【 청년일보 】 ERP 시스템은 생산, 재고, 회계, 인사 등 다양한 기업 내 자원을 통합해 관리하는 정보시스템이다. 그러나 최근의 ERP는 단순한 통합을 넘어, 예측 분석, 자동화, 실시간 데이터 기반 의사결정 기능을 포함한 ‘지능형 ERP’로 진화하고 있다. 특히 SAP, Oracle, 더존비즈온, 영림원소프트랩 등 주요 ERP 기업들은 클라우드 기반 ERP 시스템 도입을 확대하고 있으며, AI 기반 수요 예측, 챗봇을 활용한 고객 응대, ESG 경영 연동 기능 등을 속속 도입하고 있다. 기존의 온프레미스 ERP는 설치와 유지 비용이 크고, 유연한 확장이 어렵다는 한계가 있었다. 이에 따라 많은 기업이 클라우드 ERP로 전환하고 있으며, SaaS 기반 ERP는 초기 도입비용을 낮추고 보안 및 업데이트 측면에서도 효율성을 높이고 있다. 또한, AI 기반 ERP는 머신러닝을 통해 반복 업무를 자동화하고, 예외 상황을 사전에 감지해 경고를 제공하는 등 업무의 스마트화를 실현하고 있다. 예를 들어, AI가 전년도의 구매 데이터를 분석하여 향후 주문량을 예측하거나, 이상 거래를 자동으로 탐지하는 기능이 대표적이다. 2026년 CBAM의 도입을 앞두고 많은 기업이
【 청년일보 】 데이터는 현대 사회의 ‘새로운 원유’로 불립니다. 비즈니스, 의료, 금융 등 모든 산업은 데이터에 기반해 운영되고, 이를 저장하고 관리하는 데이터베이스는 디지털 시대의 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 하지만 데이터베이스가 발전할수록, 새로운 도전 과제와 혁신의 필요성도 함께 부각되고 있습니다. 데이터는 분석과 의사결정의 기반이지만, 잘못된 데이터는 오히려 큰 비용과 리스크를 초래합니다. 최근 글로벌 컨설팅 회사의 조사에 따르면, 데이터 품질 저하로 인해 기업들이 연간 수십억 달러를 잃는다고 합니다. 특히 중복 데이터, 불일치 데이터는 시스템 효율을 낮추고 사용자 신뢰를 떨어뜨리는 주요 요인입니다. 데이터 품질 관리는 데이터를 정제하고, 정확하고 일관된 형태로 유지하는 과정을 포함합니다. 이는 단순한 데이터 입력 오류 수정에서 그치지 않고, 데이터를 지속적으로 모니터링하고 품질 기준을 수립하는 작업까지 포함합니다. 디지털 전환이 가속화되며 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이를 처리하기 위한 데이터베이스의 성능 최적화는 필수적입니다. 최적화는 단순히 속도를 높이는 것을 넘어, 적절한 데이터 구조 설계와 인덱싱을 통해 효율을 극대화하