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[스타터 UP] 빅데이터를 통한 자산운용 – 빅파이낸스 BIG FINANCE

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Friday, June 26, 2020, 15:06:27

펀드매니저와 애널리스트가 모여서 만든 스타트업

 

인더뉴스 김영욱 기자ㅣ빅데이터(Big Data)*는 오늘날 정보통신분야에 있어서는 가장 관심이 많은 분야입니다. 데이터는 사전적으로 자료라는 의미가 있습니다. 자료의 크기∙양∙처리속도는 과거 10년전과 비교해 보면 수백배에서 수천배 이상 증가했고 여전히 늘어나고 있습니다.

 

빅데이터Big Data* 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술.

 

세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)은 2012년 떠오르는 10대 기술중 첫 번째로 빅데이터 기술을 선정했습니다. 2008년 미국 대통령선거를 통해 대중적으로 알려지기 시작한 이후 아마존닷컴의 추천상품 표시, 구글 및 페이스북의 맞춤형 광고, 2014년 FIFA 월드컵 독일우승 등이 빅데이터를 활용한 주요 사례들이죠.

 

빅데이터는 현재 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있습니다. 여기서 우리는 데이터가 정보가 아닌 자료라는 것에 주목할 필요가 있습니다. 사실 무수히 많은 자료를 분석하고, 정리하고, 정제하여 유의미한 정보로 만드는 것은 쉽지 않은 일입니다. 

 

주식회사 에프엔지오(FNGO INC. 대표 김형민)는 파이낸스 마켓을 대상으로 빅데이터 서비스를 제공하는 데이터 플랫폼 회사입니다. 국내 자산운용사 주식 펀드매니저, 증권사 애널리스트 출신들이 모여 2016년에 창업한 스타트업이죠.

 

이 회사에서 서비스하는 ‘빅파이낸스(Big Finance)’는 고객사가 서비스를 통해 검증되고 가치 있다고 판단되는 데이터를 쉽게 찾을 수 있고, 이를 자신들의 서버에 편리하게 적재해 투자 의사결정 과정에 활용할 수 있도록 합니다.

 

 

김형민 에프엔지오 대표는 펀드매니저와 애널리스트 근무 당시 경제, 산업, 기업분석 업무을 위해 많은 데이터를 활용해 왔지만 ‘빅데이터는 왜 제대로 활용되고 있지 않을까?’라는 의문이 들었다고 합니다. 더욱이 데이터 검색, 검증 및 가공, 인프라의 부재 등으로 데이터 활용에 어려움이 많았다고 합니다. 

 

김 대표는 “빅데이터와 머신러닝 등 AI 기술이 빠른 속도로 발전하고 있지만 자본시장에서는 이를 제대로 활용할 수 있는 인프라도 부족했고 이러한 기술을 활용할 수 있는 인력도 회사별로 많지 않았습니다.”라고 당시 상황을 말합니다. 

 

해외 자본시장에서는 이러한 기술 도입이 적극적인 것에 반해 국내는 아직 변화의 매우 초기 단계에 있었죠. 국내 자본시장에서 빅데이터 및 AI기술이 제대로 도입되기 위해서는 ‘데이터를 쉽고, 편리하게 활용할 수 있는 인프라’가 먼저 필요하다는 생각이 들었다고 합니다.

 

“데이터는 ‘원천 데이터(Raw Data)’가 있다고 이를 바로 이용할 수 있는 것이 아닙니다. 데이터를 활용하기 위해서는 다양한 정제/가공 과정이 필요한데, 이 과정에서 많은 문제점들이 발생됩니다.” 에프엔지오의 플랫폼은 이를 최소화하기 위해 크게 4가지 역할을 수행하고 있습니다.

 

 

  1. 가치있는 데이터 발굴 및 수집
  2. 수집된 데이터의 검증/상품화
  3. 이용 저작권 및 법률 검토, 
  4. 클라우드 환경의 API 및 그 외 다양한 활용 인프라 제공

김 대표는 자사의 서비스를 비유하자면 검증된 MD가 관리하는 ‘온라인 데이터 쇼핑몰’의 개념이라고 설명합니다. “제품에도 명품이 있듯이, 데이터도 종류에 따라 가치가 모두 다릅니다. 맛있는 음식이 나오기 위해서는 좋은 식자재가 있어야 하듯이, AI 산업이 발전하기 위해서는 양질의 ‘데이터’가 필요” 하다는 설명이죠. 

