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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 하는데, 항상 시간에 쫓긴다. 이런 데이터베이스 관리자의 벗어날 수 없는 과제를 해결하는 방법은 바로 자율화에 ...
2018.05.29
엑셀은 거의 모든 업무에 활용되는 기본적인 애플리케이션이다. 그러나 막상 엑셀을 ‘잘 다루느냐?’라는 질문에 ‘그렇다’라고 대답할 수 있는 사람은 많지 않다. 특히, 엑셀로 데이터를 기록하는 것은 쉽지만 이 데이터에서 필요한 것만 추출해 빠르고 정확하게 깔끔한 보고서를 만들기는 어렵다. 엑셀에서 마스터 테이블과 슬...
2018.05.24
페타바이트급 데이터를 능숙하게 다루는 사람을 보고 있으면 마치 숫자로 이뤄진 세계에 지적 생명체가 존재하는 것 같은 느낌이 든다. 통계학자, 빅데이터 전문가, 소셜 과학자, 데이터 과학자 등으로 불리는 이들 ‘데이터 고수’는 방대한 데이터 속에서 새로운 인사이트를 찾아내고야 만다. 이들 데이터 고수의 무기 중 하나가 바로 R이다....
2018.04.18
셀프 서비스 BI는 전통적인 엔터프라이즈 BI가 갖고 있던 한계들을 극복하고 현업 사용자가 스스로 데이터와 인사이트에 접근할 수 있다는 것에 큰 장점을 갖고 있다. 하지만 셀프 서비스 BI를 성공적으로 구현하기란 그리 쉽지 않다. 이는 그저 하나의 툴을 구매하는 것이 아닌, 기업의 생태계와 문화를 바꾸는 것이기 때문이다. 셀프 서비스 BI를 도입하기 전, ...
2018.04.13
데이터 레이크 개념이 나온지 오랜 시간이 지났지만, 그 의미와 필요성, 효과에 대해 제대로 알지 못하는 이들이 많다. 하지만 생각해보자. 자사의 데이터가 어디서 오고, 얼마나 오래 머무는지, 그리고 어떤 데이터를 사용하는지 모른다면 현재 데이터 늪에 빠져 있는 것이다. 또한 한번 데이터 레이크를 만들었다고 해서 모든 것이 해결된 것이 아니다. 실행 가능한 ...
2018.04.02
버전 r1.5가 된 구글의 오픈소스 머신러닝 신경망 라이브러리는 더 많은 기능을 제공하고, 더 성숙해졌으며, 배워서 사용하기도 더 쉬워졌다. 초기 버전을 보고 실망한 이들도 다시 한번 살펴 볼 가치가 있다. 또한 실전 튜토리얼을 통해 구글 오픈소스 머신러닝 라이브러리의 힘을 활용해보자. <주요 내용> - 리뷰: 더 좋아진...
2018.03.22
2018년 현재 가장 화두인 기술을 꼽으라면 단연 인공지능과 머신러닝이다. 앞서가는 조직은 이미 인간의 행동을 모방하는 인공지능 기술을 활용해 고객의 마음을 사로잡고 비즈니스 운영을 강화하고 있다. 하지만 일부 과장된 이야기로 인해 혼란이 야기되고 있다. 머신러닝이란 무엇이고 지금 어떻게 사용할 수 있는지, 성공 사례와 주의해야 할 사항들을 살펴보자. ...
2018.02.09
빅데이터 솔루션의 대표격인 하둡은 빠르게 확산되고 있으나 기대만큼의 혁신적인 결과를 얻지 못하고 있다. 그동안 하둡은 스몰 파일 문제부터 업데이트와 삭제가 되지 않고, 속도가 느린 점 등의 많은 문제점이 드러났다. 이를 해결하기 위한 새로운 솔루션들이 등장했는데, 그 가운데 대표적인 것이 바로 쿠두와 임팔라다. 하둡의 문제점을 짚어보고 이를 해결할 수 있는...
