일일 거래 분석 도구

마지막 업데이트: 2022년 6월 3일 | 0개 댓글
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데이터 웨어하우스란 무엇인가?

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 활동, 특히 분석을 활성화 및 지원하기 위해 설계된 데이터 관리 시스템의 한 유형입니다. 데이터 웨어하우스는 쿼리 및 분석을 수행하기 위한 용도로만 사용되며 종종 많은 양의 기록 데이터를 포함합니다. 데이터 웨어하우스 내의 데이터는 일반적으로 애플리케이션 로그 파일 및 트랜잭션 애플리케이션과 같은 광범위한 소스에서 파생됩니다.

데이터 웨어하우스는 여러 소스로부터 얻은 대량의 데이터를 중앙 집중화 및 통합합니다. 데이터 웨어하우스의 분석 기능을 통해 조직은 데이터에서 귀중한 비즈니스 통찰력을 도출하여 의사결정을 개선할 수 있습니다. 시간이 지나면서 데이터 웨어하우스는 데이터 과학자와 비즈니스 분석가에게 귀중하게 쓰일 기록 레코드를 구축하게 됩니다. 이와 같은 기능 덕분에 기업은 데이터 웨어하우스를 SSOT로 취급하기도 합니다.

전형적인 데이터 웨어하우스는 종종 다음과 같은 요소를 포함합니다:

  • 데이터를 저장 및 관리하기 위한 관계형 데이터베이스
  • 분석용 데이터 준비를 위한 ELT(추출,로드 및 변환) 솔루션
  • 통계 분석,보고 및 데이터 마이닝 기능
  • 데이터를 시각화하고 비즈니스 사용자에게 제공하기 위한 클라이언트 분석 도구 및 인공지능(AI) 알고리즘 또는 그래프를 적용하여 즉시 실행 가능한 정보를 생성하는 보다 정교한 분석 애플리케이션 및 대규모로 다양한 종류의 데이터 분석을 가능케 하는 공간 분석 기능

데이터 웨어하우스의 이점

데이터 웨어하우스는 조직이 대량의 이형 데이터를 분석하고, 그로부터 중요한 가치를 추출하고, 기록 데이터를 보관할 수 있게 해주는 대단히 중요하면서도 특별한 이점을 제공합니다.

데이터 웨어하우스의 아버지로 불리는 컴퓨터 과학자 William Inmon이 설명한 네 가지 고유한 특성 덕분에 데이터 웨어하우스는 이와 같이 중요한 이점을 제공할 수 있습니다. 이 정의에 따르면 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 특성을 지닙니다.

  • 절차 지향적(Subject-oriented). 데이터 웨어하우스는 특정 절차 또는 기능 영역(예: 영업)에 대한 데이터를 분석할 수 있습니다.
  • 통합. 데이터 웨어하우스는 이질적인 소스로부터 얻은 다양한 데이터 유형 간에 일관성을 생성합니다.
  • 비 휘발성. 일단 데이터 웨어하우스에 저장되면, 데이터는 안정적인 상태가 되며 변경되지 않습니다.
  • 시간 변이적. 데이터 웨어하우스 분석은 시간 경과에 따른 변화를 확인합니다.

탄탄하게 설계된 데이터 웨어하우스는 쿼리를 매우 신속하게 수행하고, 높은 데이터 처리율을 제공하고, 최종 사용자가 전체적으로든 매우 세밀한 수준에서든 다양한 요구를 충족시키기 위한 상세한 검사를 수행할 수 있도록 데이터를 슬라이싱/다이싱 처리하거나 데이터 볼륨을 충분히 줄일 수 있는 유연성을 제공합니다. 데이터 웨어하우스는 최종 사용자에게 보고서, 대시보드 및 기타 인터페이스를 제공하는 미들웨어 BI 환경의 기능적 기반 역할을 합니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처

데이터 웨어하우스의 아키텍처는 각 조직 고유의 요구 사항에 따라 결정됩니다. 공통 아키텍처의 특성에는 다음이 포함됩니다.

  • 단순성. 모든 데이터 웨어하우스는 메타데이터, 요약 데이터 및 원시 데이터가 웨어하우스의 중앙 저장소에 저장되는 기본 설계를 공유합니다. 저장소의 한쪽 끝으로 데이터 소스가 공급되고 다른 쪽 끝을 통해 최종 사용자가 액세스해 분석, 보고 및 마이닝을 수행합니다.
  • 준비 영역을 갖춘 단순성. 운영 데이터는 웨어하우스에 넣기 전에 먼저 정리 및 처리해야 합니다. 이와 같은 절차 역시 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있긴 하지만 많은 데이터 웨어하우스가 데이터 준비 과정을 단순화하기 위해 데이터가 웨어하우스에 저장되기 전에 데이터를 위한 준비 영역을 추가합니다.
  • 허브 및 스포크. 중앙 저장소와 최종 사용자 사이에 데이터 마트를 추가하면 조직에서 데이터 웨어하우스를 사용자 정의하여 다양한 LOB(업무 라인)에 서비스를 제공할 수 있습니다. 데이터 사용 준비가 완료되면, 데이터는 적합한 데이터 마트로 옮겨집니다.
  • 샌드박스. 샌드박스는 기업이 데이터 웨어하우스의 공식 규칙 및 프로토콜을 따르거나 준수할 필요 없이 새 데이터 세트 또는 데이터 분석 방법을 신속하고 비공식적으로 탐색할 수 있게 해주는 안전한 전용 보안 영역입니다.

데이터 웨어하우스의 진화—데이터 분석에서 AI 및 머신러닝으로

데이터 일일 거래 분석 도구 웨어하우스가 1980년대 후반에 처음 등장했을 때 그 목적은 운영 시스템에서 DSS(의사 결정 지원 시스템)로 이동하는 데이터의 흐름을 돕는 것이었습니다. 이러한 초기 데이터 웨어하우스에는 엄청난 양의 중복성이 필요했습니다. 대부분의 조직은 다양한 사용자에게 서비스를 제공하는 여러 DSS 환경을 보유합니다. DSS 환경이 대체로 동일한 데이터를 사용하긴 했지만 각 일일 거래 분석 도구 환경마다 데이터 수집, 정리 및 통합 과정이 종종 중복적으로 발생하기도 했습니다.

