클라우드 컴퓨팅은 기업 빅데이터 비즈니스 발전의 핵심 원동력이 될 것입니다.

요즘 비즈니스 관리자들은 '빅데이터', '클라우드 서비스' 같은 단어를 거의 매일 접하게 됩니다. 오늘날의 시장에서 경쟁력을 유지하려면 기업은 수익 증대, 고객 유지, 제품 품질 향상에 도움이 되는지 여부에 관계없이 실제 결과를 창출할 수 있는 현명한 비즈니스 결정을 내려야 합니다. 빅데이터 분석 프로젝트는 이러한 목표를 달성하는 핵심 요소입니다.

IDG는 빅데이터를 "기업 애플리케이션/데이터베이스의 거래 데이터, 소셜 미디어 데이터, 모바일 장치 데이터, 비정형 데이터/문서, 기계 생성 데이터 등을 포함하여 다양한 소스에서 기업이 수집한 대량의 데이터 정보"로 정의합니다. IDG는 다음과 같이 말했습니다. 다양한 대용량, 높은 전송률의 데이터 정보 자산은 기업에 더 나은 통찰력을 제공하고 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. “

빅 데이터를 통해 기업은 비즈니스에 대해 더 깊이 이해하고 실시간으로 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 실제로 IDG의 "빅 데이터 및 분석 연구 보고서"에 따르면 응답자의 1/3은 회사에서 빅 데이터 프로젝트를 구현한 덕분에 의사 결정의 질이 향상되었고 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 되었다고 말했습니다. 결정 및 예측.

그러나 다른 신흥 기술과 마찬가지로 이로 인해 발생하는 과제도 있습니다. 첫 번째 과제는 막대한 데이터 용량과 전송 속도다. 실시간으로 변경되는 막대한 양의 데이터는 기존 도구와 방법이 더 이상 작동하지 않음을 의미합니다. 기업은 또한 데이터의 출처를 고려해야 합니다. 경우에 따라 빅데이터는 고객, 센서, 웹사이트, 소셜 미디어를 비롯한 수백만 곳에서 제공됩니다.

기존 기업이 채택한 방식은 기업 역량을 구축하거나 확장하여 빅데이터로 인한 워크로드를 처리하는 것이었습니다. 이는 비용과 시간이 많이 소요되는 리소스 집약적인 계획입니다. 많은 IT 직원의 시간과 기술이 필요하며 비즈니스를 충분히 빠르게 마이그레이션할 수 없습니다. 귀하의 비즈니스는 훌륭한 제품과 서비스를 구축하는 대신 인프라에 더 많은 시간과 돈을 소비하게 될 수 있습니다.

클라우드 서비스는 이러한 많은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 향후 3~5년 동안 클라우드 서비스와 예측 분석이 비즈니스에 파괴적인 영향을 미칠 가능성이 가장 높은 기술 중 하나가 될 것이라는 점은 놀라운 일이 아닙니다. 다양한 기능 장점은 클라우드 서비스가 핵심 원동력이 될 수 있다는 것입니다.

많은 성공 사례가 있지만 실제로 빅데이터 프로젝트를 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 실제로 많은 어려움이 있으며, 그 중 어느 하나라도 프로젝트가 시작되기도 전에 중단될 수 있습니다. 빅 데이터 및 분석 설문 조사 보고서에서 IDG는 다음과 같은 5가지 과제를 식별했습니다.

1. 데이터 분석 및 관리 인력 부족

빅데이터 시스템의 발전 속도는 너무 빨라 일반 기업이 이를 따라잡는 것이 거의 불가능합니다. 새로운 도구, 기능 및 프레임워크는 몇 달 만에 개발 및 성숙될 수 있으며, 이로 인해 기업은 새로운 빅 데이터 기술에 큰 격차를 갖게 되며, 이는 기업 빅 데이터 프로젝트의 개발을 쉽게 방해할 수 있습니다.

