비아이매트릭스 주식 주가 목표 차트 시세 공시 거래소 추천주 전망 및 기업 분석 배당금 수익률

 

비아이매트릭스 주식 주가 목표 차트 시세 공시 거래소 추천주 전망 및 기업 분석 배당금 수익률

 

1. 사업의 개요


가. 당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 필요한 용어에 대한 참고 해설은 다음과 같습니다.

명칭

설명

AI

(Artificial Intelligence)

인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학

BI

(Business Intelligence)

조직 내부와 외부에서 발생하는 데이터를 수집, 분석, 변환하여 조직의 의사결정에 활용하는 기술 및 방법론

ChatGPT

OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 챗봇으로 대화의 문맥을 기억하고 논리적 답을 제시할 수 있도록 학습됨

CI/CD

(Continuous Integration/Continuous Delivery)

어플리케이션 개발단계를 자동화하여 어플리케이션을 더욱 짧은 주기로 고객에게 제공하는 방법으로 지속적인 통합-제공-배포를 의미

Consensus Plan

합의 계획, 합의된 수요 계획에서 최대한의 가치를 얻기 위하여 수요계획과 사업계획 간의 격차를 분석하고 해결하기 위한 계획

CRUD

컴퓨터 소프트웨어가 가지는 기본적인 데이터 처리 기능인 Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제)를 묶어서 일컫는 말

DB봇

(DB Bot)

코딩없이 데이터 생성 및 데이터 변환을 처리하는 기술

Domain Knowledge

특정 분야의 전문지식

DP

(Demand Planning)

수요계획, 어떤 제품의 미래 수요예측 혹은 계획으로 이를 바탕으로 생산계획을 확정함

EPA

(Excel Process Automation)

수작업 엑셀 업무를 자동화 해주는 기능

ETL

DataWarehouse에 저장할 데이터를 추출(Extract), 전송(Transform), 저장(Load)하는 엔진

FP

(Factory Planning)

생산 계획, 자재의 가용 시기, 공정별, 기간별 생산능력 등을 고려한 계획 수립

HTML

(Hypertext Markup Language)

웹 문서를 만들기 위하여 사용하는 기본적인 웹 언어의 한 종류

HTML5

HTML 5는 별도 프로그램을 깔지 않아도 인터넷 브라우저상에서 화려한 그래픽 효과를 구현하며, 음악ㆍ동영상을 자유롭게 감상할 수 있는 마크업 언어

I/O

(Input-Output)

데이터의 입려과 출력을 이르는 말

OLAP

(On-Line Analytical Processing)

사용자가 대용량 데이터를 쉽고 다양한 관점에서 추출 및 분석할 수
있도록 지원

OLTP

(On-Line Transaction Processing)

호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말 간의 처리 형태의 하나. 여러 단말에서 보내온 메시지에 따라 호스트 컴퓨터가 데이터 베이스를 액세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태를 말한다. 데이터 베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱을 의미

PMS

(Project Management System)

산업계에서 대규모 프로젝트를 관리하기 위한 프로그램. 각 작업의 네트워크 관리, 비용 관리, 자원 할당의 관리, 보고 처리 등의 기능 보유

PPDM 

(PPalli PPalli Development Method)

애자일 방법론의 일환으로, 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 적응하고 빠르게 대응하기 위해 개발된 개발 방법론

Process봇

RPA처럼 수행되며 복잡한 업무Logic이나 Process를 처리하는 기술

SaaS

(Software-as-a-Service)

소프트웨어의 여러 기능 중에서 사용자가 필요로 하는 서비스만 이용 가능하도록 한 소프트웨어로 기능을 빌려쓰는 모델이라는 점에서 라이선스 모델과 구별됨

SCM

(supply chain management)

공급망 관리. 제품의 생산과 유통 과정을 하나의 통합망으로 관리하는 경영전략시스템

SQL

(Structured query Ianguage)

데이터베이스를 사용할 때, 데이터베이스에 접근할 수 있는 데이터베이스 하부 언어

SW로봇

Web 프로그램 개발에 필요한 화면생성, SQL, JAVA, Script Coding 등의 반복적인 작업을 자동화하는 소프트웨어 기술

MP

(Master Planning)

총괄 관리, 일상적인 생산활동을 총괄적으로 조정하는 것, 일일생산일정이나 재고관리 등이 포함됨

UI

(User Interface)

휴대폰, 컴퓨터, 내비게이션 등 디지털 기기를 작동시키는 명령어나 기법을 포함하는 사용자 환경을 뜻한다. 이용자들이 IT기기를 구동하기 위해서 접촉하는 매개체로 컴퓨터를 조작할 때 나타나는 이른바 아이콘이나 텍스트 형태 구동화면

UI봇

화면을 쉽게 디자인하고 함수와 Web Component를 연계하는 기술

UX

(User Experience)

사용자가 어떤 시스템, 제품, 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 지각과 반응, 행동 등 총체적 경험

강화학습

(Reinforcement learning)

현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것

공공데이터

데이터베이스, 전자화된 파일 등 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리된 자료 또는 정보

그래픽 사용자 인터페이스

(GUI)

용자가 컴퓨터와 정보를 교환할 때, 그래픽을 통해 작업할 수 있는 환경

그리드

(Grid)

행과 열로 이루어진 이차원 데이터 테이블

대시보드

(Dashboard)

조직, 부서 또는 특정 프로세스의 전반적인 웰빙에 대한 인사이트를 얻기 위해 많은 기업에서 데이터를 추적하고 분석하고 표시할 때 사용하는 도구

데브옵스
(DevOps)

소프트웨어 개발 방법론의 하나로, 개발(development)과 운영(operation)을 결합한 혼성어

데이터 마이닝

(Date Mining)

데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정

데이터 마트

(Data Mart)

데이터베이스 형태로 갖고 있는 다양한 정보를 사용자의 요구 항목에 따라 체계적으로 분석하여 기업의 경영 활동을 돕기 위한 시스템

데이터 분석

(Data Analysis)

유용한 정보를 발굴하고 결론적인 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정

데이터 웨어하우스

(Data Warehouse)

사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여, 다양한 운영 시스템에서 추출, 변환, 통합되고 요약된 데이터베이스

데이터베이스

(DB, Data Base)

여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합

데이터베이스 관리 시스템

(DBMS, DataBase Management System)

데이터를 효과적으로 이용할 수 있도록 정리·보관하기 위한 기본 소프트웨어

드래그 앤 드롭
(Drag-and-Drop)

그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하는 시스템에서, 마우스를 사용하여 하나의 프로그램에 존재하는 아이템을 선택한 후, 마우스 끌기 작업(드래그)에 따라 프로그램의 다른 위치 또는 다른 프로그램으로 마우스를 이동한 다음에 마우스의 버튼에서 손을 뗌으로써 아이템을 이동시키는 방법

디브레인

(dBrain)

중앙행정기관과 지방자치단체에서 이용하는 전자 회계 관리 시스템

디지털 전환

(DX/DT, Digital Transformation)

일반적으로 기업에서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 플랫폼으로 구축·활용하여 기존 전통적인 운영 방식과 서비스 등을 혁신하는 것을 의미

딥러닝

(Deep Learning)

컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술

로봇 프로세스 자동화 (RPA)

로보틱 처리 자동화(RPA)는 로봇이나 소프트웨어(SW) 등으로 비즈니스, 노동 등 업무를 실행하는 기술

로우코드 

(Low-code)

소프트웨어 개발을 위한 플랫폼이나 도구를 통해, 전문적인 프로그래밍 지식이나 코딩 능력이 없는 사용자들도 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하는 개발 방법론

로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP)

전통적인 코딩을 통한 컴퓨터 프로그래밍 대신 GUI 및 미리 구성된 컴포넌트를 통해 소프트웨어를 개발을 자동화 한 솔루션

리포트

(Report)

다양한 플랫폼과 분산된 데이터를 통합적으로 분석, 가공해 경영자에게 리포팅해 주는 솔루션

머신 러닝

(Machine Learning)

인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

멀티엑스피리언스 개발 플랫폼
(MDXP)

기업이 다중 경험 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 개발 플랫폼으로 이를 이용하여 여러 장치 및 채널에서 개인화된 UX를 쉽게 개발 가능

메타데이터

(Metadata)

일반적으로 가장 많이 사용되고 있는 메타데이터의 정의는 “데이터에 대한 데이터”이며 기능적인 면을 강조하였을 때는 “데이터에 대한 구조화된 데이터”로 정의

반응형 웹

디스플레이 종류에 따라 화면의 크기가 자동으로 최적화되도록 조절되는 웹페이지

비정형 데이터
(Unstructured Data)

정의된 구조가 없이 정형화되지 않은 데이터

비즈니스 프로세스 자동화

(BPA, business process
automation)

제품의 생산, 고객 유치, 인사 등 조직의 표를 당성하는는 절차인 비즈니스 프로세스에 사람의 개입을 최소화하면 효율성과 정확성을 향상시키는 것

빅데이터

(Big Data)

디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터

스키마

(Schema)

물리적인 장치로부터 논리적인 데이터 베이스 레코드(data base record)를 매핑(mapping)하는 데 사용되는 정의로 전체 논리 구조 기술로도 표현

시각화

(Visualization)

직접 눈으로 볼 수 없는 현상을 색의 변화나 화상정보로 취득하여 해석하는 수법

시민 데이터 과학자

(Citizen Data Scientist)

데이터 분석 전문가는 아니지만 머신러닝같은 데이터 사이언스 기술을 지원하는 소프트웨어로 데이터를 분석하고, 새로운 인사이트를 발견하며, 예측 모델을 만들어 비즈니스 결과를 개선하려는 사람

애자일

(Agile)

소프트웨어 개발 방법론의 하나로, 처음부터 끝까지 계획을 수립하고 개발하는 폭포수(Waterfall) 방법론과는 달리 개발과 함께 즉시 피드백을 받아서 유동적으로 개발하는 방법

온프레미스

(On-premise)

소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직업 설치해 운영하는 방식

인터페이스

(Interface)

하나의 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어 또는 2개의 시스템이 상호 작용할 수 있도록 접속되는 경계(boundary)나 이 경계에서 상호 접속하기 위한 하드웨어, 소프트웨어, 조건, 규약 등을 포괄적으로 가리키는 것

적응형 웹

웹 페이지 접근이 감지된 기기를 기반으로 미리 만들어진 정적인 레이아웃을 불러오는 웹페이지

전문성의 민주화

(Democratization, of Expertise)

고도의 훈련 없이 단순화된 경험을 통해 SW개발, 인공지능 분석 등의 기술 전문 지식이나 세일즈, 경제 분석 등 사업 전문 지식을 활용하는 패러다임

정형 데이터

(Structured Data)

미리 정해 놓은 형식과 구조에 따라 저장되도록 구성된 데이터

초자동화

(HyperAutomation)

인공지능, 머신러닝, 이벤트 기반 소프트웨어 아키텍처, 로봇 프로세스 자동화(RPA), BPM / iBPMS, 통합 플랫폼 서비스(iPaaS), low-code / no-code tools 및 다른 의사 결정도구나 조직의 베스트 프랙티스와 같은, 기술/도구/플랫폼을 사용하여 최대한 많은 비즈니스프로세스를 신속하게 찾아내고, 검증하여 자동화를 추진하는 체계적인 접근방법

컴포넌트

(Component)

기존의 코딩 방식에 의한 개발에서 벗어나 소프트웨어 구성단위(module)를 미리 만든 뒤 필요한 응용 기술을 개발할 때 이 모듈을 조립하는 기술

코딩

(Coding)

명령을 컴퓨터가 이해할 수 있는 C언어, 자바, 파이선 등의 프로그래밍 언어로 입력하는 과정

클라우드

(Cloud)

데이터를 인터넷과 연결된 중앙컴퓨터에 저장해서 인터넷에 접속하기만 하면 언제 어디서든 데이터를 이용할 수 있는 것

통합 플랫폼 서비스

(iPaaS, )

애플리케이션 통합 방식을 표준화하는 셀프 서비스 방식의 클라우드 기반 솔루션

휴리스틱

(heuristics)

시간이나 정보가 부족하여 합리적인 판단을 할 수 없거나 굳이 판단하지 않아도 사람들이 빠르게 사용할수 있도록 한 간편추론의 방법




나. 사업개요

  

회사의 주요 사업으로 기업이나 공공기관 등의 데이터베이스를 기반으로 데이터를 분석하고 이와 관련하는 업무시스템을 구축하는 솔루션을 개발·공급하고 솔루션을 활용한 업무 시스템을 직접 구축하는 서비스도 제공하고 있습니다. 2005년 설립당시부터 기업의 데이터를 분석하여 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI(Business Intelligence)분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 데이터의 폭발적인 증가에 따라 빅데이터 분석, 고급 분석을 통한 예측 요구 증가에 따라 데이터 마이닝과 인공지능으로 사업 영역을 확장하였습니다. 

  

또한 기존 정보계 영역인 OLAP(On-Line Analytical Processing)분야에서 사업을 확장하여 업무를 직접 처리하는 OLTP(On-Line Transactional Processing)분야의 업무 시스템 구축까지 가능한 솔루션을 개발·출시하였으며, 최근에는 이러한 업무시스템을 AI와 자체 개발한 소프트웨어 로봇을 활용하여 코딩을 최소화한 Low-code기술을 활용한 시스템 개발이 가능하도록 하는 첨단의 기술까지 제공하고 있습니다.

