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조호, AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼 출시··· “사용편의성·데이터프렙에 중점”

기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공업체 조호(Zoho)가 조호 데이터프렙(Zoho DataPrep) 애플리케이션과 조호 애널리틱스(Zoho Analytics)를 결합한 AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼을 발표하면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장에 출사표를 던졌다.  인도 첸나이에 본사를 둔 이 다국적 기업은 사용편의성, 데이터프렙 지원, 내부 데이터와 외부 데이터소스 혼합 등을 특징으로 하는 셀프서비스 BI 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자를 확보하겠다고 밝혔다. 회사에 따르면 새로운 플랫폼은 250개 이상의 데이터 소스로 확장할 수 있다.  美 시장조사기관 리서치앤마켓닷컴(ResearchandMarkets.com)의 최근 보고서에 의하면 셀프서비스 BI 시장은 향후 5년 동안 연평균 15.5%의 성장률을 보일 전망이다. 셀프서비스 BI 시장의 주요 경쟁업체로는 태블로(Tableau), 도모(Domo), 마이크로소프트 파워 BI(Microsoft Power BI), IBM 코그노스(IBM Cognos) 등이 있다.    조호 유럽의 전무이사 스리다르 아이엔가르는 “데이터가 비즈니스 성장의 진정한 촉매제 역할을 하기 위해서는 (데이터) 수집, 관리 또는 분석 프로세스에 어떠한 틈(gap)도 없어야 한다”라면서, “그런 맥락에서 조호 BI 플랫폼의 핵심 셀링 포인트는 데이터프렙과 애널리틱스의 조합이다”라고 말했다.  조호의 AI 도구 ‘지아(Zia)’는 해당 플랫폼이 초점을 맞추고 있는 사용편의성의 핵심이라고 할 수 있다. 이는 자연어 쿼리 및 생성, 보고서와 대시보드의 핵심 인사이트에 관한 텍스트 내레이션, 인지 및 고급 애널리틱스 기능을 제공한다고 회사 측은 설명했다.  회사에 따르면 조호의 BI 플랫폼은 ▲강화된 데이터 준비 및 관리, ▲데이터 스토리, ▲증강 분석, ▲앱 마켓플레이스 네 가지 요소를 기반으로 구축됐다. 첫 번째 요소는 새롭게 출시된 셀프서비스 데이터 준비 및 관리 도구 ‘조호...

셀프서비스 BI 인공지능 AI 머신러닝 ML 데이터프렙 서비스형 소프트웨어 SaaS 조호 애널리틱스 비즈니스 인텔리전스 BI 태블로 데이터 데이터 파이프라인 자연어

2021.07.14

기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공업체 조호(Zoho)가 조호 데이터프렙(Zoho DataPrep) 애플리케이션과 조호 애널리틱스(Zoho Analytics)를 결합한 AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼을 발표하면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장에 출사표를 던졌다.  인도 첸나이에 본사를 둔 이 다국적 기업은 사용편의성, 데이터프렙 지원, 내부 데이터와 외부 데이터소스 혼합 등을 특징으로 하는 셀프서비스 BI 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자를 확보하겠다고 밝혔다. 회사에 따르면 새로운 플랫폼은 250개 이상의 데이터 소스로 확장할 수 있다.  美 시장조사기관 리서치앤마켓닷컴(ResearchandMarkets.com)의 최근 보고서에 의하면 셀프서비스 BI 시장은 향후 5년 동안 연평균 15.5%의 성장률을 보일 전망이다. 셀프서비스 BI 시장의 주요 경쟁업체로는 태블로(Tableau), 도모(Domo), 마이크로소프트 파워 BI(Microsoft Power BI), IBM 코그노스(IBM Cognos) 등이 있다.    조호 유럽의 전무이사 스리다르 아이엔가르는 “데이터가 비즈니스 성장의 진정한 촉매제 역할을 하기 위해서는 (데이터) 수집, 관리 또는 분석 프로세스에 어떠한 틈(gap)도 없어야 한다”라면서, “그런 맥락에서 조호 BI 플랫폼의 핵심 셀링 포인트는 데이터프렙과 애널리틱스의 조합이다”라고 말했다.  조호의 AI 도구 ‘지아(Zia)’는 해당 플랫폼이 초점을 맞추고 있는 사용편의성의 핵심이라고 할 수 있다. 이는 자연어 쿼리 및 생성, 보고서와 대시보드의 핵심 인사이트에 관한 텍스트 내레이션, 인지 및 고급 애널리틱스 기능을 제공한다고 회사 측은 설명했다.  회사에 따르면 조호의 BI 플랫폼은 ▲강화된 데이터 준비 및 관리, ▲데이터 스토리, ▲증강 분석, ▲앱 마켓플레이스 네 가지 요소를 기반으로 구축됐다. 첫 번째 요소는 새롭게 출시된 셀프서비스 데이터 준비 및 관리 도구 ‘조호...

