AWS에서 제공하는 다양한 백서와 eBook을 통해 효율적인 데이터, 데이터베이스 및 분석 전략을 개발해 보세요.
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이러한 리소스의 내용을 자세히 확인하면 효율적인 데이터, 데이터베이스 및 분석 전략을 개발할 수 있습니다.
클라우드 데이터베이스 소개: 관리자용 안내서
현재 많은 업계에서 업무상의 요구에 따라 업무 환경이 클라우드로 급속도로 이전되고 있으며 클라우드 활용 분야도 갈수록 늘어나고 있습니다. 가령 최근 공개된 Gartner의 보고서에 따르면 클라우드의 데이터베이스 증가 비율은 68%나 되는 반면, 온프레미스의 경우에는 가격 상승 및 “강제 업그레이드”를 제외하면 데이터베이스 증가가 미미한 수준이라고 합니다.
O'Reilly Media에서 출간한 이 eBook은 클라우드에서 데이터베이스를 배포하는 데 필요한 항목을 간략하게 요약하여 소개합니다.
eBook에서 자세히 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 데이터베이스 옵션의 장단점
- 효율적인 마이그레이션을 위한 주요 고려 사항
- 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션한 이후 DBA의 역할이 변경되는 방식
용도에 맞게 구축된 데이터베이스 시대의 도래: 작업별로 적합한 데이터베이스 유형 찾기
데이터는 모든 조직에 있어 전략적 자산입니다. 데이터가 기하급수적으로 증가하는 가운데 데이터를 이해하고 이를 가치 있는 인사이트로 변환하는 데 있어 데이터베이스의 중요성이 커지고 있습니다. 오늘날의 애플리케이션에는 테라바이트 또는 페타바이트 규모로 새로운 유형의 데이터를 저장하고, 밀리초의 지연 시간으로 해당 데이터에 액세스하며, 초당 수백만 건의 요청을 처리해, 전 세계 어디서나 수백만 명의 사용자를 지원하도록 확장할 수 있는 데이터베이스가 필요합니다.
이 AWS eBook에서는 용도에 맞게 구축된 데이터베이스를 효과적으로 사용하여 비즈니스 목표를 더욱 빠른 시간 내에 효율적으로 달성하는 방법을 확인할 수 있습니다.
eBook에서 자세히 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 각 데이터베이스의 장점, 당면 과제 및 사용 사례
- 데이터베이스의 상황별 활용 및 활용 시기
- 확장성, 가용성 및 성능 목표를 달성하는 방법
효율적인 데이터 활용
오늘날에는 모든 조직에서 데이터 증가로 인한 문제가 발생하고 있습니다. 기업들은 이러한 상황에 대한 첫 번째 반응으로 이 문제가 비즈니스 인텔리전스 프로세스 및 도구와 관련된 문제라고 인식하게 되는 경우가 많습니다. 하지만 조직이 이미 보유한 데이터를 간단히 평가할 수 있는 역량이 없다면 이것이 진짜 문제입니다.
eBook에서는 전략 팀과 IT 팀이 데이터 레이크를 중심으로 구축된 현대적 분석 플랫폼을 통해 어떻게 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 수많은 기회를 얻게 되는지를 설명합니다.
eBook에서 자세히 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 최신 분석 플랫폼의 이점
- 다수의 선도 기업이 AWS에서 데이터 레이크를 효율적으로 활용하는 방식
- 데이터 레이크 도입 과정을 시작하는 5단계
최신 분석 아키텍처 구축
조직은 항상 데이터에서 더 많은 가치를 끌어내고자 하지만, 오늘날의 현대적인 디지털 비즈니스에서 생성된 모든 데이터를 캡처하고, 저장하고, 분석하는 데에는 어려움이 있습니다.
전 세계적으로 경쟁이 치열한 오늘날의 환경에서 데이터 및 분석은 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 하지만 구형 데이터 관리 모델을 사용하는 경우에는 데이터 격리 현상이 발생하고 다크 데이터가 생성되며 분석 효율성도 떨어집니다.
AWS eBook에서 최적의 데이터 스토리지와 최신 분석 파이프라인 생성 방식을 확인해 보세요.
eBook에서 자세히 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 최신 분석 아키텍처 생성 관련 주요 인사이트
- 현대화 추진 과정의 장애 요인과 당면 과제
- 중앙 집중식 데이터 레이크 통합 시의 장단점
데이터 중심 엔터프라이즈
요즘에는 데이터 중심 기업이 되어야 한다는 말을 많이 합니다. 하지만 데이터 중심 기업이 되려면 정확히 어떻게 해야 할까요? 그리고 오늘날의 디지털 환경에서 데이터 중심 방식이 중요한 이유는 무엇일까요? 기업에서 데이터를 중심으로 기업 경영과 실무를 하려면 어떤 단계를 거쳐야 할까요? 또한 비즈니스 및 기술 민첩성 같은 디지털 시대의 다른 우선 순위와 데이터 사이에는 어떤 연관성이 있을까요?
eBook에서는 조직 데이터를 최대한 활용함으로써 효율적인 데이터 중심 기업으로 전환할 수 있는 현실적인 단계를 파악할 수 있습니다.
eBook에서 자세히 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 데이터 중심 기업으로 전환하는 경로
- 유용한 데이터를 파악하여 최대한 활용하는 단계
- 데이터를 사용해 업무 속도를 높임으로써 데이터의 가치를 더욱 높이는 방법
많은 고객들이 AWS를 사용하여 비용을 줄이고 업무 속도를 높이는 동시에 더욱 신속하게 혁신을 추진하고 있습니다.