다. 주요 사업영역

구분

사업영역

사업설명

업무스템 구축
(DX/DT 프로젝트)

BI

(Business Intelligence)

창업부터 활동해 오던 사업 영역으로 높은 시장점유율 및 인지도를 보유하고 있음

정보계 영역의 다양한 업무시스템 구축 (OLAP)

기업의 전반적인 데이터 분석 업무 시스템 구축에 활용

BI/OLAP, Dashboard, Report, Excel process automation 기능 제공

적용 솔루션: AUD플랫폼

UI/UX

22년 신규 진출한 사업영역 

기간계, 계정계, 운영계 등의 업무 시스템 구축 (OLTP)

기업의 전반적인 업무 자동화 영역에 활용 

적용 솔루션: AUD플랫폼

Low-code

18년부터 기 보유 제품에 코딩 자동화 기능을 추가 

코딩을 최소화하여 업무시스템을 구축

DB봇, Process봇, UI봇과 개발자의 협업을 통한 개발 생산성 향상 

AI 기반의 자연어를 통한 데이터 통계 분석, 화면 제공 (23년 솔루션 출시 예정, G-MATRIX)

적용 솔루션: AUD플랫폼의 SW로봇, G-MATRIX

데이터 분석

AI

(Artificial Intelligence)

다양한 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석 및 예측 

R, Python과 연계한 데이터 마이닝, 고급 통계 분석 및 예측

적용 솔루션: i-STREAM

Planning & Simulation

SCM 

(공급망 관리)

다양한 수요, 공급, 생산, 판매&운영 계획 수립

스마트팩토리 영역의 최적화(Optimizer)

AI(휴리스틱, Deep Learning)엔진적용 모델링

적용 솔루션: M4PLAN



2. 주요 제품 및 서비스



가.  주요 제품 등의 매출 현황 
(단위 : 백만원)
구분 2023년
(제19기) 2022년
(제18기) 2021년
(제17기)
매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율
제품 BI 솔루션 6,144 24% 8,033 29.04% 4,587 21.92%
SCM 솔루션 1,293 5% 1,111 4.02% 506 2.42%
소계 7,437 29% 9,144 33.06% 5,093 24.34%
용역 BI 솔루션 9,442 36% 9,505 34.37% 7,938 37.94%
SCM 솔루션 5,662 22% 6,129 22.15% 5,302 25.34%
소계 15,104 58% 15,634 56.52% 13,240 63.28%
유지보수 BI 솔루션 2,987 12% 2,730 9.87% 2,447 11.70%
SCM 솔루션 325 1% 151 0.55% 142 0.67%
소계 3,312 13% 2,881 10.42% 2,589 12.37%
기타매출 3 0% - 0.00% 2 0.01%
매출총계 25,856 100% 27,659 100% 20,924 100%

나. 주요 제품등의 현황
품 목

생산(판매) 개 시 일

주요상표

제 품 설 명

BI

솔루션

2005년04월

AUD플랫폼

업무시스템 구축에 필요한 5가지 기능을 통합 제공하는
Low-code 통합 UI 개발 플랫폼

i-MATRIX, i-AUD, SW로봇, G-MATRIX 모듈 포함 

BI 솔루션 및 빅데이터 엔진과 연계하여 데이터 전처리에서 마이닝, 예측, 분석 및 시각화까지 한꺼번에 효율적으로 처리할 수 있는 통합 AI 솔루션

R분석, Machine Learning 및 딥러닝이 가능하면서 직관적 UI 기반으로 사용이 편리한 사용자 중심 분석 AI 도구

2016년09월

i-STREAM 

SCM

솔루션

2010년05월

M4PLAN

BI솔루션과 AI 엔진을 연계하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지

코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측모델링과 Deep learning 기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 기능의 AI기반 SCM 제품


다. 제품의 특성

1) AUD플랫폼
  

가) 업무 시스템 구축을 위한 유일한 All-in-One 개발 플랫폼


지금까지 업무시스템을 개발하기 위해서는 다양한 툴을 도입하거나 JAVA로 개발해야 했습니다. 이 경우 높은 도입비용 및 유지보수의 어려움이 존재했습니다. 

  

이미지: 시스템 개발의 어려움
시스템 개발의 어려움

출처 : 당사 자료

하지만 동사의 AUD플랫폼은 시장에서 유일하게 BI/OLAP, 대시보드/시각화, 보고서 제작, 웹포털 등 데이터 분석과 활용을 위한 기능은 물론 일반 업무시스템 구축에 필요한 다양한 UI/UX 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다. 특히, 일반적인 UI 개발 솔루션에서는 지원하지 않거나 개발하기 어려운 대시보드, 복잡한 통계성 화면 및 보고서 개발이 용이하여 고객 및 성과분석시스템, EIS는 물론 경영계획, 생산/수요예측 등 다양한 업무시스템 구축에 활용되어 높은 개발 생산성과 업무 혁신 효과를 나타내고 있습니다. 



[AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력]
이미지: AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력
AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력

출처 : 당사 자료


[경쟁사 구현가능 솔루션 비교]
구분

BI/OLAP

대시보드

시각화

Report

UI/UX

(CRUD)

Exel

자동화

로우코드

비아이매트릭스

○

○

○

○

○

○

○

Microstrategy

○

○

○

  

  

  

  

위세아이텍

○

○

  

  

  

  

  

잘레시아

  

○

○

  

  

  

  

Qlik

○

○

○

  

  

  

  

Tavleau

○

○

○

○

  

  

  

포시에스

  

  

  

○

  

  

  

클립소프트

△

△

  

○

  

  

  

투비소프트

  

  

  

○

○

  

△

토마토시스템

  

  

  

○

○

  

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출처 : 당사 자료
  

나) 전체 개발 프로세스를 아우르는 로우코드 코딩 자동화 기술

  

일부 업체들이 로우코드 개발 기능을 제공하고 있으나 전체 프로세스가 아닌 일부 기능에 대해서 초기 수준의 로우코드 기능을 제공하고 있으며, 사용자 편의성에서도 자체 UI를 통한 개발로 사용법이 복잡한 경우가 대부분입니다. 그러나 AUD플랫폼은 업무 시스템 구축을 위한 전체 과정에 대해 최고 수준의 로우코드 개발 기능을 제공합니다. 

  

또한 AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

  

AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

  

특히 엑셀로 화면을 설계하면 자동으로 HTML 5 웹화면으로 전환해 주는 혁신적인 기능을 제공하여 복잡한 화면 개발 과정 없이 쉽게 웹 화면을 개발할 수 있게 해 줍니다. 



이미지: 엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇)
엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇)

출처 : 당사 자료

다) EPA를 활용한 데이터 취합 효율화

  

AUD플랫폼의 Excel 자동화 기능은 기업의 다양한 엑셀 수작업 업무를 자동화하여 기업의 업무 생산성 향상을 돕습니다. EPA(Excel Process Automation) 기술은 동사 고유의 기술로 1~2개월이 소요되던 데이터 취합, 집계, 분석, 보고서 제작 등의 업무를 3~4일 이내로 처리할 수 있게 하여 지금까지 방대한 엑셀 수작업을 해 오던 기업 및 공공기관의 디지털 전환 프로젝트에 활용되고 있습니다. 

  

라) 기술지원 및 유지보수 용이

AUD플랫폼은 비아이매트릭스의 자체 기술연구소에서 개발한 순수 국산 소프트웨어로서 제품 기능의 추가·개선이 용이하고, 전담 기술지원 조직 운영을 통해 신속하고 안정적인 기술 서비스를 제공합니다. 비아이매트릭스는 지속적인 기술 혁신과 고객 만족을 위해 꾸준히 연구하고 개발하고 있습니다.

  

2) M4PLAN

  

M4Plan은 SCM에서도 Planning와 S&OP에 특화된 SCP(Supply Chain Planning)용 제품으로 국내 다양한 산업분야에서 많은 경험과 노하우를 바탕으로 첨단의 기술을 적용하여 만들어진 SCM패키지 제품입니다. 

 

이미지: M4PLAN 제품 Key Value
M4PLAN 제품 Key Value

출처 : 당사 자료
  

M4PAN은 고객은 산업별, 기업별 특성에 요구되는 Best Practice Template을 제공하여 신속하게 고객의 공급망 계획 수립을 지원하고 다양한 지표 별 데이터 가시성을 확보 할 수 있습니다. 또한 공급계획 수립을 위해 Optimization, AI Sequence, Heuristic 등의 알고리즘을 선택적 적용할 수 있으며 사용자의 분석편의성과 Data Visibility를 확보하기 위해 뛰어난 UI/UX 환경을 제공으로써 국내외 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 

  

가) 국내 최고 수준의 전문인력  

당사는 산업별 특성을 유연하게 반영할 수 있는 지능형 SCM Solution과 전문 컨설턴트를 갖춘 국내 최고수준의 SCM 조직을 보유하고 있습니다. 


나) 당사의 솔루션 제품을 활용한 고품질의 패키지

  

국내 최고수준인 동사의 BI솔루션과 AI엔진을 융합하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지를 제공하고 있습니다.

  

다) Low-code을 기반으로 한 사용성  

코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측모델링과 첨단 AI기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 AI기반 SCM을 구축하고 있습니다.

  

라) 국내 주요 대기업 대상 프로젝트 레퍼런스 다수 보유  

삼성전자, 삼성Display, 포스코, SK등 국내 주요 대기업에서의 검증된 프로젝트 수행 능력과 다양한 Best Practice 보유하고 있습니다.

  



[SCM업체별 적용분야 및 산업별 레퍼런스]
Capability

비아이매트릭스

o9

SAP IBP

Kinaxis

Zionex

SCP

(DP, MP, S&OP)

●

●

●

●

◐

APS

(FP&Scheduling)

◐

  

  

  

●

Hi-tech

삼성전자 가전

삼성전자 VD POC

  

  

1~2차 협력사

Mill

포스코, 현대제출, KG스틸

  

현대제철

  

  

Chemical

LG화학, 한화 등

  

  

  

LG화학, 한화 PP, PE

CPG

롯데제과, 애경

  

  

풀무원, 아모레퍼시픽

농심, 오뚜기

Bio

삼성바이오로직스

삼성바이오

에피스(MP)

  

  

  

Automotive

현대기아차

  

  

  

  

Construction Equipment

두산인프라코어 DP, 두산밥켓, 현대건설기계

두산

인프라코어 MP

  

  

  

Battery

SK IET, 

포스코 퓨처엠

  

포스코퓨처엠 Loss

  

  

Semiconductor

SK실트론

  

  

  

 

출처 : 당사 자료


3) G-MATRIX (신규사업)

Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 한 발 더 나아가사용자가 자연어 기반 대화형으로 원하는 보고서나 대쉬보드 등을 자동 생성할 수 있는 첨단 AI 분석 모듈로 2023년 7월 출시된 당사의 전략 제품입니다.


[G-MATRIX 작동 예시]
이미지: G-MATRIX 작동예시1
G-MATRIX 작동예시1

이미지: G-MATRIX 작동예시2
G-MATRIX 작동예시2

이미지: G-MATRIX 작동예시3
G-MATRIX 작동예시3



가) 자연어 기반 데이터 분석 모듈

G-MATRIX는 ChatGPT와 AUD플랫폼의 SW로봇을 결합한 생성형 AI 분석 솔루션으로 생성형 AI가 제공하는 LLM(Large Language Model)을 활용하여 기업의 다양한 데이터베이스 환경에서 자연어 질의를 통한 데이터 조회 및 분석서비스를 지원하고 있습니다.

나) 제품 구조 및 적용기술


[G-MATRIX 제품 구조]



이미지: G-MATRIX 구조
G-MATRIX 구조



[G-MATRIX 적용 기술]
구분 내용
자연어 처리기술 자연어를 이해하고 분석할 수 있는 기술을 활용하여 사용자 입력정보를 분석
대화형AI 기술 사용자와의 대화를 분석하고 의도 파악 기능을 구현하여 사용자가 분석하기 위한 데이터 항목, 조건필터, 값 항목을 구분
SQL 자동생성 기술 데이터 항목, 조건필터, 값 항목 기준으로 BI-MATRIX 의 원천기술인 i-META 를 사용하여 SQL 을 자동 생성
데이터 분석화면
생성기술 생성된 SQL을 AUD 플랫폼을 사용하여 분석 화면을 생성하고, 생성된 분석화면을 데이터로 저장하고 분석하는 기술을 활용하여 사용자에게 추가적인 가치를 제공
기타 보안 및 권한 관리 등

다) 사업진행 현황

당사는 국내 주요 대기업, 정부부처 및 주요 은행과 생성형 AI 기반의 데이터 분석 솔루션 도입을 위한 POC(Proof of Concept)를 포함한 구체적인 협의절차를 진행 중이입니다.

기업의 생성형 AI기반 분석 솔루션 도입시 가장 큰 장애물로 작용하고 있는 보안이나 윤리 등의 문제에 대해서도 당사의 자체 기술력으로 대처하고 있으며, 2024년 중 AI기반의 다양한 분석 및 예측 알고리즘을 연계하여 미래 예측치까지 제시 가능한 G-MATRIX 3.0을 출시하여 시장을 선점해 나갈 계획입니다.



라. 주요 제품 등의 가격변동 추이

당사의 제품 가격은 시간의 경과와 상관없이 고객사의 사용자 수 또는 업무 규모 등에 따라 변화합니다. 또한 고객의 요구에 맞추어 맞춤 설계하는 경우도 있기에 가격변동 추이를 산출하기 어렵습니다. 또한 서비스에 따른 구체적인 가격 변동 사항은 영업적으로 보호되어야 할 필요가 있으므로 제품별 단가를 기재하지 않았습니다.






3. 원재료 및 생산설비



가. 주요 원재료 등에 관한 사항

(1) 주요 원재료 매입 현황

당사가 영위하는 소프트웨어 개발 및 공급업은 일반 제조업과 달리 원재료, 부재료, 저장품 등의 매입이 존재하지 않으며, 당사가 속한 업종 특성상 외주용역비가 발생하고 있습니다. 이러한 외주용역비는 특정업체 위주가 아닌 다양한 업체를 통해 발생하고 있으며, 매출액 대비 외주용역비 비중은 아래와 같습니다.
(단위 : 천원)
품목 구분 과목 2023년 2022년 2021년 2020년
외주용역비 국내 매출액 25,855,874 27,659,092 20,924,263 20,924,263
외주용역비 8,168,809 7,134,388 4,608,936 4,790,460
비중 31.59% 25.79% 22.03% 22.89%

(2) 원재료 등의 제품별 비중
당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하며, 그에 따라 별도의 원재료가 발생하지 않습니다.

(3) 원재료 가격변동추이
당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하며, 그에 따라 별도의 원재료가 발생하지 않습니다.

나. 생산 및 설비에 관한 사항

(1) 생산능력 및 생산실적
당사는 소프트웨어를 개발하여 공급하고, 고객의 요청에 따라 커스터마이징하여 제공하는 것을 주요 사업영역으로 영위하고 있으므로 일반적인 제조업체의 생산능력과 생산실적 산출이 불가능합니다.

(2) 생산설비에 관한 사항
당사는 사업의 특성상 별도의 생산공장을 보유하고 있지 않으며, 모든 제품의 설치와 제품을 바탕으로 한 정보시스템 환경의 구축은 고객사에서 이루어지므로 해당 내역을 기재하지 않았습니다.

(3) 제품별 생산공정도
당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하고 있으며, 그에 따라 생산 및 생산설비에 관하여 해당사항이 없습니다.






