비투엔 분기보고서 (2024.03)
1. 사업의 개요

※ 전문용어 해설

용어	정의

빅데이터
(BigData)	빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 규모의 데이터를 의미하며 3가지 주요 특징을 지님
- Volume: 큰 규모의 데이터
- Variety: 다양한 종류
- Velocity: 빠른 데이터 수집 속도

AI	인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

DBMS	데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)
데이터베이스를 관리하며 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공유하며 사용할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어

4차산업	정보, 의료, 교육, 서비스 산업 등 지식 집약적 산업을 총칭

4차산업혁명	인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행차, 가상현실(VR) 등이 주도하는 차세대 산업혁명

사물인터넷
(IoT)	인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스

메타데이터
(metadata)	데이터에 대한 데이터로, 정보를 효율적으로 찾기 위해 데이터의 유형과 속성을 설명한 데이터를 의미함

데이터 거버넌스	기업에서 사용하는 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성을 관리하기 위한 정책과 프로세스를 포함한 통합 관리 체계

데이터 분석	유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정으로 의사 결정을 더 과학적으로 만들어주고 비즈니스를 효율적으로 할 수 있도록 지원

데이터아키텍처
(DA)	데이터 측면에서 정보 시스템을 처음부터 끝까지 조망하여 시스템의 본질인 데이터를 체계적, 구조적으로 관리하고 설계하는 전 과정. 기업의 핵심 자산인 데이터를 전사적 관점에서 구조적으로 조망하고 리모델링한다는 것을 목표로, 데이터에 관한 모든 계층을 총망라해서 객관적이고 구체적인 접근 방법을 명시한 체계적인 방법론이며, 기존의 데이터 모델링을 포함한 포괄적인 개념

데이터품질관리
(DQ)	정보시스템이 데이터를 수집, 생성, 활용하는 과정에서 데이터 품질의 신뢰도를 향상시키기 위한 체계적인 정책과 절차 및 활동을 의미

DBMS성능 튜닝	데이터베이스 자체나 데이터베이스를 이용하는 응용 프로그램의 조정을 통해 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키는 작업

데이터웨어하우스	정보(Data)와 창고(Warehouse)의 합성어로 기업의 정보 자산을 효율적으로 활용하기 위해 데이터의 시계열적 축적과 통합을 통해 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템 및 방법론

데이터레이크	다양한 포맷의 원시 데이터 저장소로 정형, 비정형 구분없이 모든 원시 데이터 (raw data)를 저장할 수 있는 저장소

데이터 이행	기존 시스템의 현행 데이터를 추출, 변환하여 신규 시스템으로 적재하는 방법론 및 활동

기술아키텍처
(TA)	Technical Architecture로 비즈니스, 데이터, 어플리케이션 아키텍처를 지원하는데 필요한 정보기술 인프라 요소 및 구조 그리고 이들 간의 관계를 표현한 아키텍처를 의미

응용아키텍처
(AA)	Application Architecture는 비즈니스와 정보기술의 연결고리 역할을 위해 존재하는 것으로, 어플리케이션이 지원하는 업무를 명확히 하며, 그 업무를 수행하기 위한 프로세스와 기능 정의를 의미

BPR/ISP	BPR(Business Process Reengineering)은 기업의 활동과 업무 흐름을 분석하고 최적화하는 것으로, 반복적이고 불필요한 과정을 제거하고 통합하여 재설계하는 경영혁신기법을 의미
ISP(Information Strategy Planning)은 정보시스템 구축에 대한 현황의 파악과 목표를 정립하여 달성하기 위한 계획을 상세화하는 활동을 의미

시스템통합	기업들의 경영목표를 달성하기 위해 정보 시스템의 기획부터 개발, 설치, 운영, 유지보수에 이르는 전 과정에 대해 최적의 정보시스템을 구축하는 종합 서비스

DQMAC	Data Quality Management Assurance Consulting
DQMAC는 비투엔이 제공하는 서비스로 고객사에서 운용되고 있는 데이터베이스의 안정적인 운용을 보장하는 주문형 종합 보장 컨설팅 서비스를 의미
고객이 원하는 시간에 요구되는 기술적 도전을 비투엔의 기술요소를 조합하여 고객의 환경에 최적화된 서비스를 제공받을 수 있음

