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※ 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 | 다양… 앞 1,500자만 보여줍니다 (전체 5,992자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.

가. 주요 제품 등의 현황 (단위 : 백만원, % ) | 구분 | 주요상표등 | 제9기 1분기 | 제8기 | 제7기 | 비고 | 매출액 | (비율) | 매출액 | (비율) | 매출액 | (비율) | 용역 매출 | 데이터 컨설팅 | - | 1,169 | 42.29 | 4,859 | 33.21 | 5,548 | 22.10 | 데이터 서비스 기반의 데이터아키텍처(DA), 데이터 모델링, 데이터튜닝 등 컨설팅 수행 | 빅데이터 컨설팅 | - | 454 | 16.43 | 2,088 | 14.27 | 7,690 | 30.63 | 빅데이터거버넌스, 분석, 빅데이터 품질관리, 인공지능(AI) 서비스 | IT서비스 | - | 391 | 14.15 | 5,771 | 39.44 | 7,625 | 30.37 | IT유지보수 등 | 소계 | 2,014 | 72.87 | 12,718 | 86.93 | 20,863 | 83.09 | - | 제품 매출 | 솔루션 등 | SDQ, SMETA, SFLOW | 182 | 6.58 | 408 | 2.79 | 1,431 | 5.70 | SDQ for AI, SMETA, SFLOW의 데이터품질서비스 | 상품 매출 | 솔루션 등 | Ezmeral data Fabric | 524 | 18.96 | 1,356 | 9.27 | 2,593 | 10.33 | HPE Ezmeral data Fabric(MapR) 빅데이터 솔루션 등 | 임대료수입 등 | - | 44 | 1.59 | 149 | 1.02 | 222 | 0.88 | - | 매 출 총 계 | - | 2,764 | 100.00 | 14,631 | 100.00 | 25,109 | 100.0 | - | 나.

가. 매출실적 (단위: 백만원) | 부문 | 제9기 1분기 | 제8기 | 제7기 | 빅데이터 | 수출 | - | - | - | 내수 | 1,160 | 3,852 | 11,714 | 소계 | 1,160 | 3,852 | 11,714 | 데이터 | 수출 | - | - | - | 내수 | 1,169 | 4,859 | 5,548 | 소계 | 1,169 | 4,859 | 5,548 | IT서비스 등 | 수출 | - | - | - | 내수 | 435 | 5,920 | 7,847 | 소계 | 435 | 5,920 | 7,847 | 합계 | 수출 | - | - | - | 내수 | 2,764 | 14,631 | 25,109 | 소계 | 2,764 | 14,631 | 25,109 | 나. 판매경로, 판매방법 및 판매전략(1) 판매경로 사업부문 | 구분 | 판매경로 | 비고 | 빅데이터 | 내수 | 당사 → 수요기업당사 → SI → 수요기업당사 → 파트너사 → 수요기업 | - | 데이터 | 내수 | 당사 → 수요기업당사 → SI → 수요기업당사 → 파트너사 → 수요기업 | - | 솔루션 | 내수 | 당사 → 수요기업당사 → SI → 수요기업당사 → 파트너사 → 수요기업당사 → 조달청 → 수요기업 | - | (2) 판매방법당사는 다양한 사업의 주관사로 수요기업에 직접 제품 및 용역을 제공하거나, 참여기업 또는 파트너사로서 고객에게 제품 및 용역을 제공하고 있습니다.(3) 판매전략당사의 매출 및 수익 확대를 위한 판매 전략은 '영업 채널 다각화', '제품 다각화 및 고도화', '판매방식 다각화'로 분류될 수 있습니다. 내용 | 세부사항 | 영업 채널 다각화 | 기존 고객사의 신규 사업 및 연속 사업 수주로 안정적 매출 확보 | 데이터 역량을 필요로 하는 SI와의 협력적 유대 관계를 통한 매출 확대 | 9개 파트너사를 통한 판매 및 유통 구조 확립 및 시장 확대 | 제품 다각화및 고도화 | 신기술 기반 빅데이터&AI 컨설팅 역량 강화를 통한 매출 다각화 | 컨설팅 + 솔루션 융합 영업 강화를 통한 수익 증대 | 데이터 포탈 솔루션 신규 출시 등 솔루션 다각화를 통한 매출 확대 | SDQ for AI 솔루션 클라우드 버전 출시를 통한 매출 확대 | 데이터 수집 솔루션(SFLOW) 비식별 기능 고도화를 통한 매출 확대 | 판매 방식 다각화 | SI 사업 기간 중 무상 공급 후 솔루션 판매 유도 프로모션 강화 | 다량 구매 시 할인 프로모션을 통한 매출 확대 | 솔루션 기간 사용권 등 사업형태에 따른 SMB시장 확대 | 1) 영업채널 다각화 데이터 및 빅데이터 컨설팅 부분의 경우 기존 고객사의 신규 사업 발굴과 연속 사업의 수주를 통해 안정적인 매출을 확보할 수 있습니다. 기존… 앞 1,500자만 보여줍니다 (전체 5,988자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.