4. 매출 및 수주상황



가. 매출 실적
(단위 : 백만원)
구분 2023년
(제19기) 2022년
(제18기) 2021년
(제17기)
매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율
제품 BI 솔루션 6,144 24% 8,033 29.04% 4,587 21.92%
SCM 솔루션 1,293 5% 1,111 4.02% 506 2.42%
소계 7,437 29% 9,144 33.06% 5,093 24.34%
용역 BI 솔루션 9,442 36% 9,505 34.37% 7,938 37.94%
SCM 솔루션 5,662 22% 6,129 22.15% 5,302 25.34%
소계 15,104 58% 15,634 56.52% 13,240 63.28%
유지보수 BI 솔루션 2,987 12% 2,730 9.87% 2,447 11.70%
SCM 솔루션 325 1% 151 0.55% 142 0.67%
소계 3,312 13% 2,881 10.42% 2,589 12.37%
기타매출 3 0% - 0.00% 2 0.01%
매출총계 25,856 100% 27,659 100% 20,924 100%


나. 판매경로와 방법

(가) 판매조직
당사는 자체적인 영업 조직, 서비스수행 조직 및 기술지원 조직을 갖추고 있습니다. 동사의 제품 특성상 계약 후 제품 공급 시 고객사가 효과적으로 제품을 활용할 수 있도록 시스템을 구축하는 서비스를 같이 제공하는 경우가 많습니다. 또한 제품에 대한 기술지원 조직 및 체계를 갖추어 고객이 안정적으로 제품을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 

  

고객의 직접 영업은 AUD사업부문 조직이 담당하고 SCM제품 및 해외사업은 전략사업본부 조직에서 맡고 있습니다. 또한 다수의 파트너사 및 채널을 통한 영업 및 서비스 수행은 파트너사업본부 조직에서 담당합니다.



이미지: 조직도
조직도

구분

수행역활

공공 금융사업본부

AUD플랫폼의 국내 공공기관 및 금융권 대상 판매 수행

엔터프라이즈사업본부

AUD플랫폼의 국내 일반 기업 고객 

대상 판매 수행

전략사업본부

SCM 패키지 판매 및 해외 사업 수행

파트너 사업본부

파트너 및 Channel을 통한 제품 판매 및 컨설팅 수행 


(나) 판매 경로

당사의 판매경로는 직접판매, 간접판매 및 해외판매 등이 있습니다. 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 현재 간접판매 비중은 매년 중가하고 있으며, 장기적으로 직접판매보다는 파트너사를 통한 간접판매 비중이 더 늘어날 것으로 예상하고 있습니다. 

  

구분

판매 경로

계약 유형

직접 판매

직접 판매

고객사 직접 계약을 통한 계약

조달 판매

조달청 나라장터를 통한 공공기관 계약

간접 판매

주사업자를 통한 판매

대형 프로젝트에 주사업자를 통한 계약

대기업 SI사를 통한 판매

대기업 SI계열사를 통한 계열사 계약

파트너사를 통한 판매

고객의 요청에 따른 파트너사를 통한 계약

ISV 판매

타사 제품에 당사 제품을 통합하여 패키지 형태로 계약

해외판매

해외지사를 통한 판매

해외 고객사에 대한 지사를 통한 계약


(다) 판매 전략
당사의 AUD플랫폼은 고객사의 요구사항을 하나의 솔루션으로 다양한 기능을 제공하는 Low-code 개발 플랫폼 기반의 All-In-One 솔루션입니다. 기존 기업에서 요구되는 BI/OLAP 분석, 대시보드 시각화, 통합 UI/UX개발, Reporting 및 Excel 자동화 기능을 하나의 툴에서 제공함으로써 고객의 개발 비용 및 운영 비용을 절감하여 효율적인 기업운영을 지원합니다. 

  

당사의 주요한 판매전략은 파트너 에코시스템 구축, 클라우드 사업 확장, 공공시장 시장 확대 및 해외사업 강화를 통하여 매출을 늘리고 확고한 성장세를 유지하는 것으로 요약할 수 있습니다. 

  

(1) 기업의 DT/DX 표준 솔루션 도약  

코로나 팬데믹 이후 가속화되고 있는 기업의 디지털 트랜스포매이션(디지털전환, DT/DX) 요구사항을 수행하기에 적합한 도구로써 AUD플랫폼에 대한 관심이 급성장을 하고 있습니다. DX/DT는 빠르게 변화하는 외부 경영환경에 효과적으로 대응하기 위해서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 활용하여 신속하게 대응하고 전통적인 운영방식과 서비스를 혁신하는 경영방식을 의미합니다.

  

AUD플랫폼은 기업의 데이터 분석 및 활용을 통한 비즈니스 모델 및 프로세스 개선에 최적화된 Low-code 솔루션으로, 빠른 효과와 대응을 요구하는 DT/DX 구현에 최적화된 솔루션입니다. 아울러 최근 IT업계의 화두인 ChatGPT를 위시한 AI기술을 활용한 기능을 제품에 탑재하여 효율적인 빅데이터 분석을 위한 기술을 발전시켰으며, 장기적으로 DT/DX 수행에 필수적인 표준 UI/UX솔루션으로 성장을 예상합니다. 현재 동사는 DX/DT 수요가 급증하는 주요 대기업그룹 중에서 우선적으로 이미 당사제품을 사용 중인 기존 대기업고객에 대하여 AUD플랫폼이 DT/DX 표준솔루션으로 지정될 수 있도록 확실한 제품의 비교 경쟁력과 성공사례를 통한 영업 전략을 추진하고 있습니다.

  

(2) 글로벌 표준 Low-code 플랫폼 성장  

Low-code/노코드 플랫폼은 복잡한 코딩과정을 단순화/최소화하여 SW를 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 개발환경을 제공합니다. Low-code/노코드는 이미 거스를 수 없는 세계적인 기술 트렌드이며, 2023년 말까지는 기업의 절반 이상에서 전략적 애플리케이션 플랫폼으로 사용될 것이라고 전문가들은 예상하고 있습니다. 특히 소프트웨어 개발 인력이 크게 부족한 현 상황을 해결할 수 있는 유일한 대안으로 Low-code/노코드가 국내외 시장의 주목을 받고 있습니다. 동사의 Low-code솔루션인 AUD플랫폼은 국내 Low-code/노코드 시장을 선도하는 제품으로 시장의 주목을 받고 있습니다. 

  

당사의 기술연구소는 산업부가 중소·중견기업 연구소를 대상으로 연구개발(R&D)을 지원하는 '2022년 우수기업연구소(ATC+)에 지정되었습니다. 이는 동사의 Low-code 기술력과 시장 활성화에 기여해 온 점을 인정받은 것으로, 동사는 추후 IT산업계를 선도하는 역할을 수행할 것으로 기대를 받고 있습니다. 

  

또한 당사는 2022년 7월 설립된 ‘노코드 Low-code 협의회’의 회장사로서 국내 노코드 Low-code 시장의 기반 기술발전 및 업계의 성장을 위하여 노력 중입니다.

  

(3) 클라우드 비즈니스 강화  

최근 업계의 IT환경의 대세로 자리잡은 클라우드 영업 강화를 통하여 PaaS/SaaS 비즈니스 전개 예정입니다. 기업은 클라우드 환경을 디지털 혁신을 위한 고도의 전략적인 IT플랫폼으로 보고 있으며, 디지털 서비스 경쟁이 가열됨에 따라 클라우드 공급업체들은 더욱 높은 수준의 기능 및 서비스를 제공해야 하는 상황에 놓여있습니다. 이에 동사는 클라우드 서비스 공급업체들(CSP, mcP)과의 협업을 통하여 클라우드 비즈니스를 확장하고자 합니다. 3년 이내에 클라우드 서비스 공급업체가 제공하는 BI/OLAP 및 UI/UX 표준 솔루션의 한 가지로서 성장을 예상합니다. 


 

(4) 파트너 에코 시스템 구축 강화  

당사는 성장을 가속화하기 위하여 자체 영업조직을 통한 직접 판매만으로 한계가 있다고 판단하고 파트너를 통한 간접판매 비중을 높이는데 노력하고 있습니다. 이를 위하여 파트너사업본부 조직을 신설하고 신규 파트너사를 발굴하는 등의 파트너 에코시스템 구축 중입니다. 

  

파트너 에코시스템을 구축하고 확장하기 위하여 대기업 SI 계열사(삼성SDS, LG CNS, SK C&C 등)의 빅데이터, DT 조직과의 협력강화, 특화된 시장에서의 주요 중대형 SI사업자(금융, 바이오, 유통 등), 공공시장에서의 영업/기술파트너 및 지방거점의 SI사 등과의 협업 및 파트너 계약을 체결하고 있습니다. 2023년 1분기말 현재 26개의 파트너사를 확보하였으며, 연내 50개 이상의 파트너사 확보를 목표를 하고 있습니다. 

  

(5) 정부공공기관 표준 솔루션화

2020년 조달청 나라장터에 제3자단가 수의계약 소프트웨어로 최초 등록하여, 2021년 5건 4.9억원에서 2022년도 15건 20.3억원의 수주를 통하여 성장성을 확인하였습니다. 디지털 트랜스포메이션이 기업에서 점차 정부공공 부문으로 확산되고 있는 상황이어서 정부공공 시장에서 보다 견고한 성장세를 지속할 것으로 예상됩니다. 장기적으로 당사 솔루션이 정부공공기관의 UI/UX 표준 솔루션으로 자리잡기 위해서 공공SI 수행사와 지속적인 협업 예정입니다. 

  

(6) 글로벌 사업 역량 강화  

당사는 국내 소프트웨어 시장의 주요 벤더로서 만족하지 않고, 해외로 진출하여 글로벌 소프트웨어 시장을 선도하는 리더로 성장 계획을 가지고 있습니다. 해외 시장을 공략하기 위하여 일차적으로 2017년 일본지사를 설립하고, 2018년에 히타치하이테크솔루션즈과 일본 대리점 계약을 체결하는등 일본 시장에 진출하여 다수의 의미있는 계약을 수주하였습니다.

  

또한 북미/유럽 시장에 진출하기 위하여 동양시스템즈와 MOU를 체결하여 협업 중이며, 추가적으로 해외 비즈니스를 전개하는 국내외 IT기업들과 협력을 강화하여 글로벌 사업 역량을 강화 예정입니다. 


(라) 수주 상황


(단위 : 백만원)
품목 수주
일자 납기 수주총액 기납품액 수주잔고
수량 금액 수량 금액 수량 금액
용역외 2021-09-02 2023-08-31 - 3,040 - 3,040 - -
용역외 2021-06-21 2024-08-31 - 2,663 - 2,663 - -
용역외 2023-01-06 2023-12-31 - 2,603 - 2,603 - -
용역외 2022-04-05 2023-08-15 - 1,433 - 1,433 - -
용역외 2022-11-11 2023-07-07 - 967 - 967 - -
용역 2022-08-31 2023-02-28 - 874 - 874 - -
용역 2023-04-05 2023-11-22 - 760 - 760 - -
용역외 2023-12-27 2024-08-30 - 710 - - - 710
용역외 2022-05-30 2023-12-31 - 628 - 628  - -
용역외 2023-07-03 2023-12-31 - 584 - 560  - 24
합 계 - 14,264 -  13,530  - 734
주1) 당사의 2023년 12월말 기준 수주잔고를 기재하였습니다.




5. 위험관리 및 파생거래



가. 시장위험과 위험관리

(1) 위험관리요소


가-1.  재무위험관리요소


당사가 노출되어 있는 재무위험 및 이러한 위험이 당사의 미래 성과에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다. 

 

위험

노출 위험

관리

시장위험 - 환율

기능통화 이외의 표시통화를 갖는 금융자산 및 금융부채

외화예금 잔액 관리

신용위험

현금성자산, 매출채권, 채무상품, 계약자산

신용한도 관리

유동성위험

기타 부채

차입한도 유지

 

가-2.  시장위험


(1) 외환위험


보고기간말 현재 외환위험에 노출되어 있는 당사의 금융자산ㆍ부채의 원화환산 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 원,USD,CNY,JPY,EUR)
구분 외화구분 당기말 전기말
외화 원화 외화 원화
금융자산　
  현금및현금성자산 USD 206,295 265,997,070 202,175 256,215,997
CNY 852,406 154,149,150 664,677 120,598,989
JPY 48,763,775 445,047,469 58,634,213 558,889,591
EUR 85 121,260 85 114,852
  매출채권 CNY - - 187,786 34,071,892
JPY 4,267,800 38,950,503 2,665,800 25,409,872
  기타금융자산 JPY 913,400 8,336,236 913,400 8,706,346
합계 　 912,601,688
1,004,007,539
금융부채
  매입채무 USD 21,360 27,541,584 - -
  미지급금  EUR - - 3,000 4,053,600
기타
  리스부채 JPY 8,643,806 78,888,560 10,552,774 100,586,931
합계 　 106,430,144
104,640,531
보고기간말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동 시 당사의 세전손익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 원)
구분 세전 손익에 대한 영향 자본에 대한 영향
당기 전기 당기 전기
USD 상승 시 23,845,549 25,621,600 23,845,549 25,621,600
하락 시 (23,845,549) (25,621,600) (23,845,549) (25,621,600)
CNY 상승 시 15,414,915 15,467,088 15,414,915 15,467,088
하락 시 (15,414,915) (15,467,088) (15,414,915) (15,467,088)
JPY 상승 시 41,344,565 49,241,888 41,344,565 49,241,888
하락 시 (41,344,565) (49,241,888) (41,344,565) (49,241,888)
EUR 상승 시 12,126 (393,875) 12,126 (393,875)
하락 시 (12,126) 393,875 (12,126) 393,875

상기 민감도 분석은 보고기간말 현재 기능통화 이외의 외화로 표시된 화폐성 자산 및 부채를 대상으로 하였습니다.


(2) 신용위험관리

가-1. 신용위험 


당사의 신용위험은 주로 거래처에 대한 매출채권, 기타금융자산 등에서 발생합니다. 당기말 현재 신용위험에의 최대 익스포저를 나타내는 매출채권, 기타금융자산 등의 총금액은 35,925백만원(전기말: 20,390백만원)입니다.
 

가-2.  위험관리



고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가합니다. 

 

당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.



당사가 보유하는 채무상품은 모두 낮은 신용위험의 상품에 해당합니다. 이러한 채무상품들에 대해서는 신용등급을 모니터링하여 신용위험의 하락을 평가하고 있습니다.

 

가-3. 금융자산의 손상


당사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

ㆍ 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권
ㆍ 용역 제공에 따른 계약자산
ㆍ 상각후원가로 측정하는 기타금융자산


현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.


① 매출채권 및 계약자산

 
당사는 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용하며, 일부의 채권은 개별적으로 손상여부를 검토하여 평가하는 방법을 적용하고 있습니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하고 있습니다.


당기말 및 전기말의 매출채권 및 계약자산에 대한 손실충당금은 다음과 같습니다. 

