-
Tech Blog
최근 채용, 인사, 급여 등 다양한 인사 부문에서 AI를 활용하여 생산성을 높이고 있습니다. AI 기술을 통해 직원 인사 평가와 주요 보직 적합자를 추천받고, 많은 기업들이 채용에서 AI 역량 검사를 시행하고 있죠. HR 담당자가 알아야 할 필수 영역이 되어버린 AI, 구체적으로 어떻게 사용되고 있는지, 어떻게 실무에 적용할 수 있을지 알아보겠습니다. AI 인사관리, 왜 해야 하나요? 인사관리 전문 매거진 HRO투데이가 진행한 설문조사에 따르면, 2025년에는 기업들이 인사관리 업무에 AI를 적용한 비중이 60%를 넘어설 전망이라고 합니다. 25~34세 인사담당자의 86%도 향후 4년간 인사 AI가 인사 관리에 긍정적인 영향을 줄 것이라고 응답했을만큼, AI 도입은 단순한 기술 채택 문제가 아니라 기업의 전략적 핵심이라고 할 수 있습니다. ① 시간과 비용의 효과적인 절감AI는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있어, HR 담당자들이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에서 벗어날 수 있게 합니다. 실제 정부 인사혁신처에서 AI를 적용해 공무원의 출장 및 복무관리 효율을 높여 얻은 세금 절감 효과도 연간 수십억원이라고 합니다. ② 데이터 기반의 의사결정을 통한 공정성 강화사람의 주관적인 판단을 줄이고, 객관적인 데이터와 사전에 설정된 공통된 기준을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. HR 담당자들은 이러한 시스템을 통해 직원들에게 신뢰를 줄 수 있으며, 조직 문화의 투명성을 높일 수 있습니다. ③ 맞춤형 인재 관리와 직원 만족도 향상직원들의 역량과 직무 적합성을 분석하여 최적의 인재 배치를 할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 자신의 능력을 최대한 발휘할 수 있는 환경에서 일하게 되어 만족도가 높아지고, 팀의 성과도 올라갈 수 있습니다. 또한 조직 운영에 큰 걸림돌이 되는 이직률 감소에도 긍정적 영향을 줄 수 있습니다. 연말정산 솔루션으로 실무에 적용하는 AI 인사관리 AI 인사관리의 중요성을 느끼고 있지만 어떻게 시작해야 될지 모르겠다면, 다가오는 연말정산 시기부터 적용해보는 것은 어떨까요? 과세표준 구간이 다양한 직원들의 연말정산을 처리해야 할 경우 서류 검토 과정과 문의 응대만으로 막대한 시간이 듭니다. 연말정산 시 AI 기술을 활용하면 사람이 직접 확인하고 처리하며 발생했던 불필요한 인력 소모와 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 담당자들은 바쁜 시기에 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 메타페이 연말정산 AI는 담당자가 일일이 세법 변경 사항을 찾고 시스템에 적용할 필요 없이, 자동으로 최신 세법이 반영됩니다. 또한, 제출된 PDF 서류를 광학 문자 인식(OCR) 기능을 통해 정보를 추출해 수기 입력에 따른 오류를 확실하게 줄여줍니다. AWS와 함께 더 강화된 메타페이 연말정산 솔루션, 메타페이 AI 메타페이는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service)의 최신 대규모 언어 모델(LLM) 모델 클로드 3 (Claude 3)를 활용해 ‘연말정산 AI’ 솔루션을 ‘메타페이AI’로 고도화할 예정입니다. 메타페이AI에 활용될 클로드 3는 AWS가 보유한 클로드 모델 중 처리 속도가 가장 빠르고 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이런 뛰어난 성능을 통해 연말정산 AI 솔루션에서 가장 만족도가 높았던 챗봇의 질문 처리 기능이 한층 강화될 것으로 기대됩니다. 인사 담당자에게 연초는 연간 HR 전략 수립의 중요한 시기입니다. 이 때 연말정산 서류 검토와 임직원 문의 응대로 인해 리소스가 분산되는 경험, 다들 있으실 텐데요. 메타페이 AI를 활용하면 연말정산 업무 시간을 줄이고 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다. AWS와 함께 한층 더 강화된 연말정산 솔루션, 메타페이 AI에 많은 기대 부탁드립니다! 더 쉬운 연말정산 방법을 고민하신다면, 메타페이와 상담하세요!
2024.12.05
-
Tech Blog
연결 회계를 사용하고 있는 기업들은 특히 주목하세요! SAP S/4 HANA Public 버전 Finance 모듈을 사용하시면 SAP 기존의 연결 회계 솔루션들의 장점만을 취합하여 가장 최적의 연결 결산 환경을 제공하는 SAP Group Reporting 기능을 추가 라이선스 비용 없이 사용하실 수 있습니다. 연결 재무제표란? 연결 재무제표는 두 개 이상의 회사를 경제적으로 한 몸(연결 실체)로 간주하고 한 회사인 것처럼 재무제표를 작성하는 것입니다. 따라서 각 회사의 재무 항목들은 모두 더하고 중복 분은 제거해야 제대로 된 연결 재무제표가 생성됩니다. SAP Group Reporting의 특장점 연결 결산이 어려운 이유 중 하나는 지배기업인 본사에서의 결산 뿐 아니라 종속 기업들의 개별 결산은 개별 결산대로 완료하고 연결 재무 자료를 만들어내야 하기 때문입니다. 또한 내부거래 대사 과정에서 대사 과정을 위한 많은 커뮤니케이션이 필요하며, 내부거래 데이터간 불일치 이슈를 해결하는데도 많은 시간과 어려움이 따릅니다. SAP S/4 HANA Public Cloud에서는 이런 고객들의 Pain points를 이해하여 Finance 모듈을 사용하는 경우 Group Reporting 기능을 추가 라이선스 없이 사용할 수 있도록 하였습니다. Group Reporting 기능을 사용할 경우 거래 기준의 매칭 및 대사의 실시간 프로세스가 제공될 뿐만 아니라 내장된 워크플로우에 의한 매칭 차이 처리 자동화, 로컬 결산으로부터 연결 결산의 연속적인 프로세스 활용 등이 가능하여 연결 결산을 이전보다 훨씬 수월하게 진행할 수 있습니다. Group Reporting 솔루션에 대해 조금 더 기능적으로 설명드리자면, 각 기업의 개별 재무재표 생성을 위해 회계 담당자들이 해야 할 테스크와 연결 회계 담당자가 해야 할 테스크를 나눠서 확인할 수 있어 연결 결산에서 필수적으로 실시해야 하는 프로세스들을 표준화하여 빠짐없이 수행할 수 있습니다. 