데이터 웨어하우스에 효율성이 더해짐에 따라, 이제 데이터 웨어하우스는 전통적인 BI 플랫폼을 지원하던 정보 저장소에서 운영 분석, 성능 관리 등 다양한 애플리케이션을 지원하는 방대한 분석 인프라로 진화했습니다.

데이터 웨어하우스는 시간이 지나면서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)를 통해 비즈니스에 점점 더 많은 부가 가치를 제공하는 방향으로 발전해 왔습니다.

단계 기능 비즈니스 가치
1 트랜잭션 보고 비즈니스 성과의 스냅샷 생성을 위한 관계형 정보 제공
2 슬라이스 앤 다이스, 임시 쿼리, BI 도구 보다 심도있는 인사이트 및 더욱 강력한 분석을 위한 기능 확장
3 미래 성능 예측(데이터 마이닝) 시각화 및 미래 지향적인 비즈니스 인텔리전스 개발
4 전술적 분석(공간, 통계) 보다 종합적인 분석을 기반으로 실용적인 의사결정을 내릴 수 있도록 What-If 시나리오 제공
5 수개월 또는 수년간의 데이터 저장 몇 주 또는 몇 달 동안만 데이터 저장

이 다섯 단계를 각각 지원하기 위해 더욱 다양한 데이터 세트가 필요하게 되었습니다. 특히 마지막 세 단계는 훨씬 더 광범위한 데이터 및 분석 기능에 대한 필수 항목들을 생성합니다.

오늘날 AI와 머신러닝은 거의 모든 산업과 서비스, 엔터프라이즈 자산을 변화시키고 있습니다. 데이터 웨어하우스도 예외는 아닙니다. 빅 데이터의 확장과 새로운 디지털 기술의 적용은 데이터 웨어하우스 요구 사항 및 기능의 변화를 주도하고 있습니다.

자율운영 데이터 웨어하우스는 이 진화의 가장 최근 단계로, 기업에게 데이터로부터 더 큰 가치를 창출하는 동시에, 비용을 낮추고 데이터 웨어하우스의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 제공합니다.

자율운영 데이터 웨어하우스에 대해 자세히 알아보고 자신만의 자율운영 데이터 웨어하우스를 시작해 보세요.

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소는 서로 유사한 역할을 수행하긴 하지만, 데이터 웨어하우스는 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소(ODS)와 다릅니다. 데이터 마트는 기능 면에서는 데이터 웨어하우스와 동일하나 적용 범위가 보통 단일 부서나 LOB로 제한됩니다. 덕분에 데이터 마트 데이터 웨어하우스보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 그러나 수많은 데이터 마트에서 데이터를 균일하게 관리하고 제어하기가 어려울 수 있기 때문에 불일치가 발생하는 경향이 있습니다.

ODS는 일일 작업만 지원하므로 기록 데이터 보기가 매우 제한적입니다. ODS는 현재 데이터 소스로서의 역할을 수행하고, 데이터 웨어하우스에서도 종종 데이터 소스로 사용되지만 풍부한 기록이 담긴 쿼리를 지원하지 않습니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처

데이터 웨어하우스의 아키텍처는 각 조직 고유의 요구 사항에 따라 결정됩니다. 공통 아키텍처의 특성에는 다음이 포함됩니다.

  • 단순성. 모든 데이터 웨어하우스는 메타데이터, 요약 데이터 및 원시 데이터가 웨어하우스의 중앙 저장소에 저장되는 기본 설계를 공유합니다. 저장소의 한쪽 끝으로 데이터 소스가 공급되고 다른 쪽 끝을 통해 최종 사용자가 액세스해 분석, 보고 및 마이닝을 수행합니다.
  • 준비 영역을 갖춘 단순성. 운영 데이터는 웨어하우스에 넣기 전에 먼저 정리 및 처리해야 합니다. 이와 같은 절차 역시 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있긴 하지만 많은 일일 거래 분석 도구 데이터 웨어하우스가 데이터 준비 과정을 단순화하기 위해 데이터가 웨어하우스에 저장되기 전에 데이터를 위한 준비 영역을 추가합니다.
  • 허브 및 스포크. 중앙 저장소와 최종 사용자 사이에 데이터 마트를 추가하면 조직에서 데이터 웨어하우스를 사용자 정의하여 다양한 LOB(업무 라인)에 서비스를 제공할 수 있습니다. 데이터 사용 준비가 완료되면, 데이터는 적합한 데이터 마트로 옮겨집니다.
  • 샌드박스. 샌드박스는 기업이 데이터 웨어하우스의 공식 규칙 및 프로토콜을 따르거나 준수할 필요 없이 새 데이터 세트 또는 데이터 분석 방법을 신속하고 비공식적으로 탐색할 수 있게 해주는 안전한 전용 보안 영역입니다.

데이터 웨어하우스의 진화—데이터 분석에서 AI 및 머신러닝으로

데이터 웨어하우스가 1980년대 후반에 처음 등장했을 때 그 목적은 운영 시스템에서 DSS(의사 결정 지원 시스템)로 이동하는 데이터의 흐름을 돕는 것이었습니다. 이러한 초기 데이터 웨어하우스에는 엄청난 양의 중복성이 필요했습니다. 대부분의 조직은 다양한 사용자에게 서비스를 제공하는 여러 DSS 환경을 보유합니다. DSS 환경이 대체로 동일한 데이터를 사용하긴 했지만 각 환경마다 데이터 수집, 정리 및 통합 과정이 종종 중복적으로 발생하기도 했습니다.

데이터 웨어하우스에 효율성이 더해짐에 따라, 이제 데이터 웨어하우스는 전통적인 BI 플랫폼을 지원하던 정보 저장소에서 운영 분석, 성능 관리 등 다양한 애플리케이션을 지원하는 방대한 분석 인프라로 진화했습니다.

데이터 웨어하우스는 시간이 지나면서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)를 통해 비즈니스에 점점 더 많은 부가 가치를 제공하는 방향으로 발전해 왔습니다.