(단위: 원)
구분 정상
(만기미도래) 3개월 이내 3개월 초과 6개월 초과 12개월 초과 합계
당기말
기대손실률 0.46% 4.31% 8.35% - 100.00%
총 장부금액 - 매출채권

4,928,643,025 47,548,426 13,104,359 - 192,552,004 5,181,847,814
손실충당금 (22,650,464) (2,047,514) (1,094,166) - (192,552,004) (218,344,148)
기대손실률 - - - - - -
총 장부금액 - 계약자산

1,983,305,236 - - - - 1,983,305,236
손실충당금 - - - - - -
전기말
기대손실률 0.20% 2.15% 4.90% 26.50% 30.36% 　
총 장부금액 - 매출채권

5,220,619,014 384,446,913 28,270,000 6,673,333 126,356,742 5,766,366,002
손실충당금 (10,351,463) (8,256,170) (1,385,309) (1,768,662) (38,356,742) (60,118,346)
기대손실률 - - - - - -
총 장부금액 - 계약자산

1,994,315,454 - - - - 1,994,315,454
손실충당금 - - - - - -
당기와 전기 중 매출채권의 손실충당금 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 원) 
구분
당기

전기

기초

60,118,346 56,063,634
당기손익으로 인식된 손실충당금의 증감

158,225,802 4,054,712
기말 

218,344,148 60,118,346

매출채권은 회수를 더 이상 합리적으로 예상할 수 없는 경우 제각됩니다. 회수를 더 이상 합리적으로 예상할 수 없는 지표에는 당사와의 채무조정에 응하지 않는 경우, 파산, 부도, 강제집행, 사업의 폐지 등으로 인해 채권의 회수불능이 객관적으로 입증된 경우 등이 포함됩니다.

 

매출채권에 대한 손상은 포괄손익계산서상 대손상각비 과목으로 표시되고 있습니다.제각된 금액의 후속적인 회수는 동일한 계정과목에 대한 차감으로 인식하고 있습니다.




(3) 유동성위험관리

가-1. 유동성위험

 

당사는 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 하고 있습니다. 

  

유동성위험 분석에 포함된 금액은 계약상의 할인되지 않은 현금흐름입니다. 12개월이내 만기가 도래하는 금액은 현재가치할인의 효과가 중요하지 않으므로 장부금액과동일합니다.

<당기말> (단위: 원)
구분 장부금액 계약상 현금흐름 6개월 이하 1년 이하 2년 이하 3년 이하 3년 초과
매입채무 1,843,472,721 1,843,472,721 1,843,472,721 -  -  -  - 
기타유동금융부채 2,362,231,113 2,362,231,113 2,362,231,113 -  -  -  - 
기타비유동금융부채 220,117,474 220,117,474 -  -  220,117,474 　- 　-
리스부채 1,327,088,146 1,468,162,455 315,248,893 287,003,893 409,382,581 256,681,990 199,845,098
합계 5,752,909,454 5,893,983,763 4,520,952,727 287,003,893 629,500,055 256,681,990 199,845,098
<전기말> (단위: 원)
구분 장부금액 계약상 현금흐름 6개월 이하 1년 이하 2년 이하 3년 이하 3년 초과
매입채무 1,627,062,965 1,627,062,965 1,627,062,965 - - - -
기타유동금융부채 1,897,216,923 1,897,216,923 1,897,216,923 - - - -
기타비유동금융부채 299,445,146 299,445,146 - - 299,445,146 - -
리스부채 1,012,805,059 1,241,813,865 173,336,301 146,096,825 290,315,886 287,736,687 344,328,166
합계 4,836,530,093 5,065,538,899 3,697,616,189 146,096,825 589,761,032 287,736,687 344,328,166

(4) 자본위험관리

가-1. 자본위험 관리



당사의 자본관리는 계속기업으로서의 존속능력을 유지하는 한편, 자본조달비용을 최소화하여 주주이익을 극대화하며 적정한 자본구조를 유지하는 것을 그 목표로 하고 있습니다. 당사는 부채비율을 기초로 자본을 관리하고 있으며, 이 비율은 재무상태표상 총부채를 자본으로 나누어 산출됩니다.

당기말 및 전기말 현재 당사의 부채비율은 다음과 같습니다.

(단위: 원)
구분

당기말

전기말

부채총계 14,105,844,077 12,086,251,967
자본총계

27,751,309,691 13,441,468,784
부채비율

50.83% 89.92%


나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황
- 당사는 보고서 제출 현재 해당사항이 없습니다.



6. 주요계약 및 연구개발활동



가. 경영상의 주요계약 등
당사는 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 존재하지 않습니다.

나. 연구개발활동

(1) 연구개발비
      (단위 : 천원)
구 분

2023년

(제19기)

2022년

(제18기)

2021년

(제17기)

자산

처리

인건비

- - -
감가상각비

- - -
기타 경비

- - -
소 계

- - -
비용

처리

제조원가

- - -
판관비

2,254,919 1,617,761  1,639,443 
합 계

(매출액 대비 비율)

8.72% 5.85% 7.84%


(2) 연구개발 조직
당사는 2008년 10월 한국산업기술진흥협회 등록 공인 기업부설연구소를 설립하였으며 선행기술연구소를 중심으로 각 사업본부 내 개발조직을 통해 연구개발을 진행하고 있습니다.



이미지: 연구개발 조직도
연구개발 조직도



(3) 연구개발 조직 주요업무
부서명 주요업무 비고
연구1팀 UI/UX 엔진 개발, OLAP 엔진 개발, LOW CODE 엔진 개발
-
연구2팀
Excel 응용 엔진 개발, EPA 개발, WorkFlow 엔진 개발
AI 엔진 개발, AI 엔진 응용 개발
-
연구3팀 서버 서비스 개발, AI 플랫폼 개발
-
품질기술팀 품질 관리, UI/UX 설계
-


(4) 연구개발 실적
(가) 연구개발 프로젝트 수행 실적

연구기관

㈜비아이매트릭스

수행년도

연구과제

LCAP(Low Code Application Platform) UI 자동화 처리 기술

2020년~2021년

내 용

웹 응용 프로그램 개발 과정 중 User Interface 부분의 개발은 사용자의 다양한 요구사항이 수집되고 있으며, 복잡도가 높은 화면의 경우 일반 웹 개발 언어로 구현 시 숙련된 개발 인력과 많은 개발 시간이 소요되고 있습니다. 

이 문제를 해결하기 위해 사용자에게 친숙하며, 다양한 수식 및 서식과 복잡한 표의 구성 그리고 차트를 지원하는 Microsoft 사의 엑셀 Application을 모델로 하는 MX-Grid라는 제품을 개발하였습니다.

  

【주요 특징】

프로그램을 개발하기 위한 디자이너는 엑셀을 사용합니다.
엑셀을 사용함에 따라 개발자의 학습 시간 및 개발 시간을 단축하고 고객이 보유하고 있는 엑셀 문서를 그대로 재사용할 수 있습니다.

개발된 프로그램은 HTML5를 지원하는 모든 브라우저에서 사용할 수 있습니다.

데이터베이스의 연결 및 조회, 입력에 대한 자동화를 지원하며, 입력 기능을 제공합니다.

Excel, 아래 한글, PDF, MS-WORD 등 다양한 포맷으로 출력 기능을 제공합니다.

엑셀에서 지원하는 함수 외에 MX-Grid 전용 함수를 지원하며, 전용 함수를 통해 다양한 기능 확장을 지원합니다.

연구결과 및 기대효과

MX-Grid는 사용자에게 친숙한 엑셀을 활용한 개발 방법을 제시하여, 개발 생산성을 크게 향상함으로써 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄여 회사의 경쟁력 강화에 크게 도움이 되었습니다.

MX-Grid는 엑셀을 사용할 수 있는 사용자 또는 초급 개발자도 전문가 수준의 결과물을 개발할 수 있는 환경을 제공하여, 개발 인력 수급의 어려움을 해소할 수 있습니다.

상용화

AUD 플랫폼 / MX-Grid

  

연구기관

㈜비아이매트릭스

수행년도

연구과제

LCAP(Low Code Application Platform) UI 제어를 위한 모듈 개발

2020년

내 용

웹 응용 프로그램 개발에 있어 사용자의 동작(Event)에 반응하는 동작을 제어하거나, 프로그램 간 상호 작용을 제어하기 위해서는 JavaScript라는 언어로 프로그램을 작성해야 합니다. 프로그램의 작성은 개발자의 능력에 따라 개발된 프로그램의 품질의 차이가 발생할 수 있어 성공적인 프로젝트를 위해선 숙련된 고급 개발자가 필요하나 고비용의 문제와 인력 수급의 문제는 IT시장에서 해결되지 않고 여전히 미해결 과제로 남아있습니다.

Process Bot은 Low Code를 통해 개발 인력의 수급 문제와 개발된 프로그램의 품질을 높게 유지할 수 있는 방안으로 프로그램의 논리적인 Process를 제어할 수 있는 직관적인 UI와 다양한 기능 요소들을 조합한 “모듈” 이용하여 프로그램을 개발할 수 있는 환경을 제공합니다.

  

【주요 특징】

모듈의 확장에는 제한이 없으며, 필요한 만큼 구성이 가능합니다.

모듈은 사용 및 편집에 대한 권한을 가지며, 중앙 관리 방식이므로, 수정된 모듈은 해당 모듈을 사용하는 모든 프로그램에 자동으로 배포됩니다.

Process Bot은 소스를 작성하지 않고 프로그램을 작성할 수 있도록 직관적인 UI를 제공합니다. 

연구결과 및 기대효과

Process Bot은 개발자의 능력에 따른 품질 차이를 해소하고, 반복적으로 작성하던 소스를 조직화 하여 모듈화 함으로써 프로그램 개발에 필요한 인력 수급 문제를 완화 시키고, 개발 소요 시간을 줄여 줄 수 있습니다. 프로젝트 비용을 감소시킴으로써 고객에게는 자사 제품을 활용 할 경우 시스템 구축 비용 절감 효과를 가져올 수 있어 회사의 경쟁력 강화에 도움을 주고 있습니다.

상용화

AUD 플랫폼 / Process Bot(모듈)

  

연구기관

㈜비아이매트릭스

수행년도

연구과제

LCAP(Low Code Application Platform) 데이터베이스 갱신 자동화 프로그램 개발

2020년

내 용

데이터베이스 기반의 프로그램 개발 시 데이터베이스 연결, 데이터 갱신 등을 처리하기 위해서는 데이터베이스 질의어(SQL)과 고급언어(Java, c#)를 사용하여 숙련된 개발자가 프로그램 소스를 작성해야 합니다. 이 과정에서 발생하는 소스를 분석하여 표준화된 처리 방식을 정의하여 UI로 제공하여 개발 비용 및 시간을 절감 할 수 있도록 개발한 프로그램이 DB Bot(실행 계획)입니다.

  

【주요 특징】

DB Bot은 프로그램의 과정을 UI로 표현하고 있어, 소스 코드를 직접 작성하지 않아도 됩니다.

DB Bot은 INSERT, UPDATE, DELETE등 쿼리를 자동으로 생성하는 기능을 제공하여 사용자가 직접 SQL을 작성해야 하는 과정을 최소화 하였습니다.

DB Bot은 여러 개의 데이터베이스를 동시에 수정할 수 있는 멀티 트랜젝션을 제공합니다.

DB Bot은 프로그램 소스의 구성을 분석하여 “변수 처리“, ”조건 분기“, ”반복 실행“의 동작을 자유롭게 조합 할 수 있습니다.

연구결과 및 기대효과

데이터베이스의 데이터를 갱신하기 위해서는 데이터베이스 명령어(SQL)을 작성해야 하며, 해당 명령어(SQL)를 동적으로 구성하기 위해서는 고급언어(JAVA,C# 등)를 사용하여 프로그램을 작성해야 하는 과정이 있습니다. 이러한 과정을 분류하고 정제하여 프로그램을 제어할 수 있는 프로그램을 개발하였습니다. 개발된 프로그램으로 개발 시 기존 개발 중 시간이 많이 소요되는 SQL의 작성과 응용 프로그램 작성 시간을 획기적으로 단축시켜 주었으며, 개발 3개월 차 이내의 개발 초급자도 3년 차 이상의 개발자들이 구현하는 프로그램의 데이터베이스 조작 작업을 수행할 수 있음이 내부적으로 확인되었고 해당 연구 결과를 제품에 반영하여 상품화 하였습니다. 이 기능을 사용하여 수행된 프로젝트들에서 다양한 적용 테스트 결과 응용 프로그램 요구사항의 90% 이상을 충족하고 있어, 해당 제품을 사용 시 개발 인력 비용의 절감 효과를 가져올 수 있습니다.

상용화

AUD 플랫폼 / DB Bot(실행 계획)

  

연구기관

㈜비아이매트릭스

수행년도

연구과제

엑셀을 이용한 데이터 취합 시스템 개발

2022년

내 용

기존 수기나 메일로 데이터를 취합하는 업무의 자동화를 위해서는 데이터베이스를 설계하고 입력 양식을 개발하여 배포하는 과정을 거치게 됩니다. 수기로 입력하는 방법은 사용자의 입력 실수가 발생할 수 있으며, 자동화된 시스템을 개발하려면 그 대상이 아무리 간단하더라도 1~2주 정도의 설계, 개발, 테스트의 과정이 필요합니다. 또한 이런 유사한 업무는 산업 전반적으로 다양한 곳에서 다양한 형태로 존재하고 있습니다.
 이런 데이터 취합 업무를 실제 IT 개발자가 아닌 데이터를 취합하고자 하는 현업 담당자가 직접 취합 양식을 디자인하고 데이터베이스에 대한 지식이 없더라도 해당 업무를 시스템으로 개발할 수 있는 EPA(Excel Process Automation)라는 상품을 개발하였습니다.

  

【주요 특징】

EPA는 데이터베이스를 모르는 사용자도 사용할 수 있습니다. EPA의 테이블 설계는 Key-Value Pair 방식의 내장 데이터베이스 구조를 제공하고 있으며, 입력 값의 Key 만 정의합니다.

EPA에서 UI의 개발은 엑셀을 사용하므로 일반 사용자에게 엑셀 활용법 외에는 별도의 학습을 요구하지 않습니다.

EPA는 엑셀로 작성한 화면을 HTML5 웹으로 접근하여 사용할 수 있는 환경을 제공합니다. 실제 데이터를 입력하는 사용자는 PC의 웹 브라우저 또는 모바일 기기를 통해서 필요한 데이터 입력이 가능하므로 현 시점의 웹 환경하에 접근 제약이 존재하지 않습니다.

EPA는 취합된 데이터에 대한 분석 Report를 자동으로 생성할 수 있는 기능을 제공 합니다. EPA를 통해서 입력 받은 자료는 바로 집계할 수 있으며, 이는 집계 보고서를 자동으로 만들 수 있는 데이터 구조를 제공합니다. 

