비즈니스 생태계 속의 리테일 리더십

리테일 기업이 변화하는 리테일의 미래에 대응하기 위해 필연적으로 요구되는 것은 무엇일까? 기업이 비즈니스를 바라보는 시각과 조직 문화의 변화일 것이다. 즉 미래의 리테일 환경을 이해하고 적절히 대비하기 위해서는 기업의 시각과 조직 문화를 포함한 기업의 리더십 스타일부터 변해야 한다. 새로운 문화를 정착시키는 근본 동력이 리더십이기 때문이다. 여기서 리더십은 리테일 기업의 마켓 리더십일 수도 있고, 리테일러의 리더의 CEO의Continue reading “비즈니스 생태계 속의 리테일 리더십”

가치 있는 데이터

블록데이터는 자신의 가치 발견과 재구성, 창출을 위해 특정한 플랫폼을 통해 연관성 높은 데이터를 취합할 뿐 아니라 데이터의 연관관계를 분석하고 관련된 규칙을 발굴한다. 이런 점에서 빅데이터로부터 블록데이터에 이르는 변화나 전환 과정은 연관성의 수준을 한 단계 끌어올리는 과정이라고 하겠다. 높은 연관성을 지닌 데이터의 가치밀도는 일반적 의미의 빅데이터보다 훨씬 더 높다는 특징을 보인다.빅데이터는 초대용량, 다양한 종류, 빠른 저장Continue reading “가치 있는 데이터”

재난 위기 예측을 위한 빅데이터 활용 재조명

2016년 2월 1일 국토연구원(KRIHS)과 동경대학교 공간정보과학연구원의 국제 세미나가 여의도 국토연구원 콘퍼런스룸에서 열렸다. 세미나에서는 ‘공간 빅데이터를 활용한 지역문제 진단과 해결’을 주제로 한일 양국의 과학자 및 산업체 연구원들이 사례 발표와 토론의 시간을 가졌다. 첫 번째 세션은 지역사회문제 해결을 위한 공간 빅데이터의 활용에 대해 공경대학교의 시바사키 료스케 교수가 발표했다. 그는 뉴욕의 범죄율 감소에 대한 노력으로 공간 데이터를 통해Continue reading “재난 위기 예측을 위한 빅데이터 활용 재조명”

고객경험관리(CEM)을 위한 데이터

컬럼비아대학교 비즈니스스쿨의 번트 슈미트 교수(Bernd Schmitt) 교수가 그의 저서 [고객경험관리(Customer experience management)]에서 처음 소개한 이론인 CEM은 제품이나 회사에 대한 고객의 전반적 경험을 전략저긍로 관리하는 프로세스 혹은 전략인 동시에 과정과 실행에 중점을 두는 고객 만족 개념이다. 국내에 2005년경 소개된 이 개념은 기존에 거래 데이터에만 중요성을 두었던 CRM(customer relationship management)의 한계를 극복하고자 한다.번트 슈미트 교수는 소비자가 자사Continue reading “고객경험관리(CEM)을 위한 데이터”

빅 데이터를 넘어 빅 인텔리전스로

다가오는 미래 세상을 무엇이라고 명명하면 좋을까? 빅 데이터가 넘쳐나고 이를 바탕으로 상시 작동하는 각종 인공 지능 알고리즘이 우리 주위에 편재하는 세상, 이 세상을 빅 인텔리전스 big intelligence라고 부르고자 한다. 인텔리전스가 생태계 전반에 걸쳐 편재하여 생태계 차원의 지혜를 추구하는 세상, 그리고 그 세상을 이끌어 갈 생태계 차원의 지능이 합목적적으로 구현되는 세상, 그 세상이 바로 빅 인텔리전스Continue reading “빅 데이터를 넘어 빅 인텔리전스로”

High Output Management

가치 더하기 모든 생산 흐름은 기본적인 특징 하나를 가지고 있다. 바로 재료들이 공정을 거치면서 더 많은 가치를 갖게 된다는 점이다. 삶은 달걀은 날달걀보다 더 가치 있고, 완벽하게 구성된 아침식사는 각 구성 부분보다 더 가치 있으며, 최종적으로 고객 앞에 마련된 아침식사는 그보다 더 가치가 있다. 아침 식사가 차려진 테이블은 고객이 ‘앤드루의 맛있는 아침식사’라는 간판을 보고 주차장Continue reading “High Output Management”

4차 산업혁명으로 바라본 산업용 사물인터넷과 제조업의 변화

“산업용 사물인터넷으로 촉발된 4차 산업혁명은 인터넷을 통해서 서로 연계되는 사람들, 지능형 제품, 프로세스, 그리고 스마트 서비스 세상의 도래를 약속하고 있다. 특히 이러한 산업용 사물인터넷이 제조 기업에 적용되면 자원 배치, 생상 프로세스, 자재 관리, 생산 인력 관리 업무를 개선하는 가장 혁신적인 방법이 될 것으로 확신한다.” 제조사들은 산업용 사물인터넷IIoT, Industrial Internet of Thing 이 실현시켜주는 더 큰 가시성, 더 효율적인 데이터의 활용, 기간 시스템들간의 긴밀한 통합으로 인해 생산Continue reading “4차 산업혁명으로 바라본 산업용 사물인터넷과 제조업의 변화”

스마트 팩토리란 무엇인가

스마트 팩토리는 기술을 지칭하는 용어이기보다는 사이버물리제조시스템 기술이 적용된 미래의 지능화된 제조 공장이라고 하는 비전을 나타내는 것이다. 이것은 독일의 인더스트리 4.0의 개념 안에서 4차 산업혁명을 유발하는 가장 중요한 동력원이다. 최근에 스마트폰으로 시작된 ‘스마트’라는 수식어가 다양한 분야에서 사용돼 스마트 컨버전스, 스마트 카, 스마트 그리드 등으로 확대되고 있다. 스마트 팩토리는 지능적이고 자율적인 공장을 지칭하는 것이라고 할 수 있다. 실제에서는 다양한 관점에 따라서 조금씩 다른Continue reading “스마트 팩토리란 무엇인가”

히든 마코프 패턴 인식 알고리즘

히든 마코프 패턴 인식 알고리즘 주가의 상태는N개로 이루어져 있다고 가정한다.   히든 마코프 모델에 주어진 관찰 데이터, 즉 주가를 학습시켜서 확률표로 만든다.   여러가지 상태 모델과 관찰 데이터 중에 가장 정확도가 높은 모델을 선택한다.   주어진 모델을 이용해서 주가 패턴을 예측한다.   새로운 관찰 데이터가 나타나면 재학습을 시켜서 모델을 업데이트한다.   Nguyet, Nguyen의 논문( Stock PriceContinue reading “히든 마코프 패턴 인식 알고리즘”

딥러닝과 인공지능 혁명

머신러닝은 사람처럼 경험으로부터 학습하는 기계(소프트웨어, 컴퓨터, 로봇)를 만들려는 인공지능의 한 연구 분야이다. 새 한 마리가 나는 것을 보고, 또 다른 새도 나는 것을 보고, 우리는 새는 날 수 있다고 추론한다. 이와 같이 머신러닝은 다수의 경험적인 사례, 즉 데이터로부터 일반적인 규칙을 추론하는 귀납적 추론 방식을 사용한다. 머신러닝은 세부적으로는 감독 학습, 무감독 학습, 강화 학습의 세 가지로 나뉜다.   감독학습은, 예를 들어 사과와 배를 구별하기 위해서 D =Continue reading “딥러닝과 인공지능 혁명”