이문서는인포매티카의기업대외비, 독점및상거래상의기밀정보를포함하며인포매티카의사전서면동의없이복사, 배포, 중복또는어떤방식으로도복제될수없습니다. 본문서정보의정확성과완전성을기하기위한노력을다했음에도불구하고일부오식또는기술적부정확성이있을수있습니다. 인포매티카는본문서에포함된정보의사용으

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덕환 서문
5 years ago
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1 W H I T백서 E P A P E R 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼

2 이문서는인포매티카의기업대외비, 독점및상거래상의기밀정보를포함하며인포매티카의사전서면동의없이복사, 배포, 중복또는어떤방식으로도복제될수없습니다. 본문서정보의정확성과완전성을기하기위한노력을다했음에도불구하고일부오식또는기술적부정확성이있을수있습니다. 인포매티카는본문서에포함된정보의사용으로발생하는어떤종류의손해에대해서도책임을지지않습니다. 본문서에포함된정보는예고없이변경될수있습니다. 인포매티카소프트웨어제품의릴리즈또는업그레이드에해당자료에서나오는제품특성통합및해당릴리즈또는업그레이드시기는인포매티카의재량으로결정됩니다. 다음미국특허권중하나이상에의해보호됩니다 : 6,032,158; 5,794,246; 6,014,670; 6,339,775; 6,044,374; 6,208,990; 6,208,990; 6,850,947; 6,895,471; 또는출원중인다음미국특허권 : 09/644,280; 10/966,046; 10/727,700. 이버전은 2011 년 5 월에제작되었습니다.

3 백서 목차 총괄요약 빅데이터메가트렌드 빅데이터의 " 파괴적힘 " 빅데이터정의 빅 (Big) 을구분짓는범위는? 기업의빅데이터 빅데이터의비즈니스기회확보 기존데이터인프라의장애극복 Informatica 9.1: 빅데이터를위한구축 빅데이터통합 빅데이터통합활용 신뢰할수있는검증된데이터 신뢰할수있는검증된데이터활용 셀프서비스 프로젝트관리자를위한애플리케이션인지 Accelerator 셀프서비스를통한현업사용자권한강화 적응형데이터서비스로데이터액세스가상화 사용자사용사례 : 빅데이터활용 대형백화점의고객중심전략 운송모바일인텔리전스개척자의프로세스개선 결론 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 1

4 총괄요약 멀티페타바이트데이터웨어하우스에서소셜미디어데이터, 클라우드기반애플리케이션에서센서및모바일장치, 전자상거래처리에서지리공간정보에이르기까지빅데이터시대가도래했습니다. 빅데이터가기업의최고자산이될지가장무거운짐이될지는데이터양, 복잡성, 다양성및처리속도에있어방대한증가를다루기위해가까운미래에사용할전략과솔루션에따라결정될것입니다. Informatica 9.1 은조직이빅데이터를큰기회로전환할수있도록도와주기위해특별히설계되었습니다. 최근릴리즈된인포매티카플랫폼을사용하면기업에서는빠르게늘어나는트랜잭션데이터를거대한양의새상호작용데이터와통합하여다른솔루션을통해얻을수없었던통찰력과전략적이점을얻을수있습니다. 이백서는빅데이터가제시하는과제및기회에대해알아보고, 인포매티카를사용해빅데이터를비즈니스이익으로연결한조직의활용사례를개략적으로소개하며, 데이터중심기업에게큰힘이되어줄 Informatica 9.1 의놀라운빅데이터처리능력에대해자세히설명합니다. 여기서다룰네가지핵심주제는다음과같습니다. 빅데이터통합 신뢰할수있는검증된데이터 셀프서비스 적응형데이터서비스 빅데이터메가트렌드 불과얼마전까지만해도 1TB( 테라바이트 ) 데이터웨어하우스가엄청나게느껴졌을것입니다. 이제 1 테라바이트스토리지장치는가까운매장에서 100 달러미만에구입할수있으며많은데이터웨어하우스가페타바이트용량을넘어선지오래입니다. 페타바이트에대해잠시언급하자면, 1 제타바이트가몇페타바이트인지알고계십니까? 최근까지만해도제타바이트라는용어는이론적으로만사용되었습니다. 이제전문가들은세상의데이터가 ZB, 즉 100 만페타바이트경계를넘을것이라고예상합니다. 이제우리는빅데이터시대에살고있음이분명합니다. 앞으로몇년동안기업에서생성하고소비하고저장하고액세스할수있는데이터양이기하급수적으로늘어날것입니다. 일부에서는산업, 정부및소비자부문에서정보가수행하는역할의변화를역사적사건으로빗대어빅데이터를 " 데이터의산업혁명 " 으로부릅니다. 그러나데이터양의증가는빅데이터위상의반정도에지나지않습니다. 빅데이터는데이터의다양성, 복잡성및처리속도의대규모증가도초래했습니다. 이미많은조직에서는수십개의형식, 수백개의소스및글로벌규모의실시간스트리밍데이터등빅데이터의집요한공격에시달리고있습니다. 일부에서는빅데이터가이전에있었던모든것을작아보이게만들것이라믿고있습니다. 리서치기업인 IDC 는빅데이터현상을 " 그끝을상상하기에는아직이르다 " 1 라고한마디로정리합니다. 2 1 IDC, The Digital Universe Decade Are You Ready? 2010 년 5 월.

백서 빅데이터의 " 파괴적힘 " 귀사에서는빅데이터증가를처리하고빅데이터를큰기회로전환하기위한전략과솔루션을개발중입니까? 의사결정과정을개선하고공격적으로성장을추구하기위해빅데이터통합및분석을준비중이십니까? 정보를운영흐름에주입하여비즈니스프로세스를간소화하고계십니까? 적합한플랫폼과프로세스로빅데이터의비즈니스잠재력을깨워데이터중심기업에힘을실어줄수있습니다.

