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관리를 위한 컴퓨터 파일 기타 각종 증빙 서류의 관리책임자로 지정하고, 자산관리자는 위 서류에 위탁자의 자산임을 기재하고 자산관리자의 고유업무에 관련된 서류와 별도로 위탁자를 위하여 보관 및 관리하여야 한다.(2) 자산관리자는 제1항에 규정된 서류의 관리를 위하여 그 지점 또는 대리점을 이용할 수 있다. 다만, 이 경우 유동화자산에 관한 컴퓨터파일을 자산관리자의 본점에 보관하여야 한다.제 8 조 (장부의 작성)(1) 자산관리자는 유동화전문회사회계처리기준 및 기타 국내에서 일반적으로 인정된 회계원칙 및 관행에 의한 방법과 양식에 따라 유동화자산의 명세와 현황 및 관리내역에 관한 장부를 작성하여 자산관리자의 본점에 비치하여야 한다. 또한 자산관리자는 이러한 관리를 위한 전자시스템을 갖추도록 하여야 하며, 이 경우 자산관리자의 고유재산과 구별될 수 있도록 하여야 한다.(2) 자산관리자는 영업시간 중에 위탁자 또는 업무수탁자가 요구하는 경우 언제라도 제1항에 따라 작성한 장부의 열람 및 등사를 허용하여야 한다.(3) 자산관리자는 유동화사채 소지인이 요구하는 경우 자산유동화법 제9조 및 제11조의 규정에 따라 허용되는 범위 내에서 제1항에 따라 작성한 장부의 열람 및 등사를 허용하여야 한다.제 9 조 (보고의무)(1) 자산관리자는 유동화자산 추심의 경과 및 결과와 그 내역을 매월 15일(그 날이 영업일이 아닌 경우 그 익영업일, 단, 당사자들의 합의에 따라 제공 주기 및 제공일자는 조정될 수 있다)까지 전월 말일을 기준으로 위탁자, 자산관리자 및 업무수탁자가 사전에 합의한 보고서 양식에 따라, 위탁자, 업무수탁자 및 유동화사채의 신용등급을 평가한 신용평가기관에게 보고하여야 하며, 기타 위탁자 및 업무수탁자가 합리적인 범위 내에서 요구하는 자산관리업무에 관한 자료 및 정보를 업무수탁자가 요청하는 형식으로 위탁자에게 제공하여야 한다. (2) 유동화자산에 관하여 유동화자산 양도계약 제7조에 의한 담보책임사유가 발생한 경우, 같은 계약 제8조에 의한 가치하락분 지급사유가 발생한 경우 및 같은 계약 제12조에 의한 양도인의 손해배상책임 사유가 발생한 경우 자산관리자는 이를 즉시(늦어도 이러한 사실을 알게 된 날로부터 3영업일 이내에) 위탁자 및 업무수탁자에게 서면으로 통지하여야 한다. 이 통지에는 해당 유동화자산을 특정할 수 있는 정보를 기재하여야 하며, 유동화자산 양도계약 제7조에 따른 담보책임금액, 같은 계약 제8조에 따른 가치하락분에 해당하는 금액 또는 같은 계약 제12조에 따른 손해배상금액을 계산하여 그 계산근거를 첨부하여야 한다.(3) 자산관리자는 자산유동화법 제34조 및 제35조에 해당하는 사항이 발생하는 경우 이를 즉시 위탁자 및 업무수탁자에게 통지하여야 하며, 그러한 통지의 사본을 유동화사채의 신용등급을 평가한 신용평가기관에게 보내야 한다.(4) 자산관리자는 유동화사채의 신용등급을 평가한 신용평가기관이 유동화사채의 정기 및 수시 등급 평정을 위하여 합리적인 이유와 방법으로 자료를 요구하는 경우 관련 법령이 허용하는 범위 내에서 이에 응하여 그 필요한 형식에 의한 자료를 제공하여야 한다.(5) 자산관리자는 신용공여은행 및 신용평가기관이 유동화자산의 신용위험을 측정하기 위하여 요청하는 자료를 신용공여은행 및 신용평가기관과 협의하여 제공할 수 있으며, 감독당국의 규정 및 지침에 따라 유동화자산의 신용위험에 대한 공시가 필요한 경우에는 해당 공시업무를 수행하기로 한다. 3) 기타 자산의 관리ㆍ운용ㆍ처분에 관한 내용 가. 자산관리자의 확인 및 보장 ▶ 자산관리위탁계약서 제 10 조(자산관리자의 확인 및 보장)자산관리자는 위탁자에게 다음 각 호의 사항을 확인하고 보장한다.1. 자산관리자는 대한민국 법률에 따라 설립되어 존속하고 있으며, 이동통신서비스 업무를 수행할 권한과 능력이 있다.2. 자산관리자는 이 계약의 내용에 따라 위탁자를 위하여 이 계약에 따른 업무를 행할 권한과 능력이 있다.3. 자산관리자는 이 계약의 체결 및 이 계약에 따른 의무의 이행에 필요한 내부수권절차를 거쳤으며, 정부 인, 허가 기타 필요한 모든 절차를
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갖추었다.4. 이 계약의 체결 및 이에 따른 의무의 이행 기타 이 계약의 내용은 법령에 위배되지 아니하며, 자산관리자에게 효력을 가지는 어떠한 계약이나 법원의 재판, 행정기관의 행정처분이나 지시에 위배되지 아니한다.5. 자산관리자는 이 계약 체결일 현재 채무초과 또는 지급불능의 상태에 있거나 그러한 상태에 빠질 위험에 처해 있지 아니하다.6. 이 계약의 체결과 관련하여 자산관리자는 신의성실의 원칙에 따라 위탁자에게 모든 필요한 진실된 정보를 제공하였으며, 중요한 사실을 숨기거나 누락하지 아니하였다.7. 자산관리자가 위탁자 및 업무수탁자에게 제9조에 따른 자산관리업무에 관한 자료 및 정보 제공시 이에 포함된 이동통신가입자 관련 개인정보 및 신용정보를 제공하는 행위와 위탁자 및 업무수탁자가 이러한 이동통신가입자 관련 개인정보 및 신용정보를 수집하거나 제공받아 이를 이용, 제공, 처리하거나 그 처리업무를 위탁하는 행위는 그 행위일 현재 관련 법령에 위배되지 아니한다. 나. 자산관리자의 약정사항 ▶ 자산관리위탁계약서 제 11 조(자산관리자의 약정사항) 자산관리자는 위탁자에 대하여 다음 각 호의 사항을 준수할 것을 약정한다. 본조는 이 계약에 의한 자산관리자의 업무가 대체자산관리자에게 이전된 경우에 준용한다.1. 자산관리자는 이 계약상의 의무를 성실히 수행하기로 하며, 자산유동화법 및 기타 관계법령을 준수한다.2. 자산관리자는 이 계약이 해지되는 경우 유동화자산과 관련하여 위탁자 및 업무수탁자가 요구하는 모든 서류를 관련 법령이 허용하는 범위 내에서 위탁자 및 업무수탁자 또는 그 지정하는 자에게 인도하여야 한다.3. 자산관리자는 유동화자산과 관련하여 제3자와의 분쟁이 발생하고 이로 인하여 당해 유동화자산에 중대한 영향을 미칠 가능성이 있다고 판단되거나 소송이 제기된 경우 이를 즉시 위탁자 및 업무수탁자에게 통지하여야 한다.4. 이 계약에서 명시적으로 인정하는 경우를 제외하고, 자산관리자는 업무수탁자의 사전 서면 동의 없이 유동화자산의 양도, 담보제공 등 일체의 처분행위를 하여서는 아니되며, 업무수탁자의 사전 서면 동의 없이 유동화자산의 조기상환을 요구할 수 없다.5. 이 계약에서 명시적으로 인정하는 경우를 제외하고, 자산관리자는 업무수탁자의 동의 없이는 유동화자산의 조건을 변경하거나 채무를 면제할 수 없다. 자산관리자가 유동화자산의 조건을 변경하거나 채무를 면제하고자 하는 경우에는 사전에 필요한 자료를 첨부하여 업무수탁자의 동의를 요청하여야 한다. 6. 이 계약에서 명시적으로 인정하는 경우를 제외하고, 자산관리자는 양도된 유동화자산과 관련하여 업무수탁자의 동의 없이 위탁자의 권리를 침해하는 어떠한 행위도 하여서는 아니된다.7. 자산관리자는 추심한 금원을 다른 용도로 유용하여서는 아니된다.8. 자산관리자는 이 계약에 의하여 위탁자 또는 업무수탁자에게 제출하거나 제공하여야 하는 보고서, 자산관리업무에 관한 자료 및 정보를 적시에 제공하여야 하며, 자산관리자가 제출, 제공하는 보고서, 자료 및 정보에 중요한 사항의 기재 또는 표시의 누락이 있거나 허위의 기재 또는 표시를 하여서는 아니된다.9. 자산관리자는 이 계약에 따른 업무와 관련하여 처리하고 있는 이동통신가입자의 개인정보 및 신용정보에 대하여 제3자의 접근을 제한하고 분실·도난·유출·변조 또는 훼손되지 아니하도록 하는 등 안전성을 확보하기 위하여 개인정보의 안전성 확보조치 기준 고시에 따른 관리적·기술적·물리적 보호조치를 취하여야 한다.10. 자산관리자는 이 계약에 따라 위탁받은 업무와 관련하여 처리하고 있는 이동통신가입자의 개인정보 및 신용정보에 대하여 위탁받은 업무의 목적 및 범위 내에서 처리하여야 하며, 위탁자의 승인 없이 위탁받은 업무를 재위탁하지 못한다.11. 자산관리자는 이 계약에 따라 위탁받은 업무와 관련하여 처리하고 있는 이동통신가입자의 개인정보 및 신용정보에 대하여 위탁자가 그 관리 또는 처리현황에 대한 보고를 요구하거나 조사 또는 검사를 요구하는 경우 이에 응하여야 한다.12. 자산관리자는 위탁자 및 업무수탁자가 유동화자산양도계약 및 이 계약에 따라
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이동통신가입자의 개인정보 및 신용정보를 양도인 또는 자산관리자로부터 수집하거나 제공받아 이를 이용, 제공, 처리하거나 그 처리 업무를 위탁하는 행위와 관련하여 그 행위일 현재 관계 법령에서 요구되는 조치(정보주체에 대한 통지, 고지, 동의 등을 포함하되, 이에 한정하지 아니한다)가 있는 경우 양도인 및 업무수탁자를 위하여 자신의 비용과 책임으로 이를 이행하여야 한다. 다. 자산관리자의 손해배상 ▶ 자산관리위탁계약서 제 12 조(자산관리자의 손해배상) 1) 자산관리자는 이 계약에 따른 제반 사항을 위반한 경우에는 그로 인하여 위탁자가 입게 되는 모든 손해를 배상한다.(2) 자산관리자는 제10조에 의하여 확인 및 보장한 내용이 허위인 경우를 포함하여 이 계약에 따른 제반 사항을 준수하지 못하거나, 고의 또는 과실로 인하여 위탁자 또는 제3자에게 손해를 가한 때에는 그 손해를 모두 배상하여야 한다. 자산관리자의 임직원 또는 대리인 기타 사용인의 고의 또는 과실로 인하여 위탁자 또는 제3자에게 손해를 가한 때에도 같다.(3) 자산관리자가 이 계약에 따른 업무와 관련하여 이동통신가입자의 개인정보 및 신용정보를 처리하는 과정에서 관련법령을 위반하여 위탁자가 제3자에게 손해배상책임을 부담하게 되는 경우, 자산관리자는 이로 인하여 위탁자가 입은 손해를 배상한다.(4) 제1항 내지 제3항에 의한 손해배상은 청구를 받은 날로부터 14영업일 이내에 지급하여야 하며, 이를 이행하지 아니하는 경우 14영업일이 경과한 날로부터 완제할 때까지의 기간에 대하여 그 미지급금액에 대해 업무수탁자가 당해 기간동안 적용하는 은행계정 기업일반자금대출 연체이자율로 계산한 지연배상금을 가산하기로 한다.(5) 이 조항에 따른 자산관리자의 손해배상의무는 제13조에 따른 위탁자의 권리에 영향을 미치지 아니한다.
