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무제한에 대해 준비되셨습니까?

조직의 데이터 완성도를 평가하고 Azure Data Services를 사용하여 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 방법을 확인하세요.

조직의 데이터 성숙도에 관한 주요 인사이트 얻기

이 질문에 답변하여 엔터프라이즈 재고 백서에 정의한 대로 조직의 데이터 성숙도에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 조직에 권장되는 다음 단계를 확인하고 디지털 변환을 가속화하기 위해 큐레이션된 리소스를 살펴보세요.

다음 파트너와의 협력을 통해 개발됨:
Keystone
1. 팀 간에 데이터를 집계하기 위한 데이터 플랫폼이 있습니까?
2. 데이터 일괄 처리와 대조적으로 데이터 분석을 실시간으로 처리하고 실행할 수 있습니까?
3. 외부에서 데이터를 자동으로 공유하는 데 API 또는 다른 체계적인 방법을 사용합니까?
4. 팀 간 내부 API/데이터 공유에 대한 설명서의 중앙 집중식 원본이 있습니까?
5. 새 데이터 원본을 자동으로 검사하여 품질 및/또는 형식 요구 사항을 충족하는지 확인하는 시스템이 있습니까?
6. 모델 또는 보고서에서 변환되고 사용되는 데이터의 수명 주기 또는 계보를 추적할 수 있습니까?
7. 다양한 기능 및 모델을 테스트하고 성능을 최적화할 수 있는 샌드박스 환경이 있습니까?
8. 조직에서 딥 러닝 또는 강화 학습과 같은 고급 기계 학습 기술을 사용합니까?
9. 사용자 개입 없이 자동으로 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니까?
10. ML 아티팩트를 자동으로 보관하여 향후 ML 모델을 감사할 수 있습니까?
11. 기계 학습 사례에 대한 규정 준수를 적용하는 데 성능 검토 또는 다른 관리 도구를 사용합니까?

결과: 플랫폼

조직에서 성공적으로 디지털 트랜스포메이션을 완료했으며 이제 기술 강도에 관해서는 선도적인 조직입니다. 조직에 성숙한 혁신 프로세스를 지원하는 통합 데이터, 소프트웨어, 인공 지능 기반과 직원들이 광범위하게 협업하고 조직의 전략에 맞는 개별 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 성장과 평가의 강력한 문화가 마련되어 있습니다. 플랫폼 조직에 대한 자세한 내용과 인사이트를 확인하세요.

결과: 허브

조직에서 이미 디지털 트랜스포메이션을 위한 중요한 단계를 수행했고 이제 모든 조직 자산을 성공적으로 활용할 수 있는 태세를 갖췄습니다. 이 시점에 조직은 기술 기반보다는 프로세스를 개선할 방법을 찾게 되며, 또한 분석 및 기계 학습을 개발하고 분석 및 기계 학습 사용을 개선하여 비즈니스 성과를 높이고 직원이 새로운 데이터 및 분석 도구를 원하는 대로 효과적으로 사용할 수 있도록 비즈니스 문화를 변화시키는 데 집중할 수 있습니다. 허브 조직에 대한 자세한 내용과 인사이트를 확인하세요.

결과: 브리지

조직에서 이미 디지털 트랜스포메이션을 위한 처음 몇 단계를 수행했습니다. 데이터 플랫폼을 계속 확립해 나감에 따라 조직에서는 초기 성공을 바탕으로 계속 구축해 나가고 데이터 플랫폼의 다음 단계를 결정하고 우선 순위를 지정하는 방법을 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 브리지 조직에 대한 자세한 내용과 인사이트를 확인하세요.

결과: 전통

조직이 아직 디지털 트랜스포메이션의 초기 단계에 머물러 있고, 조직 경계에서 협업을 조성하고 데이터를 공유하고 데이터를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 기존 조직에 대한 자세한 내용과 인사이트를 확인하세요.

성공적인 데이터 기반 트랜스포메이션 구현에 대한 주요 인사이트 얻기

데이터 리더 문화

성공적인 디지털 트랜스포메이션을 구현하고 강화하는 데 데이터 문화가 하는 역할을 살펴보세요.

백서 읽기

Navigating change in your digital transformation journey

디지털 트랜스포메이션 중 성공적인 변경 관리를 위한 주요 전략을 살펴보세요.

백서 읽기

Azure Data Services에서 제공하는 무제한 규모와 성능, 무한한 가능성을 활용하여 디지털 트랜스포메이션을 실현하세요.

무제한 규모

단일 데이터베이스를 수백 테라바이트로 스케일링하고 수만 명의 사용자가 페타바이트 규모로 실시간 인사이트를 얻을 수 있도록 하세요.