단계 기능 비즈니스 가치
1 트랜잭션 보고 비즈니스 성과의 스냅샷 생성을 위한 관계형 정보 제공
2 슬라이스 앤 다이스, 임시 쿼리, BI 도구 보다 심도있는 인사이트 및 더욱 강력한 분석을 위한 기능 확장
3 미래 성능 예측(데이터 마이닝) 시각화 및 미래 지향적인 비즈니스 인텔리전스 개발
4 전술적 분석(공간, 통계) 보다 종합적인 분석을 기반으로 실용적인 의사결정을 내릴 수 있도록 What-If 시나리오 제공
5 수개월 또는 수년간의 데이터 저장 몇 주 또는 몇 달 동안만 데이터 저장

이 다섯 단계를 각각 지원하기 위해 더욱 다양한 데이터 세트가 필요하게 되었습니다. 특히 마지막 세 단계는 훨씬 더 광범위한 데이터 및 분석 기능에 대한 필수 항목들을 생성합니다.

오늘날 AI와 머신러닝은 거의 모든 산업과 서비스, 엔터프라이즈 자산을 변화시키고 있습니다. 데이터 웨어하우스도 예외는 아닙니다. 빅 데이터의 확장과 새로운 디지털 기술의 적용은 데이터 웨어하우스 요구 사항 및 기능의 변화를 주도하고 있습니다.

자율운영 데이터 웨어하우스는 이 진화의 가장 최근 단계로, 기업에게 데이터로부터 더 큰 가치를 창출하는 동시에, 비용을 낮추고 데이터 웨어하우스의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 제공합니다.

자율운영 데이터 웨어하우스에 대해 자세히 알아보고 자신만의 자율운영 데이터 웨어하우스를 시작해 보세요.

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소는 서로 유사한 역할을 수행하긴 하지만, 데이터 웨어하우스는 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소(ODS)와 다릅니다. 데이터 마트는 기능 면에서는 데이터 웨어하우스와 동일하나 적용 범위가 일일 거래 분석 도구 보통 단일 부서나 LOB로 제한됩니다. 덕분에 데이터 마트 데이터 웨어하우스보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 그러나 수많은 데이터 마트에서 데이터를 균일하게 관리하고 제어하기가 어려울 수 있기 때문에 불일치가 발생하는 경향이 있습니다.

ODS는 일일 작업만 지원하므로 기록 데이터 보기가 매우 제한적입니다. ODS는 현재 데이터 소스로서의 역할을 수행하고, 데이터 웨어하우스에서도 일일 거래 분석 도구 종종 데이터 소스로 사용되지만 풍부한 기록이 담긴 쿼리를 지원하지 않습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스란 무엇인가?

클라우드 데이터 웨어하우스는 클라우드를 사용하여 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집 및 저장합니다.

원래 데이터 웨어하우스는 온프레미스 서버 내에 구축되었습니다. 이러한 온프레미스 데이터 웨어하우스는 오늘날에도 유용한 다양한 이점을 보유하고 있습니다. 많은 경우 향상된 거버넌스, 보안성, 데이터 주권, 개선된 대기시간을 제공합니다. 그러나 온프레미스 데이터 웨어하우스는 탄력적이지 않기 때문에, 미래 수요에 대비해 데이터 웨어하우스를 확장하려면 복잡한 예측 과정을 거쳐야 합니다. 온프레미스 데이터 웨어하우스는 관리도 매우 복잡할 수 있습니다.

반면 클라우드 데이터 웨어하우스는 다음을 포함한 이점들을 가지고 있습니다:

최고의 클라우드 데이터 웨어하우스는 완전 관리형 및 자율 운영 방식의 데이터 웨어하우스이므로 초보자도 몇 번의 클릭만으로 데이터 웨어하우스를 생성하고 사용할 수 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스로의 마이그레이션을 시작하는 손쉬운 방법은 클라우드 데이터 웨어하우스를 온프레미스에서, 다시말해 귀사의 데이터 센터 방화벽 내에서 실행하는 것입니다. 이렇게 하면 데이터 주권 및 보안 요구사항을 모두 준수할 수 있습니다.

또한 대부분의 클라우드 데이터 웨어하우스는 Pay-As-You-Go 모델을 따르기 때문에 고객은 추가적인 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.

모던 데이터 웨어하우스란 무엇인가?

IT, 데이터 엔지니어링, 비즈니스 분석, 데이터 과학 등 소속 팀을 막론하고 조직 전반의 사용자들은 저마다 데이터 웨어하우스에 대해 다양한 요구 사항을 가지고 있습니다.

모던 데이터 아키텍처는 모든 데이터 유형, 워크로드 및 분석에 대한 관리 방법을 제공하여 다양한 요구 사항을 해결합니다. 모던 데이터 아키텍처는 업계 모범 사례와 연계하여 작동하는 데 필요한 구성요소가 통합된 아키텍처 패턴으로 구성됩니다. 모던 데이터 웨어하우스에는 다음이 포함됩니다.

  • 모든 데이터 유형의 관리를 간소화하고 다양한 데이터 사용 방법을 제공하는 컨버지드 데이터베이스
  • 셀프 서비스 데이터 수집 및 변환 서비스
  • SQL, 머신러닝, 그래프 및 공간 처리 지원
  • 데이터를 옮기지 않고도 쉽게 사용할 수 있게 해주는 여러 분석 옵션
  • 간편한 프로비저닝, 확장 및 관리를 위한 자동화된 관리

모던 데이터 웨어하우스는 다른 웨어하우스는 할 수 없는 방식으로 데이터 워크플로를 효율적으로 간소화할 수 있습니다. 다시 말해 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, IT 팀 등 모든 사람이 작업을 더 효과적으로 수행하고 지연이나 복잡성 없이 조직의 발전을 위한 혁신적인 작업을 추구할 수 있다는 얘기죠.

데이터 웨어하우스 디자인하기

데이터 웨어하우스 설계를 시작할 때, 조직은 반드시 자사만의 비즈니스 요구 사항을 정의하고, 설계 범위를 협의하고, 개념적 설계의 초안을 작성해야 합니다. 그런 다음에야 데이터 웨어하우스를 위한 논리적 및 물리적 디자인을 생성할 수 있습니다. 논리적 디자인에는 개체 간의 관계가 포함되고, 물리적 디자인에는 개체를 저장 및 검색하기 위한 최선의 방법이 포함됩니다. 물리적 디자인에는 이전, 백업 및 복구 프로세스도 포함됩니다.