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IV. 그 밖의 투자자 보호를 위하여 필요한 사항 1. 자산유동화계획 참여기관의 주요업무 및 담당자 등 구분 참여기관 부서 담당자/연락처 주요업무 목적 자산관리자 SK텔레콤(주) 자금팀 매니저 강인한02-6100-1626 유동화자산관리 유동화자산의 보전, 회수, 관리업무, 유동화자산 및 관련서류의 구분보관, 관리업무 및 유동화자산에 수반되는 권리행사의 업무를 담당토록 하기 위하여 SK텔레콤(주)를 자산관리자로 선정함 업무수탁자 (주)국민은행 구조화금융부 김휘경 과장02-2073-8495 유동화자산 보관,지급대행 및기타관리업무 유동화증권 투자자들의 권익 보호 및 유동화 프로그램의 원활한 진행을 위한 자산의 보관, 지급대행 및 기타관리업무를 담당토록 하기 위하여 (주)국민은행을 업무수탁자로 선정함 신용공여은행 (주)국민은행 구조화금융부 이종원 과장02-2073-8866 유동화자산신용공여업무 유동화증권의 상환안정성을 보강함으로써 투자자의 권익을 보호하기 위하여 (주)국민은행을 신용공여은행으로 선정함 대표주관회사 SK증권(주) 구조화금융2팀 이주영 대리02-3773-8101 Structuring,발행업무 조율,Documentation,총액인수 자산유동화의 안정적인 구조설계 및 발행업무 조율, 공모 유동화사채의 원활한 발행 및 소화를 위한 총액인수를 보장하기 위하여 SK증권(주)를 대표주관회사로 선정함 공동주관회사 신한금융투자(주) 구조화금융2부 대리 허원준02-3772-2625 총액인수 공모 유동화증권의 원활한 발행 및 소화를 위한 총액인수를 보장하기 위하여 신한금융투자(주)를 공동주관회사로 선정함 공동주관회사 KB증권(주) SF3부 과장 차둥지02-6114-0886 총액인수 공모 유동화증권의 원활한 발행 및 소화를 위한 총액인수를 보장하기 위하여 KB증권(주)를 공동주관회사로 선정함 자산평가 및자산실사기관 삼일회계법인 Assurance금융2본부 회계사 박재웅02-709-8030 자산평가,자산실사 투자자 보호를 위하여, 공신력 있는 기관으로 하여금 자산의 적정성에 대한 평가 및 실사를 담당하도록 하기 위하여 삼일회계법인을 자산평가 및 실사기관으로 선정함 신용평가기관 한국신용평가(주) SF2실 책임연구원 최재우02-787-2288 유동화증권신용평가 SK텔레콤(주)가 티월드제육십일차유동화전문유한회사로 양도하는 단말기분할상환금채권을 기초로 발행될 유동화증권의 원리금 상환능력에 대한 객관적이고 공정한 신용평가를 받아 투자자들의 투자판단에 도움을 주고자 한국신용평가(주), 한국기업평가(주) 및 NICE신용평가(주)를 외부 신용평가기관으로 선정함 한국기업평가(주) SF2실 책임연구원 이정민02-368-5658 NICE신용평가(주) SF평가 1실 수석연구원 황상운02-2014-6238 법률자문기관 김앤장 법률사무소 변호사 송석수02-3703-1881 법률검토 SK텔레콤(주)가 티월드제육십일차유동화전문 유한회사로 양도하는 단말기분할상환금채권을 기초로 한 자산유동화와 관련하여 각종 계약서의 작성 및 관련 법률검토를 수행하기 위해 김앤장 법률사무소를 법률자문기관으로 선정함 2. 기타 - 해당사항 없음. 3. 부속명세서 - 해당사항 없음.
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 가. 업계현황 (1) 산업의 특성과 전망 업무 시스템 단위로 개발 운영되던 컴퓨터 시스템이 1990년대 중반부터 단순 통계 시스템, 경영정보 시스템(MIS) 등에서 벗어나 데이터 분석업무를 위한 전용시스템 (데이터웨어하우스)의 구축을 필요로 하게 되었다. 이를 통한 대시보드 구축, 분석, 데이터마이닝, 예측, 프로세스 주도 워크프로, 중역/자동 의사결정시스템 등이 세계적으로 유행하였으며 이 과정에서 데이터의 통합기술이 핵심 이슈로 떠올랐다. 인터넷과 모바일의 발달에 따라 기존의 분석시스템으로는 데이터의 증가에 따른 비용과 성능을 감당하기가 어려워짐에 따라 오픈소스 기반의 빅데이터 분석시스템이 등장하였고 이때부터 빅데이터 혁명의 시대가 시작되었다. 4차 산업혁명 시대는 공공, 금융, 민간의 다양한 융복합 ICT 서비스를 요구됨에 따라 다양한 데이터의 생산이 가속화되었고, 데이터의 경제적 가치 창출로 연결하기 위한 전략과 실행을 위한 빅데이터 기반의 데이터 관리, 분석, 예측, 공유 및 응용 서비스 요구가 비약적으로 증가하고 있다. 「데이터 경제 선언」('18.8월), 「정부부처 합동 혁신금융지원방안」('19.3월), 「공공데이터법」('19.6월),「한국판 디지털 뉴딜 정책」('20.5월), 「데이터 3법」('20.8월) 등에 따라 공공데이터의 가치가 사회적으로 주목받고 있다. 금융기관을 중심으로 개인정보를 제한적으로나마 공유(마이데이터제도) 함으로써 데이터를 기반으로 하는 산업의 활성화가 가시화되고 있다. 또한 마이크로소프트사의 계열사인 Open AI가 2022년 12월 1일 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇 ChatGPT로 촉발된 AI 사업이 활성화되면서 다양한 AI서비스가 시장에 나올 것으로 예상된다. 이에 따라 데이터의 체계적 관리 및 활용이 중요한 과제로 떠오르고 있어 데이터 거버넌스, 데이터 통합, 빅데이터 플랫폼, 빅데이터 기반 AI 등의 데이터 산업시장이 확장되고 있는 추세이다. ㈜데이터스트림즈는 데이터 통합, 데이터 표준, 품질관리 및 데이터 흐름관리 등의 데이터 거버넌스 솔루션 개발과 빅데이터 플랫폼, AI분석 플랫폼 등 AI/빅데이터 사업을 주요 사업으로 하고 있다. (2) 경기변동의 특성 가트너(Gartner)에서는 2020년 5월, COVID-19 이후에 세계 기업들이 IT분야의 지출증가율은 전반적으로 7.2% 하락할 것으로 예상되었다. 사회적 거리두기(Social Distancing), 비접촉(Untact) 등의 여파로 인해 기업들과 기관들은 기술력이 보장된 소프트웨어 도입을 더욱 요구하게 될 것으로 전망된다. MarketsandMarket의 조사에 의하면, 글로벌 빅데이터 시장의 규모는 2020년 기준으로 167조원(USD 138.9 billion)이며, 2026~2027년에는 1,475조원(USD 1229.6 billion)으로 성장할 것으로 예측되었고, 사물인터넷(IoT) 데이터는 제4차 산업 혁명에 힘입어 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 또한, 조직간 데이터 공유 문화가 활성화되면서 조직 전반에 걸친 데이터 관리체계의 증대가 본격화될 것으로 전망된다. (3) 경쟁상황 아래의 [그림 1]은 미국 증시에 상장되는 빅데이터 기업의 현황조사 자료로 당사와 사업 영역이 유사한 스노우플레이크(Snowflake)의 시가 총액은 80.7조원, 팔란티어(Palantir Technologies)는 27.3조 원에 달하고 있다. * 표기를 한 Informatica, Talend, Cloudera는 당사와 경쟁 관계인 기업으로 순익은 적자가 지속되고 있으나 기업가치를 통해 상장하였다. [그림1] 미국 증시 상장 빅데이터 기업 현황조사.jpg [그림1] 미국 증시 상장 빅데이터 기업 현황조사 미국의 빅데이터 기업들의 사업 현황은 Hadoop 오픈소스 빅데이터 플랫폼을 기반으로 업무 요건들을 반영한 컨설팅 및 구축 서비스를 사업모델로 성장 중이다. Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼을 제품화하여 판매하고 투자유치와 M 통하여 성장하게 되었으며 IPO 또는 직상장을 통하여
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주식시장에 성공적으로 상장하였다. (4) 국내의 산업지원정책 2022년 7월 윤석열 정부가 120대 국정과제를 발표했다. 데이터산업의 관점에서 살펴볼 수 있는 주요과제로 디지털플랫폼정부 구현, 규제시스템 혁신을 통한 경제활력 제고, 미래금융을 위한 디지털 금융혁신, 민관 협력을 통한 디지털 경제 패권국가 실현, 세계 최고의 네트워크 구축 및 디지털 혁신 가속화, 100만 디지털 인재 양성 등을 꼽을 수 있다. 특히 디지털플랫폼정부는 모든 데이터가 연결되는 플랫폼 위에서 국민, 기업, 정부가 함께 사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 정부를 표방한다. 이에 따라 국민이 익숙한 민간 플랫폼과 연계하여 공공서비스를 제공하는 등 민간이 혁신역량을 적극 활용하여 국민이 체감할 수 있는 선도 프로젝트를 추진할 예정이다. 또한 인공지능(AI)과 데이터를 중심으로 정부의 일하는 방식을 혁신하고 공공데이터 전면 개발 및 마이데이터 전 산업 확산, 범정부 데이터 및 서비스의 연계, 데이터의 안전한 활용 기반 강화 등을 추진하고자 한다. 디지털플랫폼정부01.jpg [그림2] 전통적 정부 서비스모델과 디지털 플랫폼 정부 모델비교 (5) 데이터 패브릭 환경으로 변화 2010년부터 전 세계적으로 하둡 기반의 빅데이터 플랫폼인 데이터레이크 구축 사업에 많은 투자가 수반되었다. 데이터웨어하우스의 데이터까지도 데이터레이크로 물리적 통합하는 시도가 이루어졌다. 하지만 데이터를 무한정 하나의 저장소로 통합하는 것도 한계가 있었으며, 이러한 데이터레이크에 축적한 데이터는 사용처가 불확실한 데이터 자산일 가능성이 높아졌다 (센서, 웹로그 데이터 등 기존에 관리하지 않던 데이터 관리 기준 부재가 문제). 즉 빅데이터의 잠재적 가치와 데이터 영구 보관에 따른 낭비 사이의 균형점 도출이 필요하게 되어 데이터 거버넌스의 중요성이 재조명 되었다. 글로벌 리서치 회사인 포레스터와 가트너에서는 2018년부터 데이터를 물리적으로 데이터레이크에 통합하지 않고도 다양한 이기종 플랫폼 (데이터웨어하우스, 빅데이터, 클라우드 등)의 다양한 데이터소스 (DB2, Oracle, Tibero, SybaseIQ, Hive, PostgreSQL 등)를 메타데이터를 참조하여 데이터 가상화 레이어에서 하나의 쿼리로 데이터를 분석할 수 있는 개념인 데이터 패브릭을 발표하였다. 데이터 패브릭의3가지 핵심 구성요소는 데이터 레이크, 데이터 거버넌스, 데이터 가상화이다. 동사는 이 핵심 구성요소를 이루고 있는 모든 기술들을 자체적으로 개발하여 확보하고 있었고, 20여년간 데이터 통합 및 관리 소프트웨어를 개발하여 사업을 진행하면서 이러한 미래 트렌드를 예측하고 준비를 해왔다. 그 결과 시장의 동향 분석과 고객의 요구 사항을 기반으로 2019년 데이터 패브릭 전략을 완성하는 데이터 가상화 솔루션을 출시하여 근로복지공단을 시작으로 농협생명, 지역정보개발원에 납품하였으며 금융, 제조분야에서 많은 대기 수요가 있는 상황이다. 이는 데이터 관련 보유하고 있는 모든 요소 기술을 융합하여 신속하게 시장의 요구를 수용할 수 있는 동사의 역량에 기인한다. 2021년 가트너에서 발표한 확장된 데이터 패브릭 전략에는 다음과 같은 비즈니스 메타 데이터 기반의 데이터 카탈로그, 데이터 가상화 등이 포함되고 있으며, 이는 동사의. IRUDA™, TeraONE SuperQuery™의 기능에서 제공된다. [그림3] 전통적인 데이터 플랫폼에서 데이터 패브릭.jpg [그림3] 전통적인 데이터 플랫폼에서 데이터 패브릭 또한, 빅데이터 플랫폼 또는 데이터 거래소 등에서 사용자들이 자주 활용하는 데이터 셋에 대한 정보를 학습시켜 넷플릭스나 유투브와 유사하게 AI를 활용한 추천서비스를 제공하고 있다. 2019년 산림 분야 빅데이터 플랫폼 및 거래소에 시범 적용 이후 학습 데이터 모델링 개선 및 알고리즘 고도화를 통해 2021년 4월 특허 등록 결정을 받았다. [그림4] ai 추천 정보를 사용하는 데이터 카탈로그 제공 방법 및 시스템.jpg [그림4] ai 추천 정보를 사용하는 데이터 카탈로그 제공 방법 및 시스템
