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기고 | 빅 데이터, 과거의 BI는 잊어라

전통적인 BI에서는 상관관계 요소에 필요한 쿼리를 사람의 결정해 입력해야 했다. 예측 데이터 분석이 점점 더 강력해지면서 알고리즘이 결정을 내리게 됐다. 지난 주 SV포럼 빅 데이터 이벤트에 참석한 이들 중에는 이번 행사가 하둡에 대한 것일 거라고 막연히 짐작한 사람이 많았을 것이다. 물론 집중적으로 하둡을 다룬 것은 사실이지만, 그렇다고 하둡이 이번 행사의 유일한 주제는 아니었다. 하둡과 빅 데이터가 대세인 건 맞다. 소셜 미디어나 웹사이트 클릭스트림(clickstream)과 같은 새로운 데이터 소스가 폭발적으로 증가하며 새로운 종류의 정보가 생겨났으며 이는 어쩌면 새로운 시각을 열어줄 계기가 될 수도 있다. 하둡은 이런 트렌드의 중심이자 가장 선두 자리에서 분산된 데이터 콜렉션에 맵리듀스(MapReduce) 방법을 적용해 기존의 방법보다 훨씬 많은 양의 데이터를 분석할 수 있는 길을 열었다. 그러나 이런 장점에도 하둡이 비즈니스 인텔리전스(BI)의 ‘만병통치약’이 아니라는 건 분명하다. 포럼에 참석한 다수의 연사들이 하둡의 일괄적인 성격을 단점으로 꼽았다. 수 시간이 걸려 결과물을 받았지만 이 분석 결과가 원하던 것이 아니어서 다시 결과를 받아야 하는 일이 발생하는 것이다. 몇몇 다른 연설자들은 실시간 BI(트위터나 페이스북과 같은 소셜 스트림 발굴과 관련이 있는 듯 보여지는)에 주목하는 모습을 보여줬다. 이러한 실시간 분석은 분명 가치 있는 작업이다. 그러나 이것이 대다수의 기업들에서 주요 시각 소스로 자리잡는 데는 일면 무리가 있을 듯 보인다. 이는 오히려 다른 시각 수집 도구들의 보조자로서 더 유용하게 이용될 수 있을 것이다. 흥미로운 연구 주제를 제공해준다는 점에서도 실시간 BI는 그 가치를 드러내고 있다. 미래의 빅 데이터 투자처는 ‘오픈소스’ 필자는 빅 데이터의 투자 기회를 주제로 한 한 패널 토론의 사회를 맡았다. 이런 종류의 토론에 패널로 참석하는 투...

BI CIO 버나드 골든 비즈니스 인텔리전스 빅 데이터 예측 분석

2013.03.28

전통적인 BI에서는 상관관계 요소에 필요한 쿼리를 사람의 결정해 입력해야 했다. 예측 데이터 분석이 점점 더 강력해지면서 알고리즘이 결정을 내리게 됐다. 지난 주 SV포럼 빅 데이터 이벤트에 참석한 이들 중에는 이번 행사가 하둡에 대한 것일 거라고 막연히 짐작한 사람이 많았을 것이다. 물론 집중적으로 하둡을 다룬 것은 사실이지만, 그렇다고 하둡이 이번 행사의 유일한 주제는 아니었다. 하둡과 빅 데이터가 대세인 건 맞다. 소셜 미디어나 웹사이트 클릭스트림(clickstream)과 같은 새로운 데이터 소스가 폭발적으로 증가하며 새로운 종류의 정보가 생겨났으며 이는 어쩌면 새로운 시각을 열어줄 계기가 될 수도 있다. 하둡은 이런 트렌드의 중심이자 가장 선두 자리에서 분산된 데이터 콜렉션에 맵리듀스(MapReduce) 방법을 적용해 기존의 방법보다 훨씬 많은 양의 데이터를 분석할 수 있는 길을 열었다. 그러나 이런 장점에도 하둡이 비즈니스 인텔리전스(BI)의 ‘만병통치약’이 아니라는 건 분명하다. 포럼에 참석한 다수의 연사들이 하둡의 일괄적인 성격을 단점으로 꼽았다. 수 시간이 걸려 결과물을 받았지만 이 분석 결과가 원하던 것이 아니어서 다시 결과를 받아야 하는 일이 발생하는 것이다. 몇몇 다른 연설자들은 실시간 BI(트위터나 페이스북과 같은 소셜 스트림 발굴과 관련이 있는 듯 보여지는)에 주목하는 모습을 보여줬다. 이러한 실시간 분석은 분명 가치 있는 작업이다. 그러나 이것이 대다수의 기업들에서 주요 시각 소스로 자리잡는 데는 일면 무리가 있을 듯 보인다. 이는 오히려 다른 시각 수집 도구들의 보조자로서 더 유용하게 이용될 수 있을 것이다. 흥미로운 연구 주제를 제공해준다는 점에서도 실시간 BI는 그 가치를 드러내고 있다. 미래의 빅 데이터 투자처는 ‘오픈소스’ 필자는 빅 데이터의 투자 기회를 주제로 한 한 패널 토론의 사회를 맡았다. 이런 종류의 토론에 패널로 참석하는 투...

