데이터 웨어하우스 어플라이언스의 기원

회사 소개

매스컴 자료

SearchDataManagement.com 고객 논평:

"올해 데이터 웨어하우징 범주에서 가장 중요한 것은 어플라이언스였습니다. 그리고 Netezza Analytic Appliance는 여러 업계 인증 기관에서 최고 점수를 받았습니다..."

매스컴 자료

2009년 9월 17일

규제 준수 이후의 생활: 데이터 감사의 경제 전망
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2009년 9월 14일

분석 속도에 관한 소고
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2009년 8월 21일

연단: 금본위제 유지를 위한 데이터 마이닝
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2009년 8월 18일

Netezza, 데이터베이스 활동을 모니터링하는 새로운 어플라이언스 출시
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2009년 8월 17일

웨어하우스 어플라이언스로 과연 가능할까?
"모든 새로운 개발 프로젝트 중에서 Netezza의 TwinFin 시스템이 화제를 불러일으킬 것입니다. 대부분의 언론이 PowerPC 칩보다는 Intel 기반 보드를 선호하는 것으로 보도합니다. 하드웨어 아키텍처를 바꿀 때 멀티 페타바이트 스토리지를 저울질하고 있는 회사에게는 페타바이트당 $20,000 미만의 스토리지는 무의미합니다."
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2009년 8월 17일

인터뷰: Netezza Corp의 CEO인 Jim Baum에게 묻다
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2009년 8월 14일

데이터 웨어하우스 어플라이언스: 단순함과 복잡함의 조화
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2009년 8월 10일

애널리스트 평가: Duke Energy, W&T Offshore, Netezza
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2009년 8월 10일

절대 만족하지 마라
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2009년 8월 6일

데이터 웨어하우스 어플라이언스의 성능과 비용에 도움을 주는 필수 하드웨어
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Tim Young
기업 마케팅 부문 부사장

2009년 8월 5일

Netezza의 Tim Young이 TDWI에서 첫선을 보인 TwinFin™ 대해 설명
팟캐스트 재생

2009년 8월 5일

웨어하우스 탐방
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Phil Francisco
제품 관리 및 마케팅 부문 부사장

2009년 8월 4일

Netezza의 새로운 TwinFin™ 어플라이언스 탐방:
제품 관리 및 마케팅 부문 부사장인 Phil Francisco가 제품에 대해 소개하고 제품이 업계에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
팟캐스트 재생

2009년 8월 4일

TwinFin™ 어플라이언스 공개
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2009년 8월 3일

보다 빠르고 저렴한 고성능 데이터 웨어하우스 어플라이언스: 2009년 여름 데이터 웨어하우징 시장 동향
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2009년 8월 4일

웨어하우스 공급업체 Netezza의 채널 이동 전략
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2009년 8월 1일

WIND Telecom, 비즈니스 인텔리전스 향상을 위해 Netezza로 전향
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2009년 7월 31일

Netezza의 보다 빠르고 보다 저렴한 데이터 웨어하우징 어플라이언스
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2009년 7월 31일

비용 혁신을 위한 Netezza의 새로운 하드웨어 아키텍처
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2009년 7월 31일

Netezza, 새로운 데이터 웨어하우스 어플라이언스 제품군 출시
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2009년 7월 31일

경제적인 데이터 스토리지 기술을 통해 고객 기반 확대를 꾀하는 Netezza
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2009년 7월 31일

비용 혁신을 위한 Netezza의 새로운 하드웨어 아키텍처
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2009년 7월 31일

Netezza의 보다 빠르고 보다 저렴한 데이터 웨어하우징 어플라이언스
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DBMS2
Curt Monash

2009년 7월 18일

Netezza, 동시 사용성 및 워크 로드 관리에 주력
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2009년 7월 7일

Netezza 총괄 이사 Terrell, 애드 익스체인지 모델이 업계 전반에 걸쳐 변화를 주도할 것으로 전망
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2009년 7월 6일

Netezza Spatial을 통해 Location Intelligence 부문 혁신 주도
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2009년 6월 5일

2006년, 장기 성장을 달성하기 위해 비즈니스 성과를 평가하고 개선하기 위한 효율적인 방식을 모색했던 Pacific Sunwear 이야기
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2009년 5월 29일

데이터 웨어하우스 부문의 혁신을 주도한 Netezza, 전혀 새로운 방식으로 병렬 방식의 혁신, 간소화 및 패키지화 실현
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2009년 5월 26일

Catalina Marketing, Netezza 데이터 웨어하우스 어플라이언스를 통해 심도 깊은 시장 파악
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2009년 5월 21일

