데이터 인텔리전스
데이터 인텔리전스란?
데이터 인텔리전스는 엔터프라이즈급 조직에서 제품 및/또는 서비스 개선을 목적으로 수집, 저장 및 사용하는 정보를 더 잘 이해하기 위해 사용하는 툴 및 방식을 의미합니다. 저장된 데이터에 AI와 기계 학습을 적용하면 데이터 인텔리전스를 얻을 수 있습니다.
데이터 인텔리전스와 데이터 분석
두 가지를 혼용하는 사람도 있지만 데이터 인텔리전스와 데이터 분석에는 확실한 차이가 있습니다. 둘 다 비즈니스 개선을 위한 데이터의 수집을 의미하지만 데이터 인텔리전스는 과거에 일어난 일과 그 이유를 판단하기 위해 개별 데이터 조각을 수집하고 AI를 사용하는 것을 의미하고, 데이터 분석은 미래에 일어날 만한 일을 실행 가능한 방식으로 예측하기 위해 이러한 정보를 사용하는 것을 의미합니다.
비즈니스의 가치와 데이터 인텔리전스
10년 전 가장 강력한 기업은 비즈니스 인사이트로 귀결되는 고객 데이터를 수집한 기업이었습니다. 하지만 기업 가치에 대한 새로운 정의는 조직 전반의 데이터 활용 능력, 문화적 모델로서의 데이터 거버넌스, 메타 데이터 중심 인사이트를 민주화된 방식으로 활용하기 위한 데이터 레이크의 이해로 변화하고 있습니다.
데이터 인텔리전스의 작동 방식
비즈니스 인텔리전스는 이해할 수 있고 실행 가능한 컨텍스트 방식으로 정보를 정리하고 제시하는 절차이며, 데이터 인텔리전스는 데이터 자체의 분석에 더 집중합니다. 인텔리전스 전문가는 의사 결정 개선을 위한 저장된 데이터의 이해, 대체 설명 확인, 문제 해결, 동향 식별 등을 주로 다룹니다.
조직은 인공 지능 및 기계 학습 툴을 사용하여 엄청난 양의 데이터를 분석합니다. 수동으로 할 경우 시간과 비용이 많이 필요할 것입니다. 또한 AI 및 기계 학습은 대규모 데이터 세트의 스크러빙 또는 상세한 검색이 번거롭지 않도록 데이터를 저장하고 정리하는 데 도움이 됩니다.
데이터는 다양한 소스에서 수집되며, 기업은 효과적인 비즈니스 결정에 도움이 되도록 수집한 데이터를 처리하고 통합하길 원합니다. 이와 같이 높은 데이터 볼륨을 처리하기 위해 기업은 개별 소스의 콘텐츠를 처리한 다음 광범위한 사용자를 위해 정리하는 절차를 자동화함으로써 이용 가능한 데이터의 통합된 계층을 구축하는 데이터 패브릭을 사용합니다. 데이터 패브릭은 여러 가닥의 실을 엮어 하나의 원단 조각을 만드는 직조 방식과 비슷합니다.
데이터 인텔리전스와 데이터 패브릭
데이터 패브릭이 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 모든 데이터에 대한 포괄적인 보기, 위치나 종류 상관없음
- 실시간 통합 대시보드, 고급 분석, 실행 가능 인사이트로 여러 소스의 데이터를 처리, 오케스트레이션, 전환 가능
- 모든 사용자를 위한 데이터의 민주화와 동시에 액세스 제어 및 암호화를 정의하는 전사적 정책으로 컴플라이언스 및 데이터 보호 유지
데이터 패브릭은 다양한 데이터 종류를 논리적인 데이터 저장소로 통합합니다. 그런 다음 데이터를 삭제하고, 데이터 레이크, 웨어하우스, 멀티 클라우드, 엣지, 온프레미스 데이터 센터에 있는 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. 데이터를 중앙에 저장하면 보안, 고가용성, 데이터 보호, 멀티 테넌시 등에 대한 글로벌 정책을 한 번 생성한 다음 전 세계에 분산된 수천 개의 클러스터에 적용할 수 있습니다. 따라서 애플리케이션과 지역마다 각 기능에 대한 정책을 액세스하고 설정할 필요가 없습니다.
HPE와 데이터 인텔리전스
HPE는 스토리지부터 네트워크, 서버, 하이퍼바이저에 이르기까지 데이터 인텔리전스 서비스에서 혁신을 주도하며 조직이 데이터 중심 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필요한 전문 기술과 비용 절감 효과를 지원해왔습니다. 수십 년에 걸친 오피니언 리더십과 시장에 대한 깊이 있는 지식을 AI/ML 기반 지능형 인프라 설계와 전략에 적용하여 고객의 데이터 고도화 이니셔티브를 지원합니다.
데이터 인텔리전스를 대폭 업데이트 및 업그레이드 하는 방법은? 디지털 비전과 현실 사이의 격차를 줄이길 원하는 기업은 HPE Pointnext Services를 통해 디지털 트랜스포메이션을 가속할 수 있습니다. 전략적인 도움과 운영 지원, 중요한 교육 등을 제공하는 HPE Pointnext는 IT 및 클라우드 운영을 자동화, 최적화, 확장하고 속도와 민첩성을 높여 고도화하길 원하는 모든 조직에 도움이 됩니다.
HPE Ezmeral Data Fabric은 데이터 관리 아키텍처 및 워크플로 절차를 간소화합니다. 또한 자동화된 정책을 사용하여 원시 데이터 마스킹 및 처리, 공유, 저장 등 데이터의 전체 라이프 사이클을 애플리케이션 수정 없이 관리합니다. IT 팀에서는 단일 시스템의 원활한 스케일업 및 스케일다운으로 스토리지 용량을 사전에 정의하고 용량에 도달했을 때 수동으로 간섭할 필요가 없어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
간소화 및 고도화된 비즈니스의 경우 인프라 관리 절차가 까다로울 수 있습니다. HPE InfoSight는 클라우드 기반 기계 학습의 힘을 이용하여 서버, 스토리지, 가상화된 리소스까지 아우르는 인프라 전반에 대한 글로벌 인텔리전스와 인사이트를 강화합니다. 이 플랫폼은 인프라 스택에 걸쳐 문제를 예측, 예방하고 애플리케이션 성능과 리소스 계획을 최적화하는 결정을 내려 IT 운영을 대폭 간소화해 줍니다.