2021.07.14

“친숙하고 직관적인 데이터 도우미”··· 페이팔 선임 아키텍트의 ‘클릭(Qlik)’ 예찬

1998년 출범한 페이팔(PayPal)이 20년 만에 2억 6,700만 개의 고객 계정과 99억 건의 거래, 6,780억 달러의 거래액을 달성하는 데에는 애널리틱스가 한몫을 담당했다. 이 회사는 클릭뷰(QlikView) 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 포함해 다양한 분석 도구와 기술을 이용해 맞춤형 오퍼, 타깃 광고 및 사기 탐지를 수행하고 있다.  페이팔의 데이터 분석 서비스 선임 아키텍트 그렉 앤더슨은 지난주 미국 댈러스에서 열린 클릭 커넥션 컨퍼런스에서 “페이팔은 실적과 성과를 신속하게 보여줄 수 있는 방법을 늘 모색하고 있다. 거래 작업, 페이팔 크레디트, 상품 비교, 경쟁 분석 등의 작업과 관련해 우리는 정보를 가까이 둘 수 있도록 모든 가능한 조치를 취한다. 클릭의 직관적으로 필터링하는 기능은 다음 단계로 이끄는데 아주 유용하다. 우리는 이를 ‘쪼개어 분석하기’(slice and dice)라고 부르곤 한다”라고 말했다.  시스템 보안과 훈련 페이팔의 가치는 아메리칸 익스프레스 등의 기존 결제 사업자를 이미 넘어섰다. 이 과정에서 사용자들로부터 획득한 신뢰가 큰 역할을 했다. 앤더슨은 신원 확인과 데이터 암호화, 거래 모니터링과 같은 보안 영역에서 애널리틱스의 사용이 주효했다고 전했다.  그는 “클릭의 큰 장점 중 하나는 보고서를 매우 폭넓고 쉽게 제어 할 수 있는 방식으로 배포 할 수 있다는 것이다. 전 세계에 배포하면서도 권한 있는 이들만 보도록 할 수 있다. 사용자 접근을 설정할 수 있는 역할 기반 메커니즘을 이용하고 있다”라고 말했다.  앤더슨이 페이팔에 합류한 시점은 약 6년 전이다. 페이팔이 클릭을 도입하기로 결정한 직후였다. 클릭 배치가 완료되기까지는 6개월이 소요됐다. 앤더슨은 직원들이 실제 도구를 사용하도록 한 훈련법이 주효했다고 전했다. 그는 “새롭게 배워야만 하는 도구인 것처럼 도입하기보다는 실용적인 것을 제공하고 실제...