5 백서 빅데이터의 " 파괴적힘 " 귀사에서는빅데이터증가를처리하고빅데이터를큰기회로전환하기위한전략과솔루션을개발중입니까? 의사결정과정을개선하고공격적으로성장을추구하기위해빅데이터통합및분석을준비중이십니까? 정보를운영흐름에주입하여비즈니스프로세스를간소화하고계십니까? 적합한플랫폼과프로세스로빅데이터의비즈니스잠재력을깨워데이터중심기업에힘을실어줄수있습니다. 빅데이터의우세한이점을잘활용하는기업일수록고객관리, 영업성과, 운영효율성및비즈니스민첩성같은부문에서경쟁력을확보할수있습니다. 오늘날빅데이터전체를유연하게액세스하고처리할수있는능력을가진조직은아직없습니다. IT 부서에서는경영진, 관리직, 현장직원, 고객또는파트너까지정보전달에대한기대가늘어나는것이부담스러울수있습니다. 빅데이터를활용하여주요통찰력을얻고경쟁우위로전환하기위해요구되는유연하고확장가능한데이터와정보인프라가부족한것이현실입니다. 빅데이터의맹습을헤쳐나가지못한다는것은단순히기회의손실이라고하기에는너무나큰문제입니다. 이는실질적위험을초래합니다. 데이터양의증가는기회와위협을판단할수있는능력을흐리게합니다. 데이터가복잡하면규정준수시타협이필요한경우도있습니다. 다양한채널에서실시간으로발생하는데이터의끊임없는흐름은고객영업과서비스의질을떨어뜨릴수있습니다. 빅데이터정의 빅데이터란? 빅데이터란트랜잭션과상호작용데이터를모두포함해서적절한비용과시간그리고일반적으로사용되는기술을사용해파악, 관리및처리하기에는너무크고복잡한데이터를의미합니다. 사실상빅데이터는그림 1 에서보듯이세가지주요기술경향이융합된것입니다. " 빅데이터는파괴적인힘을가지고있는시급한과제로기존의합의된비즈니스모델에이미영향을주고있습니다. 이는현재추세의붕괴를나타내며, 공공부문, 현업부서및 IT 리더가무시할수없는커다란기회를의미합니다." Gartner 2 빅트랜잭션데이터 빅상호작용데이터 OLTP( 온라인트랜잭션처리 ) OLAP ( 온라인분석처리 ) 및 DW 어플라이언스 소셜미디어데이터 기타상호작용데이터 과학 빅데이터통합 장비 / 장치 빅데이터처리 그림 1. 빅데이터는빅트랜잭션데이터, 빅상호작용데이터및빅데이터처리로구성된세가지경향이융합된것입니다. 2 Gartner, CEO Advisory: Big Data Equals Big Opportunity, 2011 년 3 월 31 일. 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 3

6 빅트랜잭션데이터 : 기존의관계형데이터는비정형및반정형정보를비롯해 ERP 애플리케이션에서데이터웨어하우스어플라이언스까지 OLTP ( 온라인트랜잭션처리 ) 및분석시스템에서지속적으로증가하고있습니다. 기업이더많은데이터와비즈니스프로세스를비공개및공개클라우드로이동함에따라관련동향은복잡해지고있습니다. 빅상호작용데이터 : 새롭게떠오르는이데이터는 Facebook, Twitter, LinkedIn 및기타소스같은소셜미디어데이터를가리킵니다. 여기에는 CDR( 통화세부내역 ), 장치및센서정보, GPS 및지리 / 지역매핑데이터, 대용량이미지파일, 웹텍스트및클릭스트림데이터, 과학정보, 이메일등이포함됩니다. 빅데이터처리 : 빅데이터의증가는하드웨어클러스터에서실행되는오픈소스인아파치하둡 (Apache Hadoop) 같은데이터집중처리를위해구축된프레임워크의등장에기여했습니다. 기업이해결해야하는과제는신속하고신뢰할수있으며비용효율적으로데이터를하둡 (Hadoop) 내부와외부로가져오는것입니다. 빅 (Big) 을구분짓는범위는? 빅데이터는크기가큰데이터라는것은분명하지만얼마나큰데이터를가리키는지에대해서는논의의여지가있습니다. IDC 에서는 " 디지털유니버스 " 가약 50% 의연간증가율을보일것으로예측하고있으며, IDC 추정치의 70% 이상이소비자에의해, 20% 이상이기업에의해발생한다고보고있습니다 년에서 2020 년사이에디지털유니버스는 35 ~ 44 제타바이트또는 3,500 만페타바이트까지증가할것이라고 IDC 는예상합니다. 3 캘리포니아샌디에고대학의컴퓨터과학자들이측정한바에의하면빅데이터는점점그크기가증가할것이라고합니다 년 4 월보고서에따르면캘리포니아샌디에고대학은세계의기업서버가 2008 년한해 9.57ZB 의데이터를처리했다고추정했습니다. 미국가정에서생성된 3.6ZB 의데이터는계산에넣지않은추정치입니다. 4 기업용정보에대한캘리포니아샌디에고대학의수치는 IDC 의기업과소비자데이터를모두포함시킨근사치의 10 배가넘습니다만, 두추정치모두엄청난수치임에는분명합니다. 캘리포티아샌디에고대학에따르면추정치를놓고볼때, 9.75ZB 의문고판책은지구에서해왕성을 20 번왕복할수있는수치라고합니다. 기업의빅데이터 개별기업에서는빅데이터의크기를구체적으로정의하지않지만일반적으로수십테라바이트에서수페타바이트사이입니다. 오라클사용자그룹의 531 명의멤버로구성된 Unisphere Research 의한조사에따르면기업데이터양은 10 개중 9 개기업에서급속히증가하고있으며, 16% 기업이매년 50% 이상의증가율을경험하고있다고합니다. 5 기업은이미성능면에서제어할수없는데이터증가의영향을감지하고있습니다. 예를들어, 인포매티카의지원을받아 Unisphere Research 가실시한한조사에서는응답자의 87% 가데이터양증가의원인을기업애플리케이션성능문제로보고있다고합니다. 6 3 IDC, The Digital Universe Decade Are You Ready? EMC 후원, 2010 년 5 월. 4 University of California at San Diego, How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information, 2011 년 4 월. 5 Unisphere Research, Keeping Up with Ever-Expanding Enterprise Data, 2010 년 10 월. 6 Unisphere Research, Information, Unplugged: 2009 OAUG ResearchLine Survey on Enterprise Application Information Lifecycle Management, 2010 년 4 월. 4

