빅데이터 기술로 폭증하는 비전통적 데이터 처리

데이터 관리프로그램의 주요쟁점인 빅 데이터, 사물인터넷(IOT), 클라우드

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인터넷 클릭스트림, 산업용 장비와 기타 기기의 센서 등 비전통적 데이터 출처에서 데이터 생산량이 증가하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 기존의 관계형 데이터베이스를 사용하여 이러한 데이터를 처리하는 것이 쉽지 않으며 많은 비용이 든다는 것 또한 명백한 사실입니다. 이런 문제들의 해결을 위해 하둡 및 빅 데이터 기술의 적용이 증가하고 있는 것은 분명한 사실입니다.
그러나 필자가 실제 사용자인 기업 및 공급사와 대화를 해 보면, 과장만 심하고 실체적 ROI는 부족하다는 빅 데이터의 논점을 여실히 보여주고 있었습니다. NewVantage Partners가 빅 데이터가 비즈니스에 미치는 영향에 초점을 맞추어 이번 달에 발표한 설문조사에 따르면, 응답자 중 절반 이하만이 빅 데이터 시스템 설치 이후 측정가능한 수준의 혜택을 얻었다고 응답하였습니다.
IoT 데이터는 모든 종류의 예측 장비를 유지 보수하는데 도움을 주지만 분석작업을 하려면 IoT 데이터를 사전에 수집, 저장 및 사전 처리를 해줘야 합니다. 데이터 관리 프로그램에 참여하는 팀에게 이것은 간단한 일이 아니며, 이러한 데이터를 이해하는데 있어 기존의 비즈니스 인텔리전스 도구는 적합 하지 않습니다. 이에 많은 기업에서 데이터 기술 및 고급 분석 소프트웨어에 대한 새로운 투자가 필요해졌습니다.
이런 신세계의 어두운 측면은 다수의 IoT 장치가 PC에 비해 보안위협에 더욱 취약하다는 것입니다. 해커들은 이미 프린터, 디지털 카메라, DVR 박스 등의 기기를 봇넷으로 엮어, 인터넷 오브젝트를 겨냥한 분산서비스거부(DoS) 공격에 사용할 수 있음을 보여주었습니다.
데이터 분석가와 비즈니스 사용자는 비즈니스 통찰력을 높이기 위해 갈수록 많은 양의 데이터를 제어해야 합니다. 데이터 사이언티스트, 비즈니스 분석가 및 기타 최종사용자를 대상으로 하는 셀프서비스 데이터 준비도구가 최근 등장한 것은 이러한 추세를 확인해 주고 있습니다. 기업들이 해가 갈수록 의사결정속도를 더욱 높이려고 함에 따라 직원들은 IT부서가 데이터를 전달해주는 것을 마냥 기다리기 보다는, 직접 문제해결에 나서게 되었습니다.

厂商:
SAS
发布日期:
2018-2-2
出版日期:
2018-2-2
格式:
PDF
类型:
白皮书
语言:
中文
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