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[지상중계] “빅데이터와 인공지능, 기업의 새로운 통찰력 창출한다”본지, ‘2017 빅데이터 컨퍼런스’ 개최

[컴퓨터월드] 빅데이터와 인공지능(AI)은 이제 대다수 기업들의 비즈니스에서 떼어놓을 수 없는 존재가 됐다. 빠르게 변화하는 시장의 흐름을 따라가고 새로운 성장의 기회를 마련하기 위해 기업들은 너나할 것 없이 빅데이터와 AI를 활용한 혁신을 추진하고 있다. 이에 본지 컴퓨터월드/IT DAILY가 ‘AI와 빅데이터의 현재와 미래’를 주제로 ‘2017 빅데이터 컨퍼런스’를 지난달 서울 양재동 엘타워에서 개최했다.

이번 컨퍼런스에서는 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 국내외 전문기업들이 연단에 올랐으며, 전 세계적으로 관심을 집중시키고 있는 AI와 빅데이터에 대해 전문가들의 시각을 통해 살펴봤다. 또한, 다양한 분야의 현업 관계자들이 새로운 기술적 통찰력과 트렌드를 소개하고, 실제 현업에 활용하기 위한 방법론을 공유하는 시간을 가졌다.

   
▲ 컴퓨터월드/IT DAILY 2017 빅데이터 컨퍼런스 전경

적응 그리고 협력

   
▲ 송길영 다음소프트 부사장
올해 ‘빅데이터 컨퍼런스’는 송길영 다음소프트 부사장의 강연으로 막을 올렸다. 키노트 1부를 맡아 ‘적응 그리고 협력’이라는 주제로 발표, 기술의 발전에 따른 고객 양상의 변화를 짚어보고 이를 따라가기 위한 빅데이터 분석과 활용에 대해 다뤘다.

고객과 서비스의 접점이 오프라인에서 온라인으로 옮겨가면서 기업은 점점 더 고객을 만나기 어렵게 됐다. 트위터·페이스북·인스타그램과 같은 소셜미디어 활동은 지속적으로 증가하고 있으며, O2O(온라인 투 오프라인) 서비스에 대한 관심 역시 해마다 꾸준히 늘어나고 있다. 이제 고객은 온라인에서 버튼 클릭만으로 편리하게 서비스를 이용할 수 있게 됐으며, 기업과 만나거나 전화로 접점을 갖고 직접 대화하는 과정을 어려워하기 시작했다. 화장품매장에 등장한 ‘말 걸지 마세요’ 바구니, 패스트푸드점에 적극 도입되고 있는 키오스크 등이 이 같은 성향을 방증한다.

기업은 자사 서비스에 대한 접근성이 높아진다는 점에서 이러한 추세를 반기기도 하지만, 한편으로는 고객과의 만남을 통한 추가적인 정보와 비즈니스 기회 확보가 어려워졌다는 과제에 직면했다. 이제 기업은 고객을 이해하기 위해 고객이 남긴 다양한 흔적, 즉 데이터를 추적해야 한다. 데이터를 통해서만 고객에 대한 올바른 인사이트를 확보할 수 있는 것이다. 광고를 통해 브랜드를 알리고 직원이 직접 판매를 유도하는 방식은 더 이상 통하지 않는다. 소셜미디어를 활발히 이용하는 고객이라면 소셜데이터를 분석하는 등, 고객이 남긴 데이터의 성격을 파악하고 가장 적합한 접근방법을 찾아야 한다.

송길영 다음소프트 부사장은 “개인의 통찰과 직관은 시장에 반하기도 한다. 개인의 주관적인 통찰력은 더 이상 믿을 수 없다”며, “이제 기업은 고객을 이해하기 위해 데이터로 남아있는 흔적을 추적해야 한다. 왜 고객이 그런 선택을 했는지, 그 선택이 어떤 결과로 이어졌는지 등에 대한 통찰력은 고객이 남긴 흔적을 추적하는 것으로만 확보할 수 있다”고 조언했다.

불가능을 가능하게 만드는 힘

   
▲ 믹 홀리슨 클라우데라 CMO
키노트 2부에서는 이번 행사를 위해 방한한 믹 홀리슨(Mick Hollison) 클라우데라 CMO(최고마케팅책임자)가 강연에 나섰다. ‘불가능을 가능하게 만드는 힘(Making the Impossible Possible)’이라는 주제로 발표, 성장의 원동력은 데이터에서 찾을 수 있다고 강조하면서 보다 통합적인 접근과 적극적인 활용을 권했다.