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2020년부터 데이터 사이언티스트들이 필요한 정보를 쉽게 찾아 분석에 활용할 수 있도록 지원하는 데이터 카탈로그 사업이 확대되고 있다. 동사는 산림/교통/헬스케어/디지털기술혁신 분야에 구축한 경험을 기반으로 제품을 고도화하여 특허 등록을 결정 받게 되었으며, LG에너지솔루션, LX판토스, 한국은행, 스마일게이트 등 관련 시장을 선도하고 있다. 나. 회사의 현황 (1) 영업의 개황 (가) 영업개황 당사의 SW 제품 관련 유통체계는 제조사인 당사의 직판 체제로 이루어져 있으며, 일부의 경우에는 협력사를 통 한 간접 판매를 진행하기도 한다. 당사의 협력사는 크게 Sales Partner와 Service Partner로 나누어져 있으며, Sales Partner가 제품 유통체계의 일부를 담당한다. 하지만 당사의 Sales Partner가 제품을 납품하는 경우에도 납품가 및 계약조건은 당사에서 직접 조율하고 조정하기 때문에 대개의 경우에는 당사 직판 체계를 보완하는 형태이다. 당사가 직판을 하더라도 현재 유통 구조상 시스템 통합업자에게 당사가 납품을 하고, 시스템 통합업자가 최종고객에게 제품을 공급하는 형태로 유통 체계가 이루어져 있다고 할 수 있다. 하기는 당사 제품 및 관련 서비스의 통상적인 유통경로 구조이다. ① 제조사(데이터스트림즈) → 시스템통합사업자 → 고객 ② 제조사(데이터스트림즈) → Sales Partner → 시스템통합사업자 → 고객 ③ 제조사(데이터스트림즈) → Sales Partner → 고객 ④ 제조사(데이터스트림즈) → 고객 해외의 경우에는 당사의 법인, 현장 사무소, Sales Partner를 통해 영업을 진행하고 있으며, 현재 미국, 일본, 중국, 동남아(베트남) 등에 법인, 현장 사무소, Sales Partner를 두고 있다. 이 부분에 대한 영업 정책과 고객관리는 해외 영업 조직인 글로벌사업본부에서 수행하고 있다. (나) 주요 목표시장 당사의 경우 금융, 공공, 의료 및 제조/서비스분야 등 업종별로 목표시장을 구분하고 세부 제품별 전략을 수립하여 합리적인 비용의 고품질 서비스를 제공하고 있다. 궁극적으로 제품 경쟁력과 밀접한 고객관리를 통해 기존 시장의 점유율을 확대하고 새로운 서비스 방식으로 신규 시장을 발굴하되 체험의 기회를 확대하고 새로운 제품에 대한 수시교육을 통해 새로운 수요를 창출하도록 노력하고 있다. 그리고 협력사를 사업경쟁력의 원천으로 적극적인 동반성장을 추진 중이다. 또한, 당사의 제품이 모두 데이터와 연관된 제품임에 따라 기업의 데이터를 Seamless 하게 생성, 가공, 활용 및 분석할 수 있는 플랫폼 형태의 제품 오퍼링 전략을 강조하여 차세대, DW, CRM, FDS, 데이터 이행, 데이터 거버넌스, 빅데이터 분석 등 시장과 고객의 요구사항에 맞게 기존 제품과 솔루션을 고도화하고 신규 사업을 개발하는 등 다각도로 사업 확대를 추진하고 있다. (다) 수요자의 구성 및 특징 앞서 언급한 주요 목표시장인 금융분야 및 공공분야 등과 관련하여 주요 목표 시장 별 수요자의 구성 및 특징은 아래와 같다. [표 3] 수요자의 구성 및 특징 구분 세부사항 금융 - 대량의 전자금융거래에 의해 발생된 자료에 대한 분석 수요 증가 - 데이터 표준, 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 향상 기대 - 실시간으로 데이터 통합 및 개인정보 등에 대한 보안 강화 기대 - 신용정보법 등 데이터 3법의 시행에 따른 “마이데이터 산업”을 위한 기술적 지원 등 공공 - 제4차 산업의 진행에 따른 공공 데이터 개방과 품질 관리 필요성 대두 - 빅데이터 분석 및 타 기관과의 데이터 연계 관심 증대 - 디지털플랫폼정부 정책에 따른 데이터 관련 신규 사업 기대 등 의료 - 임상 데이터에 대한 데이터 표준을 준수한 데이터 통합 수요 증대 - 임상 데이터에 대한 분석 관점별 비정형 보고서 필요 - 데이터 3법 시행에 따른 “가명정보”의 활용을 위한 기술적 지원 등 제조/ 서비스 - 실시간 데이터 수집 및 데이터 보안강화 기대 - 데이터의 정합성 및 품질 향상 기대- 공장 자동화, RPA 등 Digital
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Transformation에 대한 요구사항 증대 (라) 산업 시장 기술 포지셔닝 제4차 산업혁명 시대에서 요구되는 기술은 [그림5]과 같이 ‘데이터 수집’, ‘빅데이터 플랫폼’, ‘기간 인프라’, ‘활용 서비스’ 등을 기반으로 고품질의 빅데이터 확보와 활용 가치 극대화를 통한 데이터의 경제적 가치 확보를 목표로 하고 있다. 이와 관련하여 ㈜데이터스트림즈는 “제4차 산업혁명 시대 기반 기술”과 “고객의 요구기술”에 대응할 수 있는 다양한 데이터 분야 제품군과 구축 서비스를 제공하고 있다. 당사의 제품 솔루션은 [그림 5]의 하단에 서술하고 있으며, 각각은 ①데이터 통합 솔루션, ②데이터 거버넌스 솔루션, ③빅데이터 플랫폼, ④인공지능 플랫폼, ⑤시스템 구축 서비스 분야로 분류하였다. [그림5] 제4차 산업혁명 시대의 요구기술과 ㈜데이터스트림즈 보유기술 간의 관계도.jpg [그림5] 제4차 산업혁명 시대의 요구기술과 ㈜데이터스트림즈 보유기술 간의 관계도 (2) 시장 점유율 (가) 국내 시장 점유율 1위 제품 TeraStream과 MetaStream 2001년 창업 이래 데이터 플랫폼 시장 우위를 지키고 있는 TeraStream과 MetaStream 제품의 높은 완성도를 통해 기능과 성능은 물론 커스터마이징을 최소화할 수 있도록 꾸준한 업그레이드를 진행하여 글로벌 스탠다드 제품의 입지를 구축하여 안정적인 매출 유지 중이다. 당사 주력제품인 TeraStream과 MetaStream의 시장 점유율은 출시 이후 지속적으로 국내 1위를 유지하고 있다. TeraStream의 경우는 글로벌 1위 제품인 Informatica, 거대기업인 IBM사의 DataStage과 경쟁하여 국내시장 점유율 1위를 달성한 하는 등 우수한 경쟁력을 보유하고 있다. 특히 이 제품은 공공, 민간, 금융 분야의 데이터 서비스를 위한 통합, 이행, 전처리 등을 위해 수요는 지속적으로 유지되고 있다. 전사 데이터의 표준 및 메타데이터 관리를 위한 고객의 Needs가 증가함에 따라 꾸준히 매출이 일어나고 있으며, 최근 빅데이터까지 포함하는 데이터 거버넌스의 기반기술로 인식되어 지속적인 매출 증가 추세이다. MetaStream의 경우는 국내 경쟁사인 GTONE, ㈜위세아이텍과 경쟁하고 있다. (나) 빅데이터 플랫폼 제품군 당사의 빅데이터 플랫폼 제품으로 2017년 출시한 TeraONE은 기존의 빅데이터 제품의 개념을 확대 발전시켜 저장 및 처리 기능의 편의성, 관리성, 성능을 대폭 개선하여 글로벌 수준으로 경쟁력을 보유하고 있다. TeraONE은 누적 매출 50억 원을 기록하고 있으며, 최근 공공, 금융, 제조, 마케팅 등 다양한 빅데이터 저장, 분석, 활용요구와 4차 산업 시대의 데이터의 경제적 가치확보에 활용되는 빅데이터 플랫폼으로 시장의 인지도가 상승 중이다. 2013년에 출시한 TeraStream for Hadoop을 기본으로 다양한 오픈소스 기능을 포함하고 당사의 실시간 데이터수집, 데이터 페더레이션, 데이터 거버넌스 기술을 통합하여 2019년 중반부터 빅데이터 시장의 괄목할 만한 매출 성장과 국내 시장 점유율이 확대되고 있다. 2022년에는 한국지역정보개발원 차세대 지방세입정보시스템 구축 2단계 사업, 신용보증기금 빅데이터 시스템 구축 사업, 광주인공지능산업융합사업단 AI 통합지원 서비스 플랫폼 구축 사업 등에 빅데이터 플랫폼을 공급했으며 그 외 약 50개 고객사와 대형 SI 업체를 확보하여 지속적으로 제품을 공급하고 있다. TeraStream BASS는 사물인터넷(IoT) 시장을 타겟으로 개발하여 한국도로공사, 한국소비자원, KT커머스, 청호나이스 등에 납품하였으며, 실시간 데이터 처리 기술 시장 진입을 목표로 하고 있으며 SPLUNK와의 경쟁이 예상된다. 사물인터넷(IoT) 및 각종 센서 데이터 처리 및 수집의 성능 강화 및 CEP(Complex Event Processor)와의 응용기술 접목을 통해 이상징후 감지 및 다양한 빅데이터 환경의 이벤트 처리기술로 MIS, EIS 등의 데이터 업무 활용 및 스마트 산업 시장(시티, 공장, 농장, 건물
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등)으로 확대 중이다. 2020년 데이터 가상화 제품인 TeraONE SuperQuery는 TeraONE 제품에서 Data Virtualization을 구현하기 위해 개발된 제품으로 근로복지공단 제품이 공급되어 업무에 적용하여 운영 중이다. 현재 국내에서는 빅데이터 기반의 유일한 제품으로 기존의 IBM, Oracle DBMS 기반의 제품 대비 성능, 사용성, 확장성, 가격경쟁력, 빅데이터의 확장의 특징을 가지고 있어 향후 데이터 가상화 시장을 선도할 것으로 기대 되고 있다. 2022년 해양교통안전공단, POSCO, 지역정보개발원 등 다수의 공공, 금융 민간을 대상으로 공격적인 마케팅을 진행 중이다. (라) 데이터 거버넌스 솔루션 최근 디지털뉴딜 사업, 데이터 거래 사업, 데이터 스토어 등의 비즈니스 모델 등에서 전사 데이터 품질관리에 대한 고객 Needs가 증가하는 추세이다. 또한 최근 공공기관의 데이터 품질관리사업에 공공예산이 증가함에 따라 데이터 품질관리 솔루션과 데이터 품질진단 및 개선 사업분야의 사업이 활발히 진행 중이다. QualityStream 은 공공, 금융, 민간 IT 산업에서 고품질 데이터의 확보 및 관리를 목적으로 개발된 제품이다. 데이터 거버넌스 제품은 MetaStream과 QualityStream를 베이스로 IRUDA, ImpactStream, Q-Track 제품까지 확장하여 제공하고 있다. 2014년 국내 최초로 데이터 흐름관리 솔루션 Q-Track을 개발하여 KB국민은행, KB국민카드, 대구은행 등에 매출(서비스 포함)을 기록하고 있다. IRUDA Navigator는 MetaStream의 추가 모듈로 개발 공급되어 왔으나 Ver 2.0을 출시로 데이터 거버넌스 제품군의 데이터 서비스와 데이터 통합관리 솔루션으로 판매 중이다. 메타 데이터 관리, 데이터 검색 및 탐색, 데이터 맵, 데이터셋, 머신러닝 등의 기술을 추가 적용하여 향후 데이터 페더레이션 제품과 연계, 데이터 분석을 위한 통합 데이터 관리/활용 플랫폼으로 확장 중이다. 4차 산업혁명에서 요구되는 데이터 활용 관점의 데이터 준비 및 제공을 위하여 비즈니스 메타관리 솔루션 MetaStream for BizData을 제품화하여 2019년 SK지주사, 2020년 한국투자증권, 신한금융투자, 2022년에는 잡코리아에 제품 매출을 기록 중이다. 최근 SK이노베이션, 하나금융그룹, 우리금융지주, 삼성 금융그룹 등에 다수 사업에 제품공급을 추진 중이다. MasterStream은 데이터 통합과 거버넌스가 기술이 결합된 당사의 핵심제품으로 비즈니스 관점의 데이터 관리기능을 제공하는 솔루션이다. 2013년 초기제품의 교통안전공단에 제품공급을 시작으로 현대글로비스, 국회사무처, 한솔제지, KT 이르기까지 제품 매출을 기록 중이다. 2020년 KT 납품을 계기로 2021년 대상그룹, 삼양그룹, SK캐미컬, 국도화학등 다수의 사업전망을 확보하고 있으며 글로벌 기업 SAP, 국내기업인 투비웨이와 경쟁 중이다. (3) 시장의 특성 (가) 데이터 산업 시장의 특성 데이터 산업은 ‘데이터의 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산·제공하는 산업’이라 정의한다.(과학기술정보통신부) 또한, 데이터 생명주기(또는 가치사슬)와 관련된 제반 활동, 데이터로부터 가치를 창출하는 과정 등 데이터와 연관된 모든 활동을 포함하여 설명하고 있다. 또한, 데이터 생명주기(또는 가치사슬)와 관련된 제반 활동, 데이터로부터 가치를 창출하는 과정 등 데이터와 연관된 모든 활동을 포함하여 설명하고 있다. 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원, “2021 데이터산업 현황조사(2022.03)” 결과보고서를 참고하여 국내 데이터산업 시장을 분석한 결과는 다음과 같다. 국내 데이터산업은 [그림 6]에서 보는 바와 같이 2021년 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발, 공급업 부문의 시장 규모 잠정치는 전년 대비 21.6% 성장한 3조 566억 원으로 전망되었으며, 2019년부터 3년간 연평균 성장률은 21.2%로 2021년도 부문별 예상 매출액은
