{
  "id": "05d5ca01-6395-4cda-b15f-96cb852a5e4d",
  "slug": "ref/web/blog-bizspring-co-kr/비즈스프링이-만드는-데이터센터와-ai-활용-bizspring-blog",
  "doc_type": "ref",
  "title": "비즈스프링이 만드는 데이터센터와 AI 활용 - BizSpring BLOG",
  "title_en": null,
  "one_liner": "비즈스프링이 만드는 데이터센터와 AI 활용 2020년 09월 08일 2023년 04월 14일 테크 9월 2일 과학기술정보 통신부에서 디지털 뉴딜 정책 사업을 발표했습니다. 이번 디지털 뉴딜의 핵심은 ‘데이터 댐’ 을 구축하여 공공과 민간에서 생성/수집되는 데이터들을 모으고, 표준",
  "summary_bullets": [
    "비즈스프링은 정부 디지털 뉴딜 정책의 'AI바우처' 사업에 데이터 가공 및 AI 솔루션 공급기업으로 선정되었습니다.",
    "마케팅 에이전시 파트너사와 함께 광고/매체/소재 학습 데이터와 오디언스 행동 학습 데이터로 구성된 AI 학습용 데이터 센터를 구축합니다.",
    "구축된 데이터를 기반으로 오디언스 타겟팅, ROAS 맞춘 예산 예측, 전환 성과 예측 등의 AI 활용이 가능합니다.",
    "광고 매체·소재 데이터와 오디언스 행동 데이터를 각각 자체 데이터 저장소에 나누어 보관하는 구조를 갖춥니다.",
    "AI 알고리즘을 통해 마케터가 데이터 취합과 인사이트 도출에 쓰는 시간을 줄이고 전략 수립에 집중하도록 돕는 데이터 기반 의사결정 프로세스를 지향합니다."
  ],
  "body_md": "# 비즈스프링이 만드는 데이터센터와 AI 활용\n\n2020년 09월 08일 2023년 04월 14일\n테크\n\n9월 2일 과학기술정보 통신부에서 디지털 뉴딜 정책 사업을 발표했습니다.\n이번 디지털 뉴딜의 핵심은 ‘데이터 댐’ 을 구축하여 공공과 민간에서 생성/수집되는 데이터들을 모으고,\n표준화 및 가공/활용하여 AI/ML을 만들어 비즈니스에 혁신을 이루는 것입니다.\n\n비즈스프링이 디지털 뉴딜 정책 사업에 데이터 가공 및 AI 솔루션 공급기업으로 선정되어,\n다양한 분야의 중소/벤처 기업이 자사제품이나 서비스에 AI를 도입해\n기업 경쟁력을 강화 시키기 위한 ‘AI바우처’ 사업에 참여하게 되었습니다.\n\n이번 프로젝트를 통해 만들어갈 데이터 센터와 AI 활용에 대한 이야기를 해보고자 합니다.\n\nAI/ML 를 통한 비즈니스 혁신을 원하는 마케팅 에이전시 파트너사와 함께하고 있는데요,\n파트너사의 데이터를 기반으로 비즈스프링은 AI 학습용 데이터 센터 를 만들게 됩니다.\n\n1. 광고/매체/소재에 대한 학습 데이터 셋 구축\n2. 오디언스 행동에 대한 학습 데이터 셋 구축\n\n이렇게 구축된 데이터 센터는\n기존의 로그분석 데이터와 광고 성과 데이터를 수집하여 성과 보고용으로 사용하던 차원을 넘어,\n이전에 경험하지 못했던 데이터의 스케일과 깊이 있는 분석을 위한 전략 선택 그리고 그에 따른 마케팅의 기반 이 됩니다.\n\n구축된 학습 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 통해 아래와 같은 활동들을 계획하고 실행할 수 있습니다.\n\n1. 광고의 목적과 전략에 맞는 오디언스를 찾아내고, 정확한 메시지 전달\n2. 광고 매체와 소재에 대한 목표 ROAS에 맞춘 적정 캠페인 예산의 예측\n3. 특정 오디언스의 행동 데이터를 기반으로 한 전환 성과 예측\n\n비즈스프링이 마케팅 에이전시 파트너사와 함께 구축하게 될 데이터센터에 보관할 데이터는 크게 2가지로 구성됩니다.\n\n첫째 , 수없이 계획/실행하게 되는 광고 매체와 소재들에 대한 데이터\n– 그 동안은 마케터 개개인의 엑셀 파일로만 존재하던 데이터(많은 경우 노출 데이터는 매체만,\n전환 데이터는 광고주만, 대행사는 비용 데이터를 각각 보거나 또는 버렸던 데이터들) – 를\n광고 대행사 자체 데이터 저장소에 쌓습니다.\n\n둘째 , 광고의 영향을 받았던 오디언스들의 행동데이터 라 불리는 데이터\n– 그 동안은 오디언스 개개인의 광고 반응을 알지 못했던 미지의 데이터–\n예를 들면, 비식별 오디언스의 광고에 대한 노출 대비 클릭에 따른 반응, 소재에 대한 반응,\n광고주 사이트에서의 전환율, 관심사 등의 데이터들을 오디언스 데이터 저장소에 보관합니다.