예측 분석을 위한 데이터 레이크의 데이터 분석 서비스

데이터 분석 및 의사 결정에 대한 인사이트 생성

데이터 분석 서비스

데이터 분석은 데이터를 분석하고 의사 결정을 위한 통찰력을 생성하는 프로세스를 말합니다.

그것은 그들이 매일 발생하는 사용자 및 트랜잭션 데이터의 엄청난 양으로 인해 현대 기업에 대한 중요되고있다. 올바른 도구 없이는 이 데이터를 저장하고 처리하는 것이 불가능해집니다.

빅 데이터 분석이 중요한 곳입니다. 클라우드 컴퓨팅 기술(CCT)은 많은 고객이 최근 데이터 분석 서비스를 수용할 수 있게 해주었으며 그 결과는 탁월했습니다.

CCT는 많은
데이터 분석 서비스와
협력하여 고객에게 최상의 솔루션을 제공합니다. 그러나 AWS는 클라우드 서비스 및 데이터 분석 서비스의 선도적인 공급자입니다. CCT는 표준 컨설팅 파트너로서 AWS 데이터 레이크를 적극 권장합니다. TensorFlow와 같은 데이터 분석 서비스는 빅 데이터 프로젝트의 85%에 대해 AWS에 의존합니다.

분석, 데이터 이동, 데이터 레이크 및 예측 분석과 같은 AWS 데이터 분석 서비스의 다양한 측면을 고려하는 것이 중요합니다.

AWS 데이터 분석 서비스의 이점

다음은 AWS 고객에게 제공되는 가장 중요한 이점입니다.

AWS 데이터 레이크 구축의 용이성


AWS 데이터 레이크
형성은 데이터 레이크를 설정하는 프로세스를 자동화합니다. 데이터 로딩, 변환 및 보안 및 액세스 권한이 있는 사람을 제어하는 것과 같은 시간이 많이 소요되는 작업이 크게 간소화됩니다.

Amazon Redshift는 모든 유형의 데이터를 쿼리할 수 있는 기능을 제공하는 다른 많은 도구를 대체합니다. 또한 AWS SageMaker와 같은 도구를 사용하면 고객이 예측 분석 플랫폼을 쉽게 설정할 수 있습니다.

포괄적인 데이터 분석 서비스 포트폴리오

AWS는 분석, 데이터 이동, 데이터 레이크 및 예측 분석과 같은 데이터 과학의 모든 측면에 대해 가장 포괄적인 제품 포트폴리오를 제공합니다. 각 프로세스에 많은 옵션이 존재하므로 고객이 필요에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있습니다.

아파치 마루와 같은 파일 형식을 열면 데이터를 중앙에 저장하지만 모든 AWS 서비스에서 사용할 수 있습니다.

확장성 및 비용 효율성

AWS는 거의 무제한의 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 제공하여 데이터 웨어하우스를 편리하게 확장할 수 있도록 합니다. 데이터 분석 플랫폼이 방대한 양의 데이터로 설정되면 비즈니스를 방해하고 상당한 비용을 발생시키지 않고 마이그레이션할 수 없습니다. 따라서 AWS와 같은 서비스 공급자를 선택하는 것이 중요합니다.

기업이 축적하는 데이터 로드의 기하급수적인 성장을 보고 있기 때문에 비용 효율적인 가격으로 서비스를 확보하는 것이 필수적입니다. AWS는 사용 중인 리소스 의 양에 대해서만 비용을 지불하도록 보장하는 가변 가격 책정 및 종량제 옵션을 제공합니다.

빅 데이터에 대한 안전한 스토리지 및 처리

AWS는 가장 안전한 클라우드 제공업체 중 하나이며 고객에게 많은 보안 이점과 규정 준수 인증을 제공합니다. 데이터는 데이터 보안을 보장하기 위해 암호화된 형태로 저장되고 전송됩니다.

또한 AWS는 부주의하게 저장된 중요한 데이터를 식별하는 Amazon Macie와 데이터 유출로 이어질 수 있는 구성 오류를 식별하는 Amazon Inspector와 같은 다른 많은 도구를 제공합니다.

AWS 애널리틱스

AWS는 빅 데이터 처리, 데이터 웨어하우징, 실시간 분석, 대화형 분석, 운영 분석, 대시보드 및 시각화와 같은 데이터 분석의 다양한 측면에 중요한 많은 서비스로 구성됩니다.