SDQ
(Smart Data Quality)	비투엔이 개발한 데이터 품질관리솔루션으로 데이터 품질 진단 및 개선 프로세스 지원, 데이터 품질 현황에 대한 직관적인 시각화를 지원. 공공데이터품질수준평가를 위한 공식 품질관리 솔루션으로 활용

SMETA
(Smart Metadata)	비투엔이 개발한 데이터의 메타정보를 통합관리하는 솔루션으로 데이터 표준, 데이터 구조, 데이터 변경 영향 등에 대한 정보를 제공하여 데이터 자산에 대한 투명성 제공

SFLOW
(Smart Data Integration)	비투엔이 개발한 데이터 수집 및 통합을 위한 솔루션으로 기업 내/외부의 다양한 유형의 데이터를 쉽고 빠르게 수집하고, 업무시스템 및 데이터 분석시스템에 제공

가. 회사의 현황(1) 사업 개황

4차산업 시대에 ‘데이터’란 단순히 ‘정보’로서의 가치가 아니라 기업의 미래, 사람의 미래를 인도해주고, 변화시킬 수 있는 전략적 도구로서 가치를 지니고 있습니다. 즉 4차 산업혁명과 지능화 시대에 데이터는 무한한 가치를 지닌 소재이며, 모든 분야에서 생존과 성장을 위한 핵심 전략 자산입니다.

따라서 세계 각국은 데이터 개방 활성화를 위한 기술·제도 강화에 총력을 기울이고 있으며, 데이터와 데이터 가공기술은 곧 국가 경쟁력이 되어 데이터 경제라는 말이 무색하지 않게 되었습니다. 데이터 산업 시장 규모는 2018년 기준 약 15조원으로 2010년 이후 연평균 7.3% 성장하고 있는 상황에서 2020년 데이터 3법 통과와 함께 데이터를 활용한 다양한 기술이 도약을 준비하고 있습니다.

당사는 고객이 원하는 '전략 자산으로서의 데이터가 될 수 있도록 데이터 전략수립, 빅데이터 시스템 설계 및 구축, 고품질 데이터의 안전한 활용을 위한 데이터 품질관리와 거버넌스 정책 수립, AI/ML 분석 기법을 활용한 데이터 가치발굴과 같은 컨설팅 및 구축 서비스를 수행하는 기업입니다. 동사는 2004년 설립 이후 약 17년간 500개 이상의 프로젝트를 수행하면서 다양한 업종에 대한 이해를 바탕으로 업계 선두 데이터 컨설팅 기업으로 인지도와 전문성을 확보하였습니다.

더불어 2016년부터 전문 역량과 경험을 집적한 데이터 솔루션을 출시하여 컨설팅 서비스의 고도화와 수익성 확대의 기반을 마련하였습니다. 동사의 데이터 품질관리 솔루션인 SDQ는 2018년 이후 정부기관 및 지자체, 공공기관의 고품질 데이터 개방을 위한 공공데이터품질평가의 공식 솔루션으로 활용되고 있습니다. 2019년 이후 SDQ를 비롯한 자사 솔루션의 매출은 비약적으로 성장하고 있으며 데이터 포탈 등 새로운 기능을 추가하여 통합 데이터 거버넌스 Suite로 개발 중입니다.

당사는 향후 컨설팅 역량과 솔루션 기능을 결합하여 비정형 빅데이터 분석 및 품질관리를 지원하는 빅데이터 거버넌스 플랫폼 사업을 추진 중이며, AI학습데이터 수집 및 품질관리 플랫폼, 클라우드 기반 분석 플랫폼 설계 및 구축, 개인이 데이터를 주체적으로 관리하고 능동적으로 활용하는 마이데이터 분석서비스 등 다양한 응용 영역에서 데이터, 플랫폼ㆍ서비스 전반을 아우르는 역량과 솔루션 개발을 목표로 하고 있습니다

(2) 조직도

나. 산업의 현황(1) 데이터 산업 분류데이터산업은 데이터의 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산 제공하는 산업으로 정의됩니다. 데이터의 생명주기(또는 가치사슬) 상에 나타난 데이터와 관련된 제반 활동을 포함해 데이터로부터 가치가 창출되는 일련의 모든 과정, 이와 연관된 활동을 포함합니다.

