이제 가장 인기있는 슬롯 추천 직물!
DX/슬롯 추천 중심 관리 실현 방법

SCSK Yoshida :"Data Fabric"은 지난 1 년 또는 2 년 동안 소개 된 새로운 키워드이지만 그에 대한 이유는 무엇입니까?

Denodo Technologies Akabane :최근 몇 년 동안 회사가 슬롯 추천를 사용해야한다는 인식이 크게 증가했다고 말할 수 있습니다. 그러나 여기에 사용 된 "슬롯 추천"는 회사의 내부 비즈니스 시스템의 슬롯 추천뿐만 아니라 IoT, 소셜 미디어, SAAS 애플리케이션 및 정부가 게시 한 공개 슬롯 추천를 포함한 내부 및 외부 시스템의 슬롯 추천이며 각각 다른 형식을 가지고 있습니다.

이상적으로는, 우리가 이것을 결합하고 그것들을 잘 활용할 수 있다면 이상적이지만, 전통적인 방법에는 모든 슬롯 추천를 물리적으로 통합하는 것이 포함되며, 이는 상당한 노력이 필요합니다. 또한 타이밍 문제. 사용자가 실제로 "이러한 종류의 슬롯 추천를 사용하고 싶다"고 생각할 때 슬롯 추천를 즉시 정렬하기가 어렵고 사용하기위한 슬롯 추천의 "준비"는 주요 과제입니다.

SCSK AOKI :SCSK는 슬롯 추천를 연결하는 EAI와 같은 제품을 처리했습니다. EAI는 결합 된 슬롯 추천에 다른 정보를 추가하고 응용 프로그램 간의 처리를위한 허브로 사용하는 것과 같은 응용 프로그램과 다시 연결할 때 효과적입니다. 그러나 "실시간"에는 도전이 있습니다.

EAI는 자주 슬롯 추천를 얻고 실시간에 더 가까이 다가 갈 수 있지만 네트워크로드가 주요 문제입니다. 일반적으로 배치 처리를 수행하는 시간을 설정하는 것과 같은 일종의 처리를 사용하여 슬롯 추천를 얻는 방법이 있지만 시간 지연은 불가피합니다.

또 다른 것은 데이터를 사용할 때 전면에서 BI 도구를 사용하는 것이 일반적이며 많은 BI 도구에는 데이터 바인딩 기능이 있다는 것입니다. 그러나 분석 전에 데이터를 정렬하여 모델을 만드는 것은 어렵습니다. 또한 회사 내에서 여러 BI 도구를 사용하므로 각 도구의 기능을 사용하는 방법을 배우는 것은 큰 부담입니다. 또한 각 사람은 데이터가 일관되도록 보안 및 거버넌스를 설정해야합니다.

우리가 동일한 분석을 수행하고 있지만 BI 도구에 따라 결과가 약간 다르기는 드문 일이 아니며 사람들 이이 상황을 개선하고 싶어하는 경우가 많습니다. 이러한 다양한 장벽으로 인해 시간의 약 80%가 데이터 통합에 소비되는데, 이는 슬롯 추천 사용의 사전 사용 인 데이터 통합에 소비되며, 시간의 20%만이 데이터 분석에 소비 될 수 있다고합니다.

SCSK Yoshida :슬롯 추천가 통합되어야한다는 것을 알고 있지만 쉽지는 않습니다. 나는 그것이 "슬롯 추천 패브릭"이 시작된 곳이라고 생각하지만, 어떤 종류의 것이 있습니까?

Denodo Technologies Akabane :직물은 원래 직물이나 천을 의미합니다. 슬롯 추천 패브릭은 다양한 슬롯 추천가 단일 패브릭으로 만들어지는 이미지이며, 실제 사용에 사용할 수있는 방식으로 여러 위치에 흩어져있는 다양한 슬롯 추천 소스 (수직 스레드) 및 플랫폼 (수평 스레드)에 연결된 슬롯 추천를 사용자에게 제공하는 아키텍처입니다.

<슬롯 추천 패브릭 이미지

데이터 패브릭 자체는 개념과 아이디어이므로이를 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 어떤 의미에서, 데이터를 물리적으로 통합하는 전통적인 방법을 슬롯 추천 직물이라고도 할 수도 있습니다. 그러나 앞에서 언급했듯이 데이터를 물리적으로 통합하는 방법은 "필요한 데이터를 즉시 사용하고 싶습니다"또는 "실시간 데이터를 사용하고 싶습니다"와 같은 요청을 충족시킬 수 없습니다.