개별 기업 회계 담당자가 해야 할 테스크는 데이터 모니터라는 앱에서 확인할 수 있습니다. 데이터 모니터 앱에서는 연결 분개 데이터를 가지고 오거나, SAP를 사용하지 않는 연결 단위의 회사 데이터를 업로드 하는 엑셀 업로드 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 순 이익 계산을 통해 회사의 순이익을 계산할 수 있으며, 수동 전기를 통해 수정이 필요한 분개 데이터의 경우에는 수정이 가능합니다. 통화 환산을 통해 로컬 통화로 되어 있는 해외 법인의 데이터를 그룹 통화로 변환하는 작업도 가능합니다. 연결 회계 담당자가 해야 할 테스크는 연결 모니터 앱에서 확인이 가능합니다. 해당 앱을 통해 내부 거래를 제거하거나 미 실현 손익을 제거하고 투자/자본 상계와 같은 작업을 진행할 수 있으며 결과적으로 연결 재무제표를 산출할 수 있습니다. SAP Group Reporting 사용 A사 사례 Group Reporting 기능을 사용하여 연결 결산을 진행하고 있는 A사 사례에 대해 간략하게 설명드리겠습니다. 연결 결산을 진행하고 있는 A사의 경우 아래 그림에서 보듯이 한국 본사에서는 온프레미스 S/4 HAHA Private 버전을 사용하면서 해외 법인에는 SAP S/4 HANA Public Cloud를 사용하는 SAP 2 Tier ERP 전략을 채택하였습니다. A사의 미국법인과 캐나다법인은 하나의 SAP S/4HANA Public Cloud테넌트안에 Company Code로 분류하여 개별결산을 수행합니다. 개별결산 수행 후, Group Reporting의 공통분개 릴리즈 기능을 사용하여, 법인별 시산표 데이터를 추출합니다. 추출된 데이터를 바탕으로 통화환산, 내부거래 제거 등의 데이터 모니터, 연결 모니터의 태스크를 수행하고나면 내부보고용 북미법인 연결재무제표가 완성됩니다. 유럽 법인 역시 동일한 테넌트 안에 Company Code로 분류하여 개별결산을 수행하고, 별도의 개발 없이 본사와 미국, 캐나다, 유럽의 시산표를 합산하여 연결 조정 분개 및 연결결산을 진행합니다. SAP 2 Tier ERP 전략에 대해 더 알고 싶으시다면 링크를 통해 Ebook을 다운로드 해보세요. 연결 결산 작업은 어렵고 복잡하지만 SAP S/4 HANA Public 버전 Finance 모듈을 사용하실 경우 가장 최적의 연결 결산 환경을 제공하는 SAP Group Reporting 기능을 무료로 사용하실 수 있어 연결 결산 작업에 있어 조금은 더 쉽고 편리하게 관리하실 수 있을 것으로 기대합니다. SAP S/4 HANA Public Finance 모듈 구축에 관한 걱정과 질문 사항이 있다면, 메타넷글로벌과 상담하세요!.
2024.12.02
-
Tech Blog
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전 속에서 ‘AI 에이전트’가 글로벌 빅테크 기업들의 새로운 격전지로 떠오르고 있습니다. 빅테크 기업들은 앞다투어 AI 에이전트 개발에 뛰어들며, 우리 삶을 근본적으로 변화시킬 새로운 시대를 예고하고 있습니다. AI 에이전트란? AI 에이전트는 단순한 챗봇의 기능을 넘어 사용자의 요청에 따라 정보를 검색하거나 분석하고, 이를 바탕으로 작업을 수행하는 디지털 비서 역할을 하는 인공지능 기술입니다. 사용자와 상호작용하면서 업무의 효율성을 높이고 생산성을 극대화할 수 있는 도구로, 사용자의 명령을 자연스럽게 이해하고 실행하는 능력을 갖추고 있습니다. 빅테크 AI 에이전트 전쟁 앤스로픽은 최근 초거대 언어모델(LLM) 기반 서비스 ‘클로드 3.5 소넷’을 공개하며 AI가 컴퓨터를 활용해 작업을 대신 수행하는 ‘컴퓨터 유스(Computer Use)’ 기능을 선보였습니다. 이 기능은 이용자의 PC 데이터를 AI가 학습, 직접 마우스 커서를 움직여서 이용자가 원하는 업무를 실행합니다. 오픈AI 역시 ‘오퍼레이터(Operator)’라는 코드명의 AI 에이전트를 내년 1월 연구용 프리뷰 및 개발자용 도구로 공개할 예정입니다. 이 기술은 AI가 스스로 컴퓨터를 제어하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖출 것으로 예상되고 있습니다. 외신에 따르면 오픈 AI는 이미 에이전트 개발을 마치고 사내에서 데모를 공개했으며, 인터넷으로 배달음식을 주문하는 등의 작업에 성공한 것으로 알려졌습니다. 마이크로소프트는 지난 19일 열린 연례 컨퍼런스 'MS 이그나이트 2024'에서 AI 에이전트 관련 기능들을 쏟아냈습니다. 특히 오피스 프로그램 M365과 연계하여 스스로 작업을하고 업무 능력을 확장시키는 신기술들이 대거 등장했는데요. 특정 사이트나 폴더가 연계되어 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 지원하는 '셰어포인트 에이전트', MS팀즈에서 실시간 음성 통역을 지원하는 '통역 에이전트' 등이 소개되었습니다. 이밖에 구글 역시 '프로젝트 자비스'를 통해 일상적 업무를 자동 처리할 수 있는 AI 에이전트를 개발 중이며, 이르면 다음달 공개할 예정이고요. 미스트랄은 챗봇 '르 챗'을 통해 문서 인식, 보고서 스캔, 송장 처리 등 작업을 자동화 할 수 있는 AI 에이전트 기능을 사용할 수 있도록 업데이트를 단행했습니다. AI 에이전트가 가져올 미래 빅테크 리더들은 모두 입을 모아 AI 에이전트가 내년 트렌드의 중심이 될 것이라고 말합니다. 특히 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 데이터를 처리하는 멀티모달 기술과 결합해 더 다양한 업무를 처리하고, 비즈니스를 혁신할 것으로 기대하고 있습니다. 시장조사기관 글로벌 인포메이션에 따르면 AI 에이전트 시장은 2024년 51억달러(약 6조6800억원)에서 2030년 618억달러(약 83조4300억원)로 연평균 47.3% 성장할 전망입니다. 시장조사기관 가트너는 내년 10대 기술 트렌드 중 하나로 AI 에이전트를 선정하기도 했습니다.
