최신 데이터 스택: 데이터 아키텍처의 발전이 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 이어진 방식

현대 데이터 스택은 데이터 볼륨과 복잡성이 계속 증가함에 따라 데이터 수집, 저장 및 분석의 어려움을 해결하기 위해 설계되었습니다. 비즈니스 성공이 데이터 기반 인사이트 및 AI에 더욱 의존하게 됨에 따라 효과적이고 안정적인 데이터 관리가 필수적입니다.

그렇다면 현대 데이터 스택이란 무엇이며, 데이터 사용을 최적화하기 위해 어떻게 설계되었을까요? 현대 데이터 스택과 기존 데이터 스택의 차이점, 모든 산업 분야의 비즈니스에 제공할 수 있는 이점, 그리고 데이터에서 성공을 달성하는 데 필요한 현대 데이터 스택 도구에 대해 알아보세요. 데이터 및 AI 목표를 가속화하는 방법에 대해 알아보려면 새로운 임원 가이드 여기를 참조하세요.

현대 데이터 스택이라는 용어의 의미는 무엇인가요?

'데이터 스택'이라는 용어는 원시 데이터를 처리하는 다양한 기술 모음을 의미합니다. 현대 데이터 스택은 데이터를 수집, 구성, 저장 및 변환하는 데 사용되는 도구로 구성됩니다.

이러한 도구는 데이터를 '처리 불가능한 데이터'(작업할 수 없는 데이터)에서 '처리 가능한 데이터'(작업할 수 있는 데이터)로 전환하는 데 필수적입니다. 데이터에 액세스하고, 준비하고, 분석할 수 있는 속도가 빠를수록 조직은 의사 결정에 더 빨리 사용할 수 있습니다. 따라서 효과적인 현대 데이터 스택 아키텍처는 데이터에서 가치를 추출하고 변화에 더 빠르게 대응하려는 모든 조직에 매우 중요합니다.

현대 데이터 스택에는 네 가지 주요 기능이 있습니다.

1. 로딩

로딩 기술은 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 이동하는 역할을 합니다. 예를 들어, 데이터를 유용한 상태로 변환하고 귀중한 인사이트를 분석하려면 데이터 파이프라인으로 수집해야 합니다.

2. 저장

데이터 파이프라인을 통해 데이터가 수집되면 어딘가에 저장해야 합니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 일반적으로 사용되는 두 가지 데이터 저장 기술이지만 둘 다 특정 단점이 있습니다. 한 가지 차이점은 데이터 웨어하우스는 정형 데이터 저장에 더 적합한 반면, 데이터 레이크는 비정형 데이터에 더 적합하다는 것입니다.

데이터 레이크하우스 플랫폼은 다양한 유형의 정형 및 비정형 데이터를 더 잘 처리할 수 있는 현대적인 솔루션을 제공합니다.

온프레미스 옵션보다는 클라우드 기반 데이터 저장 솔루션이 현대 데이터 스택에 필수적입니다. 이러한 솔루션은 변화하는 요구 사항에 쉽게 적응할 수 있는 매우 확장 가능한 플랫폼에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

3. 변환

현대 데이터 스택은 데이터를 변환하는 데에도 사용됩니다. 변환 프로세스는 '원시' 데이터를 분석 사용 사례에 적합한 '정제된' 데이터로 전환합니다. 많은 조직에서 데이터 준비 플랫폼을 데이터 변환에 사용합니다.

데이터 변환에는 데이터를 한 형식, 구조 또는 값 시스템에서 다른 시스템으로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다. 이는 데이터 분석 및 데이터 기반 의사 결정에 필수적인 프로세스입니다.

데이터에 적용할 수 있는 데이터 변환에는 다음과 같은 다양한 종류가 있습니다.

• 정규화 - 데이터 세트의 값을 공통 척도로 조정
• 데이터 정리 - 전체 데이터 정확도를 개선하기 위해 데이터 세트에서 부정확하거나 중복된 레코드를 수정하거나 제거
• 필터링 - 관련 없거나 불필요한 데이터 제거
• 집계 - 데이터 요약 또는 그룹화
• 병합 - 여러 소스의 데이터를 통합하여 단일 데이터 세트 생성

4. 분석

데이터가 수집되고 준비되면 분석에 사용할 준비가 됩니다. 현대 데이터 스택 도구도 이 단계를 처리할 수 있습니다.

