Informatica Today
|
|
- 효연 김
- 6 years ago
- Views:
Transcription
1 빅데이터시대의 새로운데이터통합방안 임정혜 부장 한국인포매티카
2 현재기업은빅데이터와관련된과제를해결하고, 기업과고객모두에게빅데이터가가져다주는혜택을누릴준비가되어있습니까?
3 Market Trends Customer Needs
4 빅데이터는 극심 한데이터관리의시작에불과 빅데이터는전통적인데이터관리기술의능력을초과하는대량의크기를가지고있으며, 이에대한데이터의볼륨을관리할수있는새로운기술의사용을필요로합니다.
5 IT 환경의변화 IT 세계는세가지형태의기술트랜드로급속히변화되고있습니다. 클라우드컴퓨팅, 그리고소셜컴퓨팅과모바일컴퓨팅은동시다발적으로컴퓨터산업전반에서시, 공간의경계를허물고있습니다. 클라우드소셜미디어모바일
6 IT 기술변화의메가트랜드 IT 환경의변화 FUTURE CLOUD INTERACTIONS MOBILE PAST ON-PREMISE TRANSACTIONS DESKTOP WHERE WHAT HOW
7 데이터통합데이터의변화 FUTURE CLOUD INTERACTIONS MOBILE PAST ON-PREMISE TRANSACTIONS DESKTOP WHERE WHAT HOW
8 Big Data 의당면과제 Volume Velocity OPRA Feed: Messages per second Source: IDC Source: Sybase Variety
9 현재대부분의 IT 조직은예상치못한 빅데이터의변화와관리비용에 대하여준비되어있지않습니다.
10 빅데이터빅트랜잭션, 빅인터랙션, 빅데이터처리의결합 Big Transaction Data Big Interaction Data Online Transaction Processing (OLTP) Oracle DB2 Britton-Lee Ingres Informix Sysbase SQL Server Online Analytical Processing (OLAP) & DW Appliances Teradata Redbrick EssBase Sybase IQ Netezza Cloud Salesforce.com Concur Google App Engine Amazon Greenplum DataAllegro Asterdata Vertica Paracell Other Interaction Data Clickstream image/text Scientific Genomoic/pharma Medical Social Media Data Facebook Twitter Linkedin Youtube Medical/Device Sensors/meters RFID tags CDR/mobile Big Data Processing
11 어떻게준비해야합니까? IT 리더들은빅데이터의규모의경제를활용하기위해빅데이터가의미하는모든차원에대해생각해야합니다.
12
13 Informatica 9.5 Informatica 9.5 는빅데이터의수익을극대화하는명시적목적으로개발되었습니다. 데이터의비즈니스가치증대데이터비용의최소화빅데이터처리의구현가능
14 What Is Informatica 9.5 and What Value Does It Deliver? Maximizing the Return on Big Data
15 Informatica Big Data 관련 5 가지적용방안 Big Transaction Data Big Interaction Data Online Transaction Processing (OLTP) Oracle DB2 Britton-Lee Ingres Informix Sysbase SQL Server 1. 민첩한 BI 정보제공 Cloud 3. 개인정보데이터보호 Online Analytical Processing (OLAP) & DW Appliances Teradata Redbrick EssBase Sybase IQ Netezza 2. 어플리케이션성능향상 Salesforce.com Concur Google App Engine Amazon Greenplum DataAllegro Asterdata Vertica Paracell Other Interaction Data Clickstream image/text Scientific Genomoic/pharma Medical Social Media Data Facebook Twitter Linkedin Youtube Medical/Device Sensors/meters RFID tags CDR/mobile 4. 사전고객참여강화 Big Data Processing 5. 하둡기반빅데이터분석
16 1. 신속한지능정보제공민첩한 BI (Business Intelligence) 정보제공 민첩한 BI 정보제공. 주 / 월단위에서일단위의업무처리가가능하도록, 신속한비즈니스정보제공 빅데이터수익극대화 Informatica 9.5 활용 가치 비용 월간주간단위에서일단위비즈니스정보를제공 BI 지원 / 레포팅개발비용최소화 새로운데이터소스의신속한접근 : 가상데이터의가속및소스데이터의신속한접근을통한개발시간을최소화함 신뢰할수있는데이터활용 : 데이터의구조확인및주요데이터의식별과품질확인에대한처리를신속하게처리 데이터처리의간소화 : Xmap 기능을통한계층데이터처리를수행하는데드는시간과비용을최소화함 운영시스템의보호 : 데이터복제를통해운영시스템의분석및영향을최소화.
17 1. 신속한지능정보제공민첩한 BI (Business Intelligence) 정보제공 데이터가상화 데이터규칙 논리적데이터오브젝트 논리적데이터오브젝트 데이터규칙 X MAP 데이터디스커버리 운영 DB 데이터복제
18 1. 신속한지능정보제공 HealthNow 社의데이터가상화를통한비즈니스가치활용 당면과제. 비즈니스사용자들은그들의경영보고서를작성하는데평균 1,700 시간소요. 이러한문제를해결하고자 30,000 여개의자체데이터마트를생성하여스토리지비용이상승함 솔루션적용 수행결과 비즈니스 요청사항전송 처리속도 5 배향상기존대비 1/3 비용절감 IT 운영환경적용 가상뷰 (Virtual View) 신속한프로토타입상시프로파일처리및분석실시간데이터클린징 & 변환 BI 프로비져닝 DW
19 2. 신뢰할수있는 SLA 제공어플리케이션성능향상 어플리케이션성능. 소프트웨어응용프로그램의성능및가용성을모니터링및관리에초점을맞춘 IT 관리원칙. 이원칙은빅데이터의증가로인해비즈니스사용자의예상을초과하여시스템이상감지및어플리케이션성능문제를신속하게해결하지못하는상황이발생하게됨 데이터수익극대화 Informatica 9.5 활용 가치 비용 비즈니스 SLA 를충족하는어플리케이션성능향상 스토리지, 인프라스트럭쳐, IT 관리비용의감소 데이터디스커버리. 휴면또는가용성높은데이터를식별 스마트파티션. 복잡한어플리케이션및데이터웨어하우스의스토리지가용성을높임. 통합워크벤치기능. 단일인터페이스를통한파티션및아카이브전략관리.
