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BI

성공적인 하이브리드∙멀티클라우드 전환을 위한 로드맵 업데이트, 지금부터 시작해야 하는 이유

업계 최초의 엔터프라이즈 데이터 클라우드인 CDP(Cloudera Data Platform)는 빠르게 진화 중이다. 하이브리드 멀티 클라우드가 모든 기업의 최우선 IT 전략인 시대에 맞게 모든 클라우드에서 비즈니스 분석을 지원하며, 데이터 보안과 데이터 리니지 역시 모든 환경을 포괄하는 기능성을 제공한다. CDP는 온프레미스, 하이브리드, 멀티 클라우드 환경에서 하나의 플랫폼으로 동일한 사용자 경험을 보장한다. 현재 HDP 클러스터나 CDH 클러스터를 운영 중이라면 업그레이드를 통해 클라우드 친화적인 CDP 클러스터로 전환할 수 있다.    현재 조직의 클라우드 여정에 맞는 폼팩터를 선택해 CDP로 전환할 수 있다. 클라우데라는 CDP Private Cloud Base(이하 CDP Base), CDP Public Cloud(이하 CDP PC)라는 두 가지 선택지를 제시한다. 이를 통해 기업이 프라이빗 클라우드에서 퍼블릭 클라우드까지 자사의 하이브리드 멀티 클라우드 전략 추진 현황에 맞는 방식으로 데이터 플랫폼을 현대화할 수 있게 돕는다. 각각에 대해 알아보자.    CDP Base를 통한 프라이빗 클라우드 여정 시작  CDP Base는 CDP의 온프레미스 버전이라 보면 된다. 쉽게 이해할 수 있는 내용은 CDP Base는 기존 베어메탈 환경에서 운영되는 HDP 또는 CDH와 동일한 실행 아키텍처를 제공한다고 보면 된다. 여기에  CDP Base에서 통합 저장 제공되는 데이터나 메타 정보들을 물리적으로 분리된 Compute-Only 클러스터에서 활용할 수 있는 기능이 추가되었다.  여기서 중요한 질문이 떠오를 것이다. 바로 기존 환경을 옮겨야 하는 이유다. 답은 매우 명확하다. 프라이빗 클라우드 환경에서 CDP를 운영하면 워크로드 실행 환경을 매우 빠르게 생성할 수 있다. 따라서 새로운 유즈 케이스를 프로덕션 환경에 적용하는 속도가 높아진다. 다음으로 워크로드 단위로 격리된 환경을 제공할 수 있다...

클라우데라 CDP CDB 2021.07.06

"우리 조직에 적합한 셀프서비스 BI솔루션"…클릭 센스의 3가지 특징

매월 1회 웨비나를 진행하는 A사는 이번에도 설문 조사로 200개의 고객 데이터를 수집했다. 그런데 과연 이 데이터는 시장을 예측하고 활동의 성과를 관리하는 유의미한 정보(Information)로 활용되고 있는 걸까? 엑셀의 막대 그래프보다 훨씬 똑똑한 테이터 분석과 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 소개한다.    IT 부서에 데이터 요청하기, 이제 그만 그동안의 데이터 분석이 방대한 데이터 양(빅데이터)에 집중했다면, 최근의 데이터 활용 흐름은 비즈니스에 적용할 수 있는 데이터 전략을 세우는 방향으로 발전하고 있다. 이것이 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴을 도입하는 이유이다.  셀프서비스 BI 솔루션 클릭 센스(Qlik Sense)는 IT 부서에 의존하지 않고 마케터, MD 등 데이터 기반의 의사결정이 필요한 모든 부서에서 사용 가능하다. 클라우드 환경에 최적화되어 있고 다양한 내외부 소스를 이용해 비즈니스 질문에 대답하고, 트렌드를 예측하고 공유하며, 보고서를 생성한다.  "앞으로 10년간 가장 중요한 역량은 데이터 리터러시(Data Literacy)이다."  - 구글 수석 이코노미스트 할 바리안(Hal Varian) – 클릭의 CEO 마이크 카폰은 클릭의 비전을 '데이터 리터러시 강화'라고 말한다. 클릭은 일하는 모든 사람이 데이터를 또 하나의 언어로 활용해 커뮤니케이션하고 조직의 복잡한 문제를 해결하는 세상을 꿈꾼다.     시각화 툴 이상의 고급 분석 솔루션 '클릭 센스'의 특징 클릭 센스는 업계에서 우수한 '데이터 발견(Data Discovery)'과 '인터랙티브' 분석 도구로 평가받는다. 단순히 데이터를 세련된 디자인으로 보여주는 것 이상의 고급 분석이 가능하다.     1.  신뢰할 수 있는 ‘단일 플랫폼 시스템’  타 BI 솔루션에 비해 클릭 센스는 데이터를 가져오는(import) 과정이 자동화되어 있다. 여러 테이블의...