7 백서 빅데이터의비즈니스기회확보 귀사에서빅데이터로할수있는일은무엇입니까? 빅데이터로인한새로운기회를어떻게활용하시겠습니까? 그에따르는위기는어떻게대처하시겠습니까? 빅데이터관련문제에어떻게대처할지고군분투하고있는조직들이늘어가고있으며, 이들은더욱진보된 MPP(Massively Parallel Processing) 데이터베이스, 하둡분산파일시스템, MapReduce 알고리즘, 클라우드컴퓨팅및아카이브스토리지를구축하고있습니다. 이러한상황에서중요한것은데이터통합입니다. 현업부서사용자가모든데이터에액세스가능하게하며, 이를빅데이터인프라전반에걸쳐적용하는것이중요합니다. 데이터통합을통해조직은빅데이터의 " 스윗스팟 " 을맞추게되었을때기존트랜잭션데이터와새로운상호작용데이터를통합하여달성하기어려운통찰력과가치를이끌어낼수있습니다. 이를가장잘보여주는예는, 소셜미디어에서수집한고객의선호도 / 비선호도프로파일데이터를보강해타겟마케팅을개선하는전략입니다. 데이터통합없이는빅데이터는수많은빅데이터사일로에지나지않습니다. 빅데이터가화두가되고있는요즘, 사업성과에서데이터가맡은핵심적역할을인지하고있는 CIO, IM( 정보관리 ) VP, 엔터프라이즈설계자, 일선경영진및현업부서임원들이빅데이터를주목하고있습니다 년 Gartner 가 CEO 및고위경영진을대상으로한조사에따르면사실상 CEO 들은 " 데이터중심의사결정 " 을 " 비즈니스에최고의전략적가치를제공하는 " 기술기여도라고정의하고있습니다. 7 빅데이터는사실상모든산업과관련이있습니다. 소비자산업 : 소매업부터여행업및서비스업에이르기까지조직은페이스북게시물, 트위터트윗, 유튜브동영상, 블로그댓글그리고기타소셜미디어콘텐츠를파악하면소비자이해, 상품판매, 서비스제공, 브랜드이미지관리및입소문마케팅을좀더효과적으로할수있습니다. 금융서비스 : 은행, 보험사, 증권사및파생금융서비스회사들은고객확보및유지, 타겟교차판매유도뿐만아니라빅데이터에분석데이터를적용하여사기감지, 위험관리및규정준수를강화하기위해빅데이터통합및분석에시선을집중하고있습니다. 공공부문 : 미연방 NITRD(Networking and Information Technology Research and Development) 실무그룹은디지털미래설계보고서를발표했습니다. 이보고서는 " 모든연방정부기관은빅데이터전략이필요 " 하고, 이는과학, 의학, 상업, 국가보안및기타분야를지원할수있는것이어야하며, 주정부및지방정부기관의경우환경검토, 테러방지및유권자관계등다양한분야에서유사한수준의데이터양증가를겪고있다고밝혔습니다. 제조및공급망 : 대용량 RFID(Radio Frequency Identification) 데이터의실시간흐름을관리하면회사가물류, 재고및생산을최적화하고제조결함을신속하게파악할수있습니다. GPS 및매핑데이터는공급망을효율적으로간소화할수있습니다. 전자상거래 : 엄청난양의 B2B 및 B2C 클릭스트림, 텍스트, 이미지데이터를이용하여이를트랜잭션데이터 ( 예 : 고객프로파일 ) 와통합하면전자상거래의효율성과정확성을높이고다양한채널에서원활한고객경험을이끌어낼수있습니다. 의료 : 의료업계가의료기록의전자화및병원간의료연구데이터공유를채택함에따라많은양의데이터를생성하고정확한데이터관리의어려움에직면하고있습니다. 생명공학및제약업체는게놈연구및신약개발같은분야에서빅데이터에관심을보이고있습니다. 통신 : 끊임없는 CDR 스트림, 텍스트메시지, 모바일웹액세스는통신사수익성에위험을초래하는동시에네트워크최적화기회를제공합니다. 통신사들이빅데이터에관심을집중하는이유는소셜네트워크분석과영향력분포도를사용하여제품과서비스공급을급변하는고객의수요에맞추기위해서입니다. 7 Gartner, CEO Advisory: Big Data Equals Big Opportunity, 2011 년 3 월 31 일. 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 5

8 기존데이터인프라의장애극복 데이터관리를위한기존접근법은빅데이터에서얻은비즈니스통찰력의가치를현실화하기에는역부족입니다. 빅데이터의증가는많은기업들이정보관리업무에서겪고있는고통의악화를의미합니다. 현업부서 /IT 민첩성결여. IM( 정보관리 ) 조직은현업부서가데이터중심이니셔티브와의사결정을위해필요로하는솔루션을제공하기에는비용은높고속도는느리다는평가를받고있습니다. 비즈니스성과저하. IM 은데이터의적시성, 신뢰성및정확성에대한현업부서사용자의불만을처리해야하나전사데이터품질을확보하기위한표준이결여되어있습니다. IM 에대한지나친의존. 현업부서사용자는필요한정보에직접액세스하는데있어제한이있으므로, IM 의개입으로시간이소모되고주요비즈니스프로세스에지연을초래합니다. 고비용및복잡성. 기업은데이터증가및무계획적애플리케이션확장뿐만아니라시스템성능저하로인해치솟는비용으로어려움을겪고있으며, 빅데이터의공습에제대로대처하지못하고있습니다. 지연및 IT 리엔지니어링. 프로젝트와그룹전반에서데이터통합로직을거의재사용할수없기때문에요구사항이조금만바뀌어도높은비용의아키텍처재작업이필요합니다. 고객기회상실. 영업및서비스는고객에대한포괄적인시각이부족한경우, 수익창출을고객행동데이터및소셜미디어데이터를활용할수있는기회를잃어버립니다. 이러한문제중, 기존 CRM 시스템의제한을해결하고소셜미디어소스에서나온빅데이터를활용하여고객을확보및유지하고교차판매의효과를개선하는것이경영진의커다란관심사입니다. 조직은 CRM 2.0 으로전환하고있으며, 이전환의결과는다양하고많은데이터소스에서얻은완벽하고정확한고객뷰에의해근본적으로좌우됩니다. Gartner 의한보고서에서는다음과같이말합니다. Gartner 2011 CEO 및고위경영진설문조사에서 ' 더나은데이터 ' 와 ' 더나은고객이해 ' 가비즈니스리더의최고우선순위라고밝혀졌습니다. 비즈니스프로세스에필요한리소스를투자하는조직에한해, 빅데이터는이러한추세를파악하는데필요한관리조치와기술모두를제공할수있는잠재력을가지고있습니다. 8 8 Gartner, CEO Advisory: Big Data Equals Big Opportunity, 2011 년 3 월 31 일. 6

