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데이터분석

생성형 AI 열풍, 고성능 스토리지 시대를 열다 최근 AI의 급발전으로 데이터가 폭증하면서, 분석해야 할 데이터의 양 역시 폭발적으로 늘고 있다. 다양한 종류의 데이터를 비용 효율적으로 저장하고 활용하는 데이터 운영의 혁신이 필요한 때다. AI/ML, 고성능 데이터 분석 등 최신 엔터프라이즈 워크로드를 위해서는 그에 걸맞은 최고의 스토리지가 필요하다. 데이터 레이크, 고성능을 요구하다 데이터 유형에 상관없이 모든 데이터를 한 저장소에 모아 놓은 ‘데이터 레이크’. 그동안 데이터 레이크는 인프라 성능에 큰 부담을 미치지 않는 요소였다. 문제는 생성형 AI 열풍이 불면서부터다. 기업들이 수많은 콘텐츠에서 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 관심이 높아지면서, AI 모델 학습을 위한 고성능의 데이터 레이크 인프라에 대한 관심이 부상하고 있다. 전통적.. 더보기
고성능 AI 분석, 기대를 현실로! ‘Dall-E’와 ‘챗GPT(ChatGPT)’는 아마도 올해 가장 핫한 키워드일 것이다. 두 가지 서비스 영역은 그림과 텍스트로 각각 다르지만, 공통점이 하나 있다. 고성능 분석 환경에 기반한 AI 모델이라는 점이다. 멀게만 느껴지던 AI 분석은 어느새 우리 일상 깊숙이 들어와 버렸다. 데이터가 기하급수적으로 증가하는 요즘, 이러한 고성능 분석 환경은 기업에 더욱 필요해졌다. 그리고 고성능 분석 환경의 핵심에는 AI 분석을 위한 필수 요건인 고성능 데이터 레이크가 자리하고 있다. 데이터 웨어하우스부터 고성능 데이터 레이크까지 데이터 분석에 기반한 인사이트를 도출하는 일은 기업들이 이미 오래전부터 해오던 일이다. 초창기 IT 시장에 등장한 RDBMS 기반 데이터 웨어하우스가 그 시작이다. 당시에는 형태가 .. 더보기
복잡한 데이터 관리를 쉽고 빠르게! 기업들이 당면한 데이터 관련 프로젝트는 점차 복잡해지고 있다. 이제는 온프레미스와 클라우드의 다양한 데이터 소스에서 데이터를 연계하거나 로딩하는 정도로 끝나지 않는다. 다양한 포맷으로 변화하는 데이터 소스를 관리하고, 반복할 수 있는 프로세스를 규모에 맞게 설정해야 한다. 이 모든 엔터프라이즈 데이터를 제어하면서 거버넌스도 유지해야 한다. 이 과정에서 기업들은 수많은 IT 리소스, 타이트한 프로젝트 마감 시한, 반복적인 수작업 설계, 시간 소모가 큰 개발 과정, 수작업으로 인한 오류 발생 가능성 등 어려움이 많다. 빅데이터 통합 분석 솔루션 펜타호는 방대한 데이터 관리를 단순화하는 솔루션이다. 데이터 파이프라인을 자동화함으로써 비즈니스 사용자가 신속하게 데이터를 취합해 분석에 활용할 수 있도록 지원한다... 더보기
HCP CS, 클라우드 워크로드에 최적화된 '오브젝트 스토리지'의 간판 주자 2021년 IDC가 진행한 오브젝트 스토리지 시장 활용 설문 결과를 보면, 응답자의 80%는 오브젝트 스토리지가 IoT, 보고, 분석을 포함한 가장 중요한 IT 이니셔티브를 지원할 수 있다고 답했다. 스토리지가 단순한 인프라가 아닌 기업의 전략을 지원하는 기반이 될 수 있다는 뜻이다. 그런 면에서 오브젝트 스토리지는 혁신의 지렛대이자 IT 관리자의 고민을 해결해 주는 중요한 열쇠가 될 것이다. IT 전문 인력이 적거나 오브젝트 스토리지를 신속하게 도입하고자 하는 기업이라면 효성인포메이션시스템의 HCP CS 같은 상용 오브젝트 스토리지는 좋은 선택지가 될 수 있다. 오브젝트 스토리지 대세, 이유가 있다 IT 미디어 네트워크월드에 따르면, ‘오브젝트 스토리지’는 최근 몇 년간 스토리지 트렌드를 이끄는 핵심으.. 더보기
동산의료원, 펜타호 기반 임상데이터 활용으로 스마트 병원 생태계 주도하다 의료 데이터의 활용도가 높아지면서, 원활한 데이터 관리와 운영을 위한 철벽 시스템을 구현하는 것이 의료기관의 경쟁력이 되고 있다. 임상 연구 중심 병원에서 데이터 기반 연구와 활용을 극대화하기 위해 계명대학교 동산의료원이 선택한 솔루션은 효성인포메이션시스템의 ‘펜타호’다. CDW(임상데이터 웨어하우스) 고도화를 추진해 임상 빅데이터 활용을 높임으로써 스마트 병원으로 거듭나는 동산의료원의 자취를 따라가 본다. ‘연구’ 중심에서 ‘데이터’ 중심 병원으로 계명대학교 동산의료원의 발자취는 120여 년을 거슬러 올라간다. 1899년 ‘제중원’으로 출발해 1982년 계명대학교 동산의료원으로 거듭난 데 이어, 2019년에는 ‘계명대학교 동산병원’으로 대구 서쪽 지역에 새롭게 둥지를 텄다. 계명대학교 동산병원과 함께 .. 더보기