2013.03.28

칼럼 | 제대로 된 BI를 위한 제언

IT는 항상 위험과 불확실성을 걱정해왔다. 하지만 BI를 올바로 구현하기 위해서는, 그런 요소들까지 수용할 수 있어야만 한다. BI(business intelligence)는 오랜 시간에 걸쳐 각광받는 기술이었다. BI은 시대에 따라 여려가지 형태를 가지고, 여러 가지 이름으로 불리며 수십 년간 존재해왔다. 그러나 그 모든 기간 동안, BI의 잠재력이 기대만큼 충분히 발휘된 적은 사실 없었다. 그럼에도 불구하고 비즈니스 리더들이 BI를 포기할 생각은 없어 보인다. 여기서 중요한 질문은, IT 부문이 이 시대의 도전 과제에 대응할 수 있느냐다. IT 부문은 1980년대와 1990년대에 걸쳐 BI 공급자가 될 기회가 있었다. 그러나 기술적인측면 외의 다른 BI 과제들을 해결해내지 못하는 바람에 그 기회를 날려버렸다. 지난 10년 간은 현업부서들이 IT의 지원 없이 BI를 이끌어왔으며, 그다지 큰 성공을 거두지는 못했다고 평가할 수 있다. BI의 기술적 문제점들은 지금까지 점점 감소해왔다. 분석 소프트웨어가 놀라울 정도로 향상되었고, 대량의 데이터를 관리하기 위한 하드웨어와 소프트웨어의 성능도 대폭 향상되었다. 이는 거대한 양의 데이터가 BI에 필수불가결하다는 점에서 긍정적인 발전이었다. 문제는 BI 툴, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스(data warehouse), 추출 소프트웨어에 몇 백만 달러 이상씩 투자한 수많은 기업들이 별다른 투자 성과를 거두지 못했다는 점이다. 다년간에 걸친 분기별 매출밖에 표시하지 못하는, 겉으로만 화려하고 사실상 무용지물인 차트들 몇 개 정도가 전부였다. 사업상 정말 필요한 것은 세부적인 분석과 미래 성과에 대한 예측이다. 기업이 BI로 부터 원하는 것을 얻기 위해 IT가 달라져야 할 점은 무엇일까? IT는 두 가지 BI 도전과제를 해결해야 한다. 첫 번째는 비교적 간단하지만, 두 번째는 복잡한 것이다. 특히 두 번째 과제는 IT 입장에서 조금 두려운 것일 수도 있다. ...