\n\n이렇게 광고 집행에 대한 데이터와 오디언스의 행동데이터들을 마케팅 에이전시의 자체 데이터 저장소에 보관합니다.\n\n그렇다면 이렇게 잘 쌓은 데이터를 기반으로 어떤 마케팅 활동을 할 수 있을까요?\n\n현재도 많은 마케터들은 엑셀의 데이터들을 토대로\n[ 성과 확인 → 문제점/이슈 정의 → 광고 전략을 수정 → 실행 ] 의 과정을 거쳐 업무를 진행하고 있는데요.\nAI 알고리즘이 데이터 센터에 저장된 방대한 데이터를 토대로 더 쉽게 더 많은 문제점과 이슈를 발견 하도록 도와주고,\n변화를 예측할 수 있는 모델과 예상 결과 들을 볼 수 있게 해줍니다.\n또, 과거에 집행된 광고/오디언스의 데이터를 기반으로 어떠한 인과관계가 있는지 를 알아낼 수 있고,\n미래에 집행하게 될 광고/오디언스의 성과를 예측하여 선제적으로 대응 할 수 있기도 합니다.\n\n결국, 마케터들은 AI솔루션을 통해 광고 데이터를 취합하는 시간과 인사이트 찾기 위해 매크로를 만드는 시간을 절약하여,\n추천받은 인과관계를 해석해 다음 전략을 선택하고 계획하는데 집중하게 됩니다.\n\n비즈스프링은 이번 프로젝트를 진행하면서 데이터를 기반으로 한 의사결정 프로세스를 만들고자 합니다.\n마케팅 목표를 명확하게 이해하고 공유되어 팀-마케터와 전략/전술의 설정-보고에 이르는 전 과정에서\n데이터를 기반으로 적용할 수 있도록 함께 방법을 찾아 갈 것입니다.\n\n## Related Posts via Categories\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\nAI 시대, 데이터도 설명이 필요합니다\nMCP 클라이언트는 Authorization Server를 어떻게 찾는가: 공식 MCP TypeScript SDK와 VS Code 구현 비교\nRAG 시대의 GEO: AI가 콘텐츠를 읽는 방식과 스키마의 진짜 역할\nAI 에이전트로 웹 데이터 수집 가능 여부 자동 검증하기\nGA4 Intraday 실시간 테이블, 대시보드 원천 데이터로 바로 사용할 수 있을까?\n워크플로우 오케스트레이션 플랫폼 Temporal 알아보기\niOS 14.5부터 GA4까지, 환경 변화가 가져온 업무 폭증을 해결하는 실무 전략은…?\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n\nGEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우\n\n(해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다.\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\n\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\n\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\n\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\n\n출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%85%8c%ed%81%ac/%eb%b9%84%ec%a6%88%ec%8a%a4%ed%94%84%eb%a7%81-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%84%bc%ed%84%b0-ai/",
  "related_slugs": [],
  "faq": [
    {
      "a": "정부의 디지털 뉴딜 정책 중 'AI바우처' 사업에 데이터 가공 및 AI 솔루션 공급기업으로 선정되어, 마케팅 에이전시 파트너사와 함께 AI 학습용 데이터 센터를 구축하는 역할을 맡았습니다.",
      "q": "비즈스프링은 이 프로젝트에서 어떤 역할을 맡았나요?"
    },
    {
      "a": "크게 두 가지로, 광고 매체와 소재에 대한 데이터(노출·전환·비용 등)와 오디언스의 행동 데이터(클릭 반응, 소재 반응, 전환율, 관심사 등)가 각각의 저장소에 보관됩니다.",
      "q": "데이터 센터에는 어떤 데이터가 저장되나요?"
    },
    {
      "a": "광고 목적에 맞는 오디언스를 찾아 정확한 메시지를 전달하거나, 목표 ROAS에 맞춘 캠페인 예산을 예측하고, 특정 오디언스의 행동 데이터로 전환 성과를 예측하는 활동이 가능합니다.",
      "q": "이 데이터 센터를 활용해 어떤 마케팅 활동이 가능한가요?"