2024.11.27
-
Tech Blog
글로벌 주요 대학들은 Adaptive Learning, 학생 지원과 연구개발 등에 적극적으로 AI 기술을 활용하고 있습니다. 낯선 곳을 찾아갈 때 우리를 안내해 주는 네비게이션 시스템과 나의 구매 이력을 기억해 두었다가 내가 좋아할 상품을 추천해 주는 온라인 쇼핑몰 추천 서비스의 공통점은 보이지 않는 곳에서 인공지능(AI)이 열심히 일한다는 것입니다. ChatGPT로 인해 하루 아침에 가장 뜨거운 주제가 되었지만 AI는 이미 우리 일상에 깊숙이 들어와 있습니다. 이런 흐름에서 대학도 예외는 아닙니다. Adaptive Learning을 도입해 학생들에게 1:1 맞춤형 교육 환경을 제공하고, 학생들이 어려워하는 행정 업무를 AI챗봇이 지원합니다. 어떤 대학은 학생이 제출한 과제 채점과 피드백도 AI 가상 조교가 스마트하게 처리합니다. 대학의 다양한 AI 활용은 학업 성과 향상과 함께 학생 유지율 및 졸업률 향상으로 이어지면서 대학의 재정 건전성 확보에도 크게 기여하고 있습니다. 글로벌 주요 대학들의 AI 활용 시나리오하버드, MIT 및 시드니 대학교 등 글로벌 주요 대학들은 경쟁적으로 AI를 도입하고 있습니다. AI는 학생에게는 최적의 학습 경험을 제공하고, 대학에게는 차별화된 경쟁력을 제공하는 전략적 기술이기 때문입니다. AI를 활용하는 영역도 맞춤형 학습, 학교 행정, 연구 개발 및 교과 개선 등 다양합니다. 1. 어댑티브 러닝(Adaptive Learning): 많은 대학이 학생 교육 경험과 성과 향상을 목적으로 Adaptive Learning을 도입해 1:1 개인 맞춤형 교육 환경을 제공2. 학생 지원 및 학교 행정: AI 기술을 활용해 등록 및 수강 신청 등의 학교 생활에서 어려움을 겪는 학생을 지원하고 행정 업무의 자동화로 업무 효율을 향상3. 연구 개발: AI 기술을 공학, 의학 및 사회과학 등 분야에 적용해 정확도 높은 데이터 분석 및 시뮬레이션으로 연구 성과 보장4. 교육 방법 및 도구 혁신: AI 기술을 이용한 대화형 교육 콘텐츠 개발, 가상 조교 및 자동 채점 시스템 등을 도입해 교육 방법을 혁신하고 교육 성과를 강화1. Adaptive Learning세계의 주요 대학들이 가장 많이 그리고 적극적으로 AI 기술을 활용하는 분야는 어댑티브 러닝입니다. 어댑티브 러닝은 학생 수준과 특성에 맞춰 학습 방법, 콘텐츠와 속도를 조절해 학습 성과를 높이는 학습 방식입니다. IT기술을 확산되기 시작된 e-Learning과 동반 성장해 온 어댑티브 러닝은 최근에 AI와 빅데이터를 만나면서 획기적으로 발전하고 있습니다. 대학이 어댑티브 러닝을 추진하는 우선 목표로는 개인화된 학습 경험 제공과 이를 통한 학습 성과 개선이 언급되지만 학생들의 학습 격차 해소를 통한 과목 이슈율 및 졸업률 강화 같은 현실적 이슈도 큰 몫을 차지합니다. 중요 가치는?관련 연구 결과들이 공통적으로 제시하는 어댑티브 러닝의 중요 가치는 다음과 같습니다: • 개인화된 학습 경험 제공으로 학습 성과 강화• 교육 콘텐츠 활용 확대와 비용 절감• 학생들의 학습 격차 해소• 학생들의 과목 이슈율 향상• 재학생의 졸업률 향상 호주의 명문인 시드니 대학은 어댑티브 러닝 시스템 도입 후 호주 대학들의 평균 졸업률 63.6%(6년 기준)을 크게 상회하는 82.9%를 유지하고 있습니다. 누가 활용하는가?이미 많은 국내외 주요 대학들이 어댑티브 러닝을 활용하고 있습니다. 시드니 대학교, UC버클리 등 해외 대학들과 중앙대학교, 이화여자 대학교 등이 어댑티브 러닝의 성공 사례로 자주 언급됩니다: • 듀크 대학교• 시드니 대학교• UC 버클리• 조지아 주립대학교• 오레곤 주립대학교• 중앙대학교• 이화여자 대학교 등 어댑티브 러닝은 대학이 학생에게 최적의 교육 환경을 제공하면서 교육 시장에서 차별화된 경쟁력을 가질 수 있는 방법으로 인식되고 있습니다. 기술적 구조는?어댑티브 러닝 시스템의 구현에는 AI 기술을 중심으로 데이터 수집 등 다양한 작업과 기술적 요소들이 유기적으로 통합되어야 합니다: • 데이터 수집 및 분석 도구• 인공지능 및 머신러닝• 콘텐츠 관리 시스템(CMS)• 지식기반 알고리즘• 학습자 평가 및 피드백 체계• 데이터 및 사용자 보안 구조• 학습자 중심의 사용자 경험과 인터페이스• 클라우드 플랫폼 어댑티브 러닝은 대학과 학생에게 분명한 가치를 제공하는, 꼭 필요한 교육 시스템입니다. 하지만 대학 혼자서 구현하기에는 어려운 기술적 준비와 역량이 필요합니다. 따라서, 꼼꼼한 사전 준비와 더불어 메타넷디엘 같은 믿을 수 있는 파트너와의 협력이 필요합니다. 2. 학생 지원 및 학교 행정 어댑티브 러닝 다음으로 주요 대학들이 AI를 활용하는 분야는 학생 지원 및 학교 행정입니다. 이는 AI 기술을 활용해 학생들의 학교 생활을 돕거나 행정 업무 자동화로 대학의 운영 효율을 높이는 방식을 의미합니다. 10월 뉴스레터에서 소개한 조지아 주립대학교 등 주요 대학들이 AI 챗봇을 이용한 신입생 등록 및 수강신청 안내로 학생들의 만족도를 높이고 고질적인 Summer melt 문제를 해결한 것이 좋은 사례입니다. 이 방법은 신입생의 등록 포기 및 재학생의 학업 중단 비율을 감소시켜 대학의 재정 건전성 확보와 운영비 절감에 직접적으로 기여합니다. 장기간의 등록금 동결로 재정 능력이 많이 약화되고, 크게 상승한 인건비로 인해 직원 보강이 어려운 국내 대학들의 상황을 고려할 때 아주 효과적인 선택지가 될 수 있습니다. 