IDMC는 말씀하신대로 모든 클라우드 플랫폼에 적용가능한 것 뿐만 아니라 기존 레거시 통합까지도 모두 제공하는 엔터프라이즈 데이터 관리 솔루션입니다. 타벤더의 경우는 데이터 통합/ 품질/ 거버넌스 등 각각의 영역에 대해서 개별 제품으로 시장에 출시를 하고 있지만, 인포매티카는 이러한 모든 영역을 하나의 플랫폼 내에서 마이크로서비스 형태로 제공하고 있습니다. 추가로 제품을 필요할때마다 구매하는 것이 아닌, 한 플랫폼내에서 개별 서비스로 제공하고 있습니다. 전세계에서 이렇게 제공하는 벤더는 인포매티카가 유일합니다. 그리고 타사의 제품과 달리 인포매티카는 과거 25년간의 엔터프라이스 데이터 마켓의 업력으로, 관련 벤더중 가장 풍부한 전용 커넥터들을 보유하고 있습니다. 이러한 커넥터 역시 무상으로 IDMC 플랫폼에서 제공하고 있습니다. 한국에 적용된 사례는 대형 제조사, 이커머스, 그리고 물류사 등에서 도입해서 사용하고 있으며 자세한 내용은 메일주시면 추가로 회신드리겠습니다.
[질문]
사용자 계정 기반 서비스할때
다음 세가지 고민을..
첫째, 한번 로그인해서 여러시스템에 자동적으로 접근해서
사용하면 좋겠는데...
둘째, 다양한 솔루션 시스템에
tenant 및 사용자별로 접근권한을 가지고 통제가 되면 좋겠는데..
세째, 여러 고객사의 사용자관리를 고객사별로 쉽게 구분하면서 안전하게 통합관리하면 좋겠는데...
현실적으로 방법이 있을까요,,
[답변] 안녕하세요?RSA 입니다.
첫째, SSO로 해결하실 수 있습니다.
둘째, 인증 통합 후 네트워크 구간 별 접근제어 정책으로 해결하실 수 있습니다.
셋째, 인증 후 사용자의 정보를 구분하여 접근제어 정책으로 해결하시 수 있습니다.
[질문] 딥러닝 기반 비전 검사 모형은 내부에 있는 현업 담당자가 오류(품질 정도)를 마킹을 해서 데이터를 만들어 주면 된다고 하셨는데, 그렇게 준비해야 하는 데이터의 량이 얼마나 필요할까요? (물론 대상마다 다르겠지만) 해당 비전 모듈을 도입하려면 (비록 전문 비전 프로그래머가 투입되지는 않아서 비용에 대한 세이브는 이미 많이 되었지만 대신에) 현업 담당자의 노력이 들어가야하는데 평균 투입 노력은 어느 정도(몇 M/M or 데이터 건수) 생각해야하나요?
일반적으로 유형별 이미지는 20~50장 정도면 대략 95% 이상의 정밀도의 결과를 예상할 수 있습니다. 학습 데이터는 양보다는 질이 중요합니다.
유형 별로 정제된 학습 셋을 얻는 시간은 상황에 따라 달라서 정량적으로 표현하기는 어려울 듯 합니다.
[질문] 기계를 학습 시킨다면 기계가 올바르게 인식했을때 상을 주고, 잘못 인식했을때 벌을 주는 형태가 되어야 할 건데요. 전문가가 아닌 일반인이 기계를 학습 시키기 위해 어떤 자료를 얼마나 제공해야하고 상벌은 어떻게 줘야 하고 예기치 못한 상황이 발생했을때 어떻게 조치해야 하는 지 등에 대해 어려움 없이 잘 처리 할 수 있을까요..?
산업용은 정확도가 가장 중요한 요소이므로 항상 가장 실력이 좋은 교육자가 교육을 해주어야 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 일반인이 학습한다면 일반인 수준의 결과, 전문가가 학습하면 전문가 수준의 결과가 도출되겠지요.
데이터는 유형별로 약 50 장 이상의 이미지를 제공해 주면 좋습니다.
[질문] 새로운 제품이나 새로운 불량에 대해서는 항상 학습을 시켜야 하나요?
새로운 유형의 불량이라면 학습을 시켜야 합니다. 다만 형태가 변형되는 등의 변화에 대해서는 일반화가 충분히 가능하여 매번 학습할 필요는 없습니다.
[질문]구글 클라우드 데이터랩만의 강점은 무엇인가요?
Google Cloud 의 Cloud Service Resource 를 쉽게 연동하여 사용할 수 있다는게 큰 강점입니다.
클라우드는 처음이라...
데이터는 일반 운영데이터를 적재 분석 및 시각화를 하게 되는건가요?
네, 적재 된 데이터를 datalab 을 이용하여 시각화 하는 것입니다.
[질문]모든 데이터를 통합관리 서비스하는 IDMC 는 사용자가 원하는 결과를 주는게 최종목표일텐데~발clarire AI 엔진이 핵심인거 같은데 모든 클라우드 밴더와 기존 레거시 환경, VM 환경일때도 데이터에 대한 보안과 안정성을 주면서 원하는 결과를 낼수 있다는 걸로 이해되는데 타 밴더에 데이터 통합 관리 솔루션과 비교해서 어떤 부분이 가장 큰 겅점이고 고객에 가치를 높일수 있는지 궁금합니다. 물론 수익을 높이고 고객만족도도 높이고, 시스템을 운영하는 고객사에 대한 만족 3가지가 충족되는 사례중 한국에 적용된 사례가 궁금하네요 . 특히 보안에 있어서 어떤 강점이 있는지도요