20 2. 신뢰할수있는 SLA 제공어플리케이션성능향상 운영시스템 스마트파티셔닝 운영시스템 DB 아카이브 데이터아카이빙 파일아카이브 파티셔닝아카이브아카이브 조회빈도수多조회빈도수小데이터아카이브컴플라이언스 중앙집중식 ILM 규칙적용 & 관리기능제공
21 2. 신뢰할수있는 SLA 제공 JPMorgan Chase & Co 社의스토리지비용절감 당면과제. JP Morgan Chase & Co 社는매주 1TB 이상운영데이터웨어하우스데이터가증가하여스토리지비용증가및어플리케이션성능저하에직면하게됨 솔루션적용 수행결과 운영데이터웨어하우스 운영데이터웨어하우스내파티셔닝적용 일별 운영데이터웨어하우스증가율감소 (0%) 일별데이터로드 운영데이터웨어하우스 Production Data Warehouse 150 TB 150 TB 파티션적용 주별 월별 데이터아카이브 온라인 DB 아카이브 어플리케이션성능향상 스토리지비용 30% 감소
22 3. 컴플라이언스를위한데이터보호데이터개인정보보호 / 데이터마스킹 데이터마스킹. 개발환경의민감한데이터보호를위한정책기반의마스킹, 테스트및운영테스트및운영환경전반의데이터개인정보보호를지원, 데이터베이스또는어플리케이션의소스코드를변경하지않고도일반적인데이터보안및개인정보보호문제의다양한해결 데이터수익극대화 Informatica 9.5 활용 가치 비용 개인정보보호정책및컴플라이언스를보장. 데이터침해의위험을감소. 데이터개인정보보호를구현하고관리비용을절감 데이터발견및보호. 운영및비운영환경에서민감한개인정보데이터의보호. 개인정보데이터의보호및확산. 비즈니스정책기반의일관적이고규칙적인데이터마스킹기법구현
23 3. 컴플라이언스를위한데이터보호데이터개인정보보호 / 데이터마스킹 CRM 시스템커스텀시스템 ERP 시스템 빌링시스템 DATA WAREHOUSE 개발 테트스 운영시스템환경 교육 Informatica Dynamic Data Masking 정책기반의중앙집중관리및모니터링 Informatica Persistent Data Masking
24 3. 컴플라이언스를위한데이터보호데이터개인정보보호 / 데이터마스킹 당면과제. CVS 社는잠재적인고객정보의노출, 주소, 신용카드및웹사이트인 CVS.com 에대한추가개인정보보호조치가필요하였으며, 또한컴플라이언스를준수및웹사이트의보안을향상시키기위해그에따른데이터보호필요 US 해외 솔루션적용 150 개이상의어플리케이션 80 억개이상의고객정보를보유한데이터베이스 Extensive Connectivity 360 개이상의어플리케이션인스턴스 수행결과 180 개이상의어플리케이션의개인정보데이터마스킹적용국제기준인 PHI, PII, PCI 기반의다양한컴플라이언스기준에입각한 CVS 내다양한개발, 테스트환경내개인정보데이터보호 Oracle IMS DB2 Terada ta VSAM Other
25 4. 매출수익및고객충성도증대사전고객참여강화 사전고객참여강화. 고객의이해및충성도를향상시키기위해소셜데이터를통합하고고객맞춤형서비스와혜택을제공하기위해실시간이벤트정보를활용함 VALUE COST 데이터수익극대화 매출증대및고객충성도증대 고객마찰감소및잠재고객이탈및손실방지 Informatica 9.5 활용 새로운이해. 고객의행동, 정서, 관계및영향의이해를향상시키기위하여고객데이터의새로운소스의활용. 새로운채널. 시장채널로서의소셜미디어활용. 고객참여강화. 사전고객서비스및실시간활동을바탕으로고객에게혜택을제공.
26 4. 매출수익및고객충성도증대사전고객참여강화 실시간이벤트 & 트랜잭션흐름 CEP (Complex Event Processing) 변환표준화강화
27 4. 매출수익및고객충성도증대 Nordstrom 社의소셜MDM을통한적시적소의마케팅활용방안 당면과제. Nordstrom 백화점은소셜미디어를통해주요고객의영향도를파악하고, 시장에새로운채널로서의소셜미디어를활용하는방법을모색하기를원함 솔루션적용 수행결과 Informatica MDM 새로운채널로서의소셜미디어활용을통해고객충성도및매출증대기여
28 4. 매출수익및고객충성도증대 Cannery 카지노호텔의매출증대 당면과제. 다채널의고객참여를통해상위 5% 고객의매출증대를원함 솔루션적용 수행결과 실시간이벤트 & 트랜잭션흐름 변환표준화강화 플로어매니져플로어매니저는해당고객을위한특별제안에대한실시간정보를수신 CEP 모바일정보제공 카지노에서는고객의맞춤형정보를실시간으로모바일로전송
29 5. 비용효율적, 확장성높은빅데이터분석기법하둡을활용한빅데이터분석기법 빅데이터분석. 막대한양의정형및비정형데이터의처리는기존의전통적인기술로는불가능함. 따라서새로운분석제공및효과적인비용절감을위해하둡기술을활용 데이터수익극대화 Informatica 9.5 활용 가치 비용 고객행동및선호도를이해하기위해클릭스트림, 소셜미디어및기타고객데이터를분석. 비즈니스운영을향상시키기위해장치, 센서, 기계, 태그와미터데이터를분석 하둡기반의데이터분석처리를통해비용효율화및확장성을높임 엔터프라이즈기반의하둡활용 기존환경과하둡환경간의상호운용성을강화 하둡환경내에서비즈니스에사용가능한복잡한데이터를활용하기위해데이터파싱작업수행 하둡환경의관리를통해기업의요구사항을적절히수용. 인포매티카 9.5 를활용하여고객의기존스킬세트및 IT 자산을재활용하여하둡생산성을극대화
30 5. 비용효율적, 확장성높은빅데이터분석하둡상호운용성, 관리및생산성향상방안 어플리케이션및데이터 Visual Development Hadoop Technology Environment Stack PowerExchange PIG HIVE Data Replication Parse Discover Cleanse Map/Reduce Transform Identify Data Virtualization HDFS File Archive Data Archive
31 5. 비용효율적, 확장성높은빅데이터분석하둡을활용한빅데이터분석 당면과제. 보다효율적으로마케팅, 제품개발및회원운영을분석하고전반적인사업의성공을향상시키기위한데이터처리시간의감소방안을모색함 솔루션적용 MicroStrategy 수행결과 기존대비 4 배이상의처리시간감소로 3 주주기의처리시간감소를통해비즈니스에보다새로운정보를빠른속도로게재 HParser PowerCenter Netezza
32 빅데이터프로젝트의비용절감 온라인지불서비스를제공하는 PayPal 은더빠른의사결정을지원하기위해인포매티카의실시간데이터인터페이스기술과급증하는데이터볼륨을처리하기위한하둡기반의데이터통합을채택하였습니다. 인포매티카제공솔루션 개선사항 RDBMS RDBMS RDBMS Near Real-Time Datamarts Data marts 비용대비효과적인성능개선효과 하드웨어투자비용절감 Traditional Grid 데이터통합플랫폼을표준화하여정확성및생산성증대 Web Logs Phase 2 32 Data Warehouse
33 빅데이터프로젝트의비용절감아카이빙과최적화를통한비용절감 기하급수적으로증가하는트랜잭션데이터및 200TB 가넘는분석데이터로인하여시스템의성능저하및업무보고서의조회속도저하문제를해결하기위하여 IT 환경을하둡환경으로전환하였으며, 데이터통합솔루션으로 Informatica PowerCenter BigData Edtion 을적용하여기존의문제를해결하였습니다. 인포매티카제공솔루션 개선사항 ERP CRM EDW Business Reports 아카이빙으로운영계 EDW 에 100TB 이상의데이터공간을확보 Custom Re-architecture project 기간이 6 개월에서 2 주일로단축 SNS Data Archived Data 33 25% 이상의성능향상 Large Global Financial Institution
34 효율적인대국민서비스제공비즈니스변화에유연한아키텍쳐활용 Data Virtualization 대형정부기관의경우기존운영계시스템및비정형데이터의시스템소스로유입되는대량의데이터에대한분석요건과지속적인데이터증가가예상되어새로운데이터처리방법으로하둡환경및데이터통합솔루션인 Informatica Big Data Edition 을적용하였습니다. 인포매티카제공솔루션 개선사항 Mainframe Traditional Grid DW Business Reports 다양한이기종데이터소스로부터 10 조건이상의데이터통합및적재에대한관리가가능해짐 RDBMS Unstructured Data Phase 2 EDW Phase 2 DW 이기종데이터관리환경에서변화되는비즈니스요구에대한유연한데이터통합아키텍쳐를지원함 34 Large Government Agency
35 Informatica 9.5 빅데이터의가치를극대화 데이터의가치증대 적시성실시간빅데이터처리 활용성위험과오류를최소화한실행데이터제공 접근성비즈니스관련모든데이터유형의동일한사용 연관성어플리케이션내관련데이터여부의파악 전체성최소 5 배이상의빠른속도통합기업데이터전송 보안어느위치에상관없이민감한데이터보호 가치성일관성있는정확한데이터를제공 신뢰성신뢰할수있는고객관점에서의데이터처리 Data Streaming Proactive Monitoring HParser Embeddable Cloud Service Data Virtualization Pervasive Data Privacy Holistic Data Stewardship Data Timeline for Social MDM Data Validation Data Discovery Hybrid IT Platform Hadoop Mapreduce Processing Smart Partitions 비즈니스비용잘못된데이터를통한잘못된의사결정방지 인력비용비즈니스엔터티의자동화로생산성향상 소프트웨어비용클라우드기반의데이터관리정책적용 하드웨어비용저비용 / 고효율구현을위한하드웨어플랫폼채택 스토리지비용하둡어플라이언스및관련데이터활용을통한비용절감 데이터의비용감소
