일시2021년 9월 14일(화) 14:00 - 15:30
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  • 번호
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  • 40
  • 온프레미스에서의 데이터 분석환경구축은 오랜시간과 많은 투자가 필요하고 그에따른 데이터 분석가들의 기술이 필요한데 이런 문제들을 클라우드환경구축으로 돌파구를 찿을수 있을까요?
  • 김*훈
  • 2021-09-14
  • 39
  • 데이터를 정확하게 수집이 개인 보호법 때문에 더욱더 어려워지는데 대처 방안 있는지 궁금합니다.
  • 김*훈
  • 2021-09-14
  • └ 39[답변]
  • [데이터전략그룹]

    개인정보와 같은 민감 데이터의 경우 Data Portal/Catalog 구축을 통하여서 개인정보 식별 기능을 추가하여 별도 관리 가능합니다. 추가 질문이 있으실 경우 ckim13@lgcns.com으로 메일 보내주시면 답변 드리도록 하겠습니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14
  • 38
  • 기업에서 LG CNS Entrue 솔루션을 사용하여 DX를 추진하는 경우 데이터 관련하여 필수적으로 점검하고 테스트해야 할 요소들에 대해서 질문드립니다
  • 문*웅
  • 2021-09-14
  • 37
  • [질문]기업이 데이터 분석환경을 갖추기위해 어떤 준비와 노력을 해야할까요?
  • 김*훈
  • 2021-09-14
  • └ 37[답변]
  • [데이터전략그룹]
    무엇보다도 데이터 분석환경을 통해 추구하고자 하는 목표/전략 수립이 중요합니다.
    이러한 목표가 수립되어야 그에 맞는 구체적인 방안 수립이 가능할 것입니다.
    일반적으로는 기업 전반의 데이터 거버넌스가 선행되어야 하며, 이런한 관리체계 수립 하에 데이터레이크/플랫폼을 구축하여,사용자들이 분석에 활용할 수 있는 데이터를 저장하는 환경을 구축합니다. 보다 자세한 내용을 원하시면 wcjung@lgcns.com으로 문의 주시면 답변해 드리도록 하겠습니다.

    감사합니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14
  • 36
  • 기존 마스터 데이터와 신규 개발한 다양한 시스템과 연계된 마스터 데이터 재구축에 대한 이슈가 최근에 있는데
    이와 관한 LG CNS의 대응은 무엇이 있는지 고객사에게 어떠한 방안을 제시하는지 궁금합니다.
  • 김*구
  • 2021-09-14
  • 35
  • DX를 추진하려는 기업의 경우 사전에 중점적으로 검토하고 고려해야 할 사항들에 대해서 질문드립니다
  • 문*웅
  • 2021-09-14
  • └ 35[답변]
  • [DX기술그룹]
    안녕하십니까.

    성공적인 DX 추진을 위하여 ①디지털 혁신 전략, ②디지털 핵심 역량, ③일하는 방식, ④신규 디지털 Biz., ⑤디지털 기술 환경, ⑥디지털 생태계의 여섯 가지 측면에서 점검해 볼 수 있습니다.

    DX 추진을 위해 도움이 필요하시다면 chslee@lgcns.com으로 문의 주시기 바랍니다.

    감사합니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14
  • 34
  • Raw data 자체가 신뢰할만한지 등 신뢰성에 대해서는 어떻게 관리 감독 되고있나요?
  • 이*준
  • 2021-09-14
  • └ 34[답변]
  • [데이터전략그룹]

    데이터 품질의 경우, 1) 데이터 품질기준을 정의하여 관리하고, 2) 데이터 품질지표를 정의하여 데이터 품질을 상세 관리하고 있습니다. 추가 질문이 있으실 경우 ckim13@lgcns.com으로 메일 주시면 답변 드리도록 하겠습니다.