어떤 데이터 웨어하우스를 설계하든 다음 사항을 반드시 고려해야 합니다.

  • 특정 데이터 콘텐츠
  • 데이터 그룹 내 및 데이터 그룹 간의 관계
  • 데이터 웨어하우스를 지원할 시스템 환경
  • 필요한 데이터 변환 유형
  • 데이터 새로 고침 빈도

디자인 시 고려해야 하는 가장 중요한 요소는 최종 사용자의 요구 사항입니다. 대부분의 최종 사용자는 분석 수행 및 개별 트랜잭션이 아닌 집계된 데이터의 확인에 관심이 있습니다. 그러나 종종 최종 사용자는 특정 요구 사항이 발생할 때까지 자신이 원하는 것이 무엇인지 알지 못하기도 합니다. 따라서 계획 수립 프로세스에는 요구 사항을 예상하기 위한 충분한 탐색 과정도 포함되어야 합니다. 마지막으로, 데이터 웨어하우스 설계에는 최종 사용자의 변화하는 요구 사항에 보조를 맞추기 위한 확장 및 진화의 여지가 반영되어야 합니다.

클라우드 및 데이터 웨어하우스

클라우드의 데이터 웨어하우스는 온프레미스 데이터 웨어하우스와 동일한 특성과 이점을 제공하면서, 동시에 유연성, 확장성, 민첩성, 보안 및 비용 절감과 같은 클라우드 컴퓨팅의 추가 이점까지 제공합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하면 기업이 데이터 웨어하우스를 지원하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 구축하거나 관리할 필요 없이 데이터에서 가치를 추출하는 데에만 집중할 수 있습니다.

데이터 레이크가 꼭 필요한가요?

조직은 다양한 소스로부터 얻은 대용량 데이터에 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 모두를 사용합니다. 둘 중 어떤 것을 언제 사용할지는 조직이 해당 데이터를 어떻게 활용할지에 따라 결정됩니다. 다음은 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스의 최적의 사용법에 일일 거래 분석 도구 대한 설명입니다.

  • 데이터 레이크는 추후에 특정한 용도로 사용될, 필터링되지 않은 이질적인 데이터를 대량으로 저장합니다. LOB 애플리케이션, 모바일 앱, 소셜 미디어, IoT 기기 등에서 얻은 데이터는 데이터 레이크에서 원시 데이터로 수집됩니다. 다양한 데이터 세트의 구조, 무결성, 선택 및 형식은 분석이 수행되는 시점에 분석자에 의해 생성됩니다. 추후에 특정한 용도로 사용할, 여러 소스로부터 얻은 비형식, 비정형 데이터를 위한 저비용 스토리지가 필요한 경우, 데이터 레이크가 올바른 선택일 수 있습니다.
  • 데이터 웨어하우스는 특히 데이터 분석 용도로 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스 내 분석 처리 과정은 분석 기반 인사이트의 생성을 위해 준비, 수집, 컨텍스트화 및 변형된 데이터를 대상으로 수행됩니다. 데이터 웨어하우스는 또한 다양한 소스로부터 얻은 대량의 데이터를 거뜬하게 처리합니다. 기업 전반의 여러 소스로부터 기록 데이터를 가져오는 고급 데이터 분석 기법 또는 분석이 필요한 경우, 데이터 웨어하우스가 올바른 선택일 가능성이 높습니다.

OLTP 환경에 대한 분석을 실행하지 않는 이유는 무엇인가요?

데이터 웨어하우스는 데이터 분석, 그중에서도 특히 기록 데이터의 분석에 사용되는 관계형 환경입니다. 조직은 데이터 웨어하우스를 사용하여 시간의 경과에 따라 변화하는 데이터의 패턴과 데이터 간의 관계를 발견할 수 있습니다.

반대로 트랜잭션 환경은 트랜잭션의 지속적인 처리에 사용되며, 일반적으로 주문 입력과 재무 및 소매 거래에 사용됩니다. 트랜잭션 환경은 기록 데이터를 기반으로 구축되지 않습니다. 실제로 OLTP 환경에서 기록 데이터는 성능 개선을 위해 보관되거나 아예 삭제되는 경우도 많습니다.

데이터 웨어하우스와 OLTP 시스템은 전혀 다릅니다.

데이터 웨어하우스 OLTP 시스템
워크로드 임시 쿼리 및 데이터 분석 수용 사전 정의된 작업만 지원
데이터 수정 정기적인 자동 업데이트 개별 명세서를 발행한 최종 사용자에 의한 업데이트
스키마 디자인 부분적으로 비정규화된 스키마를 사용해 성능 최적화 완전히 정규화된 스키마를 사용해 데이터 일관성 보장
데이터 스캐닝 수천에서 수백만 개의 행 포함 한 번에 소수의 레코드에만 액세스
기록 데이터 수개월 또는 수년간의 데이터 저장 몇 주 또는 몇 달 동안만 데이터 저장

복잡성이 1도 없는 배포: 자율운영 데이터 웨어하우스

가장 최신 형태의 데이터 웨어하우스는 수동 작업을 없애고, 설정, 배포, 데이터 관리를 간소화하기 위해 AI 및 머신러닝을 활용하는 자율운영 데이터 웨어하우스입니다. 클라우드에서 운영되는 서비스형 자율운영 데이터 웨어하우스는 사람이 직접 데이터베이스를 관리하거나, 하드웨어를 구성/관리할 필요도, 소프트웨어를 설치할 필요도 없습니다.

데이터 웨어하우스의 생성, 데이터베이스의 백업, 패치 작업 및 업그레이드, 데이터베이스의 확장 또는 축소 작업이 모두 자동으로 수행되며, 클라우드 플랫폼이 제공하는 것과 동일한 수준의 유연성, 확장성, 민첩성 및 비용 절감 효과를 제공합니다. 자율운영 데이터 웨어하우스는 복잡성을 없애고, 배포 속도를 높이고, 리소스 문제를 해소해 조직이 비즈니스에 가치를 더하는 활동에만 집중할 수 있게 해줍니다.

Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse는 탄력적인 확장성과 빠른 쿼리 성능을 제공하고, 데이터베이스 관리의 필요성을 없앤, 사용이 손쉬운 완전 자율운영 데이터 웨어하우스입니다. Oracle Autonomous Data Warehouse 설정 과정 역시 매우 간단하고 빠르죠.

아마존을 위한 최고의 가격 추적기 | 판매자를 위한 권장 사항

아마존 가격 추적기

이것은 상인들을 위한 매일의 투쟁입니다. 아마존에서 제품 가격을 추적하는 것은 매우 중요합니다. 그러나 5분마다 업데이트를 클릭하는 대신 가격 내역 추적기가 알아서 처리하도록 하십시오.

오늘 우리는 귀하의 비즈니스를 위한 상위 5개 아마존 가격 추적기 중 하나를 선택하는 데 도움을 드릴 것입니다. 또한 작업할 추적 도구를 선택할 때 몇 가지 주요 고려 사항을 검토합니다.

아마존 가격 추적이란 무엇입니까?

아마존에서의 완료는 최고의 제품을 제공하는 것만이 아닙니다. 또한 가장 저렴하고 경쟁력 있는 가격을 제공하는 것입니다.

가격 추적은 온라인 상점에서 제품 가격을 분석하고 비교하는 것입니다. 따라서 Amazon 가격 추적기는 시장의 가격 변동을 모니터링하는 전용 도구입니다.

최고의 Amazon 가격 추적기는 귀사 제품의 일일 거래 분석 도구 가격 추세를 따릅니다. 가격 변동이 있을 때 앱에서 알려줄 것이므로 필요한 조정을 할 수 있습니다.

판매자를 위한 상위 5개 아마존 가격 추적기

아마존 가격 추적기를 사용하면 고객에게 가장 좋은 가격을 제시할 수 있습니다. 결과적으로 비용을 절감하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

이제 사용 가능한 상위 5개 Amazon Price Tracker를 검토해 보겠습니다.

이것은 항목의 가격 내역 및 판매 순위를 수집하는 최고의 선택 중 하나입니다. Chrome, Firefox, Opera 및 Edge용 웹 확장으로 사용할 수 있습니다.

Keepa는 부드러운 사용자 인터페이스를 제공합니다. 일일 거래, 가격 기록, 제품 가용성 및 국제 가격 책정에 중점을 둡니다.

Amazon 판매자는 Keepa를 설정하여 새 제품 또는 중고 제품의 특정 가격을 실시간으로 추적할 수 있습니다. Keepa는 800가지 다른 통화로 10억 개 이상의 품목에 대한 가격을 추적합니다.

이 앱은 호주, 브라질, 캐나다, 인도, 멕시코, 독일, 스페인, 프랑스, ​​일본, 중국, 미국, 영국 등 여러 국가에서도 사용할 수 있습니다.

이미지 소스 : Keepa.com

Keepa는 무료 구독을 제공합니다., 이미 대부분의 판매자에게 매우 포괄적입니다. 그러나 유료 구독을 통해 대화형 그래프에 액세스할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 혜택도 받게 됩니다.

  • 제품 찾기 및 뷰어 도구. 눈여겨 보고 싶은 제품을 찾아보세요. 항목 목록을 가져올 수도 있습니다.
  • 최고 및 베스트 셀러 목록. 베스트 셀러 제안을 찾아 정렬합니다. 여기에서 경쟁업체가 Amazon에서 성공하기 위해 무엇을 하고 있는지 감지할 수 있습니다.
  • 카테고리 트리. Keepa의 데이터를 제품 카테고리별로 정렬합니다. 틈새 항목을 분리하고 집중시키는 훌륭한 도구입니다.
  • 키파 API. 이 도구는 개별 제품에 대한 데이터를 강조 표시합니다. 실시간 가격, 제품 가용성 일일 거래 분석 도구 및 판매 순위를 검토할 수 있습니다. API는 또한 바이 박스 지표를 검토합니다.

프리미엄 구독은 한 달에 $20입니다.

관련된 컨텐츠: Keepa – 제품 리뷰

카멜 카멜 카멜

이것은 단순성과 효율성을 위한 또 다른 최고의 선택입니다. 또한 가격 추적 도구는 무료입니다!

카멜 카멜 카멜 수백만 개의 제품에 대한 가격을 추적할 수 있습니다. 판매자는 브라우저에 확장 프로그램을 추가하기만 하면 나머지는 앱에서 처리합니다.

낙타낙타낙타 웹사이트

이미지 출처: CamelCamelCamel.com

가격 시계를 만들어 추적을 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 특정 제품의 가격이 떨어지면 앱에서 알려줍니다.

이 Amazon 가격 추적기는 Edge, Firefox, Safari, Chrome 및 Opera와 호환됩니다. CamelCamelCamel은 캐나다, 호주, 독일, 미국, 이탈리아, 프랑스, ​​영국 및 스페인의 Amazon 판매자도 지원합니다.

Earny

이 앱은 특정 제품을 추적하도록 설정되었습니다. 그런 다음 가격이 떨어지면 알려줍니다. 가장 좋은 매수 타이밍을 아는 것이 중요합니다.

Earny는 아마존에서 이미 구매한 아이템을 추적하기 위해 받은 편지함에서 영수증을 수집합니다. 그런 다음 앱은 모든 구매에 대한 개인 데이터베이스를 설정합니다.

Earny가 할인을 찾으면 제안에 대해 알려줍니다.

이미지 소스 : 어니닷컴

또한 앱은 다음 기능도 제공합니다.가격 보호. 즉, 이전에 구매한 항목의 가격 차액을 환불해 드립니다.

각 판매에 대해 Earny는 25%의 수수료를 청구하고 나머지 캐쉬백을 환불합니다.

사용자도 즐길 수 있습니다. 늦은 배송 보호. 이를 통해 지연된 아마존 패키지에 대한 보상을 청구할 수 있습니다.

Earny는 BestBuy, Costco, Target, Nike, Target, Home Depot 등과 같은 브랜드의 할인을 추적할 수 있습니다. 이 앱은 웹 확장 기능을 제공하며 Android 및 iOS에서 다운로드할 수 있습니다.

