쉽게 접근 할 수있는 플랫폼

마지막 업데이트: 2022년 5월 8일 | 0개 댓글
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서울 용산구 소재 LG유플러스 사옥에서 열린 협약식에 참석한 LG유플러스 정수헌 컨슈머부문장(오른쪽)과 키노라이츠 양준영 대표가 기념촬영을 하는 모습

SaaS란?

서비스로서의 소프트웨어(Software-as-a-Service, SaaS)는 클라우드 애플리케이션과 기본 IT 인프라 및 플랫폼을 인터넷 브라우저를 통해 최종 사용자에게 제공하는 클라우드 컴퓨팅 형태입니다. 다음과 같은 대기업, 소규모 기업, 개인에게는 SaaS가 적합한 솔루션일 수 있습니다.

인프라, 플랫폼, 온프레미스 소프트웨어의 구매나 유지관리 책임을 맡고 싶지 않은 경우

자본 비용(CAPEX) 투자가 아닌 운영 비용(OPEX)을 통해 비용 관리를 간소화하고자 하는 경우

문제 해결을 위해 최소한의 사용자 정의가 필요한 과제가 있는 경우

소프트웨어 서브스크립션 모델을 선호하는 경우

SaaS는 어떻게 작동합니까?

SaaS를 사용하면 소프트웨어를 영구 구매하거나 강력한 온프레미스 IT 인프라에 투자할 필요가 없기 때문에 사용자의 초기 비용이 줄어듭니다. 그러나 서비스 성능은 인터넷 연결 속도에 따라 달라지므로 SaaS 고객은 고속 네트워크 하드웨어에 투자해야 합니다.

SaaS의 예로는 Google Docs, Microsoft Office 365와 같은 애플리케이션 서비스 제공업체(ASP)와 인사 관리 소프트웨어, 전자 상거래 시스템, 고객 관계 관리 툴, 통합 개발 환경(IDE)을 제공하는 엔터프라이즈 서비스가 있습니다.

소프트웨어 벤더는 일반적으로 공통 배포 모델 중 하나 또는 둘 다를 선택합니다.

  • 자체 데이터센터에서 또는
  • SaaS 솔루션이 호스팅되는 클라우드 환경을 관리하는 퍼블릭 클라우드 서비스 제공업체(예: AWS, Azure, IBM Cloud)를 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 통해

SaaS 애플리케이션은 멀티테넌트 아키텍처를 활용하여 고객 데이터를 격리합니다. 소프트웨어 업그레이드, 버그 수정 및 기타 일반적인 애플리케이션 유지관리는 SaaS 제공업체에서 수행하고, 사용자는 웹 브라우저를 통해 소프트웨어와 상호 작용합니다. SaaS 솔루션은 일반적으로 완벽하게 작동하지만 종종 다른 기능에 연결하기 위해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(예: REST, SOAP)를 통해 사용자 정의 통합을 결합합니다.

SaaS의 특성 덕분에 제공업체는 고객에게 더욱 손쉽게 새 기능을 롤아웃할 수 있습니다. 대부분의 SaaS 애플리케이션은 사전 설정된 플러그 앤 플레이 제품으로 SaaS 제공업체가 해당 애플리케이션의 모든 관련 사항을 관리하며, 관리 항목은 다음과 같습니다.

  • 네트워킹, 스토리지 및 데이터센터 서버 등 하드웨어 구성 요소 , 운영 체제 및 미들웨어 등의 플랫폼
  • 런타임, 데이터 및 애플리케이션 자체와 같은 소프트웨어 요구 사항

SaaS 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 모델

SaaS 애플리케이션은 주로 서브스크립션 모델을 통해 소프트웨어 라이센스를 프로비저닝합니다. 영구적인 라이센스와는 다르게, 이러한 소프트웨어 제공 모델에서는 일정 기간(주로 연간 또는 월간) 동안 SaaS 액세스 권한을 부여하는 서브스크립션과 각 계정이 연동됩니다. 서브스크립션 요금을 내면 일반적으로 제품 설명서와 서비스 계약 수준(SLA)이 적용되는 지속적 지원을 제공하지만, 일부 SaaS 제공업체는 소스 코드 수준의 사용자 정의 코드 변경에 추가 지원 요금을 부과합니다.

