Data Fabric Solutions 데이터 패브릭 아키텍처가 의사 결정을 이끌어 준다면 어떨까요?​ 

안내서 살펴보기 사용 사례 읽기
귀사의 데이터 과제는 무엇입니까?

직원들은 데이터에 기반해 의사 결정을 내려야 하지만 데이터가 사일로에 있는 경우가 너무 많습니다. 조직의 필요와 사용 사례를 깊이 이해하면 팀의 역량을 강화하고 에코시스템 전체에 작용하는 데이터 아키텍처를 설계할 수 있습니다.  

가장 일반적인 데이터 사용 사례와 과제로는 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 데이터 관측 가능성, 데이터 카탈로그, 데이터 오케스트레이션, 마스터 데이터 관리 등을 꼽을 수 있습니다.  각각의 사용 사례와 과제, 데이터 패브릭과 같은 최신 데이터 아키텍처로 데이터 기반 엔터프라이즈를 형성하여 통합하는 방법을 알아보세요.

IBM, 선도적인 실시간 데이터 통합 기업인 StreamSets 인수
새로운 기능 공지사항

IBM, 전사적 데이터 공유를 가능하게 하는 Data Product Hub 발표

데이터 공유, 데이터 통합 및 거버넌스를 간소화하는 새로운 기능을 갖춘 IBM Cloud Pak for Data 5.0 출시

고객 사용 사례
데이터 통합 멀티 클라우드 환경에서 여러 소스의 데이터를 연결하여 언제, 어디서든 팀에 제공합니다. 데이터 통합에 대해 자세히 알아보기

데이터 거버넌스 비즈니스에 즉시 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축하여 보호된 고품질 데이터에 대한 셀프 서비스 액세스를 얻습니다. 데이터 거버넌스에 대해 자세히 알아보기

데이터 관측성 Databand의 연속 데이터 관측성 플랫폼을 사용하면 데이터 사고를 조기에 감지하여 빠르게 해결하고 더 신뢰할 수 있는 데이터를 비즈니스에 제공할 수 있습니다. IBM Databand 살펴보기

Master Data Management 마스터 데이터와 그 관계를 정확하게 확인하여 인사이트를 빠르게 확보할 수 있으며 데이터 품질이 개선됩니다. Master Data Management에 대해 자세히 보기

엔터프라이즈 AI의 필수 요소인 데이터 패브릭

엔터프라이즈 AI에는 적절한 데이터 기반에 구축되어 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. IBM 데이터 패브릭을 사용하면 고객이 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 기능을 사용하여 AI에 적합한 데이터 인프라를 구축할 수 있으며, 이는 AI 빌더가 watsonx.ai 및 watsonx.data를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터를 획득, 준비, 정리하는 데 도움이 됩니다.IBM DataStage를 프리미어 통합 솔루션으로 활용하여 watsonx.data 레이크하우스를 채울 수 있습니다.

 

이 블로그에서 IBM 데이터 패브릭이 AI의 성공적인 구현에 필수적인 이유를 알아보세요.
최신 데이터 패브릭 아키텍처는 데이터 기반 엔터프라이즈를 형성하는 데 어떻게 도움이 될까요? 

데이터 패브릭은 데이터 접근을 간소화하고 조직의 고유한 워크플로우의 셀프서비스 데이터 소비를 촉진하기 위해 고안된 아키텍처 접근 방식입니다. 엔드투엔드 데이터 패브릭 기능은 데이터 매칭, 관측성, Master Data Management, 데이터 품질, 실시간 데이터 통합 등을 포함합니다. 이 모든 기능은 현재의 기술 스택을 해체하거나 교체하지 않고도 구현할 수 있습니다. 데이터 프로듀서의 일상적인 업무를 간소화하거나 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자에게 데이터에 대한 셀프서비스 액세스를 제공하기 위해 데이터 패브릭은 인사이트와 더 나은 의사 결정에 필요한 데이터를 준비하고 제공합니다.

IBM의 데이터 패브릭은 조직에 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하여 고객이 데이터 디스커버리를 자동화하고 IBM의 데이터 거버넌스 및 품질 기능으로 데이터를 보강 및 보호할 수 있게 하며, 다양한 데이터 통합 스타일을 적용하여 AI 워크플로우를 위한 믿을 수 있는 데이터를 제공합니다. 이 아키텍처는 구성할 수 있으므로, IBM은 고객이 데이터 여정의 어느 지점에 있든 상관없이 대응할 수 있습니다.

