우리는 여러 디바이스들이 서로 연결된 세계에 살고 있으며 이 디바이스들은 끊임없이 방대한 데이터 스트림을 만들어내고 있다. 최근 몇 년간 기기 장치 디바이스 및 이와 관련된 퍼베이시브 커넥티비티(Pervasive Connectivity)에 대한 기술 향상이 두드러지고 있다.
그러나 이러한 기술 향상은 머신 러닝 알고리즘을 통해 데이터의 가치를 최대화시키는데 초점이 맞춰져 있지는 않다. 기술에 정통한 조직들도 IoT로 인해 생성된 데이터에서 가치를 획득하는 것이 어렵고 매우 기술-집약적인 과정이라는 점을 인정하고 있다. IoT 데이터를 비즈니스 운영 및 인간 행동(human behavioral) 데이터에 통합하는 것은 더욱 어려운 일이다.
한국테라데이타는 IoT 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견, 활용할 수 있도록 지원하는 ‘테라데이타 리스너(Teradata Listener)’와 ‘하둡 기반 테라데이타 애스터 애널리틱스(Teradata Aster Analytics on Hadoop)’를 발표했다. 이들 솔루션은 비즈니스 사용자들이 지능적인 실시간 데이터 ‘리스닝’ 및 분석을 통해 방대한 IoT 데이터 스트림에서 특징적인 패턴을 발견할 수 있도록 지원한다.
이러한 과제에 대응하기 위해 테라데이타의 최신 IoT 소프트웨어는 조직들이 복잡성과 지연현상을 없애고, 데이터를 활용할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 테라데이타 리스너는 셀프-서비스 소프트웨어로, 데이터의 위치에 상관없이 센서 및 IoT 데이터의 복잡한 흐름을 따라 분석 에코시스템 내 다양한 플랫폼으로 데이터를 전달할 수 있도록 실시간 리스닝(listening) 기능을 제공한다.
최근 출시된 ‘테라데이타 통합 빅데이터 플랫폼 1800(Teradata Integrated Big Data Platform 1800)’은 JSON(Java Script Object Notation) 데이터에 대한 기본적인 지원과 함께 대용량 데이터에 대한 액세스를 제공한다. 하둡은 ‘하둡 기반 테라데이타 애스터 애널리틱스’를 통해 어떤 규모에서도 유연하게 분석할 수 있다.
예를 들어, 테라데이타 고객이자 주요 제조업체인 한 기업은 전세계 병·의원에 MRI, 방사선 사진, 초음파 영상 장비를 판매, 서비스하고 있다. 매일 수천 명의 환자들이 정밀 검사를 받고 있는 이 의료기기들은 전세계 의료 분야의 필수적인 장비로 꼽히고 있다. 이 장비로부터 매일 생성되는 환자 행동이 기술된 텍스트 로그와 센서 데이터는 제조업체의 하둡 데이터 호수(data lake)로 유입된다.
테라데이타는 데이터에 대한 텍스트 분석을 실행함으로써 전세계 현장 서비스 직원들이 머신 가동시간을 향상시키고, ‘메인터넌스 윈도우’를 확장시킬 수 있도록 지원한다. 동시에, 제조 과정에서 생성된 데이터는 테라데이타 어플라이언스로 유입되어, 고급 분석을 통해 품질 및 제조효율성을 향상시킬 수 있는 통찰력을 제공하고, 다음 제품 제조 시, 발생할 수 있는 문제를 사전 차단한다.
이 솔루션들의 유연성 및 간편성을 통해 비즈니스 애널리스트들은 조직의 가장 어려운 문제를 해결할 수 있다. ‘하둡 기반 테라데이타 애스터 애널리틱스’는 사용자들이 머신 러닝, 텍스트, 패스(path), 패턴, 그래프, 통계를 단일 워크플로우에 통합할 수 있도록 해준다.
‘테라데이타 리스너’는 현재 베타 버전으로 이용이 가능하며 2016년 1분기에 상용화될 예정이다. ‘하둡 기반 테라데이타 애스터 분석’은 2016년 2분기에 이용이 가능하며, ‘테라데이타 통합 빅데이터 플랫폼 1800’은 현재 이용 가능하다.
