펜타호 썸네일형 리스트형 지금은 데이터옵스(DataOps) 시대! 핵심 솔루션은? 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)는 “산업 간 연구 결과, 평균적으로 기업 내 정형 데이터 중 의사결정에 활발히 이용되는 데이터는 절반 이하에 불과하며, 비정형 데이터가 분석되거나 사용되는 비율은 1% 이하다. 70% 이상의 직원들이 불필요한 데이터에 액세스하고 있으며, 데이터 분석가들은 80%의 시간을 데이터 검색과 준비에 쏟고 있다. 기업의 데이터 기술은 아직 충분한 수준에 미치지 못하고 있다.”고 언급했다. 이는 2년 전인 2017년에 발간된 보고서 내용이다. 이후로 어떤 변화가 있었을까? 비즈니스를 위한 데이터 관리 프레임워크는 여전히 소수 데이터 관리는 IT가 처음 등장할 때부터 존재했으며, 많은 기술이 빅데이터 배치, 거버넌스, 베스트 프랙티스, 툴 등에 초점을.. 더보기 성큼 다가온 시계열 DB 세상, 펜타호가 접수한다! 인터넷은 수천, 수백만의 사용자가 접속하는 URL을 통해 피라미드처럼 액세스된다. 사물인터넷(IoT)이 등장함에 따라 수백 건의 기록을 인터넷으로 전송하는 수많은 ‘사물’이 존재한다. 사물인터넷을 가능하게 하는 센서 덕분에 인터넷은 단순한 정보 제공처가 아니라 정보를 취합하는 수많은 데이터 포인트로 탈바꿈하고 있다. 변화 추적에 용이한 시계열 데이터 자율주행 자동차와 같은 사물인터넷 디바이스에는 수천 GB의 데이터를 생산하는 수백 개의 센서가 달려 있다. 자율주행 자동차 1대가 하루에 수집하는 데이터는 4,000GB 이상에 달할 것으로 예측된다. 이처럼 많은 양의 데이터가 취합되는 이유는 사물인터넷 디바이스가 변화되는 상황을 수시로 확인하기 때문이다. 이러한 변화를 제대로 추적하려면 데이터 업데이트가 아.. 더보기 왜! 펜타호여야 하는가 전 세계 1,800여 사이트에서 활용하는 엔드-투-엔드 원스톱 빅데이터 플랫폼이 있다 .정형 및 비정형 데이터의 수집부터 변환, 적재, 분석, 그리고 시각화에 이르는 과정 모두를 제공하는 히타치 밴타라(Hitachi Vantara)의 펜타호(Pentaho)다. 히타치 밴타라 김경륜 이사와 효성인포메이션시스템 DATA사업팀 이진석 수석이 데이터를 활용해 더 나은 비즈니스 성과를 내고자 하는 기업들에게 펜타호가 왜 적합한 솔루션인지 설명한다. 데이터 통합 분석이 빅데이터 접근의 기본이라고 하는 이유가 있나요. 데이터 시대입니다. 데이터 경쟁력이 기업의 성패를 좌우하는 시대가 됐습니다. 문제는 관계형 데이터부터 비정형 텍스트, 센서 데이터, 머신 데이터까지 기업에서 생산되는 데이터 종류가 너무 다양하고 많다는.. 더보기 기업 데이터의 재발견, 히타치 밴타라의 ‘가치 창출 위한 데이터 방법론’ 많은 기업들은 지금까지 차별화의 핵심이 ‘IoT(사물인터넷)’에 있다는 점을 확신시키기 위해 노력해왔다. 그러나 IoT는 솔루션이 아니라 최종 단말까지 커뮤니케이션을 확대하기 위해 설계된 하나의 아키텍처다. 클라우드가 기업의 데이터센터 외부로까지 컴퓨팅 파워를 확대하는 것과 크게 다르지 않다. 진정으로 데이터를 트랜스포메이션의 촉매로 활용하고 싶다면 좀 더 깊게 파고들 필요가 있다. 데이터 들여다보기 FACT 01 기업 데이터의 종류는 핵심 애플리케이션에서 생산되는 비즈니스 데이터, 업무 효율성 향상을 위한 소프트웨어를 통해 확보된 휴먼 데이터, 그리고 각 단말기에서 직접 추출한 머신 데이터에 이르기까지 다양하다. 많은 기업은 이미 자체적으로 처리하기 어려울 정도로 많은 방대한 양의 데이터를 보유하고 있.. 더보기 머신러닝의 프레임을 그리다 지난 3월, 히타치 밴타라 연구소(Hitachi Vantara Labs)는 머신러닝 모델 매니지먼트(Machine Learning Model Management, 이하 MLMM)를 발표했다. 