한국 테라데이타는 실제적인 사례들이 증가하면서 점차 본격화되고 있는 국내 빅데이터 시장을 공격적으로 선점하기 위한 전략을 14일 발표했다.
테라데이타가 빅데이터 시장 공략을 위해 새롭게 재정비한 ‘빅데이터 포트폴리오’는 기존 EDW안에 빅데이터를 통합하여 로지컬 데이터 웨어하우스(Logical Data Warehouse, LDW)를 구현할 수 있는 유일무이한 솔루션이다. 로지컬 데이터 웨어하우스(LDW)는 가트너에서 기존의 EDW에 빅데이터를 통합하여 사용자가 손쉽게 데이터를 조회 및 분석 할 수 있는 환경을 제공하는 새로운 아키텍처이며, 데이터의 유형 및 저장 위치와 관계없이 사용자에게 하나의 가상적인 정보 원천을 제공하는 데이터 가상화, 분산 처리 및 데이터 저장을 위한 레퍼지토리(Repository) 등이 핵심 기술이다.
테라데이타의 ‘빅데이터 포트폴리오’는 크게 ‘테라데이타 쿼리그리드 데이터 패브릭(Teradata® QueryGrid™ data fabric)’, ‘테라데이타 인텔리전트 메모리(Teradata Intelligent Memory)’, ‘테라데이타 애스터 디스커버리 플랫폼(Aster Discovery Platform)’ ‘커넥션 애널리틱스(Connection Analytics)’의 4가지 강점을 가지고 있어 다른 경쟁사의 솔루션과 차별화된다.
‘테라데이타 쿼리그리드 데이터 패브릭(Teradata® QueryGrid™ data fabric)’
테라데이타는 ‘테라데이타 쿼리그리드(Teradata® QueryGrid™)’를 통해 다양한 베스트-오브-브리드(best-of-breed) 솔루션을 하나의 조직화된 분석 에코시스템으로 결합하는 ‘데이터 패브릭(data fabric)’을 제공한다. 다양한 시스템의 결합을 지원하는 데이터 패브릭(data fabric)을 통해 기업들은 비즈니스 니즈에 따라 파일 시스템, 운영 시스템, 데이터 유형, 분석 엔진. 시스템 설계 특성 등을 자유롭게 선택할 수 있다. 테라데이타 쿼리그리드(Teradata QueryGrid)는 ‘데이터 패브릭’ 개념을 적용한 소프트웨어로, 다양한 프로세싱 엔진 전반에서 안전하고 최적화된 방식으로 쿼리 실행을 조율한다. 또한 데이터 패브릭(Data Fabric)은 로지컬 데이터 웨어하우스(Logical Data Warehous)를 실현하는 핵심 기술이며, 이 기능을 이용하여 사용자는 분산 환경에서 데이터 활용에 많은 제약을 주는 데이터의 물리적 위치, 유형 및 구조로부터 자유로워 질 수 있다. 그리고 데이터 가상화를 구현하는 기술이기도 하다.
‘테라데이타 인텔리전트 메모리(Teradata Intelligent Memory)’
테라데이타는 테라데이타 데이터베이스 15.10(Teradata Database 15.10) 기반 테라데이타 인텔리전트 메모리(Teradata Intelligent Memory)의 성능을 크게 향상시켰다. 이로써 고객들은 새로운 메모리 및 CPU 최적화를 통해 시스템 효율성과 분석 성능을 크게 높일 수 있게 되었으며, 메모리에 대한 투자로부터 최대한의 효과를 실현할 수 있게 되었다. 이 같은 성능 향상은 메모리 대역폭의 부하 감소, CPU 효율성 증가, 디스크 I/O 감소를 비롯해, 전체적인 시스템 효율성을 높이는 결과를 가져온다. 테라데이타 인텔리전트 메모리(Teradata Intelligent Memory)의 강점은 쿼리 파이프라이닝(pipelining) 및 새로운 인-메모리 테이블 구조 지원, CPU 명령어 및 캐시 활용, 새로운 데이터 사용빈도 측정 방식의 향상으로 요약할 수 있다. 또한, 타 인메모리(In-Memory) 솔루션과 달리, 메모리에 저장될 데이터를 내부 최적의 알고리즘을 이용하여 결정함으로써 관리의 편의성과 더불어, 자원을 최적으로 활용할 수 있도록 지원한다.
