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인사이트

블로그 | 기업이 데이터 활용에 ‘젬병’인 이유

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅으로 자사의 데이터를 제대로 활용해 역량을 배가하고 혁신 기업이자 업계 선두주자로 변신하고자 한다. 또는 그 정도는 아니라도 최소한 데이터를 최적화할 수 있기를 바란다. 스노우플레이크는 최근 대부분 기업이 데이터와 관련해 여전히 가지고 있는 핵심 문제를 파악한 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면, 38%의 기업만이 데이터에서 가치를 추출해 의사결정에 활용하고 있다. 게다가 글로벌 기업 중 단 6%만이 견실한 데이터 전략이 제공하는 이점을 모든 조직이 활용할 수 있는 방법으로 데이터를 사용하고 액세스하고 공유하는 것으로 나타났다.   클라우드 컴퓨팅의 시대에 어떻게 이런 일이 일어나는 것일까? 첫째, 많은 기업이 그저 데이터를 클라우드로 옮기고 좋은 일이 일어나길 바란다. 잘 사용하지 않는 데이터를 데이터센터에서 클라우드로 옮기면, 클라우드에 잘 사용하지 않는 데이터가 있을 뿐이다. 바뀌는 것은 아무것도 없다.  둘째, 데이터 통합에 대한 고려가 전혀 없고, 데이터에 대한 액세스는 여전히 해결해야 할 핵심 문제로 남아있다. 데이터 통합과 이를 위한 툴은 10년이나 된 개념이다. 놀랍게도 많은 기업이 아직 클라우드로 이전한 데이터를 활용할 방법을 파악하지 못한 상태이다. 마지막으로 기업은 자체 비즈니스 의사결정을 위해 자체 데이터를 이용하지 않는다. 영업 예측을 위한 기본적인 분석뿐만 아니라 재고 소진 프로세스 같은 공급망 자동화를 지원할 수 있는 실시간 의사결정 자동화도 마찬가지다.  이런 문제를 바로잡는 마법의 기술 같은 것은 없다. 데이터 활용을 개선하는 유일한 방법은 기업의 데이터를 도메인으로 나누고 각각의 도메인을 한 번에 하나씩 어떻게 처리할 것인지 계획하는 다년 계획을 세우는 것뿐이다. 이런 전략에는 두 가지 주된 목표가 있어야 한다. 먼저, 구체화해야 하는 데이터를 어떻게 찾을 것인지 방법을 찾고, 이를 찾고 추출할 인터페이스를 제공해야 한다. 이 과정은 안전하고 확장 가능한 방법...

인사이트 분석 애널리틱스 2022.07.25

“감시 아닌 권한 부여” 시스코 웹엑스, 협업 경험 높이는 인사이트 기능 개선

19일(현지시간) 시스코가 웹엑스(Webex)의 콜라보레이션 인사이트(Collaboration Insights) 툴에 직원의 협업 경험을 높이는 기능을 추가했다.   콜라보레이션 인사이트는 직원이 보다 의미 있는 협업을 할 수 있도록 회의 기반 활동에 대한 상세하고 개인화된 인사이트를 제공한다. 이를 통해 직원은 업무와 개인의 업무 상황에 대한 통제력을 강화할 수 있다. 인사이트는 ‘미팅(Meetings)’, ‘워크-라이프 밸런스(Work-life Balance)’, ‘집중 시간(Focus Time)’, 그리고 최근 추가된 ‘커넥션(Connections)’을 중심으로 제공한다.  시스코 보안 및 협업 부문 총괄 지투 파텔에 따르면, 시스코는 코로나19 팬데믹 기간 동안 생산성은 높은 수준에 머물러 있었으나 직원의 업무가 과중하고 일과 삶의 균형이 부족하며, 피로를 느끼고 있다는 것을 깨달았다. 파텔은 “피로로 인한 불안감은 여러 회의를 옮겨 다니기만 할 뿐 업무에 집중하거나 성취감을 느낄 시간이 없기 때문에 발생한다. 그래서 우리는 시스코의 제품을 사용하며 많은 시간을 보내는 고객이 자신의 업무 현황을 쉽게 평가하도록 개선할 수 있는 부분이 무엇인지 고민했다”라고 설명했다.   예컨대 직원은 미팅 인사이트를 통해 자신이 회의에 소비한 시간, 정각에 시작한 회의와 늦게 시작한 회의의 비율을 알 수 있다. 또한 선호하는 근무 시간을 설정하고, 해당 기간 외에 발생하는 회의 횟수를 추적하며 ‘집중 시간’을 예약해 중단 없이 작업할 수 있다. 리서치 업체 메트리지(Metrigy)의 리서치 부문 부사장 베스 슐츠는 시스코의 콜라보레이션 인사이트가 “사용자에게 일과 삶의 균형을 개선하기 위한 통찰력을 제공하는 좋은 출발점”이라면서도, “데이터를 웹엑스 외부에서도 가져올 수 있으면 사용자의 시야를 넓히는 데 도움이 될 것”이라고 조언했다.  파텔은 “많은 직원이 원격 업무를 선호하지만, 원격 업무를 하면서 동료와 의미 있는 ...

