데이터 분석

데이터 분석 솔루션

Q: 데이터 분석엔 어떤 유형이 있나요?

데이터 분석의 4 가지 유형은 다음과 같습니다: 서술 분석(Descriptive analytics) : 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리 추적) 진단 분석(Diagnostic analytics) : 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용됩니다(예: 이벤트 로그 파일을 통한 충돌의 근본 원인 파악) 예측 분석(Predictive analytics) : 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용됩니다(예: 데이터 스토리지 니즈의 병목 현상 예측) 처방 분석(Prescriptive analytics) : 예상 시나리오에 기반해 조치를 제안하는 데 사용됩니다(예: 향후 발생할 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위한 추가 용량 구매 제안)

Q: 데이터 분석이 데이터 스토리지 시스템에 제공하는 이점은 어떤 것이 있나요?

데이터 스토리지 시스템의 모니터링 및 분석의 이점은 다음과 같습니다: 의사결정 향상 : 예측 분석은 개선 및 업그레이드에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고, 문제가 발생하기 이전에 스토리지 이슈를 예방할 수 있도록 지원합니다. 보안 강화 : 데이터 스토리지 시스템의 건정성과 성능에 대한 세세한 정보를 제공하여 보안을 강화하는데 도움을 줍니다. 프로비저닝 간소화 : 데이터 분석은 용량이 필요할 때 효율적으로 프로비저닝할 수 있도록 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 비용과 자원을 절감할 수 있습니다.

손쉽게 배치 가능한 올플래시 기반 분산 플랫폼이 제공하는 고성능 데이터 경험 및 실시간 분석을 통해 더 많은 가치를 창출하세요.

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현대적 분석을 통한 현대적 데이터 경험

퓨어스토리지는 병목현상을 새로운 돌파구로 만들기 위한 현대적 경험을 제공합니다. 의사 결정을 가속화하고, 유연한 아키텍처로 투자를 보호하며, 설치를 간소화하세요. ESG 보고서를 통해 데이터 기반 분석 투자가 비즈니스의 디지털 전환을 이끈 다섯 가지 방법에 대해 확인할 수 있습니다.

타임-투-인사이트 가속화

로그 분석 등으로부터 인사이트를 도출하고, 데이터 운영 및 검색을 가속화하며, 버스티 인덱서(bursty indexers)를 최적화할 뿐만 아니라 확장 시 운영 오버헤드를 최대 10배까지 낮출 수 있습니다. 최대 수백억 개의 파일 및 오브젝트까지, 어떤 규모에서든 데이터를 빠르게 분석하세요.

퓨어와 Splunk 퓨어와 Splunk

Elasticsearch 강화 Elasticsearch 강화

데이터 활용 강화

모든 워크로드에 적용하고, 데이터 입수부터 시각화에 이르는 모든 분석 도구의 성능을 강화하세요. 그리고 클라우드에 최적화된 통합 파일 및 오브젝트 지원 솔루션으로 미래의 빅데이터 문제에 대비하세요. 서비스형 퓨어(Pure as-a-Service™)를 통해 온-프레미스 인프라에서도 클라우드와 같은 구독 모델을 경험할 수 있습니다.

컨플루언트(Confluent) 브리프 다운로드 컨플루언트(Confluent) 브리프 다운로드

버티카(Vertica) 솔루션 브리프 다운로드 버티카(Vertica) 솔루션 브리프 다운로드

생산성 향상

손쉬운 설치와 업그레이드, 자동 성능 튜닝, 효율적인 분산 스토리지로 운영을 간소화하세요. 그리고 퓨어1(Pure1®)의 관리 기능으로 용량 및 성능을 계획하세요. 시간이 지남에 따라 유일하게 총소유비용(TCO)이 줄어드는 혁신적인 스토리지 서비스를 구독할 수도 있습니다.

퓨어1(Pure1®) 상세정보 퓨어1(Pure1®) 상세정보

데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 프로세스입니다. 기업에게는 적절한 분석 기법을 적용해 비즈니스 개선에 활용할 수 있는 숨겨진 패턴과 추세를 파악하는 것을 의미합니다.

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그 외 자주하는 질문:

1. 데이터 분석엔 어떤 유형이 있나요?

데이터 분석의 4 가지 유형은 다음과 같습니다:

서술 분석(Descriptive analytics): 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리 추적)
진단 분석(Diagnostic analytics): 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용됩니다(예: 이벤트 로그 파일을 통한 충돌의 근본 원인 파악)
예측 분석(Predictive analytics): 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용됩니다(예: 데이터 스토리지 니즈의 병목 현상 예측)
처방 분석(Prescriptive analytics): 예상 시나리오에 기반해 조치를 제안하는 데 사용됩니다(예: 향후 발생할 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위한 추가 용량 구매 제안)

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2. 데이터 분석이 데이터 스토리지 시스템에 제공하는 이점은 어떤 것이 있나요?

데이터 스토리지 시스템의 모니터링 및 분석의 이점은 다음과 같습니다:

의사결정 향상: 예측 분석은 개선 및 업그레이드에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고, 문제가 발생하기 이전에 스토리지 이슈를 예방할 수 있도록 지원합니다.
보안 강화: 데이터 스토리지 시스템의 건정성과 성능에 대한 세세한 정보를 제공하여 보안을 강화하는데 도움을 줍니다.
프로비저닝 간소화: 데이터 분석은 용량이 필요할 때 효율적으로 프로비저닝할 수 있도록 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 비용과 자원을 절감할 수 있습니다.

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3. 로그 분석이란?

무언가를 개선하기 위해서는 데이터 측정이 필수입니다. 앱, IoT 기기, 서버, 클라우드 서비스 등 모든 것들이 기기의 운영 상태 및 프로그램 동작 등에 대한 유의미한 정보들을 담은 로그 파일을 자동으로 생성하는 이유입니다. 로그 분석은 이러한 로그 파일을 분석하여 실행 가능한 통찰력을 추출해 내는 행위입니다.

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