BI 비즈니스 인텔리전스 불확실성

2012.08.20

IT는 항상 위험과 불확실성을 걱정해왔다. 하지만 BI를 올바로 구현하기 위해서는, 그런 요소들까지 수용할 수 있어야만 한다. BI(business intelligence)는 오랜 시간에 걸쳐 각광받는 기술이었다. BI은 시대에 따라 여려가지 형태를 가지고, 여러 가지 이름으로 불리며 수십 년간 존재해왔다. 그러나 그 모든 기간 동안, BI의 잠재력이 기대만큼 충분히 발휘된 적은 사실 없었다. 그럼에도 불구하고 비즈니스 리더들이 BI를 포기할 생각은 없어 보인다. 여기서 중요한 질문은, IT 부문이 이 시대의 도전 과제에 대응할 수 있느냐다. IT 부문은 1980년대와 1990년대에 걸쳐 BI 공급자가 될 기회가 있었다. 그러나 기술적인측면 외의 다른 BI 과제들을 해결해내지 못하는 바람에 그 기회를 날려버렸다. 지난 10년 간은 현업부서들이 IT의 지원 없이 BI를 이끌어왔으며, 그다지 큰 성공을 거두지는 못했다고 평가할 수 있다. BI의 기술적 문제점들은 지금까지 점점 감소해왔다. 분석 소프트웨어가 놀라울 정도로 향상되었고, 대량의 데이터를 관리하기 위한 하드웨어와 소프트웨어의 성능도 대폭 향상되었다. 이는 거대한 양의 데이터가 BI에 필수불가결하다는 점에서 긍정적인 발전이었다. 문제는 BI 툴, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스(data warehouse), 추출 소프트웨어에 몇 백만 달러 이상씩 투자한 수많은 기업들이 별다른 투자 성과를 거두지 못했다는 점이다. 다년간에 걸친 분기별 매출밖에 표시하지 못하는, 겉으로만 화려하고 사실상 무용지물인 차트들 몇 개 정도가 전부였다. 사업상 정말 필요한 것은 세부적인 분석과 미래 성과에 대한 예측이다. 기업이 BI로 부터 원하는 것을 얻기 위해 IT가 달라져야 할 점은 무엇일까? IT는 두 가지 BI 도전과제를 해결해야 한다. 첫 번째는 비교적 간단하지만, 두 번째는 복잡한 것이다. 특히 두 번째 과제는 IT 입장에서 조금 두려운 것일 수도 있다. ...

2012.08.20

2012년, IT 책임자가 선호하는 9가지 기술

미국 경제와 세계 경제의 혼란에도 불구하고 기업들은 서서히 그러나 분명하게 2012년에는 사업 성장을 강화하기 위해 새로운 직원들을 더 채용하고자 했다.    컴퓨터월드의 포캐스트 서베이(Forecast survey)에 참여한 353명의 IT 임원 중 29%가 내년 여름에 IT 직원을 늘릴 계획이라고 답했다. 이는 2010년의 23%, 2009년 20%보다 증가한 수치다. 지난 2년동안 채용 예상치가 총 45% 증가한 것이다.    '향후 1년동안 당신 기업의 IT 직원 수에는 어떠한 변화가 예상되는가'라는 질문에 29%가 증가할 것이라고 답했으며, 그대로 유지될 것이라는 답변이 54%를 차지했다. 반면 감소한다는 응답은 17%에 불과했다. 이 수치는 2011년 6월 컴퓨터월드가 미국 IT임원 353명을 대상으로 설문 조사의 결과다.    IT 리쿠르팅 기업인 엘리어슨 그룹의 기술 직원채용 부서 COO, 마이크 맥브라이어티는 "규모를 불문하고 모든 기업에서 이사회가 IT 직원 채용에 높은 관심을 보이고 있다"며, 무기한 보류해 놓았던 인프라 개선과 투자에 대한 억눌린 욕구가 지난 3년간 계속 있어왔다"고 전했다.    또한 포캐스트 서베이에서는 IT 매니저들이 2012년 직원 채용을 계획하면서 단순히 기존의 것들을 유지하기보다는 혁신을 고려하고 있는 것으로 드러났다. 응답자들은 다음의 아홉 가지 기술에 대한 수요가 많을 것으로 내다보았다.    1. 프로그래밍과 애플리케이션 개발 기술 향후 1년동안 프로그래밍과 애플리케이션 개발 기술을 가진 직원을 채용할 계획이라고 대답한 응답자는 61%로, 2010년 44%에 비해 대폭 증가했다.    IT 인력 채용기업인 로버트 하프 테크놀로지의 이사 존 리드에게는 매년 급격히 증가하...