웹엑스 시스코 협업 2022.01.20

AI 기반 인사이트로 고객 경험을 혁신하는 3단계

디지털 채널로의 대규모 전환과 함께 고객의 기대치도 크게 변화하고 있습니다. 고객은 점점 더 개인적이고 실시간으로 고객이 선호하는 채널을 통해 경험하기를 원합니다. 그리고 그 경험은 긍정적이든 부정적이든 증폭될 것입니다. 브랜드가 직면한 과제는 다음과 같습니다. 이렇게 방대한 양의 비구조적 데이터를 리스닝하고, 실용적 인사이트를 만들고, 개인적인 고객 경험을 대규모로 제공하려면 어떻게 해야 할까요? 그렇다면 왜 이것이 다행스러운 문제일까요? 왜냐하면 이 문제는 해결할 수 있기 때문입니다. 또한, 이 문제를 해결하면 고객 만족도를 높이고 충성도를 높이며 수익을 개선할 수 있습니다. <14p> 주요 내용 - 옴니채널 리스닝에서 얻은 인사이트를 고객 경험의 토대로 전환 - 이질적인 비구조적 데이터를 AI 기반 인사이트로 전환 - 조직 전체에서 데이터를 보편화하여 고객을 더 만족시키기 - 고객 경험, 재구성

디지털채널 인사이트 옴니채널 2021.10.12

성공적인 AI 모델 구현: CIO를 위한 10가지 팁

CIO는 AI 모델을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 과정에서 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 하지만 아직 AI 모델 구축이 초기 단계에 머물러 있기에 많은 이들이 어려움을 호소하고 있습니다. 이런 상황으로 인하여 AI 기술이 기업의 수익 증대에 기여하기는커녕 제대로 활용되지 못하고 방치되어 지고 있는 상황입니다. 분석 기술의 최종 단계는 바로 공들여 개발한 모델들을 실제 비즈니스 환경에 구현하는 것이라 할 수 있습니다. IT 팀이 신기술이나 소프트웨어를 조직 전체에 배포할 때 적용하는 엄격한 기준은 이러한 최종 단계에도 도움이 될 수 있습니다. <8p> 주요 내용 - 가치 흐름 혹은 제품 지향성의 도입 - 데이터 파이프라인의 구축 - 실행 사이의 간극 - AI에 데브옵스(DevOps) 적용 - 변화를 향한 계획  

