엔터프라이즈 데이터 클라우드

IoT 기반 예측 유지관리, 유전체학 연구, 실시간 규정 준수 모니터링 등 매우 가치 있고 혁신적인 비즈니스 사용 사례는 다양한 동일 데이터 세트에서 실행되기 위해 다양한 분석 워크로드와 데이터 사이언스 도구 및 머신 러닝 알고리즘을 필요로 합니다. 이것이야말로 가장 혁신적인 기업들이 데이터 시대를 맞아 데이터에서 가치를 발굴하고 경쟁에서 앞서 나가는 방법입니다.

그러나 많은 기업들이 한정된 데이터 가시성과 부족한 통찰력 때문에 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 바로 다음과 같은 이유 때문입니다.  

• 최신 클라우드 Data Warehouse 조차 데이터 과학 도구와 함께 작동하도록 설계되지 않았기 때문에 분석 워크로드가 사일로에서 독립적으로 실행
• 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드, 엣지 등 모든 곳에 존재하는 데이터와 기업들이 모든 데이터에 분석을 실행하거나 머신 러닝 알고리즘을 적용할 수 있는 실질적인 방법 부재
• 데이터 프라이버시 또는 IP 보호에 대한 비일관적인 접근 방법으로 인해 종종 비즈니스 생산성을 제한하고 비용을 증가시키는 강력한 제어를 유발

조직에게는 새로운 접근 방법이 필요합니다. Enterprise Data Cloud는 데이터를 활용하여 더 나은 서비스를 제공하고 더 높은 효율을 달성하며 비즈니스를 보호하기 위한 보안을 강화합니다.