적립은 구독 기반입니다. 앱의 모든 기능을 이용하려면 가입해야 합니다. 월 사용료는 $4.99이고 연간 요금은 $39.96입니다.

Honey의 가격 추적기는 여러 소매업체를 비교하여 최상의 제품 옵션을 찾습니다. 이를 위해 앱에는 Droplist가 포함되어 있습니다.

이러한 기능을 사용하면 다른 상점의 단일 품목 목록을 작성할 수 있습니다. 그 후 앱에서 최적의 가격 변경 사항을 알려드립니다.

이미지 소스 : Joinhoney.com

판매자는 또한 특정 항목에 대한 프로모션 코드 및 쿠폰을 추적하도록 Honey를 설정할 수 있습니다. 앱은 체크아웃 시에도 할인을 적용할 수 있습니다.

당신은 또한 구독할 수 있습니다 꿀 골드. 이 서비스를 통해 판매자는 기프트 카드를 받을 수 있습니다.

꿀은 90일 동안 가격을 모니터링할 수 있습니다. 또한 지난 120일 동안의 가격 내역 보고서를 표시할 수도 있습니다.

하지만 Honey의 가장 좋은 점은 판매자를 위한 무료 앱이라는 것입니다. 또한 확장 프로그램은 Safari, Opera, Edge, Firefox 및 Chrome과 호환됩니다.

Amazon Assistant

소매 거인은 또한 자체 가격 추적기를 가지고 있습니다. 전체 마켓플레이스에 액세스할 수 있는 Amazon 판매자를 위한 무료 도구입니다.

Amazon Assistant는 Amazon 내의 가격을 추적하고 비교할 뿐만 아니라 온라인에서 다른 소매업체와도 가격을 비교합니다. 또한 사용자 정의가 가능합니다., 따라서 판매자는 어시스턴트를 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

  • 가격, 별점 및 고객 리뷰를 비교하십시오.
  • 거래, 새로운 거래 및 특별 제안에 대한 알림을 받으세요.
  • 새 제품을 추적하기 위해 보편적인 위시리스트를 만드십시오.

어시스턴트는 Chrome, Edge, Opera 및 Firefox와 호환되며 11개국의 판매자에게 제공됩니다.

최종 생각

모든 가격 추적기가 모든 판매자에게 동일하게 적합한 것은 아닙니다. 각 옵션에 대해 심층적으로 조사하는 것이 중요합니다.

이렇게 하면 비즈니스를 위한 최상의 투자를 할 수 있습니다.

이 프로세스를 지원하려면 가장 적합한 아마존 가격 추적기를 선택할 때 다음 요구 사항을 고려하십시오.

  • 아마존의 모든 품목을 추적할 수 있는 디자인입니다.
  • 경쟁의 가격 변경에 대한 전체 개요를 표시합니다.
  • 웹사이트 확장 프로그램과 모바일 앱이 포함됩니다.

각 Amazon 가격 추적기에는 고유한 특전이 있습니다.

그러나 무엇을 선택하든 이 도구는 Amazon에서 최고의 거래를 설정하고 경쟁에서 앞서 나가는 데 도움이 됩니다.

Esteban Muñoz는 SEO 카피라이터입니다. AMZ 고문, 디지털 마케팅 및 전자 상거래 분야에서 수년간의 경험을 쌓았습니다. Esteban과 AMZ Advisers 팀은 계정을 최적화 및 관리하고 심층적 인 콘텐츠 마케팅 전략을 생성하여 고객을 위해 Amazon 플랫폼에서 놀라운 성장을 이룰 수있었습니다.

캐시 우드 좇아 테마 ETF에 몰려드는 한국 ‘개미들’: FFM

(블룸버그) — 2020년 전 세계를 뛰어넘는 국내 증시 상승을 주도했던 일명 “동학개미“, 즉 한국의 개인 투자자들이 이제 글로벌 혁신 테마 ETF(상장지수펀드)로 몰려들고 있다.
금년 한국의 가장 인기 있는 ETF들은 2차전지, 반도체, 수소 등의 섹터와 더불어 중국 전기차 종목과 미국 인터넷 주식을 겨냥하고 있다. 한국 개인 투자자들의 우상으로는 테슬라의 엘론 머스크와 한국에서 “돈나무“라는 애칭으로 불리는 아크 인베스트먼트 매니지먼트의 캐시 우드가 손꼽힌다.

블룸버그 기능을 사용하여 ETF와 개인 투자자 흐름을 추적해 보자.

코스피 지수가 44% 상승한 지난 12개월 동안 한국 증권사의 신규 거래 계좌 예수금은 두 배 증가하였으며, 현재 개인들이 국내 일일 거래의 3분의 2를 차지하고 있다. 한국 투자자들은 보통 경기장에서 개최하는 온라인 배틀게임 경기 같은 트렌드를 먼저 파악하고, 한국은 블룸버그 혁신 지수에서 1위를 자랑한다. 이들은 인터넷 트롤링(K-Pop 밴드 BTS의 팬들은 도널드 트럼프의 선거 집회 입장권을
대량 예매 후 참석하지 않았다)과 공매도 금지 운동을 주도해왔다.일일 거래 분석 도구

자세한 내용은 블룸버그 사용자인 경우 블룸버그 단말기에서 를 실행하거나 블룸버그가 설치된 피시에서 링크를 실행하여 열람할 수 있습니다. 블룸버그 사용자가 아닌 경우 귀사의 블룸버그 담당자에서 연락하거나 웹사이트를 통해 데모 요청을 주시면 안내해 드리겠습니다.

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[경제 포커스]市況분석-종목선정 동시에 ‘척척’

이 가운데 애널리스트는 재무제표와 기업분석도구를 이용해 특정 기업의 가치와 적정주가를 추정하고 장래 주가를 예측한다. 반면 스트래티지스트는 경제지표 해외지표 등을 바탕으로 시장 전체의 시황(市況)을 설명하거나 전망하는 전문가이다.