36 빅데이터통합을위한인포매티카의전략 빅데이터통합 ( 검증된, 확장가능, 비용효율적 ) 협업기반의데이터거버넌스 ( 비즈니스기반의신뢰할수있는데이터이행 ) 포괄적인데이터마스킹 ( 빅데이터에대한데이터보안적용 ) 확장가능한빅데이터아카이빙 ( 빅데이터저장스토리지비용절감 )
37 Why Informatica 9.5 인포매티카 9.5 솔루션은고객의기업데이터의가치를높이고, 데이터처리비용을감소시켜고객의데이터가치를극대화하는것을목적으로함
Amazon EBS (Elastic Block Storage) Amazon EC2 Local Instance Store (Ephemeral Volumes) Amazon S3 (Simple Storage Service) / Glacier Elastic File Syste (EFS) Storage Gateway AWS Import/Export 1 Instance
More information[Brochure] KOR_TunA
LG CNS LG CNS APM (TunA) LG CNS APM (TunA) 어플리케이션의 성능 개선을 위한 직관적이고 심플한 APM 솔루션 APM 이란? Application Performance Management 란? 사용자 관점 그리고 비즈니스 관점에서 실제 서비스되고 있는 어플리케이션의 성능 관리 체계입니다. 이를 위해서는 신속한 장애 지점 파악 /
More information歯CRM개괄_허순영.PDF
CRM 2000. 8. KAIST CRM CRM CRM CRM :,, KAIST : 50%-60%, 20% 60%-80%. AMR Research 10.. CRM. 5. Harvard Business review 60%, 13%. Michaelson & Associates KAIST CRM? ( ),,, -,,, CRM needs,,, dynamically
More informationecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3)
(BSC: Balanced ScoreCard) ( ) (Value Chain) (Firm Infrastructure) (Support Activities) (Human Resource Management) (Technology Development) (Primary Activities) (Procurement) (Inbound (Outbound (Marketing
More information슬라이드 1
Data Warehouse 통합솔루션 회사연혁 Teradata Corporation (NYSE: TDC) 은 30 년이상업계를선도하며, 전세계적으로 Big Data 및데이터웨어하우스관련 Analytic 솔루션과컨설팅서비스를제공하는최고의기술을보유한 Global 기업 Teradata 본사 한국 Teradata 미국오하이오주 Dayton에세계최초의금전등록기제조사
More informationuntitled
3 IBM WebSphere User Conference ESB (e-mail : ljm@kr.ibm.com) Infrastructure Solution, IGS 2005. 9.13 ESB 를통한어플리케이션통합구축 2 IT 40%. IT,,.,, (Real Time Enterprise), End to End Access Processes bounded by
More informationDB진흥원 BIG DATA 전문가로 가는 길 발표자료.pptx
빅데이터의기술영역과 요구역량 줌인터넷 ( 주 ) 김우승 소개 http://zum.com 줌인터넷(주) 연구소 이력 줌인터넷 SK planet SK Telecom 삼성전자 http://kimws.wordpress.com @kimws 목차 빅데이터살펴보기 빅데이터에서다루는문제들 NoSQL 빅데이터라이프사이클 빅데이터플랫폼 빅데이터를위한역량 빅데이터를위한역할별요구지식
More information빅데이터_DAY key
Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
More information<4D6963726F736F667420576F7264202D205B4354BDC9C3FEB8AEC6F7C6AE5D3131C8A35FC5ACB6F3BFECB5E520C4C4C7BBC6C320B1E2BCFA20B5BFC7E2>
목차(Table of Content) 1. 클라우드 컴퓨팅 서비스 개요... 2 1.1 클라우드 컴퓨팅의 정의... 2 1.2 미래 핵심 IT 서비스로 주목받는 클라우드 컴퓨팅... 3 (1) 기업 내 협업 환경 구축 및 비용 절감 기대... 3 (2) N-스크린 구현에 따른 클라우드 컴퓨팅 기술 기대 증폭... 4 1.3 퍼스널 클라우드와 미디어 콘텐츠 서비스의
More information슬라이드 1
[ CRM Fair 2004 ] CRM 1. CRM Trend 2. Customer Single View 3. Marketing Automation 4. ROI Management 5. Conclusion 1. CRM Trend 1. CRM Trend Operational CRM Analytical CRM Sales Mgt. &Prcs. Legacy System
More information<4D F736F F F696E74202D20BDC7BDC3B0A320B5A5C0CCC5CD20C5EBC7D520B1E2BCFA20BCD2B0B F31>
RTE 기업을구현하기위한실시간데이터통합기술소개 Information Platform & Solutions Team 최석재차장 2008 IBM Corporation Business value 증대를위한데이터통합의요건 급변하는업무환경과고객요구에적절히대응하기위해 IT 조직은양질의데이터를, 적절한시점에, 필요한시스템으로전달할수있어야합니다. Business Value
More information따끈따끈한 한국 Azure 데이터센터 서비스를 활용한 탁월한 데이터 분석 방안 (To be named)
오늘그리고미래의전략적자산 데이터. 데이터에서인사이트까지 무엇이? 왜? 그리고? 그렇다면? Insight 데이터의변화 CONNECTED DIGITAL ANALOG 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 데이터의변화 CONNECTED DIGITAL ANALOG 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020
More informationIT현황리포트 내지 완
2007 Global Information Technology Development Reports 8 9 12 13 14 15 16 18 19 20 21 24 25 26 27 28 29 32 33 34 35 36 38 39 40 41 42 43 46 47 48 49 50 51 54 55 56 57 58 60 61 62 63
More information<30332DB1E2C8B9C6AFC1FD28B7F9C0E7C8AB292832312D3335292E687770>
플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 류 재 홍 강 석 환 차 재 민 고등기술연구원 플랜트엔지니어링센터 ICT Application of Plant Industry Technology Jae-Hong Ryu, Suk-Hwan Kang, and Jae-Min Cha Institute for Advanced Engineering, Plant Engineering
More informationAGENDA 01 02 03 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례
모바일 클라우드 서비스 융합사례와 시장 전망 및 신 사업전략 2011. 10 AGENDA 01 02 03 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례 AGENDA 01. 모바일 산업의 환경 변화 가치 사슬의 분화/결합 모바일 업계에서도 PC 산업과 유사한 모듈화/분업화 진행 PC 산업 IBM à WinTel 시대 à
More informationMicrosoft PowerPoint - S4_통계분석시스템.ppt
Oracle 10g 기반의통계분석시스템사례 디비코아 ( 주 ) BI (Business Intelligence) 란? BI 란데이터와정보의가치를극대화하는것 Data? Information : 정제, 정렬, 조합, 결합된 Data 예 ) 특정상품구매자에대한성별, 수입별, 지역별고객리스트 Intelligence : 유기체적인특징 조직내에서증식 예 ) 구매정보를활용한마케팅팀의프로모션
More informationData Industry White Paper
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM
More information08SW
www.mke.go.kr + www.keit.re.kr Part.08 654 662 709 731 753 778 01 654 Korea EvaluationInstitute of industrial Technology IT R&D www.mke.go.kr www.keit.re.kr 02 Ministry of Knowledge Economy 655 Domain-Specific
