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Fabric 이란?
마이크로소프트의 Fabric은 데이터 분석을 위한 통합 솔루션입니다.
Fabric은 데이터 이동, 데이터 레이크, 데이터 엔지니어링, 데이터 통합, 데이터 과학, 실시간 분석 및
비즈니스 인텔리전스를 포함한 풀 서비스 기능을 제공합니다.
또한 강력한 데이터 보안, 거버넌스 및 규정 준수를 보장하는 공유 플랫폼을
기반으로 운영이 쉽고 간소화된 솔루션을 제공합니다.
개요
기업에서 처리해야 하는 데이터의 양이 늘어남에 따라 데이터 관리와 활용 능력이 중요한 요소로 부각되고 있습니다.
오늘날 많은 기업에서 비즈니스 효율성을 높이기 위해 아래와 같은 고민을 하고 있습니다.
기존 데이터를 통합하고 관리를 최적화 하는 것
팀 전반에 걸쳐 데이터와 인사이트를 공유하는 것
데이터 접근성과 편의성을 높여 데이터 활용 능력을 향상 시키는 것
제한된 리소스를 통해 분석을 시행하는 것
데이터 중심의 조직을 지원 및 구현하는 것
데이터와 분석은 확장하면서 비용은 절감하는 것
기업의 55%가 기업 내에서 데이터를 검색하는 데
대부분 수동 방식을 사용하고 있습니다.
32%의 기업이 데이터로부터 가시적이고 측정
가능한 가치를 실현할 수 있다고 보고했습니다.
이점
마이크로소프트 Fabric을 활용하면 현재 데이터 생태계에서 직면한
과제들을 해결하고 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다.
아래의 이점들을 소개합니다.
KEYWORD 1. 완벽한 분석 플랫폼
마이크로소프트 Fabric은 데이터 팩토리, 시냅스 분석, 데이터 탐색기 및 파워 BI를 클라우드의 단일 통합 경험으로 결합합니다.
개방형 및 통제형 데이터 레이크하우스 기반은 모든 규모의 비즈니스 인텔리전스, 머신 러닝 및
AI 워크로드를 위한 효율적인 비용 처리와 성능 최적화를 제공합니다.
KEYWORD 2. Lake 중심과 개방성
단일 SaaS 레이크 환경에서 모든 워크로드가 OneLake 워크 스페이스 폴더에 데이터를 자동으로 저장합니다.
모든 데이터가 직관적으로 계층적인 공간에 저장되며, MIP 레이블, 리니지, PII 스캔, 공유, 거버넌스 및 규정 준수를 위해 자동으로 인뎅싱화 됩니다.
OneLake에서 데이터를 공유하는 것은 OneDrive에서 파일을 공유하는 것처럼 쉬우며 별도의 데이터 복제가 필요하지 않습니다.
다른 클라우드에 이미 존재하는 데이터를 즉시 연결할 수도 있습니다.
KEYWORD 3. 비즈니스 사용자의 역량 강화
Fabric Copilot을 통해 데이터를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
인공지능 기반의 채팅을 통해 실시간 자연어 인사이트를 얻을 수 있으며, 시각화 보고서를 생성하거나 데이터를 쉽게 요약할 수 있습니다.
개인이나 비즈니스 용도에 따라 상황에 맞게 Fabric을 활용할 수 있으며, 컴퓨터에 저장되어 있는 모든 데이터를 분석하여
각 사용자의 데이터 활용 능력을 증가시킬 수 있습니다. 원활한 협업과 공유를 가능하게 하며 이를 통한 비즈니스 효율성 증대가 가능해집니다.
활용사례
마케팅(Marketing)
영업(Sales)
인사(HR)
운영(Operations)
산업사례
다양한 산업 분야에서 마이크로소프트 Fabric을 활용하여 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
보건분야(Healthcare)
민감하고 규제된 대량의 데이터를 처리해야 하는 어려움과 환자의 데이터를 보관하기 위해 보안 이슈가
굉장히 중요합니다.
Fabric을 사용하면 높은 수준의 보안을 유지하면서 OneLake에서 정형 및 비정형 의료 데이터에 접근할 수
있도록 함으로써 환자의 경험을 개선할 수 있습니다.
금융 서비스(Financial Service)
엄격한 규제와 통제를 받는 산업 분야이기 때문에 보안이 중요하며, 데이터를 안전하게 수집하고 저장할 수
있어야 합니다.
Fabric을 사용하면 개방적이고 통제된 엑세스 제어를 통해 고객과 시장 데이터를 관리할 수 있습니다.
확장 가능한 컴퓨팅과 분석 파워 모델링으로 리스크를 예방하고 고객 개인화 서비스를 제공하며
고객 충성도를 향상시킬 수 있습니다.
유통분야(Retail)
온라인과 오프라인의 격차를 줄이고 데이터를 통합하는데 어려움을 겪습니다. 데이터를 통합하고 공급망을 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다.
Fabric을 사용하면 실시간 데이터를 활용하여 상품화 전략을 수립하고 고객의 가치 파악을 통해 개인화된
경험을 제공할 수 있습니다. 글로벌 수요를 예측함으로써 수요와 공급 차이의 격차를 줄일 수 있습니다.