PaaS, IaaS 및 SaaS 비교

서비스로서의(as-a-Service)라는 용어는 일반적으로 제3자가 관리하여 사용자는 사용자 정의 애플리케이션의 반복적인 개선과 같은 중요한 사항에 집중할 수 있게 해주는 솔루션을 의미합니다. SaaS 외에도 서비스로서의 인프라(Infrastructure-as-a-Service, IaaS)와 서비스로서의 플랫폼(Platform-as-a-Service, PaaS)의 다른 두 가지 주요 서비스형 옵션이 있습니다.

IaaS의 경우 서비스 제공업체가 고객을 대신해 클라우드를 통해 인프라(실제 서버, 네트워크, 가상화, 스토리지)를 관리합니다. 사용자는 API 또는 대시보드를 통해 인프라에 액세스하며, 인프라를 대여합니다. 사용자가 운영 체제, 애플리케이션, 미들웨어 등을 관리하는 반면 제공업체는 하드웨어, 네트워킹, 하드 드라이브, 스토리지 및 서버를 제공하며 가동 중단, 복구 및 하드웨어 문제를 해결할 책임이 있습니다.

PaaS는 외부 서비스 공급업체의 사용자에게 하드웨어와 애플리케이션-소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 사용자가 실제 애플리케이션 및 데이터를 처리하므로 PaaS는 개발자와 프로그래머에게 이상적인 솔루션입니다. 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 인프라나 환경을 빌드 및 유지관리하지 않고도 PaaS에서 제공하는 플랫폼을 통해 사용자가 자체 애플리케이션을 개발, 실행 및 관리할 수 있습니다.

SaaS 벤더의 예

소프트웨어 벤더는 SaaS 스타일의 소프트웨어 애플리케이션을 제공해 기본 비즈니스 애플리케이션에서 복잡한 엔터프라이즈 리소스 계획(쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 ERP) 제품군까지, 다양한 비즈니스 요구를 충족합니다. 일부 SaaS 회사 및 제품에는 다음이 포함됩니다.

  • SAP의 엔터프라이즈 리소스 계획(ERP) 소프트웨어
  • Paychex의 인사 관리 소프트웨어
  • CA Technology의 엔터프라이즈 소프트웨어
  • Atos 메시징 SaaS 솔루션
  • Salesforce의 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어
  • Slack의 메시징 서비스
  • Microsoft Office 365
  • Dropbox의 파일 스토리지 서비스

Red Hat이 제공하는 SaaS

Red Hat은 대부분의 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 서비스로서의 솔루션에 부족한 기능인 소스 코드 액세스를 제공하여 SaaS 서브스크립션 모델을 개선했습니다. 즉, 사용자는 사전 설정된 웹 기반 애플리케이션을 즉시 사용함은 물론이고 필요한 소프트웨어를 사용자 정의할 수 있습니다.

무엇보다 모든 서브스크립션에 지원이 포함됩니다. 지원은 사용자가 어떤 서비스로서의 Red Hat 제품을 사용하든 배포, 설정 및 관리할 수 있는 조언과 지침을 제공합니다.

쉽게 접근 할 수있는 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 플랫폼

누군가 여러분에게 “당신의 회사가 보유한 데이터의 4분의 3은 제대로 사용되지도 않아요.” 라고 말한다면 아마 믿지 않을 수도 있을겁니다. 하지만 이것은 관련 통계 데이터를 통해 이미 증명된 사실입니다. 상당수의 기업이 데이터 관리를 제대로 하지 않거나, 심지어는 아예 관리 자체를 하지 않고 있기 때문에 수집된 데이터의 대부분은 낭비되고 있습니다.