실제로 비즈니스 응답자의 48%는 데이터 분석 및 데이터 관리 기술 분야의 인재 부족이 회사가 직면한 가장 큰 과제라고 생각합니다. 특히 분석 분야에서 빅 데이터 기술에 대한 수요가 너무 높아 응답자의 70%가 향후 12~18개월 내에 빅 데이터 분석 기술을 갖춘 인력을 채용할 계획이라고 답했습니다.

클라우드 서비스를 사용하면 기업은 지속적인 설정, 유지 관리 및 업그레이드에 많은 시간과 리소스를 투자하지 않고도 최신 기술을 활용할 수 있습니다. 또한 클라우드 서비스를 통해 기업은 이미 보유하고 있는 기술을 사용할 수 있으며, 매니지드 서비스는 부족한 기술을 완벽하게 보완할 수 있습니다.

2. 예산 제한

47%의 응답자는 예산 제약이 오늘날 기업이 빅 데이터 프로젝트를 구현할 때 직면하는 두 번째로 큰 과제라고 답했습니다. 이러한 문제는 비용 요소가 수년 동안 대부분의 기업에서 가장 큰 관심사였다는 사실에서 입증됩니다.

대부분의 빅 데이터 기술에는 대규모 서버 클러스터가 필요하며, 이는 긴 구성 및 설정 주기가 필요하므로 막대한 자본 지출과 유지 관리 오버헤드가 발생합니다. 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 기존 애플리케이션이나 새로운 비즈니스 요구 사항에 따라 다양한 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 데이터 전송 속도가 계속 증가하여 잠재적으로 지속 불가능한 IT 비용으로 이어질 수 있다는 점입니다. 기업은 비용을 최소화하면서 빅 데이터에서 최대한 많은 가치를 얻는 방법을 알아야 합니다.

IT 비용을 줄이면서 빅데이터를 관리하려면 인프라를 확장할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 클라우드 서비스가 기업에 도움이 될 수 있는 일입니다. 클라우드 서비스를 사용하면 기업이 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 구매하고 유지 관리할 필요가 없으며 이와 관련된 상당한 자본 지출도 필요하지 않습니다. 이를 통해 기업은 제한된 자금을 핵심 혁신에 재할당할 수 있습니다.

3. 예측할 수 없는 시장

빅 데이터는 기존 엔터프라이즈 레거시 애플리케이션 및 트랜잭션 시스템부터 기계, 모바일 장치, 웹 로그 및 소셜 미디어에서 생성된 데이터에 이르기까지 다양한 소스에서 발생합니다. 이로 인해 필요한 용량을 예측하는 것이 더 어렵고 비효율적입니다. 단일 이벤트로 인해 데이터 볼륨과 워크로드가 갑자기 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스 기관은 특정 날짜에 거래량의 10배 변동을 경험할 수 있으며 정확한 변동은 시장 상황에 따라 다르며 예측하기 어렵습니다.

기업 4곳 중 1곳은 빅데이터로 인한 스토리지 용량/인프라 수요 증가로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 기업은 인프라를 계획해야 할 뿐만 아니라 변화하는 스토리지 및 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위해 쉽게 확장할 수 있는 방법도 결정해야 합니다. 거의 모든 기업이 최대 수요를 지원하기 위해 인프라 용량을 10배로 확장하고 추가 용량을 90%의 시간 동안 유휴 상태로 유지하는 것은 매우 비효율적이고 비용 효율적입니다. 다른 문제로는 데이터 증가로 인한 인프라 및 유지 관리 비용 상승, 혁신을 지원하기 위한 충분한 대역폭을 보장하기 위한 실험의 필요성, 데이터 수집 및 분석 비용 등이 있습니다.

클라우드 서비스를 사용하면 기업은 최대 용량을 위해 인프라 규모를 조정할 필요가 없습니다. 탄력적인 특성을 통해 기업은 필요에 따라 인프라를 동적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.

