AI 시대는 엄청난 양의 데이터 생성과 함께 한다. 다양한 센서, IoT 기기, 소셜 미디어 등을 통해 생성되는 데이터는 기하급수적으로 증가하며, 그 형태도 점점 더 복잡해지고 있다. 구조화되지 않은 데이터, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 유형이 혼합되어 존재하는데, 이러한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 것은 현재 기업들에게 큰 과제이다.
한편 학습 데이터를 기반한 결과인 AI 모델은 데이터 품질에 따라 성능이 좌우된다. 그런데 누락된 값, 오류, 불일치 등 데이터 품질 문제가 빈번하게 발생하며, AI 모델의 정확성을 저하시키고 있으며, 데이터 편향 문제는 AI 모델의 공정성을 저해하고 차별적인 결과를 초래할 수 있다.
개인정보가 포함된 데이터의 활용이 증가하며 데이터 유출 및 악용 가능성, 개인정보 보호에 대한 우려도 날로 높아지고 있다. 기업들은 데이터 보안 시스템을 강화하고, 개인정보 보호 규정을 준수하며, 투명한 데이터 활용 정책을 마련해야 한다.
AI 시대에 비즈니스에 성공하려면 데이터 관련 문제 해결이 최우선이다. 기업들은 데이터 처리 및 분석 능력을 강화하고, 데이터 품질 및 편향 관리 시스템을 구축하며, 데이터 보안 및 개인정보 보호 정책을 준수해야 한다. 이러한 노력을 통해 AI 기술을 효과적으로 활용하고 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.

이번 DISS 2024에서는 데이터 관리·인사이트·데이터 보안 등 세부 세션을 포함한 총 20개 세션 발표와 각 기업들의 데이터 솔루션을 직접 체험할 수 있는 전시 부스를 운영한다. 세션 발표에는 시놀로지, 한국IBM, 디노도, 데이터이쿠, 페블러스, 다원컴퓨팅, 월터스클루어, 디딤365, 퀘스트소프트웨어, 영림원소프트랩, 에이모, 시높시스, FDX, AWS, 데이터분쟁조정위원회 등 AI와 데이터 분야의 다양한 글로벌 리더들이 참여한다.
시놀로지의 석미은 시니어 세일즈 매니저는 “데이터 보안 거버넌스에서 조직 운영의 지속성 극대화”를 주제로 시놀로지 C2 Identity 및 C2 Password의 두 가지 서비스를 통해 클라우드와 로컬 장치 및 서비스를 쉽게 통합하고 권한 및 설정을 중앙 집중화하여 IT 직원의 부담을 줄이고 업무 효율 향상법과 데이터 복원 가능성을 확보할 수 있는 BCDR 프레임워크를 제시한다.
한국IBM의 이설화 실장은 “비즈니스 혁신을 가속화하는 생성형 AI 성공 전략 및 플랫폼”을 주제로 생성AI 여정에서 기업이 필연적으로 경험하게 되는 도전 과제와 필수 고려사항과 최신 글로벌 및 한국 기업의 생성AI 적용 사례를 살펴보고, IBM의 기업용 생성AI 플랫폼 왓슨엑스(watsonx)를 통해 기업이 책임감있는 생성AI의 비즈니스 적용 확대와 차별화된 비즈니스 성과 창출 방안을 소개한다.
디노도코리아의 정승재 이사는 “분산된 데이터 환경에서 데이터 민주화 실현을 위한 통합 거버넌스 및 보안 전략”을 주제로 개별 데이터 소스가 서로 다른 수준으로 제공하는 거버넌스 및 보안 기능의 제약을 받지 않고, 분산된 데이터 환경에서 통합 거버넌스 정책을 일관되게 적용하여 기업과 조직이 소유한 여러 민감 정보의 효과적인 관리 전략과 방법을 제시한다.
데이터이쿠의 우재하 이사는 “생성형 AI의 운영화를 위한 과제와 극복 방안”을 주제로 모델 및 API를 테스트하고 프로토타입을 구축하는 수준을 넘어서 실제 업무에 적용할 수 있는 생성AI 애플리케이션 구축 전략과 데이터이쿠의 엔드투엔드 데이터 사이언스 플랫폼 전략과 시민 데이터 과학자 육성을 통한 AI 경쟁력 확보 방안도 실제 고객 사례와 더불어 제시한다.
페블러스의 이주행 대표는 “데이터 중심 인공지능 시대의 데이터 품질 평가 및 개선: 데이터 클리닉 기술”을 주제로 AI 기술 향상의 기반이 되는 '데이터 클리닉'의 개념과 필요성, 데이터 품질 평가 및 발전 동향을 살펴본다. 특히 각 산업의 사례를 통해 기업이 '데이터 클리닉'을 통해 실제 수익성 및 비즈니스 경쟁력을 높이는 전략을 제시한다.