인터넷에 연결되는 기기의 수와 함께 데이터도 폭발적으로 증가하고 있고, 이미 우리는 데이터 경제 시대에 살고 있다. 이러한 추세에 따라 오늘날 많은 기업들이 의사결정에 데이터 활용을 중요하게 다루고 있다고 주장하지만 실제로는 정형데이터의 50% 미만, 비정형데이터의 1% 미만만이 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치고 있다. 또한 기업 데이터의 70%는 해당 데이터에 접근하지 말아야 할 직원들에게도 접근을 허용하고 있으며, 데이터 사이언티스트들은 분석이 아니라 그 준비를 위한 전처리 과정에 80%의 업무시간을 빼앗기고 있다.

구글과 페이스북 등과 같이 10년 전과는 비교도 안 될 정도로 급성장한 IT기업들을 분석해보면, 그들이 보유한 데이터에 성공의 비결이 있음을 확인할 수 있다. 그들은 데이터를 바탕으로 고객이 누구고, 어떤 활동을 하고 있으며, 무엇을 원하는지 알아낼 수 있기 때문이다. 이제 기업들도 데이터에 대해 획득, 연결, 보호라는 세 가지 관점에서 접근함으로써 사용되지 못하고 있는 복잡한 데이터를 명확하고 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있어야 한다. 역량을 지닌 사람을 키우고 적합한 도구를 갖춰, 기업들 스스로가 효율적이고 효과적으로 데이터를 활용할 수 있어야 한다.

믹 홀리슨 클라우데라 CMO는 “데이터야말로 불가능을 가능하게 만드는 힘”이라며, “클라우데라는 기존의 사일로화된 IT시스템과는 다르게 접근, 보안이 갖춰진 하나의 플랫폼을 통해 형태와 규모의 제약 없이 빅데이터를 바라보고 간편하게 다룰 수 있도록 지원한다. 또한, 오래 전부터 인수합병을 통해 머신러닝 기능을 연구개발해왔고, 이를 고객들이 클라우드에서 수월하게 활용할 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

AI로 진화하는 BI의 미래

   
▲ 배영근 비아이매트릭스 대표
키노트 다음으로는 배영근 비아이매트릭스 대표가 ‘AI로 진화하는 비즈니스 인텔리전스(BI)의 미래’라는 주제발표를 맡아 연단에 올랐다. BI의 변화와 함께 빅데이터 분석의 확산을 거쳐 AI의 부상에 이르기까지 관련 트렌드를 살펴보는 한편, 비즈니스 조직이 보다 손쉽게 데이터 분석에 접근하면서 필요로 하는 과정 전반을 통합적으로 추진 가능한 방법을 제시했다.

정보화 사회에서는 EIS(경영정보시스템), 리포팅, 통계 등의 분석에 중점을 뒀다면, 앞으로는 AI를 기반으로 한 예측을 중심으로 의사결정을 지원하는 형태로 변화할 것이다. 데이터가 많아지고 알고리즘이 발전하면서 예측의 정확도가 높아졌기 때문이다. 그럼에도 여전히 어떤 문제를 풀 것인지 정의하는 게 가장 중요하고, 해당 데이터뿐 아니라 이를 활용할 수 있도록 적절한 소프트웨어(SW)도 있어야 한다.

비록 AI의 발전으로 인해 간단한 작업을 수행하는 인력과 도구에 대한 수요는 줄어들겠지만, 과거 1990년대 중반 엔드유저컴퓨팅(EUC) 열풍을 돌이켜보면 앞으로도 프로그래머는 사라지지 않을 것으로 보인다. 앞으로는 사용자가 일일이 찾아다니는 게 아니라, 프로그램이 알아서 찾아주는 방식으로 진화할 전망이다. AI와 빅데이터가 화두로 떠오르면서, AI와 결합된 BI 솔루션의 필요성도 날로 높아질 것이다.

배영근 비아이매트릭스 대표는 “비아이매트릭스는 사용자가 데이터를 어떻게 하면 가장 쉽게 가져와 분석할 수 있을지 항상 고민한다”며, “‘아이스트림(i-STREAM)’은 데이터 추출, 처리, 분석을 하나의 플랫폼으로 활용하도록 지원한다. ETL(추출·적재·변환), 이기종 데이터 처리, 데이터마이닝, 빅데이터 분석 등을 GUI(그래픽유저인터페이스)에서 드래그앤드롭으로 손쉽게 수행 가능하다”고 소개했다.