당분기 및 전분기 중 발생한 비용의 성격별 내역은 다음과 같습니다. | (단위: 천원) | 계정과목 | 당분기 | 전분기 | 재고자산의 변동 | | | 상품 | 469,449 | - | 종업원급여 | 1,443,523 | 2,121,838 | 퇴직급여 | 196,332 | 165,016 | 복리후생비 | 194,003 | 295,988 | 여비교통비 | 33,538 | 24,671 | 지급수수료 | 388,053 | 1,340,418 | 외주용역비 | 988,699 | 1,272,214 | 감가상각비 | 84,195 | 102,440 | 사용권자산상각비 | 28,871 | 88,236 | 무형자산상각비 | 22,487 | 23,142 | 경상연구개발비 | 80,683 | 107,640 | 세금과공과 | 9,041 | 46,524 | 광고선전비 | 13,152 | 35,000 | 기타 | 187,258 | 176,876 | 합 계 | 4,139,284 | 5,800,003 | (*) 매출원가 및

영업부문)에 따른 보고부문이 단일 부문이므로 부문별 정보를 공시하지 않습니다. 당사의 최고영업의사결정자가 정기적으로 검토하는보고자료는 재무제표와 일관된 방법으로 측정됩니다. 5. 당기손익-공정가치측정금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치측정금융자산의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) | 구 분 | 당분기말 | 전기말 | 유동 | | | 상장지분증권 | - | 641,143 | 소 계 | - | 641,143 | 비유동 | | | 출자금 | 285,852 | 275,856 | 비상장지분증권 | 1,955,333 | 1,955,333 | 소 계 | 2,241,185 | 2,231,189 | 합 계 | 2,241,185 | 2,872,332 | (2) 당분기 및 전분기 중 당기손익-공정가치측정금융자산과 관련한 손익은 다음과 같습니다. (단위: 천원) | 구 분 | 당분기 | 전분기 | 당기손익-공정가치측정금융자산 평가이익 | 9,995 | - | 당기손익-공정가치측정금융자산 처분손실 | (366,243) | - | 합 계 | (356,248) | - | 6. 종속기업 및 관계기업투자주식 (1) 당분기말 및 전기말 현재 종속기업 및 관계기업투자주식의 세부 내용은 다음과 같습니다. (당분기말) | (단위: 천원) | 회사명 | 구분 | 소재지 | 업종 | 주식수 | 지분율(%) | 취득원가 | 장부가액 | (주)비비데이터브릭(주1) | 종속기업 | 대한민국 | 무역업 | - | 0.00% | - | - | (주)에이아이링크 | 종속기업 | 대한민국 | 소프트웨어 개발 외 | 12,000 | 60.00% | 60,000 | - | 지에스신기술성장사모투자합자회사 | 관계기업 | 대한민국 | 사모펀드 | - | 69.13% | 13,000,000 | 11,138,080 | (주)메디클라우드 | 관계기업 | 대한민국 | 유전자검사 외 | 4,881,215 | 20.78% | 7,067,999 | - | 합 계 | 20,127,999 | 11,138,080 | (주1) 전기 중 (주)비비데이터브릭의 지분 100%를 3,000,000천원에취득하였으나, 당분기 중 지분 100%를 3,000,000천원에 처분하였습니다. (전기말) | (단위: 천원) | 회사명 | 구분 | 소재지 | 업종 | 주식수 | 지분율(%) | 취득원가 | 장부가액 | (주)비비데이터브릭(주1) | 종속기업 | 대한민국 | 무역업 | 600,000 | 100.00% | 3,000,000 | 3,000,000 | (주)제이앤에이치홀딩스(주2) | 종속기업 | 대한민국 | 부동산업 | - | 0.00% | - | - | (주)에이아이링크 | 종속기업 | 대한민국 | 소프트웨어 개발 외 | … 앞 1,500자만 보여줍니다 (전체 5,998자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.