CIO
2011.10.04

빅 데이터 DW 선택 가이드 2-IDG Special Report

DW어플라이언스는 비정형 데이터에 최적화된 DW다. 이 점이 바로 기존의 DW와 구분되는 가장 큰 차별점이다. 데이터의 범람 속에서 이를 분석할 수 있을 뿐 아니라 과거에 하지 못했던 분석까지 가능하게 하는 솔루션이 바로 DW어플라이언스기 때문이다. 우리캐피탈과 코리아크레딧뷰로의 실제 사례와 고성능 분석을 위한 논리적 DW 재구축 전략을 소개한다.

주요 내용
데이터의 범람과 분석 필요성의 대두 
-왜 빅 데이터인가? 주목해야 할 이유
-빅 데이터 수혜 직종 ‘데이터 과학자’ FAQ

변화하는 분석 대상과 기술
-빅 데이터가 가져올 IT업계의 변화
-일상 생활 모니터링해 미래의 행동 예측
-부상하는 하둡, ‘아직은 RDBMS와 병행해 사용’

                                                        빅 데이터를 위한 선택-DW어플라이언스
                                                        -우리캐피탈| 빠르고 정확한 데이터 분석으로 경영 전략 강화
                                                        -코리아크레딧뷰로(KCB) | 18초만에 38억 건 데이터 조회 완료

                                                        빅 데이터를 위한 제언
                                                        -기고| 고성능 분석을 위한 논리적 DW 재구축 전략



CIO
2011.10.04

빅 데이터 DW 선택 가이드 2-IDG Special Report

DW어플라이언스는 비정형 데이터에 최적화된 DW다. 이 점이 바로 기존의 DW와 구분되는 가장 큰 차별점이다. 데이터의 범람 속에서 이를 분석할 수 있을 뿐 아니라 과거에 하지 못했던 분석까지 가능하게 하는 솔루션이 바로 DW어플라이언스기 때문이다. 우리캐피탈과 코리아크레딧뷰로의 실제 사례와 고성능 분석을 위한 논리적 DW 재구축 전략을 소개한다.

주요 내용
데이터의 범람과 분석 필요성의 대두 
-왜 빅 데이터인가? 주목해야 할 이유
-빅 데이터 수혜 직종 ‘데이터 과학자’ FAQ

변화하는 분석 대상과 기술
-빅 데이터가 가져올 IT업계의 변화
-일상 생활 모니터링해 미래의 행동 예측
-부상하는 하둡, ‘아직은 RDBMS와 병행해 사용’

                                                        빅 데이터를 위한 선택-DW어플라이언스
                                                        -우리캐피탈| 빠르고 정확한 데이터 분석으로 경영 전략 강화
                                                        -코리아크레딧뷰로(KCB) | 18초만에 38억 건 데이터 조회 완료

                                                        빅 데이터를 위한 제언
                                                        -기고| 고성능 분석을 위한 논리적 DW 재구축 전략

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