또한 데이터가 기본적으로 각 통합마다 복제되므로 많은 양의 복제 된 데이터가 생성됩니다. 당연히이 모든 데이터는 적절한 보안으로 보호되어야하며 저장 비용도 증가합니다.

SCSK AOKI :올해 5 월, Gartner®는 "2023 년 데이터/분석의 최고 트렌드"를 발표했으며 실용적인 데이터 패브릭을 그중 하나로 발표했습니다. (ed) 슬롯 추천 사용을위한 새로운 데이터 토대로 일본에서 주목을 끌었으며, 이는 슬롯 추천 중심 관리를 촉진하는 데 필요하며 많은 회사들이 슬롯 추천 직물을 도입했습니다.

*출처 :Gartner® 보도 자료, 2023 년 5 월 15 일 "Gartner 발표 Top 2023 Data/Analytics Trends"
Gartner는 Gartner Inc. 또는 미국 및 기타 국가의 계열사의 등록 상표 및 서비스 마크이며 회사의 허가에 따라 사용됩니다. 모든 권리 보유.

SCSK Yoshida :슬롯 추천 패브릭을 개발하려는 경우에도 전통적인 물리적 슬롯 추천 통합은 여전히 ​​어려운 일이므로 솔루션을 알려주십시오.

Denodo Technologies Akabane :Denodo는 데이터를 가상화하는 "논리 데이터 패브릭"을 제공합니다. 이것은 회사 내부와 외부에 흩어져있는 서로 다른 형식의 데이터 소스를 BI, AI 및 모바일과 같은 다양한 사용 양식 사이에 "추상화 계층"의 중개자와 연결합니다.

프로세스에는 데이터 소스를 미리 연결하여 "보기"라는 것을 생성하고 사용자가 액세스 할 때 변환 된 데이터를 "보기"설정에 따라 검색 할 수 있습니다. 데이터는 설정만으로 통합되므로 기존의 물리적 데이터 통합과 같은 데이터를 물리적으로 이동하거나 복제 할 필요가 없습니다.

RDB, DWH 및 SAAS를 포함한 다양한 슬롯 추천 소스를 지원하므로 모든 슬롯 추천를 전체 단일보기로 볼 수 있습니다. 사용자는 슬롯 추천 소스의 위치에 대해 걱정하지 않고 실시간 슬롯 추천를 사용할 수 있습니다. 슬롯 추천 일관성도 보장되며 "동일한 분석을 수행하더라도 다른 결과를받을 가능성이 없습니다."

<논리 슬롯 추천 직물

SCSK AOKI :이상적으로는 회사 내의 산란 된 슬롯 추천베이스를 하나로 통합하는 것이 가장 좋지만 물리적 통합은 시간과 노력이 필요하므로 비현실적입니다. 또한 슬롯 추천가 물리적으로 통합 될 때 슬롯 추천 (테이블)를 변경하는 것은 매우 어렵습니다. 설정에 따라 달성 할 수 있습니다. "Denodo 플랫폼"은 "Denodo 플랫폼"입니다.

예를 들어, BI 도구를 사용하여 월별 판매를 확인하고 다음과 같은 요청을받을 때 "다음 번에는 영업 담당자를 추가하고 공급 업체를보고 싶습니다."Denodo는 더 이상 정보 시스템 부서가 데이터를 추출하여 다시 테이블에 통합해야하지 않습니다.

Denodo Technologies Akabane :사회는 최근 몇 년 동안 빠르게 변화 해 왔으며 회사는 유연하고 빠르야하지만 개방형 데이터와 같은 새로운 데이터 소스를 구성 기준으로 쉽게 추가 할 수 있기 때문에 이러한 관점에서도 효과적입니다. 또한 모든 데이터는 아드노도를 통과하여 중앙 집중식 거버넌스와 균일 한 보안을 가능하게합니다.

SCSK Yoshida :거버넌스와 보안으로 정확히 무엇을 할 수 있습니까?

Denodo Technologies Akabane :슬롯 추천를 한 곳에서 수집하고 유연하게 사용하는 환경이 필요하지만 반면에 모든 직원이 모든 슬롯 추천를 사용할 수있는 것은 아닙니다. 기밀 정보 및 개인 정보와 같이 각 부서에서 볼 수있는 슬롯 추천 제어 요청이 많이 있습니다. Denodo를 사용하면 설정에 따라 이러한 액세스 권한을 관리 할 수도 있습니다. 모든 슬롯 추천는 Denodo를 통과하여 회사 전체의 중앙 집중식 거버넌스를 허용합니다.

