2016.12.12

"빅데이터의 핵심은 시각화와 예측 분석이다" 팁코

Hafizah Osman | ARNnet
시각적 분석과 예측 분석을 이용한 2단 변속 정보 아키텍처가 빅데이터의 핵심이라는 주장이 제기됐다.



팁코아시아의 프리세일즈를 총괄하는 샌디 자우에 따르면, 데이터와 분석 기능이 최근 몇 년 동안 도약했다. 이어서 자우는 활용할 수 있는 데이터의 양이 늘고 다양해졌으며, 컴퓨팅 능력과 스토리지 용량이 향상돼 알고리즘이 더욱 정교해짐에 따라 기업은 빅데이터에 관한 접근 방법이 달라져야 한다고 주장했다.

자우는 각종 센서와 웨어러블ㆍ비콘 등 IoT기기에서 쏟아져 나오는 데이터 때문에 데이터양 자체가 기하급수적으로 증가했다며 다음과 같이 밝혔다.

"우리가 사람, 데이터, 기술에 관한 정보를 수집하지만, 가장 중요한 질문은 ‘왜 그런 것들을 수집하지?’다. 우리는 고객의 디지털 여정을 구현하려고 정보를 수집하는 것이다. 그리고 기업들은 디지털로 가고자 하며, 어려운 문제를 해결하고 싶어 한다.”

이어서 그는 "은행, 통신사, 소매/유통사, 구글이 추적하고 있는 고객의 디지털 여정은 많은 비즈니스 데이터가 생성되고 있음을 보여준다”고 전했다.

그 결과 고객이 원하는 것은 2가지라고 자우는 전했다. 그에 따르면, 첫째, 몇 가지 정보가 아니라 전부를 통합하고, 둘째, 실시간으로 문제를 해결하는 것이다. 다음은 자우의 설명이다.

"기업은 모든 것을 상호 연결하고 싶어 한다. 여기에는 사람, 워크플로우, 프로세스, API, 데이터, 시스템이 포함된다. 기업이 모든 데이터를 얻은 후, 가만히 있는 게 아니라 현장에서 이것들을 시각화해서 보고 싶어 하며 대시보드가 아닌 데이터를 찾고자 한다. 또 예측 분석과 규칙 분석을 수행하고 문제를 해결하기 위해 자동화하고 싶어 한다."

자우는 시각적 분석과 예측 분석을 사용하는 IT에서 2단 변속 정보 아키텍처의 중요성도 강조했다.

"2단 변속 정보 아키텍처는 기업이 현재 요구하는 것이다. 대용량이 데이터 호수에서 데이터를 수집하고 분석하는 구형 방식으로는 기업의 요구를 충족할 수 없다. 기업은 원시 데이터를 계속 보관하고 분석하고 싶어 한다. 그렇게 하려면 2단 변속 정보 아키텍처가 필요하다."

자우에 따르면, 프로세스는 모두 이벤트에서 시작된다.

"모든 데이터는 실시간 이벤트에서 출발한다. 세상은 일련의 이벤트들이다. 그것들 중 일부는 데이터로 바뀐다. 이 데이터는 일반적으로 데이터 호수 어딘가에 저장되고, 오랜 시가에 걸쳐 분석된다. 그러나 통찰력은 변하기 쉽고, 실행에 옮길 만큼 시간이 충분하지 않을 수도 있다. 바로 그 때문에 2단 변속 정보 아키텍처가 등장한다."

자우는 “가장 중요하고 어려운 부분은 데이터를 정리해 그 안에서 무언가를 찾아내는 것이다. 이 과정에는 많은 시간이 소요되기 때문이다. 그런 다음 예측을 위해 분석하고 모델링 해야 한다”고 말했다.

그에 따르면, 현재 대부분의 기업은 통찰력 단계에 있다. 즉, 통찰력을 얻고, 보고서를 받아 봤지만, 이제는 문제를 해결하기 위해 이를 활용해야 할 때라는 의미다. 데이터를 들여다보는 모델링, 머신러닝, 신속한 비즈니스 구축이 필요하다.

자우는 "이 2단 변속 정보 아키텍처는 정보뿐 아니라 일반적인 IT환경과도 관련이 있다. 덜 무거운 현업 기술을 강조하는 기업이 점점 늘어나고 있다"고 덧붙였다.

