최근 수정 시각 : 2024-11-03 16:23:42

렐엑스

렐엑스
RELX plc
파일:렐엑스 로고.svg파일:렐엑스 로고 (흰색).svg
국적 <colbgcolor=#ffffff,#191919>
[[영국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]]
창립 1993년 ([age(1993-08-01)]년 전)
관련 주식
  •  [[런던증권거래소|{{{#!wiki style="vertical-align: top; display: inline-block;"
파일:런던증권거래소 로고.svg}}}]] REL
  •  [[뉴욕증권거래소|{{{#!wiki style="vertical-align: top; display: inline-block;"
파일:뉴욕증권거래소 로고.svg}}}]] RELX  (ADR)
  •  [[유로넥스트|{{{#!wiki style="vertical-align: top; display: inline-block;"
파일:네덜란드 국기.svg}}}]] REN
  •  [[독일|{{{#!wiki style="vertical-align: top; display: inline-block;"
파일:독일 국기.svg}}}]] RDEB
신용 등급 BBB+ (피치)
홈페이지 파일:렐엑스 로고.svg파일:렐엑스 로고 (흰색).svg
1. 개요2. 특징

[clearfix]

1. 개요

영국 소재의 데이터 과학 관련 지주회사다. 과거에는 리드 엘스비어 (Reed Elsevier plc)로 불렸던 기업이다. 런던증권거래소FTSE 100 지수, 유로넥스트유로넥스트 100 지수에 편입되었다. 파이낸셜 타임스글로벌 500 기업 목록에도 매년 꾸준히 등재되고 있다.

2. 특징

빅 데이터 분석에 기반한 인포메틱스와 기업 박람회 개최를 담당하는 B2B 사업부와 자신들의 지적재산권을 기반으로 각종 메거진을 출판하는 B2C 사업부로 구성되어 있다. 코로나바이러스감염증-19 팬데믹을 계기로 유명해진 의학 주간지랜싯도 렐엑스의 자회사인 엘스비어가 출판하고 있다.
  • 엘스비어 (Elsevier)
  • 렉시스넥시스 (LexisNexis)
  • 리드 엑시비션스 (Reed Exhibitions)
  • 리드 비즈니스 인포메이션 (Reed Business Information)
  • 렉시스넥시스 리스크 솔루션스 (LexisNexis Risk Solutions)

데이터 과학에 각종 특허 기술과 AI 기술을 접목시켜 사회, 경제, 과학 분야 모두에서 부가가치가 높은 정보를 생산하고 있어 제4차 산업 혁명의 수혜주로 평가받고 있다.[1] 더불어서 치열한 경쟁과 비용이 많이 드는 R&D로 인해 매순간 미래가 불확실한 IT 제조업체와는 달리 렐엑스는 비용이 덜 드는 사업을 영위하고 있고 거기에 확고한 경제적 해자까지 갖췄다.

덕분에 배당성향 60%를 유지하면서 매년마다 꾸준히 배당금을 늘려오면서도 동시에 자기자본이익률 (ROE) 40%라는 투자 효율로 매년 15% 이상의 순이익 성장을 하고 있다. 여러모로 성장주배당성장주의 특성을 갖춘 어머무시한 기업이다.


파일:CC-white.svg 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 문서의 r71에서 가져왔습니다. 이전 역사 보러 가기
파일:CC-white.svg 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 다른 문서에서 가져왔습니다.
[ 펼치기 · 접기 ]
문서의 r71 (이전 역사)
문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

[1] 데이터를 가공해야 정보가 된다. 즉, 데이터는 가공되지 않은 사실관계이고 정보는 데이터를 어떤 관점에 맞게 가공된 수치다. 결국 초연결 (Hyper-Connectivity), 초지능 (Hyper-Intelligence), 초융합 (Hyper-Convergence)이 큰 화두가 되는 제4차 산업 혁명 이후에는 가치가 높은 정보를 생산하는 기업이 크게 각광받을 수밖에 없다.