2018.02.02
클라우드 시장 초기에 클라우드 제공업체들은 사용한 만큼 비용을 지불한다는 합리적이고 저렴한 가격을 내세웠다. 하지만 업체들은 전략을 제대로 세우지 않으면 온프라미스만큼의 비용이 들게 된다는 점과 자사의 서비스를 좀더 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제시하지 않는다. 이제 기업들은 클라우드로 왜 전환해야 하느냐가 아니라 어떻게 효율적으로 관리하고 활용하느냐...
2017.11.23
데이터베이스 서비스(DBaaS)는 모든 조직이 새롭고 증가하는 데이터 관리 요구 사항을 지원하는 데 중요한 것이 되었습니다 . 이러한 플랫폼은 EA 전문가가 혁신과 성장을 주도할 수 있도록 보다 신속한 프로비저닝, 무한한 탄력적인 확장 및 지속적인 가용성을 제공합니다. 포레스터(Forrester)는 Amazon Web Services(AWS), Centur...
2017.10.17
올바른 데이터를 저장하고 있는지와 저장한 데이터를 어떻게 활용하고 있는지는 매우 중요한 문제입니다. 데이터를 적절한 방식으로 결합하고, 데이터 유형에 관계없이 분석하는 능력은 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 핵심 요소가 되고 있습니다. 본 백서에서는 데이터 가치 극대화를 위해 퓨어스토리지의 올플래시 솔루션을 구축할 이유에 대해 소개합니다. <14p&g...
2017.09.28
데이터는 애플리케이션 바이너리와 달리 재작성 또는 재설치가 불가능하다. 따라서 데이터 마이그레이션 작업을 신중히 계획하고 검증된 모범 사례를 수행해야 한다. 이 백서는 오라클 데이터베이스를 온프레미스 또는 고객 데이터센터 서버에서 AWS(Amazon Web Service)로 마이그레이션하는 모범 사례와 방법을 설명한다. <38p> 주요 내...
2017.09.13
애플리케이션용 데이터베이스를 찾는 개발자라면 누구나 “올바른 작업에 딱 맞는 도구”를 찾고 있다. 흔히 NoSQL이라 통칭하는 데이터 제품군 중 하나인 문서 지향 데이터베이스(Document Database)는 자신만의 애플리케이션을 탄탄하게 구축하려는 개발자에게 특히 유용한 도구다. 내가 만든 앱에 제일 적합한 문서 지향 데이터베이스...
2017.08.23
오늘날처럼 경쟁이 치열한 시장의 요구사항에 빠르게 대응하고 경쟁우위를 확보하기 위해서, 기업은 데이터를 단순히 저장, 수집, 분석하는 것을 넘어 데이터로부터 진정한 비즈니스 가치를 창출할 수 있어야 합니다. 혁신적인 변화를 시도하지 않는 기업은 의사 결정 환경을 강화하는 다른 업체들과의 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없습니다. 이는 데이터에서 가치 있는 정보를 빠...
2017.06.13
먼 미래의 모습으로만 다뤄졌던 인공지능이 머신러닝의 발전과 함께 드디어 우리의 삶 가까이 다가왔다. 인공지능은 비즈니스 혁신, 차별적 경쟁력 확보, 비용절감과 함께 기업의 영원한 숙제를 해결해 줄뿐만 아니라 우리의 삶의 가치를 높여줄 수 있다. 인공지능 산업의 대표주자 IBM 왓슨(Watson)을 기반으로 한 인공지능 프로젝트들이 36개국에서 29개 산업군...
2017.05.24