4. 보안 및 규정 준수 과제

기업이 새로운 소스와 기존 소스에서 점점 더 많은 데이터를 수집, 저장 및 분석함에 따라 데이터 보안에 대한 관심이 더욱 커지고 있습니다. 응답자의 약 35%는 조직의 기존 보안 솔루션 및 제품이 적절한 데이터 보안을 제공하는지 확신하지 못하거나 믿지 않았습니다. 기업은 데이터 액세스를 제어하고, 데이터 자산을 보호하고, 인프라를 보호하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 궁극적으로 기업은 민첩성과 성능을 저하시키지 않으면서 규정 준수, 데이터 관리 및 보안 요구 사항을 보장하는 방법을 결정해야 합니다. 예를 들어, 금융 서비스 회사가 생성하거나 사용하는 모든 데이터는 규제 대상이며 민감한 데이터이거나 개인 데이터일 수 있습니다. 회사는 재무 정보에 엄격한 관리 및 규정 준수 요구 사항이 있는지 고려해야 합니다.

빅 데이터는 또한 귀하의 비즈니스 정보가 유휴 상태가 아니라는 것을 의미합니다. 이 데이터는 더 나은 비즈니스 결과를 얻기 위해 여러 사용자와 시스템에 의해 지속적으로 생성, 처리 및 분석됩니다. 강력한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 제어 기능을 갖춘 공급업체를 선택하면 빅 데이터 보안 문제도 해결할 수 있습니다. 실제로 클라우드 서비스가 회사 자체 데이터 센터보다 더 안전한 것은 드문 일이 아닙니다. 클라우드 서비스 제공업체는 강력한 컴퓨팅 인프라를 제공하므로 안전한 환경을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 이를 위해 많은 클라우드 제공업체는 여러 기업의 모범 사례와 경험을 축적했으며 가장 엄격한 보안 요구 사항을 가지고 있습니다.

5. 비즈니스 사례 만들기

많은 경우 IT 부서는 빅 데이터에 대한 비즈니스 사례를 만들어야 합니다. IDG에 따르면 엔터프라이즈 IT 리더는 비IT 리더보다 요구 사항 및 솔루션 측면에서 비즈니스 요구 사항을 식별하는 일을 더 많이 담당합니다. 공급업체를 추천 및 선택하고, 구매를 승인 및 승인하고, IT 팀 외부에서 솔루션을 판매해야 합니다. 그러나 기업 사업부의 리더들은 상황에서 벗어날 수 없습니다. IDG에 따르면 응답자의 45%가 CEO가 빅 데이터 프로젝트의 개발 및 구현에 참여했다고 답했습니다. CFO와 사업 부문 경영진도 빅 데이터 프로젝트에서 점점 더 중요한 역할을 맡고 있습니다.

견고한 비즈니스 사례를 구축하지 않고 주요 비즈니스 이해관계자와 같은 강력한 협력자로부터 의견을 수집하지 않았다면 빅 데이터 프로젝트에 필요한 리소스에 대한 승인을 받지 못할 가능성이 높습니다. 특정 프로젝트 이니셔티브를 실험하기 위해 기업은 획일적인 무거운 작업을 수행해야 하며, 이는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이는 의심할 여지 없이 혁신의 속도를 늦추고 궁극적으로 빅 데이터 프로젝트의 가치를 감소시킬 것입니다.

많은 경우, 투자 수익을 입증하는 가장 쉬운 방법은 총 소유 비용을 줄이는 것입니다. 클라우드 서비스를 사용하여 기존 워크로드를 재설계하면 기업이 비용을 크게 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 클라우드 서비스를 사용하면 실험 비용을 절감하여 혁신 속도를 가속화할 수도 있습니다. 성공적인 실험은 측정 가능한 이점을 보여주고 일단 시행되면 추가 수요를 촉발할 것입니다.

클라우드 컴퓨팅에 대한 올바른 접근 방식은 빅 데이터 애플리케이션 배포에 대한 일부 장벽을 최소화하거나 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 빅 데이터와 마찬가지로 클라우드 서비스는 비즈니스 운영 및 비즈니스 수행 방식을 변화시키는 매우 파괴적인 힘입니다. 그리고 클라우드와 빅데이터가 결합되면 그 영향은 더욱 커질 것입니다.