연구결과 및 기대효과

EPA는 AUD 플랫폼의 Low Code 기능을 이용하여 상품화한 모델로, 농림축산식품부의 AGRIX 시스템에서 축산 방역 정보 조사 시스템에도 적용되었으며, 기존 2주 이상의 시스템 개발 시간을 IT 담당자가 아닌 현업 담당자가 2시간 이내에 필요한 수집 화면을 배포 할 수 있어 시각을 다투는 방역 현황 조사 시스템에 성공적으로 적용한 예입니다. 또한 유사한 업무는 전 산업군에서 다양하게 찾아 볼 수 있어 해당 프로그램의 수요는 증가할 것으로 기대되며, EPA는 상품으로 개발되어 자사의 추가적인 개발이 없이 바로 매출로 연결되고 있어 부가 가치가 높은 상품이라고 할 수 있습니다.

상용화

EPA (Excel Process Automation)

  

연구기관

㈜비아이매트릭스

수행년도

연구과제

회의체 시스템 개발

2022년

내 용

회의체 시스템은 AUD 플랫폼으로 개발한 상품으로 회의 진행 및 예약을 위한 협업 도구입니다.

  

【주요 기능】

회의실 관리 기능

회의실 예약 기능

회의 생성 관리 기능

반복회의 설정 기능

회의 진행을 위한 첨부 파일 변환 기능 (PPT, Word: Image, Excel: HTML5)

회의록 작성/관리 기능

메일 발송 기능 : 회의 소집 안내 메일, 회의록 회람 메일 등.

연구결과 및 기대효과

회의체 시스템은 AUD 플랫폼으로 개발된 프로그램으로 AUD 플랫폼을 통하여 개발할 수 있는 범위에 대한 실증을 진행에 목적을 두고 진행한 프로젝트로, 기존 업무 분석 포털 외에 다양한 웹 프로젝트는 AUD 플랫폼으로 구현할 수 있음이 증명되었습니다. 또한 해당 상품은 추가적인 기능 검증 이후 상품으로 정식 등록하여, SCM 사업 부문에서 판매 중인 기존 회의체 시스템을 대체할 예정입니다.

상용화

회의체 시스템 상품화 진행 중

  

연구기관

㈜비아이매트릭스

수행년도

연구과제

스케쥴러 제품의 Scale-out 

2022년

내 용

자사 솔루션을 도입하는 기업들의 증가와 더불어 대용량 데이터 처리에 대한 요구사항의 증가로 인해 기존 스케쥴러의 업그레이드 (Scale-out) 요구가 시장에서 지속적으로 증가하였으며, 이에 따라 스케쥴러의 업그레이드를 진행 하였습니다. 

개발된 스케쥴러는 기존의 i-MATRIX, i-AUD 보고서의 스케쥴링 기능을 포함하고 동일 시간대에 많은 양의 스케쥴 실행을 지원하기 위한 Scale-out을 지원하도록 개발 되었습니다.

  

【주요 기능】

쿼리 시간이 많이 소요되는 쿼리에 대한 사전 캐싱 기능

화면의 출력 데이터 자동 메일 발송 기능

화면의 출력 캡처 및 Export 데이터 메일 발송 기능

Rest API, Web-Service, Web Page 호출 기능

Worker-Process(스케쥴 대상 기능 수행)의 Scale-out : Node의 제약은 AUD 플랫폼 Server의 Concurrent 제약임

시간이 많이 소요되는 작업(e.g. 대용량 Export)에 대한 Background worker
- 사용자는 해당 작업을 스케쥴러에 위임하고 스케쥴러는 해당 작업 완료 후 사용자에게 통지합니다.

연구결과 및 기대효과

스케쥴러 제품의 Scale-out 제공 및 기능 보강으로 인해, 스케쥴러의 경쟁력 재고를 하였으며, Scale-out에 따른 Node 별 라이선스 판매가 가능하여 추후 제품 매출에도 긍정적인 영향을 주고 있습니다.

상용화

AUD 플랫폼 / 스케쥴러

  


(나) 정부과제 수행실적 

(단위 : 백만원)
연구과제명

주관부서

연구기간

정부출연금

관련제품

비고

5억 건 데이터 기준 3초 이내에 “데이터 처리 및 User Interface 구현”이 가능한 페타바이트급 비전문가용 비즈니스 인텔리전스 서비스 플랫폼 기술 개발

산업통상자원부

`15.06 ~`20.05

895.6

i-MATRIX, i-CANVAS,

i-META,

i-BIG

수행완료

AMI기반 전력사용 환경에서 수용가 주도의 수요반응 극대화를 위한 지능형 디바이스 전원관리 서비스 플랫폼 기술 개발

중소벤처기업부

`15.10 ~‘17.09

585

i-MATRIX

수행완료

대규모 트랜잭션 처리와 실시간 복합 분석을 통합한 일체형 데이터 엔지니어링 기술 개발

과학기술정보통신부

`15.10 ~`19.09

1,120

i-MATRIX

수행완료

이종 빅데이터 통합 분석 메타러닝 소프트웨어 개발

과학기술정보통신부

`17.11 ~`20.12

26

i-STREAM

수행완료

농산물 거래처별 물량 분산을 위한 지능형 프로그램 개발

농림축산식품부

`18.09 ~`20.09

200

i-BIG,

i-STREAM,

i-CANVAS,

i-META

수행완료

중소, 중견 전통 제조기업용 도메인 지식DB 기반 강화학습 AI기술 기반의 최적 의사결정 및 분석도구 응용서비스 개발

산업통상자원부

`20.05 ~`22.12

1,353

i-STREAM,

i-META,

AUD플랫폼 7

수행완료

제조현장에 특화된 음성인식 적용을 위한 노이즈 제거 기술 탑재 스마트 디바이스 및 인공지능 가상비서 서비스 개발

산업통상자원부

`20.05 ~`22.12

1,041

i-META

수행완료

중소 중견 제조산업에서의 K-ESG 기반 경영성과관리와 생산 프로세스 최적화 서비스 기술개발

산업통상자원부

`22.04 ~`24.12

1,075

AUD플랫폼 7

진행중

LCAP(Low-Code Application Platform) 기반의 응용 소프트웨어를 활용한 기업의 협업 자동화 관리 통합 플랫폼 개발

산업통상자원부

`22.04 ~`25.12

2,260

AUD플랫폼 7

진행중

다양한 산업 분야 활용성 증대를 위한 분산 저장된 대규모 데이터 고속 분석 기술개발

과학기술정보통신부

`21.04 ~`25.12

950

i-AUD

진행중

빅데이터 대상의 빠른 질의 처리가 가능한 탐사 데이터 분석 지원 근사질의 DBMS 기술 개발

과학기술정보통신부

`21.04 ~`24.12

750

i-AUD

진행중

초소형 위성의 운용 지원을 위한 지상 SW플랫폼 기술 개발
과학기술정보통신부

`23.06 ~`26.12

1,133 i-AUD
i-STREAM 진행중
합 계

11,388.6

  -

-  

  


(다) 주요 논문 실적 
번호

학회명

논문명

영문명

작성년도

비고

1

한국콘텐츠학회

중소/중견기업을 위한 ESG 경영성과관리도구 설계

Design of ESG Performance Management for Small and Medium-sized enterprises

2022

비아이매트릭스





7. 기타 참고사항



가. 시장 현황

(1) 시장의 특성
  

(가) 목표 시장 

  

1) 데이터 산업의 개요

  

동사는 데이터를 기반으로 하는 데이터 산업을 주요 시장으로 하고 있습니다. 최근 수 년간, 데이터 기반 산업은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 성장세는 국내에서도 동일하게 나타나고 있으며, 이는 국내 데이터산업이 사회적 주요 인프라로 자리 잡았다는 것을 보여줍니다. 전 산업 분야에서 데이터 기반의 변화가 일어나고 있으며, 기존 산업의 디지털 전환과 데이터를 활용한 신산업 창출이 동시에 이루어지며 산업 내 혁신이 활발하게 진행되고 있습니다. 

  

또한, 정부도 현재 민관이 함께 성장하는 동반 성장 기반을 마련하고자 모든 데이터가 연결되는 디지털플랫폼 정부 구현을 목표로 정책을 추진 중입니다. 이렇듯 정부 주도의 디지털 혁신이 진행되는 가운데 새롭게 주요 법·제도 정비를 바탕으로 국내 데이터산업의 기틀이 마련되고 있습니다. 데이터산업 내 기업들을 지원하기 위한 '데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법'이 지난 4월 시행되었고, 국가 차원의 데이터 전략을 추진하기 위한 '국가데이터정책위원회'가 9월 출범하기도 하였습니다.

  

2) 당사의 목표 시장 

  

데이터 산업은 크게 1. 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업, 2.데이터 구축 및 컨설팅 서비스업, 3.데이터 판매 및 제공 서비스업으로 구분됩니다. 동사는 이 중 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업에 해당되며, 한 단계 더 분류하면 데이터분석 솔루션 개발 공급업에 속하고 있습니다. 

  

[국내 데이터산업 부문별 시장 규모]

(단위: 억원, %)
이미지: 국내 데이터산업 부문별 시장 규모1
국내 데이터산업 부문별 시장 규모1

출처: 2022년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2022.10.31)


당사가 영위하는 사업의 목표시장은 더욱 구체적으로 데이터를 기반으로 업무 시스템과 데이터 분석 등 상세 적용분야에 따라 아래와 같이 분류할 수 있습니다. 

  

구분

사업영역

업무 시스템 구축

(디지털 전환, DX/DT)

BI (Business Intelligence)

Low-code 

UI/UX

Planning & Simulation

SCM (공급망 관리)

  

가) BI 시장 

  

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)란 기업 내부에서 발생하는 다양한 데이터를 수집, 분석하여 의사 결정을 지원하는 기술과 프로세스를 의미합니다. 

  

BI는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)나 데이터 마트(Data Mart)와 같은 데이터 저장소에서 데이터를 추출하고, 이를 데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 분석(Data Analysis), 데이터 시각화(Data Visualization) 등의 기술을 활용하여 기업의 데이터를 의미 있는 정보형태로 추출합니다. 이 정보는 의사 결정자들이 기업의 현재 상황을 파악하고, 비즈니스 전략을 개발하고, 성과를 평가하고, 문제를 해결하는 데에 사용됩니다. BI는 기업 전반의 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 마케팅팀은 고객 세그먼트, 마케팅 캠페인 효과, 경쟁사 동향 등을 분석하여 마케팅 전략을 개발합니다. 영업팀은 매출 추이, 고객 구매 패턴, 영업 성과 등을 분석하여 판매 전략을 수립합니다. 경영진은 기업의 재무 상황, 비즈니스 리스크, 성과 평가 등을 분석하여 기업 전략을 수립합니다. BI를 통해 기업은 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고, 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 따라서 BI는 현대 기업 경영에서 필수적인 기술 중 하나입니다.

  

BI 시장은 데이터의 수집, 축적, 분석, 보고 등의 과정을 통해 비즈니스 통찰력을 도출하는 솔루션의 수요가 증가하면서 지속적으로 성장하고 있습니다. BI 시장의 변화를 이끄는 요인으로는 첨단 AI(Artificial Intelligence)기술의 적용과 사용자의 셀프서비스(Self-Service)개념의 도입이 있습니다. AI는 데이터 분석의 편의성과 정확성을 높여서 더욱 정확한 예측과 추천을 제공하며, 셀프서비스는 현업 비즈니스 조직이 직접 데이터를 분석할 수 있게 함으로 확정성과 신속성을 강화할 수 있게 해줍니다.

  

나) UI/UX 개발 플랫폼 시장 

  

UI/UX 개발 플랫폼이란 사용자 인터페이스(User Interface)와 사용자 경험(User Experience)을 개발하기 위한 소프트웨어 도구(tool)입니다. UI/UX 개발 플랫폼을 사용하면 웹사이트나 애플리케이션 등의 제품이나 서비스를 사용하는 과정에서 사용자가 느끼는 만족도나 편의성을 높일 수 있습니다. UI/UX 개발 플랫폼은 다양한 기기와 운영체제에 대응할 수 있도록 반응형 웹이나 적응형 웹 등의 기술을 지원하고, 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등의 신기술과의 융합도 가능합니다. 

  

UI/UX 개발 플랫폼은 반응형 웹과 적응형 웹 등의 기술을 활용하여 다양한 화면 크기와 해상도에 맞게 사용자 환경을 최적화하고 있습니다. 또한 액티브X 기반 UI 플랫폼의 전환 시장과 HTML5 표준 기반 UI 플랫폼의 도입 시장도 UI/UX 개발 플랫폼의 수요를 증가시키는 주요 요인이 되고 있습니다.

  

국내의 UI/UX 개발 플랫폼 시장은 다양한 기기와 운영체제에 대응하는 솔루션과 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등 신기술과의 융합에 따라 꾸준히 성장하고 있습니다. ㈜투비소프트, ㈜인스웨이브시스템즈, ㈜토마토시스템 등이 주요 기업으로 꼽히며, 넥사크로, 웹스퀘어, 엑스빌더 등이 대표적인 제품입니다.

  

다) Low-code 개발 플랫폼 시장 

  

Low-code는 코딩을 최소화해서 비전문가도 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있는 기술을 말합니다. 이를 통해 프로그래밍 지식이 부족한 사용자들도 간단한 “드래그 앤 드롭” 방식으로 웹 및 모바일 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. Low-code 개발 플랫폼 시장은 기업들이 IT 프로젝트를 빠르게 완료하고, 비용을 절감할 수 있도록 돕는 도구로써 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 시장 수요와 함께, 다양한 Low-code 개발 플랫폼 업체들이 등장하고 있으며, 이들 업체는 다양한 서비스와 기능을 제공하여 기업들의 다양한 요구에 부합하고 있습니다. 

  

Low-code 개발 플랫폼 시장에서는 기업용 애플리케이션을 개발할 수 있는 다양한 툴과 솔루션이 제공됩니다. OutSystems, Mendix, Appian, Microsoft PowerApps, Google App Maker, Salesforce Lightning 등이 대표적인 글로벌 Low-code 개발 플랫폼 업체입니다.

  

Low-code 개발 플랫폼은 기존의 애플리케이션 개발 방식과 비교했을 때, 개발 기간을 단축하고, 프로젝트 비용을 절감할 수 있으며, 비전문가도 쉽게 개발할 수 있는 환경을 제공합니다. 이러한 이점들로 인해, Low-code 개발 플랫폼 시장은 급속도로 성장하고 있으며, 앞으로도 더욱 더 많은 기업들이 이를 도입할 것으로 예상됩니다. Low-code 시장은 개발자 부족 현상을 해결하고 디지털 혁신을 가속화하는 방안으로 주목받고 있습니다.

