데이터의 양이 늘고 다양해지면서 기존의 정보 관리 방법으로는 변화하는 시대의 흐름을 따라갈 수 없다고 판단하는 조직들이 많습니다. 애버딘 보고서를 통하여 데이터 레이크의 성능 영향에 대한 통찰력, 그리고 주요 조직과 함께 진행한 조사 결과를 근거로 기술을 효과적으로 활용하는 조직들의 공통 특성을 알 수 있습니다.

이 ESG 백서에서 기업 운영용 데이터 레이크의 핵심 요소와 클라우드 데이터 레이크(Cloud Data Lake)의 장점을 실제로 누리고 있는 나스닥(Nasdaq)과 GE 오일 앤 가스(GE Oil & Gas) 등의 실제 사례를 확인할 수 있습니다.

ebook을 읽고 데이터 레이크를 사용해 방대한 양과 다양한 유형의 데이터를 관리하는 방법 및 이를 통해 통찰력을 얻는 방법을 알아보십시오. 이 전자책에는 AWS에서 데이터 레이크를 구축하는 방법과 기존 데이터 관리 시스템 대비 속도와 유연성을 향상시킨 모범 사례도 확인하실 수 있습니다.

AWS 백서에서 데이터 레이크를 활용하여 조직이 중앙 플랫폼에서 데이터를 쉽고 빠르게 저장, 관리, 분석 및 보호하는 방법, 제3자 데이터 처리 도구를 통합하고 처리된 데이터세트 및 처리 결과를 효율적으로 공유하는 방법을 알아보십시오.

빅 데이터는 조직의 매출 향상, 고객 관리 및 제품 품질 향상에 긍정적 영향을 주는 정보 기반 의사 결정의 핵심 요소입니다. 백서를 읽어 보시면 왜 AWS가 빅 데이터 관련 문제를 해결할 역량을 갖춘, 비즈니스에 꼭 필요한 빅 데이터 파트너인지를 알 수 있습니다.

IDC(International Data Corporation)에 따르면 2026년까지 기업용 애플리케이션의 75%는 예측, 권장 또는 조언 기능을 수행할 수 있도록 Machine Learning 또는 딥 러닝의 측면을 일부라도 갖게 될 것이라고 합니다. 백서를 통하여 Machine Learning이 비즈니스에 중대한 영향을 줄 수 있는 사용 사례 중 일반적으로 일어날 수 있는 경우와 딥 러닝 모델을 더욱 쉽고 빠르게 개발, 및 배포할 수 있는 AWS 도구와 서비스를 알아보십시오.

데이터 양이 지속적으로 증가함에 따라 기계 학습은 더 스마트해지고 학습 속도 또한 빨라져, 조직에서는 고급 기계 학습(ML) 및 딥 러닝 솔루션을 활용할 수 있습니다. 백서를 읽고 AWS의 축적된 AI 기술의 세 가지 단계를 알아보십시오.이 기능을 사용하여 보다 지능적인 AI 기반 응용 프로그램을 효율적으로 작성할 수 있으며, AI에 대한 기존의 투자를 더 높은 수준으로 끌어올릴 수도 있습니다.