이는 머신러닝 오케스트레이션을 통해 데이터 사이언티스트가 지도 모델(Supervised Model)을 모니터링, 테스트, 재교육 및 재배포할 수 있도록 해주는 툴로, 빌트인 형태로 펜타호의 데이터 파이프라인에 활용할 수 있어 끊임없이 변화하는 환경에 대응해 모델 업데이트를 간편히 수행할 수 있다. 비즈니스 성과는 향상시키면서 리스크는 줄일 수 있게 된 것이다. 뿐만 아니라 향상된 투명성으로 알고리즘에 대한 통찰력과 신뢰도도 높일 수 있다. 머신러닝은 별도의 프로그래밍 없이 샘플을 입력하는 것만으로 모델을 구축함으로써.. 더보기 Pentaho IoT Analytics 데모 영상 IoT 분석은 엣지 단에서 비즈니스 성과로 간단히 이어질 수 있습니다. Pentaho는 인사이트와 비즈니스 성과에 집중하고 있습니다. 특히 데이터의 통합부터 검증, 클렌징, 처리, 오케스트레이션을 포함해 머신러닝 모델링 및 테스트, 분석 결과물 시각화 등의 다양한 기능을 제공합니다. 더보기 [BOS] 비즈니스 혁신을 위해 관리 및 리포팅 플랫폼을 통합하다 유럽, 북아메리카, 아시아 등 전세계에 걸쳐 자동차 부품을 공급하고 있는 글로벌 기업 BOS는 지난 100여 년 간 자동차 부품 시장의 주요 기업으로서 앞선 기술력과 리더십을 바탕으로 차량 산업을 이끌어왔다. 리포팅 솔루션의 표준화3개 대륙에서 지사를 운영하고 있는 BOS는 전세계 공급업체들과의 프로젝트를 모니터링하고 관리하기 위해 각 지역에서 개별적으로 솔루션을 운영하고 있으며, 상당량의 소프트웨어 애플리케이션을 독자적으로 개발해 운영하고 있다. 그러나 프로젝트 및 공급업체 관리가 독일 본사에서 통합 관리 솔루션 없이 엑셀 시트로 이루어지고 있는 상황이었다. 그 결과 데이터 관리성과 데이터 품질에 이슈가 발생하였으며, 리포팅 및 자료 시각화 과정에서 Java로 직접 작업하는 경우 너무 많은 시간과 비용.. 더보기 빅데이터, 그 놀라움을 맛보다 IDC에 따르면 전 세계적으로 유용한 데이터량이 2010~2020년 사이에 20배 이상 증가하고, 기업 관련 데이터의 77%는 2015년 현재 비정형화된 상태로 남아있다고 한다. 데이터가 급증하고 데이터 종류가 많아지면서 기존의 관계형 DB와 데이터 웨어하우스 기술만으로는 해결되지 않는 정보들을 확보하기 위해 하둡(Hadoop), NoSQL 등 다른 툴로 전환하는 기업도 늘어나고 있다. 관련 연구보고서들은 빅데이터를 통한 새로운 기회가 현실이 되고 있지만 기업들은 그에 앞서 2개의 커다란 문제를 해결해야 한다고 지적한다.‘ 어떤 방식으로 빅데이터에서 가치를 이끌어낼 것인가’,‘ 빅데이터 전략은 어떻게 수립할 것인가’가 그것이다. 이 두 가지 문제를 해결하기 위해서는 현재 빅데이터를 통해 기업이 성과를 얻.. 더보기 이젠 빅데이터로 경쟁하자 빅데이터(Big Data)는 기술의 성숙 단계를 지나 활용 단계에 접어 들었다. IT 기업의 핵심 운영 시스템으로 확산 중이며 기술적인 측면에서도 플랫폼의 성능과 기능이 나날이 향상되고 있다. 정부는 빅데이터를 신성장 동력으로 규정하고 다양한 업종에서 성공 사례를 만들고 있는 중이다. 현실 사회로 성큼 다가선 현재의 빅데이터 트렌드를 통해 기업 IT의 적용 시점을 유추해 보자. 비즈니스적 관점 전통적인 데이터 분석 환경과 빅데이터 분석 환경에는 큰 차이가 있다. 전통적 데이터 분석 환경에서는 과거 현상을 기반으로‘ 어떤 일이 있었는가’ 또는‘ 무엇이 문제였는가’ 등에 대한 원인 규명에 초점을 두었으며, 대부분 정형화된 데이터를 상용 소프트웨어에 의존해 분석했다. 하지만 빅데이터 분석 환경으로 넘어오면서 .. 더보기 Pentaho 고객들이 말하는 Pentaho의 장점 Pentaho 플랫폼을 선택할 수 밖에 없는 다양한 이유, 고객 인터뷰를 통해 직접 확인해보세요! 더보기 이전 1 2 3 4 다음
