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BPEL(Business Process Execution Language), 기업의 비즈니스 프로세스 통합 관리

1. BPEL(Business Process Execution Language)의 개요

 1-1. BPEL(Business Process Execution Language)의 정의

 - 비즈니스 프로세스를 정의하고, 정의된 프로세스를 순차적으로 실행, 제어하기 위한 XML기반의 표준 언어
 - 비즈니스 프로세스에 정의된 Rule을 기반으로 프로세스를 실행, 제어하기 위한 XML 기반의 표준 언어

 1-2. BPEL(Business Process Execution Language)의 필요성

 - 패러다임변화: 협업적 비즈니스의 중요성에 따른 서비스간의 통합관리
 - 경영방법의 가시화: 부가가치 낮은 비효율적 업무평가 및 업무재설계
 - 관리의 용이성: 분산 서비스 컴포넌트의 제어의 용이성 및 컴포넌트의 통합모니터링 및 관리

2. BPEL(Business Process Execution Language)의 구성도, 주요기능

 2-1. BPEL(Business Process Execution Language)의 구성도

 2-2. BPEL(Business Process Execution Language)의 주요기능

 1) Invoke : 서비스를 동기적/비동기적으로 호출하고 값을 받음
 2) Assign : 결과값을 받아서 일시적인 저장(변수와 같은 역할 수행)
 3) Scope : 예외 사항 처리를 위한 범위를 지정함
 4) Switch : 프로세스의 판단에 의한 분기를 처리
 5) Receive : 비동기적인 호출에 의해서 처리된 값을 돌려줌

3. BPEL(Business Process Execution Language)의 활용

 - 업무처리자동화: BPM 엔진의 구성 및 프로세스 처리를 통한 업무 자동화
 - 시스템연계용이: 두 Application이나 파트너간 비즈니스 상호 교환 용이
 - 비즈니스최적화: 비즈니스 프로세스 정의 통한프로세스최적화, 리엔지니어링 지원 및 최적 프로세스 선택으로 기업 환경 최적화
 - BPEL4WS: 웹 서비스를 통해 비즈니스 기능공개시 주요 기술로 활용

BRE(Business Rule Engine), 실시간 기업(RTE, Real-Time Enterprise) 구현을 위한 시스템

1. BRE(Business Rule Engine)의 개요

 1-1. BRE(Business Rule Engine)의 정의

   - 비즈니스 Rule을 프로세스에서 분리하여, 보다 신속하고 정확하게 비즈니스 요구를 수용할 수 있도록 비즈니스 Rule 관리 및 추론 기능을 지원하는 시스템
   - 기업의 복잡한 업무 규칙 또는 변경이 많은 프로세스를 도출하고 정형화하여, 프로세스를 효과적으로 관리, 자동화, 최적화하기 위한 기술 및 솔루션

 1-2. BRE(Business Rule Engine)의 필요성

  1) 정보시스템에서 처리하는 데이터의 양이 방대해지고 업무 프로세스가 복잡해짐에 따라, 이를 처리하는 처리 방식의 단순화 필요.
  2) RTE 환경에서 발전하면서 신속한 의사결정이 기업의 경쟁력이 됨.
  3) 인터넷 환경에서의 업무 노하우를 기반으로 한 정보시스템을 통하여 서비스 향상 및 비용 절감의 필요성 요구.

2. BRE(Business Rule Engine)의 개념도 및 구성요소

 2-1. BRE(Business Rule Engine)의 개념도

 2-2. BRE(Business Rule Engine)의 구성요소

   1) Rule Manager : 비즈니스 룰 개발 및 관리 기능, 비즈니스 룰 라이프사이클 관리(룰 분류 -> 룰 작성 -> 룰 테스트 -> 룰 적용 -> 룰 관리)

   2) Rule Service : 룰 엔진 서버 기능, 개발한 Rule을 Deploy & Service 처리

   3) Rule Monitoring : 비즈니스 룰 모니터링, 비즈니스 프로세스 개선 활동 및 비즈니스 룰 성능 튜닝 지원

   4) Inference Engine : 전방향 추론, 후방향 추론, 테이블추론 등과 같은 추론기법이 구현된 모듈

   5) Rule Repository : 룰 저장소

3. BRE(Business Rule Engine)의 기대효과

  1) 비즈니스 : 고객 요구사항 및 비즈니스 정책 변화에 실시간 대응 가능 (Time-to-Market)