SCSK AOKI :데이터를 복제하면 각 복제 된 데이터에는 액세스 권한, 관리 및 보안이 필요합니다. 불필요한 복제를 제거하고 설정에서 권한을 관리함으로써 철저히 통제하는 것이 더 쉽습니다.

데이터 통합은 데이터를 사용하고 산업이나 산업에 관계없이 슬롯 추천 중심 관리를 홍보 할 때 병목 현상이 될 수 있습니다. 가장 큰 장점은 Denodo의 "논리 데이터 패브릭"이 거버넌스를 포함한 전통적인 물리적 통합에서 발생하는 다양한 과제를 해결할 수 있다는 것입니다.

Denodo Technologies Akabane :실제로 건설 업계의 주요 회사는 DX 및 슬롯 추천 중심 관리를 홍보하기 위해 회사 전체에서 실시간으로 정확한 데이터를 실시간으로 획득하고 활용할 수있는 기본으로 Denodo를 도입했습니다.

회사는 이전에 부서별 최적으로 시스템을 구축 했으므로 각 부서마다 슬롯 추천 활용이 완료되었으며 회사 내에 유사한 시스템이 여러 개있었습니다. 문제는 슬롯 추천 준비와 같은 사전 처리하는 데 시간이 걸리고 Denodo는 내부 슬롯 추천를 통합하기위한 토대를 구축했다는 것입니다.

DENODO에는 Data Catalog 기능이 있으며 Denodo에서 액세스 할 수있는 슬롯 추천를 나열합니다. 우리는 DeNodo에 대한 슬롯 추천 액세스를 통합하는 것 외에도 사용자가 "어떤 종류의 슬롯 추천"를 찾을 수있는 셀프 서비스를 만들 수있게 해주었습니다. 이는 정보 시스템 부서의 부담을 크게 줄입니다.

또한, 부서에 따라 사용 된 BI 도구는 다르지만, 이들은 모두 Denodo를 통해 일관되고 정확하며 신선한 데이터를 얻을 수 있습니다. 실제로이 데이터를 사용함으로써 적시에 보고서를 분석하여 DX 및 슬롯 추천 중심 관리의 홍보로 이어질 수 있다고 들었습니다.

SCSK Yoshida :그래서 실제로 실제로 통합 된 슬롯 추천를 Denodo와 활용하려는 회사에 권장되는 구현 프로세스 또는 도구가 있습니까?

SCSK AOKI :Denodo는 BI 도구, AI/머신 러닝, RESTFUL API 등을 지원하므로 다양한 상황에서 사용할 수 있지만 BI 도구로 시작하는 것이 좋습니다. 모임 유형과 같은 내부 데이터베이스를 유지하는 BI 도구의 경우 상황이 약간 다르지만 데이터베이스를 직접 참조하는 BI 도구는 Denodo와 호환되며 원활하게 사용할 수 있습니다.

많은 BI 도구 중 SCSK는 Wingark 1st Co., Ltd.의 BI 대시 보드 "모션 보드"를 권장합니다. 모션 보드는 프로그래밍없이 대시 보드를 만들 수있는 기능이 특징이며 30 개가 넘는 차트가 있으며 표현력이 뛰어납니다. 클라우드에 있든 온-프레미스에 관계없이, Denodo로 산란 된 데이터를 가상화하고 모션 보드로보고 싶은 모양으로 모든 데이터를 만들 수 있습니다.

<Denodo와 BI Tools Motionboard 간의 통합

<Motionboard가 30 개가 넘는 차트를 사용하여 다양한 시각화를 달성합니다
테이블 계산, 파레토 차트, 히트 맵, 산란 차트, 레이더, 폭포 등을 포함한 광범위한 차트가 장착되어 있습니다.

Denodo와 Motionboard의 조합은 직원이 필요할 때 필요한 데이터를 빠르게 볼 수있는 환경을 만드는 데 효과적입니다. 이는 DX 및 슬롯 추천 중심의 기본입니다. 앞으로 이러한 기초는 슬롯 추천 사용을 더욱 가속화하기 위해 필수적이 될 것입니다. Wingark 1st는 또한 Denodo의 기술 파트너이며 SCSK를 포함한 세 회사간에 긴밀히 협력함으로써 DX/실시간 관리를 실현하기위한 재단의 창설을 지원할 것입니다.