Netezza의 CTO인 Justin Lindsey, 제6회 연례 MIT Sloan CIO 심포지엄에서 2009 CIO Innovation Award Winner로 선정
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Mike Ferguson

2009년 5월 9일

팟캐스트 시리즈: Intelligent Business Strategies, Ltd.의 Mike Ferguson, 기업에서 어플리케이션의 역할에 대해 논의 - Vol. 2
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데이터 웨어하우스 관리

2009년 5월 1일

Mike Vizard가 호스팅하는 본 eWeek 팟캐스트에서 Netezza의 제품 관리 및 마케팅 부문 부사장인 Phil Francisco는 어플라이언스의 등장이 데이터 웨어하우스 및 비즈니스 인텔리전스 어플리케이션의 경제적 측면을 근본적으로 어떻게 변화시키는지에 대해 설명합니다.
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DM Radio

2009년 4월 24일

데이터 웨어하우스를 구축하는 데 얼마나 들까요? 대체로 지난 5년간 데이터 웨어하우징 비용이 꾸준하게 하락해 왔습니다. 더 이상 데이터 웨어하우스 솔루션을 구축하는 데 수백만 달러의 비용이 소요되지도 않고 기간도 1년씩 걸리지 않습니다.
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2009년 5월 5일

그린은 돈을 상징하고 골드는 부와 건강을 상징합니다. "고생 끝에 낙이 온다"는 속담도 있듯이 요즘과 같은 경기 침체기가 끝나면 앞으로 전반적인 정보 관리 시대가 도래할 것입니다.
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2009년 4월 15일

연구원 팀은 병렬 SQL 데이터베이스에서 Google의 MapReduce 데이터 처리 기술보다 최대 6.5배 빠르게 데이터를 처리한다는 것을 보여주는 논문을 오는 화요일 발표할 예정입니다.
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2009년 4월 15일

엔터프라이즈 스코프가 데이터 웨어하우징에서 성배로 치부되기도 하지만, 부서나 기업에서는 데이터 마트가 장려되어 있습니다.
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2009년 4월

Netezza, SearchDataManagment.com에서 선정한 올해의 데이터 웨어하우징 제품으로 2년 연속 선정
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2009년 3월 23일

빠듯한 예산에도 웨어하우스가 필요한 이유
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IT Business Edge
Arthur Cole

2009년 3월 18일

데이터 웨어하우징의 시대
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2009년 3월 13일

비즈니스 인텔리전스는 조직에서 미래를 예측하고 현재를 이해하고 과거의 정황을 파악하는 데 필요한 분석 도구입니다. 이것의 가치는 전체 산업 및 전체 부서까지 닿지 않는 곳이 없습니다. 본 기사는 기업에서 비즈니스 인텔리전스를 활용하는 방법에 대해 간략하게 소개합니다.
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DBMS
Curt Monash

2009년 2월 18일

Netezza 직원이 제안하는 POC 체크리스트
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2009년 2월 17일

분석 소프트웨어 전문 기업인 Netezza, 클라우드 컴퓨팅 부문 신생 기업인 AppNexus와 협력
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2009년 2월 13일

eHarmony, Plenty of Fish, True.com 및 PerfectMatch.com의 동력은 무엇일까요? 온라인 데이트 사이트의 비밀을 확인할 수 있습니다.
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(Master) Reference Data Management

2009년 2월 8일

MDM 프로젝트에 사용된 기술
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2009년 2월 2일

전도유망한 대규모 데이터 웨어하우징에 대한 대안으로 각광을 받고 있는 Oracle 솔루션이 이번 연구에서 비용 및 관리 부담에 대한 명확한 해석과 운영 구축 기능이 부족한 것으로 드러났습니다.
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2009년 1월 28일

대규모 온라인 데이트 기업인 eHarmony가 Netezza와 데이터 웨어하우스 어플라이언스 계약을 체결했다고 수요일 발표했습니다. Netezza는 최근 몇 년간 뜨거운 관심을 받고 있는 영역에서 Teradata, Greenplum 및 Oracle과 경쟁하게 될 것입니다.
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DBMS2
Curt Monash

2009년 1월 15일

다시 주목 받기 시작한 Netezza 마케팅
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2009년 1월 12일

2009년 엔터프라이즈 IT에서 가장 영향력 있는 'The Dozen'에 이름을 올린 Netezza
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2009년 1월 1일

데이터 보유량은 많지만 데이터를 유용하게 활용할 수 있을 정도로 공간 분석이 충분히 수행되고 있는지는 데이터 및 어플리케이션에 따라 달라집니다. 제대로 수행되는 경우도 있겠지만 대부분은 분석을 추가로 더 많이 해야만 데이터에서 의미 있는 정보를 수집할 수 있습니다.
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