클라우드 분석이란 무엇입니까?

클라우드 분석은 클라우드 기술을 사용하여 비즈니스 데이터의 분석 또는 계산을 처리하는 호스팅 용 서비스 및 제공 모델을 의미합니다. 이러한 기술은 데이터의 저장 및/또는 처리를 취급합니다. 클라우드 분석에는 클라우드에서 수행되는 모든 유형의 데이터 분석 또는 비즈니스 인텔리전스(IB)가 포함될 수 있으며, 아마도 회사에서 분석을 위한 하나 또는 여러 구성 요소가 포함될 수 있습니다. 일부 회사는 클라우드 호스팅 환경에서 수행할 일부 기능을 포함한 하이브리드 클라우드 분석 모델을 구현하지만 일부 다른 회사는 온-프레미스 서버를 활용합니다. 이런 다른 회사들은 비즈니스가 성장함에 따라 분석 프로그램을 확장하기 위해 클라우드로 완전히 이동하고 있습니다. 이는 또한 조직 전체에서 관리에 더 많은 비용이 들 수 있는 온 프레미스에서만 수행되는 기존의 분석 부하를 없앱니다. 클라우드 분석은 점점 인기를 얻고 있으며 오늘날 대부분의 현대 비즈니스에서 가장 큰 관심사입니다. 생산성 향상과 운영 비용 감소에 대한 약속으로 클라우드 마이그레이션은 많은 조직의 필수 목록에서 최상위를 차지하고 있습니다. 클라우드 여정을 시작하지 않았다면 곧 선택하게 될 것입니다.클라우드 분석 프로세스 다이어그램 빅 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI)는 클라우드 혁명으로 인해 영원히 바뀌었습니다. 수많은 디지털 소스의 데이터가 계속 증가함에 따라 클라우드를 통해 해당 데이터를 한곳에서 수집하고 분석한 다음 전체 조직에서 공유할 수 있습니다. 이제 모든 사람들이 오늘날 사용 가능한 여러 다른 데이터 소스에서 동일한 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있습니다.

클라우드 분석의 6 가지 핵심 요소

클라우드 분석에는 클라우드에 있는 다음 요소의 조합이 포함될 수 있습니다. 가장 성공적인 클라우드 분석 전략은 Amazon Web Services (AWS), Google Cloud 및 Microsoft Azure를 포함하여 오늘날 가장 인기있는 클라우드 컴퓨팅 공급 업체에서 모두 지원하는 대부분을 포함합니다.

클라우드 분석의 3 가지 유형

클라우드 컴퓨팅 및 클라우드 분석에는 세 가지 옵션이 있으며 아래에 자세히 설명되어 있습니다:

퍼블릭 클라우드: 퍼블릭 클라우드는 가상 머신, 스토리지 기능, 애플리케이션 등으로 타사를 통해 공개적으로 서비스를 사용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 유형입니다. 종종 무료로 제공되지만 때로는 사용자가 사용료나 소비 비용을 지불하기도 합니다. 이 퍼블릭 클라우드에서 IT 시스템은 공유되고 데이터는 비공개로 유지되므로 비용을 절감하고 조직의 유지 관리 비용도 줄일 수 있습니다.

사설 클라우드 : 사설 클라우드는 일반 대중에게 제공되는 것이 아니라 어느 한 조직의 사용자를 선택하는 데 사용됩니다. 퍼블릭 클라우드, 확장성 및 민주화된 액세스와 동일한 이점을 제공하지만 해당 단일 조직 또는 호스팅 서비스가 소유한 데이터 센터에 있습니다. 이렇게 하면 개인 정보 보호 및 데이터 보안이 향상되지만 비용이 훨씬 더 많이 들 수 있습니다.

하이브리드 클라우드: 세 번째 옵션은 위의 두 가지의 조합입니다. 하이브리드 클라우드 구조를 선택하는 조직은 민감하지 않은 데이터에 공용 클라우드를 사용하는 한편 해당 회사만을 위한 데이터에 대해서는 소규모의 사설 클라우드를 유지합니다.

클라우드 분석 가이드
무료 전자 책: 나에게 적합한 분석 유형은 무엇입니까? 보고, 예측 분석 및 그 사이의 모든 것.
귀하에게 적합한 분석 유형은 무엇입니까? 귀하의 비즈니스 요구에 가장 적합한 솔루션을 찾으십시오.

클라우드 분석의 이점은 무엇입니까?

확장성: 클라우드의 분석을 통해 기업은 분석 능력을 확장하고 온 프레미스 데이터 스토리지와 관련된 비용을 절약할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 비즈니스 변화를 반영하기 위해 필요에 따라 데이터 스토리지 및 데이터 분석 용량을 추가할 수 있습니다. 조직은 비즈니스가 성장할 때 클라우드 스토리지를 쉽게 늘릴 수 있으며 비즈니스가 감소하면 줄일 수 있습니다. 이는 하드웨어 구매보다 훨씬 간단한 프로세스입니다. 이를 통해 비즈니스는 새로운 요구에 대응하고 분석 능력을 신속하게 조정하여 소비자의 요구를 충족하고 기회를 포착할 수 있습니다.