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데이터베이스 관리 시스템 솔루션 개발, 공급업이 약 1조 1,062억원, 데이터 관리 솔루션 개발, 공급업이 약 7,151억 원 순으로 높은 비중을 차지할 것으로 예상된다. 당사의 사업 범위는 위 [그림 6]의 모든 영역을 사업 범위로 하고 있으나, 데이터베이스 관리시스템 영역의 전체, 데이터 보안 영역의 일부가 해당하지 않는다. 반면, 당사의 데이터 솔루션에서 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 관리, 빅데이터 플랫폼은 당사의 사업 영역에 해당한다. 데이터 구축/컨설팅에서는 데이터 구축과 데이터 컨설팅 모두 해당하며, 데이터 서비스 영역에서도 데이터 거래, 정보 제공, 데이터 분석 제공 등 모든 영역에서 사업을 하고 있다 국내 데이터시장 현황(2023)_01.jpg [그림 6] 국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 시장 규모 IT 시장분석 및 컨설팅 기관인 한국IDC(https://www.idc.com/kr)는 2022년에 발간한 “국내 빅데이터 및 분석 시장 전망 2020-2025” 연구 보고서에서 [그림7]와 같이 발표되었다. 2021년 국내 빅데이터 및 분석 관련 시장 규모는 전년 대비 5.5% 증가한 2조 296억 원으로 조사되었다. 그 이후에는 향후 5년간 연평균 6.9%를 성장하여 2025년에는 시장 규모가 2조 8,353억원에 달할 것으로 전망하고 있다. [그림7] 국내 빅데이터 및 분석 시장 규모 추정.jpg [그림7] 국내 빅데이터 및 분석 시장 규모 추정 과학기술정보통신부의 2019년 조사에 따르면, 조사 당시에 빅데이터를 도입하지 않은 기업 중에서 76.8%가 빅데이터를 향후 도입 의사가 있다고 응답하였으며, 그 시기는 [그림8]와 같이 2022년 또는 그 이후가 가장 높았다. 이상과 같이 조사내용을 고려하여, 빅데이터 및 분석 시장은 그 규모가 성장할 가능성이 꾸준한 발전할 것으로 예상된다. 빅데이터 기반의 고급 분석 및 인공지능 시스템 구축을 위한 빅데이터 구축 및 활용 필요성이 지속적 늘어날 것으로 예측됨에 따라 당사의 사업 성장에도 긍정적인 요인으로 영향을 줄 것으로 예상된다. [그림8] 빅데이터 도입 희망 시기.jpg [그림8] 빅데이터 도입 희망 시기 (나) 국내외 시장의 경쟁력 분석 당사는 22년간 국내 자체 개발한 원천기술 기반의 데이터 플랫폼 기업으로 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 데이터 패브릭 기반의 빅데이터 플랫폼 분야의 제품라인업과 당사 제품 기반의 데이터 전문서비스 경쟁력을 확보하고 있다. 데이터 통합 부문과 빅데이터 거버넌스 분야, 빅데이터 플랫폼 및 데이터 분석 부문, 인공지능 부문에서 글로벌 기업과 경쟁기술 비교는 [그림9]에서와 같이 당사의 빅데이터 플랫폼인 TeraONE™이 시장에서 필요한 기술들을 모두 포함하고 있음을 보여주고 있다. 즉, 당사는 창업이래 TeraONE™에 필요한 14개의 제품을 개발하기 위하여 총 900억원 정도의 비용을 지불하면서 한가지 방향으로 꾸준히 연구 개발을 진행하여 왔으며 아무리 글로벌 선두 기업들이라 하더라도 짧은 기간에 그 정도의 비용과 기술을 확보하기는 쉽지 않은 일이다. 아래 [그림9]에서 보여지듯이 어떠한 글로벌의 기업도 당사에서 보유한 기술들을 모두 제품화 하여 보유하고 있지 않으며, 당사의 데이터 패브릭 기술을 통하여 일부 경쟁사 제품을 사용하고 있는 고객사일지라도 경쟁외의 제품을 통하여 우회적으로 고객사에 진입하고 결국에는 전체 데이터 패브릭 기술을 종합하여 차별화 제품으로 판매가 가능하므로 어떠한 글로벌 회사와도 경쟁에도 궁극적으로 승리할 수 있는 경쟁력을 확보하고 있다. 데이터 통합 부문과 빅데이터 거버넌스 분야, 빅데이터 플랫폼 및 데이터 분석 부문, 인공지능 부문에서 글로벌 기업과 경쟁기술을 비교는 [그림9]에서와 같이 당사의 데이터 플랫폼인TeraONE은 글로벌 선두 기업들의 기술을 종합하여 개발된 차별화 제품으로 글로벌 경쟁력을 확보하고 있다. [그림9] 글로벌 회사들과 데이터스트림즈 빅데이터 플랫폼의 기술 능력 현황.jpg [그림9] 글로벌 회사들과 데이터스트림즈 빅데이터 플랫폼의 기술 능력 현황
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가트너에서는 매직쿼드런트 보고서를 통하여 데이터패브릭 기술을 각기 독립된 제품으로 모두 가진 회사는 당사 밖에 없음을 알 수 있는 보고서를 제시하고 있다 자본력을 바탕으로 글로벌 기업과의 경쟁에서 22년의 기업생존과 매출 실적이 증가는 기업으로써 데이터 全분야 솔루션 및 플랫폼의 지속적인 기술 개발과 제품 공급실적으로 탄탄한 기술경쟁력을 입증하고 있다. 빅데이터 플랫폼의 경쟁력에 있어서는 최근 매출 성장세를 보이고 있는 당사 빅데이터 플랫폼 TeraONE은 당사의 주력제품인 TeraStream을 중심으로 데이터 수집 허브와 오픈소스 Apache Hadoop으로 구성된다. 이와 함께 아파치 하둡 배포판(무상)을 기반으로 다양한 필수 오픈소스를 탑재함으로써 당사의 강점인 ETL 및 인메모리 분산기술을 적용한 순수 국산 빅데이터 플랫폼으로 하둡 최상위 에디션을 제공한다. TeraONE의 경우 국내 시장에서 Cloudera와 경쟁할 수 있는 국내 유일의 제품으로 Cloudera의 고가 정책과 구독료 지불 방식의 라이선스 정책에 대한 고객의 불만을 만족시킬 수 있는 빅데이터 플랫폼으로 인지도와 제품판매가 증가하고 있다. 데이터 거버넌스 제품의 시장경쟁력은 시장 1위 제품인 MetaStream을 중심으로 2005년 이래 개발과 버전 고도화를 진행해온 QualityStream, ImpactStream, Q-Track, MasterStream, IRUDA Navigator 등을 패키징 하여 IRUDA라는 데이터 거버넌스 통합 관리 솔루션을 개발하고 이후 빅데이터 영역으로 기능의 범위를 확장 발전시켜 빅데이터 거버넌스의 개념과 기술을 선도하고 있다. (4) 신규사업 등의 내용 및 전망 경쟁사들은 단일제품 기반 제품이며, 당사 제품은 [그림 10]에서 보는 바와 같이 여러 제품들이 필요한 데이터 거버넌스 분야에서 통합 제품공급 전략으로 경쟁 우위를 확보한다. Cloudera 윈백 및 Spark/Super Query기반의 TeraONE처리 엔진 Apache Impala를 적용하여 Apache 진영과 Cloudera 진영을 모두 만족하는 제품으로 업그레이드로 Cloudera의 고가 전략에 대응하는 경쟁력을 확보한다. [그림10] m-dosa의 주요 기술 기반과 당사 솔루션 적용 부문.jpg [그림10] m-dosa의 주요 기술 기반과 당사 솔루션 적용 부문 신제품 개발을 통한 시장 선점을 위해 데이터 흐름관리 제품인 Q-TrackT 데이터 가상화 솔루션인 TeraONE Super Query, 비즈니스 메타관리 솔루션인 MetaStream for BizData, 이를 통합적으로 관리하기 위한 데이터 관리 포털 IRUDA 확대전략을 통해 차세대 빅데이터 플랫폼의 표준제시로 시장선도와 시장 점유율을 확보한다. 현재 국내 민간 시장을 장악하고 있는 외산 빅데이터 플랫폼 Cloudera 제품 대비 최신성을 보장하고 있으며 TeraONE v3.1에서 제공되는 하둡 에코 시스템의 버전들은 Cloudera 차기 버전인 CDH v7.0에서 제공될 예정이다. 글로벌 시장의 판도를 보면 2019년에는 또 다른 외산인 Hortonworks가 Cloudera에 인수되어, 비상용목적의 빅데이터 Hadoop 오픈소스 제공정을 유료로 전환하면서 당사의 경쟁력이 한층 강화되는 계기가 형성되었다. 글로벌 경쟁사 Cloudera와 Hortonworks의 합병으로 빅데이터 플랫폼 공급 위주의 사업을 기울고 있어 당사가 보유하고 있는 데이터 거버넌스와 데이터 가상화 제품을 결합한 차세대 빅데이터 플랫폼의 기술경쟁력이 강화되고 있다. 아파치 커뮤니티의 Hive + Spark 아키텍처를 적용하면서 데이터 가상화 영역으로 확장하는 아키텍처를 제공하고 빅데이터 내부 데이터뿐 아니라 클라우드 환경 및 EDW 등의 빅데이터 플랫폼 외부의 데이터까지 가상화 기술을 활용해서 데이터 통합 및 활용 서비스를 제공한다. [그림11] 빅데이터 플랫폼 기술 경쟁력 비교.jpg [그림11] 빅데이터 플랫폼 기술 경쟁력 비교 따라서, 최근 글로벌 시장동향인 빅데이터 패브릭 플랫폼(데이터 거버넌스
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+ 빅데이터 플랫폼 + 데이터 가상화)으로의 확장을 통해 국내 시장의 경쟁력과 글로벌 시장의 진출로 시장확대를 계획하고 있다. [그림12] ㈜데이터스트림즈의 teraonetm fabric 아키텍처.jpg [그림12] ㈜데이터스트림즈의 teraonetm fabric 아키텍처 또한 당사의 차세대 빅데이터 플랫폼은 인공지능(AI) 딥러닝 분석 기술까지 확장하고 데이터 레이크(Data Lake), 데이터 웨어하우스, 클라우드 플랫폼 내의 거대한 데이터를 자동으로 정확하게 분석해 낼 수 있는 기반으로 기능 및 성능을 확대 중이다. 2020년을 계기로 다양한 분야에서 데이터 거래소 소요가 늘고 있어, 이를 위한 제품 고도화 및 비즈니스 서비스 모델도 진행 중이다. 2018년 글로벌 리서치 회사인 포레스터는 데이터 패브릭을 “RDBMS 기반 데이터 웨어하우스, 하둡 기반 데이터 웨어하우스 등 모든 유형의 이기종 데이터 소스를 일관된 관리체계 하에서 프로세싱 할 수 있는 유연한 아키텍처로 정의하고 있다. (2018.6, The Forrester Wave™ : Big Data Fabric, Q2 2018) 2013년에 설계된 당사의 TeraONE™ 아키텍처는 그 동안 개발해온 당사의 모든 제품을 포함하였고 2014년 데이터흐름관리(Q-Track™)이, 2018년 데이터가상화 제품(SuperQuery™)의 추가로 포레스터 리서치에서 제시하는 데이터 패브릭의 요소기술을 모두 융합한 차세대 빅데이터 플랫폼 제품으로 요소를 모두 갖추게 되었다. [표] Forrester Research의 데이터 패브릭 요소기술과 당사 제품 지원 범위 요소기술 ㈜데이터스트림즈 데이터 접근 빅데이터 플랫폼 기본 기능 TeraONE™ 스탠다드 버전 이상 데이터 탐색 및 검색 데이터 가상화 (데이터 거버넌스 기본 기능 내장) 데이터 수집 통합 초고속 데이터 추출 및 통합 기술 데이터 통합 저장소 빅데이터 플랫폼 기본 기능 TeraONE™ 스탠다드 버전 이상 데이터 거버넌스 데이터 거버넌스 통합 솔루션 Infra 기반 2019년 2월 글로벌 리서치 1위 회사인 Gartner에서도 데이터 패브릭을 이기종의 다양한 데이터 플랫폼에서 제공되는 데이터 관리 및 통합 기술을 수용할 수 있는 아키텍처 설계 및 서비스의 조합을 최적화한 개념으로 정의하고 이 기준으로 시장을 만들어가고 있다. Gartner는 데이터 패브릭을 구성하는 요소기술을 모두 제공하는 업체는 없다고 주장한다. 데이터 패브릭은 서로 다른 다양한 기술 역량을 필요로 하므로, 데이터 분석 리더들은 기존 소프트웨어 중, 이 모든 요구사항을 충족하는 것은 없다는 것을 인지하고 새로운 개념의 데이터 관리 소프트웨어 도입에 투자해야 한다고 말한다. (5) 조직도 ㈜데이터스트림즈는 2022년말 임직원수 211명이 재직 중이며 2개 부문, 8개 본부, 기술연구소, 글로벌 법인 및 지사로 운영되고 있습니다 [그림 14] 데이터스트림즈 조직도 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 등의 현황 [그림15] ㈜데이터스트림즈의 차세대 빅데이터 플랫폼.jpg [그림15] ㈜데이터스트림즈의 차세대 빅데이터 플랫폼 구분 세부사항 개요 TeraStream™은 다양한 서버환경에서 소스DB와 연계하여 소스데이터를 고속 추출·가공 처리하는 ETL, Batch, 실시간 데이터 처리 연계, 데이터 이행 업무 통합 솔루션입니다. 기존의 데이터 통합 솔루션과 차별화된 File 처리 성능을 보장하며 대용량 데이터를 고속으로 처리함으로써 효율적인 시스템의 자원 이용을 데이터 통합 프로세스를 보다 편리하고 신속하게 개발하고 체계적으로 관리할 수 있습니다. 특징 - 고속 데이터 추출 : 자체의 특화 기술을 활용하여 상용 데이터베이스의 데이터 고속 추출 기능 제공, 일반적인 추출방식(쿼리)보다 20~30배 빠른 성능 보유 - 데이터 변환 : Source data와 Target data간의 매핑 룰에 의한 데이터 변환 기능과 다양한 자체 변환 함수 보유 - 데이터 적재 : File to DB 혹은 DB to DB 방식의 데이터 적재 지원 -