9 백서 Informatica 9.1: 빅데이터를위한구축 인포매티카플랫폼의최신릴리즈인 Informatica 9.1 은빅데이터가주는문제를큰기회로전환하기위해특별히개발되었습니다. 18 년간데이터통합리더십을구축해온 Informatica 9.1 은데이터중심의기업이다음네가지부문에서빅데이터의비즈니스잠재력을깨울수있도록설계되었습니다. 빅데이터통합으로빅데이터의비즈니스가치확보 신뢰할수있는검증된데이터로비즈니스통찰력및일관성을높여모든용도에맞는신뢰할수있는데이터제공 IT 에서통제를하지만셀프서비스로모든사용자가적절한정보를얻을수있도록권한강화 적응형데이터서비스로모든프로젝트의비즈니스요구사항에맞는적절한데이터제공 다음섹션에서는 Informatica 9.1 의기능및조직이이를사용하여빅데이터가주는기회를활용할수있는방법에대해간략히설명합니다. 빅데이터통합 Informatica 9.1 은빅데이터통합의세영역에서혁신과새로운기능을제공합니다. 빅트랜잭션데이터와의연결. Informatica 9.1 은 OLTP 에대한네이티브연결과 OLAP( 온라인분석처리 ) 데이터저장소를통한최대페타바이트규모의빅트랜잭션데이터에대한액세스를제공합니다. Informatica 9.1 에서제공하는새로운관계형 / 데이터웨어하우스어플라이언스패키지는이러한연결을빅데이터를위해구축된솔루션으로확장할수있습니다. 소스에관계없이대규모트랜잭션데이터의가용성과성능최대화 모든데이터베이스및처리유형을지원하는단일플랫폼을통해비용및연결관리위험절감 확장가능하고비용효율적인방식으로트랜잭션데이터를활용하여성장과효율성을위한새로운영역발굴 빅상호작용데이터와의연결. Informatica 9.1 에서사용가능한새로운소셜미디어커넥터를사용해 Facebook, Twitter, LinkedIn 및기타미디어의소셜미디어데이터같은새로운소스에액세스할수있습니다. 장치 / 센서, CDR, 대용량이미지파일또는생명공학, 제약, 의료업체를위한의료관련정보등해당산업에서부각되고있는여러종류의데이터값으로확장할수있습니다. 소셜미디어데이터에서얻은고객관계및영향에대한새로운통찰력확보 여러유형의빅상호작용데이터에액세스하고통합한후, 이를트랜잭션데이터와결합하여통찰력을다듬고새로운기회식별 새로운데이터집합을통합하고이를기업사용자가활용할수있도록하여시간, 비용및위험감소 "Pfizer의변화에서가장눈에띄고이해할수있는부분은빅데이터, 즉혁신을꾀하기위해필요한데이터양의폭발적증가입니다. 우리는여러영역에서나온데이터를보게됩니다. Pfizer는 10년이넘게인포매티카를사용해오고있으며 Informatica 9.1 기능을구현하여중요한작업을실행할수있을것이라기대하고있습니다." Krishan Kumar 디렉터비즈니스인텔리전스 / 데이터웨어하우징 Pfizer 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 7

10 빅데이터처리. Informatica 9.1 의새로운연결기능은 IT 리소스가소스에관계없이데이터를하둡에로드하고하둡에서데이터를추출하여모든대상으로보낼수있도록합니다. 또한이러한연결기능덕분에인포매티카의데이터품질, 데이터프로파일링및기타기술들을하둡내의데이터에적용할수있습니다. 이러한기능은기업에게하둡내부와외부에있는트랜잭션데이터와상호작용데이터를결합시킬수있는새로운가능성을열어줍니다. 완벽한소스 / 타겟데이터통합을통한빅데이터처리를위한하둡플랫폼구축 하둡빅데이터분석에서얻은통찰력을기존기업시스템에통합하여비즈니스프로세스와의사결정개선 페타바이트규모성능을활용하여사실상유형과소스에관계없이빅데이터처리 빅데이터처리 솔루션활성화 하둡을통한기업환경확대 하둡 - 웹처리, 텍스트마이닝, 사기 / 위험분석, 이미지처리 하둡 - 샌드박스 (sandbox), 스테이징, 아카이브 기타상호작용데이터클릭스트림, 과학, 게놈, 센서 - 장비 / 장치, 모바일, CDR ( 통화상세기록 ), 대형이미지, 텍스트 소셜미디어 - twitter, facebook 및 Linkedin 빅트랜잭션데이터와의준범용연결 소셜데이터를포함한빅상호작용데이터와의연결 하둡과의연결 대용량처리 - OLTP, OLAP 새로운유형의 DW 어플라이언스 빅트랜잭션데이터 정보관리환경 빅상호작용데이터 그림 2. 빅데이터통합은빅트랜잭션데이터, 빅상호작용데이터및빅데이터처리를활용할수있는능력과관련됩니다. 빅데이터통합활용 모든새로운데이터소스는새로운비즈니스기회이기도합니다. 페이스북친구가올린소셜미디어데이터, 제품공급망의센서기반 RFID 정보또는새롭게회사에서구축한기업애플리케이션등이정보를활용할수있는능력은수익증대와직접적인관련이있습니다. 빅데이터잠재력을깨우는데에는규모와소스에관계없이정보를액세스하고통합하는능력이필요합니다. 여러경우에이는상호작용데이터와트랜잭션데이터를통합하여다른방법으로는불가능한통찰력을깨우는것입니다. 한예로, 소셜미디어데이터를사용해고객을확보하고유지하여수익을올리는것을들수있습니다. 매일트위터의 5,000 만개의트윗과페이스북의 6,000 만개의업데이트를통해소비자들은자신들이좋아하고좋아하지않는것에대해공유합니다. 귀사가페이스북친구를통해정보를얻을수있는경우를가정해보겠습니다. 이페이스북친구는아들의대학을찾고있고, 새차를구입할예정이며, 카리브해크루즈를좋아합니다. 이는타겟마케팅과고객충성도프로젝트를위한귀중한정보입니다. 8