패턴과 추세를 식별하여 계획 및 의사 결정에 사용할 수 있도록 머신러닝(ML) 모델을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 또는 처리된 데이터를 다양한 애플리케이션의 기반으로 사용할 수 있습니다.

기존 데이터 스택

현대 데이터 스택의 영향과 중요성을 이해하는 열쇠는 기존 데이터 스택을 살펴보는 것입니다. 이전 데이터 스택은 오늘날 사용되는 도구와 기술의 길을 열었지만, 현대 데이터 스택이 극복하도록 설계된 상당한 한계가 있었습니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)는 조직에서 데이터 관리에 일반적으로 사용된 최초의 데이터 스택이라고 할 수 있습니다.

다양한 소스에서 축적된 데이터를 위한 중앙 집중식 저장소를 제공합니다. 이는 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼, 관계형 데이터베이스 또는 유사한 시스템을 사용하여 대량의 데이터를 축적하는 조직에 유용합니다.

EDW는 일반적으로 데이터를 관리하기 위해 ETL(추출, 변환, 로드) 메커니즘에 의존합니다. 이러한 경우 데이터는 업로드 시 미리 정의된 스키마(내부 데이터베이스 형식)에 대해 확인되며, 이는 스키마 온 라이트(schema-on-write) 접근 방식으로 알려져 있습니다.

EDW가 데이터 관리 및 분석을 간소화하는 데 분명히 역할을 했지만, 인공지능(AI) 및 ML 사용 사례로의 전환이 증가함에 따라 다소 시대에 뒤떨어졌습니다.

이는 주로 데이터 웨어하우스가 이러한 사용 사례에 필요한 대량의 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪기 때문입니다. 저장된 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 웨어하우스의 비용과 비효율성도 증가합니다.

또한 데이터 웨어하우스는 오디오, 비디오, 텍스트 문서 또는 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 데이터를 처리할 수 없으며, 이 모든 데이터는 많은 비즈니스에 중요한 정보가 되었습니다. 또한 EDW 구조는 일반적으로 작업별 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 이로 인해 모든 수집된 데이터의 가용성에 의존하는 ML 및 데이터 과학 작업에는 적합하지 않습니다.

데이터 레이크

데이터 레이크는 AI 및 ML 작업에 대한 데이터 웨어하우스의 부족함에 대한 대응으로 부분적으로 개발되었습니다. 이러한 저장소는 방대한 양의 원시 데이터를 원래 형식으로 저장하도록 설계되었습니다. 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 처리할 수 있으므로 EDW보다 ML 및 데이터 과학 사용 사례에 더 적합합니다.

데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 로드 전에 데이터 변환이 필요하지 않습니다. 데이터가 맞춰야 할 스키마가 없기 때문입니다. 대신 스키마는 데이터를 쿼리할 때 확인되며, 이는 스키마 온 리드(schema-on-read) 접근 방식으로 알려져 있습니다.

이러한 이유로 데이터 레이크는 일반적으로 기존 데이터 웨어하우스보다 더 강력하고 비용 효율적인 것으로 간주됩니다. 그러나 이것이 다른 한계가 없다는 것을 의미하지는 않습니다.

SQL 쿼리를 지원하기 위해 추가 도구와 기술이 필요하므로 데이터 레이크를 사용할 때 비즈니스 인텔리전스 및 보고가 어려울 수 있습니다.

데이터 레이크는 다양한 유형과 형식의 대량 데이터를 저장하기 때문에 데이터 품질, 안정성 및 무결성 부족이 자주 문제가 됩니다. 레이크에 저장된 데이터는 쉽게 정리되지 않아 데이터 정확성, 보안 및 거버넌스에 대한 추가적인 문제가 발생할 수 있습니다.

현대 데이터 스택의 차이점은 무엇인가요?

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 모두 주요 영역에서 부족하기 때문에 많은 조직에서 각각의 약점을 피하기 위해 둘 다 사용합니다. 예를 들어, 비즈니스는 비정형 데이터를 저장하기 위해 하나의 대규모 데이터 레이크를 사용하고 특정 사용 사례를 위해 여러 개의 목적별 데이터 웨어하우스를 사용할 수 있습니다.