페이팔 셀프서비스 BI 클릭 QlikView

2019.05.20

1998년 출범한 페이팔(PayPal)이 20년 만에 2억 6,700만 개의 고객 계정과 99억 건의 거래, 6,780억 달러의 거래액을 달성하는 데에는 애널리틱스가 한몫을 담당했다. 이 회사는 클릭뷰(QlikView) 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 포함해 다양한 분석 도구와 기술을 이용해 맞춤형 오퍼, 타깃 광고 및 사기 탐지를 수행하고 있다.  페이팔의 데이터 분석 서비스 선임 아키텍트 그렉 앤더슨은 지난주 미국 댈러스에서 열린 클릭 커넥션 컨퍼런스에서 “페이팔은 실적과 성과를 신속하게 보여줄 수 있는 방법을 늘 모색하고 있다. 거래 작업, 페이팔 크레디트, 상품 비교, 경쟁 분석 등의 작업과 관련해 우리는 정보를 가까이 둘 수 있도록 모든 가능한 조치를 취한다. 클릭의 직관적으로 필터링하는 기능은 다음 단계로 이끄는데 아주 유용하다. 우리는 이를 ‘쪼개어 분석하기’(slice and dice)라고 부르곤 한다”라고 말했다.  시스템 보안과 훈련 페이팔의 가치는 아메리칸 익스프레스 등의 기존 결제 사업자를 이미 넘어섰다. 이 과정에서 사용자들로부터 획득한 신뢰가 큰 역할을 했다. 앤더슨은 신원 확인과 데이터 암호화, 거래 모니터링과 같은 보안 영역에서 애널리틱스의 사용이 주효했다고 전했다.  그는 “클릭의 큰 장점 중 하나는 보고서를 매우 폭넓고 쉽게 제어 할 수 있는 방식으로 배포 할 수 있다는 것이다. 전 세계에 배포하면서도 권한 있는 이들만 보도록 할 수 있다. 사용자 접근을 설정할 수 있는 역할 기반 메커니즘을 이용하고 있다”라고 말했다.  앤더슨이 페이팔에 합류한 시점은 약 6년 전이다. 페이팔이 클릭을 도입하기로 결정한 직후였다. 클릭 배치가 완료되기까지는 6개월이 소요됐다. 앤더슨은 직원들이 실제 도구를 사용하도록 한 훈련법이 주효했다고 전했다. 그는 “새롭게 배워야만 하는 도구인 것처럼 도입하기보다는 실용적인 것을 제공하고 실제...

2019.05.20

BI로 가치 창출하는 9가지 아이디어

아직도 너무 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI)라고 하면 진부한 보고서에 담긴 단순한 통계적 요약을 떠올린다. 그러나 이처럼 진부해 보이는 BI의 이면에는 날카로운 통찰력이 숨어 있다. 오늘날 앞서가는 조직들은 이미 여러 가지 이슈들을 현대적 BI로 해결하고 있으며, 이를 위해 비즈니스 인텔리전스 전략을 변화시킬 의지가 있는 기업이라면 얼마든지 이러한 통찰력을 찾아낼 수 있을 것이다. 오늘은 새로운 BI 툴을 도입하려는 조직도, 기존의 BI 환경에서 더 큰 가치를 창출해 내고자 하는 기업에도 도움이 될 만한 아이디어들을 소개하려 한다. 또한 여러 기업들이 어떻게 BI를 활용하여 고객 서비스를 개선하고, 직원 생산성을 높이며, 수익을 증가시키고 있는지도 살펴볼 것이다. 1. 고객 응대 서비스에 실시간 BI를 투입하라 고객들이 원하는 것은 최신의 정보다. 특히 핵심 시스템이나 프로세스에 대해서는 더욱 그러하다. 그렇다면 서비스에 실시간 BI를 도입해서 나쁠 것이 없다. 웹 호스팅 업체 랙스페이스(Rackspace)도 바로 이러한 점에 주목했다. 랙스페이스의 애플리케이션 서비스 부서 총괄 매니저이자 SVP인 지나 머피는 “기업의 실시간 데이터 및 애널리틱스 활용을 돕기 위해, 랙스페이스는 24시간 이상 지난 데이터를 제공하지 않기로 했다. 그것이 오퍼레이션 데이터이던지, 서버 리소스 활용 데이터이던지 말이다. 지난 몇 년 동안 프로세싱 파워의 비용이 낮아지고 또 시장에 다양한 툴이 생겨나면서 실시간 애널리틱스에 대한 비즈니스 사례를 생성하기 더욱 쉬워졌으며, 비즈니스 의사 결정을 내리는 것도 더욱 용이해졌다”고 말했다. 머피의 이러한 이야기는 이제 BI 사용이 더 이상 내부 현업 사용자들에게만 국한된 것이 아님을 보여준다. 실제로 시스템의 BI 데이터는 점차 가치 제안(value proposition)의 핵심적 부분으로 자리매김 하고 있다. IT 부서에서 비즈니스에 더 큰 가치를 더할 방법을...