11 백서 더구나넓은범위에서고객의가치형성에미치는영향을볼때, 기업은이제소셜미디어친구를영업직원으로이용할수있고, 친구와친구의친구사이에서입소문구매를유도할수있다는점을잘알고있습니다. 반대로까다로운고객이회사제품이나서비스에대해소셜미디어를통해불평을하는경우사업평판에흠이갈수있습니다. 아직은소셜미디어데이터의 20% 만이마케팅과연관된다고추정되는가운데, 기업은동적데이터스트림에서선택적콘텐츠를분석할수있는고성능플랫폼이필요합니다. Informatica 9.1 로기업은소셜미디어데이터를활용하여 CRM 애플리케이션에서고객의선호대상, 비선호대상, 관심사, 직장과가족정보및기타세부사항등고객프로파일을강화할수있습니다. 하둡을지원하므로분산처리프레임워크와트랜잭션시스템간데이터연동성을제공하고, 양방향데이터움직임을위한유연성으로비즈니스목표를달성할수있습니다. 신뢰할수있는검증된데이터 Informatica 9.1 은 MDM( 마스터데이터관리 ) 및데이터품질기술이탑재되어있어조직은빅데이터의다양성과범위에관계없이신뢰할수있는검증된데이터를비즈니스프로세스, 애플리케이션및분석에제공하여더나은비즈니스결과를얻을수있습니다. 모든 MDM 아키텍처스타일및데이터영역을위한단일플랫폼. Informatica 9.1 의범용 MDM 기능덕분에조직은데이터의유형이나위치에관계없이모든마스터데이터를하나의통합솔루션으로관리, 통합및조정할수있습니다. 범용 MDM 기능의특징은네가지로정의할수있습니다. 멀티도메인 : 고객, 공급업체, 제품, 자산, 위치에대한마스터데이터를관리, 통합및액세스할수있습니다. 다중스타일 : 유연한솔루션으로레지스트리형, 분석형, 트랜잭션형또는공존형등다양한스타일로사용할수있습니다. 다중구현 : 솔루션은단일인스턴스허브로사용되거나페더레이션, 클라우드또는서비스아키텍처에서사용될수있습니다. 다중사용 : MDM 솔루션은단일플랫폼의일부로데이터통합및데이터품질기술과유연하게연동합니다. 범용 MDM 은독립형단일 MDM 인스턴스의위험을제거하며, 사실상다른데이터사일로를통해문제를해결하는데이터사일로집합입니다. 여러데이터아키텍처와변화하는비즈니스요구사항에유연하게대응 단일도메인에서소규모로시작해스타일에관계없이다른도메인으로솔루션확장 MDM 솔루션의목적을재정의해기술집합과데이터로직을비용효과적으로재사용 " 폐기되는데이터가더이상없습니다! U.S. xpress는대규모트랜잭션데이터와다양한상호작용데이터를활용하여 Informatica 9.1의하둡같은빅데이터처리플랫폼으로확장했습니다. 우리는이미지파일로운전자를평가하고고객서비스담당자가작성한텍스트에서고객행동을파악합니다. U.S. xpress 는센서, 미터, RFID 태그및지리적위치데이터를활용하여연료를줄이고경로를최적화함으로써연간수백만달러를절감했습니다." Tim Leonard CTO(Chief Technology Officer) U.S. xpress 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 9

12 모든프로젝트유형에서재사용가능한데이터품질정책. Informatica 9.1 의 MDM, 데이터품질, 데이터통합기능간연동성덕분에데이터품질규칙은 MDM 및데이터통합프로젝트의구현주기에걸쳐모든데이터에재사용및적용이가능합니다 ( 그림 3 참고 ). 프로젝트유형에관계없이데이터품질규칙을유연하고효율적으로적용하여데이터정확성향상 기술과리소스의재사용을최대화하여기존투자의 ROI 증대 데이터품질규칙을소스애플리케이션내에서중앙집중적으로작성, 구현및유지하여다운스트림애플리케이션에전달 예방적인데이터품질보증. Informatica 9.1 은현업부서와 IT 사용자모두가예방적으로데이터를모니터링하고프로파일링할수있는기술을제공합니다. 이는내부애플리케이션또는외부빅데이터소스에서사용가능합니다. 지속적으로일치성, 일관성및이상징후를검사하여데이터품질문제가발견되면다양한채널에서경고를받을수있습니다. " 조기경고 " 를수신하여경고가발생하기전에예방적으로데이터품질문제를식별하고수정 데이터품질문제가다운스트림애플리케이션과비즈니스프로세스에영향을주는것을방지 최대 80% 까지테스트주기단축 현업부서 /IT 협업 / 데이터거버넌스역할기반, 통합, 프로세스중심 현업사용자데이터관리자설계자개발자 하나의 MDM 하나의데이터품질 하나의데이터통합 재사용가능 / 일관된데이터품질 규칙 그림 3. Informatica 9.1 은데이터통합, 데이터품질및 MDM 을통합하여신뢰할수있는검증된데이터를제공합니다. 신뢰할수있는검증된데이터활용 빅데이터의다양성과복잡성은많은조직에존재하는데이터품질문제를악화시킬수있습니다. 독립형임시데이터품질도구들은여러소스에서발생한대규모스트림을처리하기에는부족하며기업에서필요한신뢰할수있는정확한데이터를생성할수없습니다. 불량데이터는궁극적으로불량비즈니스로이어집니다. 한 CIO Insight 보고서에따르면설문조사응답자의 46% 가불량또는오래된데이터를바탕으로부정확한비즈니스의사결정을한적이있다고답했습니다. 9 9 CIO Insight, The Big Data Conundrum, 2010 년 11 월 9 일 10

13 백서 MDM 및데이터품질은빅데이터로얻을수있는기회를가장잘활용하기위해필요한필수조건입니다. 두가지예를들어설명드리겠습니다. 소셜미디어데이터를사용해고객확보및유지. 일부조직의경우, 고객프로파일을강화하기위해소셜미디어데이터를활용하는것은주객이전도된것일수있습니다. 그러나많은기업들은신뢰할수있는일관된이름과연락처정보에서부터제품과서비스까지완벽한고객싱글뷰를가지고있지못합니다. 고객데이터는종종 CRM, ERP, 마케팅자동화, 서비스및기타애플리케이션에분산되어있습니다. Informatica 9.1 MDM 및데이터품질은다양한소스에서하나의완벽한고객프로파일을구축할수있도록해줍니다. 이를통해, 소셜미디어에서수집한정보를활용하여고객프로파일을보강할수있습니다. 비즈니스문제에데이터중심대응. 귀사는포츈 500 제조업체중하나인데, 공급업체에서제공한한부품에문제가있어교체가필요하다는보고를받았다고가정하겠습니다. 예를들어, 어떤제품에문제가있는부품이사용되었는가? 해당제품을구입한고객은누구이며어디에있는가? 재고에대체부품이확보되어있는가? 대체공급업체가있는가? 같은중요한질문들에대해신속하게답해야합니다. 그러나회사의여러영역, 즉구매시스템, CRM, 재고, ERP 그리고여러나라의다양한영역에서답변이나올수있습니다. 비즈니스위기로바뀔수있는문제에신속하고정확하게대응할수있는방법은무엇이겠습니까? 비즈니스문제는종종여러영역에서초래되어기업전체에도미노효과를일으켜간단한해결책으로는해결할수없게만듭니다. 이러한문제의해결은상호의존적프로세스와여기서파생된데이터를유연하게조정하는것에달려있습니다. Informatica 9.1 의범용 MDM 기능을사용하여, 제조업체는데이터가어디에있든, 어떤 MDM 스타일과구현방법이사용되었는지에관계없이신뢰할수있는검증된마스터데이터를신속하게찾아긴급한비즈니스질문에답할수있습니다. 셀프서비스 현업부서가빅데이터활용을 IT 에만의존한다면빅데이터의가치는제한됩니다. Informatica 9.1 은조직이현업부서와 IT 부서와의협업을뛰어넘어현업분석가, 데이터관리자그리고프로젝트관리자가 IT 리소스의투입없이도더많은것을할수있도록합니다. 이러한기능들은그림 4 에정리되어있습니다. 분석가및데이터관리자를위한셀프서비스데이터통합. IT 부서와의협업프레임워크에서현업부서사용자는 Informatica 9.1 을통해역할기반의비기술적인인터페이스에서데이터통합및품질에대한규칙을구현할수있습니다. 분석가와데이터관리자는스펙을정의하고데이터의효율적인이해를도모하며, 현업부서와 IT 부서의생산성을향상하는데더큰역할을맡을수있습니다. 현업부서사용자가비즈니스조건과의미론적메타데이터를기반으로데이터에액세스할수있도록함 재사용, 자동화및협업을통해데이터통합프로젝트가속화 비즈니스요구사항을데이터통합매핑과품질규칙에정확하게옮겨오류를최소화하고일관성확보 "LinkShare는대량의캠페인및광고데이터를고객과파트너를위한비즈니스가치로탈바꿈시키는데선도적인역할을해왔습니다. 이제빅데이터가 LinkShare의온라인 PPA(Pay- Per-Action) 마케팅네트워크의모든부분에포괄적인영향을미치고있습니다. 빅데이터, 적응형데이터서비스및셀프서비스를위해 Informatica 9.1을활용하여, LinkShare는새로운제품을더욱빠르게출시하고, 좀더정확한보고및분석에대한고객요구를충족하며, 통합로직의재사용을늘리고, 결과적으로성장을가속화할수있을것입니다. David Ramos 비즈니스인텔리전스및분석이사 LinkShare 프로젝트관리자를위한애플리케이션인지 Accelerator Informatica 9.1 을통해프로젝트관리자는데이터웨어하우징, 데이터마이그레이션, 테스트데이터관리및기타프로젝트에필요한데이터를신속하게이해하고액세스할수있습니다. 프로젝트관리자는데이터모델및관계형스키마에대한심도있는지식을요구하는개별테이블을지정하는대신애플리케이션내에서비즈니스엔터티를소싱할수있습니다. 데이터통합프로젝트이행시간단축 데이터의완전성보장및참조무결성유지 비즈니스별및규정준수요구사항을충족하도록대응 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 11