대부분의 경우 이는 데이터 사일로, 비용 및 복잡성 증가로 이어지며, 두 시스템 간에 데이터를 일관되게 유지해야 하는 필요성이 상당한 과제가 됩니다. 이 문제를 해결하려면 더 통합된 솔루션이 필요합니다.

현대 데이터 스택을 도입하세요. 기존 데이터 스택의 문제를 해결하기 위해 설계된 현대 데이터 스택에는 모든 현대 데이터 스택에 포함되어야 하는 특정 구성 요소가 있습니다.

개방형 클라우드 기반 스토리지

아마도 현대 데이터 스택과 기존 데이터 스택의 가장 큰 차이점은 현대 데이터 스택이 클라우드에 호스팅된다는 것입니다. 물리적 서버에 의존하는 대신 현대 데이터 스택은 클라우드 컴퓨팅에 의존하며 종종 SaaS(서비스형 소프트웨어) 모델로 제공됩니다.

이는 일반적으로 사용자에게 필요한 기술 구성이 적다는 것을 의미합니다. 대신 보안, 유지 관리 및 업데이트는 현대 데이터 스택 회사에서 서비스의 일부로 제공합니다. 이로 인해 현대 데이터 스택은 기존 데이터 스택보다 더 유연하고 효율적입니다.

또한 최종 사용자 액세스를 촉진하여 더 많은 데이터 전문가가 위치에 관계없이 데이터에 액세스할 수 있습니다.

클라우드 기반 솔루션은 확장성도 증가시킵니다. 로컬 서버 확장에 수반되는 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 다운타임 없이 조직의 변화하는 요구 사항을 충족하도록 신속하게 조정할 수 있기 때문입니다.

다양한 워크로드 및 대규모 데이터 트랜잭션 처리 능력

현대적인 데이터 스택 도구는 광범위한 데이터 사용 사례를 지원할 뿐만 아니라 조직이 방대한 데이터 트랜잭션을 처리할 수 있도록 합니다. 이 도구들은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 활용하는 구성 요소로 이루어져 있습니다. 예를 들어, Hadoop이나 Spark와 같은 기술은 여러 노드 또는 클러스터에 걸쳐 데이터 처리를 가능하게 하여 대규모 데이터셋과 복잡한 워크로드를 병렬로 처리할 수 있도록 합니다.

이는 조직이 인프라에 추가적인 부담을 주지 않고도 복잡한 데이터 트랜잭션을 수행하고 더 다양한 워크로드를 처리할 수 있음을 의미합니다. 여러 노드와 클러스터를 사용하면 데이터 분할도 가능합니다. 이는 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누어 워크로드를 분산시켜 효율적인 쿼리 및 처리를 가능하게 합니다.

데이터 압축, 열 저장 형식, 인덱싱과 같은 기술도 현대적인 데이터 스택에서 스토리지 및 처리 효율성을 최적화하는 데 사용됩니다. 이러한 기술은 대규모 데이터셋에 필요한 물리적 스토리지 공간을 줄이고 데이터 액세스 및 검색 프로세스를 가속화합니다.

현대적인 데이터 스택은 또한 매우 효율적인 데이터 파이프라인을 사용하며, 최적화된 ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT(Extract, Load, Transform) 프로세스를 포함합니다. 이를 통해 처리되는 데이터의 양에 관계없이 소스에서 대상으로 데이터가 원활하게 이동하도록 보장합니다.

비즈니스 인텔리전스 지원

현대적인 데이터 스택은 광범위한 비즈니스 인텔리전스 사용 사례를 지원할 준비가 되어 있어 조직이 데이터에서 최대한의 가치를 추출하는 데 도움을 줍니다. 효율적인 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 강력한 도구를 제공합니다.

기업은 현대적인 데이터 스택과 원활하게 통합될 수 있는 다양한 분석 및 보고 도구의 이점도 누릴 수 있습니다. 이를 통해 BI 플랫폼은 SQL 쿼리, 데이터 시각화 도구, 대시보드 및 보고 기능을 활용하여 데이터에서 인사이트를 분석하고 제시할 수 있습니다. 예측 분석 또는 ML 모델을 통합하여 더 정교한 분석 및 의사 결정을 가능하게 할 수도 있습니다.