CIO 셀프서비스 BI 예측 분석 애널리틱스 분석 고객 서비스 게임화 비즈니스 인텔리전스 소셜미디어 매출 랙스페이스 데이터 수집

2018.06.27

아직도 너무 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI)라고 하면 진부한 보고서에 담긴 단순한 통계적 요약을 떠올린다. 그러나 이처럼 진부해 보이는 BI의 이면에는 날카로운 통찰력이 숨어 있다. 오늘날 앞서가는 조직들은 이미 여러 가지 이슈들을 현대적 BI로 해결하고 있으며, 이를 위해 비즈니스 인텔리전스 전략을 변화시킬 의지가 있는 기업이라면 얼마든지 이러한 통찰력을 찾아낼 수 있을 것이다. 오늘은 새로운 BI 툴을 도입하려는 조직도, 기존의 BI 환경에서 더 큰 가치를 창출해 내고자 하는 기업에도 도움이 될 만한 아이디어들을 소개하려 한다. 또한 여러 기업들이 어떻게 BI를 활용하여 고객 서비스를 개선하고, 직원 생산성을 높이며, 수익을 증가시키고 있는지도 살펴볼 것이다. 1. 고객 응대 서비스에 실시간 BI를 투입하라 고객들이 원하는 것은 최신의 정보다. 특히 핵심 시스템이나 프로세스에 대해서는 더욱 그러하다. 그렇다면 서비스에 실시간 BI를 도입해서 나쁠 것이 없다. 웹 호스팅 업체 랙스페이스(Rackspace)도 바로 이러한 점에 주목했다. 랙스페이스의 애플리케이션 서비스 부서 총괄 매니저이자 SVP인 지나 머피는 “기업의 실시간 데이터 및 애널리틱스 활용을 돕기 위해, 랙스페이스는 24시간 이상 지난 데이터를 제공하지 않기로 했다. 그것이 오퍼레이션 데이터이던지, 서버 리소스 활용 데이터이던지 말이다. 지난 몇 년 동안 프로세싱 파워의 비용이 낮아지고 또 시장에 다양한 툴이 생겨나면서 실시간 애널리틱스에 대한 비즈니스 사례를 생성하기 더욱 쉬워졌으며, 비즈니스 의사 결정을 내리는 것도 더욱 용이해졌다”고 말했다. 머피의 이러한 이야기는 이제 BI 사용이 더 이상 내부 현업 사용자들에게만 국한된 것이 아님을 보여준다. 실제로 시스템의 BI 데이터는 점차 가치 제안(value proposition)의 핵심적 부분으로 자리매김 하고 있다. IT 부서에서 비즈니스에 더 큰 가치를 더할 방법을...

2018.06.27

2018년 데이터 분석 트렌드를 읽는 '6가지 키워드'

소셜, 모바일, 클라우드와 함께 데이터 분석 및 관련 데이터 기술이 디지털 시대에 비즈니스에 파괴적인 혁신을 가져오는 핵심으로 부상했다. 기업은 지난 한 해 데이터를 생산하는 데서 더 나아가 데이터를 동력으로 삼고자 노력했으며, 이에 수많은 기업이 데이터와 분석에 주력했다. 2018년에는 이들 기술이 가치를 전달하기 시작해야 한다. 올 한 해 데이터 분석 전략과 관련해 가장 두드러질 접근법, 역할, 우려 사항을 소개한다. 지난 2월 6일 게재한 ‘최신 데이터 분석 트렌드를 읽는 4가지 키워드’를 업데이트한 기사임을 알린다. ‘데이터 레이크’, 살아남으려면 비즈니스 가치 입증해야 몇 년 동안 아주 놀라운 속도로 데이터가 쌓였다. 데이터 소스가 웹에서 모바일과 머신으로 이동하는 가운데 사물인터넷(IoT)은 더욱 빠른 속도로 데이터가 생성되도록 유도할 전망이다. 실시간 스트리밍 데이터 플랫폼 공급업체인 데이터 토렌트(Data Torrent)의 CEO 가이 처치워드는 “이로 인해 비용 효과적으로 데이터 파이프라인을 확대할 필요성이 생겼다”라고 말했다. 많은 기업이 아파치 하둡 같은 기술을 기반으로 데이터 레이크(data lakes)를 구현하는 것을 ‘해법’으로 여겼다. 데이터 레이크란, 기업의 모든 데이터를 원래 형식으로 저장하는 전사적인 데이터 관리 플랫폼이다. 데이터 레이크는 기업이 비즈니스 분석부터 데이터 마이닝까지 모든 곳에 활용할 수 있는 단일 데이터 레포지토리(저장소)를 제공해, 정보 ‘사일로(고립 및 분리)’를 무너뜨릴 잠재력이 있는 기술이다. ‘원본’ 그대로인 데이터 레이크는 빅데이터를 위한 기술이자 해법으로 홍보됐다. 그러나 데이터 레이크가 수많은 데이터를 저장하는 데 유용할지언정, 그렇게 담은 데이터에서 실제 활용 가능한 인사이트를 얻기란 어려웠다. 처치워드는 &...

