2024년도 마이데이터 기반조성 사업 신규 과제 최종 선정 ‘7.8대 1 경쟁률’ 총 31개 컨소시엄 지원...생활 밀착형·사회문제 해결형으로 서비스 세분화 부동산 임대차, 건강검진 및 진료·처방, 시험정보 및 품질인증, 암 치료 등 영역 네 건 선발 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 한국데이터산업진흥원(이하 KDATA)가 ‘2024년도 마이데이터 기반조성 사업’ 신규 과제 총 네 건을 선정했다. 마이데이터 기반조성 사업은 기업·공공·기관 등이 보유한 개인 및 기업 데이터를 정보주체인 개인 및 기업이 직접 관리·통제하고, 나아가 정보주체 본인을 위한 서비스에 활용 가능하도록 하는 기반 사업이다. 쉽게 말해 마이데이터는 개인 및 기업의 데이터를 필요로 하는 자가 정보주체의 허가 하에 데이터 활용 권한을 갖는 것이다. 2024년도 사업은 다양한 연령의 국민이 일생생활에서 마이데이터 서비스를 활용해 편익을 취할 수 있도록 하는 ‘생활 밀착형 서비스’와 정보주체가 본인의 데이터를 동원해 당면 현안을 해결하는 ‘사회문제 해결형 서비스’로 세분화해 두 부문 각각 두 건씩 총 네 건의 과제를 공모했다. 올해는 113개 기업이 참여한 총 31개 컨소시엄에서 지원해 약
디노도 주요 비즈니스, 성과, 파트너십, 올해 전략 등 공개 ‘쉽고 편하게’ 셀프서비스부터 쿼리 활용성 제고, 보안, 생성형 AI 통합 등 로드맵 내놔 데이터 영역 위험요소 강조...“기업은 데이터 관리 및 활용 측면에서 ‘학습된 무기력’ 경계해야” 데이터는 현재와 미래 산업체제의 모든 영역에서 필수불가결한 요소로 평가받는다. 그동안 많은 기업 및 기관은 효율적으로 데이터를 관리하고 활용하기 위한 전략을 내놓고 로드맵을 제시했다. 이 과정에서 산업 환경이 지속적으로 변화하고, 변칙적인 기술이 등장하는 등 변수로 인해 한계를 직면하는 것이 현실이다. 여기에 조직 구성원 간 데이터가 공유되지 않는 현상인 ‘데이터 사일로(Data Silo)’ 등 이슈에 따라 데이터 통합을 비롯한 데이터 검색, 데이터 활용 등이 쉽지 않은 양상이 지속 도출되고 있다. 특히 데이터 활용의 첫 번째 관문인 통합에 어려움을 겪으면서 데이터 장벽에 막힌 기업 및 기관이 적지 않다. 글로벌 컨설팅 업체 가트너는 “수집(Collect)와 연결(Connect) 기반의 데이터 관리 아키텍처 전략은 데이터 사일로 및 통합되지 않는 데이터 인프라 양산 등 한계를 극복하는 방법”이라고 언급한 바 있다
데이터 관리 분야 글로벌 선도 기업 디노도테크놀로지(이하 디노도)가 글로벌 시장조사기관 가트너가 최근 발표한 매직 쿼드런트 데이터 통합 툴 부문 보고서에서 4년 연속 리더로 선정됐다고 7일 밝혔다. 디노도는 2015년 가트너 매직 쿼드런트 데이터 통합 툴 부문에 처음 이름을 올린 후 2016년 비저너리(Visionary), 2018년 챌린저(Challenger)를 거쳐 2020년부터 리더로 선정됐다. 이번 보고서에 따르면 가트너는 증강 데이터 통합(Augmented Data Integration)을 지원하는 데이터 패브릭 설계 방식 도입을 통해 오는 2026년까지 데이터 통합 관련 수작업 업무가 최대 30%까지 절감될 것이라고 전망했다. 가트너는 "데이터 통합 툴 시장은 데이터 패브릭 아키텍처, 데이터 프로덕트 배포에 대한 요구사항뿐만 아니라 생성형 AI 지원을 위한 통합 데이터에 대한 수요로 인해 급속히 성장하고 있다"며 "이번 조사는 데이터 및 분석 리더들이 데이터 통합에 대한 요구를 충족할 수 있는 적합한 벤더를 평가하는데 큰 도움이 될 것"이라고 밝혔다. 디노도 플랫폼(Denodo Platform)은 기업이 차세대 논리적 데이터 관리 아키텍처를 구축해
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
발표 : 영림원소프트랩 김재호 부장 주제 : 스마트제조혁신의 데이터 통합 및 분석 "ERP" 1. 스마트제조에 필수, 데이터 통합의 중심 “ERP” 2. 업무 최적화를 위한 ERP 필수 요건 3. ERP를 활용한 구축사례 및 데이터 분석 헬로티 최재규 기자 |
AVEVA(아비바)가 삼성엔지니어링과 손잡고 양사 소프트웨어의 데이터 통합 모델을 수립하기 위한 양해각서를 체결했다. 이번 데이터 통합 모델 개발 프로젝트를 통해 양사는 2024년까지 시스템 도입, 시험 운용, 통합 시스템 적용 단계 등을 순차적으로 진행함으로써, EPCM 프로세스를 모두 통합하여 설계하고 운영할 수 있는 역량을 확보하고 플랫폼을 더욱 발전시킬 예정이다. 특히, 아비바 엔지니어링, 아비바 자산 정보 관리, 아비바 인포메이션 스탠다드 매니저 솔루션을 삼성엔지니어링 플랫폼에 적용함으로써 양사 프로그램의 인터페이스를 통합해 엔지니어링 유휴 시간을 최소화하는 것을 목표로 하고 있다. 양사는 프로그램 간 데이터 흐름도를 표준화하고, 기존 레거시 시스템에 있던 데이터를 재사용하는 방향을 논의함으로써 더욱 효율적으로 업무 프로세스를 재정비할 예정이다. 아비바코리아 오재진 대표는 “아비바는 삼성엔지니어링이 보유하고 있는 방대한 양의 데이터와 엔지니어링 플랫폼에 아비바의 데이터 통합 관리 솔루션을 적용하여 더 다양한 프로젝트에서 효율적이고 포괄적인 서비스를 제공할 수 있게 됐다”라고 밝혔다. 덧붙여 “국내에서 소프트웨어 기반 데이터 통합 플랫폼을 선도하고 있
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UPDATE: 2024년 10월 31일 23시 13분
