엔터프라이즈 분석

엔터프라이즈 분석이란?

엔터프라이즈 데이터의 가치 실현

오늘날 기업은 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있으며 대부분은 이러한 데이터가 자사 사업에 상당한 가치가 있다는 사실을 알고 있습니다. 하지만 데이터 자체만으로는 충분하지 않습니다. 다양한 분석 기술을 통해 데이터를 처리해야 이를 바탕으로 더 나은 운영 및 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정은 기업의 경쟁력 강화, 운영 간소화, 생산성 향상, 수익성 증대에 도움이 될 수 있습니다.

적절한 시기에 적절한 사람에게 적절한 정보 제공

기업 내에서 충분한 데이터를 확보하는 것은 더 이상 어려운 일이 아닙니다. 비즈니스 프로세스, 고객 서비스 상호 작용, 센서 등에서 매일 데이터를 수집하고 있습니다. 오늘날에는 분석에서 어떤 데이터가 중요한지를 아는 것이 중요한 고려 사항입니다. 엔터프라이즈 분석 프로그램의 효과를 극대화하려면 의사 결정을 위해 필요한 사람들에게 적절한 데이터를, 그것도 꼭 올바른 데이터만 제공할 수 있어야 합니다. 또한 데이터는 시기적절하게 제공되어야 합니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서는 상황이 빠르게 변하기 때문에 오래된 정보는 도움이 되기보다 오히려 해가 될 수 있습니다.

엔터프라이즈 분석 방식을 도입하는 조직은 운영 효율성 향상, 수익성 증대, 의사 결정 속도 개선, 신규 사업 기회 식별 능력 강화 등의 이점을 얻을 수 있습니다. 분석을 통해 얻을 수 있는 비즈니스 프로세스, 자본 배치, 인력 산출에 대한 가시성은 기업이 현재 운영에 대한 실시간 인사이트를 얻어 향후 발생할 수 있는 중단과 관계없이 복원력을 높이는 데 도움이 됩니다.

또한 분석은 조직이 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 상호 작용, 온라인 피드백, 공개된 경쟁사 정보 등에서 얻은 데이터는 기업이 새로운 시장 동향을 예측하여 이에 대응하고 고객 경험을 최적화하며 고객의 요구 사항과 선호도를 이해하고 고객 유지율을 높이며 판매를 촉진하고 수익성을 개선할 수 있는 패턴을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

엔터프라이즈 분석을 통해 조직의 인력에 대한 귀중한 인사이트도 얻을 수도 있습니다. 직원을 유치하고 유지하는 데 도움이 되는 HR(인적 자원) 데이터를 마이닝하는 것부터 근로자 효율성을 높일 수 있는 기회를 파악하기 위한 프로세스와 시스템 분석까지 엔터프라이즈 분석을 통해 조직은 인력과 관련된 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

대부분의 엔터프라이즈 분석 플랫폼은 실시간 보고 기능을 제공하므로 기업 리더는 조직 전반의 현재 운영 상태에 대한 최신 정보를 확인할 수 있습니다. 따라서 민첩성이 높아지고 조직 전체의 다양한 부서 및 LOB(사업부)에서 가시성이 향상됩니다.

새로운 기술을 통해 더 많은 소스에서 정보를 수집할 수 있게 되면서 일부 기업들은 실제로 데이터를 활용할 방법에 대한 전략을 수립하지 않고 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 저장하는 데만 집중하고 있습니다. 특히 비정형 데이터와 반정형 데이터의 증가와 조직 내에서 생성되는 데이터의 양과 속도로 인해 분석이 어려워지고 있습니다.

견고한 데이터 관리 전략을 갖추고 있더라도 데이터 과학자와 분석 플랫폼이 필요한 모든 정보에 연결되지 못할 수도 있습니다. 데이터 분석가가 데이터를 분석하는 것보다 데이터를 관리하는 데 더 많은 시간을 할애해야 하는 경우도 있습니다. 그리고 엣지에서 더 많은 데이터가 생성되고 클라우드에 저장됨에 따라 데이터 사일로가 생겨 시스템과 분석가 모두가 중요한 정보에 액세스하는 데 방해가 될 수 있습니다.