CIO 베리타스 테크놀로지스 멀티벤더 클라우드 GDRP 데이터 큐레이터 데이터 레이크 최고 데이터 책임자 최고 보안 책임자 2018년 셀프서비스 BI 사물인터넷 CDO 데이터 분석 데이터 거버넌스 빅데이터 CSO 데이터 패브릭

2018.03.19

소셜, 모바일, 클라우드와 함께 데이터 분석 및 관련 데이터 기술이 디지털 시대에 비즈니스에 파괴적인 혁신을 가져오는 핵심으로 부상했다. 기업은 지난 한 해 데이터를 생산하는 데서 더 나아가 데이터를 동력으로 삼고자 노력했으며, 이에 수많은 기업이 데이터와 분석에 주력했다. 2018년에는 이들 기술이 가치를 전달하기 시작해야 한다. 올 한 해 데이터 분석 전략과 관련해 가장 두드러질 접근법, 역할, 우려 사항을 소개한다. 지난 2월 6일 게재한 ‘최신 데이터 분석 트렌드를 읽는 4가지 키워드’를 업데이트한 기사임을 알린다. ‘데이터 레이크’, 살아남으려면 비즈니스 가치 입증해야 몇 년 동안 아주 놀라운 속도로 데이터가 쌓였다. 데이터 소스가 웹에서 모바일과 머신으로 이동하는 가운데 사물인터넷(IoT)은 더욱 빠른 속도로 데이터가 생성되도록 유도할 전망이다. 실시간 스트리밍 데이터 플랫폼 공급업체인 데이터 토렌트(Data Torrent)의 CEO 가이 처치워드는 “이로 인해 비용 효과적으로 데이터 파이프라인을 확대할 필요성이 생겼다”라고 말했다. 많은 기업이 아파치 하둡 같은 기술을 기반으로 데이터 레이크(data lakes)를 구현하는 것을 ‘해법’으로 여겼다. 데이터 레이크란, 기업의 모든 데이터를 원래 형식으로 저장하는 전사적인 데이터 관리 플랫폼이다. 데이터 레이크는 기업이 비즈니스 분석부터 데이터 마이닝까지 모든 곳에 활용할 수 있는 단일 데이터 레포지토리(저장소)를 제공해, 정보 ‘사일로(고립 및 분리)’를 무너뜨릴 잠재력이 있는 기술이다. ‘원본’ 그대로인 데이터 레이크는 빅데이터를 위한 기술이자 해법으로 홍보됐다. 그러나 데이터 레이크가 수많은 데이터를 저장하는 데 유용할지언정, 그렇게 담은 데이터에서 실제 활용 가능한 인사이트를 얻기란 어려웠다. 처치워드는 &...