Qlik GT Plus BI 2021.06.15

‘쉽고 빠르고 재미있게’ 진화하는 데이터 분석 - IDG Tech Focus

분석은 특정 부서의 고유 업무가 아니다. 이제 누구든 원하는 인사이트를 얻기 위해 데이터를 자유자재로 분석할 수 있어야 한다. 현재 비즈니스 인텔리전스에서 주목받는 트렌드를 소개하고, 앞으로 어떻게 발전할지를 조망하며, 시장의 요구에 부합하는 BI란 무엇이고, 기업용 BI 툴 가운데 어떤 것을 선택해야 좋을지 팁을 제시한다. 주요 내용 - Market Trends | 기업의 영원한 숙제 ‘데이터 분석’ - Market Forecast | 데이터 분석 시장 전망 ‘뜨는 10가지 vs. 지는 5가지’ - Tech Guide | 기업용 셀프서비스 BI 옥석 가리기 - Solutions | 데이터의 시각화를 통한 Insight  

비즈니스 인텔리전스 오라클 DVCS 비즈니스 애널리틱스 2018.02.02

최고의 기업용 셀프서비스 BI 도구 선택 가이드 - ITWorld How To

도모(Domo), 파워 BI(Power BI), 클릭 센스(Qlik Sense), 퀵사이트(QuickSight), 타블로(Tableau) 등 셀프서비스(Self-service) BI는 민첩하고 유연한 비즈니스 의사결정에 큰 도움을 주는 도구다. 이런 셀프서비스 BI들은 각 제품마다 내세우는 장점들의 폭이 상당히 넓다. 이를 선택하는 기준은 각 기업의 환경과 상황에 따라 독자적으로 평가하는 것이 중요하다. 이에 셀프서비스 BI 플랫폼을 평가할 때 고려해야 할 7가지 핵심 요소를 설명하고 가장 적합한 플랫폼을 선택하는 방법을 소개한다. <주요 내용> 셀프서비스 BI 동향 셀프서비스 BI 플랫폼 선택 기준 7가지 현재 가용한 최고의 셀프서비스 BI 도구들  

BI 셀프서비스 타블로 2017.12.20

철 지난 애널리틱스 전략은 잊어라", 애널리틱스 향후 전망 5가지

정보화 시대에서는 일찍 일어난 새가 아니라 데이터를 가진 새가 벌레를 잡는다. 구글, 페이스북, 애플 등 거대 기업들이 데이터를 병적으로 수집하는 이유도 이 시대에서 '정보가 곧 금'이라는 것을 알고 있기 때문이다. 그러나 데이터는 단순히 수집해 보유하는 것만으로는 가치가 없다. 더 중요한 것은 이런 데이터를 정제해 통합하고, 거기에서 유의미한 정보를 도출해 내는 과정이 필요하다. 그리고 그 과정이 끝난 후에야 의사 결정과 상품 제작에 데이터를 '활용'할 수 있게 된다. 그렇지만 오늘날 과포화 상태인 애널리틱스 시장 상황에서도 제대로 된 애널리틱스 전략을 세우는 것이 불가능하지만은 않다. 광활하고 복잡한 애널리틱스 분야에 대한 이해를 돕기 위해, 이 분야에 대해 개인적으로 생각하는 향후 5년 이내의 전망을 소개하려 한다. 어쩌면 이 예측 내용으로 좀 더 데이터 주도적인 기업으로 거듭나는 것이 가능해 질 지도 모른다. 1. 앱으로 이전하는 BI 지난 20여 년 동안 우리는 혁명을 목격해 왔다. 하루아침에 일어나는 혁명이 아니라, 오랜 시간을 두고 일어나는 혁명 말이다. 사실 너무 오랜 시간이 걸려서 혁명이 혁명인줄 모르는 사람들도 있다. BI는 죽어가고 있다. 아니, 좀 더 정확히 말하자면 다시 태어나고 있다. 창립 20주년이 넘은 기업 '태블로(Tableau)'는 마지막 'BI' 업체였다. 그리고 솔직히 말해 태블로는 주력 BI 솔루션도 아니다. 원래는 데이터 시각화 툴이었던 것이 충분한 BI 요소를 갖추게 됨에 따라 당시 업계를 호령하던 골리앗과 맞설 수 있게 된 것 뿐이다. 매년 사용자들은 허브스팟(HubSpot), 세일즈포스(SalesForce), 메일침프(MailChimp)와 같은 앱들을 통해 점점 더 많은 애널리틱스를 우겨넣고 있다. 애널리틱스는 비즈니스 애플리케이션의 구조 그 자체로의 이전이라고 할 수 있을 것이다. 핵심은 비즈니스 애플리케이션들이 자사의 데이...

