Offcanvas
Some text as placeholder. In real life you can have the elements you have chosen. Like, text, images, lists, etc.
Offcanvas
1111Some text as placeholder. In real life you can have the elements you have chosen. Like, text, images, lists, etc.

개방형아키텍처

데이터 애널리틱스 솔루션 제1 기준 세우기 "개방형 vs. 폐쇄형"

데이터 애널리틱스 솔루션이 맹렬한 속도로 계속 출현하고 있다. 데이터 부서는 폭풍의 중심에 있다. 이들은 액세스, 데이터 무결성, 보안, 정책이나 규제 준수가 따라붙는 거버넌스 등 온갖 요구 사이에서 균형을 유지해야 하고, 거버넌스는 정책과 규제에 대한 컴플라이언스를 수반한다. 기업은 최대한 신속히 정보를 얻고 싶어 하고, 위험한 균형 잡기를 인내해 줄 의사가 없다. 데이터 부서는 신속하고 영리하게 행동해야 한다.      현재를 위한 시스템뿐 아니라 미래를 위한 플랫폼도 구축해야 한다는 점에서 예언자도 될 수 있어야 한다. 데이터 부서가 데이터 아키텍처에 있어 가장 먼저 결정할 요소는 개방형이냐 폐쇄형이냐다.    개방형 vs. 폐쇄형 데이터 아키텍처  우선 ‘데이터 아키텍처(Data Architecture)’라는 단어부터 살펴보자. 지난 50년 동안의 기업의 데이터 아키텍처 다이어그램을 그려본다면 이는 데이터 자체라기보다는 사실상 데이터에 작용하는 엔진인 데이터베이스이다. 대표적으로 오라클, DB2, SQL서버, 테라데이터(Teradata), 엑사데이터(Exadata), 스노우플레이크(Snowflake) 등이 있다. 이들은 모두 데이터베이스고, 업무나 분석에 필요한 데이터세트가 로드되는 곳이다. 그리고 ‘데이터 아키텍처’의 토대다. 기본적으로 이들 데이터베이스는 ‘폐쇄형 데이터 아키텍처(Closed Data Architecture)’다. 가치적 표현이 아니라 설명적 표현이다. 여기서 데이터는 다른 애플리케이션에서 격리되고 데이터베이스 엔진을 통해서만 액세스된다. 심지어 ETL(Extract, Transform, and Load) 작업을 하면서 데이터를 옮길 때도 마찬가지다. 내보내기나 가져오기를 할 때 일정 시점에서 반드시 데이터베이스를 거쳐야 하기 때문이다. 그게 최적의 방식인지 아닌지는 문제가 아니다. 데이터가 아키텍처의 나머지 부분에 대해 ‘닫혀’ 있다는 점이 중요하다.  ...

개방형아키텍처 데이터애널리틱스 2021.07.06

IDG 설문조사

회사명 : 한국IDG | 제호: ITWorld | 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
| 등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 | 편집인 : 박재곤 | 청소년보호책임자 : 한정규
| 사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2022 International Data Group. All rights reserved.