2018.03.19

최신 데이터 분석 트렌드를 읽는 4가지 키워드

소셜, 모바일, 클라우드와 함께 데이터 분석 및 관련 데이터 기술이 디지털 시대에 비즈니스에 파괴적인 혁신을 가져오는 핵심으로 부상했다. 기업은 지난 한 해 데이터를 생산하는 데서 더 나아가 데이터를 동력으로 삼고자 노력했으며, 이에 수많은 기업이 데이터와 분석에 주력했다. 2018년에는 이들 기술이 가치를 전달하기 시작해야 한다. 올 한 해 데이터 분석 전략과 관련해 가장 두드러질 접근법, 역할, 우려 사항을 소개한다. ‘데이터 레이크’, 살아남으려면 비즈니스 가치 입증해야 몇 년 동안 아주 놀라운 속도로 데이터가 쌓였다. 데이터 소스가 웹에서 모바일과 머신으로 이동하는 가운데 사물인터넷(IoT)은 더욱 빠른 속도로 데이터가 생성되도록 유도할 전망이다. 실시간 스트리밍 데이터 플랫폼 공급업체인 데이터 토렌트(Data Torrent)의 CEO 가이 처치워드는 “이로 인해 비용 효과적으로 데이터 파이프라인을 확대할 필요성이 생겼다”고 말했다. 많은 기업이 아파치 하둡 같은 기술을 기반으로 데이터 레이크(data lakes)를 구현하는 것을 ‘해법’으로 여겼다. 데이터 레이크란, 기업의 모든 데이터를 원래 형식으로 저장하는 전사적인 데이터 관리 플랫폼이다. 데이터 레이크는 기업이 비즈니스 분석부터 데이터 마이닝까지 모든 곳에 활용할 수 있는 단일 데이터 레포지토리(저장소)를 제공해, 정보 ‘사일로(고립 및 분리)’를 무너뜨릴 잠재력이 있는 기술이다. ‘원본’ 그대로인 데이터 레이크는 빅데이터를 위한 기술이자 해법으로 홍보됐다. 그러나 데이터 레이크가 수많은 데이터를 저장하는 데 유용한 것으로 입증되기는 했지만, 데이터에서 실제 활용 가능한 인사이트를 얻기는 어려웠다. 처치워드는 “데이터 레이크가 ‘배치’와 ‘휴지’ 상태 데이터에는 아주 훌륭하게 기능했다. 2015년부터 ...

CIO 베리타스 테크놀로지스 멀티벤더 클라우드 GDRP 데이터 큐레이터 데이터 레이크 최고 데이터 책임자 최고 보안 책임자 2018년 셀프서비스 BI 사물인터넷 CDO 데이터 분석 데이터 거버넌스 빅데이터 CSO 데이터 패브릭

2018.02.06

소셜, 모바일, 클라우드와 함께 데이터 분석 및 관련 데이터 기술이 디지털 시대에 비즈니스에 파괴적인 혁신을 가져오는 핵심으로 부상했다. 기업은 지난 한 해 데이터를 생산하는 데서 더 나아가 데이터를 동력으로 삼고자 노력했으며, 이에 수많은 기업이 데이터와 분석에 주력했다. 2018년에는 이들 기술이 가치를 전달하기 시작해야 한다. 올 한 해 데이터 분석 전략과 관련해 가장 두드러질 접근법, 역할, 우려 사항을 소개한다. ‘데이터 레이크’, 살아남으려면 비즈니스 가치 입증해야 몇 년 동안 아주 놀라운 속도로 데이터가 쌓였다. 데이터 소스가 웹에서 모바일과 머신으로 이동하는 가운데 사물인터넷(IoT)은 더욱 빠른 속도로 데이터가 생성되도록 유도할 전망이다. 실시간 스트리밍 데이터 플랫폼 공급업체인 데이터 토렌트(Data Torrent)의 CEO 가이 처치워드는 “이로 인해 비용 효과적으로 데이터 파이프라인을 확대할 필요성이 생겼다”고 말했다. 많은 기업이 아파치 하둡 같은 기술을 기반으로 데이터 레이크(data lakes)를 구현하는 것을 ‘해법’으로 여겼다. 데이터 레이크란, 기업의 모든 데이터를 원래 형식으로 저장하는 전사적인 데이터 관리 플랫폼이다. 데이터 레이크는 기업이 비즈니스 분석부터 데이터 마이닝까지 모든 곳에 활용할 수 있는 단일 데이터 레포지토리(저장소)를 제공해, 정보 ‘사일로(고립 및 분리)’를 무너뜨릴 잠재력이 있는 기술이다. ‘원본’ 그대로인 데이터 레이크는 빅데이터를 위한 기술이자 해법으로 홍보됐다. 그러나 데이터 레이크가 수많은 데이터를 저장하는 데 유용한 것으로 입증되기는 했지만, 데이터에서 실제 활용 가능한 인사이트를 얻기는 어려웠다. 처치워드는 “데이터 레이크가 ‘배치’와 ‘휴지’ 상태 데이터에는 아주 훌륭하게 기능했다. 2015년부터 ...

