이점 4:
데이터 기반의 의사 결정
운영을 개선하고 수익성을 높이기 위해 고급 분석을 도입하려는 조직이 점점 더
많아지고 있습니다. 그러나 관계형 데이터베이스 관리(RDBMS) 시스템인 EAM
솔루션은 분석에 사용되는 데이터 크기*가 급격히 증가함에 따라 필요한 모든
데이터를 저장할 수 없습니다.
또한 많은 데이터가 미디어, 오디오, 비디오, 텍스트, 이메일 등 반정형 또는 비정형
형식인 반면, RDBMS 시스템은 비정형 데이터를 분류할 수 없습니다. RDBMS는
사물 인터넷(IoT) 센서나 금융 데이터와 같은 정형 데이터만 관리할 수 있습니다.
클라우드 솔루션을 사용하면 조직은 모든 비정형 데이터를 대규모 데이터 세트를
보관하도록 특별히 설계된 데이터 레이크에 저장하고 이를 EAM 시스템의 다른
데이터와 오버레이할 수 있습니다. 조직은 복잡한 새 인프라를 도입할 필요 없이
서비스형 데이터 레이크를 간단히 추가할 수 있습니다.
데이터 레이크는 빠르고 유연한 데이터 소비 프레임워크와 함께 '스키마-온 -
리드' 인텔리전스를 위한 다양한 도구를 제공함으로써 주요 의사 결정을 새로운
방법으로 내릴 수 있도록 돕습니다. 조직 전체 생태계에 대한 접근을 통해 분석 및
머신 러닝 전략을 강화하기 위한 빅 데이터를 캡처하고 제공할 수 있습니다.
*분석에 사용되는 데이터 크기는 페타바이트(1페타바이트는 1,024테라바이트) 범위로 증가하고 있습니다. RDBMS 시스템은 이러한 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪고 있으며,
이 문제를 해결하려면 데이터베이스 관리 시스템을 수직적으로 확장할 수 있도록 더 많은 CPU 또는 더 많은 메모리를 추가해야 합니다.