중요 가치는?학생 지원과 학교 행정에 AI를 적용하는 대학들은 핵심 고객인 학생 지원과 학교 운영 효율화라는 두 가지 가치를 얻을 수 있습니다. AI가 제공하는 일석이조(一石二鳥) 효과입니다: 학생 지원• 체계적 지원으로 학생 유지율 향상• 신입생의 입학 등록 포기율 감소• 학생들의 원활한 학교 생활 적응• 과목 이수율 및 학업 성과 향상• 학생들의 참여도 증가 학교 운영• 학생 유지율 향상으로 재정 건전성 강화• 업무 자동화 및 셀프-서비스화로 운영비 절감• 인력 추가 없이 효과적인 학생 지원 가능• 데이터 분석을 통한 학생들의 이해와 이에 기반한 교육 정책 수립 활용 가능한 서비스는?대학들이 우선 떠올리는 것은 AI 챗봇입니다. 비교적 구현이 쉽고, 많은 교육 현장에서 기술 성숙도와 효과가 검증되었기 때문입니다. 하지만 AI챗봇 이외에도 다양한 선택지가 있습니다: • AI 챗봇• AI 과제 채점• AI 필기 과제 리뷰 및 피드백 • AI 가상 조교 및 튜터링 서비스• AI 학생 분석(중퇴 위험 학생 감지 등)AI는 우리의 생각보다 더 많은 영역에서 활용되고 있습니다. 누가 활용하는가?AI챗봇을 이용한 학생 지원과 행정 효율화는 중요한 트렌드가 되었습니다. 이제 대학들은 챗봇으로 시작된 AI 활용을 가상 조교와 튜터링, 과제 리뷰& 피드백 등으로 확대하는 방안을 검토 중입니다: • 고려대학교• 경북대학교• 숙명여자대학교• 서울대학교• 미시건 대학교• 조지아 주립대학교• 하버드 대학교 등 3. 연구 개발 인류에게는 풀어야 과제들이 아직 많습니다. 의학, 과학 및 기후변화 등 많은 주제가 기다리고 있습니다. 이를 연구하는 대학들이 AI를 활용하는 것은 당연한 일일겁니다. 2024년 노벨물리학상 수상자로 AI 머신러닝의 창시자인 제프린 힌튼 교수가 지명된 것은 아주 상징적입니다. 코로나 팬데믹 위기 극복에도 AI가 큰 역할을 했습니다. MIT는 AI기술을 통해 코로나 벡신의 핵심인 mRNA 설계 최적화, 실시간 데이터 분석과 예측 정확도 강화 그리고 이를 통한 임상 시험 개선으로 모더나가 1년 만에 벡신을 개발할 수 있게 도왔습니다. 벡신 개발에 최소 10년이 필요하던 과거의 전통을 AI가 가볍게 깨트린 것이죠. 시간, 비용, 환경적 제약 등으로 우리가 제대로 풀 수 없었던 과제들의 해결이 AI를 통해 현실화되고 있습니다. 중요 가치는?의학, 과학 및 사회경제 관련 연구개발에 AI를 활용함으로써 얻는 가치는 환경적 제약 극복, 효율성 및 정확성 향상 그리고 비용 절감 같은 경제성으로 구분할 수 있습니다. 그리고 이 가치는 대학에만 한정되지 않고 사회와 경제 전반에 영향을 줍니다: 환경적 제약 극복• 현실적 검증이 어려운 상황 해소• 물리적 구현없이 검증 가능 효율성과 정확성 • 빠른 빅데이터 처리와 분석 능력• 사람에 위한 오류 발생 가능성 제거• 사람이 찾아내지 못한 방법과 인사이트 제공• 수작업 방식 대비 수 백, 수 천배 빠른 속도 경제성 • 작업 과정, 시간 단축 및 비용 절감• 분석 데이터 및 결과의 재활용 활용 가능한 영역은?의학, 공학과 자원 개발 등 다양한 분야의 연구개발에 이용되는 AI기술의 세부 영역을 정리해 보면 다음과 같습니다: • 의학: 신약, 치료제 개발, 임상 시험 및 영상자료 분석 등• 공학: 자율주행, 음성인식, 지능형 로봇 등• 자원개발: 지형탐사, 자원종류 및 규모 분석 등• 정치사회: 인구 모델링, 예측적 정책 수립과 영향 분석 등• 산업공학: 제조공정 최적화, 제품 개발 프로세스 및 제너레이티브 디자인 등• 법학: 판례 분석, 지능형 법률 서비스 체계 구현 및 대민 서비스 모델 분석 등 누가 활용하는가?주요 대학의 AI기반 연구개발 진행은 Must-have 항목으로 인식됩니다. 연구개발 분야의 AI 도입과 경험 축적은 대학 브랜드 가치 상승과 실질적 경쟁력 강화로 이어집니다. 물론 산학협력, 기술 수출 같은 경제적 가치로 돌아오는 경우도 많습니다: • Harvard 대학교 AI for Healthcare• MIT 대학교 Digital Biomedicine • Stanford 대학교 Human-Centered AI • UC 버클리 대학교 인간 호환 AI센터• 포항공과대학교 AI기반 스마트시티 연구• 서울대학교 ELSI 연구센터• 연세대학교 AI 스마트 헬스케어 시스템 등 AI 도입과 활용, 더 늦추면 안됩니다!지금까지 살펴본 바와 같이 글로벌 주요 대학들은 AI 도입과 활용에 속도를 더하고 있습니다. 일차적으로 어댑티브 러닝(Adaptive Learning)을 이용한 맞춤형 교육 환경 제공으로 학업 성과를 높이는데 집중하는 대학들이 많습니다. 다음으로 AI 챗봇 및 AI 가상 조교 서비스 등을 활용해 학생들의 원활한 학교 생활을 지원하고 업무 자동화 등으로 학교 행정의 효율화를 추구하는 대학이 늘고 있습니다. 그리고 대학이 수행 중인 연구개발 분야에 AI를 접목해 대학 브랜드 가치와 경쟁력을 높이면서 경제적 보상까지 얻는 성공 사례가 확산되고 있습니다. AI 기술에 대한 대학들의 투자는 최적의 학습 환경 제공, 대학 운영 효율화를 통한 재정 건전성 확대 그리고 대학 브랜드 가치와 경쟁력 강화 같은 다양한 결과로 돌아오고 있습니다.글로벌 대학들의 AI 활용 시나리오를 살펴보았습니다. 전문가의 상담이 필요하시다면, 언제든 메타넷디엘과 상담하세요!