프로젝트 관리 비즈니스 인텔리전스 네트워크 구축 데이터센터 운용 애플리케이션 개발 웹 2.0 텔레커뮤니테이션

2011.09.29

미국 경제와 세계 경제의 혼란에도 불구하고 기업들은 서서히 그러나 분명하게 2012년에는 사업 성장을 강화하기 위해 새로운 직원들을 더 채용하고자 했다.    컴퓨터월드의 포캐스트 서베이(Forecast survey)에 참여한 353명의 IT 임원 중 29%가 내년 여름에 IT 직원을 늘릴 계획이라고 답했다. 이는 2010년의 23%, 2009년 20%보다 증가한 수치다. 지난 2년동안 채용 예상치가 총 45% 증가한 것이다.    '향후 1년동안 당신 기업의 IT 직원 수에는 어떠한 변화가 예상되는가'라는 질문에 29%가 증가할 것이라고 답했으며, 그대로 유지될 것이라는 답변이 54%를 차지했다. 반면 감소한다는 응답은 17%에 불과했다. 이 수치는 2011년 6월 컴퓨터월드가 미국 IT임원 353명을 대상으로 설문 조사의 결과다.    IT 리쿠르팅 기업인 엘리어슨 그룹의 기술 직원채용 부서 COO, 마이크 맥브라이어티는 "규모를 불문하고 모든 기업에서 이사회가 IT 직원 채용에 높은 관심을 보이고 있다"며, 무기한 보류해 놓았던 인프라 개선과 투자에 대한 억눌린 욕구가 지난 3년간 계속 있어왔다"고 전했다.    또한 포캐스트 서베이에서는 IT 매니저들이 2012년 직원 채용을 계획하면서 단순히 기존의 것들을 유지하기보다는 혁신을 고려하고 있는 것으로 드러났다. 응답자들은 다음의 아홉 가지 기술에 대한 수요가 많을 것으로 내다보았다.    1. 프로그래밍과 애플리케이션 개발 기술 향후 1년동안 프로그래밍과 애플리케이션 개발 기술을 가진 직원을 채용할 계획이라고 대답한 응답자는 61%로, 2010년 44%에 비해 대폭 증가했다.    IT 인력 채용기업인 로버트 하프 테크놀로지의 이사 존 리드에게는 매년 급격히 증가하...

2011.09.29

'BI 활용 문턱 낮춘다'··· 멜모, 아이패드용 로암비 앱 발표

기업은 각종 이야기 소재로 가득하다. 독특한 성격의 CEO로부터 세일즈 스토리, 시장의 흥망성쇠, 치열한 경쟁 환경 등등이 그것이다. 그리고 방대한 비즈니스 데이터 속에는 다음 스토리 전개를 엿볼 수 있는 힌트들이 숨어있다. 물론 이를 위해서는 꽤나 많은 노력이 필요하다. 모바일 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구인 로암비(Roambi)는 이와 같은 용도의 아이패드용 앱이다. 로암비 제조사인 멜모(MeLLmo)의 대표이자 공동설립자인 퀸튼 알스버리는 "애널리틱스와 편집을 결합해 리치 스타일 출판을 구현해냈다"라고 말했다.   멜모의 앱은 두 가지다. 로암비 플로우라는 아이패드 앱 뷰어와 백엔드 로암비 플로우 퍼블리셔 콘텐트 매니지먼트 시스템이다. 이들을 활용하면 애널리틱스 데이터로부터 잡지 형태의 콘텐츠 패키지를 생성하고 이를 특정 사용자에게 전송할 수 있다. 수신인은 아이패드용 뷰어 앱을 열고 콘텐츠 라이브러리를 확인할 수 있다. 원하는 것을 다운로드 받으면 오프라인으로도 가독할 수 있다. 기업 데이터 분석 결과는 보안상 민감할 수 있기 때문에 복사나 붙여넣기, 다른 애플리케이션에서의 가독은 허용되지 않는다. 이메일로 문서 링크를 보낼 수는 있지만 가독을 위해선 이메일 수신자도 해당 문서를 읽을 수 있는 자격을 갖춰야 한다. 즉, BI의 능력을 보다 많은 이들이 향유할 수 있게 되는 것이다. 대개 숫자 형식으로 공유되는 BI 정보는 이해하기 어렵다는 문제를 가지고 있었다. 단지 소수의 인력들만이 숫자 뒤에 숨은 정보를 파악할 수 있었던 것이다. 관련 기업들은 숫자를 보기 좋은 차트 등으로 개선시키는 시도를 지속해왔지만 사용자 활용율 증가세는 미미했다. 알스버리는 로암비 플로우를 활용하면 BI를 보다 많은 이들이 활용할 수 있다고 강조했다. 그는 각종 차트로 가득 찬 PDF 문서와 월 스트리트 저널의 기사를 예로 들며, 월 스트리트 저널이 같은 정보를 담고 있어...

