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저비용 고효율 백업의 가치, Live Protector 최근 IT 업계의 트렌드는 말 그대로 춘추전국시대라 할 수 있다. 클라우드, 빅데이터, 사물인터넷, 4차 산업혁명, 바이모달(Bimodal), 디지털 트랜스포메이션 등 열거하기도 벅찬 수준이며, 개개인이 그 의미를 모두 이해하기도 거의 불가능하다. 그렇다면 이러한 수많은 트렌드들이 왜 생겨났으며, 마케터들은 이해하기도 힘든 용어를 사용하면서까지 고객에게 자사 제품을 어필하는 이유가 무엇일까? 소비자의 궁극적인 목표는 ‘저비용 고효율’이다. 투자비용은 최소화하고 투자효율은 극대화시키길 원한다. 예전부터 IT 시장에서는 이러한 저비용 고효율을 효과적으로 적용할 방법을 고민하고 실행해왔으며 미래에도 이러한 시도는 지속될 것이다. 위에 언급한 IT 트렌드 용어는 고객들이 요구하고 있는 이 궁극적인 목적에 부합하.. 더보기
클라우드 컴퓨팅 지형이 바뀐다 효성인포메이션시스템, Hitachi Data Systems, 효성, HDS, 스토리지, Storage, IT인프라, 서버, 네트워크, HIS, 효성인포, 히타치, 히타찌, 오라클, 화웨이 기업의 IT 패러다임을 획기적으로 바꾸고 있는 클라우드 컴퓨팅이 태동한 지 벌써 수년이 흘렀다. 초기 비핵심 시스템 중심에서 점차 전사적자원관리시스템(ERP)이나 데이터베이스관리시스템(DBMS) 등 기업의 중요 시스템으로 영역을 확장하고 있다. 또 제조와 금융, 공공, 의료 등 주요 산업군에서도 규제 완화에 힘입어 도입이 활발해졌다. 특히 빅데이터 분석이나 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등과 맞물려 폭발적인 성장세를 이어가고 있다. 시장조사기관마다 약간씩 다르지만, 가트너에 따르면 2017년 전 세계 클라우드 서.. 더보기
통신업계의 디지털 트랜스포메이션, 성장의 엔진을 달다 포브스 인사이트와 Hitachi가 전 세계 기업 임원들을 대상으로 조사한 바에 따르면, 통신업계는 디지털 트랜스포메이션에 대해 충분히 준비된 상황인 것으로 나타났다. 통신업계는 다른 산업분야에 비해‘ 구현 범위’와‘ 투자’라는 두 가지 측면에서 훨씬 더 탄탄하게 디지털 트랜스포메이션을 준비하고 있었다. 조사에 응한 통신업계 임원의 54%가 향후 2년 내에 현재보다 더 심도 있게 디지털 트랜스포메이션을 추진할 계획이라고 밝혔다. 이는 49%가 그렇다고 응답한 일반 산업 분야에 비해 약간 더 높은 수치다. 앞서 Feature I 에서도 언급한 것처럼, 성공적인 디지털 트랜스포메이션 추진을 위한 선결 요건으로는 다섯 단계가 있다. 1.디지털 트랜스포메이션을 전략과 투자의 최우선 순위에 둘 것, 2.비즈니스 주.. 더보기
금융업계 디지털 트랜스포메이션, 고객에 더욱 집중하다 최근 전 세계 모든 산업 분야의 주요 이슈는 디지털 트랜스포메이션(DX)이다. 디지털 트랜스포메이션의 확산은 클라우드, 데이터 분석, 머신 러닝 또는 인지 컴퓨팅(Cognitive Computing) 등 수많은 관련 기술의 급속한 발전으로 가능해졌다. 포브스 인사이트와 Hitachi는 전 세계 573명의 기업 임원들을 대상으로 디지털 트랜스포메이션에 대한 설문조사를 실시했고, 그 중 77명의 금융업계 임원을 대상으로 별도의 심층 조사를 수행했다. 조사에 따르면, 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 추진하기 위해서는 다음의 다섯 단계가 필수적이다. 이 다섯 단계는 모든 산업 분야에 동일하게 적용되지만, 일반 산업 분야와 달리 금융업계는 특히 고객에게 더 많은 중점을 두는 것으로 나타났다. 극도로 민감한 고객.. 더보기
소중한 기술 자산 '데이터' 제대로 관리해야 하는 이유 데이터 분석의 가치를 설명할 때 ‘커다란 단지에 가득 찬 금덩이’라는 표현이 사용되곤 하는데, 여기에는 여러 허점이 존재한다. 먼저 데이터베이스 관점에서다. 데이터는 하나의 필드이자 열이나 행이고 서로 연관성을 갖지 않는다. 수집 그 자체 이상의 의미나 가치를 보유하고 있지 않으며 어떤 맥락도 제공하지 않기 때문에, 그 자체로는 어떤 문제도 해결할 수 없다. 비정형 데이터 관점에서의 데이터는 바이트 단위의 바이너리(Binary) 정보에 불과하기 때문에 아무런 가치를 제공하지 않는다. 전체 데이터에 포함된 1비트를 알고 있다고 해서 전체 그림에 영향을 미칠 수는 없다. 정보의 흐름 속에서 발견되는 특정 시점의 데이터는 사용과 동시에 오래된 데이터가 된다. 여기서 ‘개별적인 데이터 요소들이 가지고 있는 가치.. 더보기

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