    감사합니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14
  • 33
  • 기업에서 디지털 전환을 추진하려고 하더라도 현재까지 굉장히 모호한 부분이 있어 추진이 쉽지 않습니다. 혹시 기업에서 디지털 전환 시 어떤 부분을 고려하고 준비해야 하는지?와 디지털 전환을 할 때 발생될 수 있는 이슈사항들은 무엇인지? 궁금합니다.
  • 정*진
  • 2021-09-14
  • └ 33[답변]
  • [DX기술그룹]
    안녕하십니까.

    기업에서 디지털 전환을 추진할 때는 크게 두가지 접근 방식이 있습니다.

    디지털 전환을 통해 전사 차원의 Value Chain 또는 수익 모델의 변화를 꾀하고자 하는 경우 사업방향과 Align된 디지털 비전 수립부터 시작해서 각 영역의 DX 수준 진단을 통해 Top-Down 방식으로 추진하는 방법이 한 가지 방법입니다.

    반대로 현장이나 현업 중심으로 내가 하고 있는 업무의 생산성 향상, 고객 경험 혁신과 같은 특정 목표에 집중해서 Quick Win 과제를 도출하고 작은 것부터 빠르게 실행해 나가는 Bottom-Up 방식으로 추진하는 방법도 가능합니다.

    디지털 전환을 하려해도 모호한 부분이 있어 추진이 어렵거나, 디지털 전환 시 발생할 수 있는 이슈에 대한 우려가 있으시다면,

    chslee@lgcns.com으로 연락 주십시오.

    기업이 처해 있는 환경과 디지털 전환을 통해 나아가려는 방향을 고려하여 체계적으로 디지털 전환을 추진할 수 있도록 도와드리겠습니다.

    감사합니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14
  • 32
  • Entrue SMART DX 2021에서 언급하신 수학적 분석은 기존 AI 분석 대비 어떤 차이가 있으며 어느 분야에서 활용하는지요?
  • 문*규
  • 2021-09-14
  • └ 32[답변]
  • [최적화/AI그룹]
    학계와 전문가들의 시각에 따라 다양한 의견이 존재합니다. 최적화/AI 그룹 입장에서 간단하게 답변드리겠습니다.
    문제가 주어지고 해법을 개발하여 대안을 제시하는 과정이, 최적화 과정이라고 합니다.
    이러한 문제를 최적화 문제라고 부르며, 최적화 문제를 해결하는 해법은 크게 수학적최적화알고리즘, 인공지능알고리즘(ML/DL), 기타 휴리스틱으로 구분할 수 있습니다.
    즉, 해결하고자 하는 문제의 대상을 동일하며 방법론(모형)에서 차이가 있습니다.
    차이를 상세히 설명드리기는 어렵지만 문제 상황에 대한 문제 개별 요소들의 메커니즘이 잘 정의된 경우에는 수학적 최적화 기법이 자주 활용되고, 그렇지 않은 경우에는 인공지능 및 휴리스틱 알고리즘이 활용 됩니다.
    예를 들어 네비게이션 길찾기 문제는 `수학적최적화`, 자동차 번호판 인식 문제는 `인공지능`이 효과적일 가능성이 높습니다.
    추가적으로 자세한 문의 사항이 있으시면 bk.hahm@lgcns.com 으로 문의 주시면 답변 드리도록 하겠습니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14
  • 31
  • 빅데이터분석의 경우에는 학습을 통해 기존 모델링의 부족한 부분을 개선해 나가는데 비해 수학적 최적화의 경우는 목적함수를 설정한이후 시간이 흐른뒤 환경이 변화된 부분이 생긴다면 어떻게 반영할 수 있나요?
  • 내*호
  • 2021-09-14
  • └ 31[답변]
  • [최적화/AI그룹]
    최적화에도 빅데이터 분석이 활용됙, 특히 모델 파라미터 값은 데이터 수집 가능한 범위 내에서 진화시켜 나갑니다.
    좀더 쉽게 말씀드려서 실시간으로 데이터를 핸들할 수 있다면, 실시간으로 개선하고자 하는 모형을 추구합니다.
    목적 함수 뿐만 아니라 제약사항, 결정 변수까지를 개선해나가는 모델도 함께 고려해 나갑니다.
  • 관리자
  • 2021-09-14