ai분석 썸네일형 리스트형 AI와 레이크하우스를 위한 차세대 분석 엔진, 오브젝트 스토리지 기업들이 데이터를 다루는 목적은 단순하다. 필요한 사람과 시스템, 나아가 인공지능(AI)에게 적절한 정보를 적절한 시점에 제공하는 것이다. 하지만 지금까지도 이 단순한 목적을 달성하는 것이 그렇게 쉬운 일은 아니다. 데이터 웨어하우스가 등장했을 때는 데이터 변환과 저장에 오랜 시간이 걸렸고, 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)가 보편화 되었을 때도 느린 개발 주기와 제한된 데이터 구조가 발목을 잡았다. 이후 '데이터 레이크'가 부상했지만 정제되지 않은 데이터가 쌓이면서 '데이터 늪'이라는 오명을 쓰기도 했다. 데이터를 제대로 활용하기 위해서는 저장, 정제, 분석이 자연스럽게 이어지는 환경이 필요하다. 오브젝트 스토리지의 새로운 가능성 이 지점에서 주목받고 있는 것이 바로 오브젝트 스토리지다. 오브.. 더보기 고성능 AI 분석, 기대를 현실로! ‘Dall-E’와 ‘챗GPT(ChatGPT)’는 아마도 올해 가장 핫한 키워드일 것이다. 두 가지 서비스 영역은 그림과 텍스트로 각각 다르지만, 공통점이 하나 있다. 고성능 분석 환경에 기반한 AI 모델이라는 점이다. 멀게만 느껴지던 AI 분석은 어느새 우리 일상 깊숙이 들어와 버렸다. 데이터가 기하급수적으로 증가하는 요즘, 이러한 고성능 분석 환경은 기업에 더욱 필요해졌다. 그리고 고성능 분석 환경의 핵심에는 AI 분석을 위한 필수 요건인 고성능 데이터 레이크가 자리하고 있다. 데이터 웨어하우스부터 고성능 데이터 레이크까지 데이터 분석에 기반한 인사이트를 도출하는 일은 기업들이 이미 오래전부터 해오던 일이다. 초창기 IT 시장에 등장한 RDBMS 기반 데이터 웨어하우스가 그 시작이다. 당시에는 형태가 .. 더보기 이전 1 다음 What Inspires Sustainable Technology?