일부 현대적인 데이터 스택 아키텍처는 실시간 데이터 처리 및 스트리밍도 지원합니다. 이를 통해 BI 도구는 최신 인사이트를 제공하고 실시간 의사 결정을 지원하여 이를 사용하는 조직의 민첩성과 반응성을 높일 수 있습니다.

통합 데이터 거버넌스

통합된 데이터 거버넌스는 현대적인 데이터 기술 스택의 주요 이점입니다. 데이터 수명 주기의 모든 단계에서 데이터 품질, 규정 준수, 보안 및 액세스 가능성을 보장하기 위해 다양한 도구, 프로세스 및 정책이 구현됩니다. 또한 메타데이터를 문서화하고 관리하는 정교한 데이터 카탈로그 도구도 통합합니다.

데이터 소스, 구조, 계보, 소유권 및 사용에 대한 정보는 최신 중앙 집중식 카탈로그를 유지하는 데 필수적입니다. 이를 통해 데이터를 더 쉽게 검색하고 이해할 수 있으며 투명성과 규정 준수를 보장합니다.

보안과 관련하여 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 메커니즘은 사용자가 다른 데이터셋에 액세스할 수 있는 권한을 관리하고 제어하는 데 사용됩니다. 이러한 메커니즘은 조직의 보안 정책을 시행하여 승인된 담당자만 민감한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

이는 은행 및 의료와 같이 민감한 데이터를 많이 다루는 산업에 종사하는 기업에게 특히 중요합니다. 현대적인 데이터 스택은 GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 규정 준수에도 도움이 될 수 있습니다. 데이터 암호화 및 감사 기능을 지원하고 개인 정보 보호 및 보안 규정 준수를 보장하여 규정 준수를 지원하는 기능을 갖추고 있습니다.

많은 현대적인 데이터 스택은 잠재적인 데이터 거버넌스 문제를 식별하는 데 도움이 되는 실시간 모니터링 기능을 통합합니다. 경고 메커니즘은 관리자에게 의심스러운 활동이나 확립된 거버넌스 표준과의 편차를 알릴 수 있습니다.

현대적인 데이터 스택 도구 사용의 이점은 무엇인가요?

일반적으로 현대적인 데이터 스택의 이점은 다음 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

유연성

첫째, 현대적인 데이터 스택은 더 높은 수준의 유연성을 제공합니다. 다양한 도구를 사용하여 사용자의 특정 요구 사항을 충족할 수 있으며, 필요한 경우 서비스를 추가하거나 제거할 수 있습니다. 이러한 모듈성을 통해 스택을 계층별로 구축하여 조직에 필요한 정확한 현대적인 데이터 스택을 만들 수 있습니다.

또한 다양한 데이터 형식, 데이터베이스 및 타사 서비스와의 호환성은 새로운 기술을 통합할 때 상호 운용성과 유연성을 보장합니다. 현대적인 데이터 스택은 종종 오픈 소스 도구와 프레임워크를 활용하여 사용자 정의 및 커뮤니티 기반 개선을 통해 조직에 더 큰 유연성을 제공합니다.

실시간 및 배치 처리 옵션을 모두 제공하여 다양한 유형의 워크로드를 처리하는 조직에 더 큰 유연성을 제공하고 비즈니스의 다양한 요구 사항에 맞게 데이터 처리를 조정할 수 있습니다.

효율성

현대적인 데이터 스택은 클라우드 기반 솔루션이므로 데이터 처리 속도가 기하급수적으로 증가했습니다. 레거시 데이터 스택에서 몇 시간이 걸리던 대량의 데이터를 몇 분 안에 처리할 수 있습니다.

현대적인 데이터 스택은 종종 자동화된 데이터 처리 및 변환 도구를 통합합니다. 이러한 도구는 데이터 정리, 정규화 및 통합과 같은 작업을 간소화하여 수동 개입의 필요성을 줄입니다. 이는 데이터 처리를 더 효율적으로 만들 뿐만 아니라 데이터 정확도를 향상시키는 데도 도움이 됩니다.