BI 데이터 컴파일러 2017.10.27

셀프서비스 BI의 다섯 가지 함정

지난 수년 동안 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)를 도입하는 기업들이 꾸준히 증가해 왔다. 리서치 앤 마켓츠(Research and Markets)는 2016년 11월 <셀프서비스 BI 시장, 2021년 세계 동향 예측 보고서>에서 2021년이면 세계 셀프서비스 BI 시장 규모가 73억 1,000만 달러로 2016년의 2배 가량 될 것이라고 예측했다. Credit: Getty Images Bank 셀프서비스 BI의 장점은 분명하다. 기존의 BI가 느리고 경직된 반면, 셀프서비스 BI는 민첩하며 사용이 편리하다. 셀프서비스 BI를 도입한 기업들은 IT를 거치지 않고도 필요할 때 언제나 데이터와 인사이트에 접근할 수 있어 기존 BI의 문제점으로 지적되어 오던 병목 현상을 피할 수 있다. 이런 IT 병목 현상을 해결함으로써 기업은 주어진 데이터를 더 효율적으로 활용하여 문제에 더 빠르고 유연하게 접근할 수 있게 된다. 빅데이터 BI 플랫폼 스타트업 앳스케일(AtScale)의 창립자이자 CEO인 데이브 마리아니는 "비록 셀프서비스 BI가 많은 장점을 가지고는 있으나 예상하지 못했던 함정도 있으며 셀프서비스 BI를 도입하려는 기업들은 이런 문제들에 대해서도 알고 있어야 한다"고 말했다. 수년간 광고 애널리틱스 엔지니어링 부 대표로, 그리고 야후에서 개발, 사용자 데이터 및 애널리틱스 담당자로 근무한 마리아니는 이런 함정을 일일이 겪으며 배워야 했다. 마리아니가 말하는 셀프서비스 BI 전략의 다섯 가지 함정에 대해 알아보자. 1. 비즈니스 메트릭스가 분권화되며 혼란을 초래한다 BI 툴에서 어떤 가치를 창출해 내기 위해서는 각 비즈니스 부서가 BI에 데이터를 피드해야 한다. 일반적으로 이는 각 비즈니스 부서가 자체적으로 데이터마트를 관리함을 의미한다. 데이터 마트란 특정 비즈니스 라인에 적용되는 데이터를 포함하는 데이터 웨어하우스의 하위 부분 집합을 의미한다. 셀프서비스 BI 환경에서는 개별 비즈니스 부...

BI 셀프서비스 2017.10.24

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 과제들을 해결했는지 살펴봅니다. [영문] 주요 내용 - 분석을 위한 데이터 관리 플랫폼 변화 - 유통 사례 : 재고 분석 - 금융 서비스 사례 : 고객 예측 - 제조업 사례 : 현장 장비 모니터링 - 헬스케어 사례 : 환자 치료 실적 개선 - 통신사 사례 : 신규 고객 발굴 - 정부 기관 사례 : 인사 데이터 분석   

