오늘날 전 세계 모든 기업은 놀라운 속도로 데이터를 생성하고 있습니다. 데이터는 곳곳에서 쌓이고 있습니다:
- 서버 로그 파일
- 클릭스트림 데이터
- 소셜 미디어 상호작용
- 사물인터넷 기기
데이터를 저장하는 것 보다는 실행 가능한 추세선을 도출하고 유용한 시간 프레임 내에서 보고하는 것이 과제입니다. 이를 위해서는 모든 것을 통합하고 일관된 풀에 보관해야 하며, 이는 고급 처리 도구로 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. 이런 종류의 플랫폼을 스스로 구축하려면 긴 시간과 비용이 듭니다.
Azure와 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 데이터 레이크를 저장하고 운영하며 데이터 분석을 다음 단계로 끌어올리는 방법을 알려드리겠습니다.
데이터 레이크는 유연성과 성능으로 인해 데이터 웨어하우징을 대체하고 있습니다.
리서치 회사 애버딘에 따르면, 데이터 레이크로 이전한 조직은 유기적 매출 성장에서 유사 업체보다 9% 더 높은 성과를 냈습니다. 그 힘은 다양한 출처에서 나옵니다.
모든 기업 데이터 활용
클라우드의 데이터 레이크를 사용하면 모든 위치와 소스의 모든 기업 데이터를 쉽고 안전하게 입력할 수 있습니다. 이전에는 관련 없었던 정보를 연관시킴으로써 그 어느 때보다 더 빠르고 정확하게 통찰력을 개발할 수 있습니다.
머신 러닝에 피드 제공
저렴하고 확장 가능한 클라우드 스토리지를 클라우드 처리와 결합하면 머신 러닝 알고리즘이 모든 데이터를 종합적으로 분석하는 데 필요한 동력을 얻을 수 있습니다. 즉각적인 확장성을 통해 어떤 AI 프로세스도 가장 복잡한 정보를 처리할 때 허기를 느끼지 않을 것입니다.
미래 분석을 위한 원시 데이터 보존
클라우드 기반 데이터 레이크에 데이터를 기본적으로 저장하면 다양하고 더욱 강력한 도구를 사용하여 향후 분석할 수 있도록 해당 정보의 원시 형식을 보존할 수 있으며, 다양한 법적 및 규제 의무를 준수할 수도 있습니다.
비용 절감
클라우드 서비스 제공업체가 운영하는 스케일링, 컴퓨팅 파워 및 스토리지는 회사에서 내부적으로 만드는 것보다 훨씬 저렴합니다. 저렴한 비용은 선순환을 만들어 점점 더 복잡한 분석을 위해 점점 더 많은 원시 데이터를 저장할 수 있게 됩니다.
고가용성 및 재해 복구
클라우드의 본질은 글로벌 중복성입니다. 실시간 전 세계 액세스를 제공하는 회사가 운영하는 클러스터를 사용하면 데이터가 손실되거나 사용자가 액세스할 수 없게 될 걱정을 할 필요가 없습니다.
오늘날 많은 클라우드 서비스 제공업체가 데이터 레이크 서비스를 제공하고 있지만, 당사는 AWS와 Microsoft Azure 두 가지 서비스를 추천합니다.
