바이두 빅 데이터란 무엇입니까
빅데이터 (big data) 또는 빅데이터란 현재 메인스트림 소프트웨어 도구를 통해 합리적인 시간 내에 검색, 관리, 처리 및 정리할 수 없을 정도로 방대한 양의 정보를 의미합니다. 빅토르 마이어 셰인버그와 케네스 쿡예가 쓴' 빅 데이터 시대' 에서 큰 데이터는 무작위 분석법 (샘플링 조사) 과 같은 지름길을 사용하지 않고 모든 데이터를 사용하는 방법 [2]) 빅데이터의 4V 특징: 볼륨 (대량), 벨로시
빅 데이터에 대해 이야기할 때 비즈니스 인텔리전스:
비즈니스 인텔리전스 (BI), 비즈니스 인텔리전스 또는 비즈니스 인텔리전스라고도 하며 현대 데이터 웨어하우스 기술을 사용합니다
비즈니스 인텔리전스는 기업의 기존 데이터를 처리하고 지식, 분석 및 결론으로 변환하여 비즈니스 또는 의사 결정권자가 정확하고 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 도구입니다. 기업이 데이터 웨어하우스에서 분석 시스템에 이르기까지 데이터를 더 잘 활용하여 의사 결정 품질을 향상시킬 수 있도록 지원하는 기술입니다.
비즈니스 인텔리전스의 발전
비즈니스 인텔리전스의 개념은 Howard Dresner(1989 년) 의 대중화를 통해 널리 알려져 있습니다. 당시 비즈니스 인텔리전스는 데이터 웨어하우스 (또는 데이터 마트), 쿼리 보고서, 데이터 분석, 데이터 마이닝, 데이터 백업 및 복구 등의 구성 요소로 구성되며 기업의 의사 결정을 돕기 위한 기술 및 응용 프로그램으로 정의되었습니다.
비즈니스 인텔리전스는 1990 년대 말 해외 기업계에서 처음 등장한 용어로, 기업 운영 성능 향상을 위해 채택된 일련의 방법, 기술 및 소프트웨어를 나타냅니다. 첨단 정보기술을 기업 전체에 적용해 기업에 정보 수집 능력을 제공할 뿐만 아니라 정보 개발을 통해 기업의 경쟁 우위로 변모시켰고, 혼돈세계의 지능이라고도 불린다. 이에 따라 점점 더 많은 기업들이 BI 에 대한 수요를 제시하고, BI 를 기업이 경영 목표를 달성할 수 있도록 돕는 효과적인 수단으로 삼고 있다.
현재 비즈니스 인텔리전스는 기업의 기존 데이터를 지식으로 전환하여 기업이 현명한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 도구로 인식되고 있습니다. 여기에 언급된 데이터에는 기업 비즈니스 시스템의 주문, 재고, 거래 계정, 고객 및 공급업체 자료, 기업 내 업계 및 경쟁사의 데이터, 기업 내 기타 외부 환경의 다양한 데이터가 포함됩니다. 비즈니스 인텔리전스가 지원할 수 있는 비즈니스 운영 결정은 작업 계층 또는 관리 및 전략 계층의 결정일 수 있습니다.
데이터를 지식으로 변환하려면 데이터 웨어하우스, OLAP (온라인 분석 처리) 툴, 데이터 마이닝 등의 기술이 필요합니다. 따라서 기술 수준에서 비즈니스 인텔리전스는 새로운 기술이 아니라 ETL, 데이터 웨어하우징, OLAP, 데이터 마이닝, 데이터 전시 등의 기술을 종합적으로 활용한 것입니다.