2024.11.21
-
Tech Blog
기업들은 빠르게 변화하는 제조 환경에서 생산의 효율성을 높이고, 고객 수요에 민첩하게 대응하기 위해 다양한 기술과 시스템을 도입하고 있습니다. 하지만 생산 관리, 재고 관리, 자재 소요 계획과 같은 주요 생산 활동들이 여러 시스템에 분산되어 있다면, 비효율적인 운영과 불필요한 비용 발생으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 A라는 공장의 생산 일정 관리는 a라는 시스템에서, 자재 공급 계획은 b라는 시스 템에서 이루어진다면, 생산 담당자는 매번 여러 시스템을 확인하고 정보를 수작업으로 조정해야 할 것입니다. 그러나 이들이 한 시스템 안에서 유기적으로 통합되어 관리된다면, 전반적인 생산 과정의 가시성과 효율성은 크게 향상됩니다. 즉, 생산 일정에 맞춘 자재 확보와 재고 관리, 작업 지시까지 모두 하나의 시스템에서 계획하고 운영할 수 있게 되는 것입니다. 이러한 점에서 SAP PP(Production Planning) 모듈은 생산 과정의 통합과 최적화를 지원하는 강력한 도구입니다. 생산 계획 수립, 자재 소요 예측, 일정 관리, 작업 지시 등의 프로세스를 하나의 통합된 플랫폼에서 관리할 수 있게 함으로써 불필요한 시간과 비용을 줄이고 생 산성을 극대화할 수 있도록 합니다. SAP PP는 기업이 복잡한 생산 환경에서도 효율적인 운영을 가능하게 하며, 신속한 의사결정을 지원합니다. 이제 SAP PP 모듈이 생산 운영에 미치는 영향을 이해함으로써 제조업에서의 디지털 혁신을 어떻게 실현할 수 있는지 알아보겠습니다. SAP PP란? SAP PP(Production Planning) 모듈은 제품 생산과 관련된 프로세스를 담당하는데요. 기준 정보를 바탕으로 생산 계획, 생산 실행, 실적 분석 영역으로 구분할 수 있습니다. 기준 정보는 생산에 필요한 기초 데이터를 정의하는 단계로 Material Master(자재 정보), BOM(자재 명세서), Work Center(작업 공간), Routing(작업 절차)이 포함됩니다. 생산 계획은 수요 예측과 자재 소요 계획을 통해 필요한 자재와 자원을 계산하고, 생산 일정을 수립하여 필요한 자재가 적시에 준비되도록 합니다. 생산 실행은 생산 오더를 생성하고 작업을 수행하는 단계로, 실제 생산 과정에서 작업 진행 상황을 모니터링하고 생산 관련 데이터를 수집합니다. 실적 분석은 생산 결과를 검토하고 성과를 분석하여 생산 과정의 효율성을 평가하는 단계로, 생산 비용, 소요 시간 등을 분석해 개선 사항을 도출합니다. 프로세스 수익성 분석 정보, 영업 정보 시스템, 수요 예측에 따라 총괄생산계획을 산출하는 것으로 시작하여, 이를 바탕으로 보다 자세한 생산 계획이 도출됩니다. 이 과정에서 수요 변동이나 시장 상황을 반영하여 생산 일정과 자원 배분을 최적화합니다. 만약 자재가 부족하다면 구매를 요청하여 공급망과의 원활한 소통을 도모합니다. 반면, 자재가 충분할 경우에는 생산이 실행되며, 이때 실시간으로 생산 진행 상황을 모니터링하여 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 과정은 기준 정보, 생산 계획, 생산 실행, 그리고 실적 분석이라는 네 가지 주요 영역이 유기적으로 연결되어 효율적인 생산 관리가 이루어지도록 합니다. 이러한 통합된 접근 방식은 기업이 생산성을 극대화하고 시장의 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 사례 그렇다면 SAP PP를 이용한 기업 중 지멘스의 사례에 대해 살펴보겠습니다. 지멘스는 독일 의 제조 기업으로, SAP PP 모듈과 S/4HANA를 활용해 디지털 팩토리를 구축했습니다. SAP PP의 실시간 데이터 수집 및 통합 관리 기능을 통해 전체 공정에서 데이터를 투명하게 관리하여 공정 효율성을 높였습니다. 이를 통해 부품의 재고 관리 및 생산 라인 효율을 최적화했고, 필요에 따라 생산 일정을 유연하게 조정하여 납기를 개선할 수 있었습니다. 특히 AI 기반 수요 예측을 활용해 자재 소요 계획을 자동화함으로써 자재 비용을 절감하고 공정에서 의 낭비를 최소화했습니다. 디지털 전환의 중요성이 날로 커지고 있는 가운데, SAP PP 모듈은 기업들이 생산성을 극대화하고 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 지멘스의 사례는 이러한 변화를 통해 어떻게 효율성을 높이고 운영을 최적화할 수 있는지를 잘 보여줍니다. 메타넷글로벌은 SAP 솔루션 도입을 통해 성공적인 디지털 혁신을 이루고자 하는 기업의 전문 파트너로서, 다양한 글로벌 벤더와의 협업을 통해 맞춤형 전략을 제공합니다. SAP PP 모듈의 도입을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 싶으시다면, 메타넷글로벌과 상담하세요!