  2) 시스템 : 전문가시스템에 뿌리를 두고 있어 일반적인 시스템으로는 구현하기 힘든 비구조적인 지식을 효과적으로 구현 가능

  3) 아키텍처 : 확장성, 재사용성 극대화

BAM(Business Activity Monitoring)

1. BAM(Business Activity Monitoring)의 개요

 1-1. 정의

   - 기업의 업무 프로세스 운영 중에 발생한 정보를 바탕으로 실시간 의사결정을 수행하는 일련의 프로세스를 이벤트 관점에서 자동화하는 전략과 기술

   - 기업 차원의 중요한 성과지표를 관련 자료와 함께 실시간 수준으로 파악함으로써 기업활동의 속도와 효과성을 높이기 위한 기술 또는 도구

1-2. 필요성

  - 경영에 필요한 신속한 의사 결정 지원

  - 위험 및 기회 발생에 대한 신속한 대응 체계 구축

  - 신소가고, 지속적인 프로세스 혁신

2. BAM(Business Activity Monitoring)의 구조도 및 주요기능, 기술 기반

 2-1. BAM(Business Activity Monitoring)의 구조도

 2-2. BAM(Business Activity Monitoring) 주요기능

 1) 이벤트 감지 분석: 비즈니스 이벤트 감지와 분석을 통해 빠른 대응, 비즈니스 활동 모니터링 Alert

 2) 정보계 데이터 분석 : 정보계 데이터, 이력 데이터를 실시간 분석

 3) 실시간 통합 : EAI와 ETL을 통해 이벤트를 감지하여 실시간 통합

 4) 비즈니스 규칙 엔진 : 사전에 비즈니스 규칙을 정의하여 분석과정 자동화

2-3. BAM(Business Activity Monitoring) 기술 기반

 1) 어플리케이션 통합 : 주요 어플리케이션 간 통신을 위해 메시지의 흐름을 관리하고 데이터 변환 및 어플리케이션의 통합 기능 제공

 2) BI : 데이터웨어하우스 및 데이터마트로부터 주요 업무 성능 지표를 분석해주는 툴을 제공

 3) DW : 이력 및 동향 분석을 통해서 향후 적절한 액션 플랜 제공

 4) 프로세스 통합 관리 : 전체적인 업무 프로세스 흐름상에서 비즈니스 이벤트를 분석하여 그 영향을 분석하는 전반적인 업무 프로세스 기반 제공

캐즘이론 (Chasm)

 1. 캐즘이론 (Chasm)의 개요

  1-1. 정의

    - 첨단 제품의 기술 수용시기를 바탕으로 제품이 확산되는 과정에서 초기시장에서 주류시장으로 넘어가는 지점에 신제품 확산이 실패하거나 일시적인 판매정체 현상이 일어나는 저항이 발생되는 현상을 말하며 이를 극복하기 위한 전략이 필요하다는 이론

  1-2. 특징

    - 기술수용주기 세분화 : 초기시장, 주류시장, 말기시장

    - 진행사항에 따른 고객 분류 : 혁신수용자, 선각수용자, 전기다수, 후기다수, 지각 수용자

    - 캐즘 극복전략 단계 : 디데이전략, 공격포인트 선택, 특공대결성, 전투와 경쟁 대상 정의 공격 개시

    - 신기술 마케팅 전략활용 

 2. 캐즘이론 (Chasm)의 마켓 모델 및 세부 설명

   2-1. 캐즘이론 (Chasm)의 마켓 모델

  2-2. 캐즘이론 (Chasm)의 세부 설명

    - 캐즘이론의 소비자 유형 분석 (스마트폰 출시기준)

     1) 혁신자계층 : 스마트폰을 처음 출시 시, 바로 구매계층 (기술애호가)

     2) 선각수용자 : 스마트폰이 가지는 잠재적 이익과 응용성을 판단(보편성 중심)

     3) 전기다수계층 : 스마트폰이 피쳐폰 보다 실리적 이익이 눈에 보일 때 구매하는 계층 (실용적인 구매 성향)

     4) 후기다수계층 : 스마트폰이 피처폰보다 월등히 많아 지고 피처폰의 기능이 부족하다고 느껴질 때 구매 (보수적 계층, 표준선호자)