그러나 최근 이 같은 고전적인 영역 구분을 허물고 두 영역을 넘나드는 전문가군(群)이 새롭게 형성되고 있다. 이른바 ‘종목 스트래티지스트’다. 종목 스트래티지스트는 두 영역을 결합해 ‘종목 선정을 위한 시황 분석’ ‘시황 분석을 바탕으로 한 종목투자전략’을 추구한다는 점이 특징이다.

▽어떤 사람, 어떤 팀인가〓SK증권이 지난달 30일 발행한 일일보고서의 시황 제목은 ‘다크호스 한전’. 이 보고서는 프로그램 매매에 휘둘리는 거래소와 추락하는 코스닥의 시황에 대한 설명으로 시작한다. 그러나 화제는 곧 한전이라는 종목으로 옮겨진다. 시장은 불안하지만 실적과 과거 주가그래프, 수급 여건이 좋아지고 있다는 점에서 한전 및 유사 종목에 투자해볼 만하다는 것이 결론.

이 글을 쓴 현정환 연구원은 지난해부터 ‘종목이 녹아 있는 시황’을 목표로 일일보고서를 쓰고 있다. 그는 스스로를 ‘피키스트(pickist·고르는 사람)’라고 부른다.

유성엽 메리츠증권 연구원도 올 초부터 주간보고서의 ‘시황분석’을 통해 유사한 접근을 시도하고 있다.

동양증권은 지난해 10월 투자전략팀 안에 정일영 차장 등 업종별 애널리스트 출신 7명으로 종목전략파트를 구성했다. 정 차장 등은 일일 거래 분석 도구 일주일 혹은 한 달의 예상 시황을 기초로 투자종목을 찾는 임무를 부여받았다. 정 차장은 스스로를 ‘포트폴리오 스트래티지스트’라고 부른다.

삼성증권도 투자정보팀을 종목분석파트와 시황분석파트로 나누어 운영한다. 이강혁 과장 등 11명으로 구성된 종목 분석파트는 리서치팀에서 선별한 대형주의 단기 투자전략을 제시하거나 ‘이슈리포트’라는 이름으로 시황에 따른 중장기 추천종목 보고서를 만든다.

종목 스트래티지스트는 아직 증시의 합의를 얻은 개념은 아니다. 그러나 개인에서부터 팀에 이르기까지 다양한 형태로 존재하기 시작했다.

▽왜 종목스트래티지스트인가〓종목이 없는 시황은 공허하며, 시장이 없는 종목은 맹목적이다.

현 연구원은 “스트래티지스트가 아무리 시장을 잘 설명해도 어떤 종목을 왜 언제 매매해야 하는지를 언급하지 않으면 투자자에게는 소용이 없다”고 설명했다.

유 연구원은 “애널리스트들은 요즘처럼 주가가 계속 내리는데도 ‘종목의 펀더멘털은 여전히 좋다’며 우물안 개구리처럼 답답한 주장만 되풀이한다”고 지적했다.

이에 비해 종목스트래티지스트는 스트래티지스트가 주로 사용하는 기술적 분석(그래프 분석 등)과 애널리스트가 신봉하는 기본적 분석을 함께 사용한다. 특히 기술적 분석에서 신호가 나타난 종목을 분석해 예측의 정확성을 높일 수 있다는 것.

실제로 지난해 9·11 테러 이후 국내 증권사들 가운데 가장 빨리 증시의 대세 상승 가능성을 주장했던 동양증권은 종목전략파트의 덕을 톡톡히 봤다.

당시 종목전략파트는 반도체 값이 기술적으로 반등할 시기라는 점에서 힌트를 얻고 삼성전자의 예상실적을 분석한 뒤 삼성전자가 이끄는 증시 상승을 예측했다.

현 연구원은 지난해 8월 비슷한 방법으로 건설주를 추천했는데 다음날 건설 업종 지수가 8%나 올랐다. 유 연구원은 3월에 개발한 논리대로 최근 금융주가 인기인 것이 자랑이다.

▽위험도 보람도 2배〓이들이 시장의 눈길을 끄는 이유는 ‘예측에 대해 책임을 지겠다’는 솔직함 덕분이다. 지금까지 주가 예측이 빗나가면 ‘기업분석은 정확했는데 시장 전체가 가라앉는 바람에’ ‘주요 기업 실적이 좋지 않아 시장흐름이 바뀌어서’ 등의 변명이 많이 나왔다.

그러나 종목 스트래티지스트는 시황 전체와 개별 기업을 연결시켜 설명하기 때문에 틀리면 변명의 여지가 없다. 예측이 빗나갈 위험을 피하려고 모호한 말로 논지를 흐리는 것도 불가능하다. 투자자들이 증권사 리서치팀에 대해 가장 짜증내는 것이 바로 이 대목이었다. 현 연구원은 “종목스트래티지스트는 이런 소비자 불만 때문에 생겨난 직군(職群)인 셈”이라고 말했다.

물론 두 가지를 모두 잘하기란 쉽지 않은 만큼 틀릴 위험은 2배로 늘어난다. 실제로 현 연구원이 추천한 한전은 계속 내림세다. 유 연구원은 지난달 ‘900대에서 매수할 수 있는 종목들’이라는 보고서를 썼는데 이것을 보고 투자한 사람은 상투를 잡고 손해 본 상황이다.

그러나 현 연구원은 “증시 전문가라면 자신의 판단에 대해 책임을 지고 종목에 대해 조언할 수 있어야 한다”고 말했다. 김지영 삼성증권 투자정보팀장은 “애널리스트와 스트래티지스트의 작품을 종합해 더 값나가는 상품을 만들어내는 요리사가 되는 것이 목표”라고 말했다.

일일 거래 분석 도구

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[자본시장 속으로] 가격(Price)이냐?가치(Value)냐?

부제: 금융 전산화 이후 투자 의사결정 기준

▲이대우 로보피아투자자문 대표이사

약 700만 년전 인류가 탄생된 이후,오늘날 지구상에 살아남은 단 한 종(種)인 호모사피엔스(Homo Sapiens)이전에 적어도 24종의 인류가 존재했었다.

마지막 두갈래의 정점에 여러인류가 공존했으며,건장한 인류인 파란트로투스 보이세이와 몸이 가냘픈 호모 하이델베르겐시스 등 최소 6종의 인류가 함께 경쟁했다.

