최근의 세계적인 추세는 기업이 민첩성과 빠른 의사결정, 탄력성을 갖출 것을 요구하고 있습니다. 이는 이미 빠르게 진행되고 있는 클라우드로의 전환을 더욱 가속화하며, 기업이 내부 조직을 비롯해 협력사 및 규제 기관과 데이터를 공유하는 데 오랫동안 걸림돌 ...
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데이터는 사용자 개개인의 삶의 방식은 물론, 기업의 경쟁 법칙까지 바꾸고 있다. 또, 데이터는 기업의 생존 전략 중심에 있으며, 데이터를 다루는 역량은 1등 기업과 그 외 다른 브랜드의 격차를 만드는 요인으로 꼽힌다. 그렇다면 데이터를 경쟁력으로 삼기 ...
2020.02.03
마이크로소프트 애저와 같은 하이퍼스케일 클라우드 서비스는 대량의 데이터를 다루도록 설계되며 스토리지 하드웨어를 구매할 때 규모의 경제를 활용한다. 또한 빙, 구글과 같은 검색 엔진과의 긴밀한 관계를 활용, 공중 인터넷 분석을 위해 개발된 알고리즘과 툴 ...
데이터 웨어하우스는 여전히 건재한가, 아니면 곧 사라질 기술인가? 누구나 혼란을 느낄 만한 질문이다. 한쪽에서 보면 데이터 웨어하우징은 무척 뜨겁다. 데이터 웨어하우징 시장에서는 오래 전부터 혁신과 신생 기업들의 활동이 꾸준히 이어져왔다. 사실 이 ...
빅데이터 프로젝트는 규모가 크고 목표가 웅대하다. 그리고 완전히 실패하는 경우가 많다. 2016년 가트너는 빅데이터 프로젝트의 60%가 실패한 것으로 추산했다. 1년 뒤 가트너의 애널리스트 닉 휴데커는 60%의 추정치가 “지나치게 보수적&r ...
2019.05.20
본 문서에서 다루려는 내용은 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하고 향후 분석을 위해 보관하는 방법에 대한 것이 아닙니다. 조직 내에 실시간으로 유입되는 데이터를 저장하기 전에 먼저 분석하는 방법을 살펴보고자 합니다. 이를 위해서는 즉각적인 경고를 생성 ...
2019.01.11
QMP는 오라클 클라우드 기술을 이용하여 의료업계 고객에게 분석데이터를 빠르게 제공합니다. QMP의 CAREiQ  의료기술 플랫폼은 오라클 자율운영 데이터웨어 하우스 클라우드를 기반으로 구축된 서비스입니다. 오라클 자율운영 데이터웨어하우스 클 ...
철야, 야근, 주말 특근 등은 늘 있는 패치와 업그레이드를 할 때마다 반복되는 데이터베이스 관리자의 일상이다. 현업 부서 사용자의 요구에 최근에는 대내외 API 연계 서비스가 늘다 보니 데이터 플랫폼 성능 최적화도 손이 많이 간다. 늘 같은 일을 하는 ...
빅 데이터에 관한 최신 기술 소식에 촉각을 기울인다면 아마 “데이터 호수)Data Lake)”라는 용어를 들어본 적이 있을 것이다. 데이터 호수라고 하면 큰 저수지 이미지가 떠오르는데, 실제 개념도 그 이미지와 별반 다르지 않다. ...
2018.10.04
클라우드라는 새로운 플랫폼으로 데이터 웨어하우스와 데이터마트를 현대화하고자 한다면, 주의해야 한다. 생각보다 쉽지 않을 수 있다. 과거의 데이터 웨어하우스와 데이터 마트가 잘 사용되지 않았다는 것을 이해하는 것은 어렵지 않다. 이들 환경의 데이터 ...
2018.04.18
데이터가 폭증하는 클라우드 및 빅데이터의 시대에 데이터를 안전하게 보호하면서도 언제나 필요할 때 활용할 수 있도록 하는 것은 기업 IT의 과제 중 하나입니다. 이 보고서는 6개 기업의 사례를 통해 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스로 어떻게 직면한 과제 ...
2017.09.15
인간은 매일 먹고 일하고 놀고 데이터를 생산한다. IBM에 따르면 인류가 하루에 생산하는 데이터의 양은 무려 250경 바이트에 이른다. DVD를 쌓는다면 달까지 왕복할 만큼의 데이터다. 이 데이터에는 우리가 전송하는 텍스트와 업로드하는 사진부터 산업용 ...
2017.09.12
데이터 웨어하우스 세상에서 펼쳐지고 있는 흥미로운 신기술에 대해 들어본 적이 있을 것이다. 아마존 레드시프트(RedShift), 구글 빅쿼리(BigQuery), 그리고 좀 더 최근에는 애저 SQL 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 같은 툴 ...
IT Central Station이 작성한 이 보고서는 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스 공급업체 목록과 ITCentralStation.com에 게시된 실제 사용자 리뷰를 포함합니다. 각 제품에 대한 리뷰 작성자는 LinkedIn 프로필을 기준으로 실제 ...
데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 ...
  1. Oracle Autonomous Data Warehouse, 클라우드 데이터 웨어하우스의 미래

