대기업의 빅 데이터 혁신에 대한 5가지 중요한 추세_데이터 분석가 시험
“빅 데이터”는 더 이상 단순한 유행어가 아니며, 빅 데이터 분석을 사용하는 것이 점점 더 현실화되고 있습니다. 빅 데이터 전략을 지원하기 위해 PowerLinux 시스템 개발에 10억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다.
기업 규모 측면에서 보면 대기업이 빅데이터 활용에 더 많은 이점을 갖고 있다. 다수의 대기업을 대상으로 한 Forrester Research의 조사 데이터에 따르면, 각 기업에서 생성되는 평균 데이터 양은 비정형 데이터가 약 50TB, 반정형 데이터가 2TB, 정형 데이터가 12TB에 달하는 것으로 나타났습니다.
그러나 포레스터 리서치(Forrester Research)의 수석 애널리스트인 브라이언 왕(Bryan Wang)도 대기업의 빅데이터 종합 활용률은 12% 수준에 불과하며, 분석이 아닌 “기업은 스토리지에 많은 돈을 지출한다”고 지적했다. .
현재 약 20%의 기업이 빅데이터 기술을 활용하고 있으며, 또 다른 37개 기업은 빅데이터 분석의 힘을 통해 더 높은 기업 통찰력을 얻기 위해 빅데이터 프로젝트를 계획하고 있다. 그렇다면 대기업의 중요한 프로젝트에 빅데이터를 어떻게 적용해야 할까요? 대기업 빅데이터 혁신의 5대 방향을 소개합니다.
1) 하이브리드 데이터 클라우드. 대기업이 기존의 정형 데이터 인프라를 포기할 가능성이 낮기 때문에 하이브리드 데이터 클라우드는 강조할 가치가 있는 주제입니다. Oracle, IBM 및 Microsoft 시스템의 구조화된 데이터는 대부분의 대기업 운영을 뒷받침하고 있습니다. 데이터 인프라 기술 실행의 목표는 이러한 기존 시스템을 하이브리드 시스템에 통합하는 동시에 구조화되지 않은 외부 데이터를 수집하는 것입니다.
그러나 전통적인 제조업체에서는 이를 수행하기가 쉽지 않을 수 있습니다. 기존 시스템은 유지되지만 기존 공급업체의 기술은 기존 프로젝트로 제한될 수 있으며, 기업의 신규 투자는 새로운 공급업체와 새로운 플랫폼으로 흘러갈 가능성이 더 높습니다.
StubHub에는 25개의 정형 및 비정형 데이터 소스로 구성된 데이터 네트워크가 있습니다. StubHub의 최고 데이터 설계자인 Sastry Malladi는 독점 아키텍처의 종속을 피하려면 오픈 소스 제품을 사용하는 것이 중요하다고 말했습니다. Malladi는 "현재 가장 중요한 혁신은 하이브리드 데이터 시스템을 만드는 방법입니다."라고 말했습니다.
2) 이동성은 빅데이터 투자를 주도합니다. 모바일 플랫폼과 그 위치, 통신, 휴대성은 빅데이터 혁신을 위한 맞춤형 플랫폼을 제안합니다. 온라인 건강 웹사이트 맵마이 피트니스(MapMy Fitness)는 사용자의 달리기 경로를 기록하기 시작했으며 개인 건강 모니터링은 물론 다양한 피트니스 활동으로 확장했습니다.
MapMy Fitness의 부사장인 Matt McLure는 회사가 190,000명의 사용자로 성장하는 것을 확인했으며 새로운 여름 자전거 타는 사람 및 피트니스 애호가와 같은 사용자 행동을 지원하기 위해 하이브리드 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 인프라를 개발했습니다. McLure는 "우리는 건강 및 연결된 피트니스 생태계의 중심에 있습니다."라고 말했습니다. 추가적인 건강 및 피트니스 모니터링과 관련된 요구 사항이 확대됨에 따라 회사는 Facebook 및 Google과 같은 기업에서 개발한 데이터 기술을 사용하게 되었습니다.
3) 빅데이터는 기존 애플리케이션을 둘러싸고 강화할 수 있습니다. StubHub는 스포츠 및 엔터테인먼트 이벤트의 티켓 거래 플랫폼으로 시작되었습니다. 그러나 이제 회사는 사회 논평, 숙박, 케이터링 및 운송 서비스를 포함한 모든 활동을 포괄하는 프로젝트를 통해 더 넓은 관점을 취하고 있습니다. 이러한 소셜 네트워크 서비스는 대량의 데이터를 캡처 및 분석하고 추천 엔진을 구동하는 하이브리드 모델을 구동합니다. 전통적인 거래 시스템은 이러한 유형의 사용자 입력을 염두에 두고 설계되지 않았습니다.
4) 사물인터넷은 현재의 빅데이터 프로젝트를 작은 일처럼 보이게 만들 것입니다.
미국 비즈니스 인텔리전스 공급업체 SAS의 수석 이사인 Paul Bachteal은 조직에 모든 데이터를 가져오는 것에 대해 생각하기 시작하면 사물 인터넷을 개념에서 현실로 바꾸고 시스템을 구축하여 수집, 저장, 분석 및 생성하는 것에 대해 지적했습니다. 예측 분석을 통해 필요한 기술이 부족하다면 고객과 공급업체는 직원 기술 교육을 개발해야 합니다.
바크틸은 철도기관차를 예로 들며, 센서를 장착하고 데이터 분석 시스템과 연결하면 고객이 부품의 마모를 보다 정확하게 예측해 장비 고장을 예방할 수 있다고 말했다.
5) 데이터 스펙트럼의 최전선에서 큰 혁신이 이루어집니다. 월마트는 제품 가격을 설정하고 제품 설명 이미지를 선택하기 위해 크라우드 소싱을 사용하는 것을 고려하고 있습니다. Walmart Labs의 수석 엔지니어링 이사인 Digvijay Lamba는 의사결정 프로세스의 최전선에서 크라우드 소싱과 같은 기술을 사용하면 빅데이터의 스펙트럼이 완성된다고 말했습니다.
기존 빅데이터 시스템은 거대한 데이터 풀을 분석하는 데 능숙하지만 데이터가 시스템에 입력될 때만 가능합니다. 크라우드 소싱은 분석 결과를 개선하기 위해 빅 데이터 프로세스의 프런트 엔드에 추가 데이터를 추가하는 방법을 나타냅니다. Lamba는 "우리는 시스템의 프런트 엔드를 확장해야 합니다."라고 Lamba는 말했습니다.
빅 데이터는 더 이상 단순한 유행어가 아니지만 빅 데이터 시스템을 구축하려면 의사 결정 시스템에 대한 새로운 사고 방식이 필요합니다. 이제 막 시장에 진입했습니다.
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