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Metadata Management : 데이터 처리 프로세스 간, 프로젝트 간의 연관성 분석, 데이터 모델 변경, SAM 파일 변경에 따른 영향도 확인 가능 - User friendly한 모니터링 기능 : 블록 실시간 모니터링, 프로젝트 실행 로그 히스토리 제공, 엑셀로 변환 제공 핵심 기술 - 데이터통합(ETL)에 관련된 작업에 대해 사용자 인터페이스 제공 - 상용 데이터베이스의 데이터 고속 추출74441111 기능 - 원천데이터와 목표테이터간의 변환 매핑을 통한 데이터 변환 가능 - 파일에서 DBMS 혹은 DBMS에서 DBMS 방식의 데이터 적재 지원 - 각 데이터 변환 작업간의 연관성 분석 - 작업변환 실시간 모니터링, 생성파일 실시간 모니터링 기능 구분 세부사항 개요 MetaStream™은 기업 내의 다양한 시스템 상에 분산되어 있는 데이터에 대한 메타정보를 추출 및 통합하여 전사적으로 관리하기 위해 표준화 관리체계를 지원합니다. 통합된 메타데이터를 활용하여 메타데이터에 대한 생성 위치/변경상태/변경관리 프로세스/메타데이터 기반 영향도 분석 기능을 중심으로 데이터의 구조적 품질관리를 실현한 솔루션입니다. 특징 - 표준화 관리 : 표준화된 단어, 도메인, 용어, 코드를 통합/관리하며 변경관리의 프로세스 지원 및 비표준 용어를 별도 관리하여 비표준업무에 대해 메타시스템 관리 지원 - 모델관리 : 다양한 모델링 툴(ERwin, Power Designer, SA, DA#)과 연계한 모델 관리 및 프로세스 관리를 지원하며, 연계된 Index 관리 및 DDL 생성 기능 지원 - 데이터베이스 : 다양한 데이터베이스에 존재하는 DBMS 메타데이터를 추출하여 관리하며 영향도 분석 및 변경 관리 정보 제공 - 이관관리 : 동일 시스템상에서의 개발시스템, 테스트시스템, 운영시스템 기준으로 형상관리 차원에서의 메타 정보 이관프로세스 지원 - 품질관리 : 메타데이터 정보를 기반으로 데이터 품질관리 지원을 위해 기준정보관리, 검증관리, 품질결과관리, 정비관리 지원 핵심 기술 - 데이터 표준 추출 모듈을 이용한 메타데이터 자동 추출 기술 - 표준화 미 준수 모델 감시 기술 - 자원별 메타 모델과 모델간의 관계를 규정하는 모델로 구성되어 별도의 메타 요건의 추가에 대한 관리 기술 구분 세부사항 개요 DeltaStream™은 DBMS의 데이터 변경 정보(Transaction Log)를 자동 포착하여 목표(Target)시스템에 전송하는 CDC(Changed Data Capture)방식을 채택한 실시간 데이터 처리 솔루션입니다. 특징 - 실시간 변경 데이터 추출 : CDC엔진(변경데이터 추출 엔진)은 Log Miner을 통해 Redo Log에서 실시간 변경 데이터 추출을 수행하며, 추출, 정제, 전송 세 가지 기능의 병렬처리(멀티쓰레딩)지원으로 고성능 실시간 데이터 추출이 가능 - 데이터 변환 : 추출 한 데이터를 적재 시 데이터 변환 기능 제공(다양한 업무 처리 지원) - 즉각적인 데이터 적재 : 변경 데이터 발생 시 이벤트가 발생하도록 하여 실시간 적재 가능 - 실시간 장애 발생 처리 : 실시간 장애 발생 감지 및 대처 가능 - ETL연계 : CDC엔진을 통해 추출된 변경 데이터를 SAM File 형태로 저장 후 ETL연계를 통해 복잡한 업무 데이터 처리 가능 핵심 기술 - 실시간 데이터 추출 및 고속 데이터 복제 기능 - DBMS LOG를 이용한 DB엔진 및 시스템 리소스 사용 최소화 - 기존의 온라인 업무에 영향 없이 데이터 추출 가능 - GUI 관리 툴을 이용한 모니터링 구분 세부사항 개요 QualityStream™은 분석 대상 데이터에 접근하여 품질진단, 결과도출 및 분석을 통해 지속적인 데이터 품질관리의 유지 및 향상을 확보하는 시스템입니다. 분석대상 Database에 대해 Profiling 작업을 수행하여 현재 상태의 품질수준을 분석 후 지속적인 관리 대상을 등록(Business Rule) 및 스케줄링 하여 결과를 분석하고 오류사항에 대한 정비 프로세스를 수행하여 관리합니다. 특징 - 메타데이터 관리 : 품질진단의 근간이
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되는 데이터베이스의 메타 정보의 관리 및 변경관리를 지원 - Profiling 관리 : 품질진단을 위한 주요 기준정보 및 검증 대상정보를 스케줄러와 연계하여 지원 - Rule 관리 : 복잡한 Business Rule 에 대한 관리 및 분석을 스케줄러와 연계하여 지원 - 정비관리 : 오류 데이터 검증 및 분석 그리고, 정비 프로세스 지원을 통한 지속적인 데이터 품질 확보를 지원 - 실시간 품질관리 : 자사 툴(CDC) 연계에 의한 실시간 품질지원 관리 - 품질 Portal 제공 : 자사 품질관리 솔루션의 통합 관제 시스템인 별도의 Portal 시스템을 지원 핵심 기술 - 데이터 품질관리 프로세스 확립으로 품질관리 체계수립 지원 - Six 시그마 기준의 통계관리로 보다 정밀한 통계 지표 생성으로 오류에 대한 정확한 인지가 가능 - 등록/관리 Process 지원으로 보다 효율적인 데이터 품질관리 지원 - 당사 제품군과 연계, 통합된 Repository로 구조적/데이터 품질관리에 대한 통합 관리 구분 세부사항 개요 ImpactStream™ 은 지속적으로 변경·관리되는 어플리케이션 소스코드에 대한 변경에 따른 영향도 분석(Impact Analysis)을 제공하는 툴입니다. ImpactStream™ 은 형상관리 툴로부터 변경된 소스를 제공 받아 소스 분석 엔진(Parser Engine)에 의해 자동으로 분석되어 Repository에 DB화 되며, 각종 검색 화면을 통해 영향도 분석 정보를 제공합니다. 특징 - 프로그램 AS-IS 분석 : 매트릭스(연관도), 테이블 이용 현황, 어플리케이션 테이블 현황, Flowchart/호출빈도, 종합정보/통계정보 지원 - 프로그램/DB영향도 분석 : 호출/피호출 분석, Include/Import, SQL, DB Object 지원 - 산출물/레포트 : 산출물 생성, 엑셀 레포트형식으로 제공 - 운영/관리 : 프로그램/DB변경이력, 사용자 관리, 스케줄 관리, 로그 관리 지원 핵심 기술 - ImpactStream™는 형상관리와 연계된 에이전트 형태의 자동 운영 시스템으로 변경된 소스에 대하여 수집/분석 및 Repository 저장 기술 지원 - 분석 대상언어의 문법 구조에 의한 소스 파싱 기술 지원 - Flex에 의한 RIA(Rich Internet Application) 환경의 웹 화면으로 다양한 도형 및 그래피 처리 지원 구분 세부사항 개요 TeraTDS™는 개발 또는 테스트 환경 구축 시 운영 데이터의 주요 정보를 테이블 간 연관성을 유지하면서 원본 값을 가독 가능한 다른 값으로 변환하는 테스트 데이터 생성, 변환, 관리 솔루션입니다. 특징 - 원본 Data의 특성 유지(테이블간 RI 관계 유지하면서 변환 가능) - FACT™ 모듈을 사용하여 일반 SQL 대비 5~10배 이상의 고속 데이터 추출 및 변환 제공 - 다양하고 손쉬운 사용자 변환 패턴 지원 - 편리한 GUI Interface 제공 핵심 기술 - 국내 최초 ETL 제품과의 연동을 통하여 데이터 추출, 가공 및 적재 기능을 일관되게 제공 - 이기종 DBMS 지원(대부분의 상용 DBMS를 지원) - GUI 기능을 이용하여 개발자가 마우스 클릭만으로 편리하게 프로그램 구현 - 고속 데이터 추출 및 대용량 처리 Sorting 모듈을 이용하여 최적의 데이터 처리 성능 보장 - GS인증을 통하여 제품의 안정성을 보장 - 가독형 데이터 암/복호화 기술 특허 취득 구분 세부사항 개요 Q-Track™은 데이터의 원천이 어디인지, 언제 누가 어떤 이유로 해당 데이터를 변경했는지 추적할 수 있는 솔루션입니다. 특징 - 데이터의 오류 발견 시, 오류가 발생하는 데이터 소스까지 간단하게 추적하고 변경 과정에 발생하는 버그를 제거하여 의사결정의 절차를 줄여 데이터 손실 예방을 강화할 수 있음 - 데이터의 생성부터 폐기까지 전체 생명주기 및 이와 관련된 모든 프로세스를 추적하여 정보의 투명성 및 이해도를 높여줌 - 테이블/칼럼 레벨의 데이터 흐름을 시각화해 오류 사항이 어떤 하위 시스템 및 분석 내용에 영향을 줄 수 있는지 쉽게 파악 가능 - 회사
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전반에 걸쳐 데이터에 어떻게 접근 및 변환, 공유 되는지 파악할 수 있으므로 오류 소스로 인해 어떤 보고내용이 영향을 받았는지 확인할 수 있음 핵심 기술 - 데이터 흐름정보 조회 기술 - 컬럼 매핑 및 흐름정보 조회 기능 - ETL 도구의 프로젝트 별 테이블 컬럼 흐름 정보 조회 기능 - 데이터 흐름을 생성하는 프로그램 조회 기능 - 프로그램 테이블 컬럼 기준의 통합 검색 기능 - 데이터 흐름 정보에 대한 집계표, 통계정보 레포팅 기능 - ETL 도구의 데이터 가공 정보 분석 기능 - 데이터 처리, 전송에 사용되는 각종 프로그램과 도구의 매핑 정보 분석 기능 - 파일 형태의 데이터를 포함한 테이블/컬럼 간의 매핑 분석 기능 - 데이터 흐름 정보의 분석/생성 자동화 기술 - 데이터 흐름 분석을 위한 작업 스케쥴링 기능 - 프로그램 사용/미사용 관리 기능 구분 세부사항 개요 TeraONE Super Query™ 는 다양한 데이터 소스 및 리포지토리에 있는 데이터를 통합하고 단일 엑세스를 통해 연관 데이터를 조회하는 가상화 통합 솔루션입니다. 특징 - 데이터의 유형/구조 및 위치와 무관하게 사용자는 표준 SQL을 이용하여 단이 액세스 채널을 통해 데이터를 추출하고 통합할 수 있음 - 인메모리 오픈 소스 Spark 엔진을 적용하여 다양한 데이터 리포지토리(RDBMS, Hadoop)에서 데이터에 빠르고 유연하게 접근할 수 있음 - 모든 데이터 소스의 메타데이터를 개별적으로 관리하는 메타스토어 매니저를 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 활용할 수 있음 - 표준 데이터베이스 인터페이스 사용, 메모리 자원을 관리해 기존 애플리케이션에 대한 변경을 최소화할 수 있음 핵심 기술 - 서로 다른 DBMS 데이터를 하나의 공통 DB내에 있는 것 처럼 가상화하여 바로 질의하므로 물리적인 데이터 통합 과정 생략 - 사용자가 실행한 SQL을 분석해 자동으로 소스 DB로부터 데이터를 추출 및 통합하는 기능 제공 - JDBC 인터페이스를 이용해 일반 Web 프로그램 및 OLAP/BI 도구와 연계해 SQL Query 결과 제공 - 인메모리 분산처리 기능으로 고속 SQL Query 지원 구분 세부사항 개요 TeraONE™은 아파치 하둡 배포판(무상)을 기반으로 자사 강점인 ETL 및 인메모리 기술을 적용한 빅데이터 솔루션입니다. 빅데이터와 RDBMS를 동시 처리할 수 있는 플랫폼으로 전통적인 SQL 및 ETL, CDC, OLAP, 거버넌스 기술을 활용합니다. 특징 - 다양한 소스 시스템에 저장되어 있는 데이터를 클라우드 및 대규모 환경에 이관할 수 있으며, 규정 준수 및 성능 관리를 강화할 수 있도록 빅데이터 자원을 단일한 관점에서 모니터링 가능 - 실시간 데이터 수집 및 처리가 가능함으로 IoT 및 스트리밍 데이터를 통합하여 데이터의 준비 시간을 절감하고 효율성을 높일 수 있음 - 전체 빅데이터 소스에서 중복된 핵심 정보를 매칭 및 제거하고, 고객에게 신뢰성 및 연관성이 있는 데이터를 제공 - 조직 전반의 메타데이터 정보 및 이들의 관계 정보를 실시간으로 검색하여 찾을 수 있음 - 사용자가 데이터의 이동을 완전하게 추적할 수 있도록 엔드-투-엔드 데이터 흐름을 제공하고, 연관된 테이블, 뷰(view), 도메인 및 보고서 내용을 신속하게 식별할 수 있도록 지원 - 최종 사용자에게 사용 허가를 승인하고 동일한 작업을 수행하는 동안 중복 로그인을 방지하는 보안 기능을 제공, 또한 누가 어떤 시스템에서 작업하고 있는지를 추적할 수 있도록 사용자 활동 및 계정을 기록 및 모니터링 가능 핵심 기술 - Scale-out 방식의 인메모리 데이터 처리 지원 - Hadoop Eco 시스템 자동 설치 지원 환경 제공 - 기존 ETL GUI환경에서 HDFS, HIVE 개발 및 웹모니터링 조회 환경 제공 - 메타데이터 관리를 위해 기존 메타시스템과 용어 정보를 동기화해 관리, 이를 기반으로 Hadoop용 데이터 표준정보를 관리 - HIVE DDL 생성 및 절차관리를 지원, 분석가 및 일반사용자를 위한 메타데이터 검색 및 관리기능 제공 나. 주요 원재료 등의 현황 (단위