이러한 정의에 따라 데이터산업의 비즈니스 유형은 크게 데이터와 관련한 제품을 판매하거나 기술을 제공하는 데이터 솔루션, 데이터구축, 데이터컨설팅 비즈니스와 데이터를 판매하거나 이를 기반으로 정보제공 및 분석서비스를 제공하는 데이터 서비스 비즈니스로 구분할 수 있습니다.

동사는 현재 데이터 컨설팅과 데이터 솔루션 부문을 주요 목표 시장으로 영업활동을 펼치고 있으며, 이 외 데이터 서비스 영역으로 넓혀갈 계획입니다.

[ 데이터 산업 범위 ]

구분	비즈니스 유형	비고

데이터 솔루션	- DBMS, 데이터 수집, 데이터모델링, 데이터분석, 검색엔진, 데이터품질, 데이터통합, 데이터보안, 빅데이터플랫폼 등 데이터 처리 및 관리 솔루션 제품을 판매하는 비즈니스를 의미하며, 주로 라이선스, 개발/커스터마이징, 유지보수를 통해 매출이 발생- 데이터산업분류 '1.데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업'에 해당하는 사업체	-

데이터구축/ 컨설팅	- DB시스템 구축, 기존 DB 정제 및 재구축을 위한 데이터이행, 데이터가공/구축 등 데이터/DB 관련 SI 용역 및 컨설팅 비즈니스를 의미하며, 구축/개발, 유지보수/운영관리, 컨설팅, 제품판매 등을 통해 매출 발생
- 데이터산업분류 '2.데이터구축 및 컨설팅업'에 해당하는 사업체	-

데이터 서비스	- 데이터/DB를 원천데이터나 분석 및 활용이 가능한 상태, 또는 수요 맞춤형 데이터/DB를 판매·중개하거나, 데이터를 가공/활용/분석해 온ㆍ오프라인(모바일, 앱 등 포함)으로 주제분야별 정보제공서비스나 분석정보제공서비스 등을 제공하는 비즈니스를 의미함
- 데이터 이용료/수수료 등의 직접매출과 광고료 등의 간접매출로 수익이 발생- 데이터산업분류 '3.데이터 판매 및 제공 서비스업'에 해당하는 사업체	-

데이터 인프라	- 데이터 기반 솔루션 구축과 서비스를 위해 반드시 필요한 하드웨어(서버, 스토리지, 네트워크 장비 등)를 직접 수요자에게 공급하거나 클라우드(IaaS, PaaS, DaaS) 비즈니스를 통해 인프라 서비스를 제공하는 비즈니스를 의미
- 데이터인프라 부문에서는 HW판매, 클라우드 구축비/이용료 등을 통한 매출 발생	-

(2) 빅데이터빅데이터가 언급되기 시작했던 2010년도 전후의 빅데이터는 기존의 정형화된 데이터를 포함하여 비정형, 반정형 형태의 데이터만을 지칭 했으므로 빅데이터는 데이터 자체가 맞지만, 지금은 데이터라는 의미에서 확장하여 데이터를 다루는 기술을 총칭한다고 할 수 있습니다.

정리해보면, 빅데이터는 빠른 속도로 생산 및 소비되는 대용량의 정형, 비정형 데이터를 효율적으로 수집 및 저장하고, 다양한 분석 기법을 활용하여 현상 파악, 예측, 의사 결정 등을 지원하기 위한 기술이라고 정의할 수 있습니다.

빅데이터 시장은 활용 시장과 솔루션 시장으로 구분되어 있으며 기본적인 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼 입니다. 이 중 가장 중요한 것은 하드웨어와 소프트웨어를 포괄할 수 있는 에코시스템을 포함한 모든 프로세스를 의미하는 플랫폼 입니다.

빅데이터는 기존 데이터 분석 개념에 대한 확장판이나 업그레이드가 아니라 데이터를 바라보는 관점이 바뀌는 패러다임의 변화로 인식할 필요가 있습니다. 이는 빅데이터에 대한 인식의 착오와 관련 기업들의 준비 부족으로 인해 시장이 붕괴될 수 있는 우려를 낳고 있어 매우 중요한 의미가 있습니다. 빅데이터 생태계는 서비스·애플리케이션 공급업체 및 빅데이터 사용자 등으로 구성되어 있습니다.