  

라) SCM(Supply Chain Management) 시장 

  

SCM(공급망 관리, Supply Chain Management)은 제품이 생산되어 판매되기까지의 모든 공급과정을 관리하는 시스템을 의미하며, 공급자에서 고객까지의 Supply Chain상의 물자/정보/자금 등을 총체적인 관점에서 통합과 관리를 통하여 공급자, 고객, 그리고 기업 내부의 다양한 니즈를 만족시키고 업무의 효율성을 극대화하는 영역의 시장입니다. 동사의 공급망 관리(Supply Chain Management) 솔루션은 다양한 산업분야의 기업들이 자사의 공급망을 관리하고 최적화하는 시스템 구축에 활용되는 제품으로써 SCM시장은 SCM(공급망관리)이라고 특정 분야의 한정된 참여자로 구성되는 전문화된 시장입니다. 주요 SCM 기업으로는 SAP, O9, Kinzxis등의 글로벌 업체들과 ㈜엠로, ㈜자이오넥스 등의 국내 업체들이 있습니다.

  

이런 SCM시장은 2020년대로 접어들면서 글로벌 공급사슬 붕괴하는 위기 속에서 소비자 수요가 대면에서 비대면으로 급변하는 새로운 물류환경에서 디지털 공급사슬관리 고도화가 요구됨에 따라 새로운 성장의 국면을 맞고 있습니다. 기업에게 소비자 수요를 정확하게 예측하면서 공급 유연성을 높여 SCM이 효율적으로 이루어질 수 있도록 IoT, 빅데이터, AI, 블록체인 등 4차 산업혁명을 이끄는 새로운 첨단 기술을 활용한 공급망 관리 시스템으로의 혁신이 강하게 요구되면서 고객들로부터 고도화된 새로운 SCM시스템 구축에 대한 수요가 지속적으로 빠르게 증가하고 있어 향후 시장 성장에 대한 기대가 높은 상황입니다.



(나) 수요 변동 요인

  

데이터 시장은 지속적으로 수요가 증가하는 시장이며, 특히 소프트웨어 개발자 부족 및 소프트웨어 개발자 단가의 지속적인 상승으로 직접 개발 혹은 다른 솔루션보다 Low-code 솔루션을 활용한 구축 수요가 점차 증가할 것으로 예상됩니다. 



1) IT 인력 부족 

  

IT 시장은 인공지능 (AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술 발전과 디지털 혁신에 따라 수요가 급증하고 있습니다. 하지만 이에 비해 공급되는 인력은 부족한 상태입니다. 이런 IT 인력 부족 현상은 개발자를 활용한 직접 개발이 아니라 솔루션 도입을 촉진하게 되고 특히 최소한의 개발자도 시스템 구축이 가능한 Low-code 솔루션 도입을 더욱 촉진하여, Low-code 솔루션 도입에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 

  

2022년 한국데이터산업진흥원의 발표자료에 따르면, 이후 5년간 데이터산업의 데이터 직무 필요 인력은 총 1만 6,984명으로 조사되었습니다. 직무별 수요는 데이터 개발자가 8,035명(47.3%)으로 가장 높았고, 데이터 엔지니어 2,131명(12.5%), 데이터 분석가 1,744명(10.3%) 순으로 나타났습니다. 향후 5년 내 데이터산업의 기술등급별 데이터 직무 필요 인력 비중을 살펴보면 현재와 마찬가지로 중급 인력에 대한 수요가 7,336명(43.2%)으로 가장 높게 나타났습니다.

  

이미지: 국내 데이터산업으 ㅣ향후 5년 내 데이터 직무 인력 부족률
국내 데이터산업으 ㅣ향후 5년 내 데이터 직무 인력 부족률

출처: 2022년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2022.10.31)
  

2) 소프트웨어 기술자 노임단가의 지속적 상승

  

한국소프트웨어산업협회는 매년 소프트웨어 기술자의 표준 노임단가를 발표하고 있으며, 2019년 7.7%(2019년 12월 02일 발표), 2020년 5.0%(2020년 12월 01일 발표), 2021년 2.6%(2022년 1월 10일 발표), 2022년 6.9%(2022년 12월 21일 발표)로 지속적으로 상승하고 있으며, 최근에는 그 상승세가 가팔라지고 있습니다. 이는 업체에 인건비 부담으로 작용하여 인건비를 최소화 할 수 있는 Low-code 개발 플랫폼 도입 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 

  

3) 경제 상황 

  

경제가 성장하거나 위기에 직면하면 데이터 분석의 필요성이 증가하거나 감소할 수 있습니다. 예를 들어, 코로나 팬데믹으로 인해 많은 산업에서 디지털 혁신을 가속화하고 데이터 분석을 활용하여 시장 변동성에 대응하기 위한 전략을 수립하려는 수요가 높아지면서 데이터 분석이나 데이터를 활용한 업무 시스템 구축 수요가 증가하였습니다. 

  

4) 기술 발전

  

데이터 분석을 가능하게 하는 기술의 발전은 데이터 분석 시장의 수요를 증가시킵니다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 플랫폼, 인공지능, Low-code/노코드 플랫폼 등의 기술은 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화 등을 보다 쉽고 빠르게 할 수 있게 하고, 다양한 산업과 부문에서 데이터 분석을 활용할 수 있게 합니다. 이러한 최첨단 기술을 적용하여 데이터 분석 및 업무 시스템을 구축하려는 요구가 증가하면서 신규 도입 고객은 물론 기 도입 고객의 차세대 프로젝트가 증가하여 전제적으로 수요가 증가합니다. 



(2) 시장 규모 및 전망

(가) 시장 규모 및 추이

1) 데이터 산업 시장규모 및 추이 
  

한국데이터산업진흥원은 2022년 데이터산업백서 자료에서 국내 데이터산업의 시장규모는 2021년 전년 대비 15.5% 성장한 23조 972억 원이며, 2022년에는 26조 144억 원 규모로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 또한 2021년부터 2027년 추정치 기준 연평균 시장증가율(CAGR)은 12.6%를 기록하면서 지속적인 성장세를 이어 갈 것으로 예상하고 있습니다. 



[국내 데이터산업 시장 전망]

(단위: 억원)


이미지: 국내 데이터산업 전망1
국내 데이터산업 전망1

출처: 2022년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2022.10.31)

가) 글로벌 BI시장 규모 및 추이

  

데이터 분석 및 인사이트 제공의 중요성이 증가하면서 기업들이 BI 툴에 더욱 많은 투자를 하고 있기 때문에 BI시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 특히, 최근 COVID-19 대유행으로 인해 기업들이 변화에 대한 대응력을 높이고자 데이터 분석과 인사이트 제공에 대한 필요성이 더욱 커졌습니다. 이에 따라, BI 시장은 고성장을 이어나갈 것으로 예상됩니다.

시장 분석 기관 Precedence Research의 최근 조사에 따르면, 글로벌 BI 시장 규모는 2022년 약 272억 달러 수준으로 파악되며, 2032년까지 연평균 7.26% 성장해 총 549억 달러 규모로 커질 것으로 예측됩니다.
 

[글로벌 BI시장 규모 전망 (2022~2032)]


이미지: 글로벌 bi시장 규모 전망
글로벌 bi시장 규모 전망

출처 : Precedence Research(2023.02)

나) 국내 BI 시장 규모 및 추이

  

국내 BI시장 또한 전 산업분야에 걸친 기업데이터의 효과적 사용에 대한 니즈와 디지털 전환 수요 증가에 따라 빠르게 성장할 전망입니다. 해외 BI시장은 시장이 활발함에 따라 시장규모 및 예측과 관련된 자료가 풍부하나, 국내 BI시장은 규모에 대한 세부적인 통계자료는 존재하지 않습니다. 한국데이터산업진흥원 자료에 의하면, BI솔루션이 속한 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 공급업 시장은 2021년 기준 약 30억원에 이르는 것으로 추정되며, 2019년부터 2021년까지 약 21%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 정도로 빠르게 성장하고 있는 시장인 것을 확인할 수 있습니다.


[국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 시장 추이]
(단위 : 억원)
이미지: 국내데이터처리및관리솔루션시장추이
국내데이터처리및관리솔루션시장추이

출처: 2022년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2022.10.31)

3) UI/UX 개발 플랫폼 시장규모 및 추이

  

가) 글로벌 UI/UX 개발 플랫폼 시장규모 및 추이

  

UI/UX 관련 시장은 IT 시장 성장 추세에 맞춰 함께 성장하고 변화하고 있으며, IT 제품의 기능이 다양화되고 복잡해짐에 따라 사용자 편의성에 대한 수요가 증가하여 IT 시장의 성장과 더불어 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 

  

MarketWatch의 보고서에 따르면, 2021년 UI/UX 디자인 소프트웨어 시장 규모는 9억 6천만 달러로 평가되었으며, 2027년까지 22.25%의 CAGR로 성장하여 32억 500만 달러에 이를 것으로 예상되었습니다.


[글로벌 UI/UX 소프트웨어 시장 규모]
(단위 : 십억달러)
이미지: 글로벌ui,ux소프트웨어시장규모
글로벌ui,ux소프트웨어시장규모

출처 : UI and UX Design Software Market[2023-2031], MarketWatch(2023.05)


나) 국내 UI/UX 개발 플랫폼 시장규모 및 추이

  

IT 서비스학회 논문에 따르면, 국내 SW 시장에서의 UI/UX의 시장규모는 2018년 약 959.2억 원에서 2020년 1,026.7억 원으로 증가할 것으로 전망되었습니다. 이는 IT 서비스 시장에서 UI/UX의 비중이 약 10%를 유지할 것이라고 예상한 것입니다. 국내 시장에서 리서치 시장을 15%, 기획/설계를 35%, 디자인을 50% 비중으로 추정하였습니다.



[국내 UX시장 규모 추정]

(단위 : 억원)
구분

2018

2019

2020(E)

2021(E)

2022(E)

IT서비스

87,198

89,850

93,334

94,696

95,855

국내 비중

1.1%

UX 비중

10%

금액 추정

95.92

98.84

102.67

104.17

105.44

출처 : IT서비스학회 논문(2018)
  

4) Low-code 개발 플랫폼 시장규모 및 추이

  

Low-code 개발 플랫폼은 IT 인력 부족, 비즈니스 요구 사항의 변화, 디지털 혁신 등의 동인에 의해 수요가 증가하고 있습니다. 

  

가) 글로벌 Low-code 개발 플랫폼 시장규모 및 전망


가트너의 최신 전망에 따르면, 2023년 Low-code 개발 기술 시장 규모는 2022년 대비 19.6% 성장하여 269억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 Low-code 개발 기술의 수요가 계속 증가하고 있음을 나타냅니다. 

  

Low-code 개발 기술 시장은 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP), 비즈니스 프로세스 자동화 (BPA), 멀티엑스피리언스 개발 플랫폼 (MDXP), 로봇 프로세스 자동화 (RPA), 통합 플랫폼 서비스 (iPaaS), 시민 자동화 및 개발 플랫폼 (CADP) 등의 다양한 세그먼트로 구성됩니다. 동사의 제품이 속하는 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP)은 Low-code 개발 기술 시장에서 가장 큰 성분으로, 2023년에는 25% 성장하여 100억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. LCAP은 사용자 인터페이스, 비즈니스 로직, 워크플로우, 데이터 서비스 등을 포함하는 완전한 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 코딩을 최소화하거나 대체하는 기능을 제공합니다.





[Low-Code 분야별 시장 규모]
(단위 : 백만달러)
2021년

2022년

2023년

2024년

Low-Code Application Platforms (LCAP)

6,324

7,968

9,960

12,351

Business Process Automation (BPA)

2,416

2,585

2,761

2,940

Multiexperience Development Platforms (MDXP)

2,081

2,508

2,999

3,563

Robotic Process Automation (RPA)

2,350

2,892

3,401

3,879

Integration Platform as a Service (iPaaS)

4,680

5,668

6,668

7,838

Citizen Automation and Development Platforms (CADP)

554

732

953

1,232

Other Low-Code Development (LCD) Technologies*

92

109

126

146

Total

18,497

22,462

26,869

31,949

출처 : Gartner 2022.12.13


- 국내 Low-code 개발 플랫폼


대한민국의 Low-code 개발 플랫폼 시장 규모는 정확한 통계가 존재하지 않으나, 2022년 IT시장조사업체 가트너의 발표에 따르면 2021년부터 2023년까지 Low-code시장이 전체 IT시장에서 차지하는 비율이 약 0.5% 내외라는 점으로 보아 국내 시장 또한 유사한 비율로 Low-code시장이 형성되어 있을 것이라는 가정 하에 국내 Low-code시장은 2021년 3,994억원에서 2023년 5,676억원으로 성장할 것이라 추정할 수 있습니다.



[국내 Low-code시장 규모 추정]
구분

2021년

2022년

2023년

세계IT시장규모(백만달러)

4,259,773 

4,431,646 

4,673,728 

세계Low-code시장규모(백만달러)

18,497 

22,462 

26,869 

비율

0.43%

0.51%

0.57%

국내IT시장규모(백만원)

91,989,569 

100,096,065 

98,731,255 

국내Low-code시장규모 추정(백만원)

399,442 

507,341 

567,600 

출처 : 가트너 자료를 기반으로 당사 추정
  

5) SCM 시장규모 및 추이

  

전 세계적으로 물류 산업의 규모는 꾸준히 확대되고 있으며, 이에 따라 SCM 시장 규모도 지속적으로 증가하고 있습니다. 특히, 2020년 COVID-19의 영향으로 인해 대규모로 이루어진 온라인 쇼핑으로 인한 물류 증대 및 비대면 서비스 수요 증가 등의 요인으로 SCM 시장의 성장세가 더욱 가속화되고 있습니다. 국내에서도 SCM 산업이 지속적으로 성장하고 있는 추세이며, 기업들이 SCM에 대한 관심과 투자가 늘어나고 있습니다. 

  

가) 글로벌 SCM 시장규모 및 전망

  

글로벌 SCM시장은 2020년 179억 달러에서 2024년에는 약 236억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. SCM시장은 공급망 계획(SCP), 공급망 실행(SCE) 및 조달(Procurement)등 3개의 영역으로 구성되어 있으며, 최근의 글로벌 SCM시장 동향으로는 On-Opremis 형태의 구축형에서 SaaS형태로의 전환이 빠르게 진행되고 있습니다.


[글로벌 SCM S/W 시장 규모]
이미지: 글로벌scm sw시장규모
글로벌scm sw시장규모

출처 : 한국IR협의회 기업리서치센터(2022.07.25)

이에 따라, 주요 공급업체들은 클라우드 우선 또는 클라우드 전용 배포 기반의 최첨단 SaaS 솔루션을 공급하고 있으며, 이에 대한 시장의 반응 또한 호의적이어 관련 시장의 성장세는 지속적으로 높아지고 있습니다. 아울러, 중소기업과 신흥국가 시장의 고객들도 SaaS형태의 SCM 구축에 대한 관심을 높이고 있어 향후 전체 시장 규모는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 

  

나) 국내 SCM 시장규모 및 전망

  

국내 SCM 시장은 2020년 1,675억원에서 2024년에는 1,786억 원으로 성장할 것으로 전망됩니다. 

