빅데이터 통합 문제
오늘날의 비즈니스는 빅데이터를 처리할 수 있는 최상의 방법을 찾고 있습니다. 매일 25조 5천억 바이트의 데이터가 생성됩니다. 2020년까지 전문가들은 44제타바이트(또는 44조 기가바이트)로 10배 이상 폭발할 것으로 예상하고 있습니다.
빅데이터는 곧 빅비즈니스를 의미하지만 많은 기업들이 데이터에서 원하는 가치를 얻어내지는 못하고 있습니다. 대부분의 기업들이 평균 33개의 고유한 데이터 소스를 관리하기 위해 고군분투하고 있습니다. 이 데이터 소스는 구조와 유형이 다양하며 찾기 어려운 데이터 사일로에 갇히기도 합니다.
데이터 가상화의 개념
수십 년 동안 기업들은 데이터 분석을 위해 서로 다른 운영 체제의 데이터를 중앙 데이터 저장소(데이터 마트, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)로 복사하여 사일로를 해체하고자 노력해 왔습니다. 이 작업은 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다.
데이터 가상화를 사용하면 데이터를 복사 및 복제하지 않고도 여러 시스템에서 데이터를 조회할 수 있으므로 비용이 절감됩니다. 또한 최신 데이터를 해당 소스에서 조회하므로 분석을 단순화하고 정확한 최신 정보가 포함되도록 만들 수 있습니다.
IBM Cloud Private for Data를 선택해야 하는 이유
최신 데이터에 액세스
데이터 센터 외부에 데이터를 저장할 필요 없이 분산 데이터 소스에서 항상 최신 분석을 얻을 수 있습니다. SQL 애플리케이션을 연결하고 실행할 수 있는 단일 데이터 저장소를 사용할 수 있습니다.
전례 없는 속도
다항식 처리의 이점을 얻기 위해 네트워크로 연결된 디바이스를 활용합니다. 컴퓨팅 효율성을 위해 데이터 노드를 협업 네트워크에 자동으로 자체 구성할 수 있습니다. 큰 데이터 소스와 작은 데이터 소스로 그룹을 정의합니다.
보안 및 개인정보 보호
데이터는 클라우드나 다른 디바이스에서 캐시되지 않습니다. 개인용 데이터베이스에 대한 신임 정보는 로컬 디바이스에 암호화되어 저장되며 해당 디바이스 전용으로 저장됩니다.
유연성
IBM Cloud™ Private for Data는 여러 애플리케이션 조회 언어(SQL, 스토어드 프로시저 언어, R 및 Python) 및 데이터 소스(Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server 및 Teradata)를 지원합니다.
사용 편의성
대화형 인터페이스가 있는 단일 웹 콘솔을 활용하여 데이터를 조회하고, 사용자를 관리하며, 데이터 노드 그룹을 시각화할 수 있습니다. 시스템 최적화는 머신 러닝 및 적응 알고리즘을 이용하여 자동화됩니다.
업계에서 데이터 가상화 사용
금융 기관 지점의 준수 분석
금융 기관의 경우 비준수 거래를 신속하게 찾아 차단하면 수익에 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 가상화를 사용하면 기관들은 처리 및 분석을 위해 데이터를 중앙 데이터 센터나 클라우드로 옮길 필요가 없습니다. 금융 기관 지점에서 마이크로데이터 센터를 조회하면 실시간으로 분석할 수 있습니다.
모바일 데이터 씨닝(Thinning)
기업이 주변 잡음을 없애면서 어떤 광고가 가장 큰 영향을 미치는지 어떻게 신속하게 파악할 수 있을까요? 데이터 가상화 및 에지 분석으로 기업은 빅데이터를 씨닝하고 조회에 필요한 정보만 분석하여 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.
소매 고객 행동 분석
오프라인 상점들은 온라인 상점에 앞설 수 있는 경쟁적 이점을 찾고 있습니다. 데이터 가상화는 거의 즉각적인 에지 분석을 지원하여 소비자 행동에 대한 전례 없는 인사이트를 제공합니다. 이로써 소매업체는 상품, 영업 및 프로모션을 보다 효과적으로 공략하고 더 많은 일을 수행하여 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
IoT 센서 데이터 모니터링 및 분석
IoT 센서는 대량의 데이터를 생성하고 있습니다. 데이터를 수집하는 센서의 수가 증가함에 따라 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가하게 됩니다. 일괄처리 및 스트리밍 데이터를 분석할 수 있는 에지 데이터 플랫폼으로 데이터 분석을 이동시키면 분석의 속도를 높이고 간소화하는 동시에 언제 어디서나 인사이트를 얻을 수 있습니다.
제조업 효율성 증대
자동화된 제조 환경은 메타 학습 또는 규칙으로 품질 및 프로세스 기술을 강화하여 우선순위에 따라 경보에 대응합니다. 데이터 가상화 및 머신 러닝으로 제조업체는 점점 더 많은 경보 패턴을 선별하여 조치 가능한 정보로 변환할 수 있습니다.
오일 및 가스 운영을 원격으로 모니터링하고 분석
데이터 가상화 및 에지 컴퓨팅은 제조업의 안정적인 운영을 실현할 수 있습니다. 데이터가 생성되는 위치에서 실시간 분석을 수행하면 조직이 문제를 신속하게 식별할 수 있으므로, 예기치 않은 작동 중단을 방지할 수 있습니다.