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: 백만원) 매입유형 품 목 구 분 2019연도 (제19기) 2020연도 (제20기) 2021연도 (제21기) 2022연도 (제22기) 제품 Cosort 수 입 ($4,000) MySQL 국 내 소 계 ($8,694) ($8,694) ($4,000) 용역 외주개발비 국 내 기타외주 국 내 소 계 총 합 계 국 내 수 입 ($8,694) ($4000) 합 계 당사의 경우 제품 매출을 위한 미국IRI사 제품인 CoSORT 매입, 용역매출을 위한 외부인건비 및 상품 구입 등이 있다. 다. 원재료의 제품별 비중 당사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주요사업으로 영위하고 있으며, 소프트웨어 개발을 위한 컴퓨터나 타 소프트웨어 등의 완성품을 구매하여 사용하므로, 원재료의 제품별 비중에 해당하는 사항이 없다. 라. 원재료 가격변동추이 당사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주요사업으로 영위하고 있으며, 소프트웨어 개발을 위한 컴퓨터나 타 소프트웨어 등의 완성품을 구매하여 사용하므로, 원재료 가격변동추이에 해당하는 사항이 없다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 생산능력 및 생산능력 산출근거 당사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주요사업으로 영위하고 있으므로 제품의 생산 능력은 연구개발 인력의 숙련도로 볼 수 있다. 나. 생산설비에 관한 사항 (1) 현황 (단위 : 천원) 자산별 소재지 기초 가액 당기증감 당기 상각 기말 가액 비고 증가 감소 토지 판교 장부가액 건물 판교 장부가액 시설장치 장부가액 비품 장부가액 사용권자산 장부가액 합계 (2) 최근 3년간 변동사항 (단위 : 천원) 설비자산명 취득 (처분)가액 취득(처분)일 취득(처분)사유 용 도 취득(처분)처 비품 스마트모빌리티 오라클EE 50user 구입 연구개발 데이터스트림즈 비품 본사대회의실스튜디오설치 운영시설 데이터스트림즈 비품 연구서버SYS-7048GR-TR 연구개발 데이터스트림즈 비품 연구장비SYS-6028R-TR 연구개발 데이터스트림즈 비품 해외수요처SuperServer6028R구입 연구개발 데이터스트림즈 비품 스마트모빌리티JARASW구입 연구개발 데이터스트림즈 비품 슈퍼서버SYS-6029P-TR 연구개발 데이터스트림즈 비품 Solaris11서버구입 연구개발 데이터스트림즈 비품 파일서버GsePro105-C 연구개발 데이터스트림즈 비품 연구개발 데이터스트림즈 비품 연구개발 데이터스트림즈 비품 연구개발 데이터스트림즈 비품 연구개발 데이터스트림즈 비품 서버랙(LS-2000HS42U외8종) 연구개발 데이터스트림즈 비품 레가시서버10개 구입-9/30 연구개발 데이터스트림즈 비품 연구소 UPS 설치 및 공사-10/31 연구개발 데이터스트림즈 비품 교원그TM2291 레노버 서버 구입 연구개발 데이터스트림즈 다. 제품별 생산공정도 당사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주 사업으로 영위하고 있기 때문에 [그림 16] SW 개발 공정을 기재하였다. [그림16] sw 개발 공정_1.jpg [그림16] sw 개발 공정_1 [그림16] sw 개발 공정_2.jpg [그림16] sw 개발 공정_2 [그림16] sw 개발 공정_3.jpg [그림16] sw 개발 공정_3 라. 외주생산에 관한 사항 (1) 외주생산의 이유 당사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주요사업으로 영위하고 있으므로, SI사업 관련 매출 발생시 필요한 타사 제품은 비용 절감 등을 위해 외주업체에 용역을 의뢰하여 개발하고 있다. (2) 주요 외주처에 관한 사항 (단위 : 천원) 사업년도 외주처 외주내용 외주금액 외주비중 2019년 (제19기) 한경아이씨티(주) 국방부 등 외주개발비 더넷 주식회사 국세청 등 외주개발비 모아시스트 AIG손해보험 등 외주개발비 2020년 (제20기) 케이티 KT 5G 등 외주개발비 모아시스트 서울시 등 외주개발비 한경아이씨티 대통령기록관 등 외주개발비 2021년 (제21기) 모아시스트 LG에너지솔루션 등 외주개발비 브레인드넷 주식회사 국민연금공단 등 외주개발비 한경아이씨티 금융결제원 등 외주개발비 2022년 (제22기) 주식회사제타소프트 우정사업본부 등 외주개발비 마루아이티 주식회사 부산은행 등 외주개발비 주식회사
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꿀비 한국지능정보사회진행원 등 외주개발비 (주) 외주비중은 용역매출 관련 외주금액 대비 비중입니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 업계 동향 국내 데이터산업의 현황조사 보고서를 참고하여 분석한 결과는 다음과 같다. 국내 데이터산업은 비즈니스 유형에 따라 크게 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 (데이터 솔루션), 데이터 구축 및 컨설팅업 (데이터 구축/컨설팅), 데이터 판매 및 제공 서비스업 (데이터 서비스)로 구분하고 있다. 위 조사에 따르면, 2019년도 데이터 산업은 16조 8,693억 원의 시장 규모로 조사되었고, 2020년 시장규모는 전년 대비 19조 2,736억원으로 예상되었다. [그림17] 데이터 산업 시장규모, 2016-2020.jpg [그림17] 데이터 산업 시장규모, 2016-2020 이는 전년 대비 18.7%가 성장한 규모이며, 최근 5년간 연평균성장률은 9.8%로, 경제·사회 전반에서 데이터 경제가 본격화되면서 최근 3년간(’18년~‘20년) 연평균성장률은 13.3%로 상대적으로 더욱 크게 나타났다. 데이터 활용과 거래가 활성화되고 다양한 산업 내 디지털 시스템 도입이 본격화되면서, 관련 매출이 크게 증가한 것으로 분석된다. 나. 판매조직 당사의 판매조직 구성은 3개 국내 영업팀으로 구성되어 있으며, 해당 조직은 당사의 제품과 서비스에 대 하여 마케팅, 사업개발, 제품 판매를 담당하고 있다. 판매지원조직은 제품기획, 프리세일즈와 컨설팅을 담당하고 있다. 판매지원 조직에서는 판매조직의 활동을 위한 다양한 마케팅 자료와 고객의 요구사항을 정리하여, 판매 조직이 고객을 대상으로 영업을 진행하는데 직 간접적인 지원을 하고 있으며, 사업 수주 시에는 프로젝트 투입 및 컨설팅을 담당하여, 실재적인 프로젝트 수행까지도 담당하는 역할을 갖고 있다. 부서 역할 인원 영업본부 - 판매 및 고객 확보, 제품 홍보 - 제품 제안 및 시장 동향 조사, 파악 13명 제품사업본부 - 제품 기획 및 프리세일즈, - 제품 마케팅 및 해외 영업 및 해외 법인 관리 - 제품 문의 대응 및 제품 품질관리 44명 사업전략본부 - DW/BI 사업 및 Big Data 사업 제안 및 컨설팅 22명 혁신경영본부 - 행정적인 영업지원, 라이선스 정책관리 11명 다. 매출실적 (1) 서비스 분야별 매출실적 당사의 매출은 빅데이터를 위한 데이터 통합, 데이터 거버넌스 등의 데이터 관리 체계와 빅데이터 구축을 위한 구축 서비스 그리고 빅데이터 솔루션을 기반으로 하는 빅데이터 서비스 환경 구축을 위주로 변화하고 있다. 매출 현황은 2018년부터 2022년까지 빅데이터 구축을 위한 솔루션의 판매와 빅데이터 서비스를 위한 환경구축을 위한 용역이 동시에 성장하고 있으며 빅데이터 서비스를 위한 데이터 통합과 데이터 거버넌스 그리고 컨설팅 사업의 분야에서 고르게 성장하고 있다. (단위 : 백만원) 서비스 분야 2018연도 (제18기) 2019연도 (제19기) 2020연도 (제20기) 2021연도 (제21기) 2022연도 (제22기) 솔루션 및 플랫폼 데이터 통합 솔루션 빅데이터 제품군 데이터 거버넌스 제품군 유지보수 제품 매출 컨설팅 서비스 빅데이터 컨설팅 데이터 거버넌스 컨설팅 데이터 통합 컨설팅 구축 서비스 데이터 통합 빅데이터 분석 환경 데이터 거버넌스 관리체계 용역 매출 합계 [그림18] 제품 용역 매출액.jpg [그림18] 제품 용역 매출액 (2) 사업 영역별 매출실적 2018년부터 2022년까지 매년 꾸준한 매출 성장을 이루고 있으며, 5년간 누적 매출은 약 1,150억 원을 기록하고 있다. 특히 빅데이터 사업영역의 매출은 2018년부터 2022년까지 매년 평균 약 13억 원씩 성장하였으며 5년간 누적 매출 약 354억 원을 기록하고 있다. (단위 : 백만원) 사업 영역 2018연도 (제18기) 2019연도 (제19기) 2020연도 (제20기) 2021연도 (제21기) 2022연도 (제22기) 데이터 통합 솔루션 및 플랫폼 기타(정보계 사업계획 등) 데이터 이전/전환 소계 빅데이터 솔루션 및 플랫폼 컨설팅 서비스 구축 서비스 소계 데이터
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거버넌스 솔루션 및 플랫폼 컨설팅 서비스 구축 서비스 소계 유지보수 유지보수 합계 [그림19] 사업 영역별 매출액 (3) 매출의 내수/수출 구분 (단위 : 백만원) 매출 유형 부 문 2019연도 (제19기) 2020연도 (제20기) 2021연도 (제21기) 2022연도 (제22기) 금액 금액 금액 금액 제품 매출 수 출 내 수 소 계 수 출 내 수 소 계 CoSort 수 출 내 수 소 계 기타 수 출 내 수 소 계 용역 매출 용역수입 수 출 내 수 소 계 유지보수 수 출 내 수 합 계 합 계 수 출 내 수 합 계 주) 환율은 매출 발생 건별로 반영 당사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주요사업으로 영위하고 있으므로, 매출의 경우 정확한 수량 파악이 불가합니다. (4) 제품 매출의 내수/수출 구분 (단위 : 백만원) 구분 2019년 2020년 2021년 2022년 제품 내수 수출 소계 (5) 수요변동 요인에 따른 매출현황 당사의 주요 고객사인 일반 수요업체 및 공공기관의 경우 특성상 일반적으로 연 단위 프로젝트를 수행한다. 즉, 연말 연초에 사업계획 수립에 따른 예산확보 및 프로젝트 개시로 시작하여 연중 수행, 연말 프로젝트 종료에 이르는 흐름은 누적 연차에 의한 기간의 차이점은 있을 수 있으나 평균적으로 같은 양상이며 당사의 매출추이도 이와 유사하게 하반기 혹은 4분기에 집중되는 모습이다. [표] 2018년 이후 분기별 매출액 (단위 : 백만원) 구분 매출액 비중 2019년 1분기 2분기 3분기 4분기 합계 2020년 1분기 2분기 3분기 4분기 합계 2021년 1분기 2분기 3분기 4분기 합계 2022년 1분기 2분기 3분기 4분기 합계 주) 분기별 자체결산 자료 기준 라. 판매방법 및 조건 당사의 제품과 서비스는 직판, 비즈니스 파트너를 통해 이루어지고 있습니다. 공공분야의 경우, 당사가 주 사업자로 참여하거나 컨소시엄 업체로 참여할 경우는 직판의 성격을 띠며, 통상의 경우 시스템통합사업자인 SI 업체를 통해 판매하는 경우가 대부분이며, 일반 민간 기업의 경우에는 제품의 경우 대부분 직판을 서비스와 결부될 경우에는 SI 업체를 통해서 납품하거나, 비즈니스 파트너를 통한 납품이 이루어집니다. 최근에는 다각적인 판매 루트 확보를 위하여, 다양한 비즈니스 파트너를 확보하기 위한 다양한 노력을 경주하고 있으며, 특히 해외 시장의 경우에는 직판 보다는 해외 업체를 총판 형태로 계약을 맺어 판매 경로를 확보하려는 노력을 기울이고 있어, 일본과 중국의 경우, 현지 회사를 통해 판매망을 구축하고, 영업활동을 진행하고 있습니다. 마. 판매전략 (1) 경영전략 제품 중심의 경영으로 [그림 20]과 같이 매출 증가 비율을 5년간 평균 37.9% 성장과 2025년 1,000억 원을 매출 목표로 설정하였습니다. 데이터 기반의 4차 산업 선도형 비즈니스 모델 서비스를 구축하여, 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 관리 통합 제품 기반의 차세대 빅데이터 저장?분석?활용 체계구축 서비스 전문기업으로 시장점유 확대 및 기술을 선도합니다. [그림20] 향후 5개년 분야별 성장 비율 설정.jpg [그림20] 향후 5개년 분야별 성장 비율 설정 (2) 제품 기술 선도 빅데이터 분야 솔루션 및 플랫폼의 Focusing과 Identity를 설정합니다. [그림21] 기술 혁신 목표 및 전략.jpg [그림21] 기술 혁신 목표 및 전략 당사는 기술력을 기반으로 신기술 인증(NT), GS 인증, 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ) 인증, 지식경제부가 선정하는 우수기술연구센터(ATC) 등 고객에게 신뢰감을 줄 수 있는 인증을 획득하고 있으며 필요 인증이 있을 시 발빠르게 대응하여 시장을 선점할 예정입니다. (3) 마케팅 전략 국내외 마케팅 전략강화로 빅데이터 시장의 제품 매출과 시장 점유율을 확대하겠습니다. [그림22] 국내 마케팅 전략.jpg [그림22] 국내 마케팅 전략 [그림23] 글로벌 마케팅 전략.jpg [그림23] 글로벌 마케팅 전략 (4) 제품별 판매전략 다양한 서버 환경에서 DB와 연계하여 대용량의 소스 데이터를 고속 가공 처리하는 ETL,