AI CIO 리더십 2020.08.21

“새로운 시각이 필요하다” 뉴 노멀 시대의 데이터와 마케팅

데이터는 마케터가 자신이 활동하는 세상의 현실을 더 정확히 파악할 수 있도록 도움을 준다. 하지만 이런 데이터가 더 이상 현실을 설명하지 못한다면 어떻게 해야 할까? 코로나19 팬데믹으로 데이터 분석과 계획에 혼란스러운 외부 요소가 반영되어 버렸다. 그러면서 기존에 수용했던 전형적인 고객 행동 패턴의 변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성이 높아졌다. 소비자 신뢰와 구매 행동 패턴에 일반적으로 기대하는 사항이 더 이상 적용되지 않는다. 사람들의 동적 패턴에 대해 세웠던 가정이나 가설도 마찬가지다.   매일 상황이 바뀌면서, 기존에 수립했던 계획을 실천할 수 없게 되었다. 이에 따라 많은 마케터와 데이터 모델러는 현실을 더 정확히 파악하기 위해 노력하면서, 현실을 더 정확히 모델링할 수 있도록 도와주는 대표적인 요소들을 서둘러 찾기 시작했다. 특히, 리테일 부문에서 이런 변화가 감지되고 있다. 여러 상품을 취급하는 온라인 리테일인 캐치 그룹(Catch Group)의 CMO 라이언 그레시는 코로나19로 인한 사회적 거리 두기 때문에 신규 고객이 크게 증가했고, 기존 고객의 활동도 늘어났다고 전했다. 그는 “미래의 재고를 예측하는 데이터에 변화가 아주 많다. 쇼핑 채널이 온라인으로 변화하면서, 소비자들이 많이 찾는 제품으로 재고를 채워야 했다. 패션 관련 수요는 줄고, 식료품은 늘었다. 집에서 건강을 챙기려는 사람들 덕분에 스포츠 의류와 가정용 운동용품 수요가 급증했다”고 설명했다.  소비자 행동이 바뀌면서 일일 제품 매출과 장기 성장 전망에 대한 기준도 바꿔야했다. 판매할 제품을 지나치게 많이 또는 적게 구입하지 않기 위해서다. 그레시는 “새로운 기준이 있어야 한다는 생각이 들었다. 매일 크리스마스 시즌을 대비하는 느낌이다”고 말했다.  온라인 마켓플레이스인 검트리 오스트레일리아(Gumtree Autralia)도 이런 행동 양태 변화를 명확히 인식했다. 마케팅 책임자인 아만다 베흐레에 따르면, 코로나19로 인해 홈 오피스 및 피...

뉴노멀 코로나19 사회적거리두기 2020.07.14

‘현업이 직접 찾은 비즈니스 인사이트의 힘’ 사례로 확인하는 자율운영 데이터 웨어하우스의 가치 – IDG Summary

데이터를 통한 비즈니스 혁신의 핵심은 현업 사용자가 데이터에서 인사이트를 얻고 그 결과를 비즈니스에 적용하는 것이다. 하지만 기존의 데이터 분석 시스템은 현업이 직접 활용하기에 복잡하고, 구축에 시간과 비용이 많이 들어 중소기업은 쉽게 도입하지 못했다. 클라우드와 머신러닝 기술을 통해 데이터 분석 시스템의 구축과 운영 측면의 한계를 극복한 오라클의 자율운영 데이터 웨어하우스의 가치를 성공사례를 통해 살펴본다. 주요 내용 - 데이터는 많지만, 활용은 먼 나라 이야기 - ‘자율운영을 통한 최적화된 데이터 웨어하우스’ 오라클 ADW - 머신러닝이 돕는 빠르고 쉬운 데이터 분석 - 고객사례 01 : 기흥모터스, “마케팅 니즈에서 전사 프로젝트로” - ‘최신의 데이터’로 학습시킨 머신러닝 알고리즘으로 ‘더 정확한’ 예측 분석을 - 고객사례 02 : 다각도의 데이터 분석으로 재고 비용은 줄이고 매출은 늘린 식품회사 - 고객사례 03 : ‘안전한’ 클라우드 데이터 분석 시스템으로 비즈니스 혁신에 성공한 세종병원 - 급변하는 비즈니스 환경, 데이터 분석이 혁신의 힘  

데이터 oracle 분석 2020.05.25

바이크 기업의 고객 니즈와 각 부서별 최적화된 솔루션 개선 성공기 : 할리 데이비슨

할리 데이비슨은 기존의 분산된 고객 데이터를 오라클 ADW로 통합하면서 마케팅은 물론, 영업과 재경에서도 가치있는 인사이트를 효과적으로 할용하고 있습니다. 할리 데이비슨의 사례를 통해 2020 가장 화두가 되는 IT 트렌드 키워드 "자율운영"이 가져오는 데이터의 무한가능성을 확인하시기 바랍니다. <8분 45초> 주요 내용 - 분산된 고객 데이터와 부서별 솔루션 - 통합 고객 데이터를 통한 인사이트와 부서별 활용 - 고객 접점 활용한 마케팅 방법