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  6. 데이터가 기업의 경쟁력이 되면서 기본적인 데이터 가용성 확보 방안인 백업의 중요성 역시 커졌다. 클라우드 컴퓨팅의 발전은 이런 데이터 백업에 기회와 과제 모두를 가져다 준다. 클라우드 백업은 별도의 인프라와 자원이 필요했던 기존 백업을 대체하며 온프레미스만큼 안전하고 든든하면서 훨씬 더 효율적인 백업 환경을 제공한다. 하지만 한편으로 클라우드도 백업해야 한

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  10. 고성능 컴퓨팅(HPC) 심층 분석

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  15. [본 컨텐츠를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 스타벅스 카페라떼 기프티콘을 드립니다(30명)] 극대화된 성능과 가용성을 필요로 하는 미션크리티컬 엔터프라이즈 데이터베이스 환경에서는 소프트웨어와 하드웨어 상호 간 이해를 바탕으로 최적화된 아키텍처가 필요하다. ‘데이터베이스를 가장 잘 이해하는 하드웨어’를 내세우며 엑사데이타(E

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  10. 성공적인 셀프 서비스 BI 구현 전략, 도입 전 반드시 알아야 할 것들 - IDG Summary

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  12. 셀프 서비스 BI는 전통적인 엔터프라이즈 BI가 갖고 있던 한계들을 극복하고 현업 사용자가 스스로 데이터와 인사이트에 접근할 수 있다는 것에 큰 장점을 갖고 있다. 하지만 셀프 서비스 BI를 성공적으로 구현하기란 그리 쉽지 않다. 이는 그저 하나의 툴을 구매하는 것이 아닌, 기업의 생태계와 문화를 바꾸는 것이기 때문이다. 셀프 서비스 BI를 도입하기 전, ...

  13. "데이터 늪에서 탈출하라" 데이터 레이크 성공 전략 - IDG Deep Dive

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  19. 기업을 위한 머신러닝 사례 탐구 - ITWorld How To

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  22. 하둡 해결사, "쿠두"와 "임팔라"의 이해 - IDG Summary

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  25. 클라우드 시대에 맞는 데이터 관리와 활용 전략 - IDG Tech Focus

  26. 2017.11.23
  27. 클라우드 시장 초기에 클라우드 제공업체들은 사용한 만큼 비용을 지불한다는 합리적이고 저렴한 가격을 내세웠다. 하지만 업체들은 전략을 제대로 세우지 않으면 온프라미스만큼의 비용이 들게 된다는 점과 자사의 서비스를 좀더 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제시하지 않는다. 이제 기업들은 클라우드로 왜 전환해야 하느냐가 아니라 어떻게 효율적으로 관리하고 활용하느냐...

  28. Forrester Wave : 데이터베이스 서비스, 2017년 2분기

  29. 2017.10.17
  30. 데이터베이스 서비스(DBaaS)는 모든 조직이 새롭고 증가하는 데이터 관리 요구 사항을 지원하는 데 중요한 것이 되었습니다 . 이러한 플랫폼은 EA 전문가가 혁신과 성장을 주도할 수 있도록 보다 신속한 프로비저닝, 무한한 탄력적인 확장 및 지속적인 가용성을 제공합니다. 포레스터(Forrester)는 Amazon Web Services(AWS), Centur...

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  33. 올바른 데이터를 저장하고 있는지와 저장한 데이터를 어떻게 활용하고 있는지는 매우 중요한 문제입니다. 데이터를 적절한 방식으로 결합하고, 데이터 유형에 관계없이 분석하는 능력은 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 핵심 요소가 되고 있습니다. 본 백서에서는 데이터 가치 극대화를 위해 퓨어스토리지의 올플래시 솔루션을 구축할 이유에 대해 소개합니다. <14p&g...

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  36. 데이터는 애플리케이션 바이너리와 달리 재작성 또는 재설치가 불가능하다. 따라서 데이터 마이그레이션 작업을 신중히 계획하고 검증된 모범 사례를 수행해야 한다. 이 백서는 오라클 데이터베이스를 온프레미스 또는 고객 데이터센터 서버에서 AWS(Amazon Web Service)로 마이그레이션하는 모범 사례와 방법을 설명한다. <38p> 주요 내...

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