Amazon Redshift는 비즈니스의 여러 영역에서 중앙 집중식 데이터 컬렉션인 데이터 웨어하우스를 쿼리하는 데 가장 권장되는 도구 중 하나입니다. 복잡한 SQL 쿼리는 의사 결정을 용이하게 하기 위해 데이터 웨어하우스 전체의 페타바이트 데이터에서 구조화되고 반구조화된 데이터를 가져오는 데 사용됩니다. 그런 다음 이러한 결과를 Amazon Redshift를 통해 AWS 데이터 레이크에 다시 저장하여 Amazon EMR 및 Amazon Athena와 같은 다른 빅 데이터 분석 도구에서 사용할 수 있습니다.

AWS Redshift는 신생 기업에서 포춘지 선정 500대 기업에 이르는 조직의 데이터 분석 노력을 지원합니다. 옐프, 맥도날드, 폭스 네트웍스, 리프트는 가장 큰 고객 중 일부일 뿐입니다.

Amazon EMR과 Kinesis는 데이터 처리 및 분석을 위해 이 카테고리에서 제공하는 다른 도구 중 일부입니다.

데이터 이동

대규모 용량으로 데이터를 가져오는 것은 데이터 레이크의 가장 어려운 측면 중 하나입니다. AWS는 스트리밍 데이터를 Amazon S3 및 Amazon Redshift와 같은 제품으로 캡처, 변환 및 로드할 수 있도록 다양한 서비스를 제공합니다.

아마존 키네시스 데이터 파이어호스, 아마존 키네시스 데이터 스트림, 아마존 키네시스 데이터 분석은 다양한 외부 소스에서 데이터를 스트리밍하기위한 주요 옵션 중 일부입니다. Amazon Kinesis 비디오 스트림은 비디오 콘텐츠를 가져오기 위한 전문 도구로, 의료, 채용 및 소매와 같은 많은 산업에 유용합니다.

AWS 데이터 레이크

AWS는 데이터 레이크용 세 가지 주요 도구를 제공합니다. 첫 번째는 AWS 레이크 포메이션이 데이터 레이크 구축 프로세스를 자동화하는 데 중요한 역할을 하는 데이터 카탈로그입니다.

개체 스토리지는 빅 데이터 분석과 관련된 상상할 수 없는 큰 데이터 집합을 고려할 때 또 다른 중요한 범주입니다. Amazon S3는 AWS 데이터 레이크의 선도적인 스토리지 옵션입니다.

마지막으로 Amazon S3 Glacier 및 AWS Backup과 같은 데이터 백업 및 아카이브 도구는 비상 사태 및 기타 재해발생 시 데이터 보안을 관리합니다.

예측 분석

데이터 웨어하우스의 주요 기대는 의사 결정을 용이하게 하는 통찰력을 제공할 수 있다는 것입니다. 예측 분석은 이것의 주요 부분을 형성합니다. Amazon SageMaker는
예측 분석을
위한 기계 학습 모델을 구축하고 교육하기 위한 강력하고 포괄적인 도구입니다. 모든 딥 러닝 시스템은 딥 러닝 알고리즘을 학습하여 레이블이 지정된 테스트 데이터 집합을 처리하는 것으로 시작합니다. SageMaker의 지상 진실은 포괄적 인 교육 데이터 세트를 구축하고 관리하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

Amazon SageMaker 오토파일럿은 플랫폼의 또 다른 유용한 부분이며, 기계 학습 알고리즘을 교육하는 과정에서 수반되는 대부분의 일상적인 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 세이지메이커 스튜디오는 AWS 딥 러닝 플랫폼의 공식 통합 개발 환경(IDE)입니다.

또한 탄력적인 컴퓨터 인스턴스, 마켓플레이스, 증강 AI 및 Debugger를 관리하는 SageMaker 노트북과 같은 다른 도구는 AWS 데이터 레이크 를 설정하는 프로세스를 원활하게 하는 추가 기능을 제공합니다.

개념 증명 및 제안에 대한 오늘 클라우드 컴퓨팅 기술에 문의! AWS 데이터 레이크 및 기타 많은 빅 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 최적화하는 것을 전문으로 합니다.

Transforming for Innovation and Sustainability securing future COMPETITIVE ADVANTAGE

데이터 분석 서비스

기존 및 신규 고객에 대한 360도 보기

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 데이터 집합을 검사하여 방대한 양의 데이터 집합에서 결론을 도출하는 포괄적인 기술 및 메서드 집합을 말합니다. 이러한 방식으로 원시 데이터와 표시 패턴을 사용하여 귀중한 비즈니스 통찰력을 표시합니다.

