[시장보고서]IDC PeerScape : 데이터 레이크하우스를 구축하기 위한 Peer Insights

IDC PeerScape : 데이터 레이크하우스를 구축하기 위한 Peer Insights

IDC PeerScape: Peer Insights to Build a Data Lakehouse

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리서치사 : IDC

발행일 : 2024년 05월

페이지 정보 : 영문 8 Pages

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이 IDC PeerScape에서는 데이터 레이크하우스를 구축하기 위한 Peer Insights를 제공하고 있습니다. IDC의 IT Executive Programs(IEP) 비상근 리서치 어드바이저인 Stanley B. Gibson는 다음과 같이 말하고 있습니다. "많은 조직에서 이제 레거시 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크에서 벗어날 때가 되었습니다. 데이터 레이크하우스를 구축하는 데 어려움이 없는 것은 아니지만, 그렇게 하는 조직은 레이크하우스 기술이 성숙해지고 힘을 얻게 되더라도 얼리 무버의 이점을 얻을 수 있습니다. 그리고 조직이 전략적 우위를 점하기 위해 AI, ML, GenAI에 점점 더 집중함에 따라 데이터 레이크하우스는 이러한 이니셔티브의 플랫폼으로서 미래에도 계속 수익을 창출할 것입니다."

IDC PeerScape 도표

주요 요약

Peer Insights

프랙티스 1 : 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크에 의해 초래되는 가치를 평가하고, 데이터 레이크하우스 전략을 확립한다.
- 과제
- 예
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- 가이던스
프랙티스 2 : 데이터 레이크하우스를 실장하고, 팀을 구축하고, 벤더를 선정하고, 파트너를 선택하고, 한정적인 POC를 작성한다.
- 과제
- 예
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- 가이던스
실천 3 : 비용 절감, 퍼포먼스의 향상, 비즈니스상 우위성으로 연결되는 인사이트를 통해 프로젝트 ROI를 확립한다.
- 과제
- 예
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- 가이던스
프랙티스 4 : 사용자 피드백을 활용하고, 데이터 레이크하우스 유효성을 평가하고, AI, ML, GenAI 등의 다음 스텝을 계획하고 비즈니스상 우위성을 높인다.
- 과제
- 예
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- 가이던스

KSA

영문 목차

영문목차

This IDC PeerScape provides peer insights to build a data lakehouse."For many organizations, the time is now to move on from legacy data warehouses and data lakes. Building a data lakehouse is not without challenges, but organizations that do so will gain an early mover advantage, even as lakehouse technology gains maturity and power. And as organizations focus increasingly on AI, ML, and GenAI for strategic advantage, a data lakehouse will continue to pay dividends into the future as the platform for those initiatives," says Stanley B. Gibson, adjunct research advisor for IDC's IT Executive Programs (IEP).

IDC PeerScape Figure

Executive Summary

Peer Insights

Practice 1: Assess the Value Delivered by Your Data Warehouse and Data Lake and Establish a Data Lakehouse Strategy
- Challenge
- Examples
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- Guidance
Practice 2: To Implement a Data Lakehouse, Build a Team, Select Vendors, Choose Partners, and Create a Limited POC
- Challenge
- Examples
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- Guidance
Practice 3: Establish Project ROI Through Cost Savings, Faster Performance, and Insights That Lead to Business Advantage
- Challenge
- Examples
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- Guidance
Practice 4: Leveraging User Feedback, Evaluate the Effectiveness of Your Data Lakehouse and Map Next Steps Including AI, ML, and GenAI for Business Advantage
- Challenge
- Examples
  - Loomis
  - Deluxe
  - Georg Fischer
- Guidance