< 빅데이터의 활성화와 가치를 더하는 이엔씨지엘에스의 빅데이터 교육 >

최근 들어 빅데이터는 전통적인 3V, 다양성(Variety), 볼륨(Volume), 속도(Velocity)의 관점에서 나아가 가치(Value)를 추가하는 3V+1V의 관점으로 진화하고 있다. 기존의 다양성, 대규모, 속도의 관점에 더해 이제는 실제 현장에서 생산성 효율을 증대하는데 직접적으로 빅데이터가 적용될 수 있도록 사용 시나리오와 가치의 중요성이 날로 더해지는 추세이다.

이에 따라 이앤씨지엘에스는 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼(www.bigdata-dx.kr)을 통해 16종의 물류센터 운영 데이터를 무료로 제공하고 있다. 이를 통해 물류센터 운용에서 발생하는 다양한 현황 데이터와 여기에서 도출된 KPI(핵심성과지표, Key Performance Index)를 기반으로 물류센터 운영 효율화를 달성할 수 있는 데이터 사용 시나리오를 만들어 각 제공 데이터의 칼럼에서 필요한 칼럼을 추출하고 데이터 셋을 구성하여 분석하는 방법과 예측하는 방법에 대해 소개하고 교육할 계획이다.

첫 번째 교육으로 소개될 "AIoT를 이용한 물류센터 내 적정 작업 인원수 예측"을 위해 물류센터 운영 시 발생하는 picking, 입고, 출고, 반품 등의 창고관리 데이터(Warehouse Management System)에서 데이터 활용 시나리오를 통해 정의된 각 칼럼들을 기반으로 데이터 셋을 구성하고 분석하는 방법을 소개하고 사용하는 방법을 교육할 계획이다. 이를 통해 물류센터 작업원의 적정 작업 인원수 산정을 과학적인 근거로 산출할 수 있는 방법을 제공하여 화주와 물류센터 운영자 간의 합리적인 물류비용 산정에 도움이 되도록 할 계획이다.

이번 교육을 통해 물류센터를 운영하는 운영자와 물류전문가 및 일반인들은 물류센터가 운영되면서 고려해야 할 상황을 실제 운영되는 창고관리 데이터(WMS)를 통해 물류센터 운영에 대한 분석 경험을 하게 될 것이다. 교육 내용을 실무에 효과적으로 적용할 수 있도록 간단한 Python Pandas 사용법, 데이터 조회 및 추출, 수정 방법 등을 함께 소개하고 빅데이터 분석 시 주의해야 할 여러 고려 사항과 참고사항 등을 교육하여 교육 효과를 극대화시킬 계획이다.

특히 △데이터를 통해 현황 데이터를 시각화하는 방법 △현황 데이터 분야지식(Domain Knowledge)을 통해 KPI(핵심성과지표)를 검토하는 방법 등은 초보자와 전문가 모두 실무에 도움이 되는 교육이 될 것으로 생각한다.

시나리오 기반 빅데이터 분석은 분야지식(Domain Knowledge)이 있어도 막상 실무에 들어가면 사업장 마다 운영 환경과 현황이 달라서 제공된 빅데이터를 자신의 분야에 적용하고자 할 때 데이터의 막연함에서 오는 모호함을 최대한 단순화시킬 수 있는 방법이다. 그러한 까닭은 단순히 데이터만 제공해서는 분야지식(Domain Knowledge)이 같은 사람들조차 제공된 데이터의 각 칼럼을 이해하기 어렵기 때문이다. 이앤씨지엘에스는 이와 같은 기존 데이터 제공 방법에서 더 나아가 제공되는 데이터의 가치를 높이고, 데이터를 사용하는 것을 활성화하기 위해 물류센터 운영 이슈를 이해하기 쉽게 시나리오화하고 그 시나리오를 바탕으로 데이터를 바라보게 하여 데이터의 분석 작업을 용이하도록 했다.

이엔씨지엘에스는 빅데이터 관점과 시나리오 기반으로 빅데이터에서 데이터 셋을 추출하여 이를 분석하는 전과정을 교육자료를 통해 제공함으로써 빅데이터 인구의 저변 확대에 크게 기여할 것으로 기대된다.

한편, 과학기술정보통신부는 2019년부터 데이터 가치사슬의 전 주기(수집‧가공‧분석‧유통‧활용)를 지원하는 16개 분야(금융, 환경, 문화, 교통, 헬스케어, 유통·소비, 통신, 중소기업, 지역경제, 산림, 농식품, 디지털 산업혁신, 라이프로그, 소방안전, 스마트치안, 해양수산) 빅데이터 플랫폼을 구축‧운영 중이다.

특히 이엔씨지엘에스가 참여 중인 '디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼'은 합리적인 산업 데이터 유통거래 환경 조성과 산업 전반의 디지털 전환을 촉진하기 위한 목적으로 만들어졌으며, 플랫폼에는 14개의 데이터 제공 기업이 참여하고 있으며, 8월 현재 기준 604개의 물류, 유통, 특허, 해외 기업, 과학기술관련 뉴스, 제조 데이터 상품이 유·무료로 공개되어 있다. 관련 데이터는 플랫폼을 통해 다운로드 가능하다.