More information빅데이터처리의핵심인 Hadoop 을오라클은어떻게지원하나요? Oracle Big Data Appliance Solution 01 빅데이터처리를위한전문솔루션이 Oracle Big Data Appliance 군요. Oracle Big Data Appliance 와함께라면더이
Cover Story 03 28 Oracle Big Data Solution 01_Oracle Big Data Appliance 02_Oracle Big Data Connectors 03_Oracle Exdata In-Memory Database Machine 04_Oracle Endeca Information Discovery 05_Oracle Event
More information서현수
Introduction to TIZEN SDK UI Builder S-Core 서현수 2015.10.28 CONTENTS TIZEN APP 이란? TIZEN SDK UI Builder 소개 TIZEN APP 개발방법 UI Builder 기능 UI Builder 사용방법 실전, TIZEN APP 개발시작하기 마침 TIZEN APP? TIZEN APP 이란? Mobile,
More informationBusiness Agility () Dynamic ebusiness, RTE (Real-Time Enterprise) IT Web Services c c WE-SDS (Web Services Enabled SDS) SDS SDS Service-riented Architecture Web Services ( ) ( ) ( ) / c IT / Service- Service-
More informationOracle Apps Day_SEM
Senior Consultant Application Sales Consulting Oracle Korea - 1. S = (P + R) x E S= P= R= E= Source : Strategy Execution, By Daniel M. Beall 2001 1. Strategy Formulation Sound Flawed Missed Opportunity
More informationIBM Business Intelligence Solution Seminar 2005 Choose the Right Data Integration Solution ; Best Practices on EII/EAI/ETL IBM DB2 Technical Sales BI
Choose the Right Data Integration Solution ; Best Practices on EII/EAI/ETL IBM DB2 Technical Sales BI Team (byrhee@kr.ibm.com) 2005 IBM Corporation Agenda I. II. ETL, EII, EAI III. ETL, EII, EAI Best Practice
More informationCONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내 빅데이터 산 학 연 관
방송 통신 전파 KOREA COMMUNICATIONS AGENCY MAGAZINE 2013 VOL.174 09+10 CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내
More informationOpen Cloud Engine Open Source Big Data Platform Flamingo Project Open Cloud Engine Flamingo Project Leader 김병곤
Open Cloud Engine Open Source Big Data Platform Flamingo Project Open Cloud Engine Flamingo Project Leader 김병곤 (byounggon.kim@opence.org) 빅데이터분석및서비스플랫폼 모바일 Browser 인포메이션카탈로그 Search 인포메이션유형 보안등급 생성주기 형식
More information빅데이터시대 Self-BI 전략 이혁재이사 비아이씨엔에스
빅데이터시대 Self-BI 전략 이혁재이사 비아이씨엔에스 Agenda 1 Oracle In-Memory 소개 2 BI 시스템구성도 3 BI on In-Memory 테스트 4 In-Memory 활용한 BI 오라클인메모리목표 규모분석에대한속도향상 빠른속도 : 혼합워크로드업무 간편함 : 어플리케이션투명성및쉬운배치 저렴함 : 일부필요데이터만인메모리에존재가능 2 메모리운용방식
More information고객 지향적인 IT 투자와 운영이 요구되는 시대! 2014년 현재 유통, 서비스 업계의 정보화 화두는 BYOD 수용과 고객의 마음을 읽는 분석 입니다. Market Overview _ Cross Industry 의 정보화 동향 유통과 서비스 업계의 IT 환경은 발 빠르
무엇이든 물어보세요! 4 3 고객 지향적인 IT 투자와 운영이 요구되는 시대! 2014년 현재 유통, 서비스 업계의 정보화 화두는 BYOD 수용과 고객의 마음을 읽는 분석 입니다. Market Overview _ Cross Industry 의 정보화 동향 유통과 서비스 업계의 IT 환경은 발 빠르게 고객 지향적인 방향으로 발전해 가고 있다. 제품과 서비스를
More information歯목차45호.PDF
CRM CRM (CRM : Customer Relationship Management ). CRM,,.,,.. IMF.,.,. (CRM: Customer Relationship Management, CRM )., CRM,.,., 57 45 (2001 )., CRM...,, CRM, CRM.. CRM 1., CRM,. CRM,.,.,. (Volume),,,,,,,,,,
More informationPowerPoint 프레젠테이션
[3S 소프트 ] Ⅰ Ⅱ chapter I. 회사소개 회사소개 - 일반현황 - 4 - 회사소개 - 3S 소프트 공공, 제조, 통신, 금융, 유통등다양한분야에서기술력과신뢰를바탕으로기업인프라솔루션과 IT 컨설팅 / 서비스를제공해온견실한 IT 솔루션전문기업입니다. 주요연혁 229.8 246 2016 인프론티브 ( 인터넷 PC) 와 Reseller 체결 131 161
More informationBasic Template
Hadoop EcoSystem 을홗용한 Hybrid DW 구축사례 2013-05-02 KT cloudware / NexR Project Manager 정구범 klaus.jung@{kt nexr}.com KT의대용량데이터처리이슈 적재 Data의폭발적인증가 LTE 등초고속무선 Data 통싞 : 트래픽이예상보다빨리 / 많이증가 비통싞 ( 컨텐츠 / 플랫폼 /Bio/
More information김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key
metatron Enterprise Big Data SKT Metatron/Big Data Big Data Big Data... metatron Ready to Enterprise Big Data Big Data Big Data Big Data?? Data Raw. CRM SCM MES TCO Data & Store & Processing Computational
More informationAgenda 오픈소스 트렌드 전망 Red Hat Enterprise Virtualization Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform Open Hybrid Cloud
오픈소스 기반 레드햇 클라우드 기술 Red Hat, Inc. Senior Solution Architect 최원영 부장 wchoi@redhat.com Agenda 오픈소스 트렌드 전망 Red Hat Enterprise Virtualization Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform Open Hybrid Cloud Red
More informationIntra_DW_Ch4.PDF
The Intranet Data Warehouse Richard Tanler Ch4 : Online Analytic Processing: From Data To Information 2000. 4. 14 All rights reserved OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP is a label, rather than a technology
More informationOutput file
발 간 등 록 번 호 -079930-00000-0 203 Personal Information Protection Annual Report 본 연차보고서는 개인정보 보호법 제67조의 규정에 의거하여 개인정보 보호시책의 수립 및 시행에 관한 내용을 수록하였으며, 203년도 정기국회에 제출하기 위하여 작성되었습니다. 목 차 203 연차보고서 제 편 주요 현황 제
More informationDW 개요.PDF
Data Warehouse Hammersoftkorea BI Group / DW / 1960 1970 1980 1990 2000 Automating Informating Source : Kelly, The Data Warehousing : The Route to Mass Customization, 1996. -,, Data .,.., /. ...,.,,,.