BI 데이터 분석 2017.09.15

“보기 좋은 데이터 만들기의 시작” 무료 데이터 시각화 및 분석 도구 22종 - IDG Tech Reveiw

“구슬도 꿰어야 보배다”라는 말이 있듯, 데이터도 정제하고 분석하고, 누구나 이해할 수 있도록 시각화하는 과정이 있어야 비로소 의미가 있다. 이러한 과정에는 여러 도구가 필요하며, 현재 무료로 이용할 수 있는 도구들이 상당히 많다. 전문 지식이 없어도 쉽게 이용할 수 있는 것부터, 코딩에 익숙한 전문가들을 위한 것까지, 데이터를 정리하고 분석하고 지도나 기타 시각적인 콘텐츠로 표현하는 22종의 무료 도구를 소개한다. <주요내용> 데이터 정제 통계 분석 시각화 애플리케이션과 서비스 코딩 도우미 : 마법사, 라이브러리, API 데스크톱 기반 GIS/지도 제작하기 웹 기반 GIS/지도 제작 시간 데이터 분석 텍스트/워드 클라우드 네트워크 분석  

BI 시각화 분석 2017.06.21

토픽 브리핑 | 한 눈에 보는 2017년 IT 업계 전망

연말과 연초, 2017년 기술 시장을 내다보는 여러 전망 기사가 쏟아졌다. 2016년에는 불안한 경제 상황으로 각종 암울한 예상이 쏟아졌다면, 올해는 ‘디지털 혁신’이라는 화두를 중심으로 어떤 기술에 예산을 배치할지에 대한 관심이 높아 보인다. 2017년, 투자 규모가 늘어날 5가지 주요 IT 기술 2017 전망 | IT, '선택과 집중'을 향하다 “2017년 IT 화두는···” 기업들이 지목한 5가지 2017 IT 전망 보고서 - IDG Deep Dive 기술 시장을 바라보는 시각과 업계에 따라 중요하다고 보는 트렌드는 다르지만, 컴퓨터월드의 설문조사 결과 IT 전문가들은 올해 보안과 분석, XaaS, 가상화, 모바일 및 앱에 투자 우선순위를 둘 전망이며, 디지털 변혁을 이끄는 기술로는 사물인터넷, 셀프서비스 IT, 모바일 결제, 인공지능, 차세대 와이파이 등을 지목했다. 두번째 파도 온다… 2017년 클라우드 컴퓨팅 트렌드 6가지 2017년 주목해야 할 IaaS 클라우드 동향 10가지 2017년 빅데이터와 BI 트렌드, "머신러닝, 데이터 레이크, 그리고 하둡과 스파크" 2017년 빅데이터 시장 8대 전망 우선, 디지털 변혁을 위해 IT 인프라를 재정비함에 따라, 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 지속될 예정이다. 특히, 대기업들이 핵심 비즈니스 애플리케이션을 클라우드에서 운영할 수 있다고 판단하면서, XaaS 솔루션 도입이 가속화될 것으로 전망된다. 또한, 기업들은 데이터를 비즈니스 전략에 적극 활용하기 위해 빅데이터와 데이터 분석에 대한 투자를 늘리고 있다. 이런 흐름에 따라, 셀프서비스 BI, 클라우드 기반의 분석이 관심을 받고 있으며, 데이터 과학자에 대한 관심도 지속될 것으로 보인다. 2017년 보안 전망 15가지 랜섬웨어에서 랜섬웜으로” 2017년 더 악랄해질 랜섬웨...

BI 블록체인 토픽브리핑 2017.01.06

2017년 빅데이터와 BI 트렌드, "머신러닝, 데이터 레이크, 그리고 하둡과 스파크"

2016년과 마찬가지로 2017년을 맞이하면서 여전히 자사의 데이터를 운영하는 조직에 대해 얘기하고 있다. 비즈니스 사용자들이 유용하고 실행 가능한 데이터가 필요로 할 때 언제 어디서나 제공받을 수 있을 것이다. 데이터 저장 비용은 지속적으로 하락하고 SaaS를 통해 분석 솔루션의 가용성이 확산됨에 따라 기업들은 직원들에게 그 어느 때보다 싸고 쉽게 통찰력을 제공할 수 있게 됐다. 2017년 빅데이터, 분석, 그리고 BI(Business Intelligence) 분야 트렌드는 다음과 같다. 머신러닝 받아들이기 오범은 2017년 빅데이터 분석에서 가장 큰 장애물은 머신러닝이 될 것이라고 말했다. 토니 베어의 빅데이터 동향 보고서에 따르면, 상승 곡선에 있는 머신러닝은 여전히 성장세를 유지할 것이다. 그러나 대부분의 경우 머신러닝은 맞춤형 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 이는 디지털 온라인 비즈니스를 다룰 줄 아는 데이터 과학자들을 확보할 수 있는 조직들이 거의 없기 때문이다. 벤더들은 사전 패키지 형태로 판매하기 때문에 데이터 세트에 머신러닝을 적용하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 그래서 예측 분석, 고객 통찰력, 개인화, 추천 엔진, 사기 및 위협 탐지 등에서 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 하둡, 그 너머의 움직임 오픈소스 데이터 저장 솔루션인 아파치 하둡(Apache Hadoop)은 지난 수년동안 BI 업계에서 회자되어 왔지만 실행 가능한 대안으로 인기있는 프레임워크, 특히 아파치 스파크(Apache Spark)가 더욱 더 많이 거론되기 시작했다. 베어의 보고서에서 지적한 것처럼 지난 수년 동안 이 인메모리 데이터 처리 엔진은 많은 거품이 있긴 하지만 클라우드 내 스파크를 배포하는 기능만큼은 탁월하다. 베어는 클라우드 기반, 머신러닝, 그리고 IoT 서비스에서의 스파크는 하둡을 고려하고 있는 기업들에게 대안을 제공할 것이라고 말했다. "스파크와 하둡은 서로 다른 제품이지...

