클라우드 분석이란 무엇인가요?

클라우드 분석은 다른 유형의 클라우드 컴퓨팅과 유사하게 작동하며 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 확장 가능한 클라우드 리소스와 강력한 분석 도구를 제공합니다. 필요에 따라 구독 기반 또는 사용한 만큼만 지불하는 가격 책정 방식으로 서비스 및 솔루션에 액세스할 수 있습니다. 

일반적으로 클라우드 분석 제공업체에서 애플리케이션 또는 서비스를 관리하고 유지하므로 사용자는 확장, 성능, 안정성에 대한 걱정 없이 인사이트를 생성하는 데 더 집중할 수 있습니다. 데이터 분석 프로세스의 모든 측면을 클라우드로 이동하거나 하이브리드 모델을 채택할 수 있습니다. 하이브리드 모델은 특정 요소를 클라우드로 이동하여 비용을 절감하거나 성능을 개선하고 나머지는 온프레미스로 유지하는 방식입니다. 

예를 들어 클라우드 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 사용하여 온프레미스 또는 클라우드 기반 데이터 소스, 비즈니스 애플리케이션 등 다양한 데이터 소스에서 가져온 방대한 양의 비즈니스 데이터를 저장할 수 있습니다. 그런 다음 클라우드 분석 도구를 사용하여 클라우드 보고, 스트리밍 분석, 예측 분석, 머신러닝 또는 분석 및 대시보드를 다른 애플리케이션이나 시스템에 삽입하는 등 다양한 데이터 분석 사용 사례를 수행할 수 있습니다.

선택한 환경에 따라 클라우드 컴퓨팅에는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드의 세 가지 기본 클라우드 분석 유형이 있습니다. 

퍼블릭 클라우드 분석 은 멀티테넌트 아키텍처의 퍼블릭 클라우드에서 제공므로 여러 조직에서 데이터 공유 없이 가상 머신, 데이터 스토리지, 데이터 처리와 같은 동일한 리소스와 서비스를 사용할 수 있습니다. 

프라이빗 클라우드 분석은 프라이빗 클라우드의 단일 조직에서 액세스할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 동일한 많은 이점을 제공하지만 온프레미스 데이터 센터에 위치하거나 서드 파티 IT 인프라의 전용 서버에서 오프사이트로 호스팅됩니다. 프라이빗 클라우드 분석 솔루션을 사용하면 더욱 우수한 데이터 보안 및 개인 정보 보호의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 확장 및 유지보수 비용은 훨씬 더 많이 듭니다. 

하이브리드 클라우드 분석은 하이브리드 클라우드 환경에서 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 분석을 결합하여 민감하지 않은 정보를 처리하고 저장하는 데 퍼블릭 클라우드를 사용하고 거버넌스 또는 데이터 주권 요구 사항이 엄격한 더 적은 양의 민감한 정보에 대해 온프레미스 시스템 또는 프라이빗 클라우드를 사용합니다. 하이브리드 클라우드 분석은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 또는 온프레미스 등 데이터가 어디에 있든 분석 기능을 제공합니다. 

여러 퍼블릭 클라우드에 데이터를 저장하는 조직이 늘어남에 따라 멀티 클라우드 분석이 점점 더 보편화되고 있습니다. 멀티 클라우드 분석 솔루션을 사용하면 데이터가 어디에 있든 데이터 전반에 대한 인사이트를 확보할 수 있으므로 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다.

클라우드에 데이터 분석 프로세스의 중요 요소가 하나 이상 있는 경우 클라우드 분석을 사용하는 것입니다. 이전에 Gartner에서 정의한 것처럼 이러한 요소에는 데이터 소스, 데이터 모델, 데이터 처리, 컴퓨팅 성능, 데이터 스토리지 및 분석 모델이 포함됩니다. 

솔루션과 도구를 고려할 때는 다음 중 하나 이상을 제공하는 다음과 같은 클라우드 분석 특징 및 기능을 찾아보세요. 