오라클 데이터베이스 인사이트 2020.02.10

"데이터를 통한 기업 혁신" 자율운영 되는 비즈니스 창출하기 : 글로벌 조사 보고서

기업 내 모든 곳에서 생성되는 데이터가 임원진의 의사결정과 전략적 기획을 주도하고 있습니다. 데이터에 관한 화두는 '데이터 저장 방법'에서 '데이터 보안 방법'을 거쳐 '경쟁력 확보를 위한 데이터 활용 방법' 으로 진화했습니다. 마지막 화두의 핵심은 이전의 두 가지를 먼저 해결하는 것입니다. 즉 데이터 사용과 저장, 관리 및 보안이 완벽하게 수행되어야, 이러한 초석을 바탕으로 데이터 활용을 통해 사업 성장을 추진할 수 있습니다. 본 설문조사는 데이터 리더와 데이터 지각 수용자의 아이디어를 살펴봅니다. 데이터 리더는 데이터 활용을 통한 인사이트 창출로 혁신과 사업 성장을 추진하는 토대를 마련함으로써, 데이터가 급증하는 시대의 승자로 유리한 고지를 선점합니다. 본 조사 결과는 데이터 리더로 분류된 기업이 더 나은 성과를 거두며, 이를 통해 폭넓은 사업 성장을 추진한다는 것을 보여줍니다. 나아가 데이터 리더의 성공 사례를 통해 향후 귀사가 나아가야 할 방향을 제시합니다. <27p> 주요 내용 - 데이터 리더의 글로벌 현황 - 데이터 리더의 특권 - 여전히 화두는 데이터 - 데이터 연결은 성공의 열쇠 - 초연결성의 혜택 - 데이터를 통한 기업 혁신의 4단계

오라클 설문조사 인사이트 2019.10.14

"데이터 관리 확신 45%에 불과" 데이터 신뢰성 및 보안 현황 분석 : 글로벌 리더 보고서

본 보고서에서 제공하는 결과는 모바일로 진행된 23개 질문의 글로벌 설문조사를 바탕으로 한 것입니다. 설문조사는 클라우드 솔루션, 플랫폼, 인프라 또는 부서별 특정 소프트웨어에 대한 의사결정 과정에 영향력을 행사하는 매니저, 디렉터, 부사장 및 C 레벨 임원을 대상으로 진행되었습니다. 미래의 비즈니스는 신뢰에 기반한 비즈니스입니다. 본 보고서는 전 세계적으로 기업은 범람하는 데이터를 얼마나 잘 관리하고 있는지, 현재 보유하고 있는 데이터의 진정한 가치를 창출하고 있는지를 조사 결과를 기반으로 분석합니다. 또한 조사 결과를 통해 얻은 인사이트를 기반으로 윤리적 사고방식 및 윤리성 확보를 위한 세 단계를 제시하고, 잠재력을 최대화하고 편향성을 통제하는 비결로서 지능형 데이터베이스의 역할을 포함해 다음 단계로 나아가기 위한 전략을 제안합니다. <51p> 주요 내용 - 히트맵과 주요 결과 - 데이터 관리 현황 - 인사이트 - 윤리 의식과 평판 - 다음 단계

오라클 데이터관리 설문조사 2019.07.22

데이터센터를 위한 고급 모니터링 및 분석

다양한 애플리케이션을 지원하는 다계층 네트워크 데이터센터 아키텍처에서는 운영자가 데이터를 수집하여 인사이트를 도출하는 과정을 수행해야 합니다.  하지만 데이터센터 아키텍처의 정교함과 복잡성이 중간 수준만 넘어가도, 일반 도구와 프로세스만으로는 운영자가 데이터센터에서 발행하는 문제를 파악하기가 어려워집니다. <최적의 데이터센터 아키텍처를 설계하는 방법> 시리즈 3단계인 이번 백서에서는 복잡한 데이터센터 아키텍처에서 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해 갖추어야 할 조건과 핵심 점검 사항을 제시합니다. 주요 내용 - 원시 데이터의 즉각적인 형식 변환 - 모니터링 범위의 확대 - 데이터센터 네트워크 모니터링 및 분석의 핵심 요건 체크리스트  