그러나 클라우드 서비스 도입을 결정한다고 해서 기업의 빅데이터 문제가 하루아침에 해결되는 것은 아닙니다. 많은 클라우드 서비스 제공업체는 기업에 필요한 서비스 중 일부만 제공합니다. 기업은 여전히 ​​많은 수의 통합을 수행해야 하며, 이로 인해 종종 가격이나 확장성, 성능 또는 사용 편의성이 저하됩니다. 따라서 기업은 클라우드 제공업체를 평가할 때 이러한 문제를 직접적으로 해결하는 솔루션을 찾아야 합니다.

기술 부족:

귀사에는 빅 데이터 애플리케이션을 구축, 확장 및 안전하게 배포하기 위한 광범위한 기능이 필요합니다. 이러한 기능은 데이터 수집부터 저장, 분석, 데이터 시각화에 이르기까지 빅데이터의 다양한 측면을 모두 포괄해야 합니다. 기업은 관리 오버헤드를 최소화하고 빅 데이터의 광범위한 기술과 완벽하게 호환되는 관리형 서비스를 제공하는 클라우드 제공업체를 찾아야 합니다. 이를 통해 귀하의 비즈니스는 귀하가 보유한 기술을 최대한 활용하고 도움을 받을 수 있습니다.

비용 및 비즈니스 사례 개발:

클라우드 서비스로 마이그레이션하는 기업은 하드웨어를 구매하고 유지 관리할 필요가 없습니다. 비즈니스 사례를 구축하려면 TCO를 낮추는 데 도움이 되는 공급자를 선택하십시오. 유연한 가격 모델: 예약 인스턴스부터 온디맨드 인스턴스, 심지어 스팟 인스턴스까지, 엄청난 절감 기회를 제공하고 데이터 관리 및 처리 비용 구조를 줄일 수 있습니다.

데이터 예측 불가능성:

기업의 클라우드 서비스 제공업체는 수요 변화에 따라 빠르고 쉽게 규모를 확장하거나 축소할 수 있도록 지원해야 합니다. 예를 들어 컴퓨팅 용량에서 스토리지를 분리하면 기업은 필요한 리소스의 유형과 크기만 선택하고 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.

보안:

안전하도록 설계되고 다양한 산업 표준을 준수하는지 자주 감사되는 클라우드 컴퓨팅 인프라를 찾으세요. 귀하의 비즈니스가 보안 및 거버넌스 요구 사항을 충족할 수 있도록 클라우드 공급자가 감사 친화적인 서비스와 규정 준수 프로그램을 제공하는지 확인하세요. 또한 공급자가 모든 서비스에 대해 저장 및 전송 중인 데이터 암호화는 물론 광범위한 데이터 암호화 옵션을 제공하는지 확인하세요.

클라우드 서비스의 특성상 빅데이터에 이상적입니다. 클라우드 컴퓨팅의 확장성, 탄력성 및 경제적인 모델 덕분에 기업은 최대 용량의 환경을 구축하고 투자하지 않고도 필요에 따라 확장할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 기업은 무거운 작업과 관련된 비용을 절감하고 절감액을 비즈니스에 가치를 제공하는 프로젝트에 재투자할 수 있습니다. 측정 가능한 절감액은 추가 후원자를 확보하는 데 도움이 되며 이러한 절감액은 다른 빅 데이터 프로젝트에 자금을 지원하는 데 사용될 수 있습니다.

미래에는 기업이 더욱 스마트하고 빠른 비즈니스 결정을 내리는 데 빅 데이터가 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 그러나 기업은 기술 부족, 제한된 비용, 데이터 예측 불가능성, 보안 문제 또는 비즈니스 사례 창출의 어려움으로 인해 방해를 받을 필요가 없습니다. 클라우드 서비스는 이러한 많은 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 빅 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 데 필요한 IT 인프라에 대해 걱정하지 않고 빅 데이터 분석을 반복하고 비즈니스 요구 사항에 집중할 수 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 솔루션을 통해 기업은 더 빠르고 저렴한 비용으로 데이터를 분석하여 비즈니스 목표를 더 빠르게 달성할 수 있습니다.

위 내용은 클라우드 컴퓨팅은 기업 빅데이터 비즈니스 발전의 핵심 원동력이 될 것입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!