    },
    {
      "a": "기존에는 성과 확인, 문제 정의, 전략 수정, 실행의 과정을 수작업으로 진행했지만, AI가 방대한 데이터에서 문제점과 인과관계를 더 쉽게 찾아주어 마케터는 전략 선택과 계획에 더 집중할 수 있게 됩니다.",
      "q": "AI 도입이 마케터의 업무 방식에 어떤 변화를 주나요?"
    },
    {
      "a": "마케팅 목표가 팀 전체에 명확히 공유되고, 전략 설정부터 보고까지 전 과정에서 데이터를 기반으로 의사결정할 수 있는 프로세스를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.",
      "q": "비즈스프링이 이 프로젝트를 통해 궁극적으로 만들고자 하는 것은 무엇인가요?"
    }
  ],
  "jsonld": null,
  "keywords": [],
  "source_id": "https://blog.bizspring.co.kr/%ed%85%8c%ed%81%ac/%eb%b9%84%ec%a6%88%ec%8a%a4%ed%94%84%eb%a7%81-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%84%bc%ed%84%b0-ai/",
  "video_url": null,
  "duration_sec": null,
  "thumbnail_url": null,
  "image_url": null,
  "caption": null,
  "solution_slug": null,
  "captured_at": null,
  "width": null,
  "height": null,
  "created_at": "2026-09-06T11:11:02.070275+00:00",
  "updated_at": "2026-09-06T11:11:02.070275+00:00",
  "visibility": "public",
  "source_stage": "1",
  "anonymized": true,
  "source_key": "web-blog",
  "origin": "ingest",
  "locked": false,
  "locked_by": null,
  "locked_at": null,
  "gate_state": {
    "g1": {
      "hits": [],
      "pass": true
    },
    "g2": {
      "pass": true,
      "total": 41,
      "issues": [
        "다른 문서와 겹치는 말이 대부분입니다",
        "과장·공허한 표현 1회: 다양한",
        "소제목이 3개 미만이라 발췌 단위가 없습니다"
      ],
      "applies": true
    },
    "g3": {
      "pass": true,
      "required": false
    },
    "stage": "1",
    "decided_at": "2026-09-12T15:57:48.364Z"
  },
  "raw_id": "fe7eb670-cf2f-462a-9250-e9a25b36911e",
  "search_text": "비즈스프링이 만드는 데이터센터와 AI 활용 - BizSpring BLOG  비즈스프링이 만드는 데이터센터와 AI 활용 2020년 09월 08일 2023년 04월 14일 테크 9월 2일 과학기술정보 통신부에서 디지털 뉴딜 정책 사업을 발표했습니다. 이번 디지털 뉴딜의 핵심은 ‘데이터 댐’ 을 구축하여 공공과 민간에서 생성/수집되는 데이터들을 모으고, 표준  # 비즈스프링이 만드는 데이터센터와 AI 활용\n\n2020년 09월 08일 2023년 04월 14일\n테크\n\n9월 2일 과학기술정보 통신부에서 디지털 뉴딜 정책 사업을 발표했습니다.\n이번 디지털 뉴딜의 핵심은 ‘데이터 댐’ 을 구축하여 공공과 민간에서 생성/수집되는 데이터들을 모으고,\n표준화 및 가공/활용하여 AI/ML을 만들어 비즈니스에 혁신을 이루는 것입니다.\n\n비즈스프링이 디지털 뉴딜 정책 사업에 데이터 가공 및 AI 솔루션 공급기업으로 선정되어,\n다양한 분야의 중소/벤처 기업이 자사제품이나 서비스에 AI를 도입해\n기업 경쟁력을 강화 시키기 위한 ‘AI바우처’ 사업에 참여하게 되었습니다.\n\n이번 프로젝트를 통해 만들어갈 데이터 센터와 AI 활용에 대한 이야기를 해보고자 합니다.\n\nAI/ML 를 통한 비즈니스 혁신을 원하는 마케팅 에이전시 파트너사와 함께하고 있는데요,\n파트너사의 데이터를 기반으로 비즈스프링은 AI 학습용 데이터 센터 를 만들게 됩니다.\n\n1. 광고/매체/소재에 대한 학습 데이터 셋 구축\n2. 오디언스 행동에 대한 학습 데이터 셋 구축\n\n이렇게 구축된 데이터 센터는\n기존의 로그분석 데이터와 광고 성과 데이터를 수집하여 성과 보고용으로 사용하던 차원을 넘어,\n이전에 경험하지 못했던 데이터의 스케일과 깊이 있는 분석을 위한 전략 선택 그리고 그에 따른 마케팅의 기반 이 됩니다.\n\n구축된 학습 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 통해 아래와 같은 활동들을 계획하고 실행할 수 있습니다.\n\n1. 