아키텍처 모니터링 인사이트 2019.05.08

올플래시 속도처럼 빠르게 업계의 판도를 바꾸는 인사이트 보고서

올플래시는 유연성과 안정성을 높이는 동시에 TCO를 낮추고 성능을 급격하게 개선하여 데이터 센터 스토리지를 빠르게 혁신하고 있습니다. 이 모든 이점은 거의 예외 없이 모든 워크로드에 적용되지만, 성능을 바꾸는 올플래시의 기능은 다른 애플리케이션보다 특히 분석에 더 큰 효용을 제공합니다. 실제로 올플래시가 없으면 분석의 이점을 완전히 실현할 수 없습니다. 분석에 있어서 올플래시는 새로운 세대의 분석 툴이 제공하는 경쟁 비즈니스 이점을 실현하는 열쇠입니다. 올플래시는 분석 인사이트를 더 빠르게 제공할 수 있게 지원할 뿐만 아니라 더 심도 있는 분석 인사이트를 가능하게 합니다. IT Central Station에 제출된 리뷰들은 비용, 배포 및 사용의 편의성, 확장성, 그리고 성능이라는 주요 요소에서 이러한 작업을 위한 IBM의 올플래시 스토리지 시스템의 안정성을 입증합니다. 이 문서는 실제 사용자의 경험 및 의견을 바탕으로 IT Central Station과 451 Research가 공동으로 작성했습니다. 주요 내용 - 분석을 활용하는 CIO가 올플래시에 주목해야 하는 이유 - 분석과 올플래시의 우수한 시너지를 통해 속도 요구사항을 충족 - 올플래시 기반 분석을 활용하여 혁신 및 성공 - 올플래시 혁명은 현재 진행 중 플래시가 중심이 되다 플래시의 가격 하락 - 올플래시로 운영비용 절감 

TCO 분석 인사이트 2018.07.18

"이제 비즈니스 분석도 API" API 기반 비즈니스 분석의 가능성과 과제

API는 내부 서비스와 외부 서비스, 애플리케이션, 데이터, ID를 비롯한 기타 디지털 자산을 연결하기 위한 주 메커니즘으로 사용되고 있다. 그 결과 API는 분석 용도로도 이와 비슷한 유용한 메커니즘이 될 잠재력을 지니게 됐다. 또한 데이터 수집과 데이터 분석을 위한 전통적인 애드혹(ad hoc) 접근 방법은 정보를 오늘날의 데이터 지향 조직이 요구하는 인텔리전스로 변환하는 프로세스를 더디게 하는데 반해, API가 제공하는 대안을 사용하면 훨씬 더 쉽게 이 과정을 처리할 수 있다. 두 기술 모두 운영을 능률화하고 혁신을 촉발하기 위해 중요한 기술이라는 면에서 API와 분석의 연합은 자연스러운 흐름이다. 일반적으로 조직은 API를 통해 시스템 통합과 프로세스 자동화를 강화함으로써 디지털 트랜스포메이션을 시작하게 된다. 현재 시중에는 여러 개의 포괄적인 턴키 API 관리 솔루션이 나와 있으므로 엔터프라이즈 개발자는 통합으로 간편히 공백을 채우면서 몇 주에서 몇 개월 정도면 시스템을 프로덕션 단계에 투입할 수 있다. 그 이후에는 지속적으로 개선해 나가면 된다. 엔터프라이즈가 데이터 지향 기업을 향해 진화하는 과정에서 디지털 트랜스포메이션의 다음 단계는 분석이다. 조직의 역학을 이해하고 의사 결정을 돕기 위해 사용되는 기술에는 정교한 데이터 집계, 머신러닝, 데이터 마이닝, 데이터 시각화 등이 있다. 이러한 기술을 통해 비즈니스의 역학을 이해하고 패턴을 탐지하고 미래의 전개를 예측할 수 있다. 그러나 데이터 수집 및 맞춤형 분석 구축에는 과제가 따르고, 이로 인해 분석 도입이 지체되고 있다. 또한 도입한다 해도 그 영향은 당초 예상된, 트랜스포메이션을 일으키는 수준의 영향과는 거리가 멀다. 여기서는 문서에서는 전통적인 접근 방법으로 분석을 도입할 때의 과제에 대해 살펴보고, 이와 같은 과제를 해결하는 데 API 관리가 어떤 역할을 하는지 알아본 다음 API 관리를 사용해 분석을 위한 가치 있는 데이터를 발굴하는 솔루션 청사진을 제안한다. ...