BI 스파크 하둡 2016.12.30

2017년, 투자 규모가 늘어날 5가지 주요 IT 기술

디지털 변환이 비즈니스 아젠다를 점령한 가운데 2017년을 향해 가는 지금, IT 전문가들은 이 변화를 이끌 수 있는 견고한 최신 기술 기반을 구축해야 한다는 부담에 직면해 있다. 다가올 한해 이들은 어떤 이정표를 목표로 삼고 있을까? 제한된 리소스를 어디에 투입해야 할까? 컴퓨터월드의 2017년 전망 설문에 따르면 IT 전문가들은 내년에 보안, 분석, XaaS(서비스 형태의 X) 기술, 가상화, 모바일 및 앱에 우선 순위를 둘 전망이다. 2017년 계획에 이러한 기술을 추가할 계획이라면 다음 설문 결과와 현직 IT 리더들의 조언을 읽어보자. 보안 민주당 전국 위원회(DNC)를 겨냥한 정치적 목적의 사이버 공격, 유명 기업들의 데이터 유출, 그리고 지난 10월 인터넷의 상당부분을 마비시킨 DDoS 공격 등으로 2016년의 최우선 순위는 보안이었다. 많은 IT 부서가 전략을 보강하고 방어선에 계층을 추가했다. 컴퓨터월드 2017년 전망 설문에서 196명의 IT 전문가들 중 47%가 2017년에 보안 기술에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했으며 14%는 보안을 현재 조직에서 수행 중인 가장 중요한 기술 프로젝트로 꼽았다. 또한 설문 응답자의 15%는 보안이 향후 12개월에 걸쳐 가장 큰 리더십 과제가 될 것으로 예상했으며, 15%는 현재 엔터프라이즈 보안 기술을 베타 테스트 중이라고 밝혔다. 구체적인 보안 이니셔티브를 추진하지 않는 경우라도 보안을 중요시하는 건 마찬가지다. 응답자의 19%는 현재 진행 중인 가장 중요한 프로젝트의 최우선 과제는 "보안, 개인정보, 규정 준수 목표를 충족하는 것"이라고 답했다. 뉴욕에 소재한 홍보 및 정치 연구 업체인 글로벌 스트래티지 그룹(Global Strategy Group)은 보안을 항상 중요하게 다루지만 특히 이번 선거 해에서는 보안이 최우선 순위였다. 이 회사의 기술 부사장인 앤드류 호는 "DNC와 협력하는 업체인 만큼 원래 항상 보안을 중요하게 다루지만 모든 사람들...

가상화 클라우드 빅데이터 2016.12.16

"현업 사용자가 모르는 것은 당연하다", 데이터 시각화 분석 도구를 활용한 셀프서비스 BI의 성공 구현 - IDG Summary

BI의 중심이 IT 부서에서 비즈니스 부서로 전환되고 있다. 이로 인해 BI 형태도 상당히 달라지고 있는 데, 그 핵심에는 셀프서비스 BI가 있다. 이는 현업 사용자가 스스로 데이터를 분석해 인사이트를 찾아낸다는 의미인데, 사실 이는 오래 전부터 거론되어 왔지만 확산에는 실패한 바 있다. 최근 빅데이터 및 데이터 시각화 분석 도구의 활용과 함께 다시금 떠오르는 셀프서비스 BI 구현을 위한 요소에 대해 알아보자. 주요 내용 셀프서비스 BI, 데이터 디스커버리는 말장난에 불과하다 BI 프로젝트가 실패하는 이유 팁코, 현업이 모르는 것은 당연하다는 데서 시작한다 팁코 스팟파이어가 기존 BI 툴과 다른 점

