현재 많은 금융 기업들이 급속한 비즈니스 환경 변화 시대에 고객의 행동을 이해하고 이를 비지니스로 연결하여 새로운 가치를 창출하기 위한 다양한 분석 작업들을 수행하고 있습니다.

또한 EDW시스템, 빅데이터시스템, 데이터레이크시스템, 분석 마트 등 다양한 데이터 분석 플랫폼에서 데이터를 수집하고 관리하고 분석하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 비즈니스 환경 변화에 신속히 대응하고 기업이 필요로 하는 분석 성과를 달성하는데 어려움이 많은 것도 사실입니다.

이러한 결과의 원인은 아래와 같습니다.

 

✔️ 기업의 EDW시스템은 높은 수준의 SLA를 준수해야 하여 대용량의 다양한 분석을 위한 Ad-hoc 쿼리의 수행을 수용할 수 없음

✔️ 기업의 빅데이터시스템(하둡)을 활용할 전문 인력 부족으로 인하여 제한적으로 활용

✔️ 복수 분석 시스템이 있을지라도 다양한 분석을 위해서는 분석 시스템간의 빠르고 편리한 연동성이 중요한데 제한적으로만 지원

✔️ 현업분들이 프로그램 랭귀지에 익숙하지 않아 고급 분석(AI/ML) 과정에 참여하기는 쉽지 않아 고급 분석에 한계

✔️ 고급 분석 라이브러리를 활용하더라도 병렬 처리되지 않아 데이터 모델 개발을 위해서 장시간이 소요되어 최적의 모델 개발의 어려움

 

이번 웨비나를 통하여 이러한 현실적인 문제점들을 해결하고 보안할 수 있는 방안으로 VMware Greenplum의 데이터 페더레이션 아키텍쳐와 In-DB AI/ML 내용들을 말씀드리고 현재 국내에서 대용량의 하둡 데이터를 페더레이션하여 비즈니스 분석에 활용하고 있는 구축 사례들을 말씀드리도록 하겠습니다.