More information슬라이드 1
4. Mobile Service Technology Mobile Computing Lecture 2012. 10. 5 안병익 (biahn99@gmail.com) 강의블로그 : Mobilecom.tistory.com 2 Mobile Service in Korea 3 Mobile Service Mobility 4 Mobile Service in Korea 5 Mobile
More information정보화 산업의 발전단계 : 정보혁명의 진화 정보화 산업의 발전단계 1세기에 두 번 정도의 큰 기술혁명이 이루어져 경제성장의 원동력으로 작용 uit 시대는 정보혁명 중 인터넷 이후의 새로운 기술혁명인 컨버전스 기술이 핵심이 되는 시대 uit 시대는 정보화의 극대화와 타
모바일 혁명이 바꾸는 기업의 미래 모바일 빅뱅의 시대 기업경영환경의 변화 2011. 04. 26 더존 IT 그룹 더존씨앤티 지용구 사장 더존씨앤티 (트위터ID : Jiyonggu / E-mail : todcode@duzon.com) 11 정보화 산업의 발전단계 : 정보혁명의 진화 정보화 산업의 발전단계 1세기에 두 번 정도의 큰 기술혁명이 이루어져 경제성장의
More informationHTML5* Web Development to the next level HTML5 ~= HTML + CSS + JS API
WAC 2.0 & Hybrid Web App 권정혁 ( @xguru ) 1 HTML5* Web Development to the next level HTML5 ~= HTML + CSS + JS API Mobile Web App needs Device APIs Camera Filesystem Acclerometer Web Browser Contacts Messaging
More information<4D F736F F F696E74202D20332DC1F6B9DDC1A4BAB8BDC3BDBAC5DB>
"Seoul National University 21 세기한국의미래 서울대학교에너지자원공학과 [3] GIS 와소프트웨어 오늘의강의들여다보기 GIS 소프트웨어의구성 GIS 소프트웨어의구조및유형 상용 GIS 소프트웨어의종류 ( 시연 ) 서울시 GIS 포털 ( 시연 ) Google Earth ( 시연 )A ArcGIS 2 GIS 소프트웨어 방법 M 사람 N GIS
More informationCover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치
Oracle Big Data 오라클 빅 데이터 이야기 Cover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치 최근 빅 데이터에 대한 관심이 커지고 있는데, 그 배경이 무엇일까요? 정말 다양한 소스로부터 엄청난 데이터들이 쏟아져
More informationCloud Friendly System Architecture
-Service Clients Administrator 1. -Service 구성도 : ( 좌측참고 ) LB(LoadBlancer) 2. -Service 개요 ucloud Virtual Router F/W Monitoring 개념 특징 적용가능분야 Server, WAS, DB 로구성되어 web service 를클라우드환경에서제공하기위한 service architecture
More informationPowerPoint 프레젠테이션
1 Excellence in Data Governance 2 Excellence in Data Governance 데이터이동경로와 산출규칙을가시화 데이터계보관리 (Data Lineage) 3 Excellence in Data Governance 데이터베이스 법규정에맞게 IT 레이어들사이의데이터의품질과금융감독현행화이슈 투명성이확보되어있는가? 현업 뷰, 테이블,
More information레드햇과 오픈스택 Feb, 2014 Kim Yong Ki Solution Architect Red Hat Korea RED HAT ENTERPRISE LINUX OPENSTACK PLATFORM 2014
레드햇과 오픈스택 Feb, 2014 Kim Yong Ki Solution Architect Red Hat Korea Index WHY - WHAT - HOW - WHERE - WHO - WHEN - 왜 오픈스택이 필요한가 오픈스택은 무엇인가 오픈스택은 어떻게 작동하는가 오픈스택은 어디에서 사용될까 누가 오픈스택을 만들었는가 우리는 언제 오픈스택을 사용할 수
More information1224_2008forecast.hwp
2008년 국내외 SW 시장 전망 2007. 12. 24 오는 2008 년 전 세계 주요국의 경제성장이 둔화될 것으로 전망되고 있는 가운데, 전 세계 IT 수요 역시 소폭 감소할 것으로 전망되고 있다. IDC는 세계 경기의 불확실 성과 경기 하강의 위험으로 미국을 비롯한 여타 지역의 IT 투자 증가세가 꺾일 것으 로 전망하면서, 전 세계 IT 시장 성장률은
More informationService-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005
Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Monolithic Architecture Reusable Services New Service Service Consumer Wrapped Service Composite
More information비식별화 기술 활용 안내서-최종수정.indd
빅데이터 활용을 위한 빅데이터 담당자들이 실무에 활용 할 수 있도록 비식별화 기술과 활용방법, 실무 사례 및 예제, 분야별 참고 법령 및 활용 Q&A 등 안내 개인정보 비식별화 기술 활용 안내서 Ver 1.0 작성 및 문의 미래창조과학부 : 양현철 사무관 / 김자영 주무관 한국정보화진흥원 : 김진철 수석 / 김배현 수석 / 신신애 부장 문의 : cckim@nia.or.kr
More informationMicrosoft Word - 조병호
포커스 클라우드 컴퓨팅 서비스 기술 및 표준화 추진 동향 조병호* 2006년에 클라우딩 컴퓨팅이란 용어가 처음 생겨난 이래 글로벌 IT 기업 CEO들이 잇달아 차 기 핵심 기술로 클라우드 컴퓨팅을 지목하면서 전세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 파 라다임에 관심이 고조되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하면 효율적인 IT 자원을 운용할 수 있으며 비용절감
More informationÆí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š
솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
More informationMicrosoft Word - 001.doc
碩 士 學 位 論 文 CRM을 활용한 마케팅 전략의 개선방안에 관한 연구 - 국내 외 기업 사례분석을 중심으로 - Study on a method to improve marketing straegies using CRM - Focusing on example analysis of the national and international enterprises -
More information이문서는인포매티카의기업대외비, 독점및상거래상의기밀정보를포함하며인포매티카의사전서면동의없이복사, 배포, 중복또는어떤방식으로도복제될수없습니다. 본문서정보의정확성과완전성을기하기위한노력을다했음에도불구하고일부오식또는기술적부정확성이있을수있습니다. 인포매티카는본문서에포함된정보의사용으
W H I T백서 E P A P E R 빅데이터 (Big Data) 의폭발적증가빅데이터를큰비즈니스기회로연결시키는 Informatica 9.1 플랫폼 이문서는인포매티카의기업대외비, 독점및상거래상의기밀정보를포함하며인포매티카의사전서면동의없이복사, 배포, 중복또는어떤방식으로도복제될수없습니다. 본문서정보의정확성과완전성을기하기위한노력을다했음에도불구하고일부오식또는기술적부정확성이있을수있습니다.