또한 빅데이터 시장은 사용자 기술을 근간으로 하고 있어 사용자의 역할이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 영향력이 매우 크다고 할 수 있습니다. 빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 사용자의 역할이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 더 크다는 점이 빅데이터 시장의 특성이라 할 수 있습니다. 다. 산업 동향

빅데이터는 미래 ICT 산업을 선도할 4차산업혁명의 핵심기술요인으로 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측하고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 또한 데이터를 생성 및 수집하는 IoT, 생성된 빅데이터를 분석하기 위한 인공지능과 직접적으로 연계되어 있습니다. 또한 현재 글로벌 차원의 다양한 빅데이터 활용 및 제품화, 산업 적용이 선진국 중심으로 이루어지고 있습니다.

빅데이터산업에서 빅데이터가 가장 크게 활용되는 분야는 사물인터넷과 인공지능 분야라 할 수 있습니다.

사물인터넷의 경우 빅데이터의 분석을 위해서는 대량의 데이터가 공급 되어지는 구조가 필요한데 사물인터넷 환경에서는 다수의 센서들로 이루어진 센서 네트워크로부터 방대한 양의 데이터가 생성되고, 사물인터넷 환경 속의 수많은 센서 네트워크에서 쏟아지는 실시간 데이터들은 빅데이터의 특징을 고스란히 갖고 있습니다. 이러한 데이터들은 빠르게 지속적으로 생성되고, 비정형 데이터이기도 하며, 수집한 데이터의 양은 매우 방대합니다. 다만, 사물인터넷 환경이 목적에 맞게 제대로 동작하기 위해서는 빅데이터에 대한 분석과 가공이 필요한데 수집된 데이터 자체만으로는 가치를 살릴 수 없고, 목적에 맞는 데이터 분석과 처리가 필요합니다. 미래사회에는 거의 모든 사물에 센서가 부탁되며, 여기에 생성되는 데이터를 어떻게 처리하느냐에 따라 해당 정보를 처리하는 기관 및 단체의 가치가 달리질 것입니다. 결론적으로 사물인터넷 환경은 필연적으로 빅데이터를 생성하며, 빅데이터 분석을 위해서는 사물인터넷을 위한 센서네트워크와 같은 데이터 생성 및 수집 체계가 필요합니다. 따라서 사물인터넷과 빅데이터는 상호 필요충분 조건하에 있다고 볼 수 있습니다.

인공지능은 빅데이터 처리 기술이 지향하는 모델은 딥러닝(Deep Learning)으로 수많은 데이터를 컴퓨터에 주입하고 해당 데이터가 의미하는 바를 스스로 해독할 수 있도록 만드는 것입니다. 빅데이터 처리를 위한 목표는 컴퓨터에 인공적 지능을 부여하는 것이라 할 수 있습니다. 이는 딥러닝을 통해 방대한 양의 데이터로부터 목적에 맞는 최적의 답안을 찾아야 하는데, 의료분야의 경우 수많은 임상실험 데이터와 환자 치료데이터를 기반으로 학습하여 사람보다 정확한 진단과 치료방안을 제시할 수도 있고, 자동차의 경우 차량 비전시스템으로부터 수집된 영상 빅데이터를 학습하여 차량 주변을 판독하고 안전하고 정확하게 차량 움직임을 제어할 수 있습니다. 이밖에도 천체 시뮬레이션, 기상예측, 유전체 돌연변이 연구 등 빅데이터를 갖는 모든 분야에 인공지능이 활용될 것입니다. 따라서 빅데이터를 학습하고 분석하여 가장 효과적인 답안제시를 위한 인공지능 기술은 필수적이라 할 수 있고 최근 빠른 정보처리를 위한 하드웨어의 성능이 올라가고 과거에 비해 상대적으로 가격이 저렴해 지면서, 많은 계산량을 필요로 하는 딥러닝 알고리즘이 기존 방식을 능가하며 그 성능을 입증하고 있습니다. 라. 시장규모 및 전망(1) 글로벌 시장 현황초고속 인터넷의 발달로 인터넷 상에서 발달하는 정보의 양은 빠르게 증가하고 있습니다. 시장조사기관 Statista의 조사에 따르면, 2018년 한 해 동안 발생한 정보량은 33제타바이트, 2010년 2제타바이트가 발생한 것에 비해 무려 16.5배나 증가하였습니다. 한편, 이는 앞으로 기하급수적으로 증가하여 2025년에는 175제타바이트로 급증할 것으로 전망됩니다.