데이터에 가치를, 지도에 정보를 더하다

   
▲ 이은영 오픈메이트 대표
세션 발표에서는 먼저 이은영 오픈메이트 대표가 ‘데이터에 가치를 더하다! 지도에 정보를 더하다!’라는 주제로 강연을 펼쳤다. 로(raw)데이터를 실제 비즈니스에 도움이 될 수 있는 정보로 가공해 기업에 필요한 가치를 창출하는 방법을 사례와 함께 공개했다.

기초적인 기록인 데이터가 모여 문제해결에 쓸 수 있도록 정리된 정보가 되고, 이를 바탕으로 가치가 창출되는 과정은 지금도 변하지 않았다. 양이 많고 다양해도 처리할 수 있게끔 빅데이터 기술이 발전했고, 기계가 스스로 빠르게 패턴을 찾아내도록 AI 기술이 진화했을 뿐이다. 단순히 데이터를 쏟아붓는다고 해서 가치가 나오는 게 아니라, 아직은 사람이 명확하게 질문을 해야 원하는 바를 찾을 수 있는 것이다.

데이터를 정보화해 공간에 시각화하면 그곳에서 얻을 수 있는 가치를 확인할 수 있고, 분석에 따라 그 이상의 예측도 가능하게 된다. 성별과 연령 등 기본적인 정보에 각종 기록을 바탕으로 한 행동 데이터를 결합하고, 장소의 용도, 규모, 입지조건 등 공간데이터, 그곳의 목적, 경로, 매력 등을 함께 분석하면 돈과 사람의 흐름을 한눈에 볼 수 있는 것이다.

이은영 오픈메이트 대표는 “오픈메이트가 다루는 공간정보는 지리적인 길은 물론, 고객에게 다가가는 길까지 포함한다”며, “컨설팅과 솔루션을 제공하는 과정에서 고객들이 공통적으로 원하는 가치를 찾아내 다양한 서비스를 선보이고 있다. 지역경제 모니터링 서비스인 ‘트렌드온(Trend-On)’을 제공하면서 얻은 노하우를 바탕으로 특정 공간에서 일어나는 소비의 흐름을 파악할 수 있도록 돕는 마케팅 플랫폼도 새롭게 출시할 계획”이라고 밝혔다.

   
▲ 2017 빅데이터 컨퍼런스 전시부스 풍경

연관성의 차이

   
▲ 송혁 클릭 이사
오후 첫 세션에서는 송혁 클릭(Qlik) 이사가 ‘연관성의 차이(The Associative Difference)’를 주제로 발표를 이어갔다. 모든 데이터 소스를 연결하고 상호작용시키는 자사의 ‘연관 엔진’에 대해 소개하면서 셀프서비스 분석의 필요성을 강조했다.

대부분의 기업에서 데이터는 중복이 많고 품질도 떨어지므로, 이를 분석하려면 전처리에 역량을 집중하게 되고 효율도 떨어지기 마련이다. 게다가 새로운 분석을 하게 되면 또 이 같은 과정을 반복하게 된다. 일반적으로 데이터가 드릴다운 방식으로 구성돼있는 경우에는 특정 데이터에 접근하기 위한 경로가 정해져있으며, 다른 데이터에 접근하기 위해서는 다시 새로운 쿼리를 돌려야 하기 때문이다.

클릭의 ‘연관 엔진’은 데이터 간의 경계를 허물고 모든 데이터를 결합함으로써 예견할 수 없는 통찰력을 도출할 수 있도록 돕고, 특히 IT전문가가 아니라도 데이터를 탐색·분석할 수 있는 셀프 서비스 역량을 제공한다. 비즈니스에 있어 문제의 파악과 해결 과정에는 자료를 필요로 하기에, 현업에서도 데이터에 대해 알고 기본적인 분석을 할 수 있어야 경쟁력을 높일 수 있다.

송혁 클릭 이사는 “클릭은 BI 분석 솔루션만을 전문적으로 제공하면서 가트너 매직쿼드런트에서 7년 연속 리더로 선정된 기업”이라며, “클릭만의 독특한 ‘클릭 인덱싱 엔진(QIX)’은 하나의 분석용 데이터에 서로 다른 기능을 부여해 활용할 수 있게 해준다. 이를 통해 사용자는 전체 데이터를 바라보면서 전사적인 관점에서 문제를 파악하고 해결책을 마련할 수 있다”고 말했다.