현업부서사용자를위한사용지점데이터및컨텍스트. Informatica 9.1 은현업부서사용자에게매일사용하는비즈니스애플리케이션에신뢰할수있고검증된데이터를제공하여여러시스템에서데이터에액세스해야하는수고를덜어줍니다. 또한사용자는계층적및관계정보, 비즈니스글로서리및다양한프로세스에서중요한데이터계보 (Lineage) 같은전반적인정보를보고, 활용할수있습니다.

14 현업부서사용자를위한사용지점데이터및컨텍스트. Informatica 9.1 은현업부서사용자에게매일사용하는비즈니스애플리케이션에신뢰할수있고검증된데이터를제공하여여러시스템에서데이터에액세스해야하는수고를덜어줍니다. 또한사용자는계층적및관계정보, 비즈니스글로서리및다양한프로세스에서중요한데이터계보 (Lineage) 같은전반적인정보를보고, 활용할수있습니다. 현업부서의사결정의정확성및적시성증가 현업부서생산성및운영효율성개선 제한된 IT 리소스에대한의존성을최소화하여부가가치가있는프로젝트에투입될수있도록조정 예방적인데이터품질보증. 빅데이터처리의속도및복잡성문제를해결하고자 Informatica 9.1 은 CEP( 복합이벤트처리 ) 기술을데이터품질및통합모니터링에도입하여현업부서사용자및 IT 부서에실시간으로문제를경고해줍니다. 예를들어데이터품질의주요성과지표가임계값을초과하는경우, 또는통합프로세스가사전지정된비율만큼일반프로세스와다른경우, 이를분석가에게알립니다. 현업부서사용자가사전정의된템플릿을사용해모니터링기준을정의할수있도록함 현업부서사용자에게데이터품질및통합문제가발생하는경우이를알림 문제가성능및운영시스템에영향을주기전에식별하고수정 솔루션활성화 생산성 협업 셀프서비스통합 사용지점데이터 자동화 정확성 애플리케이션인지 Accelerator 셀프서비스예방적모니터링 적시성 응답성 그림 4. IT 에서통제를하지만셀프서비스로모든사용자가중요정보에액세스하고데이터통합및품질에기여할수있도록권한강화. 12

15 백서 셀프서비스를통한현업사용자권한강화 현업부서와 IT 는현업사용자를위한협업과데이터셀프서비스결여에의해오랫동안불이익을받아왔습니다. 현업부서는필요한신뢰할수있는정보가부족하고, 사용자가정보수집에시간을낭비함에따라생산성도악화되고있습니다. 빅데이터의출현과데이터전망의추가적인복잡성은이러한문제를더욱악화시킵니다. Informatica 9.1 은현업부서사용자에게셀프서비스를제공하여현업부서와 IT 부서가더욱효과적으로협업할수있도록합니다. 비즈니스효율성가속화및강화. Informatica 9.1 은세일즈포스닷컴, 오라클, 시벨, SAP 같은매일사용하는비즈니스애플리케이션내에서조정된마스터데이터를직접제공함으로써이애플리케이션들이 MDM 을인지 하게만듭니다. 예를들어, 한영업사원이 "John Jones" 라는새고객의계정을만들려고하는데, 동일한주소를가진 Jonathan Jones 라는고객계정이이미있는경우, 인포매티카의 MDM 솔루션을사용해이를해결할수있습니다. 세일즈포스인터페이스를통해사용자는 Informatica MDM 이여러애플리케이션에서수집하여통합한완전하고신뢰할수있는고객정보에액세스할수있습니다. 영업사원은 John 이사용중인제품과서비스를확인할수있고, John 이영업사원회사의트위터팔로워이며, 페이스북친구라는것을확인할수있습니다. John 의가정과직장관계를파악할수있어적절한교차판매를유도할수있습니다. B2B 와 B2C 시나리오모두에서 MDM 인지애플리케이션을사용해영업인력이데이터수집이나 IT 와연계되는것을줄이며, 생산성도상당히높일수있습니다. 데이터통합및품질에서현업부서사용자에게실제역할제공. 현업부서가 IT 부서와데이터스펙에대해스프레드시트로커뮤니케이션을시도할때흔히오랜지연과높은비용이발생합니다. 문제점중하나는현업부서와 IT 부서의협업을유도하고현업부서사용자가데이터통합과품질에액세스할수있게하는툴의부족입니다. 빅데이터가등장함에따라 Informatica 9.1 은분석가및데이터관리자에게실제역할을할당합니다. 회사에경쟁업체가생겨새로운빅데이터를회사운영시스템으로마이그레이션및병합해야한다고가정하겠습니다. 데이터관리자는데이터품질점수표를검토해보니, 특정고객을식별하는방법에이상징후를발견했고 IT 부서와샘플스펙을공유했습니다. 문제가확인된후, 관리자는관련애플리케이션에스펙을전달할수있었습니다. 또한역할기반인터페이스를통해관리자는데이터통합로직을의미적인관점에서보고데이터통합매핑을작성하여다른현업부서사용자또는 IT 에서쉽게이해하고재사용가능하게할수있습니다. 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 13