간소화된 운영: 클라우드 분석을 통해 기업은 비즈니스 인텔리전스 프로세스를 간소화하고 더 효율적으로 통찰력을 발견하여 더 현명한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 보다 민첩한 프로세스를 통해 사용자는 필요에 따라 데이터에 대한 새로운 질문을 더 쉽게 할 수 있습니다. 이를 통해 주요 의사 결정자는 데이터를 탐색하고 팀간에 협업하며 데이터를 보다 전략적으로 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

손쉬운 액세스 및 공동 작업 : 클라우드 분석 없이는 회사 데이터에 대한 포괄적인 뷰를 얻기가 어려울 수 있으므로 다른 위치에서 함께 작업할 수 있는 기회가 제한됩니다. 클라우드 분석은 서로 다른 소스의 회사 데이터를 통합하는 데 도움이 될 수 있으며 모델은 실시간으로 업데이트될 수 있습니다. 클라우드 기반 워크플로 및 파일 공유 애플리케이션은 서로 다른 팀이 보다 쉽고 효율적으로 공동 작업할 수 있는 능력을 제공하므로 글로벌 기업에 적합합니다. 보다 쉬운 액세스 및 통합 데이터를 통해 직원은 어디서나 실시간으로 파일을 공유하고 공동으로 작업할 수 있습니다.

보안 및 거버넌스 : 클라우드 분석의 보안 및 거버넌스 이점에 주목하는 것도 중요합니다. 클라우드 분석은 회사 데이터를 이해할 때 데이터 액세스를 보다 세밀하게 제어하고 감사 기능을 강화하며 단일 소스를 제공합니다. 분석을 위한 클라우드 스토리지는 자연 재해 및 기타 긴급 상황에서 정보를 보호하는데도 유용할 수 있습니다.

비용 절감 : 사내의 온 프레미스 분석 솔루션이 비용이 많이 드는 경우 클라우드 분석에는 하드웨어, 장비, 데이터 센터 또는 지속적인 업그레이드가 필요하지 않습니다. 이는 상당한 비용 절감을 가져오고 더 유연한 예산으로 간단한 구독 모델을 작성할 수 있습니다.

클라우드 분석 배포에 대한 고려 사항

    • 컴퓨팅 능력: 클라우드 분석을 구현하는 첫 번째 단계는 대규모 데이터를 수집하고 구조화하며 분석하는 데 필요한 원시 컴퓨팅 능력을 확보하는 것입니다.
    • 데이터 소스: 강력한 클라우드 분석 솔루션은 회사 웹 사이트, ERP, CRM, 소셜 미디어 플랫폼, 사물 인터넷 (IoT) , 모바일 앱 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 캡처할 수 있어야 합니다.
    • 데이터 모델: 데이터 모델을 사용하여 온 프레미스에서 클라우드로 데이터를 이동하면 비즈니스 중단을 최소화할 수 있습니다. 클라우드 기반 데이터 모델은 데이터 요소가 서로 관련되는 방식을 표준화하고 데이터 구조를 결정합니다.
    • 프로세싱 애플리케이션: 서로 다른 시스템에서 들어오는 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있는 애플리케이션이 있어야 합니다. 조직에는 클라우드 기반 환경을위한 데이터 처리 프레임 워크가 필요합니다. Apache Spark, Google BigQuery 및 Hadoop은 이러한 애플리케이션을 개발하기 위한 몇 가지 옵션입니다.
    • 분석 모델: 클라우드에서 실행할 예측 분석 및 기타 고급 분석 기능을 위한 모델도 개발해야 합니다.
    • 데이터 공유: 클라우드 분석 솔루션은 또한 최신 클라우드 아키텍처를 통해 손쉬운 데이터 공유 및 저장을 지원해야 합니다.
  • 클라우드에 데이터 분석 을 배포하려는 경우 최상의 접근 방식을 결정할 때 다음 질문을 고려하십시오:
    • 사용 패턴은 무엇입니까? 현재 사용 패턴을 사용하여 확장성을 위해 클라우드 환경을 구축하는 데 필요한 사항을 결정할 수 있습니다. 필요에 따라 확장 및 축소를 모두 수행할 수 있습니다.
    • 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 계획은 무엇입니까? 앱 계층, 데이터 저장소, OS 및 네트워크를 포함하여 모든 계층에 필요한 보안 모델을 고려하십시오.
    • 고 가용성 및 재해 복구를 위한 전략이 있습니까? 그렇다면 무엇으로 구성됩니까?
    • 솔루션을 어디에서 호스팅하시겠습니까?