머신러닝 프로세스와 산업별 AI 앱 활용사례

   
▲ 김종현 위세아이텍 대표
오후 두 번째 세션에서는 김종현 위세아이텍 대표가 ‘머신러닝 프로세스와 산업별 AI 애플리케이션 활용사례’라는 주제로 발표에 나섰다. 머신러닝에 대해 개괄적인 설명과 함께 예측정비, 부당청구탐지, 개인화추천 등의 활용사례를 소개, 실제 산업현장에서의 모습과 향후 전망에 대한 통합적인 시각을 공유했다.

머신러닝은 모델을 충분히 학습시키고 실생활에 적용시키는 과정을 필요로 한다. 이 과정은 데이터 전처리, 모델 학습, 예측의 세 단계로 구성됐으며, 이 가운데 전처리에 80%의 노력이 들어가는 게 현실이다. 게다가 우리나라에서는 4차 산업혁명을 논하면서도 정작 데이터의 공개는 원활하게 이뤄지지 않고 있어, 앞으로 데이터 확보가 관건이 될 것이다.

데이터양 증대와 데이터 융합은 데이터 품질 저하로 이어지기 쉽다. 데이터는 치아와 같아서, 정비하지 않으면 부패된다. 머신러닝에 쓰이는 데이터는 정확하다고 생각하지만, 현실은 부정확한 데이터가 훨씬 많다. 따라서 데이터 품질도 중요한 문제로, 머신러닝 알고리즘에 부정확한 데이터를 견딜 수 있는 방법을 장착할 필요가 있다.

김종현 위세아이텍 대표는 “위세아이텍은 고유의 머신러닝 역량을 바탕으로 군 전력장비 수요 예측 사업과 실시간 철도 사고 위험 예측 사업 등에 참여하고 있다”며, “데이터경제 시대에서 머신러닝이나 AI를 기반으로 사업을 할 때 가장 중요한 것은 쉽게 시작하지 않는 것이다. 보유한 데이터를 기반으로 실현 가능한 목표를 잡아야지, 너무 야심찬 목표를 잡아 끊임없이 헤매서는 안 된다”고 지적했다.

프로세스마이닝과 AI 통한 프로세스 혁신

   
▲ 김영일 굿모닝아이텍 상무
오후 세 번째 세션에서는 김영일 굿모닝아이텍 상무가 ‘프로세스마이닝과 AI를 통한 프로세스 혁신’이라는 주제로 발표를 진행했다. 기존 분석 프로세스가 제공하지 못하는 인사이트를 보다 신속정확하게 확보할 수 있는 방법으로 프로세스마이닝을 제안, 이를 적용함으로써 다양한 분야에서 얻을 수 있는 가치에 대해서도 살펴봤다.

비즈니스 활동은 대부분 기록으로 남길 수 있으며, 그로부터 생성되는 이벤트로그는 현실을 반영하게 된다. 이러한 데이터의 연결을 기반으로 흐름을 파악, 프로세스 맵을 만들어 분석하는 게 프로세스마이닝이다. 데이터마이닝과 같이 분석결과를 토대로 프로세스 모델의 지속적인 개선을 추구함으로써 더욱 큰 가치를 얻을 수 있다.

이벤트로그를 시각화해 구성하는 프로세스 맵은 전체 프로세스 구조와 현황을 직관적으로 파악할 수 있게 해주며, 병목, 낭비, 중복 등이 일어나는 구간을 알 수 있어 특정 문제의 원인을 찾는 데도 효과적이다. 프로세스 맵을 기반으로 머신러닝을 적용한 예측분석을 수행하거나 새로운 모델에 대한 시뮬레이션도 가능하다.

김영일 굿모닝아이텍 상무는 “프로세스 마이닝은 프로세스 사이언스와 데이터 사이언스의 결합”이라며, “프로세스마이닝 도구인 ‘프로디스커버리(ProDiscovery)’는 퍼즐, 즉 프로세스 모델 30여 개를 함께 제공한다. 여러 퍼즐을 활용해 분석을 수행할 수 있고, 기업이 퍼즐을 자체 개발해 올릴 수도 있으며, 스파크(Spark)를 기반으로 대량 데이터 처리를 지원한다. 공공, 제조, 병원, 금융, 통신 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰일 것”이라고 강조했다.