디딤365의 김용경 상무는 “효과적인 LLM 도입을 위한 최적의 LLMOps 구성 방법”을 주제로 LLM 모델 구성을 위한 LLMOps 기본 고려 사항과 LLM 성능 향상을 위한 방법과 적용 시 고려할 사항, 다양한 형식의 데이터의 LLM 연계 방안, LLM 모델에 맞는 최적의 CI/CD 구성 방법, 서비스 별로 LLM 적용 시 고려 필요 사항), sLLM 연계 방법과 기타 과제와 해결 방안을 공유한다.
AWS의 김기영 애널리틱스 전문 솔루션즈 아키텍트는 “AI의 차별화를 위한 데이터 도구와 통합”을 주제로 현재 큰 화두인 생성AI를 성공적으로 구축하고, 차별화하는 필수 요소인 데이터의 통합과 사용, AWS의 다양한 데이터 도구와 벡터 엔진, 완전관리형 Zero-ETL을 통해 비용 효율적으로 실현하는 방법을 소개한다.
월터스클루어의 박재영 솔루션 매니저는 “비즈니스 인사이트와 의사 결정을 위한 통합 데이터 전략”을 주제로 전사 기업성과관리(CPM) 플랫폼의 핵심 구성 요소인 연결, 결산, 예산, 계획, 예측, 모델링, 분석, 보고서 작성, 공시, 규제 준수하는 AIH를 통해 다양한 데이터 소스의 통합과 데이터 소스에서 보고까지 엔드-투-엔드 데이터 보안을 유지할 수 있는 기술과 방법을 사례별로 살펴본다.
퀘스트소프트웨어의 채홍소 이사는 “Hybrid AD(O365) 환경에서의 진단, 탐지 및 보호 한 번에 끝내기”를 주제로 최근 확대되고 있는 온프레미스와 O365로 구성된 환경인 하이브리드 AD 환경의 보안에 대해 환경 설정 취약점 진단, 실시간 위협 탐지, 중요한 정보들에 대한 위협 사전 예방 보호, 주요한 보안 위협에 대한 개선 가이드 등의 4가지 전략과 퀘스트소프트웨어의 통합 솔루션 시큐리티 가디언을 통한 보안 방법을 소개한다.
영림원소프트랩의 권기석 부장은 “데이터 분석 및 시각화로 의사결정 인사이트 향상”을 주제로 디지털 전환 흐름에 대응해 기업의 경영 전략을 강화하려는 전통적인 ERP 시스템의 영역과 한계를 극복하기 위하여 AI 기술을 활용해 기업의 모든 프로세스가 연결된 ERP 데이터와 외부 시장 상황의 데이터를 통합 분석해 기업의 전략적 의사결정과 미래 성장을 위한 진화된 비즈니스 인사이트를 소개한다.
시높시스코리아의 제병주 부장은 “AI시대의 애플리케이션 보안”을 주제로 AI가 애플리케이션 개발에도 넓게 활용되고 있는 가운데 커지고 있는 사이버 보안에 대한 우려와 이에 대한 대응전략과 시높시스 솔루션을 통한 안전한 AI 애플리케이션 개발 방법도 살펴본다.
한국IBM의 박형근 실장은 “데이터 시대의 새로운 도약 : 레거시에서 클라우드로의 확산을 위한 가시성 확보 전략”을 주제로 기업에 사용되는 다양한 데이터의 유출, 특히 쉐도우 데이터와 취약한 보안 설정으로 인한 피해를 방지할 수 있는 기업 내 중요 데이터에 대한 가시성 확보와 데이터 거버넌스 및 통제로 정보 위험을 완화할 수 있는 방안을 알아본다.
한국데이터분쟁조정위원회의 김후곤 위원장은 “AI 시대의 데이터 분쟁 : 새로운 도전과 해결 방안”을 주제로 현재 AI 관련 데이터 분쟁의 주요 논점이 되고 있는 데이터편향, 알고리즘 투명성, 개인정보보호에 대한 사항을 살펴보고 데이터 분쟁을 해결할 수 있는 데이터 윤리 가이드라인, AI 설명 가능성 기술 등 법적 및 기술적 방안을 제시한다. 데이터 분쟁의 해결 및 조정하는 데이터분쟁조정위원회의 역할도 소개한다.
행사 관련 자세한 내용과 참가 신청은 관련 페이지(https://diss.etnews.com/)에서 확인할 수 있다.

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