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데이터 속에서 숨어있는 패턴을 발견해준다는 머신러닝은 빅데이터 시대의 새로운 분석 방법으로 각광받고 있다. 데이터 속에 숨어있는 패턴을 발견해주는 머신러닝은 인간의 사고와 분석 능력을 능가하는 엄청난 양의 데이터로부터 가치를 찾아내어 고객 경험을 높이...
2016.06.10
공장을 구성하는 모든 설비와 장비들이 자율적으로 판단하고 개입해서 완전한 자동생산체계를 구축한다는 스마트 팩토리는 아직 개념이 명확하지 않고 구현 범위는 턱없이 넓고 깊다. 특히 투자여력이 부족한 중소제조기업에서는 사실 꿈같은 얘기며, 스마트 팩토리 ...
2016.06.10
빅데이터라는 말이 유행한 지 수년이 지났고, ‘고급 분석’은 산업 현장 곳곳에 이미 침투해 있다. 빅데이터 분석과 ‘엔지니어링 주도 고급 분석’은 어떻게 다르며 우리가 더 많고 다양한 데이터를 분석할수록 우리...
2016.06.02
머신러닝의 열풍이 거세다. 알파고와 이세돌 프로기사와의 대국은 일개 이벤트에 불과했지만, 그 여파는 일반인마저 인공지능을 거론할 만큼 컸다. 머신러닝은 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 장점으로 인해 수많은 산업, 다양한 분야에서 활용될 것...
2016.06.01
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...
2016.04.27
경험과 직관에 의존했던 비즈니스 의사 결정을 뒤로 하고 '데이터 드리븐'(Data-Driven) 기업으로의 변화가 숨가쁘다. 비즈니스 성공을 위해 분석을 활용하려는 움직임이 나날이 확대되고 있다. 이에 따라 좀더 빠르고 편리하게, 많은 ...
SAS
2016.03.16
데이터 볼륨이 증가하고 있지만 IT 예산이 삭감되고 있는 현실에서, 데이터베이스 및 스토리지 인프라의 효율을 재고해보는 것이 중요합니다. Vertica Analytic Database는 하드웨어, 스토리지 및 운영 비용을 현저하게 절감할 수 있는 비용...
HPE
2016.02.01
무한한 확장이 가능한 적절한 비용의 분석 플랫폼인 HP Vertica Analytics Platform에는 데이터에 따라 확장이 가능한 DBMS 아키텍처가 있습니다. 이 플랫폼은 수백 기가바이트 ~ 수백 테라바이트의 데이터에 대한 실시간 쿼리 성능을 ...
HPE
2016.02.01
Vertica Analytic Database는 오늘날의 막대한 비즈니스 인텔리전스 워크로드를 처리하도록 처음부터 설계된 유일한 데이터베이스입니다. 고객 벤치마크에서, Vertica는 매우 저렴한 비용의 하드웨어에서 실행되는 수 테라바이트의 데이터를 ...
HPE
2016.02.01
페이스북이 데이터 분석에 칼럼 기반 MPP DB를 채택한 이유 기업의 비즈니스 데이터는 증가 속도는 물론, 새로운 대상이나 범위, 관점의 분석에 대한 요구가 높아지면서 기존 트랜잭션 중심의 DB가 한계를 드러내고 있다. 분석에 최적화된 DB, 의미있...
HPE
2016.01.29
만약 빅 데이터 분석이 단지 어느 기술에 대한 습득을 의미하고 그 구현을 위한 단일 아키텍처 블루프린트가 있다면 용이하겠지만, 현실은 그렇게 간단하지 않습니다. 빅 데이터 분석은 조직의 요구사항에 대하여 구축되어 있을 뿐만 아니라, 조직은 신제품을 개...
HPE
2016.01.20
AT&T는 자사의 성장을 추진하고 고객의 만족을 극대화하기 위해 빅데이터 분석을 비즈니스 정책 결정의 중요한 구성요소로 만들었다. AT&T는 2013년 5월 중요한 분석 워크로드의 성능을 개선하기 위해 HP Vertica(HP Verti...
HPE
2016.01.20
기계가 지식과 기술을 배운다는 머신러닝(Machine learning)은 최근 IT 산업을 넘어 전산업군에서 뜨거운 주제로 자리하고 있다. 머신러닝은 이미 사기방지, 개인화 광고, 추천 콘텐츠, 자동차 개발, 영업 효율화, 미디어 최적화, 헬스케어 서...
2016.01.13
현재 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 너무 과장됐다. 하지만 IoT 시대가 도래한다는 점은 모든 이들이 인정하는 사실이다. 기업들은 IoT에서 쏟아져 나오는 데이터 속에 파묻힐 수 밖에 없으며, 이를 극복, 활용하지 않고서는 ...
2016.01.13
데이터를 분석하는 일은 오래 전부터 해왔던 작업이다. 데이터 분석에 ‘빅’이라는 접두사가 붙으면서 이를 기존의 데이터 분석과 전혀 다른 것으로 생각한다면, 이는 오해다. 물론 빅데이터 애널리틱스는 실시간으로 쏟아져 나오는 다양한 ...
2015.11.30

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  13. "데이터에 흐르는 비즈니스 기회, 호수에 저장하라" - 데이터 레이크의 이해 - IDG Tech Report

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  15. 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...