[ 글로벌 연간 발생 정보량 ]

(단위 : 제타바이트)

출처 : Statista

2020년 '유럽 데이터 시장 모니터링 툴’에 따르면 미국은 2019년 1,849억 유로로 2018년 대비 12.7% 증가했으며, 2020년은 2,113억 유로에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 유럽연합은 2019년 835억 유로로 2018년 대비 8.1% 증가했으며, 2020년은 9.3% 증가한 913억 유로에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 최근 5개년(2016년~2020년(E)) 연평균 성장률은 미국이 13.1%, 유럽연합이 10.2%로 성장추세에 있으며, 동기간 한국의 연평균 성장률 대비 상대적으로 높게 나타나고 있습니다.

또한 글로벌 빅데이터 시장은 현재도 성장 중이며, 조사기관에 따라 차이는 있지만 공통적으로 높은 성장률을 전망하고 있습니다. 또한 2017년 기준 전세계 ITC 기업 중 15% 수준의 비중을 빅데이터 관련 기업이 차지하고 있으며, 국가별로는 미국이 48.4%, 중국 10.1%, 일본 2.4%, 한국 1.5%로 조사되고 있습니다.또한 빅데이터 시장 중 가장 큰 미국의 경우 소프트웨어 시장만 보더라도 2016년 280억 달러에서 2019년 500억 달러로 성장할 것으로 보이며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한 분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억달러에서 2027년 460억달러까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다.

[ 글로벌 빅데이터 시장 전망 ]

(단위 : 십억달러)

출처: Statistica

(2) 국내 데이터산업 시장 현황(가) 데이터 시장한국데이터산업진흥원에 따르면 데이터산업 시장규모는 2019년 전년 대비 8.3% 성장한 16조 8,582억원이며, 2020년에는 19조 2,736억원 규모로 성장할 것을 예상하고 있습니다. 2018년부터 2020년 예상치 까지 3년 연평균 증감률은 11.3%를 기록하며 지속적인 성장세를 이어 갈 것으로 조사하였습니다. [ 2010~2020년(E) 데이터산업 시장규모 ]

출처 : 데이터산업현황조사2020, 한국데이터산업진흥원

2020년의 COVID-19이라는 특수상황 속에서도 데이터산업의 성장이 두드러지게 나타난 것으로 향후 성장성도 긍정적일 것으로 전망됩니다.향후 데이터 산업 시장은 지난 3개년 연평균 성장률인 11.3%와 같이 지속적으로 성장한다면 2026년까지 36조원을 넘어설 것으로 전망하고 있습니다. [ 2020년(E) ~2026년(P) 데이터산업 시장 전망 ]

(단위 : 억원)

출처 : 데이터산업현황조사2020, 한국데이터산업진흥원

(나) 빅데이터 시장2020년 국내 빅데이터 시장규모는 1조2,133억원으로 전년 대비 35.4% 성장한 것으로 조사되고 있습니다. 2015년부터 2020년까지 연평균 증감률은 35.8%를 기록하며, 매년 지속적인 성장세를 나타내고 있는 것으로 파악되고 있습니다. 이는 2020년 COVID-19 상황을 감안하더라도 매우 높은 성장률로 향후에도 현재 추세와 같은 성장률을 보일 것을 기대할 수 있습니다. [ 2015년~2020년(E) 국내 빅데이터 시장규모 ]

출처 : 데이터산업현황조사2020, 한국데이터산업진흥원

2019년 이후 정부의 적극적인 데이터 활성화 정책 추진의 영향으로 공공시장이 지속적으로 상승하고 있으며, 민간시장에서도 빅데이터 시장규모가 전년대비 39.4%의 성장률로 크게 성장 했습니다.

데이터산업 활성화를 위한 정부의 적극적인 정책 추진 의지로 공공부문의 투자는 계속될 것으로 전망되며, 민간부문에서도 빅데이터 투자가 산업별로 확대될 것으로 예상되고 있습니다.

특히, 통신·미디어, 금융, 유통·서비스 등 이종산업간 데이터 결합, 가공을 위한 빅데이터 시스템 투자와 수요가 지속적으로 확대될 것으로 전망되고 있습니다.