‘테라데이타 애스터 디스커버리 플랫폼(Teradata Aster Discovery Platform)’
테라데이타 애스터는 빅데이터를 저장, 분석, 시각화하는 완벽한 빅데이터 플랫폼이다. 다양한 통계, 데이터 마이닝, 머신러닝 기능을 제공하며, 한국어를 포함한 다국어 텍스트마이닝, 다양한 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis), GIS기반의 공간 빅데이터 처리능력을 제공하는 강력한 디스커버리 플랫폼이다. 뿐만 아니라, SQL을 사용해 하둡에 있는 데이터를 읽고, 쿼리를 처리할 수 있다. 기존의 SQL on Hadoop과 비교해 한 단계 발전되어 있는 형태라고 할 수 있다. 빅데이터 저장 및 쿼리 기능, 통계 분석 및 데이터 마이닝 기능, 다국어 텍스트 마이닝 기능, 소셜 네트워크 분석 기능, GIS기반의 공간 빅데이터 처리 기능을 하나의 패키지 형태로 구현한 유일한 툴이라고 할 수 있다. 이를 통해 사용자들이 각각의 기능을 위한 툴을 별도로 익히고, 데이터를 이동해야 하는 수고와 노력을 대폭 줄여줌으로써 빅데이터 시장에서 돌풍을 일으킬 것으로 예상하고 있다.
‘커넥션 애널리틱스(Connection Analytics)’
테라데이타는 최근 사람, 제품, 프로세스간 상황인식(contextual) 관계를 분석하는 ‘커넥션 애널리틱스(Connection Analytics)’를 발표했다. 테라데이타 애스터 디스커버리 플랫폼(Teradata Aster Discovery Platform)에서 운영되는 ‘커넥션 애널리틱스(Connection Analytics)’는 사람, 제품, 프로세스간 관계와 영향력을 파악할 수 있도록 지원해, 새로운 차원의 데이터-주도적 분석을 제공한다. 이 솔루션은 보다 풍부하고 강력한 통찰력을 제공하며, 플랫폼에 선구축(pre-built)되어 바로 실행이 가능한 간편한 솔루션이다. 테라데이타의 ‘커넥션 애널리틱스(Connection Analytics)’는 시간, 비용, 자원을 대량 투자하지 않고도, 대용량의 다양한 이종 데이터 세트에 대한 고급 분석을 제공한다. 이 솔루션은 100여 개의 알고리즘이 보완된 강력한 맵리듀스 및 그래프 엔진과 함께, 테라데이타 애스터 디스커버리 플랫폼(Teradata Aster Discovery Platform)에서 운영된다. 테라데이타의 커넥션 애널리틱스(Connection Analytics)를 통해 조직들은 이 같은 ‘연결고리(linkages)’와 ‘관계(relationships)’를 파악할 수 있으며, 이를 통해 보다 효과적인 마케팅 캠페인 구성, 사기행위 및 고객 이탈에 대한 보다 신속한 예측, 뛰어난 고객 경험 제공 등을 제공할 수 있다.
테라데이타의 혁신 엔진인 테라데이타 연구소(Teradata Labs)의 스캇 나우(Scott Gnau) 대표는 “테라데이타는 40여 년간 빅데이터 및 데이터 분석에만 주력해 빅데이터의 본질을 가장 잘 이해하는 벤더이다. 테라데이타는 기존의 EDW에 빅데이터 분석을 포괄하여 기업이 원하는 모든 데이터를 분석할 수 있는 역량을 가지고 있으며, 빅데이터에 대한 CIO의 고민을 가장 잘 이해하고 해결할 수 있다고 자부한다”라며 “성공적인 빅데이터 프로젝트를 위해서는 최고의 솔루션과 더불어 풍부한 경험과 지원이 반드시 필요하다. 테라데이타는 빅데이터 분석에 최적화된 ‘빅데이터 포트폴리오’를 재정비하고 ‘테라데이타 컨설팅 서비스’를 통해 기업들이 각 업무에 맞는 최적화된 플랫폼을 통해 성능 향상 및 비용 절감을 이룩할 수 있도록 지원함으로써 고객들에게 성공적인 빅데이터 도입을 위한 완전한 솔루션 패키지를 제공한다”라고 말했다.
그는 덧붙여 “테라데이타는 한국 빅데이터 시장이 더욱 크게 성장할 것으로 보고 있으며, 한국테라데이타가 ‘빅데이터 포트폴리오’를 통해 고객에게 최고의 솔루션과 서비스를 제공할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것이다”라고 말했다.
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