BI 로암비 비즈니스 인텔리전스 멜모

2011.09.22

기업은 각종 이야기 소재로 가득하다. 독특한 성격의 CEO로부터 세일즈 스토리, 시장의 흥망성쇠, 치열한 경쟁 환경 등등이 그것이다. 그리고 방대한 비즈니스 데이터 속에는 다음 스토리 전개를 엿볼 수 있는 힌트들이 숨어있다. 물론 이를 위해서는 꽤나 많은 노력이 필요하다. 모바일 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구인 로암비(Roambi)는 이와 같은 용도의 아이패드용 앱이다. 로암비 제조사인 멜모(MeLLmo)의 대표이자 공동설립자인 퀸튼 알스버리는 "애널리틱스와 편집을 결합해 리치 스타일 출판을 구현해냈다"라고 말했다.   멜모의 앱은 두 가지다. 로암비 플로우라는 아이패드 앱 뷰어와 백엔드 로암비 플로우 퍼블리셔 콘텐트 매니지먼트 시스템이다. 이들을 활용하면 애널리틱스 데이터로부터 잡지 형태의 콘텐츠 패키지를 생성하고 이를 특정 사용자에게 전송할 수 있다. 수신인은 아이패드용 뷰어 앱을 열고 콘텐츠 라이브러리를 확인할 수 있다. 원하는 것을 다운로드 받으면 오프라인으로도 가독할 수 있다. 기업 데이터 분석 결과는 보안상 민감할 수 있기 때문에 복사나 붙여넣기, 다른 애플리케이션에서의 가독은 허용되지 않는다. 이메일로 문서 링크를 보낼 수는 있지만 가독을 위해선 이메일 수신자도 해당 문서를 읽을 수 있는 자격을 갖춰야 한다. 즉, BI의 능력을 보다 많은 이들이 향유할 수 있게 되는 것이다. 대개 숫자 형식으로 공유되는 BI 정보는 이해하기 어렵다는 문제를 가지고 있었다. 단지 소수의 인력들만이 숫자 뒤에 숨은 정보를 파악할 수 있었던 것이다. 관련 기업들은 숫자를 보기 좋은 차트 등으로 개선시키는 시도를 지속해왔지만 사용자 활용율 증가세는 미미했다. 알스버리는 로암비 플로우를 활용하면 BI를 보다 많은 이들이 활용할 수 있다고 강조했다. 그는 각종 차트로 가득 찬 PDF 문서와 월 스트리트 저널의 기사를 예로 들며, 월 스트리트 저널이 같은 정보를 담고 있어...

2011.09.22

블로그 | 예측 분석이 CRM에 미치는 영향

CRM 애플리케이션 연구에 예측 분석 도구를 접목하면, 기업들이 소비자의 구매 습관과 요구 사항을 파악하기 훨씬 쉬워진다. ‘이것은 기업의 입장에서는 분명 특이할 만한 이점’이라고 포레스터 애널리스트 제임스 코베일러스는 말했다. 기존의 CRM 애플리케이션 역시 막대한 양의 유용한 고객 정보를 모아 기업에게 제공할 수 있지만, CRM과 예측 분석력을 통합하는 최근의 새로운 트렌드로 더욱 자세한 분석이 가능해졌다. 여기서 중요한 점은, 기업들이 기존의 CRM 데이터를 사용해 고객과의 1대 1 소통을 훨씬 개선시킬 수 있다는 것이라고 포레스터 리서치의 제임스 코베일러스는 말했다. 그는 또, 실시간으로 들어오는 고객 정보를 분석함으로써 기업들이 추가적인 판매 수익을 올릴 수 있는 것도 한 장점으로 꼽았다. 온라인에서 물건을 구매할 때, 여러분의 ‘장바구니’에 담긴 물품들과 관련해 여러분이 관심을 가질 만 한 물건이 웹사이트에 뜨는 것을 아마 누구나 한 번쯤 경험해 보았을 것이다. 예측 분석 기능을 부가적으로 갖고 있거나 내장하고 있는 CRM이 회사의 웹사이트에서 물건을 구매하는 고객들에게 미치는 영향 역시 이와 비슷한 원리라고 코베일러스는 얘기했다. “어떠한 제품을 특정 시간대에 특정 가격으로 판매하면, 잘 팔릴까? 고객이 쇼핑하려는 품목에 맞춰 제안하는 것이다. 고객이 그 제안을 받아들이느냐에 따라 고객 유지나 판매, 이익 등을 최대화 시킬지 말 지 결정할 수 있다”라고 그는 강조했다. CRM 시스템으로부터 더 많은 정보를 얻고자 하는 기업들의 요구에 애플리케이션 업체들이 부응함에 따라 예측 분석과 CRM의 결합은 시장에서 더욱 자주 찾아볼 수 있게 됐다고 코베일러스는 전했다. 예를 들어, 고객이 회사의 콜 센터에 연락해 제품 주문에 대한 문의나 상담을 하고 상담이 완료되면 콜센터 측에서는 고객의 계좌 정보나 앞서 구매한 품목들에 대한 정보를 파악해 고객에게 맞춤형 구매 기회...