데이터는 회사 운영 및 주요 의사 결정의 원동력이며, 제품 개발 라이프 사이클 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 합니다. 데이터 관리는 고객 데이터로부터 최대한의 가치를 창출하기 위한 기반 작업입니다. 효율적인 데이터 관리는 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 SQL 쿼리를 작성하는 팀을 비롯한 회사 내 다양한 이해 관계자들이 데이터에 접근하고, 이를 이해 및 분석할 수 있도록 돕습니다. 데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는, 고객 데이터 플랫폼(CDP)에서 제품 분석 환경(Product Analytics Tool)으로 데이터를 전송할 때 데이터의 투명성과 정확성이 보장되어야 합니다. 오늘날 많은 기업들은 여러 이해 관계자들이 데이터에 접근할 수 있도록 제품 분석 도구로 데이터를 가져옴으로써 데이터 관리 프로세스를 고도화하고 있습니다.

데이터 관리(Data Management)란?

데이터 관리의 기본은 올바른 데이터를 수집하여 저장 및 정리하는 것입니다. 또한, 데이터 오류 수정, 그리고 일관된 명명 규칙을 유지하기 위한 데이터 분류 체계(Taxonomy) 설계도 데이터 관리에 해당합니다. 데이터 수집에 대한 사전 계획 수립, 올바른 데이터만을 분석 도구로 전송하기 위한 승인 프로세스 구축 등 또한 포함됩니다. 제품 분석 맥락에서의 데이터 관리에 속하는 다양한 요소에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

  • 데이터 수집(Collection): 데이터는 다양한 데이터 소스로부터 유입됩니다. 따라서 수집되는 데이터가 깨끗하고 완전한지, 손상되지는 않았는지 확인하는 작업이 필요합니다.
  • 데이터 오류 수정(Fixing Existing Mistakes): 많은 양의 데이터를 다룰 때에는 실수가 발생하기 마련입니다. 따라서 데이터의 이름 지정, 구성 또는 수집 방식에서 실수를 소급하여 수정하는 작업이 포함됩니다.
  • 오류 사전 예방(Proactively Prevent Future Problems): 기존 데이터에서 확인된 실수들을 분석하면, 반복되는 실수(예: 불필요한 이벤트 및 속성)를 식별하고 이러한 정보들을 기반으로 구조를 재정비하여 향후 발생 가능한 문제들을 줄일 수 있습니다.
  • 데이터 분류 체계(Taxonomy): Taxonomy는 여러분의 데이터상 이벤트 및 속성들을 일관성 있는 규칙에 따라 명명함으로써 효과적으로 관리할 수 있는 가이드입니다. Taxonomy는 제품의 기능 및 수익성을 개선하기 위한 질문들에 대 답이 될 수 있습니다. 팀은 데이터 관리를 위한 Taxonomy 체계를 개발할 뿐만 아니라, 데이터 관리 요구 사항과 우선 순위가 변경되는 경우, Taxonomy에 변경된 요구 사항들을 적용하고 업데이트해 나가면서 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 이를 ‘살아 숨쉬는’ 문서로 관리해야 합니다. 스프레드 시트를 사용하여 Taxonomy를 관리하는 경우도 있고, 이러한 작업을 간소화할 수 있는 데이터 거버넌스 시스템을 활용할 수도 있습니다.
  • 데이터 저장(Storage): 데이터를 수집했다면, 잘 저장해야 합니다. 통상적으로 데이터 관리 플랫폼(DMP), CDP, 데이터 레이크(Data Lake) 또는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 같은 스토리지 시스템을 사용하며, 데이터를 제품 분석 도구로 보내 추가적인 분석을 진행할 수 있습니다.

데이터 관리가 왜 중요한가요?

아무리 그 양이 많거나 출처가 믿음직스러워도, 제대로 관리되지 못하는 데이터는 무의미합니다. 이와 달리 효과적으로 관리된 데이터는 다양한 측면에서 여러분의 비즈니스에 가치를 더해줄 수 있습니다.