적응형데이터서비스. Informatica 9.1 은적응형데이터서비스를통해서비스중심플랫폼을확장하여기업이모든프로젝트에대한현업부서의요구에맞는적절한데이터를전달할수있도록합니다. 다중프로토콜데이터프로비저닝. Informatica 9.1 을사용해데이터서비스를 ODBC 또는 JDBC 를통해 SQL 쿼리나웹서비스로, 혹은배치프로세스로 Informatica PowerCenter 에프로비저닝할수있습니다.

16 적응형데이터서비스. Informatica 9.1 은적응형데이터서비스를통해서비스중심플랫폼을확장하여기업이모든프로젝트에대한현업부서의요구에맞는적절한데이터를전달할수있도록합니다. 다중프로토콜데이터프로비저닝. Informatica 9.1 을사용해데이터서비스를 ODBC 또는 JDBC 를통해 SQL 쿼리나웹서비스로, 혹은배치프로세스로 Informatica PowerCenter 에프로비저닝할수있습니다. SOA 구현을위한데이터가상화계층역할을합니다. 이접근법은실시간데이터를데이터웨어하우징과다른분석시스템에저장된기록데이터와통합하는데도움을줍니다. 재작업없이유연한데이터서비스재사용을통한개발자생산성개선 데이터가상화를통해프로젝트이행시간단축 여러프로젝트에걸쳐일관성보장 통합데이터품질. Informatica 9.1 을사용해데이터서비스를통해프로비저닝된모든데이터에대해높은품질을보장할수있습니다. 이는읽기와쓰기모두액세스지점에서데이터품질규칙이적용되도록합니다. 통합데이터품질기능을구현할때템플릿및데이터품질규칙라이브러리를재사용할수있습니다. 기업전체에서현업부서가신뢰할수있는정보를확보하도록보장 현업부서에서불량데이터를발견하면데이터품질을높여불량데이터의영향을최소화 사전 / 사후처리나임시저장없이실시간으로데이터품질구축 정책중심시행. Informatica 9.1 로데이터액세스, 데이터신선도, 데이터품질, 데이터보존및데이터기밀에대해재사용가능한데이터서비스를구축할수있습니다. 이러한정책은표준을따르고현업부서요구와관련데이터요구사항에맞게수정된규정을준수합니다. 캐싱규칙을활용하여데이터를새로고쳐야하는빈도를지정하고데이터가실시간, 준실시간혹은배치로전달되어야하는지지정합니다. 또한데이터보존정책 ( 예 : 휴면데이터아카이브시기및아카이브된데이터보존기간지정 ) 을구축합니다. 정책, 규정및 SLA 를준수하지않음으로써발생하는위험감소 데이터거버넌스를위해모든애플리케이션에서정책을일관적으로정의하고적용 하나의플랫폼에서여러규정을준수함으로써발생하는비용절감 재사용및표준화 보다빠른프로젝트완료 신뢰할수있는정보 규정준수위반위험감소 애플리케이션에서의데이터거버넌스 솔루션활성화 다중프로토콜데이터프로비저닝 데이터서비스를 ODBC 또는 JDBC 를통해 SQL 쿼리, 웹서비스혹은배치프로세스로프로비저닝 SOA 구현을위한데이터가상화계층구축 과거데이터와실시간데이터결합 통합데이터품질 프로비저닝된모든데이터에대해높은품질보장 읽기와쓰기모두액세스지점에서데이터품질규칙적용 정책중심시행 데이터액세스구축, 데이터신선도, 데이터품질, 데이터보존및정책으로서의데이터기밀유지 캐싱규칙을활용하여데이터를새로고쳐야하는빈도지정 적응형데이터서비스 그림 5. 적응형데이터서비스는모든프로젝트에대한현업부서의요구사항에맞는적절한관련데이터를제공합니다. 14

17 백서 적응형데이터서비스로데이터액세스가상화 Informatica 9.1 의데이터가상화및페더레이션기능은빅데이터의늘어나는복잡성을해결하기위한강력하고세련된솔루션을제공합니다. 아키텍트및개발자는기존접근법보다상당히짧은시간과적은비용으로다양한데이터서비스를신속하게설계, 구현및재사용할수있습니다. 이혁신적인기술덕분에이기종소스에서발생한데이터를하나의데이터소스처럼움직이는단일가상보기로서그데이터를필요로하는애플리케이션에결합할수있습니다. 모든핵심표준을지원하므로데이터서비스는재사용가능한서비스로데이터통합로직을공개하고, 소스에관계없이요청시또는정해진간격으로복잡한데이터변환일정을세울수있는유연함을제공합니다. 통합데이터프로파일링서비스를통해데이터생명주기의모든단계에서데이터의구조및품질을평가할수있으며, 통합된데이터서비스는신뢰할수있는검증된데이터가현업부서에전달될수있게보장합니다. 뿐만아니라데이터서비스를소스시스템에서데이터에바로액세스하는리포팅및비즈니스인텔리전스솔루션을위한페더레이션뷰, 데이터웨어하우징을위한변환프로세스의일부, 또는실시간데이터통합서비스등여러방식으로재사용할수있습니다. 사용자사용사례 : 빅데이터활용 인포매티카고객은빅데이터의영향력을활용하는이니셔티브를실현하고있습니다. 온라인마케팅리더의비용절감전략 이온라인제휴마케팅회사는세계에서가장큰인터넷서비스업체중하나로전자상거래, 포털및미디어, 여행, 금융서비스및프로스포츠에서우수한서비스를제공하고있습니다. 고품질직접응답디지털미디어, 서비스및기술을통합하는온라인마케팅플랫폼도제공합니다. 이를통해클라이언트는비용효율적으로 PPA(Pay-Per-Action) 제휴, 검색및리드창출캠페인을개발하여새고객을확보하고수익을늘리고결과를얻을수있습니다. 이인포매티카고객은높은인센티브를가지고적절한광고가적절한시간에적절한사람에게노출되도록하여수익성을극대화합니다. 이자체가큰최적화문제를가지고있습니다. 또한마지막 5 분간활동에대해정확한최신청구서가고객에게전달되도록하는 SLA 가있습니다. 해결해야하는과제에는 500 개데이터소스에서발생하고하루 3 억개의트랜잭션과관련되며실시간으로 300,000 명의사용자에게정보를제공하는엄청난양의트랜잭션데이터볼륨이포함되어있습니다. 이회사는인포매티카를활용해서이모든것이가능하게하였으며, 비용면에서 3 배의절감효과를거두고인포매티카를사용해최대 5 배빠르게프로젝트를이행했습니다. 대형백화점의고객중심전략 유명한패션전문소매업체중하나로지역백화점, 온라인또는카탈로그비즈니스를통해고객에게제품을제공하는곳입니다. 이회사는단골고객에게차별화된서비스를제공하는것으로잘알려져있습니다. 몇가지분석을통해이소매업체는무료메이크업서비스와화장품샘플을주는것을중단하기로결정했습니다. 관리자들은이러한증정품을받은고객이화장품을구매하지않는다는사실을발견했기때문입니다. 소매업체는증정품프로그램이끝나도화장품판매율은동일하게유지될것이라기대했지만판매율하락을경험했습니다. 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 15