포털 API 인사이트 2018.06.22

Talk Data to Me : 상황으로 배우는 태블로 분석 기법

태블로를 사용하여 데이터를 보고 이해할 수 있게 되기 시작하면, 일반적으로 질문들이 꼬리에 꼬리를 물고 계속 나오는 것을 경험할 수 있습니다. 또한 처음에는 간단한 수준에서 해결되던 궁금증들이 점점 더 정교해지고 구체화되는 경험을 할 수 있습니다. 하지만 한편으로는, 풀어야할 질문이 점점 더 복잡해짐으로 인해 가끔 어떤 방법을 사용해서 분석하는 것이 효과적일지 고민되는 경우가 있을 것입니다. 본 웨비나에서는 "시간 흐름에 따른 부문별 누적 매출 비중 변화는 어떠한가?" "유입 시점별 고객 매출 기여도는 증가하고 있는가 감소하고 있는가?" "재구매율은? 재구매 시점까지 얼마나 시간이 걸리는가?" 등의 실 상황에서 자주 발생하지만 실제로 데이터로부터 답을 구하려고 할 때는 어떻게 해야 하나 고민되는 질문들을, 태블로를 사용하여 얼마나 쉽게 해결할 수 있는지 알아보겠습니다.

데이터 가이드 인사이트 2017.10.27

Talk Data to Me: 데이터 통합의 기술

하나의 데이터만으로 모든 질문에 답을 얻기 어려울 때가 있습니다. 새로운 인사이트를 얻기 위해서는 교차 데이터베이스 조인이나 데이터 블랜딩을 통해 여러 데이터 셋을 혼합할 필요가 있습니다. 본 웨비나에서는 드레그 앤 드랍만으로 필요한 모든 데이터를 통합하여 새로운 시각으로 탐색하고 숨겨진 인사이트를 발견하는 방법에 대해 알아봅니다. 데이터 통합의 기술을 알려드립니다!

데이터베이스 데이터통합 인사이트 2017.10.27

Talk Data to Me : 시간 데이터를 바라 보는 여러 가지 방법

흘러가는 시간은 붙잡을 수 없지만 시간 데이터에 숨은 인사이트는 쉽게 붙잡을 수 있습니다. “시간이나 날짜 = 꺾은 선 그래프”라는 고정 관념에서 벗어나서 다양한 관점으로 시간 데이터를 탐색해 보는 방법을 본 웹 세미나에서 안내합니다. 기존의 차트를 약간만 변경하여 전혀 새로운 각도에서 새로운 인사이트를 발견하는 방법도 알아봅니다. 지금까지의 평범한 시각화와는 차별화된 독특한 방법으로 시간 데이터를 표현하는 아이디어 또한 얻어 가시기 바랍니다.