  2. 2020.08.28
  3. 최근의 세계적인 추세는 기업이 민첩성과 빠른 의사결정, 탄력성을 갖출 것을 요구하고 있습니다. 이는 이미 빠르게 진행되고 있는 클라우드로의 전환을 더욱 가속화하며, 기업이 내부 조직을 비롯해 협력사 및 규제 기관과 데이터를 공유하는 데 오랫동안 걸림돌...

  4. 엔터프라이즈 데이터 클라우드로 여는 새로운 세상

  5. 2020.02.03
  6. 데이터는 사용자 개개인의 삶의 방식은 물론, 기업의 경쟁 법칙까지 바꾸고 있다. 또, 데이터는 기업의 생존 전략 중심에 있으며, 데이터를 다루는 역량은 1등 기업과 그 외 다른 브랜드의 격차를 만드는 요인으로 꼽힌다. 그렇다면 데이터를 경쟁력으로 삼기...

  7. “클라우드 데이터 분석 기능의 대통합” 마이크로소프트 애저 시냅스 첫인상

  8. 2019.12.12
  9. 마이크로소프트 애저와 같은 하이퍼스케일 클라우드 서비스는 대량의 데이터를 다루도록 설계되며 스토리지 하드웨어를 구매할 때 규모의 경제를 활용한다. 또한 빙, 구글과 같은 검색 엔진과의 긴밀한 관계를 활용, 공중 인터넷 분석을 위해 개발된 알고리즘과 툴...

  10. 데이터 레이크, 새로운 데이터웨어하우스가 된다

  11. 2019.07.02
  12. 데이터 웨어하우스는 여전히 건재한가, 아니면 곧 사라질 기술인가? 누구나 혼란을 느낄 만한 질문이다. 한쪽에서 보면 데이터 웨어하우징은 무척 뜨겁다. 데이터 웨어하우징 시장에서는 오래 전부터 혁신과 신생 기업들의 활동이 꾸준히 이어져왔다. 사실 이...

  13. 빅데이터 프로젝트가 실패하는 이유 4가지와 성공하는 방법 4가지

  14. 2019.05.20
  15. 빅데이터 프로젝트는 규모가 크고 목표가 웅대하다. 그리고 완전히 실패하는 경우가 많다. 2016년 가트너는 빅데이터 프로젝트의 60%가 실패한 것으로 추산했다. 1년 뒤 가트너의 애널리스트 닉 휴데커는 60%의 추정치가 “지나치게 보수적&r...

  16. 경쟁 우위를 위한 채널링 스트리밍 데이터

  17. 2019.01.11
  18. 본 문서에서 다루려는 내용은 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하고 향후 분석을 위해 보관하는 방법에 대한 것이 아닙니다. 조직 내에 실시간으로 유입되는 데이터를 저장하기 전에 먼저 분석하는 방법을 살펴보고자 합니다. 이를 위해서는 즉각적인 경고를 생성...

