데이터 가상화의 개념

수십 년 동안 기업들은 데이터 분석을 위해 서로 다른 운영 체제의 데이터를 중앙 데이터 저장소(데이터 마트, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)로 복사하여 사일로를 해체하고자 노력해 왔습니다. 이 작업은 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 대부분의 기업들은 구조와 유형이 다양하며 종종 찾아서 액세스하기가 어려운 데이터 사일로에 있는 평균 33개의 고유 데이터 소스를 관리하기 위해 고군분투하고 있습니다.

데이터 가상화를 사용하면 데이터를 복사 및 복제하지 않고도 여러 시스템에서 데이터를 조회할 수 있으므로 비용이 절감됩니다. 또한 최신 데이터를 해당 소스에서 조회하므로 분석을 단순화하고 정확한 최신 정보가 포함되도록 만들 수 있습니다.

IBM Cloud Pak for Data를 선택해야 하는 이유

스마트폰을 사용 중인 도시의 여성

최신 데이터에 액세스

데이터 센터 외부에 데이터를 저장할 필요 없이 분산 데이터 소스에서 항상 최신 분석을 얻을 수 있습니다. SQL 애플리케이션을 연결하고 실행할 수 있는 단일 데이터 저장소를 사용할 수 있습니다.

트랙을 달리고 있는 육상 선수들

전례 없는 속도

다항식 처리의 이점을 얻기 위해 네트워크로 연결된 디바이스를 활용합니다. 컴퓨팅 효율성을 위해 데이터 노드를 협업 네트워크에 자동으로 자체 구성할 수 있습니다. 큰 데이터 소스와 작은 데이터 소스로 그룹을 정의합니다.

서버가 내장된 열려 있는 은행 금고

보안 및 개인정보 보호

데이터는 클라우드나 다른 디바이스에서 캐시되지 않습니다. 개인용 데이터베이스에 대한 신임 정보는 로컬 디바이스에 암호화되어 저장되며 해당 디바이스 전용으로 저장됩니다.

바다에서 헤엄치는 문어

유연성

IBM Cloud™ Pak for Data는 여러 애플리케이션 조회 언어(예: SQL, 스토어드 프로시저 언어, R 및 Python)와 데이터 소스(예: Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server 및 Teradata)를 지원합니다.

벽을 배경으로 자전거를 타는 여성

사용 편의성

대화형 인터페이스가 있는 단일 웹 콘솔을 활용하여 데이터를 조회하고, 사용자를 관리하며, 데이터 노드 그룹을 시각화할 수 있습니다. 시스템 최적화는 머신 러닝 및 적응 알고리즘을 이용하여 자동화됩니다.

데이터 가상화의 작동 방법 보기

데이터 가상화가 AI의 혁신을 가속화하고 데이터 사일로를 제거하며 실현 가능한 인사이트를 위해 기업이 데이터를 이용할 수 있도록 하는 방법을 IBM 및 Intel로부터 알아봅니다.

업계에서 데이터 가상화 사용

금융 기관 지점의 준수 분석

금융 기관의 경우 비준수 거래를 신속하게 찾아 차단하면 수익에 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 가상화를 사용하면 기관들은 처리 및 분석을 위해 데이터를 중앙 데이터 센터나 클라우드로 옮길 필요가 없습니다. 금융 기관 지점에서 마이크로데이터 센터를 조회하면 실시간으로 분석할 수 있습니다. 

모바일 데이터 씨닝(Thinning)

기업이 주변 잡음을 없애면서 어떤 광고가 가장 큰 영향을 미치는지 어떻게 신속하게 파악할 수 있을까요? 데이터 가상화 및 에지 분석으로 기업은 빅데이터를 씨닝하고 조회에 필요한 정보만 분석하여 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.

소매 고객 행동 분석

오프라인 상점들은 온라인 상점에 앞설 수 있는 경쟁적 이점을 찾고 있습니다. 데이터 가상화는 거의 즉각적인 에지 분석을 지원하여 소비자 행동에 대한 전례 없는 인사이트를 제공합니다. 이로써 소매업체는 상품, 영업 및 프로모션을 보다 효과적으로 공략하고 더 많은 일을 수행하여 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

IoT 센서 데이터 모니터링 및 분석

IoT 센서는 대량의 데이터를 생성하고 있습니다. 데이터를 수집하는 센서의 수가 증가함에 따라 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가하게 됩니다. 일괄처리 및 스트리밍 데이터를 분석할 수 있는 에지 데이터 플랫폼으로 데이터 분석을 이동시키면 분석의 속도를 높이고 간소화하는 동시에 언제 어디서나 인사이트를 얻을 수 있습니다.

제조업 효율성 증대

자동화된 제조 환경은 메타 학습 또는 규칙으로 품질 및 프로세스 기술을 강화하여 우선순위에 따라 경보에 대응합니다. 데이터 가상화 및 머신 러닝으로 제조업체는 점점 더 많은 경보 패턴을 선별하여 조치 가능한 정보로 변환할 수 있습니다.

오일 및 가스 운영을 원격으로 모니터링하고 분석

데이터 가상화 및 에지 컴퓨팅은 제조업의 안정적인 운영을 실현할 수 있습니다. 데이터가 생성되는 위치에서 실시간 분석을 수행하면 조직이 문제를 신속하게 식별할 수 있으므로, 예기치 않은 작동 중단을 방지할 수 있습니다.