얼마 전까지는 애플리케이션이 생성한 로그를 90일 이내에 삭제하는 것이 보통이었습니다. 회사들은 최근에 이러한 로그들이 귀중한 정보의 보물이었다는 것을 깨달았습니다. 게다가 저장 공간이 충분히 저렴해져서 이러한 로그들을 보관하는 것은 당연한 일이 되었습니다.
또한, 클라우드, 인터넷 및 기술의 일반적인 발전으로 인해 지금은 더 많은 데이터가 생성됩니다. 스마트폰부터 IoT 기기, 산업용 센서, 감시 카메라 등 데이터를 저장하고 전송하는 장치의 수는 전 세계적으로 기하급수적으로 증가하며 데이터의 양도 급증하고 있습니다.
전 세계적으로 생성되고 캡처되고 복제되고 소비되는 총 데이터 양은 2020년에 64.2 제타바이트로 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다. 2025년까지 다음 5년 동안 전 세계적인 데이터 생성은 180 제타바이트 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다. 2020년에는 생성 및 복제된 데이터 양이 새로운 최고치에 도달했습니다.
오늘날 대부분의 기업은 비즈니스 결정에 데이터를 강조하고 있으며, 이는 옳은 접근입니다. 하지만 데이터 자체만으로는 목표가 아닙니다. 사실과 숫자는 가치 있는 통찰력을 얻지 못한다면 의미가 없습니다. 분석 솔루션은 비즈니스 데이터를 활용하는 편리한 방법을 제공합니다. 그러나 시장에는 다양한 솔루션이 존재하며, 많은 솔루션이 서로 다른 분석 범주를 다루고 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 기업은 이 모든 것을 이해함으로써 어떻게 의미를 부여할 수 있을까요? 먼저, 기술적, 진단적, 예측적, 규범적 분석을 포함한 다양한 유형의 분석을 이해하는 것으로 시작해야 합니다.
대규모 데이터 처리에 인공지능 기술을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하는 것은 행동 수행 후의 평가 단계까지 더 나아가는 데 도움이 될 것입니다.