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Batch, 실시간 데이터 처리 연계 데이터 전환 업무 통합 솔루션입니다. 이 제품은 공공 및 제조, 금융에 활발하게 매출이 발생하고 있는 주력 제품이며 특히 금융의 대용량 처리 우수성으로 많은 매출이 발생하고 있습니다. DBMS의 데이터 변경 정보(Transaction Log)를 자동 포착하여 목표(Target)시스템에 전송하는 CDC(Change Data Capture)방식을 채택한 실시간 데이터 처리 솔루션입니다. 현재 시장 상황은 실시간 변경분 데이터의 적용 중요도가 상승되고 있어 매출 성장이 높아지고 있는 제품입니다. 개발 또는 테스트 환경 구축 시 운영 데이터의 주요 고객 정보를 테이블 간 연관성을 유지하면서 원본과 다르게 가독 가능한 값으로 변환하는 테스트 데이터 생성, 변환 관리 솔루션입니다. 고객들의 데이터 유출 및 보안에 대한 이슈로 인해 향후 발전 가능성이 높은 제품입니다. 대용량 데이터 통합 솔루션인 TeraStream™에 Hadoop 플랫폼을 접목하여 데이터 분산 저장/처리 플랫폼으로 구성한 Big Data 처리 전문 솔루션입니다. 2013년, 안전행정부의 ‘빅 데이터 공통 기반 및 시범과제 구축’ 사업의 저장플랫폼 솔루션으로 선정되어 공공 데이터 개방 플랫폼의 기반 솔루션으로 활용되고 있으며, 빅 데이터 시대를 맞아 꾸준히 시장의 관심을 받고 있는 솔루션으로 빅데이터에 대한 관심이 높아지는 시점에서 시장 선점을 한 제품입니다. 메타 데이터 추출, 표준화 관리, 매핑 관리, 표준화 감시 및 통계 제공 등 메타데이터 Life-Cycle을 관리하는 기능을 중심으로 구조적 품질관리를 실현한 솔루션으로 과거부터 필요성이 대두되는 제품입니다. 꾸준한 매출 증대를 예상하고 있습니다. 분석 대상 데이터에 접근하여 품질 진단, 결과 도출 및 분석을 하여 지속적인 데이터 품질 관리의 유지 및 향상을 확보하는 솔루션으로 향후 고객의 데이터 품질에 대한 필요성을 충족시킬 것으로 예상하고 있습니다. 기업 내 핵심이 되는 비즈니스 데이터 즉, 마스터 데이터를 전사적으로 일관성 있게 생성하고 관리하여, 각 업무 프로세스 흐름에 맞춰 동일한 데이터로 지속적으로 유지하게 하기 위한 마스터 데이터 관리(MDM) 솔루션입니다. 향후 공공 및 일반기업 및 금융권 고객의 통합 데이터 관리를 위한 부분으로 관심이 많은 제품입니다. 운영 시스템에서 데이터 웨어하우스, 정보성 단위업무시스템에 이르는 데이터의 생성, 가공 활용에 대한 흐름을 시각화 하여 직관적이고, 정확하며, 의미 있는 Data Lineage 정보를 제공하는 제품으로 각 업무에 대한 복잡성으로 인하여 수요가 증대하고 있어 향후 매출이 기대되는 제품입니다. 바. 수주상황 (단위 : 백만원) 발주처 부 문 수주일자 수주총액 수주잔고 수 량 금 액 수 량 금 액 NH농협경제지주 금융 (사)한국보건의료정보원 의료 KEB하나은행 금융 한화생명금융서비스 금융 한국임업진흥원 공공 스마일게이트 서비스 신용보증기금 공공 LX판토스 유통 흥국생명 금융 SK실트론 제조 코나아이 서비스 KB국민카드 금융 한국산업은행 금융 삼성SDS 유통 합계 주) 수량의 경우 건별로 다양하므로 기재하지 않았음 향후 매출액의 변동에 영향을 줄 것이라고 인정되는 사항입니다. SW산업/데이터베이스산업 관련 정부 정책, 경기변동, SW산업내 경쟁의 심화 및 대체시장 출현 등에 의해 영향이 있을 것으로 판단됩니다. 5. 위험관리 및 파생거래 본 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 연구개발활동의 개요 (1) 연구개발 담당조직 [그림24] ㈜데이터스트림즈 연구소 조직도.jpg [그림24] ㈜데이터스트림즈 연구소 조직도 (2) 연구개발비용 (단위 : 천원) 구 분 2019연도 (제19기) 2020연도 (제20기) 2021연도 (제21기) 2022연도 (제22기) 자산처리 원재료비 인건비 감가상각비 위탁용역비 기타 경비 소 계 비용처리 제조원가 판관비 합 계 (매출액 대비 비율) - 연구개발 비용처리 세부내역 (단위 :천원) 구분 2019년 연구비 2020년 연구비 2021년
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연구비 2022년 연구비 인건비 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 통신비 소모품비 연구개발비 차량유지비 해외출장비 접대비 기타 소계 나. 연구개발실적 연구과제 제품화 기대효과 5개 Node 이하의 소규모 분산처리 지원 TeraSort 1차 개발 자체 기술 소트 엔진 확보 TeraStream 소트엔진 개발 자체 소트 엔진 적용, 소트 기능 사용시 다양한 함수 적용 가능. RSC 암호화 알고리즘 개발 TeraTDS에 적용 가독 대칭형 암호화 시스템. 데이터를 암호화하면서도 특성이 유지되는 암호화 알고리즘 개발 및 특허 확보 TeraTDS 1차 개발 RSC 암호화 알고리즘을 이용한 테스트 데이터 관리 솔루션 개발. TeraSort 2차 개발 소트엔진의 성능 및 기능 보강. 외산 소트엔진과 대등한 성능 확보 TeraTDS 2차 개발 테스트 데이터 관리에 필요한 추가 암호화 패턴 및 스케줄링 기능 추가 DBMS 데이터 직접 추출 1차 개발 DBMS의 데이터 파일로부터 데이터를 직접 추출하는 기술 확보 기존 ETL 제품을 Hadoop과 연계한 빅데이터 분석 플랫폼 개발 DBMS 병렬 추출 1차 개발 DBMS의 데이터를 고속으로 추출하기 위한 병렬화 기술 개발 지원 되는 Hadoop eco 시스템 확장을 위한 Open Source S/W 지원 추가 오라클 변경 데이터 추출 솔루션 확보 v1.5 오라클 RAC 지원 (10g, 11g) , 다양한 데이터베이스 동기화 지원으로 제품 경쟁력 확보 DelatStream 모니터링 및 다국어 처리 v1.6 UI 개편 및 다국어 처리 , 해외 진출 기반 마련 메타데이터관리시스템 메타데이터 관리시스템 시장 선점 메타데이터관리시스템 Upgrade UI 기능 개선 및 모델관리 기능 확장 메타데이터관리 시스템 다국어 처리 UI 개편 및 다국어 처리,기능보강,해외진출 기반 마련 데이터품질관리 시스템 데이터 품질관리 솔루션 확보 및 품질관리 시장 진입 데이터품질관리 Upgrade 데이터품질관리 제품 해외진출 기반 마련 응용영향도 솔루션개발 소스파일 분석을 통한 프로그램 영향도 솔루션 확보 흐름관리 솔루션개발 기업 시스템간 데이터 흐름을 분석하여 이를 도식화하여 제공, 신규시장 진입 데이터 거버넌스 플랫폼 IRUDA 데이터품질관리 솔루션의 통합 플랫폼으로 데이터에 대한 관리/통제를 일원화 실시간 인메모리 분석기술 BASS 메모리기반의 Hadoop 솔루션으로 실시간 분산 처리를 통해 고성능 실시간 분석가능 데이터 통합+데이터 거버넌스+실시간 빅데이터 플랫폼 TeraONE 데이터통합 및 품질관리 솔루션 통합 플랫폼으로 빅데이터에 대한 관리/통제를 일원화 데이터 통합+데이터 가상화 다양한 데이터 소스 및 리포지토리에 있는 데이터를 통합하고 단일 엑세스를 통해 연관 데이터를 조회하는 가상화 통합 솔루션 다. 지적재산권 등 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 적용제품 주무관청 상표권 DBMS에서 변경분 데이터 추출 프로그램 ㈜데이터스트림즈 특허청 고성능 데이터 추출 솔루션 ㈜데이터스트림즈 고성능 데이터 추출 솔루션 ㈜데이터스트림즈 데이터 영향도 분석 솔루션 ㈜데이터스트림즈 마스터 데이터 관리 솔루션 ㈜데이터스트림즈 메타데이터 통합관리 프로그램 ㈜데이터스트림즈 데이터 품질관리 솔루션 ㈜데이터스트림즈 코어뱅킹 프로그램 ㈜데이터스트림즈 TeraNRT 데이터 처리 솔루션 ㈜데이터스트림즈 데이터 흐름 솔루션 ㈜데이터스트림즈 Q-TRACK 실시간 IoT 처리 솔루션 ㈜데이터스트림즈 통합 빅데이터 플랫폼 ㈜데이터스트림즈 TeraONE 빅데이터 플랫폼 ㈜데이터스트림즈 데이터 가상화 솔루션 ㈜데이터스트림즈 컴퓨터프로 그램 보호권 ㈜데이터스트림즈 컴퓨터 프로그램보호 위원회 Enterprise Architecture 구축을 위한 메타데이터 통합 관리 프로그램 ㈜데이터스트림즈 Enterprise Architecture 구축을 위한 메타데이터 통합 관리 프로그램 ㈜데이터스트림즈 ㈜데이터스트림즈 ㈜데이터스트림즈 HLP ㈜데이터스트림즈 ㈜데이터스트림즈 ㈜데이터스트림즈 ㈜데이터스트림즈 초고속 데이터 처리 솔루션 (TeraStream)
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㈜데이터스트림즈 초고속 데이터 처리 솔루션 (TeraStream) 초고속 데이터 처리 솔루션 (TeraStream-EDI) ㈜데이터스트림즈 초고속 데이터 처리 솔루션 (TeraStream-EDI) GS인증 소프트웨어 품질 인증서 ㈜데이터스트림즈 한국정보 통신기술협회 소프트웨어 품질 인증서 ㈜데이터스트림즈 소프트웨어 품질 인증서 ㈜데이터스트림즈 소프트웨어 품질 인증서 ㈜데이터스트림즈 소프트웨어 품질 인증서 ㈜데이터스트림즈 소프트웨어 품질 인증서 ㈜데이터스트림즈 특허권 가독 대칭형 암호화 방법 ㈜데이터스트림즈 TeraTDS 특허청 가독 대칭형 복호화 방법 ㈜데이터스트림즈 TeraTDS 문장부호 기반 특수어절 분석방법 ㈜데이터스트림즈 ㈜데이터스트림즈 소스 데이터베이스 관리시스템에서 변경되는 데이터를 실시간으로 목표 데이터베이스 관리시스템에 복제하는 장치 및 그 방법 ㈜데이터스트림즈 빅 데이터의 실시간 저장 및 검색 시스템 ㈜데이터스트림즈 TeraONE 표준사전 기반 메타데이터 변경 관리를 위한 실시간 DDL 생성방법 ㈜데이터스트림즈 자연어 처리 기법에 기반하여 데이터 사전으로부터의 용어를 추천하는 방법 및 장치 ㈜데이터스트림즈 데이터 도메인 추천방법 및 추천된 도메인을 이용하여 통합 데이터 저장소 관리 시스템을 구축하는 방법 ㈜데이터스트림즈 당사는 기업현황보고서 제출일 현재 상표권 14건, 컴퓨터프로그램보호권 11건, GS인증 6건, 특허권 8건 등의 지적재산권을 보유하고 있는 대한민국 대표 통합 데이터 처리 업체라 할 수 있습니다. 라. 기술이전 수혜 또는 기술이전 기업현황보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 7. 기타 참고사항 당사는 SW개발 및 컨설팅 업체로서 데이터 통합 및 빅데이터 분석 플랫폼, 그리고 데이터표준관리, 데이터품질관리, 데이터흐름관리, 마스터데이터 매니지먼트 등의 데이터 거버넌스 솔루션을 개발하여 금융, 공공, 제조, 서비스, 교육, 의료 등에 22여 년간 꾸준히 납품하여 우리나라 기업의 데이터분석 시스템의 수준을 높여오고 있습니다. 제품은 데이터통합 솔루션과 데이터품질 솔루션의 주력 제품과, 그리고 두 제품군의 기능을 융합한 데이터 거버넌스 솔루션이 있습니다. 데이터베이스 산업에서 데이터품질을 확보하기 위해 우선적으로 해야 하는 데이터표준화 관리솔루션인 메타스트림(MetaStreamTM)을 런칭하여 메타데이터관리 시장의 점유율 선두에 자리매김하였습니다. 이후 데이터통합과 데이터품질 시장의 선두기업으로 성장하면서 두 분야의 기술을 융합하여 마스터데이터 매니저먼트 솔루션을 2011년 개발 런칭하였고, 데이터 거버넌스의 일환으로 데이터흐름의 중요성이 부각되어 데이터흐름관리 솔루션인 큐트랙(Q-TrackTM)을 출시하였습니다. 그리고 빅데이터 시대를 맞이하여 테라스트림을 빅데이터 기술인 하둡(Hadoop)을 접목하여 테라스트림 포 하둡(TeraStream for HadoopTM) 과 실시간 변경 데이터 처리 솔루션인 DeltaStreamTM 등 대용량 데이터 통합 소프트웨어와 데이터 표준화, 품질관리, 흐름관리 등 데이터 거버넌스 분야의 다양한 기술을 하나로 묶은 IRUDA그리고 통합 빅데이터 플랫폼인 ‘TeraONETM’에 이르기까지 총 14개의 제품을 자체 개발, 보유하고 있습니다. 그리고 당사는 국내 시장에서 선도적으로 적용한 데이터 통합 및 품질 관리 관련 기술 및 서비스를 솔루션화하고 기능과 편의성, 유지 보수와 A/S 역량 등을 강화하여 이를 확대 적용하기 위하여 수 년 전부터 해외 시장 진출을 추진해 오고 있습니다. 2004년, 데이터 추출 제품인 FACT™를 미국, 인도네시아 등에 수출한 이래로 현재 약 20여 개의 해외 고객을 확보하고 있으며, 주력 제품인 TeraStream™을 비롯한 다수의 제품에 대한 영문화 작업을 완료하였고 중국, 일본 등 해외 시장에서의 현지화 작업을 진행하고 있습니다. 2011년 12월에는 중국법인을 설립하여 현지 마케팅 및 영업 활동을 강화하고 있습니다. 일본에서는 복수의 파트너 사를 통한 현지 로컬라이징 작업 및 마케팅 협업 등 다양한 활동을 하고
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있으며, 2013년에는 1억원 미만의 적은 금액이지만 TeraStream™ 수출 계약을 성사시켜 본격적인 일본 시장 진출의 신호탄을 쏘아 올렸고, 이후 지속적으로 소규모의 매출을 발생시키고 있습니다. 미주 지역에서는 크게 가시화된 실적은 아직 없지만 현지 파트너링, 시장조사 등을 추진하고 있고 TeraStream™과 FACT™ 등 일부 제품의 수출이 꾸준히 발생하고 있습니다. 미국은 소프트웨어 개발 선진국으로서 당사의 창의적 역량을 펼칠 수 있는 좋은 무대로 생각하고 있으며, 하반기 TeraONE™ 및 데이터 거버넌스 제품을 미국 시장에 소개하는 등 적극적인 마케팅 전략을 펼쳐 현지 인지도를 높일 계획입니다. 이외에도 인도, 동남아시아 등 기타 지역에서의 영업 활동을 확대하고 있으며, 2023년이 해외 시장 본격 진출의 원년이 되는 것을 목표로 하고 있습니다.