미래 예측 위한 빅데이터 융합 분석 솔루션

   
▲ 장준호 데이타솔루션 수석
이번 행사의 마지막 세션 발표는 장준호 데이타솔루션 수석이 맡았다. ‘미래 예측을 위한 빅데이터 융합분석 솔루션 마켓마인드(MarketMind)’를 주제로 발표, 비정형데이터를 분석하기 위한 텍스트마이닝 등의 기술과 이를 바탕으로 새로운 인사이트를 얻을 수 있는 방안을 소개했다.

이제 일반적인 서비스로는 더 이상 고객들의 만족도를 높이기 어려운 상황이다. 대부분의 고객들은 똑같은 상품을 비슷한 곳에서 별다를 게 없는 UI(사용자인터페이스)를 통해 구매하고 있어, 경쟁력을 높이려면 콘텐츠의 실시간성을 활용한 고객 차별화 서비스가 요구되고 있다. 여기에는 빅데이터 분석을 통한 추천도 필요한데, 실제로 넷플릭스는 70%, 구글 뉴스는 38%, 아마존은 35%에 달하는 매출을 추천 기반으로 발생시키고 있다.

현재 비정형데이터는 전체 데이터양의 80%를 차지한다. 정형데이터는 물론 비정형데이터까지 데이터 레이크를 이뤄 분석한다면 보다 의미 있는 인사이트를 찾을 수 있으며, 여기서 시의성을 필요로 하는 데이터들의 실시간 업데이트를 지원한다면 더욱 유용해질 것이다. 나아가 토픽 애널리틱스, 컨버전스 애널리틱스, AI 리포트를 통해 새로운 콘셉트의 분석이 필요한 시점이다.

장준호 데이타솔루션 수석은 “기존에 비정형데이터가 정형데이터의 입력변수 정도로 쓰였다면, 이제는 비정형데이터에 기반해 의사결정 시스템에 필요한 인사이트를 추출해내야 한다”면서, “정량적 데이터로부터 정성적인 상관성을 발견해야 하고, 융합분석으로 더욱 정교한 분석을 가능하게 하는 데이터 인텔리전스가 필요하다”고 주장했다.

 

<설문 분석>

본지 컴퓨터월드/IT DAILY가 ‘인공지능(AI)과 빅데이터의 현재와 미래’를 주제로 개최한 ‘2017 빅데이터 컨퍼런스’에서는 참가자들을 대상으로 설문조사도 진행됐다. 국내 데이터 분야 솔루션 이용 현황과 함께, 새로운 IT트렌드에 대한 업계 종사자들의 생각을 엿볼 수 있는 기회가 됐다.
 

어떤 형태의 클라우드를 사용 또는 검토 중인가?

   
 

‘어떤 형태의 클라우드를 사용 또는 검토 중인가?’라는 질문에 대해서는 40%가 넘는 응답자들이 도입 계획이 없다고 답해, 국내 클라우드 확산은 여전히 갈 길이 멀다는 현실을 보여줬다.

구체적으로 정해진 바는 없지만 도입을 검토 중인 응답자가 20%로 그 뒤를 이었다.

프라이빗(15.6%), 퍼블릭(13.3%), 하이브리드(8.9%) 순으로 많이 쓰이는 것으로 조사됐다.

 

 

하둡 및 관련 도구를 사용하고 있나?

   
 

‘하둡 및 관련 도구를 사용하고 있나?’라는 질문에 대해서는 사용 계획이 없다는 응답자가 32.6%로 가장 많았다.

그러나 아직 쓰고 있지는 않지만 상용SW 도입도 고려 중인 응답자 또한 27.9%로 상당한 비율을 차지했다.

응답자 중 오픈소스 하둡 위주로 활용한다는 답변은 25.6%, 상용 하둡 배포판을 도입해 활용 중이라는 답변도 14%를 기록했다.

 

 

사내 머신러닝·딥러닝 관련 연구개발 인력이 있나?

   
 

‘사내 머신러닝·딥러닝 관련 연구개발 인력이 있나?’라는 질문에 대해서는 관련업무가 기존 IT부서 등에 맡겨졌다는 답변이 40.9%로 가장 높았다.

아직 상당수 기업들이 해당 분야 전문인력 채용에까지 적극 나서고 있지는 않은 것으로 보이며, 연구개발 계획이 없다는 답변도 34.1%에 달했다.