셀프서비스 시각화 인사이트 2017.10.27

“잘하면 대박, 못하면 쪽박” 빅데이터 분석 실패 방지를 위한 6가지 조언

빅데이터 및 분석 계획은 판도를 바꿀 수 있다. 경쟁 상대를 제치고 새로운 수익원을 창출하며 고객 서비스를 개선시킬 수 있는 통찰력을 제공하기 때문이다. 빅데이터 및 분석계획은 엄청난 실패가 될 수도 있다. 그 결과 많은 돈과 시간이 낭비된다. 유능한 기술 전문가들이 답답한 경영진의 실수에 질린 나머지 떠나버리는 손실은 말할 것도 없다. 빅데이터 실패를 방지하려면 어떻게 해야할까? 일부 모범 사례를 기본적인 기업 경영의 관점에서 보면 분명하다. 회사 최고위급 임원의 지원은 물론 기술 투자에 필요한 적정 자금을 확보하며, 필요한 전문지식을 도입하거나 양질의 교육을 실시하는 것이다. 이러한 기본적인 사항을 먼저 해결하지 않는다면 다른 것은 그다지 의미가 없다. 기본적인 사항을 해결했다고 가정한다면, 빅데이터 분석의 성패를 좌우하는 것은 기술적 문제와 과제에 대처하는 방식이다. 지속적인 성공을 위해 할 수 있는 일은 다음과 같다. 1. 빅데이터 분석 도구를 신중하게 선택하라 기술 실패의 원인은 회사가 달성하려는 목표와 전혀 맞지 않는 제품을 구입해서 시행하기 때문인 경우가 많다. 유행에 편승해 “빅데이터”나 “고급 분석”과 같은 말을 제품 설명에 때려 넣은 것은 아무 업체나 할 수 있다. 그러나 제품마다 품질과 효과는 물론 주력 분야도 크게 다르다. 따라서 기술적 역량이 뛰어난 제품을 선택하더라도 막상 사용자에게 필요한 작업에는 능하지 않을 수도 있다. 빅데이터 분석에 거의 예외 없이 적용되는 기본 기능이 있다. 예를 들면 데이터 변환과 스토리지 아키텍처 관련 기능이다(하둡(Hadoop)과 아파치 스파크(Apache Spark))를 떠올리면 된다). 그런데 빅데이터 분석에는 여러 가지 틈새 기능도 있다. 본인의 기술 전략과 실질적으로 관련된 틈새 기능에 맞는 제품을 구해야 한다. 이러한 틈새 기능으로는 프로세스 마이닝(process mining), 예측 분석, 실시간 솔루션, 인공지능, 비...

분석 인사이트 빅데이터 2017.08.11

데이터 분석 프로젝트 확장을 위한 실행 지침

미 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency)의 새로운 수석 데이터 과학자는 기관에서의 빅데이터 분석 도입을 2007년 아이폰 조기 도입에 비유했다. 미 환경 보호국의 로빈 토퉁갈은 "얼리 어댑터들은 그것이 정확히 무엇인지 몰랐지만 가치를 인지했기 때문에 사용하고 싶어했다"고 말했다. Credit: Getty Images Bank 여러 혁신 리더들도 같은 생각이다. IDC는 지난해 약 1,220억 달러의 매출을 기록한 빅데이터와 비즈니스 분석 시장이 연간 총 23.1%의 성장률을 기록하면서 2019년에는 1,870억 달러로 성장할 것으로 전망했다. 대부분의 빅데이터와 분석 툴 얼리 어댑터들은 자사가 인사이트를 지향하는 기업이 되는데 도움되기를 바란다. 하지만 목표를 이루기까지는 ▲필요한 데이터 접근의 어려움 ▲더욱 강력한 컴퓨터 시스템의 필요 ▲가치 제안이 아직 입증되지 않은 기술에 대한 사용자들 사이의 열정 심기 등 여러 문제에 직면할 것이다. 데이터 분석 인프라를 확장하기 위한 여러 이야기와 요령에 대해 알아보도록 하자. 직감이 아닌 데이터에 의지하기 클라우드 및 가상화 소프트웨어 벤더인 VM웨어(VMware) IT기업 애플리케이션 및 플랫폼 부사장 에이본 싱 푸리는 "VM웨어 영업 계획팀은 한 때 수동 프로세스, 스프레드시트, 그리고 '직감(gut feeling)'을 이용해 자사의 4,000명에 달하는 국제 영업 직원들과 200명의 영업 운영 직원들을 위한 목표를 설정했었다"고 말했다.  VM웨어는 국제적인 시장 전략과 지역 시장의 미묘한 차이를 처리하기에 충분히 유연한 영업 자동화 툴이 필요했다. 그래서 데이터 및 분석 기반 시스템으로 영업 프로세스를 강화하기에 이르렀다. 푸리와 그의 팀은 다차원 모델링 역량을 개발해 서드파티 시장 연구원의 데이터와 CRM, 마스터 데이터 관리, ERP, 기업 데이터 웨어하우스 시스템을 통합했...

통찰력 분석 인사이트 2016.08.11

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