  16. 고급 분석의 문턱을 낮추다 'Approachable Analytics'- IDG Summary

  17. 2016.03.16
  18. 경험과 직관에 의존했던 비즈니스 의사 결정을 뒤로 하고 '데이터 드리븐'(Data-Driven) 기업으로의 변화가 숨가쁘다. 비즈니스 성공을 위해 분석을 활용하려는 움직임이 나날이 확대되고 있다. 이에 따라 좀더 빠르고 편리하게, 많은 ...

  19. 데이터 웨어하우스의 가치를 최대한 활용하는 강력한 데이터베이스 압축 기능

  20. 2016.02.01
  21. 데이터 볼륨이 증가하고 있지만 IT 예산이 삭감되고 있는 현실에서, 데이터베이스 및 스토리지 인프라의 효율을 재고해보는 것이 중요합니다. Vertica Analytic Database는 하드웨어, 스토리지 및 운영 비용을 현저하게 절감할 수 있는 비용...

  22. 빅 데이터 분석을 위한 획기적인 기술

  23. 2016.02.01
  24. 무한한 확장이 가능한 적절한 비용의 분석 플랫폼인 HP Vertica Analytics Platform에는 데이터에 따라 확장이 가능한 DBMS 아키텍처가 있습니다. 이 플랫폼은 수백 기가바이트 ~ 수백 테라바이트의 데이터에 대한 실시간 쿼리 성능을 ...

  25. 차세대 데이터 웨어하우징에 최적화된 DBMS 아키텍처 - Vertica Analytic Database 기술 개요 백서

  26. 2016.02.01
  27. Vertica Analytic Database는 오늘날의 막대한 비즈니스 인텔리전스 워크로드를 처리하도록 처음부터 설계된 유일한 데이터베이스입니다. 고객 벤치마크에서, Vertica는 매우 저렴한 비용의 하드웨어에서 실행되는 수 테라바이트의 데이터를 ...

  28. 빅데이터 시대 분석 DB의 성능과 확장성 조건 - IDG Summary

  29. 2016.01.29
  30. 페이스북이 데이터 분석에 칼럼 기반 MPP DB를 채택한 이유 기업의 비즈니스 데이터는 증가 속도는 물론, 새로운 대상이나 범위, 관점의 분석에 대한 요구가 높아지면서 기존 트랜잭션 중심의 DB가 한계를 드러내고 있다. 분석에 최적화된 DB, 의미있...

  31. 빅 데이터 분석에 대한 이종 접근방식

  32. 2016.01.20
  33. 만약 빅 데이터 분석이 단지 어느 기술에 대한 습득을 의미하고 그 구현을 위한 단일 아키텍처 블루프린트가 있다면 용이하겠지만, 현실은 그렇게 간단하지 않습니다. 빅 데이터 분석은 조직의 요구사항에 대하여 구축되어 있을 뿐만 아니라, 조직은 신제품을 개...

  34. IDC ExpertROI : AT&T, HP Vertica Analytics Platform으로 실행 가능한 정보 및 통찰력 제공

  35. 2016.01.20
  36. AT&T는 자사의 성장을 추진하고 고객의 만족을 극대화하기 위해 빅데이터 분석을 비즈니스 정책 결정의 중요한 구성요소로 만들었다. AT&T는 2013년 5월 중요한 분석 워크로드의 성능을 개선하기 위해 HP Vertica(HP Verti...

  37. 머신러닝 입문 가이드- IDG Deep Dive

  38. 2016.01.13
  39. 기계가 지식과 기술을 배운다는 머신러닝(Machine learning)은 최근 IT 산업을 넘어 전산업군에서 뜨거운 주제로 자리하고 있다. 머신러닝은 이미 사기방지, 개인화 광고, 추천 콘텐츠, 자동차 개발, 영업 효율화, 미디어 최적화, 헬스케어 서...

  40. 사물인터넷 활용을 위한 빅데이터 분석 전략 및 방안 - IDG Deep Dive

  41. 2016.01.13
  42. 현재 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 너무 과장됐다. 하지만 IoT 시대가 도래한다는 점은 모든 이들이 인정하는 사실이다. 기업들은 IoT에서 쏟아져 나오는 데이터 속에 파묻힐 수 밖에 없으며, 이를 극복, 활용하지 않고서는 ...

  43. ‘시작은 작고 가볍게 데스크톱에서’ 빅데이터 분석의 색다른 접근-IDG Summary

  44. 2015.11.30
  45. 데이터를 분석하는 일은 오래 전부터 해왔던 작업이다. 데이터 분석에 ‘빅’이라는 접두사가 붙으면서 이를 기존의 데이터 분석과 전혀 다른 것으로 생각한다면, 이는 오해다. 물론 빅데이터 애널리틱스는 실시간으로 쏟아져 나오는 다양한 ...

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