초고성능 데이터 서비스 플랫폼 ‘HCSF’, 협업의 활주로 타고 비상하다 히타치 밴타라의 글로벌 기술 협력 파트너인 데이터 플랫폼 전문기업 웨카IO가 올해 한국 지사를 설립하고 국내 영업에 박차를 가하고 있다. 이에 효성인포메이션시스템의 데이터 솔루션 비즈니스도 더욱 탄력을 받고 있다. 효성인포메이션시스템은 웨카IO와 협력해 최신 GPU 워크로드, 고성능 데이터 분석, AI/ML 등을 지원함으로써 기업의 데이터 비즈니스의 성공을 위한 초석인 인프라 환경을 제공한다. 최근에는 데이터 기반의 경영을 지원하기 위해 GPU DBMS 전문기업 스크림(SQream)과의 협업도 강화했다. 이를 통해 대용량 데이터의 신속한 분석과 엔터프라이즈 AI/ML 혁신까지 지원한다는 게 목표다. 그리고 이 모든 협업의 중심에는 효성인포메이션시스템의 HCSF 솔루션이 있다. 데이터 레이크를 위한 완벽한.. 더보기
데이터 수집부터 통찰력 확보까지, 완벽한 데이터 통합 분석 로드맵 정형·비정형·반정형 데이터 등으로 데이터의 종류와 형태가 다양해지고 데이터 양이 급증했지만, 기업에는 빅데이터를 처리할 이렇다 할 플랫폼이 없어 문제가 된 시기가 있었다. ‘빅데이터’라는 용어가 회자된 2010년대 초반의 얘기다. 몇 년이 지나서야 기업들 사이에서 데이터 수집을 목적으로 하는 빅데이터 인프라 플랫폼 구축이 시작되었다. 데이터는 넘쳐나는데 정작 분석에 활용할 수 있는 데이터는 많지 않았기 때문이다. 그런데 빅데이터 플랫폼을 구축하고 보니 또 다른 문제가 발생했다. 분석에 활용되지 못한 채 방치되는 ‘다크 데이터(Dark data)’가 많아진 것이다. 이는 빅데이터 인프라 구축의 목적을 ‘데이터의 품질’이 아닌 ‘데이터의 수집’에만 두었기 때문에 발생한 문제다. 다크 데이터는 현재도 심각한 .. 더보기
지금은 다크 데이터 100% 활용 시대! 곳곳에서 양산되는 다크 데이터 전력 업체들은 몇 년에 한 번씩 수많은 드론을 띄운다. 전력 타워, 전송선 등 작업자가 접근하기 어려운 설비들을 점검하고 데이터를 수집하기 위해서다. 전 세계 고압선을 한 줄로 연결하면 총길이가 무려 300만 마일(약 483만km)에 달한다. 이는 지구에서 달까지 여섯 번 정도 왕복할 수 있는 거리다. 지역 곳곳에 설치된 송전선은 약 6,400만 마일로 이보다 훨씬 더 길다. 이처럼 엄청난 규모의 송전선 곳곳을 촬영하는 드론이 수집하는 이미지의 양은 얼마나 될까? 또 이렇게 수집된 데이터는 충분히 활용되고 있을까? 이 질문에 대한 답은 예상 밖이다. 드론을 통해 수집된 정보는 대부분 분석 과정 없이 원본 데이터 그대로 보관된다. 간혹 특정 지점에 문제가 발생하면, 과거 기록.. 더보기
IT 업계를 관통할 2022년 효성인포메이션시스템 솔루션 I 코로나19 팬데믹 속에서도 성장했던 국내 IT 산업이 2022년 성장세를 이어갈 수 있을 것인가. 답은 예스(Yes)다. 2022년에도 여전히 관심을 받는 클라우드와 데이터 관리·분석 시장, 새로운 트렌드가 된 메타버스 등 성장을 견인할 수 있는 요소는 많다. 데이터 전문 솔루션 프로바이더로 우뚝 설 효성인포메이션시스템의 2022년 주력 솔루션과 전략 그리고 IT 트렌드를 2부에 걸쳐 살펴본다. Chapter 1. 기업 데이터 혁신의 중심 ‘데이터 레이크’ 시장으로 무한 질주 2021년은 코로나19 영향으로 인한 비대면 업무 활성화와 디지털 전환을 위한 투자 확대, 메타버스 등장 등 다양한 변화와 함께 IT 투자가 지속해서 증가한 한 해였다. 특히 데이터와 관련된 전후방 산업의 규모 역시 놀라운 속도로 .. 더보기
비즈니스 성공을 돕는 통찰력의 핵심, '데이터 분석 아키텍처' 수립 방법 데이터가 넘쳐나는 시대다. 기업, 정부는 물론이고 개인도 스마트폰을 몇 번 터치하기만 하면 방문했던 장소와 소비 지출 내역 등의 흔적뿐 아니라 누구와 함께 있었는지도 금세 알 수 있다. 기업이 취합하는 데이터는 이보다 훨씬 더 방대하다. 이처럼 방대한 데이터를 통해 기업은 얼마나 제대로 된 통찰력을 얻고 있는지 반문하지 않을 수 없다. 수년 전, 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review) 발표 자료에 따르면 기업이 비정형 데이터를 실제 활용하는 비중은 1%도 채 되지 않았다. 다행히 최근 조사에서는 전체 데이터의 2/3 정도로 활용 수치가 높아졌지만 이 중에서 통찰력을 얻을 수 있는 분석 데이터는 아직도 많지 않은 현실이다. 데이터를 제대로 활용하면 제품과 서비스의 품질을 향상할 .. 더보기

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