우리는 일상 생활 속에서 메시지를 보내거나, 쇼핑을 하는 등 다양한 온라인 활동으로 ‘데이터’를 꾸준히 생산하고 있습니다. 미국의 시장정보 조사업체인 비주얼 캐피털 리스트에 의하면 올해 전 세계적으로 약 44ZB(1ZB = TB)의 데이터가 생성될 것으로 전망하였습니다. 2025년에는 하루 데이터 생산량이 무려 463EB(1EB =TB)에 이를 것이라고 합니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 ‘빅데이터’라고 합니다. 빅데이터를 잘 분석하면 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하고 개인에 알맞은 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 의류 브랜드에서 전 매장의 구매 로그 기록을 잘 분석하면 특정 바지를 구매하는 고객에게 함께 구매할 확률이 높은 상의를 추천해줄 수 있습니다. 또한, 구매율이 높은 의류들의..

전 세계적으로 핀테크에 대한 관심이 뜨겁습니다. 금융 서비스의 특성상 보안이 허술한 서비스는 시장에서 살아남을 수 없기 때문에, 핀테크를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 것이 바로 보안에 대한 내용인데요. 본 기고에서는 기존 금융산업이 가지고 있는 보안 위협 외에 핀테크 산업이 등장하면서 발생하는 보안 위협은 무엇이 있고, 이에 대응하기 위한 방안은 어떠한 것이 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 핀테크에 대한 이해 현재 시장에서 정의하고 있는 핀테크에 대한 정의는 아래와 같습니다. 핀테크(FinTech): 금융(Finance)과 기술(Technology)을 결합한 새로운 금융산업 기존 금융산업과 차별화되는 핀테크 산업 만의 주요 특징에는 무엇이 있을까요? 먼저 핀테크 서비스 유형에 대해서 살펴보도록 하겠습니다...

기업 내 다양한 보안 장비들이 도입되어 물리 영역에 대한 통제 목적으로 활용되고 있는데요. 일반적으로 로그 저장 위치와 운영주체가 상이하고 단편적인 주요 발생 이슈들만 취합하여 보안 담당자에게 리포팅 되고 있는 상황입니다. 적은 보안 담당 조직과 인력만으로는 예방적이고 실효성 있는 통합 보안 체계 운영에는 한계가 있습니다. 現 기업 내 물리적 보안 운영 현황 보안 장비 별 개별 로그를 생성•저장하고 있음 보안 장비 별 운영주체들이 보안 장비 혹은 관련 시스템을 통해 운영하고 있으며, 로그는 거의 활용하고 있지 않음 운영 중 발생되는 특이 사항들을 취합하여 보안 담당자에게 정기적으로 리포팅 하고 있음 이와 같이 개별 보안 시스템의 운영 주체가 상이하고, 운영주체의 역량에 따라 리포팅 되는 이슈의 수준이 편..

금융 정보계는 전사에서 발생하는 모든 업무 데이터를 통합하여 통합 분석 View를 제공하고, 이를 기반으로 다양한 사용자 계층별로 분석 목적에 맞는 데이터를 제공하는 역할을 수행하고 있는데요. 빅데이터(Bigdata) 환경이 도래함에 따라 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고, 데이터의 유형도 RDBMS(Relational Data Base Management System) 중심의 정형 데이터뿐만 아니라 각종 로그 데이터, 음성 데이터 등 비정형 데이터까지 분석할 필요가 생겼습니다. l 금융 정보계의 발전 방향 기술적으로는 오픈 소스 기반의 Hadoop 기술들이 성숙되어감에 따라 오픈 소스라는 불안감을 불식시키고 전사에서 활용 가능한 수준으로 발전하고 있어, 기존 정보계가 가지고 있는 한계(고가의 시스템, ..

지난 해 대형 카드사의 1억 건이 넘는 고객 정보가 유출된 사건을 기억하시나요? 이 사건으로 많은 카드 소유자들이 결제 서비스에 대해 불안감과 불신을 갖게 되었죠. 실제로 전세계 카드 사고 통계를 보면 2013년 약 10조원이 넘는 피해액이 발생하여, 전체 카드 승인액의 약 0.05%을 차지하였습니다. 특히 카드 결제 사고는 매년 약 17%로 가파르게 증가하고 있으며, 신용결제 사용율이 높은 우리나라의 경우 카드 결제 사고의 위험성은 더 높습니다. 이런 배경 아래 금융감독원에서도 카드사는 물론 PG(Payment Gateway)업체에도 금융거래 탐지 시스템(Fraud Detection System, 이하 FDS) 구축을 권고하고 있어, FDS는 결제 시스템의 필수적인 요소가 되었습니다. 안전한 결제를 위..

최근 많은 영화가 동시에 상영되고 있습니다. 그 중 어떤 영화가 흥행에 성공할까요? 이 궁금증을 해결하기 위해 한 포털 업체가 검색이 가장 많았던 영화 순위와 실제 관람 순위를 비교해 보았는데요. 결과는 두 순위가 같거나 거의 비슷하게 나타났다고 합니다. 빅데이터 분석은 사람들의 이런 궁금증에서 출발했습니다. 기존에는 아무런 인과가 없다고 여겨지거나 인과가 있지만, 데이터가 너무 많아 분석할 수 없던 사례들을 데이터를 통해서 어떤 상관성을 발견하는 것인데요. 최근 빅데이터에 관한 관심이 늘어남에 따라 데이터 처리 기술이 발달하고 있습니다. 또한, 이와 더불어 빅데이터를 분석할 수 있는 역량도 중요하게 되었는데요. 빅데이터는 그 목적과 분야에 맞는 다양한 분석 역량이 더해져야 그 효과와 효율성이 더욱 크게..