*Hafizah Osman은 클라우데라가 싱가포르에서 개최한 ‘스트라타 + 하둡 월드 컨퍼런스’에 참석했다. ciokr@idg.co.kr
 
2016.12.12

"빅데이터의 핵심은 시각화와 예측 분석이다" 팁코

Hafizah Osman | ARNnet
시각적 분석과 예측 분석을 이용한 2단 변속 정보 아키텍처가 빅데이터의 핵심이라는 주장이 제기됐다.



팁코아시아의 프리세일즈를 총괄하는 샌디 자우에 따르면, 데이터와 분석 기능이 최근 몇 년 동안 도약했다. 이어서 자우는 활용할 수 있는 데이터의 양이 늘고 다양해졌으며, 컴퓨팅 능력과 스토리지 용량이 향상돼 알고리즘이 더욱 정교해짐에 따라 기업은 빅데이터에 관한 접근 방법이 달라져야 한다고 주장했다.

자우는 각종 센서와 웨어러블ㆍ비콘 등 IoT기기에서 쏟아져 나오는 데이터 때문에 데이터양 자체가 기하급수적으로 증가했다며 다음과 같이 밝혔다.

"우리가 사람, 데이터, 기술에 관한 정보를 수집하지만, 가장 중요한 질문은 ‘왜 그런 것들을 수집하지?’다. 우리는 고객의 디지털 여정을 구현하려고 정보를 수집하는 것이다. 그리고 기업들은 디지털로 가고자 하며, 어려운 문제를 해결하고 싶어 한다.”

이어서 그는 "은행, 통신사, 소매/유통사, 구글이 추적하고 있는 고객의 디지털 여정은 많은 비즈니스 데이터가 생성되고 있음을 보여준다”고 전했다.

그 결과 고객이 원하는 것은 2가지라고 자우는 전했다. 그에 따르면, 첫째, 몇 가지 정보가 아니라 전부를 통합하고, 둘째, 실시간으로 문제를 해결하는 것이다. 다음은 자우의 설명이다.

"기업은 모든 것을 상호 연결하고 싶어 한다. 여기에는 사람, 워크플로우, 프로세스, API, 데이터, 시스템이 포함된다. 기업이 모든 데이터를 얻은 후, 가만히 있는 게 아니라 현장에서 이것들을 시각화해서 보고 싶어 하며 대시보드가 아닌 데이터를 찾고자 한다. 또 예측 분석과 규칙 분석을 수행하고 문제를 해결하기 위해 자동화하고 싶어 한다."

자우는 시각적 분석과 예측 분석을 사용하는 IT에서 2단 변속 정보 아키텍처의 중요성도 강조했다.

"2단 변속 정보 아키텍처는 기업이 현재 요구하는 것이다. 대용량이 데이터 호수에서 데이터를 수집하고 분석하는 구형 방식으로는 기업의 요구를 충족할 수 없다. 기업은 원시 데이터를 계속 보관하고 분석하고 싶어 한다. 그렇게 하려면 2단 변속 정보 아키텍처가 필요하다."

자우에 따르면, 프로세스는 모두 이벤트에서 시작된다.

"모든 데이터는 실시간 이벤트에서 출발한다. 세상은 일련의 이벤트들이다. 그것들 중 일부는 데이터로 바뀐다. 이 데이터는 일반적으로 데이터 호수 어딘가에 저장되고, 오랜 시가에 걸쳐 분석된다. 그러나 통찰력은 변하기 쉽고, 실행에 옮길 만큼 시간이 충분하지 않을 수도 있다. 바로 그 때문에 2단 변속 정보 아키텍처가 등장한다."

자우는 “가장 중요하고 어려운 부분은 데이터를 정리해 그 안에서 무언가를 찾아내는 것이다. 이 과정에는 많은 시간이 소요되기 때문이다. 그런 다음 예측을 위해 분석하고 모델링 해야 한다”고 말했다.

그에 따르면, 현재 대부분의 기업은 통찰력 단계에 있다. 즉, 통찰력을 얻고, 보고서를 받아 봤지만, 이제는 문제를 해결하기 위해 이를 활용해야 할 때라는 의미다. 데이터를 들여다보는 모델링, 머신러닝, 신속한 비즈니스 구축이 필요하다.

자우는 "이 2단 변속 정보 아키텍처는 정보뿐 아니라 일반적인 IT환경과도 관련이 있다. 덜 무거운 현업 기술을 강조하는 기업이 점점 늘어나고 있다"고 덧붙였다.

*Hafizah Osman은 클라우데라가 싱가포르에서 개최한 ‘스트라타 + 하둡 월드 컨퍼런스’에 참석했다. ciokr@idg.co.kr
 
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