데이터 시각화 및 보고 도구와의 통합은 데이터를 의미 있는 인사이트로 변환하는 프로세스를 가속화합니다. 이러한 도구 중 다수는 직관적인 인터페이스와 사용자 정의 가능한 대시보드의 추가 이점을 제공하여 데이터 패턴 및 추세를 더 빠르게 이해할 수 있도록 합니다.

비용

대규모 데이터 저장소를 유지하는 것은 비용이 많이 들 수 있지만, 현대적인 데이터 스택은 조직 전체의 운영 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 기반이므로 하드웨어 또는 복잡한 인프라에 투자할 필요가 없습니다. 초기 투자 비용을 줄일 뿐만 아니라 데이터 스택 수명 동안 유지 관리 및 운영 비용도 줄입니다.

많은 SaaS 현대적인 데이터 스택 회사는 사용량 기반 가격 책정을 제공하여 조직이 사용하는 서비스에 대해서만 비용을 지불할 수 있도록 합니다. 종량제 모델로 제공되는 서비스는 사용 중일 때만 비용을 지불하면 되므로 사용량이 적거나 없는 기간 동안 비용을 최소화합니다.

현대적인 데이터 스택은 데이터 처리 자동화, 다운타임 최소화, 데이터 파이프라인 전반의 효율성 향상을 통해 리소스 활용도를 지속적으로 최적화합니다. 이 모든 것이 리소스가 더 효과적이고 효율적으로 활용되어 유휴 시간 및 관련 비용을 줄입니다.

스택 자체 외에도 고급 분석 및 ML 기능을 통해 비용 절감 기회를 식별할 수 있습니다. 수요를 예측하고, 리소스를 최적화하고, 비용 절감 기회를 사전에 식별함으로써 조직은 예산을 완전히 제어할 수 있습니다.

현대적인 데이터 스택은 데이터 유출과 관련된 위험 및 비용을 최소화하는 데도 역할을 할 수 있습니다. 강력한 데이터 거버넌스 조치를 구현함으로써 데이터 유출 위험과 규정 미준수 사례가 줄어듭니다. 이를 통해 조직은 미준수와 관련된 벌금이나 법적 문제를 피할 수 있으며, 이는 비용 절감에 더욱 기여합니다.

데이터 문화

데이터 문화는 데이터에 관한 조직 내의 행동, 태도 및 관행을 지칭하는 용어입니다. 데이터 기반 의사 결정에 대한 신념과 습관부터 데이터에 부여되는 가치까지 모든 것을 포함할 수 있습니다. 또한 조직의 일상적인 운영 및 의사 결정 프로세스에 데이터가 전반적으로 통합되는 것도 포함합니다.

현대적인 데이터 스택은 조직 내의 데이터 문화를 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다.

우선, 현대적인 데이터 스택 도구는 사용 편의성을 염두에 두고 설계되었습니다. 이를 통해 모든 기술 수준의 직원에게 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 제공되는 유연성은 사용자가 단일 특정 도구만 사용하도록 제한되지 않고 자신의 요구 사항과 전문 지식 수준에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있음을 의미합니다.

한편, 현대적인 데이터 스택에 포함된 강력한 데이터 거버넌스 조치는 데이터 정확성에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 신뢰할 수 있고 잘 관리된 데이터를 제공함으로써 이러한 스택은 의사 결정 프로세스에서 데이터 사용을 장려합니다. 이는 조직의 데이터에 대한 신뢰 문화를 조성합니다.

이러한 신뢰가 구축되면 유연성과 확장성이 빛을 발할 수 있으며, 사용자는 새로운 데이터 소스, 분석 도구 및 방법론을 실험할 수 있습니다. 이는 혁신과 탐구 문화를 구축하는 데 도움이 됩니다.

현대적인 데이터 스택은 팀 간의 더 나은 커뮤니케이션과 협업을 촉진하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 통합 데이터 카탈로그, 메타데이터 관리 및 포함된 협업 기능이 모두 이에 도움이 됩니다. 모든 이해 관계자는 데이터 자산에 대한 공유된 이해를 가질 수 있으며, 공통의 데이터 관련 비즈니스 목표를 향해 노력을 조정할 수 있습니다.

