III. Digital Transformation (DX)

 

 

III. Digital Transformation (DX)

이 챕터는 디지털 전환(DX)의 개념과 목표를 명확히 하고, 데이터를 중심으로 한 기술 발전의 흐름을 상세히 설명하며, DX 시대에 필요한 핵심 역량과 데이터 활용 프로세스를 제시합니다.

1. DX (Digital Transformation)의 이해

• 정의: DX는 기업이 클라우드, 빅데이터, AI, IoT 등 디지털 기술을 활용하여 비즈니스 모델, 프로세스, 문화, 고객 경험 등을 근본적으로 변화시키는 것을 의미합니다.
• 주요 특징
  • 경영 방식의 변화: 아날로그 또는 수동으로 진행되던 기업의 다양한 업무 활동을 디지털 기반으로 전환하는 것을 포함합니다.
  • 핵심 요소: 클라우드(가상화, 웹서비스), IoT(사물 인터넷), 빅데이터, AI(인공지능) 등이 포함됩니다.
  • 최대 장점: 시장 변화에 대한 빠른 방향 전환(피보팅)을 가능하게 하여 사업 재정립 시도에 유리합니다.
• DX 목표: 초연결성(Hyper-Connected), 초지능화(Hyper-Intelligent), 초융합(Big-Convergence)을 통해 사람과 사물(공간, 생물, 정보, 비즈니스 등)이 물리적·논리적 가상 공간의 경계 없이 유기적으로 연결되고, 인공지능이 모든 산업 분야에 도입되며, 모든 것의 경계가 사라져 영역이 확장되는 사회를 지향합니다.

2. 데이터(Data) & 데이터 리터러시 (Data Literacy)

• 데이터란?: "수치, 영상, 단어 등의 형태로 된 의미 단위로 보통 연구나 조사 등의 바탕이 되는 자료"를 의미합니다. 자료를 의미 있게 정리하면 정보가 됩니다.
• 데이터 리터러시: "데이터를 읽고 그 안에 숨겨진 의미를 파악하는 데이터 해독 능력"을 말합니다. 데이터에 담겨 있는 의미를 빨리 파악하고 목적에 맞게 활용하는 능력이며, 데이터 분석 및 활용 능력은 빅데이터 시대의 필수 요건입니다.

3. 데이터 과학 (Data Science)

• 과학이란?: 어떤 영역을 대상으로 과학적 방법(문제의 발견, 가설의 추정, 측정 수단, 실험에 의한 관찰/데이터 등에 대한 객관적 분석, 고찰, 결론의 유도 등)에 의해 지식 체계를 구축하는 연구 활동입니다.
• 데이터 과학이란?: 데이터를 과학적으로 다루는 학문으로, 과학적 방법(여러 가지 데이터의 수집, 가시화, 분석과 해석, 마이닝, 평가, 고찰 등)에 의한 가설 발견, 가설 검정을 통해서 데이터 산출 메커니즘(원인, 인과 관계, 모델 등)을 밝힘으로써 그 지식 체계를 구축하는 활동입니다.
• 과학적 근거: 데이터 사이언스는 수학과 통계학을 기반으로 합니다. 통계적 연산과 예측 모델, 그리고 다양한 수학적 공식들이 데이터 분석의 핵심적인 과학적 근거를 제공합니다.

4. 빅데이터: 60초마다 대용량의 데이터 생성

• 데이터 생성량: 60초마다 유튜브에서 50억 개의 동영상이 시청되고, 틱톡에서 1억 6천만 개의 영상이 조회되며, 링크드인에서는 매월 4천만 명이 구직하는 등 방대한 양의 데이터가 생성됩니다.
• 데이터의 7가지 특성 (Big Data's 7Vs)
  • Volume (양): 매일 2,500조 바이트의 데이터가 생성됩니다.
  • Velocity (속도): 데이터의 생성 및 수집 속도를 의미합니다.
  • Variety (다양성): 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 포함합니다.
  • Veracity (정확성): 데이터의 분석 가치 판단에 필요한 진실성을 의미합니다.
  • Variability (가변성): 데이터의 맥락에 따라 의미가 달라지는 속성을 의미합니다.
  • Volatility (휘발성): 데이터의 수명 주기 및 유효성을 의미합니다.
  • Visualization (시각화): 정보 사용자의 이해를 높이는 분야입니다.
• 데이터의 종류
  • 정형 데이터 (Structured Data): 형태가 정해져 있고 연산 가능하며, RDB, 엑셀 시트, CSV 등이 예시입니다.
  • 반정형 데이터 (Semi-Structured Data): 형태는 정해져 있지만 연산이 어려우며, XML, JSON, HTML, Log 등이 예시입니다.
  • 비정형 데이터 (Unstructured Data): 형태가 정해져 있지 않고 연산도 어려우며, SNS 데이터, 영상, 음성, PDF 등이 예시입니다.