데이터의 표준화

회사 내 여러 팀/부서가 같은 지표를 봐야 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 고객이 가장 많은 시간을 보내는 곳, 또는 사용에 어려움을 겪는 지점을 파악하기 위해 제품 개발팀과 고객 성공팀 모두가 고객 이동 경로 데이터를 살펴봐야 할 수 있습니다. 데이터가 효과적으로 관리되고 있다면, 모두가 신뢰할 수 있는 동일한 버전의 데이터 제공을 보장할 수 있을 것입니다.

데이터를 표준화하면, 비즈니스 성과 개선과는 전혀 무관한 데이터를 무분별하게 수집하게 되는 상황을 방지할 수 있습니다. 또한, 복잡도를 관리하는 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

잘못된 데이터 수집 및 사용 방지

절반 이상의 기업이 품질이 낮은 데이터는 오히려 심각한 혼란을 야기하며, 이는 조직 전체에 영향을 미칠 수 있다고 이야기합니다. 제대로 수집 및 유지/관리되지 않는 고객 데이터는 리텐션 전략 수립을 더욱 어렵게 만들기도 합니다. 유저 데이터가 부족하면 개발팀은 제품 여정 내 고객이 문제를 겪고 있는 지점을 알 수 없으며, 결국 유저 경험을 개선할 수 없게 됩니다.

데이터의 민주화

데이터 드리븐 조직문화를 형성함에 있어 가장 염려되는 것 중 하나가 데이터 사일로 현상입니다. 데이터 사일로는 중요한 정보에 회사 내 소수인원만이 접근할 수 있는 경우에 흔히 발생합니다. 데이터 관리 솔루션을 잘 활용하면 회사 내 모든 팀이 업무에 필요한 다양한 데이터에 쉽게 접근할 수 있게 되므로, 특정한 사람들이 주요 데이터로부터 소외되는 현상을 방지할 수 있습니다. 즉, 효율적인 데이터 관리는 회사 내 각 팀의 적합한 데이터 활용을 가능하게 합니다.

고객에게 더 가까이 다가가기

데이터 관리를 통해, 고객의 행동에 보다 가까이 다가갈 수 있습니다. 고객은 제품을 사용하는 매 순간 데이터를 생성합니다. 제품 개선과 관련된 의사 결정을 하기 위해서는, 조직 내 다양한 직군(개발자, 마케터, 디자이너, 엔지니어 등)이 해당 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 합니다.

데이터 관리의 모범 사례

Amplitude의 데이터 관리 철학은 ‘1)적절한 데이터를, 2)적절한 곳에서, 3)적절한 사람이 이용할 수 있도록 하는 것(the right data is available in the right places to the right people)’ 입니다. 이러한 측면에서 데이터 관리의 모범 사례를 살펴보겠습니다.

1) 적절한 데이터 확보란, 실제로 사용 가능하며, 정확하고 포괄적인 데이터 라이브러리를 구축하는 것입니다.

  • 사용 가능한 데이터란 기존 팀원들이 데이터를 이용하여 질문에 대한 답을 찾을 수 있고, 신규 팀원들이 빠르게 구조를 파악할 수 있어야 함을 의미합니다.
  • 그리고 여러분의 데이터 기록 시스템을 충분히 반영할 수 있어야 정확한 데이터라고 할 수 있습니다.
  • 마지막으로, 고객들의 질문에 답하기 위해 필요한 모든 데이터를 보유하고 있다면 포괄적인 데이터 라이브러리를 갖추고 있다고 할 수 있습니다.

2) 데이터를 적절한 곳에서 활용하려면, 데이터 인사이트를 얻기 위해 사용하는 시스템과 데이터를 기록하기 위해 사용하는 시스템이 서로 쉽게 동기화될 수 있어야 합니다.

3) 데이터를 적절한 사람이 활용하는 것은 데이터의 사용성을 극대화하는 데 필수입니다. 위에서 언급한 바와 같이, 데이터의 민주화를 실현함과 동시에, 데이터 보안성 또한 확보해야 합니다. 먼저 데이터의 가용성, 접근성 및 무결성을 담당하는 데이터 거버넌스 팀을 구성하는 것이 좋습니다. 강력한 데이터 분류 체계(Data Taxonomy) 정책은 데이터베이스가 확장되어도 데이터베이스에 대한 접근성과 사용성을 유지하는 것이 매우 중요하므로, 구성원들이 항상 일관된 데이터 정보를 볼 수 있도록 투명하게 관리할 필요가 있습니다.