     5) 지각수용자 : 캐즘이론과 무관한 마케팅 노력이 필요하지 않은 계층(구제불능 계층)

 2-3. 캐즘이론 (Chasm)의 극복 전략

  1) 세분시장을 선택

  2) 완전 완비제품을 만들 것

  3) 집중 공략 

  4) 든든한 거점을 확보

  5) 구전효과의 연쇄반응을 노림

Gamification (고객을 중독시키는 기술)

1. Gamification의 개요

 1-1. 정의

   - 게임적 재미를 활용해 고객이 서비스에 몰입하고 반복적으로 사용하게 하는 기법

   - 기존 게임에 적용되던 레벨, 리워드, 매치 등의 게임 매커니즘을 서비스에 적용하여 고객의 참여와 몰입도를 증가시는 방법

 1-2. Gamification 적용 영역의 확장

   - 순수 게임(비디오 게임, PC 게임) -> SNS + 게임(캐주얼 게임, 소셜 게임)                 -> Gamification (LBS, 웹서비스, 쇼핑 헬스케어) 

2. Gamification의 개념도, 성공요소

 2-1. Gamification의 개념도

 - 인가의 욕구를 기반으로 이들을 충축시킬 수 있는 메커니즘들을 다양하게 제공함으로써, 사용자가 몰입하게 만드는 월리

 2-2. Gamification 성공요소

  1) 보상 (Reward): 고객의 참여와 노력에 대해 명확하고 공정하게 대가 부여 실물 보상

  2) 성취 (Achievement) : 도전과제 부여 및 수행과정에 대한 즉각적인 피드백 성취감 극대화를 위하여 즉각적인 결과물 제공이 중요

  3) 지휘 (Status) : 계급간 차등을 두어 상위 계급으로 가고 싶은 동기 부여, 차별대우

  4) 자기표현 (Self-Expression) : 그룹 내에서 자신의 개성을 표현할 수단 아바타, 커뮤니티

  5) 경쟁 (Competition) : 다른 사용자들과의 대결이나 협력에서 오는 불확실성의 재미

3. Gamification의 향후 전망

  - 기업의 채용, 교육, 인사관리, 제품 개바 등의 업무방식에 혁신적인 변화예상

  - Gamification 전략을 통해 실제 경영 효율성 재고나 경쟁우위 확보에 성공한 게임화 전략 성공 사례들에 관심

차세대분석 (실시간 미래예측을 통한 비즈니스 의사결정)

1. 차세대분석의 개요

 1-1. 정의

   - 실시간 대용량 데이터 분석과 미래 시뮬레이션을 통해 기업의 의사결정 지원을 위한 실시간 분석 기술

 1-2. 등장배경

   - 실시간/대용량 분석 : 실시간 대용량 데이터 분석에 대한 기업의 Needs

   - 연결성 향상 : 통신 기술과 휴대 단말의 Anytime, Anywhere 연결 상태

   - 컴퓨팅 파워 증대 : 클라우드, 그리드 컴퓨팅, 인메모리 컴퓨팅, MPP등 컴퓨팅 파워 증대

2. 차세대분석의 3가지 핵심차원, 분야기술, 처리기술

  2-1. 차세대분석의 3가지 핵심차원

  2-2. 차세대 분석의 주요 분석기법

   1) 소셜 네트워크 분석

     - Neighbor 분석 : NW 구성 각 Node들 간의 표면적 연결상태 파악하는 기본적 분석

     - Centrality 분석 : 한 Node가 NW가 얼마나 중심에 위치하는지에 대한 정도 분석

     - Clique 분석 : NW 구성 Node들 간의 결합력을 바탕으로 군집구조 파악

   2) 패턴기반 정보분석

     - 데이터 수집 : 안정된 패턴인식을 위해 표본 데이터의 수집 범위 및 수집 수행

     - 특정 선택 단계 : 사전지식을 통해 최상의 분류를 위한 특징 선택

     - 모델 선택 단계 : 패터인식 위해 어느 모델을 어떠한 알고리즘에 적용할 것인지를 결정

     - 학습 단계 : 수집 데이터로부터 선택된 모델을 학습을 통해 완전한 모델 구성

     - 인식 단계 : 클래스 혹은 카테고리를 결정하는 단계

  2-3. 차세대 분석을 위한 처리 기술

   - Computing Power : 클라우드 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅

   - Real-Time Data 처리 : Streaming DBMS, CEP

3. 차세대분석의 도입 및 활용방안

  - 기업의 경영 이슈 파악 및 도입 프로세스 수립하여 기술 도입

  - 신상품 개발/관리, Risk 관리 및 마케팅 기회 포착을 위해 차세대 분석 기술 도입

3D 프린팅 (제조업의 혁신)