비즈니스 인텔리전스를 하나의 솔루션으로 보는 것이 적절해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스의 핵심은 다양한 엔터프라이즈 운영 시스템의 많은 데이터에서 유용한 데이터를 추출하고 정리하여 데이터의 정확성을 확보한 다음 추출 (Extraction), 변환 (Transformation) 및 로드 (Load) 를 거쳐 하나의 엔터프라이즈 레벨로 통합하는 것입니다 이를 바탕으로 적절한 쿼리 및 분석 도구, 데이터 마이닝 도구, OLAP 도구 등을 활용하여 분석 및 처리하고 (이 경우 정보가 의사 결정을 지원하는 지식이 됨), 마지막으로 관리자에게 지식을 제공하여 관리자의 의사 결정 프로세스를 지원합니다.
엔터프라이즈 구현 BI 의 이점
1. 임의 쿼리 동적 보고서
2. 지표 관리 파악
3. 온라인 분석 처리
1. 비즈니스 의사 결정 프로세스 촉진 (facilitate the business decision-making process): bis 는 기업의 정보 통합 및 정보 분석 능력을 향상시키고, 내부 및 외부 데이터를 요약하고, 효과적인 의사 결정 정보로 통합합니다
2. 전체 운영 비용 절감 (power the bottom line): bis 는 기업의 정보 접근성을 향상시키고 IT 직원 작성 프로그램, Poweruser 보고서 작성 시간 및 인건비를 크게 줄이며 유연한 모듈 설계 인터페이스를 통해 프로그램 작성 기능을 전혀 사용하지 않습니다
3. 협력 조직 목표 및 행동 (achieve a fully coordinated organization): bis 는 기업의 정보 보급 능력을 강화하고 정보 수요자와 IT 직원 간의 인식 격차를 해소하며 더 많은 사람들에게 더 의미 있는 정보를 제공합니다. 기업의 체질을 전면적으로 개선하여 조직 내 모든 사람의 목표가 일치하고 한마음 한뜻으로 협력하게 하다.
비즈니스 인텔리전스 분야의 기술 애플리케이션
비즈니스 인텔리전스 기술 시스템은 주로 데이터 웨어하우스 (DW), 온라인 분석 처리 (OLAP) 및 데이터 마이닝 (Data Mining) 입니다
데이터 웨어하우스는 많은 기본 보고서를 생성할 수 있는 비즈니스 인텔리전스의 토대이지만 더 큰 용도는 추가 분석을 위한 데이터 소스입니다. 데이터웨어 하우스 (DW) 란 비즈니스 관리에서 의사 결정 프로세스를 지원하기 위해 주제 지향, 통합, 안정성 및 다양한 시간의 데이터 모음입니다. 다차원 분석 및 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스가 필요로 하는 일관성 있는 데이터를 공급할 수 있는 가장 일반적인 예입니다.
온라인 분석 처리 (OLAP) 기술은 분석가, 경영진이 다양한 각도에서 원시 데이터에서 변환, 사용자가 진정으로 이해할 수 있는 정보, 그리고 데이터 차원의 특성을 진정으로 반영하는 정보를 빠르고 일관성 있고 대화식으로 액세스할 수 있도록 지원하여 데이터에 대한 심층적인 이해를 얻을 수 있는 소프트웨어 기술
데이터 마이닝 (DM) 는 주로 AI, 기계 학습, 통계 등의 기술을 기반으로 기업의 기존 데이터를 고도로 자동으로 분석하고, 귀납적인 추리를 하며, 잠재적인 모델을 발굴하고, 고객의 행동을 예측하고, 기업의 의사 결정자가 시장 전략을 조정할 수 있도록 지원하는 의사 결정 지원 프로세스입니다
비즈니스 인텔리전스의 애플리케이션 범위
1. 조달 관리
2. 재무 관리
3. 인적 자원 관리 비즈니스 인텔리전스 시스템 처리 프로세스 [1]
비즈니스 인텔리전스 (BI) 는 비즈니스와 밀접하게 통합되고 필요에 따라 관련 기능을 시연하고 데이터를 처리하는 프로세스를 설명하는 개념입니다.