BI 셀프서비스 Selfservice 2016.10.19

"의사결정의 병목구간을 제거하라" 셀프서비스 BI의 개념과 현황 - IDG Tech Report

아주 오래된 개념이자 용어인 셀프서비스 BI가 새롭게 부상하고 있다. 현업이 직접 데이터를 분석하고 의사결정을 하자는 셀프서비스 BI는 오히려 BI의 역사보다 더 오래된 개념이다. 셀프서비스 BI는 전통적인 BI 프로세스가 급변하는 비즈니스 현황에 대해 제대로 대처하지 못하고 의사결정에 있어 병목구간으로 작용하면서 이를 위한 해결책으로 다시 주목받게 된 것이다. 하지만, 셀프서비스 BI는 단지 BI가 한걸음 더 나아간 것일뿐, 목적과 방향성이 달라진 것이 아니다. 의사결정 병목구간을 해소하기 위한 셀프서비스 BI의 개념과 시장 현황을 살펴보자. 주요 내용 현업 종사자에게는 적시 적절한 정보가 필요하다 셀프서비스 BI, BI 패러다임 변화의 중심 셀프서비스 BI의 조건 변화된 가트너 BI 매직 쿼드런트, 셀프서비스 BI 툴 시장 반영 셀프서비스 BI, 한걸음 더 나아간 것뿐 달라진 것은 없다

BI 셀프서비스BI 2016.09.29

구글, 데이터 시각화 도구 ‘데이터 스튜디오’ 무료 공개

구글이 데이터 시각화 도구 데이터 스튜디오(Data Studio)를 무료로 공개했다.  데이터 스튜디오는 올해 초 분석 스위트의 일부로 도입됐던 데이터 시각화 도구로, 구글 애드워드(AdWords), 구글 스프레드시트 및 다른 구글 제품의 데이터를 시각화할 수 있도록 다양한 데이터 커넥터가 포함되어 있다. 빅쿼리(BigQuery)가 통합되어 있으며, SQL 데이터베이스를 위한 커넥터도 올해 말에 도입될 예정이다. 구글 데이터 스튜디오 대시보드 예시 데이터 스튜디오는 기업들이 다양한 출처에서 정보를 모아서 복잡한 원본 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 시각화한 보고서를 만들어 내 외부로 공유할 수 있도록 한다. 이 보고서에는 그래프와 도표, 열지도 등이 포함된다. 고급 기능을 이용하고 싶은 기업들은 구글의 데이터 스튜디오 360 서비스를 구입하면 된다. 무료 버전과 유료 버전의 가장 큰 차이점은 사용자가 생성할 수 있는 보고서의 개수다. 무료 버전은 5개로 제한되어 있지만, 데이터 스튜디오 360은 무제한이다. 데이터 스튜디오 360은 구글의 고급 분석 제품의 일뿐, A/B 테스트나 고객 타게팅 등 이외에도 다양한 기능이 있다. editor@itworld.co.kr 

