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선택 아닌 필수··· ‘통합 데이터 생명주기 솔루션’이 필요한 이유 

데이터가 21세기의 원유(原油)라고 할지라도 이를 시추하는 방법을 모른다면 말짱 도루묵이다. ‘데이터 생명주기(Data Lifecycle)’에는 여러 단계가 있다. 이 때문에 시추부터 생산까지 전체 생명주기를 다룰 수 있는 방법이 필요하다.  디지털 트랜스포메이션을 경험한 거의 모든 기업이 수집된 방대한 양의 데이터를 최대한 활용하고자 고군분투한다. 실제로, 대부분의 기업에서 무려 85~95%의 데이터가 충분히 활용되지 않고 낭비되는 것으로 추정된다.  ‘데이터 생명주기’에는 여러 단계가 있다. ▲데이터 수집, ▲데이터 엔지니어링 및 데이터세트 생성, ▲추가적인 사용 및 애널리틱스를 위한 데이터 대량 저장, ▲데이터 탐색을 위한 데이터베이스 생성, ▲데이터 보안 및 규제를 준수하면서 고급 애널리틱스 또는 머신러닝을 통한 인사이트 도출이다.    많은 기업이 어려움을 겪는 부분은 비용은 합리적으로 그리고 구축 및 운영 시간은 최소한으로 유지하면서 이러한 시스템을 최적으로 통합하는 것이다. 또한 데이터로부터 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 이를 유의미한 방식으로 제시하는 데 따르는 어려움도 있다.  따라서 데이터 수집부터 인사이트 도출을 위한 분석까지 데이터 생명주기를 전체적으로 관리하는 방법이 필요하다. 오픈소스의 이점은 물론이고 온프레미스, 하이브리드, 클라우드 네이티브 컴퓨팅을 활용할 수 있는 역량을 유지하면서 말이다.  이에 대한 해결책으로 한동안 데이터 웨어하우스가 스토리지 및 전송을 처리하는 데 사용됐지만 완전한 해답은 아니었다. 또 많은 기업이 순수 오픈소스(예: 아파치 하둡) 또는 상용 제품(예: 탈렌드, 인포메티카, 아마존 레드시프트, IBM, SAP, 오라클 등)을 통해 데이터 클라우드를 구축하기도 했지만 이 역시 전체 데이터 생명주기 문제를 해결하진 못했다. 오히려 통합하기 쉽지 않은 이질적인 추가 제품을 다수 사용해야 하는 결과를 낳기도 했다.  특히 비용 측면에서...

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2020.11.27

데이터가 21세기의 원유(原油)라고 할지라도 이를 시추하는 방법을 모른다면 말짱 도루묵이다. ‘데이터 생명주기(Data Lifecycle)’에는 여러 단계가 있다. 이 때문에 시추부터 생산까지 전체 생명주기를 다룰 수 있는 방법이 필요하다.  디지털 트랜스포메이션을 경험한 거의 모든 기업이 수집된 방대한 양의 데이터를 최대한 활용하고자 고군분투한다. 실제로, 대부분의 기업에서 무려 85~95%의 데이터가 충분히 활용되지 않고 낭비되는 것으로 추정된다.  ‘데이터 생명주기’에는 여러 단계가 있다. ▲데이터 수집, ▲데이터 엔지니어링 및 데이터세트 생성, ▲추가적인 사용 및 애널리틱스를 위한 데이터 대량 저장, ▲데이터 탐색을 위한 데이터베이스 생성, ▲데이터 보안 및 규제를 준수하면서 고급 애널리틱스 또는 머신러닝을 통한 인사이트 도출이다.    많은 기업이 어려움을 겪는 부분은 비용은 합리적으로 그리고 구축 및 운영 시간은 최소한으로 유지하면서 이러한 시스템을 최적으로 통합하는 것이다. 또한 데이터로부터 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 이를 유의미한 방식으로 제시하는 데 따르는 어려움도 있다.  따라서 데이터 수집부터 인사이트 도출을 위한 분석까지 데이터 생명주기를 전체적으로 관리하는 방법이 필요하다. 오픈소스의 이점은 물론이고 온프레미스, 하이브리드, 클라우드 네이티브 컴퓨팅을 활용할 수 있는 역량을 유지하면서 말이다.  이에 대한 해결책으로 한동안 데이터 웨어하우스가 스토리지 및 전송을 처리하는 데 사용됐지만 완전한 해답은 아니었다. 또 많은 기업이 순수 오픈소스(예: 아파치 하둡) 또는 상용 제품(예: 탈렌드, 인포메티카, 아마존 레드시프트, IBM, SAP, 오라클 등)을 통해 데이터 클라우드를 구축하기도 했지만 이 역시 전체 데이터 생명주기 문제를 해결하진 못했다. 오히려 통합하기 쉽지 않은 이질적인 추가 제품을 다수 사용해야 하는 결과를 낳기도 했다.  특히 비용 측면에서...

2020.11.27

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