 

다양한 빅데이터를 통해 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록, 쉽고 편리하게 데이터를 활용할 수 있는 ‘데이터 플랫폼’을 개발하고 있습니다. 빅데이터를 통해 투자 의사결정에 도움을 주고, 데이터의 수집, 분석, 유통까지의 밸류체인을 구축함으로써 투자자들이 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 한다는 것이죠.

 

현재 에프엔지오의 해외 고객사는 약 35개사로 국내 고객사를 합치면 약 50개 기업이 서비스를 이용하고 있습니다. 약 80%가 해외사이며, 자산운용사들이 주요 고객입니다.

 

최근 금융시장 뿐 아니라 일반 기업으로 부터도 데이터 이용에 대한 문의가 많아지고 있다고 합니다. 올해 4분기 일반 기업까지 대상으로 한 ‘B2B 데이터 플랫폼 서비스’를 공식 론칭할 예정입니다.

 

 

김 대표는 “데이터를 통해 기업들이 보다 좋은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 것이 서비스의 최대 목표”라며, 그동안 해외에서 낸 성과를 기반으로 국내 여러 대기업들과 업무협약을 맺어 나가고 있다고 합니다. 2년 뒤 목표로 AI 리서치 어시스턴트 개발을 진행중이라는 것도 언급했습니다.

 

자본시장에서 미국, 유럽, 중국의 빅데이터 활용 인프라는 매우 잘 구축돼 있는 반면, 중국을 제외한 아시아 지역 빅데이터 활용 인프라 시장은 매우 초기 단계라고 합니다. 에프엔지오는 ‘아시아 최대 데이터 플랫폼’이 되는 것을 목표로 동남아시아 시장 진출을 준비하고 있습니다.

 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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김영욱 기자 leo_kim@inthenews.co.kr


SK하이닉스, 6세대 HBM 개발 위해 TSMC와 협력

SK하이닉스, 6세대 HBM 개발 위해 TSMC와 협력

2024.04.19 10:02:01

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK하이닉스[000660]가 차세대 HBM 생산과 어드밴스드 패키징 기술 역량을 강화하기 위해 대만 TSMC와 협력하기로 했다고 19일 밝혔습니다. 양사는 2026년 양산 예정인 HBM4(6세대 HBM) 개발을 위해 최근 대만 타이페이에서 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했습니다. SK하이닉스는 "AI 메모리 글로벌 리더인 당사는 파운드리 1위 기업 TSMC와 힘을 합쳐 또 한번의 HBM 기술 혁신을 이끌어 내겠다"며 "고객-파운드리-메모리로 이어지는 3자간 기술 협업을 바탕으로 메모리 성능의 한계를 돌파할 것"이라고 강조했습니다. 양사는 우선 HBM 패키지 내 최하단에 탑재되는 베이스 다이(Base Die)의 성능 개선에 나섭니다. HBM은 베이스 다이 위에 D램 단품 칩인 코어 다이(Core Die)를 쌓아 올린 뒤 이를 TSV 기술로 수직 연결해 만들어집니다. 베이스 다이는 GPU와 연결돼 HBM을 컨트롤하는 역할을 수행합니다. SK하이닉스는 5세대인 HBM3E까지는 자체 공정으로 베이스 다이를 만들었으나 HBM4부터는 로직(Logic) 선단 공정을 활용할 계획입니다. 다이를 생산하는 데 초미세 공정을 적용하면 다양한 기능을 추가할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 성능과 전력 효율 등 고객들의 요구에 부합하는 맞춤형 HBM을 생산한다는 것이 SK하이닉스의 설명입니다. 이와 함께, 양사는 SK하이닉스의 HBM과 TSMC의 'CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)' 기술 결합을 최적화하기 위해 협력하고, HBM 관련 고객사 요청에 공동 대응하기로 했습니다. 'CoWoS'는 TSMC가 특허권을 갖고 있는 고유의 공정으로 특수 기판 인터포저(Interposer) 위에 로직 칩인 GPU/xPU와 HBM을 올려 연결하는 패키징 방식입니다. 김주선 SK하이닉스 사장(AI Infra담당)은 "TSMC와의 협업을 통해 최고 성능의 HBM4를 개발하는 것은 물론, 글로벌 고객들과의 개방형 협업에도 속도를 낼 것"이라며 "앞으로 당사는 고객맞춤형 메모리 플랫폼 경쟁력을 높여 '토털 AI 메모리 프로바이더'의 위상을 확고히 하겠다"고 말했습니다.


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