멸종이 아닌 생존을 위해 인류는 장기보다 뇌를 키우는 쪽으로 성장하게 된다. 인류진화학계엔 뇌가 커진 이유에 관한 몇가지 이론들이 있다.

도구를 만들기 위해 뇌가 필요했다고 하기도 하고, 육식에 관련이 있을 수도 있다고 한다. 그러나,가장 설득력이 있는 이론은 서로 연대해서 다른 부족이나 맹수와 같은 외부 적과 맞설 수 있는 큰 집단을 이루기 위해서라는 것이다.

그 집단이 계층을 가리지않고 투자로 연결된 것은 15~16세기 대항해가 시작되면서 부터이다. 서인도회사(1602년,네덜란드)의 배가 1년이 지나서야 돌아오면서 투자금은 처음 배당을 받게되고,확신에 찬 투자자들은 더 많은 투자를 하게 되면서 투자와 투기가 혼돈되는 시대는 현재에까지 이어지고 있다.

언어의 기본적인 기능은 소통이다. 언어는 집단을 튼튼하게 만들며,언어가 집단을 결속시킨다. 눈 바로 뒤에 위치한 안와전두피질은 의사결정 및 기타 인지과정에 관여하는데 언어를 통한 소통으로 판단을 내리게 된다. 투자에도 이러한 정형화된 언어가 오랜시간 동안 경쟁을 하면서, 현재 투자자들의 의사결정의 고민거리로 남아있는 것이 현실이다.

구체적으로 이야기를 하면,기본적분석과 기술적분석이라는 표현을 하기도하지만,좀더 정확하게 이야기를 하면,가격(price)이 우선하느냐?가치(value)가 우선하느냐?이다.

지난, 2월 18일 ‘투자는 속도의 게임이다’에서 확인했듯이 가격이 가치에 우선하는 것은 자명한 일이다. 현재 한국시장에서 채권을 제외하더라도 거래소와 코스닥시장 및 디지털자산에서 일일 거래대금은 50조 원에 육박하고 있는 것이 현실이다. 1500만 명이 넘은 투자자들의 고민이 의사결정 과정을 통해 실시간으로 거래가 되고 있는 50조 원의 시장이 엄연히 존재하는 시장에서 가치평가(Value Pricing)를 논한다는 것이 얼마나 실효성이 있을까?

아래의 표에서 보듯이 지구상의 85억 인구가 소통을 하면서발생하게되는 모든 사회현상과 뉴스는 반드시 시장에 영향을 미치게 되며,각자의 투자의사결정이 거래를 통해 실시간으로 가격이 형성되고 있는 것이 사실이다. 물론 그 결과에 대한 효용은 극명하게 갈라서게 되며,각자의 책임하게 끊임없이 성장하고 있다.

시장접근법에서 ①번의 경로는 형성되는 가격이 존재하지않는 경우,예를 들자면 아직 시장에 진입하지못한 비상장주식,매일 거래가 발생되지않는 옵션이 포함되어 있는 자산및 비정형화되어있는 각종 금융자산 등과 같이시장과 가격이 존재하지않는 경우에 특정법인(자산평가사 및 회계법인 등)이 공정가치(Fair Value)를 산출하여,펀드 등의 기준가를 정확하게 산출하기 위한 예외적인 시장접근법이다.

그런데, 우리는 실시간으로 투자자의 의사결정을 통해 결정되고 있는 가격에 대해서 “고평가와 저평가를 논하고,시장이 왜곡되어 있다”, “가격이 오버슈팅되어 있다” 등의주관적인 평가를 하면서 한발 물러서 있는지에 대해서 심각하게 고민을 해볼 필요가 있지 않을까?

시장접근법에서 ②의 경로는 현재 거래되는 가격이 지수(Index)나 업종(Sector) 대비 어떠한 상대강도(Relative Strength)를 유지하고 있으며,상대수익률의 비교를 통해투자자의 제한된 자금과 시간안에 최적의 투자수익률을 올리기위한 과정을 나타내는 것으로 눈으로 보이는 가격을 상대적으로 전환하는 과정이 필요하다.

결코 단순한 계산으로는 실시간으로 정확하게 계산되지않기 때문에 글로벌 금융회사들은 경쟁적으로 서버의 증설과 알고리즘개발을 통해 길게는 지난 40년간 투자를 하고 있는 것이 현실이다.

2007년의 모기지사건을 계기로 글로벌 투자회사들은 기존의 방식을 과감하게 벗어던지고,서버(Server)의 증설과 고성능서버의 도입 및 데이터 사이언티스트(Data Scientist)육성을 통한 고도화정책을 꾸준하게 진행하고 있는 것이 현실이다.

‘금융굴기’를 꿈꾸는 중국 또한 빅데이터 구축을 통해 금융시장분석에 지난 10년간 주력하고 있는 것도 같은 맥락이라 할 수 있다.

결론적으로,현대적 최초의 거래소가 개설된 1603년 룩셈부르크거래소를 거쳐1882년에 다우 존스사를 창설한 찰스 다우(Charles Dow)가 주가동향 통신문을 제작해 1884년 7월 3일 주가평균을 발표하기 시작했고, 137년이 지난 현재의 한국은 HFT(High-Frequency Trading,2014년3월)와 전자증권제도(2019년 9월) 및 오픈뱅킹(OPEN Banking,2019년 12월)이 법적으로 제도화된지 만2년이 지난 시점이다.

거래되는 시장(Market)이 없는 상황에서 가치평가(Value Pricing)는 어쩔 수 밖에 없는 차선책의 수단이 될 수는 있겠지만,글로벌 금융시장이23~24시간 거래되는 기계적인 전산화로 고착화 및 고도화되고 있는 현재와 미래는 실시간(RealTime)으로 쏟아지는가격(Price)을서버(Server)와 알고리즘(Algorithm)을 통해 투자의사결정기준을 어떻게 산출해낼 것인가?

또한 실시간 리스크관리를 통해 어떻게 투자자를 보호하고, 동시에 투자성과를 극대화시킬것인가?이를 위한 장비(server)에 대한 공격적인 투자는 어떻게 할 것인가?이 세가지 조합 자체가 앞으로 금융(지주)회사의 지위를 결정하는 지침이 될 것이다.


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