5. Data Object Type (데이터 객체 종류)

• 데이터 형태에 따라 데이터를 담는 그릇(객체)도 달리하는 것이 중요합니다.
• Scalar (스칼라): 하나의 데이터 값, 길이가 1인 벡터입니다.
• Vector (벡터): 1차원 배열 개념으로, 단일형 데이터(문자/숫자/논리)를 담습니다.
• Matrix (행렬): 2차원 배열 개념으로, 단일형 데이터(숫자/문자/논리)를 담습니다.
• data.frame (데이터프레임): 2차원 형태로, 다중형 데이터를 담을 수 있으며 pandas 라이브러리에서 주로 사용됩니다.
• Array (배열): 다차원(2차원 이상) 개념으로, 단일형 데이터(숫자/문자/논리)를 담으며 numpy 라이브러리에서 주로 사용됩니다.
• List (리스트): 가장 복잡한 데이터 유형으로, 다차원 표현이 가능하고 다중형 데이터를 담습니다. 여러 객체들의 모음이며, key와 value로 구성된 해시맵 형태를 가집니다.

☞ 가장 범용적인 데이터 프레임(=테이블) 용어: 행(Row), 튜플(Tuple), 레코드(Record)는 데이터를 수평으로, 열(Column), 속성(Attribute), 변수(Variable), 특성(Feature)은 데이터를 수직으로 구분하는 용어입니다.

 

6. 기술 발전의 4가지 요소

• 하드웨어 (H/W)
  • CPU 및 GPU: 2000년 대비 2024년 CPU의 1초당 연산 횟수는 20억 회에서 1만 2천억 회로 증가했으며, 연산 속도는 1,000배 빨라졌습니다. 2000년에 1년 8개월 걸리던 연산은 2024년에는 12시간 내에 처리 가능하며, 연산 비용은 3만 배 감소했습니다. GPU는 수천 개의 코어를 가진 병렬 연산에 특화되어 AI 및 빅데이터 처리의 핵심적인 역할을 합니다.
  • 데이터 저장 장치: 1950년대에는 4MB(음악 1곡)를 저장하는 데 냉장고 2대 크기의 1톤 장비가 필요했지만, 현재는 페타바이트(PB), 제타바이트(ZB), 요타바이트(YB) 단위의 대용량 저장이 가능해졌습니다. 이는 공상 과학 소설이 현실화될 수 있는 주요 요인 중 하나입니다.
• 소프트웨어 (S/W): 마크 앤드리슨의 2011년 예측("모든 회사는 S/W Company가 되어야 한다")처럼, 소프트웨어는 모든 산업 분야를 잠식하고 있으며 미래에는 모든 회사가 소프트웨어 회사가 될 것입니다.
• 클라우드 (Cloud): 전통적인 온프레미스 방식에서 Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS)로 진화하며 '클라우드 애니웨어(Cloud Anywhere)' 시대를 열었습니다. 서버 관리 없이 자동 스케일링 및 사용량 기반 과금이 가능한 서버리스(Serverless) 모델이 확산되고 있습니다.
• 휴먼웨어 (Humanware): 사용자, 관리자, 프로그래머 등 시스템을 운영하고 개발하는 인적 요소를 포함합니다.

7. 비즈니스 모델 전환: AI & BigData 서비스에 대한 기대

• AI와 빅데이터 서비스는 점점 더 똑똑해지고 변덕스러운 고객을 상대하기 위한 필수적인 요소입니다.
• 자동화 (RPA), 디지털 기술 (머신러닝, 딥러닝), ICT (인터넷, 웹), 콘텐츠 & 빅데이터 (노하우 기능), 그리고 **소통 (편리하고 효율적인 소통 기능)**이 결합되어 비즈니스 모델을 전환하고 강화할 것입니다.
• AI의 능력은 현재 약한(Weak) 수준에서 2045년경에는 일반적인(General) 수준을 넘어 강력한(Strong) 수준으로 발전할 것으로 기대됩니다.

 

디지털 전환의 핵심 기반이 되는 데이터와 기술의 발전 양상을 다각도로 분석하여, 변화하는 비즈니스 환경에 대한 깊이 있는 이해를 돕기 위해 설명 드렸습니다.