plan-iT Partners는 OPTICON, SPLUNK 등 빅데이터 솔루션부터 QLIKVIEW, BIRST, TABLEAU 등 BI까지 다양한 경험을 갖추고 있음
• Business Value Discovery 결과에 따라 다양한 솔루션에 대한 기술 검증, 파일럿 테스트를 수행할 것임
• PIP가 자체적으로 빅데이터 분석 엔진 및 BI 솔루션에 대한 구축 검증 수행 가능
• 단기 Pilot을 위한 라이선스 제공 가능 (솔루션에 따라 별도 조건 협의)
• 2주~4주 정도에 구현 가능한 2~3개 시나리오에 집중
PIPRecommendations
• 솔루션과 독립적으로 필요 구성
요소에 대한 제안 및 검증 지원
Partial Example
7
8. 3. Big Data Smart Roadmap
• 방향성, 솔루션 검토를 거쳐 고객사에 최적화된 빅데이터 Smart Roadmap 제시
• 솔루션 검증을 거친 Quick win 과제에 대해서 실행 – 확산을 위한 Proposal 지원
Illustrative
• 빅데이터 과제 선정 및 POC 결과 검토
• 전략 연계, 사업가치, 이용자(고객) 가치 측
면에서 실행 성공을 위한 가이드라인 도출
• 빅데이터 과제를 유형에 따라 분류하고,
• 단기, 중장기 Roadmap에 따라 과제, 주
체, 고려 사항을 정리
• POC 솔루션 확대 적용을 위한 고객사 견
적 및 제안
전략 - 실행 연계 실행 지원 솔루션 제안
8
9. For more information,
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(BI)
정성일 대표
sijeong@planit-partners.com
(Consulting)
임동우 수석
dwlim@planit-partners.com
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문일수 실장
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