Oracle 빅 데이터

빅 데이터를 위한 길
빅 데이터를 위한 길

정보가 가득한 콘퍼런스 시리즈에 참여하십시오. 빅 데이터 성공으로 가는 발걸음을 재촉할 수 있습니다.

빅 데이터? 클라우드? 성공적인 조직에서 배우십시오.
빅 데이터? 클라우드? 성공적인 조직에서 배우십시오.

오라클과 Intel은 Forrester Consulting에 의뢰하여, 클라우드가 현재와 미래의 엔터프라이즈 데이터 분석에 미치는 영향을 밝혀냈습니다.

2017년 오라클 빅 데이터 예측
2017년 오라클 빅 데이터 예측

빅 데이터 클라우드 기술이 극적인 혁신을 이끌고 있습니다.

빅 데이터로 성장과 혁신 촉진
빅 데이터로 성장과 혁신
촉진

빅 데이터 이니셔티브를 조직에서 활용할 방법을 살펴보십시오.

빅 데이터 필수 요소
빅 데이터 필수 요소

분석에서 행동까지의 수명 주기를 압축하는 방법을 알아보십시오.

데이터 혁신을 위한 토대

엔터프라이즈 빅 데이터

우리는 점차 데이터 중심적으로 돌아가는 세상에 살고 있습니다. 기관이 빅 데이터와 클라우드 기술 선택을 비롯한 데이터 전략과 방법을 어떻게 정의하느냐에 따라 미래의 경쟁력에 중요한 차이가 발생합니다.

  • 클라우드에 있는 빅 데이터의 이점 활용
  • Fortune 500대 기업과 상위 클라우드 앱 벤더에 오른 주요 공급업체를 선택
  • 모든 환경으로 확장성, 신뢰성, 회복성 확대
  • 오라클 엔지니어드 시스템 구축으로 가성비 확보
  • 빅 데이터와 클라우드 시대에 투자와 기술 보호

빅 데이터란?

빅 데이터는 전체적인 정보 관리 전략으로, 전통적인 데이터를 비롯한 다양한 유형의 데이터와 데이터 관리를 포함하고 통합합니다.

오라클 백서 이미지 썸네일: 엔터프라이즈 설계자의 빅 데이터 가이드-기준 아키텍처 개요

백서: 엔터프라이즈 설계자의 빅 데이터 가이드 - 기준 아키텍처 개요

빅 데이터는 4개의 V로 정의할 수 있습니다.

  • 볼륨(Volume). 데이터의 양입니다. 볼륨은 더 많은 데이터를 의미하지만 데이터의 세분성은 매우 독특한 특성입니다. 빅 데이터는 대량의 밀도가 낮은, 비구조화 데이터를 처리합니다. 즉, Twitter 데이터 피드나 웹 페이지와 모바일 앱의 클릭 스트림, 네트워크 트래픽, 순식간에 데이터를 수집하는 센서 활성화 장치 등과 같이 값을 알 수 없는 데이터를 뜻합니다. 빅 데이터는 이러한 Hadoop 데이터를 귀중한 정보로 변환합니다. 어떤 기관은 이런 빅 데이터가 수십 테라바이트지만, 어떤 기관은 수백 페타바이트에 달할 수도 있습니다.
  • 속도(Velocity). 데이터를 수신하는 속도입니다. 데이터를 받아서 동작을 취하는 속도까지 포함할 수도 있습니다. 일반적으로 고속 데이터는 디스크에 기록되지 않고 메모리에 직접 스트리밍됩니다. 어떤 사물인터넷(IoT) 애플리케이션은 실시간 평가와 동작이 필요한 건강 및 안전 정보를 포함할 수도 있습니다. 인터넷에 연결된 스마트 상품은 실시간 또는 그에 가까운 빠르기로 작동합니다. 예를 들어, 소비자 전자 상거래 애플리케이션은 모바일 장치 위치와 개인의 기호를 종합하여 시간에 따른 마케팅 상품을 만들어냅니다. 운영적 측면에서, 모바일 애플리케이션 경험은 사용 인구가 많아서 네트워크 트래픽을 증가시킵니다. 사람들은 모바일 애플리케이션이 즉시 반응하기를 기대합니다.
  • 다양성(Variety). 새로운 비구조화 데이터 유형. 비구조화 데이터 유형과 반구조화 데이터 유형(예: 텍스트, 오디오, 비디오)은 의미와 보조 메타데이터를 도출하려면 추가적인 처리가 필요합니다. 비구조화 데이터는 한 번 이해하고 나면 구조화 데이터와 마찬가지로 요약, 계보, 감사 가능성, 개인정보 보호 등의 여러 가지 동일한 요구 사항이 적용됩니다. 알려진 소스의 데이터가 예고 없이 바뀌면 복잡성은 더욱 증가합니다. 잦은 또는 실시간 스키마 변화는 트랜잭션이나 분석 환경에 모두 부담으로 작용합니다.
  • 가치(Value). 데이터에는 내재적 가치가 존재하지만, 누군가 발견해야 드러납니다. 데이터에서 가치를 추출하는 정량 및 조사 기법은 여러 가지가 있습니다. 가령 소비자 기호나 심리를 발견하거나, 위치별 관련 상품을 만들거나, 고장 나려는 장비를 알아내는 등이 이에 해당합니다. 데이터 저장과 처리 비용이 기하급수적으로 감소하면서 예전에는 샘플만 이용할 수 있었지만 지금은 전체 데이터 세트에 통계 분석을 적용하여 풍부한 데이터를 추출할 수 있게 되는 기술 혁신이 일어났습니다. 기술 혁신으로 훨씬 더 정확하고 정밀한 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 그러나 가치를 찾기 위해서는 명석하고 통찰력 있는 분석가와 비즈니스 사용자, 경영진이 관여하는 새로운 발견 과정이 필요합니다. 실질적인 빅 데이터의 문제는 인간적입니다. 적절한 질문을 던지고, 패턴을 인식하고, 정보에 입각한 가정을 하고, 행동을 예측해야 하기 때문입니다.

빅 데이터 기술을 선택할 때 중요하게 고려해야 할 사항은 오라클의 백서 엔터프라이즈 설계자의 빅 데이터 가이드 - 기준 아키텍처 개요(PDF)를 참조하십시오.



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"Oracle Cloud와 Oracle 고급 분석을 도입하고 엄청난 양의 데이터를 즉시 이용할 수 있게 되었습니다. 여기에는 1억 1,500만 가구에 사는 2억 6,000만 명의 데이터와 각 고객 기록의 800가지 특성이 포함됩니다. 그 덕분에 지식을 추출하고 사업을 발전시킬 수 있는 통찰 정보를 발견할 수 있습니다."
- Michelle Plecha 박사 DX Marketing 데이터 과학자

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