광고의 목적과 전략에 맞는 오디언스를 찾아내고, 정확한 메시지 전달\n2. 광고 매체와 소재에 대한 목표 ROAS에 맞춘 적정 캠페인 예산의 예측\n3. 특정 오디언스의 행동 데이터를 기반으로 한 전환 성과 예측\n\n비즈스프링이 마케팅 에이전시 파트너사와 함께 구축하게 될 데이터센터에 보관할 데이터는 크게 2가지로 구성됩니다.\n\n첫째 , 수없이 계획/실행하게 되는 광고 매체와 소재들에 대한 데이터\n– 그 동안은 마케터 개개인의 엑셀 파일로만 존재하던 데이터(많은 경우 노출 데이터는 매체만,\n전환 데이터는 광고주만, 대행사는 비용 데이터를 각각 보거나 또는 버렸던 데이터들) – 를\n광고 대행사 자체 데이터 저장소에 쌓습니다.\n\n둘째 , 광고의 영향을 받았던 오디언스들의 행동데이터 라 불리는 데이터\n– 그 동안은 오디언스 개개인의 광고 반응을 알지 못했던 미지의 데이터–\n예를 들면, 비식별 오디언스의 광고에 대한 노출 대비 클릭에 따른 반응, 소재에 대한 반응,\n광고주 사이트에서의 전환율, 관심사 등의 데이터들을 오디언스 데이터 저장소에 보관합니다.\n\n이렇게 광고 집행에 대한 데이터와 오디언스의 행동데이터들을 마케팅 에이전시의 자체 데이터 저장소에 보관합니다.\n\n그렇다면 이렇게 잘 쌓은 데이터를 기반으로 어떤 마케팅 활동을 할 수 있을까요?\n\n현재도 많은 마케터들은 엑셀의 데이터들을 토대로\n[ 성과 확인 → 문제점/이슈 정의 → 광고 전략을 수정 → 실행 ] 의 과정을 거쳐 업무를 진행하고 있는데요.\nAI 알고리즘이 데이터 센터에 저장된 방대한 데이터를 토대로 더 쉽게 더 많은 문제점과 이슈를 발견 하도록 도와주고,\n변화를 예측할 수 있는 모델과 예상 결과 들을 볼 수 있게 해줍니다.\n또, 과거에 집행된 광고/오디언스의 데이터를 기반으로 어떠한 인과관계가 있는지 를 알아낼 수 있고,\n미래에 집행하게 될 광고/오디언스의 성과를 예측하여 선제적으로 대응 할 수 있기도 합니다.\n\n결국, 마케터들은 AI솔루션을 통해 광고 데이터를 취합하는 시간과 인사이트 찾기 위해 매크로를 만드는 시간을 절약하여,\n추천받은 인과관계를 해석해 다음 전략을 선택하고 계획하는데 집중하게 됩니다.\n\n비즈스프링은 이번 프로젝트를 진행하면서 데이터를 기반으로 한 의사결정 프로세스를 만들고자 합니다.\n마케팅 목표를 명확하게 이해하고 공유되어 팀-마케터와 전략/전술의 설정-보고에 이르는 전 과정에서\n데이터를 기반으로 적용할 수 있도록 함께 방법을 찾아 갈 것입니다.\n\n## Related Posts via Categories\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\nAI 시대, 데이터도 설명이 필요합니다\nMCP 클라이언트는 Authorization Server를 어떻게 찾는가: 공식 MCP TypeScript SDK와 VS Code 구현 비교\nRAG 시대의 GEO: AI가 콘텐츠를 읽는 방식과 스키마의 진짜 역할\nAI 에이전트로 웹 데이터 수집 가능 여부 자동 검증하기\nGA4 Intraday 실시간 테이블, 대시보드 원천 데이터로 바로 사용할 수 있을까?\n워크플로우 오케스트레이션 플랫폼 Temporal 알아보기\niOS 14.5부터 GA4까지, 환경 변화가 가져온 업무 폭증을 해결하는 실무 전략은…?\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n\nGEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우\n\n(해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다.\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\n\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\n\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\n\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\n\n출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%85%8c%ed%81%ac/%eb%b9%84%ec%a6%88%ec%8a%a4%ed%94%84%eb%a7%81-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%84%bc%ed%84%b0-ai/",
  "embedding": null,
  "embedded_at": null,
  "embedding_hash": null,
  "map_x": null,
  "map_y": null,
  "backlinks": [],
  "html_url": "https://bizspring.ai/kb/ref/web/blog-bizspring-co-kr/비즈스프링이-만드는-데이터센터와-ai-활용-bizspring-blog",
  "markdown_url": "https://bizspring.ai/kb/ref/web/blog-bizspring-co-kr/비즈스프링이-만드는-데이터센터와-ai-활용-bizspring-blog.md"
}