1. 3D 프린팅 (제조업의 혁신)의 개요

 1-1. 정의 

   - CAD 프로그램으로 설계한 파일, 산업용 스캐너, 의료용 스캐너, 비도오 게임 등의 3 차원 설계 데이터를 기반으로 실물 모형, 프로토타입, 툴 및 부품 등을 인쇄하듯 만들어 내는 기술

 1-2. 3D 프린팅 장점

  - 다품종 소량 생산 : 하나의 물건만 찍어내도 적은 비용

  - 모양 : 어떤 모양이든 자유롭게 만들어 낼 수 있음

  - 프로토타입 : 프로토타입을 반복해서 만들어내는데 적합 

2. 3D 프린팅 (제조업의 혁신)의 프린팅 과정도, 주요 기술

 2-1. 3D 프린팅 (제조업의 혁신)의 프린팅 과정도

 1) 모델링 : 3D 물체의 설계 도면 작성 과정

 2) 프린팅 : 원료를 쌓아 올려 제품 생산 과정

 3) 마무리 : 프린트된 물체를 굳히거나 표면 처리를 하는 마무리 단계

 2-2. 3D 프린팅 (제조업의 혁신)의 주요 기술

  1) 액체 기반 : 액체 형태의 재료 사용 -> 레이저나 강한 자외선을 이용하여 순간적으로 경화시켜 형상 제작

  2) 분말 기반 : 미세한 플라스틱 분말, 금속 성분의 가루 -> 분말 형태의 재료를 가열, 결합하여 조형

  3) 고체 기반 : 와이어 또는 필라멘트 형태의 재료 사용 -> 필라멘트 등의 열가솟ㅇ 재료를 열을 가해 녹인 후 노즐을 거처 압출되는 재료를 적충하여 조형

3. 3D 프린팅 (제조업의 혁신)의 발전 방향

 - 3D 프린터 응용 분야를 활성화하여 제조분야 활성화 

 - 1인 소자본 창업으로 일자리 창출 유망 기술

 - 다품종 소량 생산과 방대한 응용 분야를 바탕으로 일부 대형 업체의 시장 독적 구조를 감소시키고 중소기업 융성에 기여

빅데이터 (Big Data)

1. 빅데이터 (Big Data)의 개요

 1-1. 정의

    - 대량의 흩어진 데이터를 수집, 저장, 발굴, 분석 하여 2차 데이터로 만들어 내고 이를 비즈니스화 하는 일련의 과정

    - Innovation, Competition, Productivity

 1-2. 특성

   1) Volume : 수십 PB

   2) Velocity : 실시간 처리 기반

   3) Variety  :  Legacy 데이터 및 트랜잭션, 모바일

2. 빅데이터 (Big Data)의 구성도, 기술요소

 2-1. 빅데이터 (Big Data)의 구성도

 2-2. 빅데이터 (Big Data) 기술요소

  1) 원본 데이터 저장 : 대용량 분산 파일 저장

  2) 구조적 데이터 저장 : 대용량 분산 데이터 저장소

  3) 배치 분산 병렬 처리 : 분산 데이터 처리 기술

  4) 데이터 스트리밍 프로세싱 : 스트리밍 데이터 프로세싱 기술

  5) 데이터 마이닝 : 빅 데이터의 패턴 분석 및 고객 분석을 위한 알고리즘

  6) 데이터 분석 알고리즘 : 데이터 분석을 위한 세부 기술

  7) 분산처리 기술 : 관리 기술, 분산 큐 기술

3. 빅데이터 (Big Data)의 활용

 - 공공 : 국가적 차원의 수자원 관리, 스마트 그리드, 재난 방지 영역 등

 - 과학 : 환경, 기후, 해양 등 글로벌 문제 해결에 필요한 대규모 과학 데이터 분석

 - 의료 : 미래에 겪을 수 있는 질환이나 증상을 미리 예측 및 예방하고 통합되는 확장되 서비스