  19. 오라클 자율운영 데이터 웨어하우스 클라우드를 이용한 QMP Health의 의료부문 적용 사례

  20. 2018.12.14
  21. QMP는 오라클 클라우드 기술을 이용하여 의료업계 고객에게 분석데이터를 빠르게 제공합니다. QMP의 CAREiQ  의료기술 플랫폼은 오라클 자율운영 데이터웨어 하우스 클라우드를 기반으로 구축된 서비스입니다. 오라클 자율운영 데이터웨어하우스 클...

  22. “스스로 튜닝하고 패치하고 확장한다” 자율 운영 데이터베이스의 이해와 전략 - IDG Summary

  23. 2018.12.04
  24. 철야, 야근, 주말 특근 등은 늘 있는 패치와 업그레이드를 할 때마다 반복되는 데이터베이스 관리자의 일상이다. 현업 부서 사용자의 요구에 최근에는 대내외 API 연계 서비스가 늘다 보니 데이터 플랫폼 성능 최적화도 손이 많이 간다. 늘 같은 일을 하는...

  25. "좀 더 유연한 빅데이터 관리 방안" 데이터 호수의 이해

  26. 2018.10.04
  27. 빅 데이터에 관한 최신 기술 소식에 촉각을 기울인다면 아마 “데이터 호수)Data Lake)”라는 용어를 들어본 적이 있을 것이다. 데이터 호수라고 하면 큰 저수지 이미지가 떠오르는데, 실제 개념도 그 이미지와 별반 다르지 않다....

  28. IDG 블로그 | 데이터 분석을 클라우드로 옮기는 것이 어려운 이유

  29. 2018.04.18
  30. 클라우드라는 새로운 플랫폼으로 데이터 웨어하우스와 데이터마트를 현대화하고자 한다면, 주의해야 한다. 생각보다 쉽지 않을 수 있다. 과거의 데이터 웨어하우스와 데이터 마트가 잘 사용되지 않았다는 것을 이해하는 것은 어렵지 않다. 이들 환경의 데이터...

  31. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 시대의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 및 BI

  32. 2017.09.15
  33. 데이터가 폭증하는 클라우드 및 빅데이터의 시대에 데이터를 안전하게 보호하면서도 언제나 필요할 때 활용할 수 있도록 하는 것은 기업 IT의 과제 중 하나입니다. 이 보고서는 6개 기업의 사례를 통해 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스로 어떻게 직면한 과제...

  34. “빅데이터란 무엇인가?” 구성요소와 기반 기술의 이해

  35. 2017.09.12
  36. 인간은 매일 먹고 일하고 놀고 데이터를 생산한다. IBM에 따르면 인류가 하루에 생산하는 데이터의 양은 무려 250경 바이트에 이른다. DVD를 쌓는다면 달까지 왕복할 만큼의 데이터다. 이 데이터에는 우리가 전송하는 텍스트와 업로드하는 사진부터 산업용...

  37. IDG 블로그 | 클라우드 데이터 웨어하우스, "아무도 모르는 기술"

  38. 2017.09.06
  39. 데이터 웨어하우스 세상에서 펼쳐지고 있는 흥미로운 신기술에 대해 들어본 적이 있을 것이다. 아마존 레드시프트(RedShift), 구글 빅쿼리(BigQuery), 그리고 좀 더 최근에는 애저 SQL 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 같은 툴...

  40. 데이터 웨어하우스: 실사용자 생각 엿보기

  41. 2017.07.18
  42. IT Central Station이 작성한 이 보고서는 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스 공급업체 목록과 ITCentralStation.com에 게시된 실제 사용자 리뷰를 포함합니다. 각 제품에 대한 리뷰 작성자는 LinkedIn 프로필을 기준으로 실제...

  43. 비즈니스의 속도와 규모에 맞는 머신 러닝 실현

  44. 2017.07.18
  45. 데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰...

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