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 회사가 본 보고서에서 미래에 발생할 것으로 예상 ·예측한 활동, 사건 또는 현상은 당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 회사의 견해를 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한, 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있으며, 이에 한하지 않습니다. 회 사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 결론적으로 본 보고서 상에 회사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 본 보고서에 기재된 예측정보는 본 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 수정할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개요 당사는 2001년 9월 13일에 설립되었으며, 주업종은 응용소프트웨어 개발 및 공급업으로 서울 서초구 사임당로 28 청호나이스빌딩 6층에 본사가 위치하고 있습니다. 당사는 2014년 6월 25일에 주권을 한국거래소가 운영하는 코넥스시장에 상장한 공개법인 입니다. 본 보고서 제출일 현재 자본금은 약 2,134백만원이며, 대표이사 이영상 외 특수관계인이 65.41%의 지분을 보유하고 있습니다. 당사는 데이터통합 및 빅데이터 분석 플랫폼, 그리고 데이터 표준관리, 데이터 품질관리, 데이터 흐름관리, 마스터데이터 매니지먼트 등의 데이터 거버넌스 솔루션을 개발하여 금융, 공공, 제조, 서비스, 교육, 의료 등에 22년 동안 꾸준히 납품하여 우리나라 기업의 데이터 분석 시스템의 수준을 높혀오고 있습니다. 그 동안 외국의 경쟁업체들이 국내용 소프트웨어 시장을 파고드는 가운데 토종기업으로서 고군분투하며 국내기업에 꼭 맞는 솔루션을 개발해 자체 기술력만으로 데이터통합 및 데이터 품질사업에서 국내 시장점유율 선두를 지키고 있는 독보적인 솔루션 기업으로 성장하였습니다. 3. 재무상태 및 영업실적 가. 재무상태 3개년 주요 재무실적> (단위 : 백만원) 항 목 2020년(제20기) 2021년(제21기) 2022년(제22기) 매출액 영업이익(손실) 당기순이익(손실) 자산총계 부채총계 차입금 합계 자본총계 영업현금흐름 투자현금흐름 재무현금흐름 상기에 언급된 상황을 종합적으로 고려해 볼 때, 현재의 추세가 유지될 경우 당사가 계속기업으로서의 영속성을 영위하는데 위협이 될 만한 부정적인 상황은 쉽게 발생하지 않을 것으로 판단됩니다. 향후 지속적인 매출처 확보를 통한 수익성 개선 및 영업확대를 통한 매출이 증가할 경우 재무구조의 안정성은 더욱 양호해 질 것으로 기대됩니다. 나. 영업실적 3개년 실적> (단위 : 백만원) 구 분 2020년(제20기) 2021년(제21기) 2022년(제22기) 매출액 매출총이익 매출총이익률 영업이익(손실) 영업이익률 법인세비용 차감전이익(손실) 법인세비용 차감전이익률 당기순이익(손실) 당기순이익률 당사의 매출액은 전년 대비 32.25% 증가한 305억원을 기록하였습니다. 4. 유동성 및 자금조달과 지출 가. 유동성 , 유동비율 및 차입금의존도> 구 분 2020년(제20기) 2021년(제21기) 2022년(제22기) 부채비율 유동비율 차입금의존도 상기에 기재된 상황을 종합적으로 고려해 볼 때, 현재의 추세가 유지될 경우 당사가 계속기업으로서의 연속성을 영위하는데 위협이 될 만한 부정적인 상황은 쉽게 발생하지 않을 것으로 판단됩니다. 향후 지속적인 매출처 확보를 통한 수익성 개선 및 영업확대를 통한 매출이 증가할 경우 재무구조의 안정성은 더욱 양호해 질 것으로 기대됩니다. 5. 부외거래 당사는 본 보고서 제출일
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현재까지 부외거래의 해당사항이 없습니다. 6. 그 밖의 투자의사결정에 필요한 사항 당사의 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항은 "Ⅲ. 재무에 관한 사항" 중 "2. 재무정보이용상의 유의점"을 참조하시기 바랍니다. 그 밖에 당사의 재무상태, 영업실적, 유동성 및 자본조달 등에 중요하게 영향을 미칠만한 환경, 규제 또는 정책 변화 등에 관한 사항은 없습니다.
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IV. 외부감사 실시내용··························· 독립된 감사인의 감사보고서 주식회사 데이터스트림즈 주주 및 이사회 귀중 감사의견 우리는 주식회사 데이터스트림즈의 재무제표를 감사하였습니다. 해당 재무제표는 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일 현재의 재무상태표, 동일로 종료되는 양 보고기간의 포괄손익계산서, 자본변동표, 현금흐름표 그리고 유의적인 회계정책의 요약을 포함한 재무제표의 주석으로 구성되어 있습니다.우리의 의견으로는 별첨된 회사의 재무제표는 회사의 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일 현재의 재무상태와 동일로 종료되는 양 보고기간의 재무성과 및 현금흐름을 한국채택국제회계기준에 따라, 중요성의 관점에서 공정하게 표시하고 있습니다. 감사의견근거 우리는 대한민국의 회계감사기준에 따라 감사를 수행하였습니다. 이 기준에 따른 우리의 책임은 이 감사보고서의 재무제표감사에 대한 감사인의 책임 단락에 기술되어 있습니다. 우리는 재무제표감사와 관련된 대한민국의 윤리적 요구사항에 따라 회사로부터 독립적이며, 그러한 요구사항에 따른 기타의 윤리적 책임들을 이행하였습니다. 우리가 입수한 감사증거가 감사의견을 위한 근거로서 충분하고 적합하다고 우리는 믿습니다. 강조사항 감사의견에 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 3에 주의를 기울여야 할 필요가 있습니다. 주석3에서 기술되어 있는 바와 같이 COVID-19로 인해 회사의 사업, 재무상태 및 경영성과에 미칠 수 있는 불확실성이 존재하며, 이로 인한 궁극적인 영향을 예측할 수 없습니다. 우리의 의견은 이 사항과 관련하여 영향을 받지 아니합니다. 재무제표에 대한 경영진과 지배기구의 책임 경영진은 한국채택국제회계기준에 따라 이 재무제표를 작성하고 공정하게 표시할 책임이 있으며, 부정이나 오류로 인한 중요한 왜곡표시가 없는 재무제표를 작성하는데 필요하다고 결정한 내부통제에 대해서도 책임이 있습니다. 경영진은 재무제표를 작성할 때, 회사의 계속기업으로서의 존속능력을 평가하고 해당되는 경우, 계속기업 관련 사항을 공시할 책임이 있습니다. 그리고 경영진이 기업을 청산하거나 영업을 중단할 의도가 없는 한, 회계의 계속기업전제의 사용에 대해서도 책임이 있습니다. 지배기구는 회사의 재무보고절차의 감시에 대한 책임이 있습니다. 재무제표감사에 대한 감사인의 책임 우리의 목적은 회사의 재무제표에 전체적으로 부정이나 오류로 인한 중요한 왜곡표시가 없는지에 대하여 합리적인 확신을 얻어 우리의 의견이 포함된 감사보고서를 발행하는데 있습니다. 합리적인 확신은 높은 수준의 확신을 의미하나, 감사기준에 따라 수행된 감사가 항상 중요한 왜곡표시를 발견한다는 것을 보장하지는 않습니다. 왜곡표시는 부정이나 오류로부터 발생할 수 있으며, 왜곡표시가 재무제표를 근거로 하는 이용자의 경제적 의사결정에 개별적으로 또는 집합적으로 영향을 미칠 것이 합리적으로 예상되면, 그 왜곡표시는 중요하다고 간주됩니다. 감사기준에 따른 감사의 일부로서 우리는 감사의 전 과정에 걸쳐 전문가적 판단을 수행하고 전문가적 의구심을 유지하고 있습니다. 또한, 우리는: ·부정이나 오류로 인한 재무제표의 중요왜곡표시위험을 식별하고 평가하며 그러한 위험에 대응하는 감사절차를 설계하고 수행합니다. 그리고 감사의견의 근거로서 충분하고 적합한 감사증거를 입수합니다. 부정은 공모, 위조, 의도적인 누락, 허위진술 또는 내부통제 무력화가 개입될 수 있기 때문에 부정으로 인한 중요한 왜곡표시를 발견하지 못할 위험은 오류로 인한 위험보다 큽니다. ·상황에 적합한 감사절차를 설계하기 위하여 감사와 관련된 내부통제를 이해합니다. 그러나 이는 내부통제의 효과성에 대한 의견을 표명하기 위한 것이 아닙니다. ·재무제표를 작성하기 위하여 경영진이 적용한 회계정책의 적합성과 경영진이 도출한 회계추정치와 관련 공시의 합리성에 대하여 평가합니다.·경영진이 사용한 회계의 계속기업전제의 적절성과, 입수한 감사증거를 근거로 계속기업으로서의 존속능력에 대하여 유의적 의문을 초래할 수 있는 사건이나, 상황과 관련된 중요한
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불확실성이 존재하는지 여부에 대하여 결론을 내립니다. 중요한 불확실성이 존재한다고 결론을 내리는 경우, 우리는 재무제표의 관련 공시에 대하여 감사보고서에 주의를 환기시키고, 이들 공시가 부적절한 경우 의견을 변형시킬 것을 요구받고 있습니다. 우리의 결론은 감사보고서일까지 입수된 감사증거에 기초하나, 미래의 사건이나 상황이 회사의 계속기업으로서 존속을 중단시킬 수 있습니다. ·공시를 포함한 재무제표의 전반적인 표시와 구조 및 내용을 평가하고, 재무제표의 기초가 되는 거래와 사건을 재무제표가 공정한 방식으로 표시하고 있는지 여부를 평가합니다. 우리는 여러 가지 사항들 중에서 계획된 감사범위와 시기 그리고 감사 중 식별된 유의적 내부통제 미비점 등 유의적인 감사의 발견사항에 대하여 지배기구와 커뮤니케이션합니다. 또한, 우리는 독립성 관련 윤리적 요구사항들을 준수하고, 우리의 독립성 문제와 관련된다고 판단되는 모든 관계와 기타사항들 및 해당되는 경우 관련 제도적 안전장치를 지배기구와 커뮤니케이션한다는 진술을 지배기구에게 제공합니다.이 감사보고서의 근거가 된 감사를 실시한 업무수행이사는 이광진입니다. 서울특별시 종로구 우정국로 48 삼 덕 회 계 법 인 대표이사 공인회계사 김 명 철 2023년 3월 29일 이 감사보고서는 감사보고서일 현재로 유효한 것입니다. 따라서 감사보고서일 이후 이 보고서를 열람하는 시점 사이에 첨부된 회사의 재무제표에 중요한 영향을 미칠 수 있는사건이나 상황이 발생할 수도 있으며 이로 인하여 이 감사보고서가 수정될 수도 있습니다. (첨부)재 무 제 표 주식회사 데이터스트림즈 제 22(당) 기 2022년 01월 01일 부터 2022년 12월 31일 까지 제 21(당) 기 2021년 01월 01일 부터 2021년 12월 31일 까지 "첨부된 재무제표는 당사가 작성한 것입니다." 주식회사 데이터스트림즈 대표이사 이영상 본점 소재지 : (도로명주소) 서울시 서초구 사임당로 28 청호나이스빌딩 6층 (전 화) 재 무 상 태 표 제22(당)기말 2022년 12월 31일 현재 제21(전)기말 2021년 12월 31일 현재 주식회사 데이터스트림즈 (단위:원) 과 목 주석 제 22(당)기말 제21(전)기말 자 산 Ⅰ.유동자산 현금및현금성자산 매출채권 계약자산 기타금융자산 당기법인세자산 당기손익-공정가치측정금융자산 기타자산 Ⅱ.비유동자산 기타금융자산 당기손익-공정가치측정금융자산 유형자산 무형자산 종속기업 및 공동기업 투자주식 이연법인세자산 자 산 총 계 부 채 Ⅰ.유동부채 매입채무 금융리스부채 기타금융부채 계약부채 당기법인세부채 기타부채 Ⅱ.비유동부채 금융리스부채 기타금융부채 장기차입금 확정급여채무 부 채 총 계 자 본 Ⅰ.자본금 Ⅱ.주식발행초과금 Ⅲ.기타자본 Ⅳ.결손금 자 본 총 계 부채및자본총계 별첨 주석 참조 포 괄 손 익 계 산 서 제22(당)기 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 제21(전)기 2021년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 주식회사 데이터스트림즈 (단위 : 원) 과 목 주석 제22(당)기 제21(전) 기 Ⅰ.매출액 Ⅱ.매출원가 Ⅲ.매출총이익 Ⅳ.판매비와관리비 대손상각비 기타판매비와관리비 Ⅴ.영업손익 Ⅵ.금융손익 이자수익 기타금융수익 금융원가 Ⅶ.기타영업외손익 종속기업투자주식손상차손 기타의대손상각비 기타영업외수익 기타영업외비용 Ⅷ.법인세비용차감전순손익 Ⅸ.법인세비용 Ⅹ.당기순이익 XI.기타포괄손익: 1.후속적으로 당기손익으로 재분류될 수 있는 항목 2.후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목 확정급여제도의 재측정요소 XII.총포괄손익 XIII.주당손익 기본주당손익 희석주당손익 별첨 주석 참조 자 본 변 동 표 제22(당)기 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 제21(전)기 2021년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 주식회사 데이터스트림즈 (단위 : 원) 과 목 주석 자본금 주식발행초과금 기타자본 이익잉여금 합계 2021.1.1(전기초) 당기순이익 기타포괄손익 확정급여제도의 재측정요소 소유주와의 거래 등 주식매입선택권의 행사 주식기준보상
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2021.12.31(전기말) 2022.1.1(당기초) 당기순이익 기타포괄손익 확정급여부채의 재측정요소 소유주와의 거래 등 주식매입선택권의 행사 주식기준보상 2022.12.31(당기말) 별첨 주석 참조 현 금 흐 름 표 제22(당)기 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 제21(전)기 2021년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 주식회사 데이터스트림즈 (단위 : 원) 구 분 주석 제22(당)기 제21(전)기