데이터를 잘 관리하기 위해, 회사 내 모든 사람들이 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 하는 제품 분석 솔루션에 투자하고 구성원들에게 솔루션 사용 방법을 교육시키는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이 때, 잘 관리되고 있는 데이터를 기반으로 새롭게 파악한 인사이트를 조직 내에 전달함으로써 데이터 사일로 현상을 방지하는 데에 매우 유용한 것이 트래킹 계획(Tracking plans)입니다. 트래킹 계획은 조직 구성원 모두가 참조할 수 있는 문서로, 효과적인 프로세스 개선을 위해 어떤 데이터를 트래킹해야 하는지 조직 내 제품 개발과 관련된 모든 이해 관계자들이 합의한 규칙을 말합니다. 좋은 트래킹 계획을 구축하려면 트래킹하는 이벤트 및 속성을 표준화하고, 각 이벤트를 트래킹하는 이유를 명확히 해야 합니다. 또한 데이터 플랫폼으로부터 얻은 인사이트에 이해 관계자 모두가 접근 가능하면서도, 동시에 중앙에서 통제가 가능한 문서의 형태로 관리하는 것이 좋습니다.

미래에도 유효한 데이터 관리의 중요성

디지털 제품 시장이 확장됨에 따라, 디지털 제품에 투자한 비용에 대해 비즈니스 성공의 정도와 속도 측면에서 확실한 ROI를 얻고자 하는 니즈가 커지고 있습니다. 이를 위해서는, 보유한 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 신속하게 움직여야 합니다. 그리고 이것은 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 강력하고 신뢰도 높은 전략을 가지고 데이터 관리에 접근할 때 비로소 가능합니다.

좋은 데이터의 이점은 여기서 그치지 않습니다. 2025년에는 세계적으로 데이터스피어(Datasphere, 데이터 발생량)가 2018년보다 5배 이상 커질 것으로 예측됩니다. 따라서 향후에 보다 확장된 데이터 환경에서 최대한 많은 이점을 확보하기 위해, 데이터 관리 아키텍처에 지금부터 관심을 갖고 조기에 투자하시기를 추천드립니다.

LG유플러스, OTT 통합 검색 플랫폼 ‘키노라이츠’와 손잡는다

서울 용산구 소재 LG유플러스 사옥에서 열린 협약식에 참석한 LG유플러스 정수헌 컨슈머부문장(오른쪽)과 키노라이츠 양준영 대표가 기념촬영을 하는 모습

LG 유플러스 가 고객의 OTT 콘텐츠 사용 편의성을 높이기 위해 온라인 동영상 서비스 (OTT) 통합 포털 스타트업인 ‘ 키노라이츠 ’ 와 손을 잡았다 .

LG 유플러스 ( 대표 황현식 , www.lguplus.co.kr ) 는 키노라이츠와 ‘OTT 활성화를 위한 솔루션 협력 업무협약 (MOU)’ 을 체결했다고 6 일 밝혔다 . 서울 용산구 소재 LG 유플러스 사옥에서 진행된 협약식에는 LG 유플러스 정수헌 컨슈머부문장 ( 부사장 ) 과 키노라이츠 양준영 대표 등이 참석했다 .

LG 유플러스는 지난달 ‘ 유니온투자파트너스 ’, ‘ 카카오벤처스 ’, ‘ 신한캐피탈 ’ 과 함께 약 25 억원 규모의 키노라이츠 지분투자를 단행했다 . 이 중 LG 유플러스의 투자액은 약 10 억원이다 . 최근 다양한 OTT 플랫폼의 등장으로 콘텐츠가 방대해진 상황에서 보다 쉽게 자사 서비스에 접근할 수 있도록 투자를 결정했다고 LG 유플러스는 설명했다 .

