Active Analytics의 시대 ~ 전통적인 데이터 처리와 애플리케이션 개발의 한계는 무엇이고, 해결 방안은 무엇인가?

Ative Aanalytic 최근 데이터 처리와 분석에 대해 새로운 개념이 등장했습니다. Acitvie Analytics가 바로 그것인데요, 한국말로 옮기자면 더 적극적인 분석이라 표현할 수 있겠네요. 이 개념이 등장한 배경에는 Extreme Data가 자리하고 있습니다. 우리는 빅 데이터 시대를 넘어 현재 Extreme Data 시대로 향하고 있습니다. 단어가 주는 어감 차이에서 느껴지듯이 데이터의 양 측면에서 빅 데이터를 넘어서는 변화가 현재 일어나고 있죠. IoT와 5G는 이런 변화를 가속하고 있습니다.


많은 기업이 데이터에서 새로운 미래를 찾는다는 말은 귀가 아프게 들어온 말이죠. 이를 위해 다양한 측면에서 투자가 이루어지고 있습니다. 기업들이 데이터를 다루는 방식을 바꾸고자 하는 이유는 무엇일까요? 전통적인 데이터 처리와 애플리케이션 개발 방식으로는 Acitvie Analytics를 실현하기 어렵기 때문입니다.

전통적인 방식은 실시간 스트리밍 데이터와 과거 데이터를 동시에 처리하지 못합니다. 또한, 위치 기반 정보를 애플리케이션에 통합하기도 어렵습니다. 머신 러닝도 마찬가지죠. 가장 큰 걸림돌은 실시간 데이터, 과거 데이터, 위치 기반 정보, 머신 러닝 등 여러 기술을 각각이 아닌 하나의 합으로 만들어 Acitvie Analytics를 수행할 수 없다는 것입니다.

그렇다면 Acitvie Analytics를 왜 하려고 하는 것일까요? 다음 영상을 보시죠. 자동차, 소매, 금융, 의료 등 우리를 둘러싼 모든 곳에서 Acitvie Analytics 기반 혁신이 일어나고 있습니다.



모든 것을 하나로 모아 Acitvie Analytics를 할 방법이 있다? 없다? 다행히 있습니다. GPU 가속 기반 데이터베이스 솔루션 기술로 유명한 Kinetica가 최근 Acitvie Analytics 플랫폼에 대한 구체적인 방향을 제시했습니다. 그 내용은 간단합니다. 비즈니스 의사결정을 실시간으로 내릴 수 있는 데이터 분석 기반 애플리케이션을 더 빨리 만들 수 있는 길을 제시하는 것입니다. 더 자세한 내용은 유클릭으로 문의하시면 자세히 안내해 드리겠습니다.

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