2018.02.06

올해 빅데이터·BI 주도할 3가지 '머신러닝, 데이터 레이크, 스파크'

2017년이 시작됐다. 하지만, 기업들은 이제야 데이터 조작성(Operationalising)을 갖게 됐다는 이야기를 하고 있다. 조작성이란 실제 이용할 수 있는 유용한 데이터를 이 데이터가 필요한 때와 장소에 맞게 현업 사용자에게 전달해야 한다는 의미다. 데이터 스토리지 가격이 계속 하락하고 SaaS 분석 솔루션이 확산되면서, 과거 어느 때보다 저렴하면서도 쉽게 직원들에게 인사이트를 전달할 수 있게 됐다. 2017년 빅데이터, 애널리틱스(분석), 비즈니스 인텔리전스(BI)와 관련한 3가지 트렌드를 정리했다. 머신러닝 수용 시장 조사 회사인 오범은 머신러닝이 2017년에 빅데이터 분석에 가장 큰 변화를 가져오는 기술이 될 것으로 전망했다. 오범의 정보 관리 담당 수석 애널리스트인 토니 바에어는 빅데이터 트렌드를 다룬 보고서에서 "머신러닝이 계속 성장할 전망이다. 그러나 대부분의 경우 맞춤 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 글로벌 2000대 기업과 온라인 디지털 기업을 제외하면, 데이터 과학자를 보유한 기업은 극소수에 불과하기 때문이다"고 분석했다. IT업체들은 기업이 보유한 데이터 세트에 머신러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 돕는 '패키지'를 판매하고 있다. 이런 점을 고려하면, 기업들은 앞으로 계속 예측 분석, 고객 인사이트 및 개인화, 추천 엔진, 사기 및 위협 감지를 이용하게 될 것이다. 하둡에서 탈피 지난 몇 년, BI 업계의 화두는 오픈소스 데이터 스토리지 솔루션인 아파치 하둡(Apache Hadoop)이었다. 하지만 아파치 스파크(Apache Spark)를 중심으로 인기 프레임워크에 토대를 둔 대안들이 등장하고 있다. 몇 년 전부터 인메모리 데이터 처리 엔진에 대한 '과도한 기대'가 존재했다. 그러나 바에어가 보고서에서 지적했듯, 인메모리 도입을 견인하는 요소는 스파크를 클라우드에 적용하는 기능이다. 바에어는 "클라우드 기반 스파크, 관련된...

빅데이터 알테릭스 조작성 2017년 전망 팍사타 태블로 데이터 레이크 스파크 셀프서비스 BI 레드시프트 분석 하둡 데이터 과학자 오범 인메모리 아마존 트리팍타