BI 분석 구글 2016.05.27

2019년 빅데이터 시장 221조 원 규모로 성장한다...IDC

IDC가 최근 '전세계 빅데이터 및 애널리틱스 지출 가이드'를 발간했다. 이 시장조사기관은 2015년 1,220억 달러(144조 원) 규모였던 빅데이터와 애널리틱스 분야의 매출이 2019년 1,870억 달러, 즉 221조 원 규모에 달할 것으로 전망했다. 5년 간 50% 이상 성장할 것이라는 의미다. IDC 애널리틱스 앤 인포메이션 그룹 부사장 댄 베세트는 "새로운 세대의 비즈니스 애널리틱스 솔루션을 활용할 수 있는 기업은 디지털 변혁을 통해 파괴적 변화에 대응하고 차별성을 창출해낼 수 있는 기업이라는 의미로 이어진다"라고 말했다. 베세트는 이어 "이러한 기업들은 그저 기존의 프로세스를 자동화하는 수준에 그치지 않는다. 그들은 데이터와 정보를 가치있는 자산처럼 취급한다"라고 덧붙였다. 빅데이터 기회 영역 IDC에 따르면 서비스 분야의 기회 요소가 가장 크다. 전체 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 매출의 절반 이상이 서비스 분야에서 창출될 것으로 관측됐다. 또한 이 가운데 IT 서비스 분야가 비즈니스 서비스 분야보다 3배 이상의 매출을 기록할 것이라고 IDC는 밝혔다. 두번째로 큰 범주는 소프트웨어일 전망이다. IDC는 소프트웨어가 이 분야에서 2019년 550억 달러의 시장을 형성할 것으로 예상했다. 특히 최종 사용자 쿼리, 보고, 분석 도구 및 데이터 웨어하우스 관리 툴이 이 가운데 절반 이상을 점유할 것으로 전망됐다. 빅데이터 하드웨어 시장은 2019년 280억 달러 규모를 형성할 것이라고 IDC는 예측했다. 산업별로는 다음과 같이 3가지 업종이 두드러졌다. - 개별 제조(Discrete manufacturing): 2019년 228억 달러 - 은행: 2019년 221억 달러 - 공정 제조(Process manufacturing): 2019년 14억 달러 이 밖에 IDC는 연방/중앙 정부, 전문 서비스, 통신, 리테일의 4가지 업종에서 2019년 100억 달러 정도의...

BI idc 애널리틱스 2016.05.25

고급 분석의 문턱을 낮추다 'Approachable Analytics'- IDG Summary

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 이들이 다룰 수 있는 분석 툴에 대한 수요가 늘어나고 있다. 세계적인 분석 선두 기업 SAS가 접근성이 높은 분석, 즉 'Approachable Analytics'의 주요 혜택과 비즈니스 사례, 필요 요건 등을 정리했다.

SAS BI 시각화 2016.03.16

“SAS코리아, 국내 BI 및 고급 분석 툴 소프트웨어 시장 선도”...한국 IDC

한국 IDC가 최근 발표한 ‘한국 비즈니스 분석 소프트웨어 시장 점유 2014’ 보고서에 따르면, SAS코리아가 국내 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence) 및 분석 툴 소프트웨어 마켓 선도업체를 고수하고 있다고 밝혔다. 한국IDC 보고서에 따르면, 2014년 SAS코리아의 BI 시장 점유율은 17.9%로, 지난해 비해 6.1% 성장했다. SAS는 데이터 마이닝 솔루션, 빅데이터 분석 시각화 솔루션, 텍스트 분석 솔루션 등에서 다양한 고객을 확보하며 시장 점유율 1위를 기록했다. 이로써 SAS는 지난 2010년부터 5년간 연속으로 BI 시장 점유율 1위를 기록한 것으로 나타났다. 한국IDC가 이번에 분석한 BI 및 분석 툴 소프트웨어 시장에는 엔드유저 쿼리 및 리포트 소프트웨어, 고급 분석 소프트웨어, 콘텐츠 분석 소프트웨어, 공간 정보 분석 툴 소프트웨어 시장이 포함된다. 보고서에 따르면, SAS는 이 가운데 고급 분석 시장에서는 약 60%의 높은 시장 점유율을 나타냈다. SAS코리아 조성식 대표는 “빅데이터 시대 핵심은 기존 데이터 시각적 리포팅 툴에 고급 분석 기능을 강화해 데이터로부터 시각화된 인사이트를 제공하고, 더 나아가 의사 결정을 지원하는 것”이라며, “특히, SAS는 소수 전문가만이 가능했던 고급 분석의 한계를 벗어나 누구나 쉽게 데이터를 탐색하고, 고급 분석을 수행해 다양한 리포트를 작성할 수 있도록 지원하는 SAS 비주얼 애널리틱스와 같은 솔루션을 통해 분석의 대중화에 기여하며, 사용자의 폭을 점차 다각화하고 있다”고 전했다. SAS는 ▲효율적인 데이터 마이닝 프로세스로 신속하게 결과를 도출하는 SAS 엔터프라이즈 마이너(SAS Enterprise Miner) ▲머신 러닝으로 분석 모델을 자동으로 생성하는 SAS 팩토리 마이너(SAS Factory Miner) ▲빅데이터를 즉시 분석해 시각화된 인사이트를 제공하는 SAS 비주얼 ...

BI sas코리아 2016.01.27

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