CRM BI 분석 예측 비즈니스 인텔리전스

2011.08.22

CRM 애플리케이션 연구에 예측 분석 도구를 접목하면, 기업들이 소비자의 구매 습관과 요구 사항을 파악하기 훨씬 쉬워진다. ‘이것은 기업의 입장에서는 분명 특이할 만한 이점’이라고 포레스터 애널리스트 제임스 코베일러스는 말했다. 기존의 CRM 애플리케이션 역시 막대한 양의 유용한 고객 정보를 모아 기업에게 제공할 수 있지만, CRM과 예측 분석력을 통합하는 최근의 새로운 트렌드로 더욱 자세한 분석이 가능해졌다. 여기서 중요한 점은, 기업들이 기존의 CRM 데이터를 사용해 고객과의 1대 1 소통을 훨씬 개선시킬 수 있다는 것이라고 포레스터 리서치의 제임스 코베일러스는 말했다. 그는 또, 실시간으로 들어오는 고객 정보를 분석함으로써 기업들이 추가적인 판매 수익을 올릴 수 있는 것도 한 장점으로 꼽았다. 온라인에서 물건을 구매할 때, 여러분의 ‘장바구니’에 담긴 물품들과 관련해 여러분이 관심을 가질 만 한 물건이 웹사이트에 뜨는 것을 아마 누구나 한 번쯤 경험해 보았을 것이다. 예측 분석 기능을 부가적으로 갖고 있거나 내장하고 있는 CRM이 회사의 웹사이트에서 물건을 구매하는 고객들에게 미치는 영향 역시 이와 비슷한 원리라고 코베일러스는 얘기했다. “어떠한 제품을 특정 시간대에 특정 가격으로 판매하면, 잘 팔릴까? 고객이 쇼핑하려는 품목에 맞춰 제안하는 것이다. 고객이 그 제안을 받아들이느냐에 따라 고객 유지나 판매, 이익 등을 최대화 시킬지 말 지 결정할 수 있다”라고 그는 강조했다. CRM 시스템으로부터 더 많은 정보를 얻고자 하는 기업들의 요구에 애플리케이션 업체들이 부응함에 따라 예측 분석과 CRM의 결합은 시장에서 더욱 자주 찾아볼 수 있게 됐다고 코베일러스는 전했다. 예를 들어, 고객이 회사의 콜 센터에 연락해 제품 주문에 대한 문의나 상담을 하고 상담이 완료되면 콜센터 측에서는 고객의 계좌 정보나 앞서 구매한 품목들에 대한 정보를 파악해 고객에게 맞춤형 구매 기회...

2011.08.22

한국IDG, ‘DW 선택 가이드 1’ 스페셜 리포트 발간

많은 시장조사기관들이 전망한 2011년 IT트렌드에서 공통 이슈는 바로 ‘분석’이었다. BI이라는 이름으로 과거에도 여러 차례 화두가 된 ‘분석’이 2011년에 더욱 주목해야 하는 이유는 데이터량 자체가 폭발적으로 증가했고 경영진들은 적기에 의사결정을 내리고 싶어하는 욕구가 맞아 떨어졌기 때문이다. 스마트폰의 대중화와 소셜네트워크의 확산은 불과 몇 년 전과 비교할 수 없는 데이터량을 생성하게 했다. 매 시간 쌓이는 데이터는 기업의 IT인프라에도 큰 부담을 준다. 이 데이터들을 분석해 새로운 데이터를 만들어 내는 이른바 ‘데이터에 대한 데이터’도 기업들의 부담을 가중시키고 있다. 대용량 데이터를 저장하고 관리하며 분석하려면, 성능, 속도 및 안정성에서 검증받은 DW어플라이언스가 필요하다. DW어플라이언스는 DW와 하드웨어가 하나의 패키지로 만들어진 솔루션이다. 여기에 들어가는 하드웨어는 DW를 위해 최적화된 제품이기 때문에 기존 DW보다 안정적이며 속도를 저하시키지 않으며 무엇보다도 설치가 빠르고 간편하다. 2010년 대표적인 DW어플라이언스 업체들이 대형 IT기업에 인수됐다. 또한 DW어플라이언스와 관련한 기술을 보유한 포인트 솔루션 업체들은 여전히 M&A 목록에서 빼놓을 수 없게 됐다. 데이터는 앞으로도 더 빠르게, 더 폭발적으로 증가한다는 데는 누구도 이견이 없으며, 다양하고 많은 데이터로 기업들은 새로운 분석을 시도하고자 할 것이다. DW어플라이언스의 관건은 어떤 솔루션을 더 쉽고 설치하고 빠르게 원하는 결과를 제공하면서 안정적인 IT환경을 유지시킬 수 있느냐다. 한국IDG는 대용량 데이터를 처리하기 위해 왜 DW어플라이언스가 최적의 솔루션이며, 정확한 의사결정을 적시에 내리도록 도와줄 DW어플라이언스란 어떤 조건을 갖춰야 하는지를 정리해 스페셜 리포트를 발간했다. 이번에 발간된 ‘IDG Deep Dive | DW 선택 가이드 1’은 한...

