사업 분야
빅스데이터는 데이터 컨설팅부터 플랫폼 구축, 운영, 솔루션 공급, 교육까지 엔드투엔드(End-to-End) 서비스를 제공합니다.
기업이 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 내릴 수 있도록 맞춤형 솔루션과 전문 컨설팅을 제공합니다.
데이터 플랫폼 구축 서비스
기업이 데이터를 최대한 효과적으로 활용할 수 있도록, 빅스데이터가 최적의 컨설팅 서비스를 제공합니다.
데이터 축적과 통합을 기반으로 기업의 데이터 환경을 체계적으로 구축하여, 전사적 관점에서 최적의 데이터 환경을 제공합니다.
데이터 플랫폼 구축 서비스
" 기업의 정보 자산을 체계적으로 축적 및 통합하여, 전사적 관점에서 최적의 데이터 환경을 제공합니다. "
데이터 웨어하우스(DW) 구축 서비스는 DW 구축부터 BI까지 전문적인 DW 아키텍처 설계 및 구현 서비스를 제공하며,
데이터 관리 및 분석 프로세스를 최적화하고, 경영진과 실무진이 신뢰할 수 있는 정보 환경을 조성합니다.
기업은 고품질 데이터를 통합적으로 관리하고, 운영 시스템(OLTP)과 분석 시스템(OLAP)을 분리하여 시스템 성능을 최적화할 수 있습니다.
또한, 데이터 거버넌스를 강화하여 일관된 데이터 품질을 유지하고,
데이터 기반의 의사결정을 지원하여 기업 경쟁력을 극대화할 수 있도록 돕습니다.
왜 데이터 플랫폼 구축이 필요할까요?
비효율적인 데이터 저장과 낮은 분석 속도는 기업의 의사결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
빅스데이터의 DW 구축 서비스를 통해 기업의 데이터 활용 역량을 극대화하고, 최적의 데이터 환경을 조성하세요!
데이터가 여러 시스템에 분산되어 있어
통합 분석이 어렵습니다.
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데이터 통합 및
최적화된 아키텍처 설계
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- 여러 시스템에 분산된 데이터를 하나의 통합된 DW 환경으로 구축하여 신뢰성 높은 데이터 관리 가능
- 데이터 모델링 및 ETL 프로세스 최적화를 통한
데이터 흐름의 체계적 관리
보고서 생성 및 데이터 분석에
많은 시간이 소요됩니다.
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고속 데이터 처리 및
분석 환경 제공
-
- OLAP 기반으로 신속한 데이터 분석과 리포트
생성 가능
데이터 거버넌스 체계가 없어
데이터 관리를 신뢰할 수 없습니다.
⁉
데이터 거버넌스 체계 수립 및
시스템 강화
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- 데이터 품질 관리 체계를 구축하여 일관된 데이터
거버넌스 환경 조성
데이터웨어하우스, 데이터레이크를 클라우드 서비스에 배포할지 온프레미스에 배포할지에 대해서 많은 IT담당자들은 고민을 합니다.
기본적으로 두 가지 방식 모두 장단점이 있지만 어느 한 방식이 좋다 나쁘다 할 수는 없습니다.
기업은 자사의 비즈니스 특성에 따른 요구사항과 목적, 그리고 중요한 비용을 고려하여 선택하시면 됩니다.
※ 온프레미스와 클라우드의 장단점
구분
온프레미스
클라우드
비용측면
초기 비용
기업의 필요에 맞는 인프라 구축 가능.
단, 높은 초기 비용 발생으로 에산이 제한된 기업에는 부담이 될 수 있음.
서버나 네트워크 장비를 구매하지 않아도 되어 초기 비용은 대체적으로 저렴함
장기 비용
고정된 자산을 장기적으로 사용하기 때문에 비용 효율성이 높아질 수 있음.
지속적인 데이터 저장공간과 사용량 확대로 비용이 증가함.
장기 운영 시 초기 구축 비용보다 높아 질 수 있음.
운영측면
인터넷 환경
인터넷 없이 자사 네트워크만으로 운영 가능
인터넷 연결이 안되는 경우 사용 불가
유연성과 확장성
자원 확장시 추가 하드웨어를 구매해야 하며, 시간과 비용이 소요됨
서비스에 대한 자원을 쉽게 확장하거나 축소 가능
업무 성수기에 빠른 확장, 업무 비수기에 빠른 축소를 통해 비용을 조정할 수 있음.
데이터
데이터 보안 및 규제
기업이 데이터를 직접 관리할 수 있어 보안과 규정에 맞게 대응 가능
민감 데이터에 대한 통제 수월
데이터의 외부 저장문제로 보안 문제 발생 우려
규제에 따른 데이터 저장 지역 이슈 발생
유지관리
유지관리
정기적인 하드웨어 교체, 소프트웨어 업데이터, 보안패치등의 작업을 자체적으로 수행.
노후된 인프라의 경우 EOS나 부품 수급의 어려움이 발생 할 수 있음.
클라우드 운영사에서 유지관리 업무 수행
관리역량
IT 인프라 관리에 필요한 인력과 역량이 충분해야 하고, 유지관리에 집중하는 구조.
클라우드 운영사에서 인프라 관리를 함으로써,
기업의 IT 담당자는 IT 고도화, 경쟁력 강화등의 업무에 집중할 수 있음.
최신 기술 적용
최신 기술에 따른 추가적인 하드웨어나 소프트웨어 구매가 필요함
최신 기술(인공지능, 빅데이터 분석, 머신러닝 등)을 손쉽게 제공
빅스데이터는 기업 담당자와 심층 인터뷰를 통해 적정한 방식을 제공합니다.
빅스데이터는
온프레미스 환경에서의 데이터플랫폼 구축과 함께
클라우드 데이터 플랫폼 서비스인 Snowflake도 제공합니다.
데이터웨어하우스는 통합 분석을 위한 ADW와 실시간 분석을 위한 RDW로 구분할 수 있습니다.
RDW는 원천시스템으로부터 실시간으로 데이터를 연계한 실시간 데이터 통합을 통해 (준)실시간 분석 업무를 지원합니다.
이때 다양한 데이터 오류가 발생할 수 있습니다.
예측 가능한 오류와 해결 방안을 다음과 같습니다.
1. 여러 데이터 소스에서 데이터를 수집할 때 데이터 도착 시점에 대한 데이터 동기화 오류
2. 네트워크 지연이나 시스템별 서버 성능과 연계한 수집 속도의 문제
수집된 데이터에 대해서 실시간 분석을 하기 위해서는 데이터의 품질과 정합성을 검증해야 하며 이는 분석 성능에 영향을 주기도 합니다.
1. 데이터 검증
2.데이터 전처리
그 외 실시간 데이터 통합 시에도 민감정보에 대한 데이터 보안과 접근 제어등을 고려합니다.
데이터 수집은 데이터 분석, 기계 학습, AI를 활용하여 통찰력을 얻고 최적화된 의사 결정을 하는 모든 비즈니스의 첫 단계이자 매우 중요한 단계입니다.
고객사의 데이터 수집 방법을 결정하기 위해서는
데이터 원천 시스템과 데이터 특성, 비즈니스 목적과 함께 수집 단계에서의 기술적 이슈등을 고려해야 합니다.
[수집 방법 결정 기준]
빅스데이터는 다양한 수행 사례와 전문 인력의 데이터 수집 및 분석에 대한 경험과 지식을 토대로
최고의 데이터 수집 방법을 제시하여 고객사의 비즈니스 목표 달성에 기여합니다