2024.11.18
-
Tech Blog
BI란? BI(Business Intelligence)란 비즈니스 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트로 전환하여 조직의 합리적인 의사결정에 사용되는 프로세스 및 툴을 말합니다. BI는 현재와 이력 데이터를 분석하여 이해하기 쉬운 리포트, 대시보드, 차트 등의 형태로 결과를 제공하는데요. 대량으로 수집된 비즈니스 데이터 기반의 의사결정을 수행하고 시장 동향 파악으로 기업 이익 향상에 기여합니다.그렇다면, 이런 BI를 활용하면 어떤 이점이 있을까요? BI 대시보드를 통한 원활한 KPI 모니터링이 가능하고, 목표 대비 진행 상황 추적이 용이합니다. 또한 시장 동향을 빠르게 파악하고 경쟁사 대비 조직의 역량을 평가하여 경쟁 우위를 확보할 수도 있습니다.다음 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 위하여 BI를 도입하였으며, SAP Analytics Cloud를 택하였습니다. IKEA는 공급망 관리 영역에서 물동 및 재무 계획 연계를 통한 민첩한 시장 대응에 나섰습니다. SIEMENS는 영업 부문의 계획 및 분석 역량을 강화하였습니다.그렇다면, BI라는 것은 조직이 데이터 기반의 비즈니스 의사결정을 하는 데에 중요한 역할을 하도록 지원하고 있음을 알면서, SaaS 기반 SAP 분석 클라우드 솔루션인 SAP Analytics Cloud에 대해 다루겠습니다.SAP Analytics Cloud(SAC)SAP Analytics Cloud는 Intelligent Enterprise를 위한 차세대 클라우드 분석 솔루션입니다.기존 SAP의 On-Premise Analytics 솔루션이었던 BI, BPC, PA 솔루션들이 담당하고 있던 업무 영역을 Cloud 기반에서 운영할 수 있게 만든 솔루션이며 증강 및 예측 분석과 계획 기능을 단일 클라우드 환경에 결합한 플랫폼입니다.SAC의 특장점으로는 직관적인 UI와 통합된 분석 Capabilities로부터 새로운 인사이트 도출이 가능하다는 점이 있습니다. 또한 데이터 탐색 및 Self Service를 통한 사용자 역량 강화 및 신속한 분석 workflow를 제공하며 최신으로 유지되는 솔루션 및 애플리케이션 확장성이 용이하다는 점 역시 꼽을 수 있겠습니다.주요 기능으로는 데이터 분석 및 탐색, 예측 및 영향 분석, 예산 및 계획 관리를 뽑을 수 있겠습니다. BI 영역에서 스토리 디자인과 시각화를 담당하고 Predictive 영역에서는 머신러닝 기술로 새로운 통찰력을 제공합니다. Planning 영역에서는 시뮬레이션과 조정 기능을 제공하는데요. 이번 글에서는 다른 기능들도 포함할 것이지만, BI에 초점을 맞추어 말씀드리도록 하겠습니다. SAP Analytics Cloud BI 영역에서의 주요 기능우선 다양한 데이터 소스에 접근이 가능한데요. 사용자의 로컬 데이터와 기업 데이터를 브라우저에 통합하고 시각화를 통한 분석이 가능합니다. 또한 SuccessFactors와 Concur 등 클라우드 솔루션의 데이터를 활용할 수 있고, Live Access 기능을 통해 사내의 민감한 데이터는 기업 내부망 안에서 액세스가 가능합니다.다음으로는 셀프 서비스를 제공하는데요. 데이터 뷰 기능을 통해 관심있는 데이터를 클릭하는 간단한 조작으로 데이터를 시각화할 수 있습니다. 또한 자동으로 추천하는 시각화 차트로 결과를 제공합니다. 사용자와의 공유 역시 가능한데요. 채팅 기능을 통해 팀원들과의 간단한 협업이 가능하고, 댓글 기능을 통해 차트와 표에 댓글을 작성하여 팀 내에서 데이터를 기반으로 토론이 가능합니다. SAP Analytics Cloud를 통해 사용자는 단일 플랫폼에서 데이터를 넘어 비즈니스 전반에 인텔리전스를 적용함으로써 통찰력을 얻고, 최신 사용자 경험과 사용성 표준을 준수하며 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 뿐만 아니라 데이터 접근, 변환 및 거버넌스를 지원 하는 엔드 투 엔드(End-to-End) 데이터 관리 도구 및 분석 기능을 제공합니다.데이터 프라이버시 규범이 전 세계적으로 강화되는 상황에서 이는 전보다 더욱 중요해졌는데요. 이는 기업용 빅데이터 지원 SAP 클라우드 플랫폼에서 실행되며, 변화하는 비즈니스 요구를 충족하기 위한 확장성을 제공할 것입니다. SAP Analytics Cloud 솔루션에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 메타넷글로벌과 상담하세요! <작성: 메타넷글로벌 BI/SAC Team>
2024.11.11
-
Tech Blog
ISO/IEC 20000은 IT 서비스 관리(ITSM) 표준으로, 정보 기술(IT) 서비스 제공의 품질을 보장하기 위해 국제적으로 인정된 관리 체계를 제시합니다. 이 표준은 IT 서비스 관리의 효율적인 운영 및 통제를 통해 고객 만족도를 높이고, 지속적인 서비스 개선을 가능하게 합니다. 또한, IT 서비스의 안정성과 일관성을 유지하며, 비즈니스 요구 사항에 부합하는 서비스 제공에 중점을 둡니다. ISO/IEC 20000은 IT 서비스 제공자들이 서비스의 계획, 설계, 전달, 운영, 통제, 개선 등 다양한 단계에서 효율적으로 관리할 수 있도록 가이드라인을 제공합니다. ISO/IEC 20000의 주요 내용 서비스 관리 시스템(SMS)ISO/IEC 20000은 서비스 관리 시스템(SMS)을 통해 IT 서비스 제공자가 서비스 관리 전반을 체계적으로 운영할 수 있도록 요구합니다. 이를 통해 조직은 서비스 제공을 위한 명확한 절차와 역할을 정립하고, 이를 유지하고 개선할 수 있습니다. 서비스 제공 및 운영서비스 수준 관리, 용량 관리, 가용성 관리 등 다양한 IT 서비스 관리 활동을 체계적으로 수행할 수 있도록 가이드라인을 제공합니다. 이를 통해 IT 서비스 제공자는 고객과의 계약(Service Level Agreement, SLA)에 부합하는 품질의 서비스를 제공할 수 있습니다. 변경 관리(Change Management)IT 서비스 내에서 발생하는 모든 변경 사항을 체계적으로 관리하여 서비스 중단을 최소화하고, 변경으로 인한 리스크를 줄이는 방법을 다룹니다. 이를 통해 비즈니스 운영에 미치는 영향을 최소화하고, 고객이 안정적으로 서비스를 받을 수 있도록 합니다. 사고 및 문제 관리IT 서비스 제공 중 발생할 수 있는 사고(Incident)와 문제(Problem)를 빠르고 효과적으로 해결하기 위한 프로세스를 제공합니다. 