이번 업무협약을 통해 LG 유플러스는 키노라이츠의 콘텐츠 추천 , 주간 랭킹 등 솔루션과 자사 서비스를 연계해 고객 편의성을 높일 수 있는 방안을 모색할 예정이다 . 또한 키노라이츠 솔루션을 고도화할 수 있도록 다방면에서 협력을 진행한다는 방침이다 .

키노라이츠는 OTT 관련 통합검색 , 콘텐츠 탐색 및 추천 서비스를 제공하는 모바일 앱 서비스로 지난해 말 기준 누적 다운로드가 30 만건을 돌파했다 . 고객은 보고싶은 콘텐츠를 키노라이츠에서 검색하면 콘텐츠 정보와 함께 해당 콘텐츠를 감상할 수 있는 OTT 플랫폼을 한 번에 볼 수 있다 .

LG 유플러스 정수헌 컨슈머부문장 ( 부사장 ) 은 “ 키노라이츠 지분투자와 업무협약을 통해 멀티 OTT 시청 환경에서도 고객이 보다 편하게 콘텐츠에 접근할 수 있는 계기를 마련했다 ” 며 “ LG 유플러스가 OTT 를 가장 편하게 볼 수 있는 통신사라는 인식을 고객들에게 심어줄 수 있도록 노력하겠다 . ” 고 말했다 .

키노라이츠 양준영 대표는 “ 차별화된 콘텐츠 경쟁력을 위해 적극적으로 투자하고 있는 LG 유플러스와 제휴할 수 있어 기쁘게 생각한다 “ 며 “ 소비자들이 콘텐츠 감상 전후 반드시 사용하는 통합 포털 서비스로 자리매김해 나가겠다 ” 고 밝혔다 .

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AI 및 마이데이터 플랫폼 개발 전문기업인 비디(대표 김기용, 독고세준)와 시스템 반도체 및 바이오 융합 선도기업 네메시스(대표 왕성호)가 연속혈당 측정을 포함한 바이오마커 진단 플랫폼 서비스 구축을 위한 업무 협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 바이오마커 진단 플랫폼은 바이오 시그널 프로세싱 및 컨디셔닝, 커뮤니케이션 등 바이오 응용 SoC 설계 기술을 이용, 마이크로니들 기반 각 센서에서 수집되는 데이터들을 실시간 클라우드와 연동된 빅데이터 알고리즘으로 진단된 측정값을 손쉽게 조회, 분석하고 제3자에게 전송하도록 요구할 수 있는 플랫폼이다. 정보 주체가 자신의 의료 데이터에 대한 실질적인 통제권과 활용 권한으로 맞춤형 주치의 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 서비스를 제공받을 수 있고, 만성 질환자나 노약자에 대한 체계적인 건강 관리 및 질병 예방이 가능하다. 비디는 인공지능, IoT, 클라우드 기술에 대한 경험과 역량으로 마이크로니들 같은 의료 센서로부터 축적되는 데이터들의 딥러닝 가치를 높이며 블록체인 기술의 신뢰 기반으로 안전하게 데이터를 거래할 수 있는 플랫폼 서비스를 제공할 수 있고, 네메시스는 신호 처리 및 시스템 반도체 설계 기술 등을 기반으로 스마트 헬스케어 기기를 최적화하는 시스템온칩(SoC) 기반 플랫폼을 제공할 수 있다. 양 사는 이 기술력으로 바이오마커 진단 시장에 큰 획을 만들 수 있는 기회로 판단하고 있다. 이를 위해 양사는 △데이터 규격의 표준화 등 상호 호환성 제고 △다양한 의료정보 보유 기관과 상생플랫폼 △자신의 의료 기록을 외부 서비스와 연동할 수 있는 API 등 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 부분에서 우선으로 협력해 나갈 계획이다. 비디의 김기용 대표는 “네메시스와의 이번 협업을 통해 연속 혈당 측정 플랫폼 개발을 목표로 환자가 어떤 건강 애플리케이션을 선택해 이용하든 자신의 건강 정보에 좀 더 쉽게 접근할 수 있는 플랫폼 서비스를 제공하게 된다”며 “개인 건강 관리, 보험 계획 등 국민 건강 증진을 위한 새로운 서비스를 개발해 확산할 수 있기를 기대하고 한다”고 말했다. 네메시스 왕성호 대표는 “비디와 함께 자기 주도형 의료데이터 사업 기회를 모색해 당뇨병 환자의 삶의 질을 향상하고 유용한 의료정보를 제공하기 위한 혈당 측정 및 다양한 바이오마커 솔루션 공급 다각화 토대 마련에 지속적인 노력을 기울일 것”이라고 밝혔다. 비디 개요 비디는 클라우드, 스마트금융, IoT를 포함한 ICT 융합형 서비스 개발과 플랫폼 운영 분야 전문기업이다. 2003년 10월 블루다임이라는 사명으로 설립된 이후, 통신분야 IT기술에 대한 전문성과 사업에 대한 이해를 바탕으로 통신/전자 특화 솔루션을 제공해 시장과 고객을 창출하는 회사로 성장해 왔다. 그리고 이제는 통신/전자 분야를 넘어 ICT 융합형 서비스개발 및 오픈플랫폼 구축 경험으로 스마트금융과 클라우드 전환사업 분야에서 영역을 확대하고 있다.

