Big DATA
빅 데이터
Big Data
데이터 수집 및 분석하여 새로운 가치를 창출하며 미래를 예측
디지털 기기와 스마트폰 , 그리고 우리주변의 센서의 보급으로 인하여 데이터가 폭발적으로 생성되고 또한 되어가고 있으며, 이에 따라 IoT(Internet of Things) 및 M2M데(Machine To Machine) 의 환경에서 생성된 데이터를 목적에 맞게 수집하고 체계적으로 관리하고 가공하며 분석하여 새로운 결과를 얻어내야 합니다.
이와 같은 결과로 최적의 해결안을 제시하고 향후 일어날 일에대해서 예측함으로써 새로운 가치 창출할 수 있습니다.
Data Lifecycle 관리의 중요성
데이터 라이프사이클 관리 (Data Lifecycle Management) 란 데이터의 생성부터 사용여부, 폐기까지 이르는 과정을 관리 감독합니다.
이를 통하여 데이터 유틸리티를 최적화하고 관리 비용을 절감하며, 데이터에 대한 컴플라이언스(Compliance) 와 법적인 리스크를 최소화 할 수 있습니다. 그러나 데이터의 무분별한 수집 , 목적에 따른 데이터 활용성 결여, 유형별 데이터에 대한 보존연한 구분의 현실적인 어려움이 존재하고 있습니다.
데이터의 수집과 분석에 대한 중요성만큼 데이터 관리에 대한 관심도가 증대되고 있으며, 기업의 환경에 맞는 DLMS(Data Lifecycle Management System) 도입이 활성화되고 있습니다.
이를 통하여 데이터 유틸리티를 최적화하고 관리 비용을 절감하며, 데이터에 대한 컴플라이언스(Compliance) 와 법적인 리스크를 최소화 할 수 있습니다. 그러나 데이터의 무분별한 수집 , 목적에 따른 데이터 활용성 결여, 유형별 데이터에 대한 보존연한 구분의 현실적인 어려움이 존재하고 있습니다.
데이터의 수집과 분석에 대한 중요성만큼 데이터 관리에 대한 관심도가 증대되고 있으며, 기업의 환경에 맞는 DLMS(Data Lifecycle Management System) 도입이 활성화되고 있습니다.
DLMS 를 위한 전문 컨설팅
현재 기업의 사업환경에 따른 중장기 전략방향 수립 , Pivoting , Transfomation 을 위하여 전문적인 컨설팅을 제공합니다.
전문인력의 컨설팅을 통하여 오래된 데이터는 Archiving 및 컴플라이언스가 발생할 수 있는 불필요 데이터 삭제하며, 향후 사용될 데이터에 대한 생성 및 수집을 진행합니다. 생성/수집된 데이터는 계속 분석하여 전략수립 및 의사결정을 진행하며 불필요한 데이터는 삭제하고 추가정보를 위한 데이터를 수집하여 최적화를 진행합니다.
전문인력의 컨설팅에 의한 DLMS 의 제공이 필요한 이유입니다.
업종별 개인정보 보호기준에 맞는 DLMS Solution
업종별로 개인정보 규정이 다르며, 방대한 양의 데이터를 관리하는데 법규과 규정이 상이하며, 6단계 프로세스에 따라 데이터를 관리함으로써 효율적인 관리와 더불어 생산성 향상에 도움이 될 수 있습니다.
해당 단계별 모든 프로세스는 접근 권한이 있는 사용자 (관리자)와 데이터의 저장 형식에 맞게 설계되어야 하며, 지속적인 유지보수를 위하여 운영인력의 전문화가 필요합니다.
빅데이터의 관리와 활용성을 위한 데이터 관리의 첫걸음을 위하여 컨설팅 제안부터 시스템 관리구축운영까지 제공합니다.
해당 단계별 모든 프로세스는 접근 권한이 있는 사용자 (관리자)와 데이터의 저장 형식에 맞게 설계되어야 하며, 지속적인 유지보수를 위하여 운영인력의 전문화가 필요합니다.
빅데이터의 관리와 활용성을 위한 데이터 관리의 첫걸음을 위하여 컨설팅 제안부터 시스템 관리구축운영까지 제공합니다.
