기업들은 분석을 위해 데이터 마트, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크와 같은 중앙의 데이터 저장소로 이질적인 데이터를 복사하여 데이터 사일로를 해소하려고 하는 경우가 많습니다. 대부분이 비즈니스 인텔리전스를 얻기 위해 평균 400개의 고유한 데이터 소스를 관리하는 경우 이러한 작업은 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다.¹ 데이터 가상화를 활용하면 데이터를 이동하지 않고 소스 위치에서 데이터에 액세스할 수 있으므로 더 빠르게 정확한 쿼리를 수행하여 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
데이터 가상화 툴은 사일로를 해소하고 여러 소스를 쿼리하여 데이터를 관리하고 통제합니다.
비즈니스 사용자와 시민 데이터 사이언티스트를 위한 실시간 셀프 서비스 액세스를 통해 데이터를 사용할 수 있습니다.
마이그레이션 및 복제 비용을 절감합니다. 데이터 액세스를 민주화하고 데이터 거버넌스 및 보안을 향상할 수 있습니다.
중앙 집중식 액세스 제어 및 거버넌스를 위해 다양한 데이터베이스와 빅데이터 저장소에 대한 쿼리를 수행합니다.
고객 데이터를 전방위적으로 파악하여 심층적 인사이트를 얻고 맞춤화된 방식으로 고객과 상호작용할 수 있습니다.
적합한 데이터를 적합한 사람에게 연결함으로써 간편하게 신뢰할 수 있는 데이터를 전달하고 혁신을 가속화할 수 있습니다.
기업들이 신뢰할 수 있는 비즈니스 지원 데이터 기반을 구축하기 위해 데이터 거버넌스를 간소화할 수 있는 방법을 알아보십시오.
IBM Watson Query를 사용하면 여러 데이터 소스에서 단일 분산 쿼리 엔진을 사용할 수 있습니다. Watson Query는 데이터 가상화와 결합되어 데이터를 복제하거나 이동하지 않고 클라우드, 데이터베이스, 데이터 레이크, 웨어하우스 및 스트리밍 데이터에 대한 쿼리를 수행합니다. 따라서 가장 필요한 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.
지능적 데이터 패브릭으로 적시에 적합한 사람에게 적합한 데이터를 연결할 수 있습니다. 이러한 아키텍처 접근 방식은 데이터 거버넌스, 보안 및 규제 준수를 통해 하이브리드, 멀티클라우드 환경 전반에서 다양한 데이터 유형에 대한 액세스를 간소화합니다. IBM의 데이터 가상화 기능을 사용하면 소스에서 신뢰할 수 있는 고품질 데이터에 거의 실시간으로 셀프 서비스 액세스하여 데이터의 정확도를 높일 수 있습니다.
IBM Cloud Pak for Data와 같은 툴을 사용하여 데이터 가상화는 고객이 기존의 웨어하우징 및 ETL(추출, 변환, 로드) 접근 방식보다 더 적은 리소스로 데이터 서비스에 대한 통합 보기를 더 빠르게 구축, 실행 및 관리할 수 있도록 지원합니다.