More information기업들의 SNS마케팅 전략 사례연구
SNS를 이용한 마케팅 사례연구 : 성공과 실패사례 중심으로 이 은 애 남서울대학교 멀티미디어학과, 010-2659-8084, yiea417@naver.com 김 병 곤 남서울대학교 경영학과, 010-2477-7898, bgkim@nsu.ac.kr Social Mdia가 기하급수적인 증가세를 보이며 사람들의 관심을 끌고 있 가입자가 6 억 명을 넘어선
More informationPowerPoint 프레젠테이션
S/4HANA Fiori 기반의 Business Intelligence 및구축사례 Zen consulting Zen consulting 젠컨설팅은 SAP Gold Partner 이자 SAP Education Delivery Partner, 공식유지보수를할수있는 PCoE Partner 로서 SAP 전영역에걸쳐최상의서비스를제공합니다. Partnership with
More information월간 SW 산업동향 ( ~ ) Ⅰ. Summary 1 Ⅱ SW 5 2. SW 7 Ⅲ Ⅳ. SW SW Ⅴ : Big Data, 38
월간 SW 산업동향 (2011. 7. 1 ~ 2011. 7. 31) Ⅰ. Summary 1 Ⅱ. 4 1. SW 5 2. SW 7 Ⅲ. 10 1. 11 2. 14 Ⅳ. SW 17 1. 18 2. SW 27 3. 33 Ⅴ. 35 1. : 36 2. Big Data, 38 Ⅵ. SW 41 1. IT 2 42 2. 48 Ⅰ. Summary 2015 / 87 2015
More informationHitachi Content Platform 클라우드 & 소프트웨어정의클라우드오브젝트플랫폼 Hitachi Content Platform Hitachi Data Ingestor Hitachi Content Platform Anywhere REVISION NO
클라우드 & 소프트웨어정의클라우드오브젝트플랫폼 Ingestor Anywhere REVISION NO.3 2018 / 04 www.his21.co.kr blog.his21.co.kr www.facebook.com/hyosunginfo 가상화 및 멀티테넌시 구성 데이터 암호화 및 접근제어 클라우드 오브젝트 스토리지 다양한 프로토콜을 통한 데이터 액세스 (REST,
More information소프트웨어 정의 스토리지
Anything as a Service 를위한소프트웨어정의스토리지 이상우한국이엠씨컴퓨터시스템즈 1 목차 3 rd 플랫폼시대로의전환 소프트웨어정의스토리지 EMC ViPR Overview EMC ViPR Controller / Data Services New Elastic Cloud Storage Appliance 2 3 rd 플랫폼시대로의전환 3 소프트웨어에의해재정의되고있는기업환경
More informationBeyond Relational SQL Server, Windows Server 에디션비교 씨앤토트 SW 기술팀장세원
Beyon Relational SQL Server, Winows Server 에디션비교 씨앤토트 SW 기술팀장세원 SQL Server 2012 Eition 비교 요약 항목 Enterprise Business Intelligence Stanar H/W 지원 고가용성 확장성및성능 보안 관리생산성 SQL Server Integration Services Master
More informationGlobal Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항 - 재직자 전문성, 복잡성으로 인해 알고리즘 개발 난항 본 조사 내용은 美 Techpro Research
More information이제는 쓸모없는 질문들 1. 스마트폰 열기가 과연 계속될까? 2. 언제 스마트폰이 일반 휴대폰을 앞지를까? (2010년 10%, 2012년 33% 예상) 3. 삼성의 스마트폰 OS 바다는 과연 성공할 수 있을까? 지금부터 기업들이 관심 가져야 할 질문들 1. 스마트폰은
Enterprise Mobility 경영혁신 스마트폰, 웹2.0 그리고 소셜라이프의 전략적 활용에 대하여 Enterpise2.0 Blog : www.kslee.info 1 이경상 모바일생산성추진단 단장/경영공학박사 이제는 쓸모없는 질문들 1. 스마트폰 열기가 과연 계속될까? 2. 언제 스마트폰이 일반 휴대폰을 앞지를까? (2010년 10%, 2012년 33%
More information슬라이드 1
2014 데이터그랜드컨퍼런스 ( 개인및거래정보데이터아카이브솔루션 ) 2014. 9. 30 박희선대표 ( 주 ) 데이터웍스 주요내용 데이터거버넌스 & 컴플라이언스 RainStor 솔루션소개 RainStor 적용사례 요약 / 결론 DEMO - 부스 데이터거버넌스 & 컴플라이언스 국내개인및거래정보보관관련규정 전통적인아카이브접근방식 데이터거버넌스 & 컴플라이언스 데이터거버넌스
More information슬라이드 1
2015( 제 8 회 ) 한국소프트웨어아키텍트대회 Database In-Memory 2015. 07. 16 한국오라클 김용한 Agenda 1 2 3 4 5 6 In-Memory Computing 개요주요요소기술 In-Memory의오해와실제적용시고려사항 12c In-Memory Option의소개결론 2 1. In-Memory Computing 개요 전통적인데이터처리방식
More information클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL)
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL) 02-570-4352 (e-mail) jjoon75@kisdi.re.kr 1 The Monthly Focus.
More informationOZ-LMS TM OZ-LMS 2008 OZ-LMS 2006 OZ-LMS Lite Best IT Serviece Provider OZNET KOREA Management Philosophy & Vision Introduction OZNETKOREA IT Mission Core Values KH IT ERP Web Solution IT SW 2000 4 3 508-2
More informationLayout 1
ICT로 실현되는 야구의 새로운 즐거움 심수민, kt 경제경영연구소 KEY MESSAGE 한국 프로야구가 1,000만 관중 시대를 눈앞에 둔 가운데 ICT가 다양해진 팬들의 니즈를 만 족시키며 새로운 즐거움을 제공할 주요 수단으로 주목받고 있다. 야구 선진국들은 ICT와 스 마트 기기를 활용한 야구 콘텐츠와 서비스를 개발하고, 야구장의 ICT화를 통해 팬들에게
More informationBackup Exec
(sjin.kim@veritas.com) www.veritas veritas.co..co.kr ? 24 X 7 X 365 Global Data Access.. 100% Storage Used Terabytes 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 2000 2001 2002 2003 IDC (TB) 93%. 199693,000 TB 2000831,000 TB.