이를 통해 서비스 중단 시 신속한 복구가 가능하며, 재발 방지 대책을 수립할 수 있습니다. 지속적인 서비스 개선(CSI)ISO/IEC 20000은 조직이 IT 서비스 관리 성숙도를 높이고, 고객 요구 사항과 비즈니스 목표에 부합하는 방향으로 지속적으로 개선할 수 있도록 요구합니다. 주기적인 평가와 개선 활동을 통해 서비스 품질을 유지하고 향상시킬 수 있습니다. ISO/IEC 20000 인증을 받은 조직의 운영 업무 체계적이고 일관된 서비스 관리- ISO/IEC 20000 인증을 통해 국제 표준을 준수하는 서비스 관리 시스템(SMS)을 구축하여, 고객에게 안정적인 IT 운영을 보장- IT 서비스의 계획, 설계, 전달, 운영, 개선 등 모든 단계를 체계적으로 관리 변경 관리로 리스크 최소화- 변경 관리(Change Management)를 통해 IT 서비스 내의 모든 변경 사항을 철저히 관리하여 서비스 중단을 최소화하고, 리스크를 사전 예방- 비즈니스에 미치는 영향을 최소화하고, 안정적인 운영을 유지 사고 및 문제 관리로 빠른 대응- 발생할 수 있는 장애(Incident)와 문제(Problem)에 대해 신속하고 체계적인 해결 프로세스를 적용- 즉각적인 대응과 재발 방지를 통해 서비스의 안정성과 가용성을 유지 서비스 수준 관리(SLA) 충족- 서비스 수준 계약(SLA) 을 준수하여, IT 서비스의 가용성, 성능, 품질을 보장- 고객은 명확한 기준에 따라 예상 가능한 성과를 기대할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 극대화 지속적인 서비스 개선(CSI)- ISO/IEC 20000의 핵심 가치 중 하나인 지속적인 서비스 개선을 바탕으로, 고객의 변화하는 요구에 맞춰 서비스 성능을 주기적으로 평가하고 개선- 고객에게 항상 최고의 서비스 경험을 제공 효율적인 자원 및 비용 관리- 명확한 프로세스와 절차를 통해 자원 활용을 최적화하고, 비용을 절감하는 효율적인 IT 서비스를 제공- 불필요한 낭비를 최소화하며, 가치 창출에 집중 왜 ISO/IEC 20000 인증 조직과 함께 해야 할까요? 국제적 신뢰성: ISO/IEC 20000은 IT 서비스 관리의 글로벌 표준으로, 저희 조직은 이 인증을 통해 국제적 기준에 부합하는 서비스를 제공합니다.비즈니스 연속성 보장: 체계적인 리스크 관리와 문제 대응 프로세스를 통해, 고객의 비즈니스 연속성을 보호합니다.안정적인 성과 제공: 서비스 수준 관리(SLA)를 기반으로, 고객이 기대하는 서비스 품질과 안정성을 꾸준히 유지합니다.지속적인 혁신과 개선: 서비스 개선(CSI) 프로세스를 통해, 고객의 요구에 맞춰 유연하게 대응하며, 서비스의 품질을 지속적으로 향상시킵니다.경쟁력 강화: 국제적으로 인정받는 ISO/IEC 20000 인증을 바탕으로, 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 메타넷과 함께하면, 안정적인 IT 서비스 관리와 효율적인 운영을 경험할 수 있습니다. 글로벌 표준을 준수하는 IT 서비스 관리로 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 최적의 솔루션을 제공합니다. 고객 중심의 서비스로 비즈니스 성과를 극대화하고 싶으시다면, 메타넷과 상담하세요! <작성: 메타넷디지털 DevOps Group>
2024.11.07
-
Tech Blog
국가정보원의 다층보안체계(MLS) 도입과 과학기술정보통신부의 클라우드 보안인증제도(CSAP) 개편이 발표되면서, 공공 클라우드 보안 정책에 변화가 예상되고 있습니다. 국내외 클라우드 서비스 제공업체들도 많은 영향을 받게될 전망입니다. MLS의 도입 국가정보원이 도입하려는 다층보안체계(MLS)는 기존의 획일적인 물리적 망 분리 규제를 완화하고, 정보의 중요도에 따라 보안 등급을 차별화하는 체계입니다다. MLS는 업무의 중요도에 따라 정보 시스템을 기밀(C, Classified), 민감(S, Sensitive), 공개(O, Open) 등 세 가지 등급으로 나누어 각 등급에 맞는 보안 조치를 적용합니다. MLS는 기존의 망분리 정책을 완화하여 AI와 클라우드 기술을 보다 유연하게 적용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 국정원이 추진하는 사이버 보안 정책의 핵심으로, 향후 CSAP와 연계해 보안 기준을 재정립하는 방향으로 추진되고 있습니다. CSAP 개편 과학기술통신부는 이달 정보통신전략위원회를 열고, 클라우드 보안인증제를 개선하며 금융 분야의 망분리 규제를 완화한다고 발표했습니다. 현재 공공부문에서 클라우드 서비스를 제공하기 위해서는 CSAP 인증을 필수적으로 획득해야 합니다. 이 제도는 공공기관이 사용하는 시스템 중요도에 따라 ▲상등급 ▲중등급 ▲하등급으로 구분됩니다. 이중 하등급은 개인정보를 포함하지 않은 공개 데이터를 운영하는 시스템에 적용됩니다. 최근 개편을 통해 국내에 데이터센터가 없는 해외 클라우드 기업도 물리적 망 분리 없이 인증을 받을 수 있도록 허용되어 AWS, MS, 구글 등 주요 글로벌 클라우드 서비스 제공업체들이 심사를 받고 있습니다. 보안 개편이 공공클라우드에 미치는 영향은? 우선 망분리가 완화되기 때문에, 글로벌 클라우드 기업들이 공공 시장에 적극적으로 진출할 가능성이 점쳐지고 있습니다. 과기부 관계자는 CSAP 개편을 발표하면서, '중' 등급에 대해서도 글로벌 기업이 보안 인증을 통과한다면 진출이 가능하다고 말했습니다. 규제 복잡성은 조금 더 높아졌습니다. 클라우드 보안인증제도와 다층보안체계가 병행될 경우, 중복된 인증 요건이 발생할 수 있다는 우려도 있습니다. 두 체계의 구체적인 지침이 나오지 않으면서, 공공기관과 기업을 위해 빠른 가이드라인이 필요하다는 목소리가 나옵니다. 과기정통부는 올해 연말이나 내년 초에 국정원의 구체적인 MLS 개편안이 나오면 이에 맞춰 CSAP 제도를 조정하겠다는 입장입니다.
2024.10.31
-
Tech Blog
도입도 어렵고 관리도 어려운 해외법인 ERP, 쉽고 빠르게 구축할 수 있는 방법은 무엇일까요?ERP 도입에 중요한 요소인 안전성과 민첩성 측면에서 가장 효율적인 해외법이 ERP 도입 전략이 무엇인지 고민해 볼 필요가 있습니다.국내기업의 해외법인 ERP 구축 경험을 가지고 있는 메타넷글로벌 SAP팀에서 <해외법인의 SAP ERP 도입 전략>eBook을 무료로 배포합니다.
