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빅데이터 프로젝트가 실패하는 이유 4가지와 성공하는 방법 4가지
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...
경쟁 우위를 위한 채널링 스트리밍 데이터
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...
오라클 자율운영 데이터 웨어하우스 클라우드를 이용한 QMP Health의 의료부문 적용 사례
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...
“스스로 튜닝하고 패치하고 확장한다” 자율 운영 데이터베이스의 이해와 전략 - IDG Summary
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...
"좀 더 유연한 빅데이터 관리 방안" 데이터 호수의 이해
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....
IDG 블로그 | 데이터 분석을 클라우드로 옮기는 것이 어려운 이유
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...
클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 시대의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 및 BI
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...
“빅데이터란 무엇인가?” 구성요소와 기반 기술의 이해
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...
IDG 블로그 | 클라우드 데이터 웨어하우스, "아무도 모르는 기술"
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...
데이터 웨어하우스: 실사용자 생각 엿보기
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...
비즈니스의 속도와 규모에 맞는 머신 러닝 실현
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...
"데이터에 흐르는 비즈니스 기회, 호수에 저장하라" - 데이터 레이크의 이해 - IDG Tech Report
데이터 레이크(data lakes)란 대용량의 데이터들을 억지로 통합해 단일 형식으로 만드는 대신, 그대로 원래 형식으로 저장했다가 나중에 쉽게 분석할 수 있도록 하는 대규모 데이터 저장소를 의미한다. 데이터 레이크는 정형 데이터만 저장하는 기존 데이...
2016년을 지배할 21가지 데이터 기술 및 분석 동향
소셜, 모바일, 클라우드와 함께 분석 및 관련된 데이터 기술이 디지털 시대의 주요 혁신자로 자리 매김했다. 2015년에는 빅데이터 계획이 시험 단계에서 생산 단계로 옮겨갔으며 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)를 강화하기 위해...
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IBM 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 서비스 대시DB 출시
IBM이 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 서비스를 출시하며 경쟁자로 가득한 시장에 도전장을 냈다. 대시DB 서비스는 기업이 운영 사무를 분석하고 동일한 시스템을 사내에서 운영할 때 겪는 불편함을 해소할 수 있도록 운영 데이터를 분석할 수 있는 도구를 ...
구글, 새로운 DW기술 ‘메사’ 공개
구글은 7일, 다수의 데이터센터에 걸쳐 클라우드 기반 분석 기능을 수행할 수 있는 새로운 데이터 웨어하우스(DW) 시스템을 선보였다. 구글은 “메사는 수페타바이트에 이르는 데이터를 제어할 수 있으며 초당 수백만 건의 데이터열을 업데이트...
테라데이타, ‘테라데이타 데이터웨어하우스 어플라이언스 2750’ 발표
한국 테라데이타(www.teradata.kr)는 ‘테라데이타 데이터 웨어하우스 어플라이언스 2750 (Teradata Data Warehouse Appliance 2750)’을 발표했다고 밝혔다. ‘테라데이타 데이...
테라데이타, ‘울워스’에 데이터웨어하우스 어플라이언스 플랫폼 구축
한국 테라데이타(www.teradata.kr)는 본사가 호주의 유통업체인 ‘울워스 리미티드(Woolworths Limited)’에 ‘테라데이타 데이터웨어하우스 어플라이언스 플랫폼’을 구축했다고 밝혔다. ...
기고 | 어렵지만 가치 큰 '소셜 데이터 웨어하우징'
전통적 데이터 웨어하우징(data warehousing)은 기업 전반의 다양한 소스들로부터 막대한 양의 관계형 데이터를 수집하고 이들 사이의 연관 관계를 구축해 통합적인, 그리고 보다 값진 가치를 창출하는 역할을 수행해왔다. 대부분의 경우 결합의...
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