NBA에서 데이터와 AI를 사용하여 수십억 개의 데이터 요소를 팬 경험을 향상하는 인사이트로 변환하는 방법을 알아보세요.

Walgreens에서 Azure를 통해 1/3의 비용으로 분석 성능을 3배로 높인 방법을 확인하세요.

무제한 성능

실시간 맞춤화와 매우 짧은 대기 시간으로 클라우드 네이티브 앱을 빌드하세요. 경쟁업체와 비교하여 더 낮은 비용으로 더 높은 성능 분석을 이용하세요.1

P&G에서 데이터와 분석을 사용하여 공급망의 탄력성을 개선하는 방법을 확인하세요.

Coca-Cola에서 Azure Cosmos DB를 사용하여 페타바이트 규모의 서로 다른 데이터를 중요한 인사이트로 변환하는 방법을 살펴보세요.

무한한 가능성

Azure 데이터 및 AI 서비스를 통해 사용자 환경을 개선하고, 제품을 혁신하고, 운영을 최적화하고, 모든 기술 수준의 직원이 책임감 있게 데이터에 AI를 적용할 수 있도록 하세요.

Land O’Lakes에서 Azure AI 솔루션을 사용하여 선도적으로 농업 혁신을 이뤄나가는 방법을 알아보세요.

BNY Mellon에서 Azure Data Services를 사용하여 고객이 더 나은 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는 방법을 확인하세요.

저렴한 비용으로 데이터에서 더 많은 가치 얻기

380%

Azure의 분석은 최대 380%만큼 다른 클라우드 공급자보다 빠름1

59%

Azure의 분석은 최대 59%만큼 다른 클라우드 공급자보다 저렴함1

64%

Google Vertex AI보다 최대 64% 저렴한 Azure Machine Learning2

Azure Data Services 살펴보기

Azure 관리형 데이터베이스

유연한 완전 관리형 데이터베이스를 사용하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 빌드하거나 기존 애플리케이션을 현대화합니다.

클라우드 규모 분석

혁신적이고 안전한 분석 솔루션을 빌드하고 엔터프라이즈 규모에서 데이터를 시기적절한 인사이트로 변환하세요.

Azure AI

입증된 안전하고 책임 있는 AI 기능을 통해 중요 업무용 솔루션을 빌드하세요.

1성능, TCO, 가격 대비 성능은 2021년 3월 Microsoft의 의뢰를 받아 GigaOm이 클라우드 분석 플랫폼 총 소유 비용 보고서를 위해 실시한 연구의 데이터를 기반으로 산출된 것입니다. 클라우드 분석 플랫폼 총 소유 비용 보고서에 따르면 Azure의 분석은 다른 클라우드 공급자보다 최대 59% 저렴합니다. 데이터는 Test-DS에서 파생된 쿼리에서 가져온 것으로, 2021년 3월 GigaOm에서 실시한 벤더당 103개의 쿼리에 대한 쿼리 실행 성능 테스트(Microsoft에서 의뢰)를 기반으로 합니다. 사용된 기본 메트릭은 각 쿼리에 가장 적합한 실행 시간의 집계 합계입니다. 세 번의 전원 실행이 완료되었습니다. 103개의 쿼리(99개 + 4개 쿼리의 파트 2)는 각 벤더 클라우드 플랫폼에 대해 순서대로(1, 2, 3, ... 98, 99) 3번 실행되었으며, 3번 중 전체적으로 가장 빠른 것이 성능 메트릭으로 사용되었습니다. 그런 다음, 최적의 시간을 합산하여 전체 워크로드에 대한 총 집계 실행 시간을 구했습니다. 가격은 2021년 3월 현재 미국에서 공개적으로 제공되는 가격을 기준으로 합니다. 실제 성능 및 가격은 다를 수 있습니다. GigaOm TCO 연구에 대해 자세히 알아보세요.

2총 소유 비용, 가치 창출 시간 및 엔터프라이즈 기능 준비는 2021년 7월 Microsoft의 의뢰를 받아 GigaOm에서 클라우드 MLOps의 엔터프라이즈 준비 보고서를 위해 실시한 연구의 데이터를 기반으로 산출된 것입니다. 가격은 2021년 7월 현재 미국에서 공개적으로 제공되는 가격을 기준으로 합니다. 실제 성능 및 가격은 다를 수 있습니다. GigaOm 연구에 대해 자세히 알아보세요.

Gartner, Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems, 2020년 11월 23일, Donald Feinberg | Merv Adrian | Rick Greenwald | Adam Ronthal | Henry Cook

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