또한, 응답자의 20.5%가 사내 전문적 담당자를 보유했다고 답했으며, 전문적 담당조직이 구성돼있다는 답변은 5%를 밑돌았다.

 

 

주로 사용하는 RDBMS는 어느 회사 제품인가?

   
 

국내 DBMS(데이터베이스관리시스템) 사용 현황에 대해 ‘주로 사용하는 RDBMS는 어느 회사 제품인가?’라는 질문을 통해 알아봤다.

복수선택이 허용된 이 문항에서 오라클은 85%를 기록, 압도적인 국내 시장 점유율과 그에 따른 벤더종속적인 실태도 확인할 수 있었다.

마이크로소프트(MS) ‘SQL서버’가 30%로 약진하는 모습이 나타났으며, 오픈소스DB를 활용하고 있다는 응답도 12.5%에 이르렀다.

 

 

사용하고 있거나 도입을 고려하는 데이터 도구는?

   
 

사용자들이 데이터 관련 SW솔루션 중 어떤 것들을 쓰거나 찾는지에 대해서도 살펴봤다.

이 문항 역시 복수선택이 허용됐으며, 가장 많이 사용되는 도구는 데이터마이닝/통계분석 솔루션과 ETL(추출·적재·변환) 솔루션으로 둘 다 45%의 응답자가 택했다.

다음으로 데이터모델링(42.5%), 백업(35%), 리포팅/시각화(35%) 솔루션이 선택됐고, 챗봇(32.5%)과 MDM(마스터데이터관리, 25%) 솔루션의 경우 세간의 인식과 달리 상당한 비율을 보였다는 점에서 특기할만하다.

메타데이터 관리는 27.5%, 크롤러는 17.5%, 검색엔진·CDC(변경데이터캡처)·소셜/VoC분석은 12.5%, DQ(데이터품질)·스트리밍데이터처리는 10%, DBPM(DB성능관리)은 7.5%, APM(앱성능관리)은 5%를 각각 기록했다.

 

 

4차 산업혁명이라는 화두에 대한 생각은?

   
 

4차 산업혁명이라는 화두에 대한 응답자들의 생각을 물어봤다.

‘그동안 겪었던 변화가 좀 더 빨라지는 셈으로, 신중한 자세로 대비해나가면 된다’를 택한 응답자가 절반이 넘었으며(56.8%), ‘더욱 급격한 변화를 겪을 터, 하루 빨리 철저히 대비해야 한다’를 택한 응답자도 상당수(38.6%)였다.

변화에 직면했다는 점에는 공감하지만, 그 대응에 있어서는 의견이 갈리는 모습이다. ‘일종의 마케팅 용어일 뿐, 지금과 크게 달라지진 않을 것’을 택한 응답자는 5% 미만이었다.

 

 

AI가 내 일자리를 언제쯤 대체할 수 있을까?

   
 

참가자들에게는 ‘인공지능이 언제 자신의 일자리를 대체할 수 있을 거라 보나?’라는 질문도 던져졌다.

그 결과, 십수년을 예상한 응답자가 44.2%로 가장 높은 비율을 보였고, 수년 내로 가능해질 것이라 답한 응답자가 30.2%로 그 뒤를 이었다. 현재도 가능하다는 답변은 14%, 수십년 걸리거나 불가능할 것이라는 답변은 11.6%를 차지했다.

대체적으로 언젠가는 가능하겠지만 근시일 내로 일어나지는 않을 것이라는 분위기다.

 

 

SW산업 발전을 위해 정부가 가장 먼저 풀어야 할 과제는?

   
 

마지막으로, 국내 SW산업 발전을 정부에서 가장 시급히 해결해야 할 과제가 무엇인지 물었다.

‘AI·빅데이터·클라우드·IoT 등 신기술 분야 정부지원사업 확대’를 택한 응답자가 40%로 가장 많았고, ‘IT업계 근로조건 및 노동환경 개선’이라고 답한 응답자도 38%에 달했다. 이밖에 ‘공공정보화사업 관련 불공정 관행 철폐 및 제도 재정비’는 14%, 유지보수요율 현실화는 8%를 기록했다.

새로운 IT에 대한 정부의 적극적인 지원과 더불어, IT업계 종사자들의 삶의 질을 높이기 위한 다방면의 노력이 필요한 시점이다.

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