2024.10.31
-
Tech Blog
디지털 비즈니스의 성공은 사용자 경험(UX)에 의해 크게 좌우됩니다. 특히, 웹 어플리케이션 성능은 서비스의 첫 인상을 좌우하고, 이로 인해 서비스 전환율과 서비스 이탈률에 직접적인 영향을 미칩니다. 디지털 서비스가 복잡해짐에 따라, 프론트엔드 품질 분석을 통해 사용자의 실제 경험을 추적하고 개선하는 것이 필수적인 전략이 되었습니다. 이번 테크 블로그에서는 데이터독을 이용하여 프론트엔드 품질 분석을 통해 비즈니스 성과를 극대화하는 방법을 다루며, Sankey Diagrams, User Retention, Funnel Analysis, Heatmap처럼 다양한 분석 도구를 활용한 실질적인 개선 방법을 소개합니다. 프론트엔드 품질 분석의 중요성 웹사이트나 애플리케이션의 성능은 사용자 경험을 결정짓는 주요 요소입니다. 사용자가 접속한 웹페이지가 느리게 로딩되거나, 기능적 오류가 발생한다면 이는 곧 사용자 이탈로 이어집니다. 사용자의 기대 수준에 맞는 성능을 제공하기 위해서는 프론트엔드 성능을 정밀하게 모니터링하고 분석하는 것이 필요합니다. 프론트엔드 품질 분석의 핵심은 사용자가 실제로 어떤 경로로 애플리케이션을 이용하는지 파악하고, 그 과정에서 발생하는 성능 문제를 식별하는 것입니다. 이를 통해 사용자 경험을 개선할 수 있으며, 궁극적으로 서비스의 전환율을 높이고 서비스 이탈률을 줄이는 것이 가능해집니다. Sankey Diagram을 통한 사용자 흐름 분석 Sankey 다이어그램은 사용자 경로(User Journey)를 시각적으로 분석하는 강력한 도구입니다. Sankey 다이어그램은 사용자가 웹 애플리케이션에서 어떤 경로로 이동하는지를 흐름 형태로 보여줍니다. 이를 통해, 어떤 페이지에서 사용자가 이탈하는지, 전환에 성공한 사용자의 경로는 어떤지 등을 명확히 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 첫 번째 랜딩 페이지에서 이탈하는 비율이 높다면, 해당 페이지의 성능이나 콘텐츠를 개선할 필요가 있을 것입니다. 또한, 구매 절차 중간 단계에서 이탈률이 높다면 해당 절차에서 발생하는 문제를 분석하고 해결함으로써 전환율을 높일 수 있습니다. 이러한 분석은 사용자의 행동을 보다 명확하게 이해하고, 문제 지점을 구체적으로 개선하는데 필요할 수 있습니다. User Retention을 통한 사용자 유지 분석 사용자 유지율은 비즈니스 성공의 중요한 지표입니다. 신규 사용자 획득보다 기존 사용자를 유지하는 것이 비용 효율적이라는 점은 잘 알려져 있습니다. 데이터독의 사용자 유지 분석 도구는 사용자가 처음 애플리케이션을 사용한 후 다시 돌아오는지 여부를 추적하여 유지율(retention rate)을 분석합니다. 사용자 유지율을 높이기 위해서는, 초기 사용자 경험에서부터 지속적인 성능 개선이 필요합니다. 사용자가 첫 방문에서 긍정적인 경험을 할수록, 그들은 다시 웹사이트나 애플리케이션을 찾을 가능성이 높습니다. 이 과정에서 중요한 것은 사용자 행동 데이터를 통해 어떤 요소가 이탈을 유발하고 어떤 요소가 유지율을 높이는지를 파악하는 것입니다. Sankey Diagram과 결합된 사용자 유지 분석은, 사용자가 어떤 경로를 통해 돌아오며, 어떤 부분에서 이탈하는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이를 바탕으로 성능 문제를 해결하거나 콘텐츠를 개선하여 사용자 만족도를 높일 수 있습니다. Funnel Analysis를 통한 서비스 전환율 최적화 Funnel Analysis는 사용자가 특정 목표(ex: 제품 구매, 회원 가입 등)에 도달하기까지의 경로에서 각 단계별 전환율을 측정하는 방법입니다. 사용자는 목표에 도달하기 위해 여러 단계를 거치며, 각 단계에서 서비스 이탈률이 발생할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 각 단계에서 어떤 문제가 발생하는지 파악할 수 있으며, 서비스 전환율 최적화를 위해 이를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 사이트에서 사용자가 장바구니에 상품을 담은 후 결제를 완료하는 과정에서 어느 단계에서 이탈이 발생하는지 분석할 수 있습니다. 만약 결제 단계에서 서비스 이탈률이 높다면, 결제 프로세스를 단순화하거나 로딩 속도를 개선하는 등의 조치가 필요할 것입니다. 데이터독의 Funnel Analysis는 단계별 전환율을 시각적으로 보여주며, 이를 통해 성공적인 전환을 위해 필요한 구체적인 개선 방향을 도출할 수 있습니다. Heatmap을 활용한 사용자 행동 분석 Heatmap은 사용자가 웹 페이지에서 어느 부분을 가장 많이 클릭하거나 주목하는지를 시각적으로 보여줍니다. 특정페이지 내에서 사용자 활동이 집중되는 영역과 그렇지 않은 영역을 파악하는 데 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 많이 클릭하는 요소가 실제로 비즈니스 목표와 관련된 것인지, 아니면 주의가 불필요한 곳에 쏠리는지 분석할 수 있습니다. 또한, 사용자가 기대하는 정보나 기능이 페이지의 아래쪽에 위치해 있어 시야에서 벗어나 있는 경우, 이를 상단에 배치하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. Heatmap을 통해 얻은 데이터는 페이지 레이아웃 최적화 및 사용자 인터페이스(UI) 개선에 중요한 역할을 합니다. 이러한 데이터를 바탕으로 사용자가 가장 필요로 하는 정보나 기능을 잘 보이는 곳에 배치함으로써 전환율을 높일 수 있습니다. 프론트엔드 품질 분석은 단순한 성능 모니터링을 넘어, 사용자의 행동 데이터를 기반으로 한 인사이트 도출을 목표로 합니다. Sankey Diagrams, User Retention, Funnel Analysis, Heatmap의 도구를 활용하면 웹 애플리케이션의 각 단계에서 발생하는 문제를 파악하고 사용자에게 제공하는 서비스의 수준을 개선할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 얻은 데이터를 기반으로, 웹사이트나 어플리케이션 성능을 지속적으로 개선할 수 있으며, 이는 곧 서비스 전환율 상승과 서비스 이탈률 감소로 이어집니다. 디지털 비즈니스 환경에서 사용자 품질 분석은 더 나은 사용자 경험을 제공하고, 장기적으로 비즈니스 성과를 극대화하는 중요한 전략입니다. 데이터독 솔루션을 활용한 프론트엔드 품질 분석에 대해 더 궁금하시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 HCSales4T>
2024.10.22