BI 빅데이터 DW 대용량 데이터 비즈니스 인텔리전스 데이터웨어하우스 데이터웨어하우징 부석

2011.07.22

많은 시장조사기관들이 전망한 2011년 IT트렌드에서 공통 이슈는 바로 ‘분석’이었다. BI이라는 이름으로 과거에도 여러 차례 화두가 된 ‘분석’이 2011년에 더욱 주목해야 하는 이유는 데이터량 자체가 폭발적으로 증가했고 경영진들은 적기에 의사결정을 내리고 싶어하는 욕구가 맞아 떨어졌기 때문이다. 스마트폰의 대중화와 소셜네트워크의 확산은 불과 몇 년 전과 비교할 수 없는 데이터량을 생성하게 했다. 매 시간 쌓이는 데이터는 기업의 IT인프라에도 큰 부담을 준다. 이 데이터들을 분석해 새로운 데이터를 만들어 내는 이른바 ‘데이터에 대한 데이터’도 기업들의 부담을 가중시키고 있다. 대용량 데이터를 저장하고 관리하며 분석하려면, 성능, 속도 및 안정성에서 검증받은 DW어플라이언스가 필요하다. DW어플라이언스는 DW와 하드웨어가 하나의 패키지로 만들어진 솔루션이다. 여기에 들어가는 하드웨어는 DW를 위해 최적화된 제품이기 때문에 기존 DW보다 안정적이며 속도를 저하시키지 않으며 무엇보다도 설치가 빠르고 간편하다. 2010년 대표적인 DW어플라이언스 업체들이 대형 IT기업에 인수됐다. 또한 DW어플라이언스와 관련한 기술을 보유한 포인트 솔루션 업체들은 여전히 M&A 목록에서 빼놓을 수 없게 됐다. 데이터는 앞으로도 더 빠르게, 더 폭발적으로 증가한다는 데는 누구도 이견이 없으며, 다양하고 많은 데이터로 기업들은 새로운 분석을 시도하고자 할 것이다. DW어플라이언스의 관건은 어떤 솔루션을 더 쉽고 설치하고 빠르게 원하는 결과를 제공하면서 안정적인 IT환경을 유지시킬 수 있느냐다. 한국IDG는 대용량 데이터를 처리하기 위해 왜 DW어플라이언스가 최적의 솔루션이며, 정확한 의사결정을 적시에 내리도록 도와줄 DW어플라이언스란 어떤 조건을 갖춰야 하는지를 정리해 스페셜 리포트를 발간했다. 이번에 발간된 ‘IDG Deep Dive | DW 선택 가이드 1’은 한...

