데이터 레이크 솔루션
개방형 클라우드 데이터 레이크의 모든 데이터를 이용해 애플리케이션, 분석, AI를 강화합니다.
아이소메트릭 일러스트
데이터 레이크 솔루션과 IBM

데이터 레이크는 초대형 데이터 볼륨을 관리하는 중앙 집중식 저장소입니다. 네이티브 형식의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 수집·분석하는 기반을 제공하여 새로운 인사이트, 보다 나은 예측, 향상된 최적화를 실현합니다. 또한 기존 데이터 웨어하우스와는 달리 비디오, 오디오, 로그, 텍스트, 소셜 미디어, 센서 데이터, 문서를 처리하여 앱, 분석, AI를 강화합니다. 데이터 레이크는  데이터 패브릭  아키텍처의 일부로 구축되어, 데이터 상주 위치에 관계없이 적시에 적합한 데이터를 제공할 수 있습니다.

데이터 레이크하우스는 한층 발전한 데이터 저장소로써, 개방형 데이터와 개방형 테이블 형식으로 데이터를 수집, 세분화, 전달, 저장하도록 지원합니다. IBM은 보다 다양한 데이터에 대한 데이터 레이크하우스 액세스를 구축하고 유연성을 개선하여, 기존에 투자한 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 십분 활용하도록 지원합니다.

고객 경험 개선

완전한 관리형 인사이트로 고객의 행동을 파악하고 예측합니다.

운영 간소화

다양한 분석 및 AI 기술을 통해 낭비와 오버헤드를 줄이도록 패턴과 추세를 파악합니다.

거버넌스, 위험, 준수 관리

관리형 데이터 레이크에서 메타데이터 기반의 네이티브 데이터에 액세스하여, 감사 기능과 투명성을 촉진합니다.

민첩성 및 생산성 향상

모든 사용자에게 셀프서비스 데이터 탐색과 검색을 제공하여 가치 실현 시간(TTV)을 가속화합니다.

사용자, 도구, 저장소 통합

협업을 확대하며, 통합 환경에서 서로 다른 시스템과 툴을 관리하는 시간 및 비용을 단축합니다.

오픈 소스와 기존 기술 활용

엔터프라이즈용 보안 데이터 레이크를 통해 오픈 소스 및 에코시스템에 대한 투자를 혁신의 기회로 전환합니다.

고부가가치 사용 사례를 위한 핵심 기술

360° 고객, 운영 인텔리전스・거버넌스・위험, 규정 준수 보고에 데이터 레이크를 재사용합니다.

엔드투엔드 데이터 관리

트랜잭션, 운영, 분석 데이터를 수집하고 통합하여, 완벽한 인사이트를 제공합니다.

분석 및 AI 요구사항을 처리할 수 있는 유연성

데이터 패브릭을 확장하여 스테이징, 스토리지, 액세스를 위한 공통 기반에서 적시에 적합한 데이터를 제공합니다.

메타데이터, 쿼리, 데이터 큐레이션

데이터 카탈로그, 큐레이션, 탐색, 검색 요구사항을 지원하는 데이터 기반을 구축하고 유지 관리합니다.

사실상 모든 데이터로 액세스 확장

하이브리드 멀티클라우드 접근 방식을 사용하여, 수년간의 기록에서 실시간 데이터에 이르기까지 모든 장소에 있는 데이터에 액세스합니다.

손쉬운 데이터 웨어하우스 확장

다중 데이터 저장소에 걸친 분석을 통합하고 확장하여, 대규모로 혁신과 최적화를 추진합니다.

시작부터 엔터프라이즈급 지원

IBM 데이터 레이크의 확장성, 보안, 복원력, 유연성을 활용하여, 세계적으로 가장 미션 크리티컬한 환경을 운영하는 데 도움을 드립니다.

조달 배포 간소화

지원, IBM 에코시스템, 오픈 소스 툴을 비롯한 IBM 원스톱 서비스를 활용합니다.

세계적인 수준의 데이터 및 AI 혁신・경험

성공적인 배포 노하우와 깊이 있는 경험을 보유한 IBM의 업종별 전문가와 협력합니다.

IBM 데이터 레이크 접근 방식 IBM은 다음과 같은 원칙을 바탕으로 데이터 레이크 솔루션에 클라우드 기반 개방형 접근 방식을 채택합니다. 임베디드 거버넌스

어디에서나 자동화된 개인정보 보호와 보안을 통해 신뢰할 수 있고 안전하고 관리 가능한 정형 및 비정형 미가공 데이터를 보관하는 데이터 레이크 거버넌스를 활용합니다.

통합 자동화

ETL, 데이터 복제, 데이터 가상화와 같은 데이터 통합 도구를 사용해, 서로 다른 소스의 데이터를 가치 있는 데이터 세트로 결합합니다.

가상화

IBM Watson® Query의 데이터 가상화를 통해, 데이터 중복이나 이동 없이 데이터 레이크에서 직접 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

데이터 패브릭 비전을 실행한 ING Bank

ING의 중앙 집중식 관리형 데이터 레이크는 조직의 니즈와 규제 요건을 충분히 충족하는 듯했지만, 수석 AI 설계자는 이러한 비즈니스 크리티컬 환경에서 보다 나은 탁월함을 실현하고자 하였습니다. 수작업의 양, 분야별 전문가의 수, 관련 유지보수 비용이 더 많은 데이터를 데이터 레이크로 가져오는 데 걸림돌로 작용했기 때문입니다.

ING가 데이터 거버넌스를 개선한 방법 알아보기
시너지 효과를 발휘하는 Cloudera와 IBM

Cloudera와 IBM이 협력하여, 기업이 분석 및 AI용 데이터 레이크를 구축하는 데 도움을 드립니다. 이제 온프레미스 또는 클라우드 어디에서나 비즈니스 전반의 원시 데이터를 수집/저장/관리/보호할 수 있습니다. Cloudera Data Platform은 IBM의 원스톱 서비스를 통해 이용할 수 있으며, 라이선스, 조달, 지원, 배포를 간소화하도록 지원합니다.

Cloudera Data Platform Private Cloud with IBM 확인 솔루션 개요 다운로드 (631 KB)
더 많은 데이터 연결

데이터 레이크를 데이터 관리 전략에 통합하여 더 많은 데이터 유형과 소스에서 새로운 인사이트를 생성합니다.

데이터 레이크에 관한 오해

"Hadoop이 유일한 데이터 레이크"와 같이 데이터 레이크에 관한 5가지 오해를 탐구하여 연구를 가속화합니다.

AI 여정을 위한 스토리지

IBM Storage의 신제품으로 AI에 최적화된 고성능 분석 솔루션을 구축합니다.

시작하기

IBM 전문가와 무료 1:1 상담을 예약하고, 데이터 레이크 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.

더 알아보기 데이터 레이크란? 빅데이터 분석이란 무엇일까요? Hadoop이란? Apache Spark란? 데이터 마트란? 관계형 데이터베이스란? ETL이란? 데이터 관리란? 데이터 패브릭이란?