데이터는 21세기 이전에 제한되었습니다. 당시에는 수동 활동이 고객의 정보에서 통찰력을 추출하는 데 사용되었습니다. 그러나 세계가 인터넷으로 이동함에 따라 글로벌 데이터 스토리지는 폭발적인 성장을 겪었습니다. 이로 인해 기업들은 데이터 분석 서비스에 의존하게 되었습니다. 인공 지능(AI), 기계 학습, 통계, 알고리즘 및 자동화를 결합하여 사용자 친화적인 대시보드에 주요 비즈니스 메트릭을 표시하는 특수 시스템을 구축했습니다.

예를 들어 제조업체는 여러 컴퓨터에 대한 런타임, 가동 중지 시간 및 작업 큐를 기록하고 분석을 수행하여 워크로드를 조정합니다. 이를 통해 기계에 최적화되고 최대 용량과 긴밀하게 작동할 수 있습니다.

데이터 중심 기업은 고객 확보에 성공할 확률이 23배 높습니다.

데이터 분석 서비스의 이점

고객 요구 예측

현대 고객은 기업이 이를 이해하기를 기대합니다. 데이터 분석을 통해 고객이 필요로 하는 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 새로 생성된 통찰력을 사용하여 사용자 환경을 최적화하고 오래 지속되는 관계를 육성합니다.

관련 제품 제공

효과적인 데이터 분석은 새로운 기술이 등장하고 업계 수요가 변동함에 따라 조직이 경쟁력을 유지할 수 있도록 합니다. 맞춤형 제품과 서비스를 만들 수 있는 좋은 기회입니다. 분석은 고품질의 개인화를 제공하기 위해 실시간 고객 위치, 연령, 소득과 같은 요인을 검토합니다. 마케팅 부서는 이러한 통찰력에 의존하고 사용자 지정된 광고를 표시할 수 있습니다.

위험 및 사기 완화

보안 및 사기 분석은 외부 및 내부 위협에 의한 오용으로부터 재무, 물리적 및 지적 자산을 보호할 수 있습니다. 강력한 데이터 분석 기능은 조직 보안을 강화하고 사기 방지를 강화합니다. 투명한 보고 및 데이터 관리는 향상된 사기 위험 관리 프로세스를 생성합니다. 예를 들어, 금융 기관은 신원 도용에서 고객을 저장하는 특이한 패턴을 찾을 수 있습니다.

더 나은 의사 결정

이는 데이터 분석의 가장 큰 이점입니다. C-suite가 신속하고 시의로 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 따라서 전체 조직은 데이터 기반 통찰력의 혜택을 얻습니다.

비즈니스 전문가의 90%는 데이터 분석이 회사의 디지털 혁신에 중추적인 역할을 한다고 생각합니다.

약속 예약

약속 예약

약속 날짜와 시간을 선택하여 의무없는 클라우드 컨설팅 서비스를 선택하고 AWS로의 여정을 시작합니다.

클라우드 컴퓨팅 기술 접근 방식

클라우드 컴퓨팅은 전 세계를 폭풍으로 몰아갔습니다. 노하우와 도구로 애플리케이션을 구축할 수 있다고 생각한 많은 조직이 이제 클라우드 컴퓨팅의 이점을 실현하기 시작했습니다. 이러한 실현으로 인해 클라우드 기술 채택이 급격히 증가했습니다.

클라우드 컴퓨팅 기술에서는 클라우드 마이그레이션을 통해 고객을 안내하는 데 자부심을 느낍니다. Amazon AWS와 같은 엔터프라이즈급 클라우드 파트너를 통해 안전하고 확장 가능하며 완전 주문형 클라우드 서비스를 제공합니다.

모든 혁신적인 서비스 오퍼링에 대한 자세한 정보를 찾으려고 하거나, 다른 사람과 자신의 요구에 대해 좀 더 자세히 논의하고 싶다면, 지금 클라우드 컴퓨팅 테크놀로지스에 문의하십시오.

CCT의 데이터 분석 서비스는 조직에 비즈니스 가치를 추가할 수 있는 방법?

조직에서 데이터 분석 서비스 사용을 주저하는 주된 이유 중 하나는 기존 소프트웨어 개발과비교할 때 너무 ‘복잡하다’는 것입니다. 데이터 분석은 실제로 복잡하지만 운영에 엄청난 비즈니스 가치를 더합니다. 다양한 분석 방법을 사용하는 방법에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.

데이터 집계

데이터를 분석하기 전에 데이터를 수집하고 중앙 집중화하고 데이터 정리 작업을 수행하여 중복을 방지합니다. 이러한 방식으로 데이터 집합에서 불완전하고 쓸모없는 데이터를 제거하여 향상된 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다음 의 데이터를 집계합니다.