중요한 정보가 담긴 기존 비즈니스 시스템 역시 엔터프라이즈 분석에서 해결해야 할 과제입니다. 이러한 시스템의 데이터는 특히 조직이 모놀리식 애플리케이션과 상호 작용하도록 설계된 맞춤형 솔루션을 개발한 경우 독점적인 형식과 구조로 저장될 수 있습니다. 기업이 새로운 클라우드 네이티브 시스템 및 아키텍처로 전환하는 경우 기존 시스템과 호환되지 않으면 조직에서 과거 데이터를 활용하기 어려워 사각지대가 생길 수 있습니다.

엔터프라이즈 분석 플랫폼은 설명, 예측, 처방의 세 가지 분석 유형을 지원하는 툴과 솔루션을 제공합니다. 설명 분석에서는 KPI(주요 성능 지표)를 추적하여 현재 비즈니스 상태를 파악합니다. 예측 분석은 데이터의 동향을 살펴보고 잠재적인 미래 결과를 예상합니다. 그리고 처방 분석은 과거 성과를 검토하여 향후 유사한 상황이 발생할 경우 취해야 할 조치를 권고합니다.

BI(비즈니스 인텔리전스) 툴과 마찬가지로 엔터프라이즈 분석 플랫폼은 데이터를 수집하고 분석합니다. 그러나 엔터프라이즈 분석 플랫폼은 더욱 심층적이고 광범위한 인사이트를 제공하여 조직이 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 소스의 데이터를 통합 대시보드 뷰로 결합하여 조직 전체의 KPI를 보여줍니다. 이러한 대시보드는 광범위한 사용자가 접근하기 쉽도록 직관적이고 특정 지표에 대한 추가 정보를 자세히 살펴볼 수 있는 기능을 제공해야 합니다. 또한 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 수의 관리를 위해 쉽게 확장할 수 있어야 합니다.

엔터프라이즈 분석 플랫폼은 오픈 소스 이거나 독점 방식입니다. 가장 초기의 분석 플랫폼 중 하나인 SAS는 독점 프로그램으로 시작했지만 이제는 클라우드 네이티브 배포에서 실행 가능한 버전을 제공합니다. 엔터프라이즈 분석 플랫폼의 다른 예로는 Splunk, Hadoop, SAP HANA®, Cloudera, Domo, Apache Spark, TensorFlow 등이 있습니다.

분석과 AI를 사용한 데이터 파이프라인으로 큰 문제들을 결단력 있게 해결할 수 있습니다. HPE는 고객이 데이터에서 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 서비스, 첨단 기술 솔루션, 종량제 결제 모델을 제공합니다.

HPE Apollo 4200 Gen10 Plus System은 디지털 트랜스포메이션 및 데이터 인프라 현대화에서 비롯된 데이터의 비즈니스 가치를 활용할 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 이 2U 초고집적 시스템은 심층적인 데이터 레이크 및 아카이브, 높은 처리량이 필요한 분석, 데이터 중심 HCI 및 캐시 집약적 워크로드를 위해 설계되었습니다.

HPE 고성능 컴퓨팅(HPC) 스토리지 솔루션은 확장 가능하고 간편하게 구축할 수 있는 기술을 기반으로 고속 데이터 액세스를 제공합니다. 클라우드 기술, 운영 방법, 비즈니스 모델, 고성능 데이터 분석, 인공 지능, 딥 러닝은 HPC에 뛰어난 민첩성, 단순성, 경제성을 제공합니다. 이러한 솔루션은 혁신을 지원하는 특수 목적의 스토리지와 소프트웨어로 온프레미스 또는 클라우드에서 스케일업 또는 스케일아웃이 가능합니다.

HPE Ezmeral ML Ops는 ML 라이프사이클의 모든 단계에서 기계 학습 워크플로를 운영할 수 있는 사전 패키지 툴을 제공하여 DevOps와 같은 속도와 민첩성을 선사합니다. 이 솔루션은 클라우드와 같은 경험을 제공하는 오픈 소스 플랫폼을 갖춘 엔드 투 엔드 데이터 과학 솔루션으로, 엄선된 툴 모음과 결합됩니다. 또한 온프레미스, 다중 퍼블릭 클라우드 또는 하이브리드 모델에서 실행하고 동적인 비즈니스 요건에 대응할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다.

데이터 분석을 위해 SAP HANA® 환경을 사용하는 기업은 HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼을 사용하여 SAP 환경을 온프레미스에 유지하면서 클라우드 기능을 활용할 수 있습니다. 종량제 결제 모델을 기반으로 미션 크리티컬 워크로드를 현재 가장 크고 빠른 베어 메탈 어플라이언스에서 실행함으로써 우수한 성능과 민첩성을 확보할 수 있습니다.