데이터를 "라이브" 하려면 데이터 웨어하우스, 데이터 마이닝, 보고서 디자인 및 프레젠테이션, 온라인 온라인 분석 (OLAP) 등의 기술을 활용해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 또는 데이터 소스에는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터, 주변 데이터 파일에 저장된 데이터, 비즈니스 스트림에서 메모리에 저장된 실시간 생성 등 다양한 종류가 포함되어 있습니다. 비즈니스 인텔리전스가 궁극적으로 지원할 수 있는 비즈니스 운영 결정은 운영 계층 또는 전술 및 전략 계층의 결정일 수 있습니다.
이러한 분석에는 재무 관리, 클릭 스트림 분석 (Clickstream), 공급망 관리, 주요 성과 지표 (KPI), 고객 분석 등이 있습니다. 비즈니스 인텔리전스는 다양한 채널 (소프트웨어, 시스템, 사람 등) 에서 실행 가능한 전략 정보를 발굴하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스에 사용되는 도구는 추출 (Extraction), 변환 (Transformation) 및 로드 (Load) 소프트웨어 (데이터 수집, 표준 데이터 구조 설정, 이러한 데이터를 다른 데이터베이스에 저장), 데이터 마이닝 및 온라인 분석 (onlining) 입니다
비즈니스 인텔리전스 기능
비즈니스 인텔리전스 시스템의 주요 기능:
데이터 웨어하우스: 효율적인 데이터 저장 및 액세스 방법. 정형 및 비정형 데이터 스토리지 제공, 용량, 운영 안정성, 유지 보수 비용 절감, 메타데이터 관리 지원, 중앙 데이터 웨어하우스, 분산 데이터 웨어하우스 등 다양한 구조 지원 스토리지 미디어는 니어라인 및 보조 스토리지를 모두 지원할 수 있습니다. 이 단계에서 재해 복구 및 백업 시나리오를 잘 지원할 수 있습니다.
데이터 ETL: 데이터 ETL 은 다중 플랫폼, 다중 데이터 저장소 형식 (다중 데이터 소스, 다중 형식 데이터 파일, 다차원 데이터베이스 등) 의 데이터 구성을 지원하며 설명 또는 규칙에 따라 데이터 검색 및 이해를 자동화해야 합니다. 방대한 데이터, 복잡한 데이터 및 글로벌 의사 결정 데이터 간의 격차를 줄입니다. 지원 의사 결정 요구 사항을 형성하는 데 도움이 되는 참고 자료입니다.
데이터 통계 출력 (보고서): 보고서는 통계 테이블 스타일 및 통계 차트 프레젠테이션을 포함한 데이터 통계 설계 및 프레젠테이션을 신속하게 완료할 수 있으며 다른 애플리케이션이나 Html 형식으로 잘 출력하고 저장할 수 있습니다. 맞춤형 설계 섹션은 유연한 데이터 보고 및 비전문가를 위한 설계 솔루션을 지원하는 사용하기 쉬운 설계를 제공합니다. 출력 콘텐츠 게시를 자동화할 수 있습니다.
분석 기능: 비즈니스 규칙을 통해 분석 콘텐츠를 형성할 수 있으며 프레젠테이션 스타일이 풍부하고 경보 또는 추세 분석과 같은 상호 작용 요구 사항이 있습니다. 다차원 온라인 분석 (OLAP 분석) 을 지원하기 위해 차원 변경, 회전, 데이터 슬라이스, 데이터 드릴 등을 수행합니다. 의사결정을 도와 정확한 판단을 내리다.
전형적인 비즈니스 인텔리전스 시스템
전형적인 비즈니스 인텔리전스 시스템은
고객 분석 시스템, 메뉴 바구니 분석 시스템, 자금 세탁 방지 시스템, 사기 방지 시스템, 고객 연락처 분석 시스템, 세그먼트 시스템입니다
[ 편집] 비즈니스 인텔리전스 솔루션 공급업체
비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하는 유명 IT 공급업체로는 Microsoft, IBM, Oracle, Microstrategy, Business Objects 가 있습니다