  • 트랜잭션 레코드 – 조직 또는 공인 타사 공급업체에서 제공하는 대규모 데이터 집합입니다. 업계에 따라 배송 기록, 판매 기록 및 은행 기록을 포함할 수 있습니다.
  • 자원 봉사 데이터 – 최종 사용자가 직접 공유한 데이터

데이터 마이닝

AWS와 Microsoft에서 제공하는 분석 도구를 조직의 IT 인프라 및 비즈니스 요구 사항에 따라 사용자 지정하고 실행합니다. 목적은 이전에 숨춰지거나 간과된 추세와 패턴을 발견하는 것입니다. 당사의 전문가들은 많은 양의 데이터에서 모델을 개발합니다. 통계 기술을 사용하여 조직의 명확한 그림을 보여줍니다. 데이터 마이닝이 수반하는 것은 다음과 같습니다.

  • 분류 – 알려진 데이터를 정렬하고 그룹화하여 다양한 특성에 따라 고객 세그먼트를 만듭니다.
  • 클러스터링 – 데이터 분류에 필요한 요소가 없는 경우 패턴을 식별하기 위해 회귀를 사용합니다.
  • 회귀 – 기록 패턴을 통해 연속 숫자 값을 예측합니다. 예를 들어, 부동산 브로커로 일하는 경우 지난 10년 동안의 데이터를 사용하여 가격이 상승할지 또는 하락할지 예측할 수 있습니다.

예측

기록 데이터의 동작을 분석하여 향후 이벤트에 대한 예측을 만듭니다. 이 예측은 특정 시즌 또는 기간에 대한 데이터를 표시합니다. 예를 들어 다음을 관찰할 수 있습니다.

  • 특정 제품 또는 서비스에 대한 온라인 검색이 급증합니다.
  • 휴일 상품에 대한 소매 판매증가.

데이터 시각화

데이터에서 디스플레이에 대한 비즈니스 통찰력을 활용하여 대화형 그래픽을 제공합니다.

  • 모델링 출력
  • 통계 예측
  • 탐색 데이터 분석

조직에 대한 클라우드 이점

클라우드 컴퓨팅의 이점은 매우 중요하며 중요합니다. 주로 클라우드 컴퓨팅을 통해 조직은 하드웨어 및 소프트웨어 종속성 없이 가상 오피스를 위한 서버 및 애플리케이션 플랫폼을 신속하게 설정할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 중앙 집중식 서버 및 애플리케이션 플랫폼을 통해 WFH(가정의 작업)를 통해 모든 위치와 표준 시간대의 비즈니스 IT 리소스에 안전하게 액세스할 수 있습니다.

일반적으로 조직은 클라우드로 이동한 후 하드웨어, 라이선싱 및 유지 관리에서 상당한 비용 절감을 보고합니다. 이는 소비 기반 가격 책정 모델이 제한된 IT 예산에 더 맛있기 때문에 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 때문입니다. 예상치 못한 거대한 IT 자본 지출을 처리하는 대신 클라우드 지출은 부서에 대한 지출을 예측하고 측정하는 것이 더 쉽습니다.

클라우드 컴퓨팅은 필요에 따라 운영 요구 사항을 충족하기 위해 확장 및 축소할 수 있으므로 서지 용량 요구 사항을 쉽게 수용할 수 있습니다. 데이터와 시스템은 이미 보안 규정을 준수하는 클라우드 플랫폼으로 보호되므로 비즈니스 연속성 기능이 이미 해결되었습니다.

클라우드 내의 여러 통신 도로를 통해 더 높은 규모로 협업합니다. 가상 클라우드 데스크톱, 보안 파일 액세스, 클라우드 기반 이메일 또는 애플리케이션을 통해 협업 기능이 크게 향상됩니다.

CCT에서는 모든 조직이 우리가 제공하는 민첩하고 내결함성 및 전략적 클라우드 솔루션으로 전환하여 레거시 IT의 모든 종속성을 벗어나고 제한하는 것이 좋습니다.

클라우드 컴퓨팅 기술에 대한 고객의 말

5/5

"CCT는 AWS 플랫폼 구성을 통해 반복성, 버전 화 및 일관성을 위해 요구 사항에 부응했습니다."

Mrs Johnson
존슨 부인
5/5

"급속한 성장과 혁신을 통해 CCT 팀은 클라우드 플랫폼 capabilites를 확장했습니다."

Mr Edwards Testimonial
에드워즈 씨
5/5

"CCT의 전문 지식과 접근 방식을 지원하여 글로벌 디지털 서비스 제공이 실현되었습니다."