Kayo Sports는 AWS 데이터 레이크와 실시간 스트리밍 분석 서비스를 사용해 고객 정보를 한곳에서 확인할 수 있는 플랫폼을 제작함으로써 125개 출처에서 데이터와 관련한 실시간 요구를 충족하고 있습니다.
Kmong은 AWS에서 데이터 파이프라인을 구축하여 고객 관련 인사이트를 더욱 심층적으로 파악함으로써 고객 전환율은 30% 높이고 이탈률은 40% 줄일 수 있었습니다.
데이터 50PB와 데이터베이스 5,000개를 AWS로 이전한 Amazon은 데이터베이스 운영 비용을 50% 줄이는 동시에 가장 중요한 서비스의 지연 시간을 40% 단축했습니다.
Canva는 Amazon RDS, Amazon S3 등의 AWS Managed Services를 활용하여 전 세계 실사용자 1,500만 명이 동시에 작업을 수행할 수 있도록 플랫폼을 확장할 수 있습니다.
Madura Microfinance는 Amazon Redshift를 사용하여 새 데이터 원본을 빠르고 쉽게 통합하여 인사이트를 더욱 빠르게 파악하는 동시에, 기존의 절반에 불과한 비용으로 기업 규모를 매년 50%씩 빠르게 확장하고 있습니다.
중고나라는 Amazon EMR 등의 AWS Managed Services를 사용해 신규 서비스를 이전보다 4배나 빠르게 출시하고 있으며, 사용자용 검색 및 추천 기능도 개선하고 있습니다.
Nielsen은 Amazon S3에 데이터 30PB를 저장할 수 있는 데이터 레이크를 구축했습니다. 덕분에 매일 시청률을 조사하는 가구 수를 4만 가구에서 무려 3천만 가구 이상으로 늘릴 수 있었습니다.
SiteMinder는 Amazon Redshift를 사용해 몇 달 만에 정식 BI 팀을 개발하고 있으며, 기계 학습 등의 신기술을 활용해 혁신을 추진하고 운용 환경을 빠르게 확장할 수 있었습니다.
AWS에서 데이터 스토리텔링 플랫폼을 실행하는 Nugit는 대량의 데이터를 자동으로 처리할 수 있습니다. 그 결과 B2B 참여율을 62%나 높이는 동시에 매우 높은 고객 평점(5점 만점에 4.75점)을 받았습니다.
Yulu는 Amazon RDS, Amazon S3 데이터 레이크 및 Amazon EMR을 사용하여 서비스 효율성을 35% 개선했으며 출시 시간 단축, 위험 감소, 비용 절약 이점도 실현할 수 있었습니다.
AWS를 사용해 데이터를 중심으로 실시간 결정을 내리는 Epic Games는 1천만 명이 넘는 게이머(전 세계 게이머 수 2억 5천만 명 이상)들이 동시에 게임을 할 수 있도록 게임 환경을 지속적으로 개선하고 있습니다.
Nasdaq은 전체 데이터 수집 프로세스를 AWS로 이전했으며 쿼리를 더 빠르게 실행하기 위해 Amazon Redshift Spectrum을 선택했습니다. 그 결과 성능을 90%나 높일 수 있었습니다.
Deputy는 Amazon Redshift 및 분석 서비스를 활용해 기계 학습 기능을 저장, 처리, 분석 및 사용하고 있습니다. 2009년에 AWS 클라우드에서 사업을 시작한 Deputy의 규모는 현재 매년 100%씩 확장되고 있습니다.
123RF.com은 창작 과정을 간소화하고 사용자들이 더욱 쉽고 빠르며 스마트한 방식으로 설계를 작성할 수 있도록 데이터 파이프라인 처리에 AWS를 사용하여 매월 1천만 건의 검색을 지원하고 있습니다.
Jubilant FoodWorks는 양질의 고객 서비스를 제공하기 위해 AWS 데이터 레이크를 사용하여 1,250개가 넘는 레스토랑에서 실시간에 가까운 인사이트를 파악하고 있습니다.
Manorama Online은 Amazon S3 데이터 레이크 및 AWS 분석 서비스를 사용해 분당 최대 1백만 건의 이벤트를 처리함으로써 전환율을 13% 높일 수 있었습니다.
GE Power는 AWS의 데이터 분석 기능을 사용해 전력 업계 고객들이 엄청난 비용을 절약할 수 있도록 지원하고 있습니다. 그뿐만 아니라 초당 데이터 레코드 50만 건을 스트리밍하고 있으며, 200억 개에 달하는 센서 데이터 태그 수집을 지원하기 위해 환경을 확장하고 있습니다.
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