[ 국내 빅데이터 시장규모 전망 ]

출처 : Knowledge Research Group 빅데이터 시장분석, 2021.02

이렇듯 국내 빅데이터 시장은 기업 및 공공기관 등 모든 산업에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있어 기업은 디지털 트랜스포메이션(DX)을 위한 노력을 지속적으로 기울이고 다양한 형태의 클라우드 환경 전환을 활발히 고려중인 것으로 나타나고 있습니다. 이를 성장 동력으로 빅데이터 및 분석 시장은 그 규모와 가능성에 있어 꾸준한 발전을 보이고 있으며, 빅데이터 기반의 고급 분석 및 인공지능 시스템 구축을 위한 데이터의 필요성 증가 요인에 의해 관련 시장은 향후 지속적인 성장이 예측됩니다.

마. 경기변동의 특성(1) 경기변동과의 관계빅데이터 시장이 성장함에 따라 그 기반이 되는 데이터품질이 중요해지고 있습니다. 데이터컨설팅은 사용자의 필요에 의해 투자가 적극적으로 집행되므로 국내 및 세계 경기변동에 영향을 일부 받게 됩니다. 현재의 데이터 산업은 전 세계적으로 공공기관뿐만 아니라 민간기업에서도 실효성 있는 데이터의 가치 평가를 위해 거래를 위한 유통 메타 및 품질 관리가 매우 중요한 이슈로 다루어지고 있습니다.

과거의 데이터산업은 기본적인 DB 구축 사업이 주를 이루었으며, 최근의 시장 흐름은 기술발전으로 인하여 인공지능, 불록체인, 빅데이터 등이 산업을 이끌고 있습니다. 축적된 데이터의 전략적 활용과 새로운 부가가치 창출을 위해서 다양한 외부데이터와의 연계에 대한 중요성이 날로 커지고 있는 상황으로 데이터 컨설팅 및 빅데이터 솔루션 시장에 대한 수요가 커질 것으로 전망하고 있습니다.(2) 계절적 요인제품의 최근 3개년 분기별 매출현황을 보면 하반기가 상반기에 비해서 매출이 많고, 1분기가 전통적으로 매출이 가장 적은 분기 입니다. 또한 동사는 수주산업으로 일반적인 상황을 비추어 볼 때 2분기와 4분기가 상대적으로 높게 나타나는 것이 일반적인 상황입니다. 이는 계절적 요인으로 동사의 주요 고객사들의 예산집행 성향에 따라 계절적인 요인에 영향을 받는 것으로 추정하고 있습니다.

바. 경쟁요소(1) 경쟁 현황데이터 산업의 고객은 아직 공공기관과 대기업 위주의 시장으로 편성되어 있습니다. 또한 데이터 산업의 역사가 길지 않은 탓에 동사의 주력사업인 데이터 및 빅데이터 관련 컨설팅 부문이나 데이터 솔루션 부문 모두 시장이 무르익지 않은 시장으로 판단되며, 여러 기업이 해당 산업에 포진해 있지만, 산업 특성상 기술력이 뛰어나고 업력은 오래 되었지만 무르익지 않은 시장으로 인해 성장 단계에 있는 회사들이 경쟁하고 있습니다.(2) 비교우위 사항당사는 업종별 최상위 기업과 대규모 공공부처 기관의 정보시스템 구축 시 데이터 영역을 총괄 수행한 다수 사례를 보유하고 있으며 뛰어난 업무 성과로 한번 인연을 맺은 고객으로부터 경우 지속해서 사업 참여를 요청받고 있습니다.또한, 당사는 신규 사업 영역에 대해서도 차별화된 경쟁력을 보유하고 있습니다. 신규 사업 영역 중 하나인 '인공지능 학습데이터 구축 및 품질관리' 영역은 국내 최고의 컨설팅 경험과 솔루션을 보유하고 있으며 170여개 학습데이터에 대해 구문적 정확성과 통계적 다양성을 점검하고, 인공지능학습데이터 품질점검 솔루션은 동사가 선도적으로 개발한 것으로 컨설팅 경험과 솔루션 기술이 융합된 기술력은 경쟁업체 대비 월등하게 비교우위에 있다고 할 수 있습니다.