More informationPortal_9iAS.ppt [읽기 전용]
Application Server iplatform Oracle9 A P P L I C A T I O N S E R V E R i Oracle9i Application Server e-business Portal Client Database Server e-business Portals B2C, B2B, B2E, WebsiteX B2Me GUI ID B2C
More informationBigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researc
Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researcht 社 가 2015년 대륙별 표본을 추출한 글로벌 546개사를 대상으로 리서치를 수행하여
More informationPowerPoint 프레젠테이션
2003 CRM (Table of Contents). CRM. 2003. 2003 CRM. CRM . CRM CRM,,, Modeling Revenue Legacy System C. V. C. C V.. = V Calling Behavior. Behavior al Value Profitability Customer Value Function Churn scoring
More informationE-BI Day Presentation
E-Business Intelligence Agenda Issue E-BI Architecture ORACLE E-BI Solutions ORACLE E-BI ORACLE E-BI I. Issue? KPI. (KPI ). Jeff Henley, CFO, Oracle Corporation I. Issue? I. Issue Many Sources, Users,and
More informationPowerPoint 프레젠테이션
2012 is the beginning of a transformational era 김연희 부장 MicroStrategy Korea 전에없던네가지기술들이비즈니스, 산업, 경제를재편하고있습니다. Mobile Social Big Data Cloud Big Data Social Businesses, Industries, Economies 3 MicroStrategy
More information슬라이드 제목 없음
MS SQL Server 마이크로소프트사가윈도우운영체제를기반으로개발한관계 DBMS 모바일장치에서엔터프라이즈데이터시스템에이르는다양한플랫폼에서운영되는통합데이터관리및분석솔루션 2 MS SQL Server 개요 3.1 MS SQL Server 개요 클라이언트-서버모델을기반으로하는관계 DBMS 로서윈도우계열의운영체제에서만동작함 오라클관계 DBMS 보다가격이매우저렴한편이고,
More information슬라이드 제목 없음
(Electronic Commerce/Electronic Business) ( ) ,, Bio Bio 1 2 3 Money Money ( ) ( ) 4025 39 21 25 20 13 15 13 15 17 12 11 10 1 23 1 26 ( ) 1 2 2 6 (1 3 ) 1 14:00 20:00 1 2 1 1 5-6 4 e t / Life Cycle (e-commerce)
More informationconsulting
CONSULTING 전략 컨설팅 클라우드 마이그레이션 애플리케이션 마이그레이션 데이터 마이그레이션 HELPING YOU ADOPT CLOUD. 클라우드로 가기로 결정했다면 누구와 함께 갈지를 선택해야 합니다. 처음부터 끝까지 믿을만한 파트너를 찾는다면 베스핀글로벌이 정답입니다. 전략 컨설팅 다양한 클라우드 공급자가 존재하고, 클라우드 공급자마다 다른 장단점을
More information2015
2015 34863 85 Tel 042 530 3548 Fax 042 530 3559 Web www djdi re kr/gfcenter/main do 2015 information Graphic Infographics Gender Sensitive 1995 2014 2013 2014 1 2013 2014 SNS SNS 1. 1 1 daejeon DEVELOPMENT
More information<43494FB8AEC6F7C6AE5FB0F8B0A3C1A4BAB85FBCF6C1A42E687770>
스마트 사회 구현을 위한 공간정보서비스 활용 전략 Vol. 29 2010. 12 01 FOCUS 02 스마트 사회 구현을 위한 공간정보서비스 활용 전략 29 EXPERT INSIGHT 30 미래 공간정보서비스의 발전을 위한 제언 FOCUS 스마트 사회 구현을 위한 공간정보서비스 활용 전략 작성:손 맥 연구원 박수만 연구원 이윤희 선임연구원(이상 한국정보화진흥원)
More information3월2일자.hwp
빅데이터시장의현황및전망 8) * 1. 개요 2013년 ICT의최대이슈중하나가바로빅데이터이다. Gartner, IDC 등글로벌 ICT 리서치업체들이 2013년 ICT 산업에영향을미칠기술요소로빅데이터를선정하면서관련산업에대한관심이급증하고있다. 최근소셜미디어, 산업간융합등이확대되고, 기존의 PC뿐만아니라스마트폰, 태블릿 PC 등다양한스마트기기를통한인터넷이용이증가하면서수많은비정형데이터를발생시키고있다.
More informationMicrosoft PowerPoint - 2_증권_BI세미나_ _이지은_Final.ppt
IBM Infosphere Warehousing Jieun Lee September 2008 1 2008 IBM Corporation Agenda 1. 전사정보관리전략 - Information On Demand Information On Demand ( IOD) 개념및필요성 2. IOD for Business Intelligence : Dynamic Warehousing
More information.
데이터통합의미래, 실시간데이터통합가상화솔루션 DataHub 3.0 2015. 03. 2015 TmaxSoft Co., Ltd. All Rights Reserved. Ⅰ Ⅱ Ⅲ BI 플랫폼의변화 데이터가상화플랫폼 : DataHub DataHub 의특장점및사례 BI 비즈니스환경의변화 복잡한비즈니스환경, IT 인프라의발전으로보다많은데이터로부터보다빠른의사결정이 요구되는상황임
More information초보자를 위한 분산 캐시 활용 전략
초보자를위한분산캐시활용전략 강대명 charsyam@naver.com 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 그러나현실은? 서비스에필요한것은? 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 적절한기능 서비스안정성 트위터에매일고래만보이면? 트위터에매일고래만보이면?
More informationIBMDW성공사례원고
한국아이비엠주식회사 Your Possible Solution IBM DataWarehouse Appliance Impossible? I'm possible! 04 06 08 14 20 26 What BAO? 44x 3x 5x 05 04 Why DataWarehouse Appliance? Your Choice : Simplicity, Flexibility IBM
More information지난 10월 6일과 12일
글로벌 정보통신(ICT) 방송 동향리포트 제 98호 l Ver. 2013. 05. 02 2013년 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A 현황 2013년 초, 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A 진행 현황 Google, Amazon, Facebook, Twitter 등 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A가 2013년 상반기 활발히 진행되고 있음 - 2013년 4월
More information1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원 : 아시아 클라우드 ERP 시장 공략 추진 - 더
02 소프트웨어 산업 동향 1. 전통 소프트웨어 2. 新 소프트웨어 3. 인터넷 서비스 4. 디지털콘텐츠 5. 정보보안 6. 기업 비즈니스 동향 1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원
More information들어가는글 2012년 IT 분야에서최고의관심사는아마도빅데이터일것이다. 관계형데이터진영을대표하는오라클은 2011년 10월개최된 오라클오픈월드 2011 에서오라클빅데이터어플라이언스 (Oracle Big Data Appliance, 이하 BDA) 를출시한다고발표하였다. 이와
Oracle Data Integrator 와 Oracle Big Data Appliance 저자 - 김태완부장, 한국오라클 Fusion Middleware(taewan.kim@oracle.com) 오라클은최근 Big Data 분약에 End-To-End 솔루션을지원하는벤더로급부상하고있고, 기존관계형데이터저장소와새로운트랜드인비정형빅데이터를통합하는데이터아키텍처로엔터프로이즈시장에서주목을받고있다.