현대적인 데이터 스택의 성공적인 사용 사례

다양한 산업 분야의 조직에서 현대적인 데이터 스택을 사용하여 데이터 접근 방식을 혁신했습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

AT&T

AT&T는 오늘날 미국에서 운영되는 선도적인 통신 제공업체 중 하나입니다. 과거에는 전통적인 온프레미스 데이터 아키텍처에 의존했습니다. 하지만 처리하는 데이터의 유형과 양이 급증하기 시작하면서 더 나은 솔루션이 필요하다는 것이 분명해졌고, 이에 따라 기존 아키텍처를 Databricks에서 제공하는 최신 데이터 스택으로 마이그레이션했습니다.

이를 통해 기술자 파견을 최적화하는 데 필요한 실시간 인사이트와 자동화를 달성할 수 있었습니다. 이제 기술자의 문제 해결 기술을 해결해야 하는 고객 문제와 해당 고객의 위치에 맞출 수 있습니다. 이는 기존 시스템으로는 통합할 수 없었던 세 가지 데이터 포인트입니다.

기술자 파견에 대한 이 새롭고 자동화된 접근 방식은 AT&T가 탁월한 고객 서비스 경험을 제공하는 동시에 문제를 해결하는 데 걸리는 시도를 줄여 운영 비용을 절감하는 데 도움이 되었습니다.

HSBC

HSBC는 전 세계 3,900만 명 이상의 고객에게 서비스를 제공하는 세계 최대 국제 은행 중 하나입니다. 이렇게 많은 고객 기반을 보유하고 있다면 확장성 제한은 불가피했습니다. 또는 최신 데이터 스택을 채택할 때까지는 그랬습니다.

이제 필요에 따라 데이터 분석 및 ML을 확장할 수 있어 개인화, 추천, 네트워크 과학, 사기 탐지와 같은 다양한 고객 중심 사용 사례를 주도할 수 있습니다. 그리고 이 모든 것을 비즈니스 요구에 맞는 속도로 처리할 수 있습니다.

"분석에 사용할 수 있는 데이터 속도에서 주요 개선 사항을 확인했습니다. 이전에는 6시간이 걸렸던 많은 작업이 이제는 6초밖에 걸리지 않습니다." — Alessio Basso, 최고 아키텍트, HSBC

USPS

최신 데이터 스택은 USPS가 미국 전역의 고객에게 효율적으로 서비스를 제공할 수 있도록 지원했습니다. 클라우드 기반 레이크하우스 아키텍처로의 전환을 통해 새로운 데이터 문제에 신속하게 대응하고 혁신을 위한 새로운 기회를 얻을 수 있습니다.

더욱이 USPS OIG는 이제 우편 운영 및 프로그램을 조사, 감사 및 연구하는 데 더 나은 위치에 있습니다. 이는 사기, 낭비 및 남용과의 싸움에 도움이 되어 우편 서비스의 효율성과 무결성을 오랫동안 보장합니다.

Databricks Data Intelligence Platform으로 최신 데이터 스택 아키텍처를 도입하세요

최신 데이터 스택 아키텍처는 데이터 스택 진화의 다음 단계입니다. 제공하는 확장성, 효율성 및 향상된 거버넌스를 통해 모든 산업의 비즈니스는 데이터를 효율적이고 안전하게 최대한 활용할 수 있습니다.

Databricks Data Intelligence Platform은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축되어 비용을 절감하고 생산성을 높이며 데이터 및 AI 이니셔티브를 더 빠르게 제공하는 데 도움이 되는 최신 데이터 스택을 제공합니다.

Databricks는 최초의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 구현하기 위해 광범위한 업계 최고의 소프트웨어 및 하드웨어 개선 사항을 통합하는 데 엔지니어링 노력을 집중했습니다.

당사의 접근 방식은 Apache Spark™ 프레임워크의 컴퓨팅 발전과 최신 네트워킹, 스토리지 및 CPU 기술을 활용하여 고객이 아키텍처를 단순화하는 데 필요한 성능을 제공합니다.

이러한 혁신은 조직 내 모든 데이터 세트를 저장하고 처리할 수 있는 단일 아키텍처를 제공하고 중요한 인사이트를 위한 광범위한 분석을 지원합니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)