  

SCM 시장은 1990년대 후반부터 인터넷 등 네트워크 기술의 발전과 더불어 기업 로지스틱스 부문의 최적화로 인해 수요가 증가함에 따라 국내 시장이 형성되었습니다. 이후, 기업들이 정보 인프라를 제공하는 ERP 시스템 구축을 완료하고, IT기술이 제공하는 다양한 전략적인 정보를 본격적으로 활용함에 따라 로지스틱스 측면에서 최적의 솔루션을 제공하는 SCM시장은 빠르게 성장할 수 있었습니다. 

  

특히, 2010년 중반으로 접어들면서 과거에는 기술적 한계로 제한적이었던 SCM의 활용이 빅데이터. AI 및 블록체인등 첨단기술의 발전으로 효과적이고 새로운 분석과 모델링 기법을 적용한 더욱 정확한 최적화와 예측이 가능하게 됨에 따라 최근 이러한 첨단기술을 적용한 SCM에 대한 고객의 수요가 급격히 늘고 있어 국내 SCM시장은 상당기간동안 높은 성장을 지속할 수 있을 것으로 전망되고 있습니다.



[국내 SCM S/W 시장규모]
이미지: 국내scm sw시장규모
국내scm sw시장규모

출처 : 한국IR협의회 기업리서치센터(2022.07.25)


(나) 대체 시장


1) IT 개발자의 프로그래밍을 통한 직접 개발 

  

IT 개발자의 프로그래밍을 통한 직접 개발 방식은 기업의 요구사항에 맞춰서 개별 개발자들이 시스템을 처음부터 설계하고 개인별 프로그래밍을 통하여 직접 개발하는 방식으로 시스템을 구축하는 방식입니다. 이 방식의 장점은 기업의 특성과 비즈니스 프로세스, 고객의 요구에 맞춤 형태로 시스템을 만들 수 있다는 것이나, 단점은 개발자의 수작업에 의존하기 때문에 개발 기간이 길고 비용이 많이 들며 개발자의 능력에 따른 결과물의 편차가 크고, 유지보수가 어렵다는 점입니다. 특히 최근 IT 개발자 부족 현상이나 개발자 노임단가의 급상승으로 직접 개발에 대한 어려움이 배가되고 있는 현실입니다. 

  

2) 시장의 진화

  

데이터를 분석하고 업무 시스템 화면을 구축하는 수요를 대체할 수 있는 다른 시장은 찾기 어렵습니다. 동사의 솔루션은 비즈니스 데이터를 활용하여 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이런 역할은 현재 많은 기업들이 필요로 하는 것으로 빅데이터 시대에 접어들면서 더욱 중요해지고 성장하고 있는 시장입니다. 

  

따라서 대체 시장이 존재하기보다 전통적인 BI 시장에 대응하는 신규 기능들이 많이 등장하여 더욱 강력한 데이터 분석과 업무시스템 구축 기능을 제공하는 시장으로 진화해 나가고 있습니다. 예로써, AI 기술을 결합한 BI 제품이 출시되면서 전통적인 BI 시장은 AI 기반 분석 시장으로 진화했으며, 업무 시스템 구축 시장에 당사와 같이 Low-code 기술을 활용하여 업무시스템을 구축하는 솔루션이 출시되며 기존의 업무시스템 구축 시장은 Low-code 시장으로 진화하고 있습니다. 

  

AI 기술의 발전으로 인해 자동화된 애플리케이션 개발 도구와 프레임워크 또한 발전하고 있으며, 이러한 도구를 사용하면 기존의 Low-code 솔루션 보다 더 높은 생산성과 자동화 수준을 제공할 수 있습니다. 최근에는 ChatGPT와 연계한 Low-code 제품이 출시되며, Low-code 시장이 화면 개발에서 사용자에게 필요한 정보를 대화형으로 빠르게 제공하는 시장으로 진화를 거듭할 것으로 예상됩니다. 



나. 시장 경쟁 상황

(1) 경쟁 상황

(가) 경쟁 형태

다양한 기능을 한 플랫폼에서 제공하는 AUD플랫폼의 경우 각 영역별로 특정 업체와 경쟁하는 상태이며, M4PLAN 제품은 시장 내 소수의 관련 사업을 영위하는 기업들과 경쟁하고 있습니다.



[당사 제품별 경쟁형태]
제품

경쟁형태

적용 분야

주요 경쟁사

BI솔루션

(AUD플랫폼)

경쟁

빅데이터 분석 및 시각화 : BI/OLAP, 대시보드, BI 포털

마이크로스트레티지

세일즈포스 (Tableau)

마이크로소프트

위세아이텍

일부경쟁

업무시스템 개발 및 자동화 : UI/UX 개발

토마토시스템

인스웨이브

투비소프트

독점

업무시스템 개발 : Excel 자동화

-

SCM

(M4PLAN)

경쟁

공급망 관리(SCM)

SAP S/4HANA

o9 Platform

Kinaxis RapidResponse

자이오넥스
엠로

출처 : 당사 제시

1) AUD플랫폼 

  

AUD플랫폼은 BI/OLAP, Dashboard/Visualization, Report, UI/UX, Excel 자동화 기능을 하나의 플랫폼에서 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 솔루션이며, 이러한 각 영역별로 국내외의 다양한 플레이어들이 존재합니다. 

  

창업 이래 지금까지 주로 주력으로 해온 데이터 분석영역의 BI/OLAP 시장 경우, 주로 글로벌 외산 솔루션들과 직접 경쟁중이며 일부 국내업체와도 경쟁 상태이나, Excel 업무 자동화 시스템의 경우 당사가 글로벌 시장 포함 독점적 위치에 있습니다. 

BI/OLAP과 Excel 자동화 시장을 제외한 다른 영역의 경우, AUD플랫폼이 기능별로 시장의 다른 플레이어들과 전면적인 경쟁관계보다는 동사의 제품이 기존 제품들이 가지고 있는 기능을 필수적인 부분들 위주로 제공하는 통합 All-in-One 솔루션이라는 특징으로 일부 경쟁의 형태이라고 할 수 있습니다. 다만, AUD플랫폼과 같이 업무 시스템 구축에 필요한 다양한 기능을 제공하는 통합 플랫폼 제품은 당사 제품을 제외하면 전무하여 다양한 툴을 도입하지 않고 하나의 툴로 업무 시스템을 구축하려고 하는 니즈가 있는 경우 독점적 상태입니다. 

  

2) M4PLAN

  

SCM(Supply Chain Management)은 구축영역이 기업의 활동에 있어 공급망과 관련되는 기업의 전반적인 업무에 폭넓게 걸쳐 있어 상당한 업무지식과 경험을 가진 소수의 솔루션 기업들로 구성되는 시장 특성을 가지고 있습니다. 따라서 경쟁현황은 제한적 플레이어들에 의한 경쟁 구조이며 SCM업체에서 경쟁사대비 상대적인 비교우위를 가지는 적용 분야나 기능상 강점들을 각각 가지고 있어 완전 전면 경쟁보다는 일부 경쟁으로 보는 것이 타당합니다. 

  

또한, 최근 빅데이터와 AI 등 급격한 기술상의 발전과 COVID-19 이후 일어나고 있는 글로벌 공급망 체계의 변화에 따라 이를 적용한 새로운 SCM 시스템에 대한 Needs가 고객사로부터 급속히 증가함에 따라 시장 규모가 급속도로 확대되고 있어 현재는 관련 사업분야에서 업체 간 경쟁은 심화되고 있지 않은 상황입니다.



(나) 진입장벽 

  

1) AUD플랫폼 

  

가) All-in-One 플랫폼 측면 

  

업무 시스템을 개발하기 위해서는 다양한 UI 기능이 필요하며, 이러한 다양한 UI 기능을 구축하기 위해 고객사는 다양한 툴을 도입하거나 개발자를 활용하여 직접 개발을 해야 했습니다. 지금까지 업무 시스템 개발에 다양한 툴이 활용된 이유는 CRUD 기능을 제공하지 않는 BI/OLAP툴, 데이터 분석 기능을 제공하지 못하는 UI/UX툴 등 각 툴들이 가진 한계 때문이었습니다. 20년 이상의 국내시장 역사를 가진 BI/OLAP, UI/UX, Reporting 시장에 그동안 국산 통합 솔루션이 나오지 못한 이유는 그 한계를 해결하기 위한 기술적 장벽이 존재하기 때문입니다. 

  

실례로, 현재 국내 Reporting Tool 시장의 선두 업체에서 2010년대 중반 당사와 유사한 구조의 데이터 분석기능이 가능한 솔루션을 개발한 적이 있었으나, 미흡한 기능성과 제한적 활용성 등의 문제로 출시 후 수 년 지난 시점에 자진 철수한 바 있었습니다. 향후로도 제품 개발 시 각 분야별로 요구하는 기술 수준이 높아 동사의 AUD플랫폼과 같이 전 영역을 아우르는 SW 제품의 개발·상품화하는데 큰 어려움이 따릅니다.

  

나) Low-code 개발 플랫폼 측면

  

로우코드 개발 플랫폼을 개발하기 위해서는 업무 시스템 개발에 필수적이었던 프로그래밍 언어, 쿼리 작성 기술은 물론 DB스키마와 테이블 구조, 업무시스템 구축에 필요한 프로세스 등에 대한 광범위한 이해를 필요로 합니다. 

  

다년간 BI 기술을 개발해 온 동사는 좀 더 쉬운 BI 기술 제공을 위해 쿼리 작성을 포함한 다양한 자동화 기술을 지속적으로 개발해 왔고, 18년간 개발해 온 다양한 코딩 자동화 기술을 바탕으로 기반으로 로우코드 개발 솔루션을 출시할 수 있었습니다. 

  

동사의 로우코드 개발 플랫폼의 핵심 기능은 SQL과 JAVA 코딩을 자동화하는 SW로봇 기능입니다. 코딩을 모르는 사람도 개발이 가능하도록 Drag & Drop UI 기반의 코딩 자동화 기술을 제공하는 SW로봇은 세 가지의 ‘Bot(봇)’으로 구성되어 있습니다. 데이터를 조회하고 저장하기 위해 DB SQL을 자동으로 생성해주는 ‘DB봇’, 컴포넌트와 함수를 이용하여 데이터를 연계하고 엑셀로 설계한 화면을 웹 화면으로 자동 변환해주는 'UI봇', 화면 동작에 필요한 각종 이벤트나 업무 프로세스를 사용자가 코딩 과정 없이 워크플로우 기반으로 개발하게 해 주는 'Process봇'으로 구성되어 있습니다. 

  

동사는 이미 관련 기술에 대한 특허를 다수 확보하여 후발주자의 동일 분야 진입에 기술적인 어려움이 있을 것으로 예상됩니다. 또한 당사는 당사가 보유한 로우코드 기술에 대해 TTA의 품질 검증을 거쳐 GS(Good Software)인증을 받았으며, 로우코드 기술력을 인정받아 산업통상자원부로부터 우수기술연구센터로 지정된 바 있습니다. 로우코드 핵심 기술에 대한 특허 보유는 물론 보유한 기술에 대한 품질 검증과정을 마쳤으며 정부로 부터 우수 기술로 인정을 받는 등 검증된 기술을 바탕으로 국내 로우코드 시장을 선도하고 있어 국내 로우코드 시장 선도자로서의 위치 선점에 성공한 상태입니다. 

  

이처럼 Low-code 개발 플랫폼의 성공적 개발을 위해서는 단순히 우수한 프로그래밍 기술로는 부족하며 관련 IT 환경에 대한 높은 이해도는 불론 다양한 업무 시스템 개발 경험이 필요하므로 신생업체가 쉽게 진출하기 어려운 분야입니다. 물론 모바일 앱 개발을 목적으로 한 로우코드 개발 솔루션의 경우 상대적으로 기술적 난이도가 낮아 진입장벽이 낮은 편이지만, 동사의 솔루션과 같이 방대한 기능을 요구하는 기업용 업무 시스템 개발을 목표로 하는 로우코드 솔루션은 모바일 앱 개발 환경에서 적용가능한 기술력만으로는 쉽사리 진입할 수 없는 분야라고 할 수 있습니다. 

  

2) M4PLAN

  

가) 다양하고 복잡한 업무 지식과 처리 프로세스에 대한 이해 필수 

  

공급망 관리 솔루션 분야는 고객의 수요를 예측하고 이에 맞는 생산, 판매와 물류에 이르는 기업의 공급망 관리에 빅데이터와 AI등의 IT기술을 적용하는 최적화된 시스템 구축을 통하여 업무의 효율을 높이고 수익을 극대화할 수 있습니다. 이러한 최적의 SCM 시스템 구축을 위하여서는 수요예측에서, 생산, 공급, 판매 및 물류, 창고관리에 이르기 까지 회사 전반의 업무 지식과 각 업무가 연계되는 공급망 프로세스에 대한 깊고 다양한 전문 지식이 필수적이며 이러한 지식을 시스템으로 구현하기 위한 다양한 관련 IT기술에 대한 이해까지 요구되는 Domain Knowledge가 절대 필수 요건인 영역입니다.


[SCM 프로세스 구성도]
이미지: scm프로세스구성도
scm프로세스구성도

출처 : 당사 제시
  

나) 장기투자 소요 및 긴 구매주기

  

SCM분야는 타 IT분야와는 다르게 시스템 구축을 위한 업무지식 축척 및 인력 양성을 위하여 장기간 투자해야한다는 점과 고객의 구매주기가 상당히 길다는 점이 또 하나의 진입장벽으로 존재합니다. 

  

해당 산업에 이해에서부터 다양한 업무의 현장 및 고객들의 세부적인 요구사항을 반영하기 위한 전문지식과 첨단의 IT기술까지의 시스템 구현을 위한 기반을 확보하는 데는 장기간의 투자가 필요합니다. 또한 SCM시스템의 특성상 고객사에서도 SCM시스템의 전면 재구축은 최소 7~8년에서 길게는 10년~15년의 긴 기간의 주기를 두고 진행됩니다. 이는 시스템의 재구축 또는 업그레이드에는 상당한 예산 규모와 내부인력 투입이 수반되기 때문입니다. 따라서 시장 선도업체의 이점이 매우 높으며 후발주자의 경우 이러한 사업 기반을 구축하는데 오랜 기간이 소요됩니다.

  

다) 해당 산업분야 구축경험과 레퍼런스 유무

  

높은 수준의 Domain Knowledge가 요구되는 SCM분야에서 고객은 프로젝트 제안 요청시 필수적으로 해당산업분야에 대한 구축 경험과 구축 Reference에 대한 요건을 전제로 하는 경우가 많습니다. 