More information슬라이드 1
성공하는 빅데이터거버넌스및 모델링전략 신정길 2014.9.30 1 contents I. Big Data governance II. Data Governance III. Efficient Data Modeling IV. Wrap up 2 contents I. Big Data governance II. Data Governance III. Efficient Data
More information미래 서비스를 위한 스마트 클라우드 모델 수동적으로 웹에 접속을 해야만 요구에 맞는 서비스를 받을 수 있었다. 수동적인 아닌 사용자의 상황에 필요한 정보를 지능적으로 파악 하여 그에 맞는 적합한 서비스 를 제공할 수 새로운 연구 개발이 요구 되고 있다. 이를 위하여,
BIZ STORY HOT TREND 2 미래 서비스를 위한 스마트 클라우드 모델 윤용익 숙명여자대학교 정보과학부 교수 HOT TREND 2 1. 서론 클라우드 컴퓨팅은 인터넷이 접속 가능한 공간이면 언제 어디서나 사용자에게 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있 게 해주는 기술로써 클라우드 컴퓨팅 시대의 개막은 기 존의 하드웨어 또는 소프트웨어 중심에서 서비스 중심 의
More information<4D F736F F F696E74202D20332E20BAF2B5A5C0CCC5CD FBAB8BEC8C0CEC5DAB8AEC0FCBDBA5F FC1B6B0A1BFF85F76312E332
IBM Big Data 2014 빅데이터와보안 한국 IBM 정보관리사업부권선애실장조가원차장 빅데이터는보안의디딤돌이다? 걸림돌이다? 빅데이터와보안 빅데이터내다양한개인정보에대해익명화등정보보호기술적용을통해빅데이터프라이버시문제를해결할수있습니다 Brand Reputation New Data Users Data Breach Attractive Target BigData
More information2016_Company Brief
1MILLIMETER Creative Agency / Tiny Make Big. Copyrights all-rights reserved. 2016/1-mm.net 1MILLIMETER // Copyright all-rights reserved. 2016/1-mm.net Distance Between You & Us & Tiny Make Big 1MILLIMETER
More information<4D F736F F D204954B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DC3D6B1D4C7E5>
빅데이터상용솔루션동향과시사점 * 손진승, 최규헌 삼성 SDS windfalcon@samsung.com 1. 서론 2. 빅데이터상용솔루션동향 3. 결론및시사점 1. 개요최근 IT 기술의발달에따라스마트폰, 센서등이일상화되면서정보의종류와양이과거와는비교조차할수없을정도로급격하게늘고있다. 특히모바일서비스의이용과개인당스마트기기보유량이급속히증가함에따라데이터가기하급수적으로증가하는대용량의데이터시대가도래하였다.
More informationPlatformDay2009-Hadoop_OSBI-YoungwooKim
Hadoop 과오픈소스소프트웨어를이용한비지니스인텔리전스플랫폼구축 (Building Business Intelligence Platform Using Hadoop and OpenSource Tools) PlatFromDay2009 2009. 6. 12 김영우 warwithin@daumcorp.com 다음커뮤니케이션 프리젠테이션개요 비즈니스인텔리전스그리고데이터웨어하우스
More information이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론
이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론 2. 관련연구 2.1 MQTT 프로토콜 Fig. 1. Topic-based Publish/Subscribe Communication Model. Table 1. Delivery and Guarantee by MQTT QoS Level 2.1 MQTT-SN 프로토콜 Fig. 2. MQTT-SN
More information세션 3 (오이식).ppt
05. 7. 21 1. EAI 2. EAI Architecture 3. EAI 4. Copyright 2005 MOCOCO, Inc.. All rights reserved. Copyright 2005 MOCOCO, Inc.. All rights reserved. ntents EAI 1 EAI EAI EAI EAI EAI EAI EAI Copyright 2005
More informationStraight Through Communication
중소-중견 기업을 위한 데이터 관리 및 1-2차 백업 통합 시스템 구축 제안 V1.0 제안 배경 및 도입 장점 제안 배경 중소-중견 기업의 IT 환경에서 데이터 관리 및 백업, 모바일 오피스 및 클라우드 환경 구축을 위해 소프트웨어와 이를 구동할 서버, 스토리지, 운영체제, 보안까지 모든 것을 구축하려면 비용과 관리의 부담이 클 수 밖에 없습니다. 따라서 대부분의
More informationU.Tu System Application DW Service AGENDA 1. 개요 4. 솔루션 모음 1.1. 제안의 배경 및 목적 4.1. 고객정의 DW구축에 필요한 메타정보 생성 1.2. 제품 개요 4.2. 사전 변경 관리 1.3. 제품 특장점 4.3. 부품화형
AGENDA 1. 개요 4. 솔루션 모음 1.1. 제안의 배경 및 목적 4.1. 고객정의 DW구축에 필요한 메타정보 생성 1.2. 제품 개요 4.2. 사전 변경 관리 1.3. 제품 특장점 4.3. 부품화형 언어 변환 1.4. 기대 효과 4.4. 프로그램 Restructuring 4.5. 소스 모듈 관리 2. SeeMAGMA 적용 전략 2.1. SeeMAGMA
More informationPowerPoint 프레젠테이션
빅 - 데이터분석에서데이터전 - 처리방법및트리팩타소개 데이터브릭 / 신동원 2 I. 데이터전 - 처리 3 1. 데이터전 - 처리정의및필요성 정의 필요성 4 2. 기존데이터전 - 처리문제점 80 % 5 2. 기존전 - 처리문제점 - IT 중심 이슈 수주에서수개월소요 1. 빠른인 - 사이트생성불가 2. 신속한업무적용불가 3. 결과물의정확성회의 6 2. 기존전 -
More information<4D F736F F F696E74202D2033B9F8C2B05F44796E616D F E6720B1B8C7F6C0BB20C0A7C7D120B8AEBEF3C5B8C0D320B5A5C0CCC5CDC5EBC7D55FC3D6C1BE5FB9E8BBF3B1D52E707074>
Dynamic Warehousing 구현을위한리얼타임데이터통합 배상균 SWG, IP&S 팀 2007 IBM Corporation IOD Framework for Dynamic Warehousing Complete, Integrated Information Infrastructure Banking Retail Telco Public Sector Etc. Etc.
More information_LG히다찌 브로슈어
SOLUTION GUIDE BOOK G ITACHI OLUTION UIDE OOK ABOUT US UCP www.lghitachi.co.kr T 070 8290 3700 F 02 3272 9746 02 CONTENTS 04 05 10 13 18 29 BUSINESS AREA FINANCE SOLUTION FINTECH SOLUTION CONVERGED SOLUTION
More informationOffice 365, FastTrack 4 FastTrack. Tony Striefel FastTrack FastTrack
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.
More informationMicrosoft PowerPoint - 3장-MS SQL Server.ppt [호환 모드]
MS SQL Server 마이크로소프트사가윈도우운영체제를기반으로개발한관계 DBMS 모바일장치에서엔터프라이즈데이터시스템에이르는다양한플랫폼에서운영되는통합데이터관리및분석솔루션 2 MS SQL Server 개요 3.1 MS SQL Server 개요 클라이언트-서버모델을기반으로하는관계 DBMS로서윈도우계열의운영체제에서만동작함 오라클관계 DBMS보다가격이매우저렴한편이고,
More information<283129C7CFBCBAB1D92E687770>
글로발 금융위기 이후의 금융혁신 -핀테크(Fintech)를 중심으로* 하 성 근 (연세대학교 명예교수 겸 한국은행 금융통화위원) 1) 1. 머리말 글로발 금융위기가 발생한지 어언 6년이 지났으나 아직도 세계경제는 위기 이전의 성장모멘텀 을 회복하지 못하고 있고, 금융시스템의 위기 재발을 막기 위해 추진되어온 글로발 금융규제 개혁 도 애초에 생각되었던 수준으로
More informationPowerPoint Presentation
클라우드환경하의검증된 Hypervisor, 시트릭스 XenServer SeonKyung Cho, XenServer SE, APAC June 12, 2012 XenServer 고향 내용 클라우드컴퓨팅과서버가상화 클라우드컴퓨팅을위한고려사항 클라우드플래폼으로써의젠서버 클라우드컴퓨팅과서버가상화 일반적인오해 Cloud Computing = Server Virtualisation
More information