데이터 소스: 웹사이트, ERP 및 CRM 시스템, 모바일 앱, 소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 유형의 여러 데이터 소스에서 데이터 또는 이벤트를 캡처하고 수집할 수 있습니다. 클라우드 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 실시간 데이터 통합으로 정형 데이터, 비정형 데이터, 배치 데이터, 스트리밍 데이터를 복잡하게 추가하지 않고도 통합할 수 있다는 것입니다. 

데이터 모델: 클라우드 기반 데이터 모델은 데이터 구조 및 데이터 요소가 서로 어떻게 연관되는지를 결정합니다. 클라우드 제공업체는 조직의 데이터 및 구체적인 비즈니스 요구사항에 맞는 데이터 모델을 갖춘 클라우드 분석 솔루션을 제공해야 합니다. 

데이터 처리: 클라우드 분석은 통계를 분석하고 생성하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있도록 다양한 시스템에서 들어오는 대량의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 처리 애플리케이션과 기능을 제공해야 합니다. 

컴퓨팅 성능: 클라우드 분석을 사용하면 대규모 데이터 세트를 규모에 맞춰 수집, 구조화, 처리, 저장 및 분석할 수 있으므로 데이터 처리 시 엄청난 양의 원시 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 퍼블릭 클라우드 리소스를 활용하면 용량 확장이나 기타 프로비저닝 문제에 대해 걱정할 필요 없이 데이터를 신속하게 처리하고 전달할 수 있습니다. 

스토리지 및 웨어하우징: 대부분의 경우 클라우드 분석은 데이터 스토어를 저장하고 유지관리하는 데 따르는 많은 문제를 해결해 줍니다. 이상적으로, 클라우드 분석 솔루션은 여러 플랫폼에 데이터를 쉽게 액세스하고, 공유하고, 제공할 수 있게 해주는 데이터 웨어하우스와 같은 다른 서비스와 함께 경제적인 클라우드 스토리지를 제공해야 합니다. 

분석 모델: 클라우드 분석을 통해 사전 빌드된 고급 분석 및 AI/ML 모델을 활용하고 복잡한 데이터를 분석하여 실시간 예측, 예측, 의사 결정을 개선할 수 있는 자체 모델 개발이 가능해야 합니다. 

클라우드 분석은 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내리거나 더 많은 데이터를 결합하여 현재 상황을 더욱 명확하게 파악할 수 있게 해주고, 실시간 데이터로 예측 모델을 개발하는 등 비즈니스에 많은 이점을 제공합니다. 

예를 들어 웹사이트 트래픽 및 판매, 마케팅 및 소셜 미디어 플랫폼, 금융 서비스, 운영 실적 등 다양한 유형의 분석을 위해 클라우드 기반 솔루션이 구현됩니다. 데이터에 즉시 액세스하여 활성화하는 기능은 더 나은 결정을 내리고 다양한 전략과 전술의 실적을 시각화하는 데 도움이 됩니다. 

클라우드 분석의 또 다른 일반적인 용도는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 현대화하는 것입니다. 이를 통해 생성된 데이터를 수집, 통합, 분석하여 비즈니스 인텔리전스를 개선하는 동시에 데이터 인사이트 제공과 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 

클라우드 분석을 통해 다음과 같은 다양한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 

• 통합 분석 플랫폼을 구축하여 단일 정보 소스 빌드
• 경험 관리 데이터 웨어하우스를 빌드하여 고객, 직원, 공급업체를 위한 경험과 서비스 개선
• 고객 데이터를 사용하여 새로운 잠재고객 식별및 새로운 잠재고객 파악
• 역동적인 시장 상황에 따른 가격 최적화
• 수요, 구매 경향 및 전반적인 고객 평생 가치 예측
• 게놈 데이터의 데이터 분석을 가속화하여 의학 및 생명과학 연구 및 개발 개선
• 인프라 및 클라우드 사용량을 분석하여 성능 개선 및 클라우드 또는 IT 비용 최적화

스마트 클라우드 분석 솔루션을 사용하여 데이터 기반 변환과 혁신을 촉진하는 방법을 자세히 알아보세요.