  

동사는 자동차, 철강, 전자, 화학, 제지, 소비재 등 주요한 산업 분야에서 유수한 고객의 구축 사례를 가지고 해당 산업분야의 초기부터 공급망 계획 수립 및 분석 시스템 구축을 해왔기 때문에 큰 어려움은 없으나 신규 진입기업이나 해당 구축 Reference가 없는 기존 SCM업체에게는 이런 점들이 높은 진입장벽으로 작용될 수 있습니다



다. 기술적 차별성

(가) 제품의 특장점 
  

1) AUD플랫폼

  

가) 업무 시스템 구축을 위한 유일한 All-in-One 개발 플랫폼


지금까지 업무시스템을 개발하기 위해서는 다양한 툴을 도입하거나 JAVA로 개발해야 했습니다. 이 경우 높은 도입비용 및 유지보수의 어려움이 존재했습니다. 

  

이미지: 시스템 개발의 어려움
시스템 개발의 어려움

출처 : 당사 자료

하지만 동사의 AUD플랫폼은 시장에서 유일하게 BI/OLAP, 대시보드/시각화, 보고서 제작, 웹포털 등 데이터 분석과 활용을 위한 기능은 물론 일반 업무시스템 구축에 필요한 다양한 UI/UX 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다. 특히, 일반적인 UI 개발 솔루션에서는 지원하지 않거나 개발하기 어려운 대시보드, 복잡한 통계성 화면 및 보고서 개발이 용이하여 고객 및 성과분석시스템, EIS는 물론 경영계획, 생산/수요예측 등 다양한 업무시스템 구축에 활용되어 높은 개발 생산성과 업무 혁신 효과를 나타내고 있습니다. 



이미지: AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력
AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력

출처 : 당사 자료


[경쟁사 구현가능 솔루션 비교]
구분

BI/OLAP

대시보드

시각화

Report

UI/UX

(CRUD)

Exel

자동화

로우코드

비아이매트릭스

○

○

○

○

○

○

○

Microstrategy

○

○

○

  

  

  

  

위세아이텍

○

○

  

  

  

  

  

잘레시아

  

○

○

  

  

  

  

Qlik

○

○

○

  

  

  

  

Tavleau

○

○

○

○

  

  

  

포시에스

  

  

  

○

  

  

  

클립소프트

△

△

  

○

  

  

  

투비소프트

  

  

  

○

○

  

△

토마토시스템

  

  

  

○

○

  

△

출처 : 당사 자료
  

나) 전체 개발 프로세스를 아우르는 로우코드 코딩 자동화 기술

  

일부 업체들이 로우코드 개발 기능을 제공하고 있으나 전체 프로세스가 아닌 일부 기능에 대해서 초기 수준의 로우코드 기능을 제공하고 있으며, 사용자 편의성에서도 자체 UI를 통한 개발로 사용법이 복잡한 경우가 대부분입니다. 그러나 AUD플랫폼은 업무 시스템 구축을 위한 전체 과정에 대해 최고 수준의 로우코드 개발 기능을 제공합니다. 

  

또한 AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

  

AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

  

특히 엑셀로 화면을 설계하면 자동으로 HTML 5 웹화면으로 전환해 주는 혁신적인 기능을 제공하여 복잡한 화면 개발 과정 없이 쉽게 웹 화면을 개발할 수 있게 해 줍니다. 



이미지: 엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇)
엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇)

출처 : 당사 자료

다) EPA를 활용한 데이터 취합 효율화

  

AUD플랫폼의 Excel 자동화 기능은 기업의 다양한 엑셀 수작업 업무를 자동화하여 기업의 업무 생산성 향상을 돕습니다. EPA(Excel Process Automation) 기술은 동사 고유의 기술로 1~2개월이 소요되던 데이터 취합, 집계, 분석, 보고서 제작 등의 업무를 3~4일 이내로 처리할 수 있게 하여 지금까지 방대한 엑셀 수작업을 해 오던 기업 및 공공기관의 디지털 전환 프로젝트에 활용되고 있습니다. 

  

라) 기술지원 및 유지보수 용이

AUD플랫폼은 비아이매트릭스의 자체 기술연구소에서 개발한 순수 국산 소프트웨어로서 제품 기능의 추가·개선이 용이하고, 전담 기술지원 조직 운영을 통해 신속하고 안정적인 기술 서비스를 제공합니다. 비아이매트릭스는 지속적인 기술 혁신과 고객 만족을 위해 꾸준히 연구하고 개발하고 있습니다.

  

2) M4PLAN

  

M4Plan은 SCM에서도 Planning와 S&OP에 특화된 SCP(Supply Chain Planning)용 제품으로 국내 다양한 산업분야에서 많은 경험과 노하우를 바탕으로 첨단의 기술을 적용하여 만들어진 SCM패키지 제품입니다. 

 

이미지: M4PLAN 제품 Key Value
M4PLAN 제품 Key Value

출처 : 당사 자료
  

M4PAN은 고객은 산업별, 기업별 특성에 요구되는 Best Practice Template을 제공하여 신속하게 고객의 공급망 계획 수립을 지원하고 다양한 지표 별 데이터 가시성을 확보 할 수 있습니다. 또한 공급계획 수립을 위해 Optimization, AI Sequence, Heuristic 등의 알고리즘을 선택적 적용할 수 있으며 사용자의 분석편의성과 Data Visibility를 확보하기 위해 뛰어난 UI/UX 환경을 제공으로써 국내외 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 

  

가) 국내 최고 수준의 전문인력

  

동사는 산업별 특성을 유연하게 반영할 수 있는 지능형 SCM Solution과 전문 컨설턴트를 갖춘 국내 최고수준의 SCM 조직을 보유하고 있습니다. 


나) 동사의 솔루션 제품을 활용한 고품질의 패키지

  

국내 최고수준인 동사의 BI솔루션과 AI엔진을 융합하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지를 제공하고 있습니다.

  

다) Low-code을 기반으로 한 사용성

  

코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측모델링과 첨단 AI기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 AI기반 SCM을 구축하고 있습니다.

  

라) 국내 주요 대기업 대상 프로젝트 레퍼런스 다수 보유

  

삼성전자, 삼성Display, 포스코, SK등 국내 주요 대기업에서의 검증된 프로젝트 수행 능력과 다양한 Best Practice 보유하고 있습니다.

  



[SCM업체별 적용분야 및 산업별 레퍼런스]
Capability

비아이매트릭스

o9

SAP IBP

Kinaxis

Zionex

SCP

(DP, MP, S&OP)

●

●

●

●

◐

APS

(FP&Scheduling)

◐

  

  

  

●

Hi-tech

삼성전자 가전

삼성전자 VD POC

  

  

1~2차 협력사

Mill

포스코, 현대제출, KG스틸

  

현대제철

  

  

Chemical

LG화학, 한화 등

  

  

  

LG화학, 한화 PP, PE

CPG

롯데제과, 애경

  

  

풀무원, 아모레퍼시픽

농심, 오뚜기

Bio

삼성바이오로직스

삼성바이오

에피스(MP)

  

  

  

Automotive

현대기아차

  

  

  

  

Construction Equipment

두산인프라코어 DP, 두산밥켓, 현대건설기계

두산

인프라코어 MP

  

  

  

Battery

SK IET, 

포스코 퓨처엠

  

포스코퓨처엠 Loss

  

  

Semiconductor

SK실트론

  

  

  

 

출처 : 당사 자료



(나) 기술 수준

  

1) 높은 로우코드 기술 성숙도 

  

동사는 지난 18년간 코딩 자동화에 대해 지속적으로 기술개발을 해 온 덕분에 누구보다 빠르게 시장에 로우코드 제품을 출시할 수 있었습니다. 국내 시장 초기 단계였던 2018년도에 이미 코딩을 자동화해 주는 SW로봇을 출시했으며 이를 지속적으로 시장에 소개하며 국내 로우코드 시장을 개척해 왔습니다. 로우코드 분야 선도업체로 앞서 기술개발을 시작하여 수준 높은 로우코드 기술을 확보하고 있습니다. 

  

2) 기술 신뢰도

  

가) 품질 인증 

  

AUD플랫폼 뿐만 아니라 플랫폼에 활용된 하위 모듈에 대해서도 한국정보통신기술협회(TTA)의 품질 검사를 거쳐 GS(Good Software) 품질 인증을 확보하였습니다. GS인증은 국산 소프트웨어의 품질을 증명하는 국가 인증제도로 제품이 사용될 실제 운영환경의 테스트시스템을 갖추어 제품(소프트웨어, 사용자 매뉴얼, 제품설명서)의 품질을 검증합니다. ISO 국제표준에 준하는 소프트웨어의 기능적합성, 성능효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등에 대한 시험을 수행해 우수한 품질을 가진 제품에 대해서만 인증이 부여되며 동사의 전 모듈을 GS인증 1등급을 획득하였습니다. 또한 AUD플랫폼의 모듈 중 i-CANVAS의 경우 TTA에서 수행한 BI분야 제품 간 BMT에서 전 항목을 통과한 유일한 제품으로 기능 또한 매우 우수합니다.


이미지: 국내인증
국내인증

출처 : 당사 제시

나) 수상 및 인증으로 입증된 로우코드 기술 우수성

  

2022년 당사가 보유한 로우코드 기술로 산업통상자원부에서 지정하는 우수기술연구센터(ATC: Advanced Technology Center)로 지정되었습니다. 동사의 로우코드 기술력과 그간 로우코드 시장의 활성화에 기여해 온 점을 인정받아, 연평균 5:1에 달하는 높은 경쟁률을 뚫고 우수기업연구소로 지정되었으며 2025년 12월까지 총 45개월간 로우코드 기술 고도화 및 사업화를 위해 24억 원을 정부로부터 지원받습니다. 

  

또한 2022년에 진행한 기술신용평가에서 상위 10% 기술력을 가진 기업에게만 주어지는 '매우 우수' 단계인 TI-2 등급을 획득하였습니다. TI-2 등급은 매우 우수한 기술력과 성장 잠재력이 우수한 시장을 바탕으로 미래 성장 가능성이 매우 우수한 수준의 기업에 부여되는 등급으로 코스닥 기술 특례 상장 조건은 물론 대기업 수준의 기술력을 가진 것을 의미합니다.


이미지: 기술인증
기술인증

출처 : 당사 제시

2021년 기획재정부의 디지털 전환 프로젝트를 로우코드 솔루션을 활용하여 성공적으로 완료하였으며, 이에 기획재정부의 추천으로 공공 SW 어워드에서 대상을 수상하였습니다. 공공 SW 어워드는 △국가 발전 기여도 △업무 개선 효과 △편의성 및 이식성 △이용효과 △제품품질 △공급자 지원 △납품실적 등 총 7개 기준에 대한 심사를 거치며, 동사는 국내 공공 분야에 우수한 품질의 상용SW를 보급하고 효율적인 시스템을 구축해 상용SW 발전에 기여한 공을 인정받아 본 상을 수상하였습니다.


(다) 주요 레퍼런스

1) 산업별 주요 레퍼런스 (최근 5년, 2018~2022년)

  

동사는 금융, 공공, 제조, 건설, 유통, 서비스, ICT 등 전 산업분야에 걸쳐 다양한 고객사를 보유하고 있습니다. 프로젝트 기간 단축 및 개발비 절감효과 보장으로 개발 및 운영 생산성의 극대화가 가능한 솔루션으로 주목받으며 기획재정부 차세대 디브레인, 농협생명 등 대형 프로젝트 수주가 증가되는 추세입니다. 



금융부문, 공공부문, 제조/유통/서비스 등 기업부문에 대한 주요 구축 사례는 다음 표와 같습니다.

  

가) 금융부문 주요 구축 사례


계약연도

고객사

프로젝트

적용업무

2022

NH농협손해보험

BI시스템 구축 / 빅데이터 플랫폼 구축

BI/OLAP, 빅데이터 분석

2022

우리카드

OLAP 시스템 재구축

BI/OLAP

2022

농협생명

빅데이터 포털 분석 역량 강화

빅데이터 분석 및 시각화

2021

신한카드

신용리스크관리시스템 업그레이드

BI/OLAP

2020

한국은행

차세대 BI부문 경제통계분석시스템 구축

데이터 분석 시각화

2020

토스뱅크

리스크관리시스템 구축

BI/OLAP

2020

새마을금고

MG새마을금고중앙회 BI 고도화

BI/OLAP

2019

KB생명보험

데이터분석체계 구축

BI/OLAP 

2019

수협은행

BI포털시스템 구축

정형/비정형 보고서

2018

IBK기업은행

ALM 리스크관리시스템 재구축

BI/OLAP, 보고서

출처 : 당사 제시

나) 공공부문 주요 구축 사례


공공부문은 창업초기부터 강세가 있던 시장으로 지속적으로 높은 점유율을 점해왔으며 특히 2020년 조달청 나라장터에 동사의 솔루션을 조달등록하면서 더욱 수요가 증가하고 있는 시장으로 현재까지 110개 기관 270여개 프로젝트 레퍼런스를 보유하고 있습니다.



기관명

구축사례

기획재정부 

차세대 예산회계시스템

행정안전부

재난관리자원 통합관리시스템

외교부

재외공관 행정지원시스템

농림축산식품부

차세대 노코드 시스템 시법사업

국방부

국방 빅데이타 분석 포탈 구축

법무부

보호관찰소 BI 시스템

환경부

환경통계시스템

고용노동부

노사누리 통계시스템

국토교통부

국토교통 통계시스템

해양수산부

해양수산 통계시스템

관세청

빅데이터 플랫폼 기반 분석모델 개발

조달청

인공지능기반 건설일자리지킴이 시스템

국세청

홈텍스 온라인사업자등록시스템 / 전자세금계산서 고도화시스템

기상청 

데이터분석 시각화 구축

질병관리청(질병관리본부)

감염병 예방관리 종합정보시스템 등

출처 : 당사 제시
  

다) 기업부문 주요 구축 사례

  

계약연도

고객사

프로젝트

적용업무

2022

현대제철

판매 및 생산계획시스템 구축

SCM

2022

롯데제과

롯데제과 S&OP 시스템 구축

SCM

2021

LG화학

석유화학 Fast 프로세스 체계 시스템 구축

DX(디지털혁신)관리

2021

GC녹십자

영업관리시스템 구축

SFA(영업관리)

2020

삼성전자

Biz 전략 연계 최적화 SCM 개발

SCM

2020

LG유플러스

KPI 전산화 및 경영관리시스템 고도화

BI/OLAP, 시각화

2020

대한항공

항공우주사업본부 생산실행시스템 구축

MES

2020

신세계인터내셔날

코스메틱 데이터분석시스템

BI/OLAP

2019

아워홈

정보계 DW 구축

BI/OLAP

2018

롯데건설

차세대 ERP 시스템 구축

경영계획

출처 : 당사 제시