현대 조직에서 충분한 정보에 근거한 데이터 중심의 의사 결정은 데이터 분석에 달려 있습니다. 이제 경쟁 우위는 대규모 데이터 세트를 이해하고 액세스할 수 있는 조직에 있습니다. 여기에는 인텔리전트 에지에서 얻은 비구조적이고 기존의 "어두운" 형태 데이터 및 정보가 포함됩니다.
기존 분석 방식에서 고급 분석으로 전환하면 조직은 고객, 프로세스 및 제품을 더 현명하게 파악할 수 있습니다. 정확한 비즈니스 인텔리전스(BI)와 예측 모델링을 통해 새로운 접근법 및 전략을 더 쉽게 탐구할 수 있습니다.
고급 분석의 변화하는 환경
가장 흥미로운 분석의 국경은 더 이상 기존 데이터의 소스나 분석 방법에 의존하지 않습니다. 고급 분석은 데이터 분석 필드를 두 가지 핵심 방법으로 확장했습니다.
- 미래에 집중: 예전 분석은 과거 데이터에 관한 이해를 높이기 위해 과거를 살펴보았습니다. 고급 데이터 분석은 전방 중심 접근법을 취하여 문제가 발생하기 전에 해결하고 비즈니스 의사 결정의 영향을 예측합니다.
- 광범위한 데이터 접근 방식: 분석의 발전으로 이전에 미개발된 데이터 소스로부터 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 여기에는 가속화된 분석 성능을 제공하기 위해 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하는 이미지, 오디오, 비디오 및 IoT 센서 데이터가 포함되어 있습니다.
분석 기능이 더욱 발전함에 따라 관련 장치의 수 및 데이터의 양은 엄청나게 늘어날 수 있습니다.
고급 분석을 사용하는 이유는?
데이터 중심의 의사 결정 능력을 추구하는 조직의 경우 더 많은 정보 수집과 통찰력을 얻고 미래를 예측하는 등 고급 분석이 주는 가능성은 매우 큽니다.
그러나 많은 기업이 역량을 확장하기 시작할 때 발견하는 것처럼, 효과적인 고급 분석 전략은 하루아침에 구축할 수 없습니다. 기존 분석과 데이터 수집의 기반이 필요합니다.
조직 분석 전략을 개발하는 것은 현재 분석 노력이 얼마나 성숙해졌는지 이해하는 것에서부터 시작합니다. 분석 성숙도 수준을 평가하면 장애물을 뚫고 정보에서 다음 단계의 통찰력을 확보할 수 있습니다. 지원이 필요하시면 인텔 가이드 데이터에서 인사이트로를 참조하십시오.
빅데이터 분석을 최대한 활용하려면 확장성, 성능 및 비용 효율성을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 최적화를 기반으로 한 접근 방식이 필요합니다.
고급 데이터 분석 방법
분석의 가장 진보된 사용 사례를 통해 더 많은 소스에서 더 많은 정보를 이해할 수 있습니다. 결과적으로 통찰력 및 결정이 단시간에 자동으로 생성됩니다.
- 실시간 분석
인텔리전트 에지에서 연결된 장치의 수가 증가함에 따라 수집된 데이터를 실시간으로 이해하려는 요구도 증가합니다. 실시간 분석으로 데이터 스트림에 새로운 정보가 들어오는 즉시 인사이트가 나타나며, 이전과는 전혀 다른 방식으로 정보를 처리하고 모델링할 수 있습니다.
실시간 분석은 함대 운영 개선에서 환자의 안전 보장에 이르기까지 가장 큰 차이를 만들 수 있을 때 즉시 통찰력을 제공한다는 약속을 지키고 있습니다. - 예측 분석
예측 분석을 사용하면 기업은 미래의 결과를 이해할 수 있는 능력을 얻고 그러한 결과를 최적화하여 가장 큰 목표를 달성할 수 있습니다.
대규모 예측 분석에는 전체 범위 분석 워크로드를 처리할 수 있는 전용 인프라가 필요합니다. 유연성이 핵심입니다. 예측 분석을 성공하기 위해서는 SAP HANA 또는 Oracle Analytics Cloud와 같이 플랫폼을 사용할 수 있는 적응 가능한 데이터 인프라가 필요합니다. 스트리밍 분석 솔루션 및 Spark와 같은 오픈 소스 분석 도구도 지원해야 합니다. - 증강 분석
데이터 과학자들이 가장 촉망하는 발전 중 일부는 분석과 AI의 융합에서 나타났습니다. 신경망 및 머신 러닝은 컴퓨터가 광범위한 비정형 데이터를 추론하고 이해하는 능력에 혁명을 일으켰습니다.
AI를 통해 분석을 증강함으로써 소매업자는 고객이 상점을 통해 어떻게 움직이는지를 더 잘 이해할 수 있고, 제조업체는 결함이 있는 제품을 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 의사는 의료 이미지를 더욱 잘 이해할 수 있으며, 창고는 현명한 재고 추적을 할 수 있습니다.
OpenVINO™ 툴킷의 Intel® Distribution툴킷을 포함한 인텔리전트 에지에서 AI 개발 및 배포를 가속하도록 설계된 기술을 통해 1 인텔은 세계에서 가장 혁신적인 기업의 AI 분석 능력을 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
인텔은 조직이 고급 분석을 탐구하기 시작했거나 차세대 분석 기술에 이미 상당한 투자를 했더라도 지원을 제공합니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 파트너 기술의 심층적인 에코시스템은 데이터 과학자가 분석 성숙도와 데이터 중심 성장을 더 높은 수준으로 달성하는 데 도움을 줍니다.
분석을 위한 인텔® 기술
인텔® 기술은 현대 조직이 분석을 수행하는 방식을 변화시킵니다. 많은 산업, 그리고 세계를 확장하는 사례를 활용하여 인텔은 기업이 성능 및 비용 효율성 최적화를 돕는 반면 지속적으로 분석을 추진하기 위해 노력합니다.
빅데이터 분석을 최대한 활용하려면 확장성, 성능 및 비용 효율성을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 최적화를 기반으로 한 접근 방식이 필요합니다.
기업이 내일의 솔루션을 만들 수 있도록 기술 및 파트너의 광범위한 생태계를 활용하여 인텔은 전 세계 기업을 위한 고급 분석을 강화합니다. 데이터 센터에서 에지까지, 인텔은 분석 생태계의 모든 지점에서 작동하며 최대 가치와 성능을 제공합니다.
- 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 에지, 데이터 센터 또는 클라우드 등 대량의 데이터를 빠른 속도로 분석합니다.
- 인텔® Optane™ 기술은 데이터가 이동하고 저장되는 방식으로 병목 현상을 극복하도록 지원하는 메모리 및 스토리지에 대한 새로운 접근 방식을 보여줍니다.
- 인텔® FPGA는 응답 시간을 향상시키기 위해 데이터 센터 내 가속을 제공합니다.