2011.07.22

진화하는 BI, '과거 분석에서 미래 예측 도구로'

한 때 비즈니스 인텔리전스(BI)의 무용론까지 등장하며 시장을 위협했으나 현재는 기업의 규모와 관계없이 거의 모든 기업들이 BI를 활용하고 있다. BI는 기업이 보유한 막대한 데이터 자산에서 핵심 정보를 추출해 경영, 영업, 마케팅과 관련한 업무 수행 능력을 향상시키고 발전시켜 이를 자유롭게 변형할 수 있도록 지원한다. 또한 각종 BI 애플리케이션이 내보내는 데이터량은 크게 증가하는 추세며, 이에 따라 IT업계는 이 모든 정보를 최대한으로 활용하기 위해 데이터 과학자(data scientist)를 필요로 하게 됐다.   그렇다면 발전을 거듭하는 BI 시장의 흐름을 읽고 이를 새로운 혁신의 발판으로 삼기 위해 기업은 어떠한 노력을 펼쳐야 하나? 또한 그들이 BI 시스템을 활용해 수집한 주요 고객 및 프로세스 데이터를 좀더 적극적으로 활용할 방안은 무엇인가? 포레스터 리서치의 신 기술 담당 애널리스트인 브라이언 홉킨스는 전통 BI가 새롭고 가치 있는 비즈니스 도구로 진화하며, 이것이 기업 내부에 가져다 준 이점에 대해 소개했다. “CIO들은 기업의 현업부서들과 커뮤니케이션하고 정보를 고유해야 한다”라고 홉킨스는 말했다. “그들은 자신들이 다루는 기업 데이터에 대한 시야를 넓힐 필요가 있다. 소셜 미디어 등의 데이터의 영향으로 이러한 정보들에 대한 전통적인 시각은 급격히 커지고 있다.” 또한 CIO들은 BI 애플리케이션이 기업이 수집하는 데이터의 흐름을 제대로 추적하고 있는지 확인할 필요가 있다고 홉킨스는 덧붙였다. “CIO들은 이 모든 신 기술과 소셜 미디어와 같은 데이터의 흐름을 정확히 파악해야 한다. 이는 그들에게 새롭게 부여된 역할이다. CIO들은 현업 부서장들과의 지속적으로 커뮤니케이션 해 다양한 영역에 분포한 정제되지 않은 데이터로부터 어떠한 가치를 이끌어낼지 고민해야 한다”라고 홉킨스는 말했다. BI업체 및 애플리케이션...

BI 데이터 과학자 비즈니스 인텔리전스 포레스터 리서치 비정형 데이터

2011.06.22

한 때 비즈니스 인텔리전스(BI)의 무용론까지 등장하며 시장을 위협했으나 현재는 기업의 규모와 관계없이 거의 모든 기업들이 BI를 활용하고 있다. BI는 기업이 보유한 막대한 데이터 자산에서 핵심 정보를 추출해 경영, 영업, 마케팅과 관련한 업무 수행 능력을 향상시키고 발전시켜 이를 자유롭게 변형할 수 있도록 지원한다. 또한 각종 BI 애플리케이션이 내보내는 데이터량은 크게 증가하는 추세며, 이에 따라 IT업계는 이 모든 정보를 최대한으로 활용하기 위해 데이터 과학자(data scientist)를 필요로 하게 됐다.   그렇다면 발전을 거듭하는 BI 시장의 흐름을 읽고 이를 새로운 혁신의 발판으로 삼기 위해 기업은 어떠한 노력을 펼쳐야 하나? 또한 그들이 BI 시스템을 활용해 수집한 주요 고객 및 프로세스 데이터를 좀더 적극적으로 활용할 방안은 무엇인가? 포레스터 리서치의 신 기술 담당 애널리스트인 브라이언 홉킨스는 전통 BI가 새롭고 가치 있는 비즈니스 도구로 진화하며, 이것이 기업 내부에 가져다 준 이점에 대해 소개했다. “CIO들은 기업의 현업부서들과 커뮤니케이션하고 정보를 고유해야 한다”라고 홉킨스는 말했다. “그들은 자신들이 다루는 기업 데이터에 대한 시야를 넓힐 필요가 있다. 소셜 미디어 등의 데이터의 영향으로 이러한 정보들에 대한 전통적인 시각은 급격히 커지고 있다.” 또한 CIO들은 BI 애플리케이션이 기업이 수집하는 데이터의 흐름을 제대로 추적하고 있는지 확인할 필요가 있다고 홉킨스는 덧붙였다. “CIO들은 이 모든 신 기술과 소셜 미디어와 같은 데이터의 흐름을 정확히 파악해야 한다. 이는 그들에게 새롭게 부여된 역할이다. CIO들은 현업 부서장들과의 지속적으로 커뮤니케이션 해 다양한 영역에 분포한 정제되지 않은 데이터로부터 어떠한 가치를 이끌어낼지 고민해야 한다”라고 홉킨스는 말했다. BI업체 및 애플리케이션...

2011.06.22

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