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펜타호, 산업별 분석 템플릿 통해 데이터 분석·활용 수준을 높이다



데이터는 과거와 비교해 상상할 수 없이 빠른 속도와 양으로 생성되고 있고, 분석 기술 역시 늘어나고 있다. 데이터 소비자들도 달라졌다. 현업에서 데이터를 사용하는 소비자의 폭이 전보다 훨씬 넓어졌고, BI 툴만 고집하지 않고 검색 엔진 또는 머신러닝(ML)을 원하기도 한다.


빅데이터 플랫폼은 과거의 CRM과 같이 시대의 흐름에 따라 유행하는 기술과는 차원이 다르다. 모든 기업이 관심을 두고 도입해야 하는 시스템으로 위상이 높아진 것이다.

데이터 분석과 관리 방식을 위한 새로운 툴과 기술이 등장했지만, 데이터 민첩성 부족은 여전히 문제다. 그리고 이 문제는 기업 혁신을 가속하는 분석과 인공지능( AI), 머신러닝 구현에 큰 걸림돌이 되고 있다. 새로운 데이터 운영 관리 솔루션이 절실히 필요한 때다.


데이터기반 인사이트


데이터옵스 전략 구현, 펜타호가 핵심

원활한 협업 환경과 문화를 전제로 한 데이터옵스(DataOps)는 최근 데이터의 잠재력을 최대한으로 활용할 수 있는 전략 실행 방법으로 주목받고 있다.

효과적인 데이터옵스를 구현하기 위해서는 데이터 관리 인프라, 메타데이터 기반의 주도적인 데이터 관리 툴, 정책 기반의 자동화가 무엇보다 중요하다. 많은 기업이 새로운 접근 방식으로 여기는 데이터옵스 전략을 위해서는 최적의 데이터 플랫폼이 반드시 필요하다.

데이터옵스를 효과적으로 구현하는 ‘펜타호’는 데이터 수집부터 변환, 적재, 분석, 시각화, 머신러닝까지의 모든 과정을 단일 플랫폼에서 처리할 수 있는 만능 솔루션이다. 펜타호는 기업이 데이터에서 인사이트를 도출하고자 할 때 걸림돌이 되는 요소를 사전에 제거하고 데이터 관리 방식을 현대화하도록 지원한다. 또한 데이터 활용의 민첩성을 높이고 성공적인 데이터 운영을 위한 데이터옵스 환경까지 제공한다.


산업 분야별 분석 템플릿 제공해 시행착오 줄여

펜타호의 가장 큰 특징은 엔터프라이즈급 솔루션이라는 점이다. 다양한 형태의 엔터프라이즈급 데이터를 수집할 수 있는 기능들을 안정적으로 제공한다.

사용자들의 많이 요구하는 R과 Python을 자동화할 수 있는 기능도 상당히 매력적이다. 예전에는 모두 스크립트로 처리해야 했던 일련의 과정들이 펜타호 내에서 GUI를 통해 자동으로 처리된다.

펜타호는 다양한 산업에 폭넓게 활용될 수 있지만, 분석 솔루션을 두고 고민 중인 기업들을 위해 특별히 산업 분야를 12개로 나눠 분야별 분석 템플릿을 제공한다. 이 템플릿은 다양한 분야의 베스트 프랙티스를 기반으로 완성된 데이터 분석 모형이다.

대부분의 분석 솔루션은 데이터 준비 단계부터 기업의 역할이 점점 늘어나 분석을 위한 제반 업무에 많은 시간을 투자해야 한다. 그렇기 때문에 성공적인 빅데이터 프로젝트를 위해서는 산업 환경에 맞는 빅데이터 분석 모형을 사전에 경험해보는 것이 매우 중요하다.

펜타호는 데이터 분석 관련한 리소스를 모두 보유하고 있으므로 현장에서 바로 시연이 가능하다. 고객이 데이터 청사진을 미리 확인할 수 있다는 점에서 타 분석 솔루션 대비 시간과 비용 효율성이 극명히 대비된다.


산업분야별 분석 템플릿


데이터 분석 전, 잘 정비된 데이터 준비가 필수

데이터를 통해 가치를 실현하기 위해서는 확실한 데이터 분석이 필요하지만, 데이터가 준비되어 있지 않은 상태에서의 분석은 절대 금해야 한다. 일례로 금융 분야의 데이터는 분석을 위해 예전부터 잘 정비되어 왔지만, 제조부문의 경우는 다르다. 데이터 분석이 익숙하지 않은 제조부문은 데이터 정비에 대한 부분이 해결되어야 분석을 수행할 수 있다. 따라서 산업별 현황에 따라 바로 데이터 분석이 가능한지 데이터 정비가 먼저인지를 구분해야 한다.

엔드-투-엔드 빅데이터 분석 플랫폼인 펜타호는 기업이 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있도록 분석을 위한 인프라 구축부터 활용까지 가능한 전천후 솔루션이다. 데이터가 잘 정비되어 있지 않아도 걱정할 필요가 없다. 펜타호와 함께라면 데이터를 제대로 모아 분석까지 가능하기 때문이다. 이제 12가지 산업별 분석 템플릿을 통해 고객의 맞춤형 솔루션으로 거듭날 펜타호를 주목해보자.



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