Mr Nowlan
미스터 노틀란
5/5

"CCT 마이크로 서비스 개발을 통해 우수한 효율성으로 요청이 충족되는 것에 대한 대중의 반응에 더 민첩합니다."

Federal Agency
중소기업 소유자
5/5

"CCT는 AWS 및 Kubernetes를 통해 혁신과 소프트웨어 제공을 간소화했습니다."

Mr Sorenson
소렌슨 씨
5/5

"클라우드 컴퓨팅 기술이 주도하는 디지털 혁신 이후 수익이 4배 급증했습니다."

Small Business Owner
연방 기관

경험과 민첩한 전문 지식

신뢰할 수 있습니다.

20
비즈니스 연도
180 +
계약 체결

자주 묻는 질문

마이크로 서비스는 HTTPS REST 및 HTTPS API 인터페이스를 통해 통신하는 소규모 특수 서비스로 전통적으로 긴밀하게 결합된 응용 프로그램 구성 요소를 분리하는 것입니다.

마이크로 서비스는 소규모 전문 서비스이므로 현재 알려지지 않은 미래의 기능을 수용하기 위해 빠르고 효율적으로 재배열할 수 있습니다.

마이크로 서비스는 독립적이고 모듈식으로 통신 패턴의 상당한 유연성을 허용하며 종종 계단식 오류를 방지합니다.

DevOps는 개발 및 운영을 소프트웨어 개발 및 인프라 관리의 단일 기능으로 결합한 것입니다. DevOps의 주요 우선 순위는 납품 속도에 대한 장벽의 감소입니다.

DevSecOps는 각 개발 단계의 속도와 규모에서 적시에 보안 결정을 처리하기 위해 설정된 보안 중심 도구를 사용하여 개발 프로세스의 모든 사람에게 권한을 부여합니다. DevSecOps의 주요 우선 순위는 DevOps 보안 책임 및 거버넌스를 통한 위험 감소입니다.

DevSecOps의 보안 자동화는 정적 응용 프로그램 보안 테스트(SAST), 동적 응용 프로그램 보안 테스트(DAST), 코드 종속성 검사를 사용하여 위험을 줄이면서 코드 릴리스 속도를 증가시킵니다.

높은 비즈니스 가치는 시장 기회와 과제에 대한 신속하고 효율적인 대응, 혁신 최적화 및 기술 부채 감소로 인해 모두 우수한 경쟁 우위로 이어집니다.

CCT는 귀하의 요구 사항을 논의하고 검토 및 고려 에 대한 제안을 제시하게되어 기쁩니다. 오늘 1-800-804-9726 x105로 전화하십시오.

CCT의 데이터 분석 서비스 유형

설명 분석

기업의 90%는 설명 분석에 의존합니다. 이는 조직의 과거 성공과 실패의 이유에 대한 답변입니다.

예측 분석

예측 분석은 기계 학습 알고리즘과 통계 기술을 통해 향후 결과의 가능성을 예측합니다. 알고리즘은 데이터를 가져 와서 최상의 추측을 사용하여 누락 된 데이터를 채웁니다. 그런 다음 ERP, HR, POS 및 CRM 시스템의 데이터와 병합하여 데이터 패턴을 검색하고 서로 다른 변수 간의 관계를 찾습니다.

규범적 분석

규범적 분석은 미래를 조작합니다. 이를 활용하여 가능한 결과가 무엇인지 확인하고 중요한 비즈니스 메트릭을 최대화하는 조치를 취합니다. 데이터 시뮬레이션을 통해 “지금 어떻게 해야 할까요?”

인사이트 중심 기업은 매년 30% 이상 성장합니다.

데이터 CCT의 데이터 분석 서비스로 운영 효율성 향상 및 비용 절감

CCT는 지난 2년 동안 정부 기관과 조직을 디지털 방식으로 변화시켜 왔습니다. 저희에게 다가가 데이터 분석 서비스를 이용하십시오. 당사는 귀하의 비즈니스 프로세스를 분석하고 데이터 분석이 현재 운영을 간소화하고 수익을 증대하며 비용을 절감할 수 있는 방법을 보여줍니다. 서비스가 작동하는 데 오랜 시간이 걸리지 않습니다. 그래서 당신은 무엇을 기다리고 있습니까?

우리는 당신을 도울 수 있습니다 :

  • 고객 데이터 분석
  • 재무 데이터 분석
  • HR 데이터 분석
  • 마케팅 데이터 분석
  • 운영 데이터 분석
  • 성능 데이터 분석
  • 영업 데이터 분석