빅데이터시대의 새로운데이터통합방안 임정혜 부장 한국인포매티카
현재기업은빅데이터와관련된과제를해결하고, 기업과고객모두에게빅데이터가가져다주는혜택을누릴준비가되어있습니까?
Market Trends Customer Needs
빅데이터는 극심 한데이터관리의시작에불과 빅데이터는전통적인데이터관리기술의능력을초과하는대량의크기를가지고있으며, 이에대한데이터의볼륨을관리할수있는새로운기술의사용을필요로합니다.
IT 환경의변화 IT 세계는세가지형태의기술트랜드로급속히변화되고있습니다. 클라우드컴퓨팅, 그리고소셜컴퓨팅과모바일컴퓨팅은동시다발적으로컴퓨터산업전반에서시, 공간의경계를허물고있습니다. 클라우드소셜미디어모바일
IT 기술변화의메가트랜드 IT 환경의변화 FUTURE CLOUD INTERACTIONS MOBILE PAST ON-PREMISE TRANSACTIONS DESKTOP WHERE WHAT HOW
데이터통합데이터의변화 FUTURE CLOUD INTERACTIONS MOBILE PAST ON-PREMISE TRANSACTIONS DESKTOP WHERE WHAT HOW
Big Data 의당면과제 Volume Velocity OPRA Feed: Messages per second Source: IDC Source: Sybase Variety
현재대부분의 IT 조직은예상치못한 빅데이터의변화와관리비용에 대하여준비되어있지않습니다.
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
어떻게준비해야합니까? IT 리더들은빅데이터의규모의경제를활용하기위해빅데이터가의미하는모든차원에대해생각해야합니다.
Informatica 9.5 Informatica 9.5 는빅데이터의수익을극대화하는명시적목적으로개발되었습니다. 데이터의비즈니스가치증대데이터비용의최소화빅데이터처리의구현가능
What Is Informatica 9.5 and What Value Does It Deliver? Maximizing the Return on Big Data
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
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.
1. 신속한지능정보제공민첩한 BI (Business Intelligence) 정보제공 데이터가상화 데이터규칙 논리적데이터오브젝트 논리적데이터오브젝트 데이터규칙 X MAP 데이터디스커버리 운영 DB 데이터복제
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
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.
2. 신뢰할수있는 SLA 제공어플리케이션성능향상 운영시스템 스마트파티셔닝 운영시스템 DB 아카이브 데이터아카이빙 파일아카이브 파티셔닝아카이브아카이브 조회빈도수多조회빈도수小데이터아카이브컴플라이언스 중앙집중식 ILM 규칙적용 & 관리기능제공
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
3. 컴플라이언스를위한데이터보호데이터개인정보보호 / 데이터마스킹 데이터마스킹. 개발환경의민감한데이터보호를위한정책기반의마스킹, 테스트및운영테스트및운영환경전반의데이터개인정보보호를지원, 데이터베이스또는어플리케이션의소스코드를변경하지않고도일반적인데이터보안및개인정보보호문제의다양한해결 데이터수익극대화 Informatica 9.5 활용 가치 비용 개인정보보호정책및컴플라이언스를보장. 데이터침해의위험을감소. 데이터개인정보보호를구현하고관리비용을절감 데이터발견및보호. 운영및비운영환경에서민감한개인정보데이터의보호. 개인정보데이터의보호및확산. 비즈니스정책기반의일관적이고규칙적인데이터마스킹기법구현
3. 컴플라이언스를위한데이터보호데이터개인정보보호 / 데이터마스킹 CRM 시스템커스텀시스템 ERP 시스템 빌링시스템 DATA WAREHOUSE 개발 테트스 운영시스템환경 교육 Informatica Dynamic Data Masking 정책기반의중앙집중관리및모니터링 Informatica Persistent Data Masking
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
4. 매출수익및고객충성도증대사전고객참여강화 사전고객참여강화. 고객의이해및충성도를향상시키기위해소셜데이터를통합하고고객맞춤형서비스와혜택을제공하기위해실시간이벤트정보를활용함 VALUE COST 데이터수익극대화 매출증대및고객충성도증대 고객마찰감소및잠재고객이탈및손실방지 Informatica 9.5 활용 새로운이해. 고객의행동, 정서, 관계및영향의이해를향상시키기위하여고객데이터의새로운소스의활용. 새로운채널. 시장채널로서의소셜미디어활용. 고객참여강화. 사전고객서비스및실시간활동을바탕으로고객에게혜택을제공.
4. 매출수익및고객충성도증대사전고객참여강화 실시간이벤트 & 트랜잭션흐름 CEP (Complex Event Processing) 변환표준화강화
4. 매출수익및고객충성도증대 Nordstrom 社의소셜MDM을통한적시적소의마케팅활용방안 당면과제. Nordstrom 백화점은소셜미디어를통해주요고객의영향도를파악하고, 시장에새로운채널로서의소셜미디어를활용하는방법을모색하기를원함 솔루션적용 수행결과 Informatica MDM 새로운채널로서의소셜미디어활용을통해고객충성도및매출증대기여
4. 매출수익및고객충성도증대 Cannery 카지노호텔의매출증대 당면과제. 다채널의고객참여를통해상위 5% 고객의매출증대를원함 솔루션적용 수행결과 실시간이벤트 & 트랜잭션흐름 변환표준화강화 플로어매니져플로어매니저는해당고객을위한특별제안에대한실시간정보를수신 CEP 모바일정보제공 카지노에서는고객의맞춤형정보를실시간으로모바일로전송
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
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
5. 비용효율적, 확장성높은빅데이터분석하둡을활용한빅데이터분석 당면과제. 보다효율적으로마케팅, 제품개발및회원운영을분석하고전반적인사업의성공을향상시키기위한데이터처리시간의감소방안을모색함 솔루션적용 MicroStrategy 수행결과 기존대비 4 배이상의처리시간감소로 3 주주기의처리시간감소를통해비즈니스에보다새로운정보를빠른속도로게재 HParser PowerCenter Netezza
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
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
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
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
빅데이터통합을위한인포매티카의전략 빅데이터통합 ( 검증된, 확장가능, 비용효율적 ) 협업기반의데이터거버넌스 ( 비즈니스기반의신뢰할수있는데이터이행 ) 포괄적인데이터마스킹 ( 빅데이터에대한데이터보안적용 ) 확장가능한빅데이터아카이빙 ( 빅데이터저장스토리지비용절감 )
Why Informatica 9.5 인포매티카 9.5 솔루션은고객의기업데이터의가치를높이고, 데이터처리비용을감소시켜고객의데이터가치를극대화하는것을목적으로함