주식회사 비디(대표 김기용, 독고세준)가 2020년 11월 6일 금융위 및 정부 부처 주관 국가대표 혁신 기업으로 선정되었습니다. 5개부처 (산업부, 중기부,과기정통부, 복지부, 해수부)가 혁신성장산업(첨단제조, 에너지, 환경 지속가능, 정보통신,지식서비스 등) 전반에 걸쳐 대표 혁신기업을 선정하였으며 금번에는 성장가능성이 높은 중소기업을 중점으로 2회차 247개의 기업이 심사를 통하여 선정되었다고 밝혔습니다. 선정된 기업은 혁신성, 기술력이 검증된 만큼 종합적 금융, 비금융 지원을 받을 수 있게 됩니다. 미래 성장성 있는 기업에 대한 지원을 대폭 확대함으로 기술혁신 촉진 및 기업 경쟁력 강화를 통해 산업발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

한국관광공사와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 지난 2일 관광데이터의 효과적 유통·활용 등 데이터 분야 업무협력을 위해 업무협약을 체결했다.

이번 협약은 ▲‘통합 데이터 지도’와 ‘한국관광 데이터랩’ 연계 ▲통합 데이터 지도를 통한 메타데이터 연계‧공유 ▲데이터 분석 공모전 공동 개최 ▲기관 간 데이터 분야 상호 네트워크 구축 및 교류 등을 주된 내용으로 하고 있다.

통합 데이터 지도는 NIA와 과학기술정보통신부가 함께 운영하는 플랫폼으로, 데이터 댐에 축적된 공공·민간 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 데이터를 쉽게 검색·활용할 수 있다. 이번 협약으로 통합 데이터 지도를 통해서도 관광빅데이터 플랫폼 한국관광 데이터랩으로 접속할 수 있게 됐다. 한국관광 데이터랩의 관광데이터가 통합 데이터 지도에 연계돼 검색을 통해 관광데이터에 쉽게 접근할 수 있게 됐다.

관광공사 김영미 관광빅데이터실장은 “한국관광 데이터랩이 통합 데이터 지도에 연계돼 기업과 국민들이 더 쉽게 관광데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다”며 “앞으로 관광데이터의 활용·개방 등을 위한 다양한 협업 사업들을 추진해 나갈 것”이라고 밝혔다.

한국관광공사 안영배 사장(왼쪽)과 한국지능정보사회진흥원 문용식 원장이 업무협약을 맺고 기념촬영을 하고 있다 / 한국관광공사

한국관광공사 안영배 사장(왼쪽)과 한국지능정보사회진흥원 문용식 원장이 업무협약을 맺고 기념촬영을 하고 있다 / 한국관광공사


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