2017.01.03

2017년이 시작됐다. 하지만, 기업들은 이제야 데이터 조작성(Operationalising)을 갖게 됐다는 이야기를 하고 있다. 조작성이란 실제 이용할 수 있는 유용한 데이터를 이 데이터가 필요한 때와 장소에 맞게 현업 사용자에게 전달해야 한다는 의미다. 데이터 스토리지 가격이 계속 하락하고 SaaS 분석 솔루션이 확산되면서, 과거 어느 때보다 저렴하면서도 쉽게 직원들에게 인사이트를 전달할 수 있게 됐다. 2017년 빅데이터, 애널리틱스(분석), 비즈니스 인텔리전스(BI)와 관련한 3가지 트렌드를 정리했다. 머신러닝 수용 시장 조사 회사인 오범은 머신러닝이 2017년에 빅데이터 분석에 가장 큰 변화를 가져오는 기술이 될 것으로 전망했다. 오범의 정보 관리 담당 수석 애널리스트인 토니 바에어는 빅데이터 트렌드를 다룬 보고서에서 "머신러닝이 계속 성장할 전망이다. 그러나 대부분의 경우 맞춤 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 글로벌 2000대 기업과 온라인 디지털 기업을 제외하면, 데이터 과학자를 보유한 기업은 극소수에 불과하기 때문이다"고 분석했다. IT업체들은 기업이 보유한 데이터 세트에 머신러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 돕는 '패키지'를 판매하고 있다. 이런 점을 고려하면, 기업들은 앞으로 계속 예측 분석, 고객 인사이트 및 개인화, 추천 엔진, 사기 및 위협 감지를 이용하게 될 것이다. 하둡에서 탈피 지난 몇 년, BI 업계의 화두는 오픈소스 데이터 스토리지 솔루션인 아파치 하둡(Apache Hadoop)이었다. 하지만 아파치 스파크(Apache Spark)를 중심으로 인기 프레임워크에 토대를 둔 대안들이 등장하고 있다. 몇 년 전부터 인메모리 데이터 처리 엔진에 대한 '과도한 기대'가 존재했다. 그러나 바에어가 보고서에서 지적했듯, 인메모리 도입을 견인하는 요소는 스파크를 클라우드에 적용하는 기능이다. 바에어는 "클라우드 기반 스파크, 관련된...

2017.01.03

마이크로소프트 오피스 365용 파워BI 성공 사례 10선

올 해 초 마이크로소프트 오피스 365용 파워 BI(Microsoft Power BI for Office 365)가 출시된 이후로 전 세계의 기업들은 사용자가 익숙한 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트를 이용해 데이터를 분석, 시각화, 공유할 수 있는 셀프서비스 BI 툴을 도입하고자 클라우드 기반의 서비스로 바꾸는 추세다. 여기 오피스 365용 파워 BI의 10가지 성공 사례를 소개한다. ciokr@idg.co.kr

마이크로소프트 의료 병원 오피스 365 파워BI 셀프서비스 BI 성공 사례

2014.06.19

올 해 초 마이크로소프트 오피스 365용 파워 BI(Microsoft Power BI for Office 365)가 출시된 이후로 전 세계의 기업들은 사용자가 익숙한 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트를 이용해 데이터를 분석, 시각화, 공유할 수 있는 셀프서비스 BI 툴을 도입하고자 클라우드 기반의 서비스로 바꾸는 추세다. 여기 오피스 365용 파워 BI의 10가지 성공 사례를 소개한다. ciokr@idg.co.kr

2014.06.19

모두를 위한 셀프서비스 BI, 거버넌스가 필요하다-IDG Summary

현업 사용자들에게 셀프서비스 BI는 빠르고 편리하게 분석할 수 있다는 장점이 있지만 데이터 정합성이라는 문제에 부딪혔다. 지속가능한 셀프서비스 환경이란 바로 거버넌스 있는 셀프서비스 환경을 뜻한다. 이러한 환경으로 이관해야 많은 사용자들이 다양한 데이터 소스를 이용하고 보고서를 활용하며 언제 어디서 어떤 작업을 수행해도 정보의 일관성을 유지할 수 있기 때문이다. 주요내용 왜 설프서비스가 주목받나? 셀프서비스의 한계 전통적인 BI에서 셀프서비스 분석으로 혁신 거버넌스 있는 셀프서비스 환경으로!

BI 거버넌스 마이크로스트레티지 셀프서비스 BI 전사 BI 엔터프라이즈 BI EBI

2014.06.05

현업 사용자들에게 셀프서비스 BI는 빠르고 편리하게 분석할 수 있다는 장점이 있지만 데이터 정합성이라는 문제에 부딪혔다. 지속가능한 셀프서비스 환경이란 바로 거버넌스 있는 셀프서비스 환경을 뜻한다. 이러한 환경으로 이관해야 많은 사용자들이 다양한 데이터 소스를 이용하고 보고서를 활용하며 언제 어디서 어떤 작업을 수행해도 정보의 일관성을 유지할 수 있기 때문이다. 주요내용 왜 설프서비스가 주목받나? 셀프서비스의 한계 전통적인 BI에서 셀프서비스 분석으로 혁신 거버넌스 있는 셀프서비스 환경으로!

2014.06.05

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