18 "Informatica 9.1 덕분에상호작용데이터를비롯해모든데이터에액세스하고, 어디에서나데이터를처리하며, 어떤대기시간에도필요로하는애플리케이션에데이터를제공하고, 셀프서비스와현업 /IT 협업을통해생산성을극대화할수있습니다. 모든프로젝트에서데이터서비스를재사용하고데이터사용이일관적이고정확한지예방적으로확인하여위험을줄일수있습니다. 우리의필요에따라확장가능한유연한구축옵션을활용하여비즈니스를미래지향적으로변모시킬수있습니다. Informatica Data Services v9.1 은우리처럼더욱민첩하게움직이고싶어하는기업에게최고의 ROI를선사해줍니다." 트위터와페이스북같은소셜미디어정보수집등연구를통해이회사는화장품의영향모델을더자세히파악하기위한노력을시작했습니다. 그결과소비가많고영향력이높은가치있는두종류의고객을유지해야한다는사실을파악했습니다. 무료메이크업을받는고객이반드시화장품을사는것은아니지만입소문을통해친구나친구의친구가구매하도록유도할수있습니다. 이것은트랜잭션데이터와상호작용데이터의완벽한결합으로비즈니스해결과제에명확하지않은해답을이끌어내게합니다. 인포매티카를사용해이소매업체는소셜미디어데이터로고객마스터데이터를강화하고서비스를더욱타겟지향적으로만들었습니다. 영향력이높은고객에게적절한증정품을제공하는전략을사용해수익을높일수있었습니다. 운송모바일인텔리전스개척자의프로세스개선 이트럭회사의비전은차세대온보드커뮤니케이션시스템과수천명의운전수, 수만대의트럭과차량으로운송모바일인텔리전스분야에서리더가되는것입니다. 이업체는모바일인텔리전스를사용해회사의자산, 트럭, 운전수, 운영관리자, 파트너및고객의모든움직임을추적하고통찰력을확보해운영을최적화하는데중점을두고있습니다. 여기에는몇가지문제가있었습니다. 회사는트럭이정지한지점과정지시간을파악하는수단이전혀없었습니다. 엔진유휴시간에돈이낭비되었고트럭은효율적으로사용되지않았으며고객서비스는제대로이루어지지않았습니다. "No Data Left Behind" 프로그램의일환으로이회사는트럭시스템에서 1 초에여러번 900 개데이터요소를수집하기시작했고, 타이어와연료사용에대한센서데이터, 엔진운영, 전차량을추적하는지리적위치데이터등상상할수있는데이터의모든부분을효과적으로추적했습니다. 시스템에대해불평하는트럭운전자의블로그에서도데이터를스크랩하여개선을꾀했습니다. 하둡기반빅데이터처리환경과인포매티카가기업정보관리시스템의핵심요소였습니다. 이시스템덕분에회사는전차량사용을최적화하고배기량을줄이고환경규정을준수할수있었습니다. 그결과연간수백만달러를절감하고 " 친환경 " 노력에동참했습니다. Robert Meyers BI 아키텍처매니저겸 EDW 솔루션아키텍트 HealthNow 16

19 백서 결론 빅데이터에관해한가지분명한사실은앞으로그크기가더늘어날것이라는것입니다. 데이터의미래전망은여러영역에서성과를개선할수있는기회로가득찰것입니다. 그러나증가하는데이터양, 복잡성, 다양성및처리속도로야기되는함정을해쳐나가야합니다. 빅데이터는현실이며, 조직이이메가트렌드의정면대결에맞서는데사용할수있는데이터통합기술역시여기에있습니다. 대규모트랜잭션데이터를새로운상호작용데이터와결합하고데이터집중적프레임워크의이점을활용할때, 조직은빅데이터가창출하는큰기회를현실화할수있고데이터중심기업으로거듭날수있을것입니다. 자세한정보 인포매티카플랫폼에대해자세히알아보십시오. 을방문하시거나 (02) 으로전화하십시오. 인포매티카정보 Informatica Corporation(NASDAQ: INFA) 은데이터통합소프트웨어분야에서세계최고의독립기업입니다. 전세계기업들은오늘날의세계적인정보경제에서최상의비즈니스과제를달성하기위해적절하고신뢰할수있는적시데이터를통해경쟁우위를확보합니다. 전세계적으로 4,350 개이상의기업들이인포매티카솔루션을사용하여기업내외부및클라우드환경에보유하고있는정보자산을액세스하고통합하며신뢰도를향상시키고있습니다. 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가 : 빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 17

20 한국인포매티카, 서울시영등포구여의도동 삼성생명여의도빌딩 ( 구. SK 증권빌딩 ) 20층전화 : 팩스 : Informatica Corporation. All rights reserved. 미국에서인쇄. Informatica, Informatica 로고및 The Data Integration Company 는미국및전세계관할국가내에서 Informatica Corporation 의상표또는등록상표입니다. 다른모든회사및제품이름은해당소유주의상품명또는등록상표일수있습니다. 초판발행 : 2011 년 5 월 1601 (05/13/2011)

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FastTrack 1 Office 365, FastTrack 4 FastTrack. Tony Striefel FastTrack FastTrack 5 11 2 FASTTRACK 소개 디지털 혁신은 여기서 시작합니다. Microsoft FastTrack은 Microsoft 클라우드를 사용하여 고객이 신속하게 비즈니스 가치를 실현하도록 돕는 고객 성공 서비스입니다.