데이터 패브릭 아키텍처 사례 연구 비즈니스 파이프라인 증가

IBM 글로벌 최고 데이터 책임자는 통합 데이터와 AI 플랫폼을 사용하여 3년간 비즈니스 파이프라인을 미화 50억 달러 성장시켰습니다.

사례 읽기
혁신의 가속화

LIST(Luxembourg Institute of Science and Technology)는 데이터를 더 빠르게 제공하여 기업과 연구자의 역량을 강화하는 첨단 플랫폼을 구축했습니다.

사례 읽기
고객 우선

State Bank of India는 데이터를 더 빠르고 안전하게 통합하는 지능형 플랫폼을 설계하여 고객 경험을 혁신했습니다.

사례 읽기
데이터 패브릭의 핵심 요소 강화된 지식 그래프

인사이트를 실행할 수 있도록 데이터 처리와 자동화에 대한 일반적인 비즈니스의 이해를 제공하는 추상화 레이어입니다.

지능형 통합

데이터 정책에 따라 구조화되지 않은 데이터를 추출, 수집, 스트리밍, 가상화, 혁신하는 다양한 통합 스타일로 스토리지와 비용은 최소화하고 성능은 극대화합니다.

셀프 서비스 데이터 사용

마켓플레이스에서 셀프 서비스 사용을 지원하므로, 사용자는 양질의 데이터를 찾아서 액세스하고 협업할 수 있습니다.

통합된 데이터 라이프사이클

종합적인 라이프사이클 관리를 통해 데이터 패브릭 아키텍처의 다양한 기능을 구성, 구축, 테스트, 최적화, 배포할 수 있습니다.

멀티 모드 거버넌스

비즈니스 지원 데이터 파이프라인을 위한 데이터 정책, 데이터 거버넌스, 데이터 보안, 데이터 관리의 정의와 시행이 통합됩니다.

AI 및 하이브리드 클라우드 지원

구성 가능한 AI 탑재 아키텍처, 하이브리드 클라우드 환경에 알맞게 구축되어 있습니다.

데이터 패브릭에 활용된 기술 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼을 사용하면 조직은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 아우르는 모든 데이터를 인공 지능과 데이터 분석에 사용할 수 있도록 통합된 플랫폼에서 데이터 패브릭의 이점을 경험할 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Data 살펴보기 고품질 데이터 제공의 리더 기업 

IBM이 2024년 Gartner Magic Quadrant 증강 데이터 품질 솔루션 부문에서 리더로 선정된 이유를 알아보세요. 

Gartner 보고서 읽기
데이터 통합에 대한 명성 

IBM은 2023년 Gartner Magic Quadrant 데이터 통합 툴 부문에서 18년 연속 리더 기업으로 선정되었습니다.

보고서 다운로드
데이터 패브릭으로 새롭게 구상하는 비즈니스의 이점

데이터 패브릭 아키텍처는 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 데이터를 관리하여 혁신과 성장의 밑거름이 됩니다.

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자주 묻는 질문(FAQ)

데이터 패브릭과 데이터 메시는 공존할 수 있습니다. 데이터 패브릭은 데이터 제품을 만들고 데이터 제품의 라이프사이클을 관리하는 데 드는 많은 작업을 자동화하여 데이터 메시를 구현하고 최대한 활용하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 데이터 패브릭 기반의 유연성을 활용하면 데이터 메시를 구현하여 데이터가 온프레미스 또는 클라우드 중 어디에 상주하는지와 무관하게 사용 사례 중심 데이터 아키텍처를 계속 활용할 수 있습니다.

읽기: 데이터 패브릭을 통해 데이터 메시를 구현하는 3가지 방법

데이터 가상화는 데이터 패브릭 접근 방식을 지원하는 기술 중 하나입니다. 데이터 가상화 툴은 표준 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스를 사용하여 여러 온프레미스 및 클라우드 소스에서 데이터를 물리적으로 옮기기 보다는 여러 데이터 소스에 연결하고 필요한 메타 데이터만 통합하며 가상 데이터 레이어를 만들어 줍니다. 이렇게 하면 사용자는 실시간으로 소스 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터는 계속 복잡해지고 있으며, 조직에서 이러한 정보에 액세스하기가 너무 어려운 경우가 많습니다. 이러한 데이터에는 보이지 않는 인사이트가 담겨 있어, 지식 격차가 발생합니다.
데이터 패브릭 아키텍처의 데이터 가상화 기능을 사용하면 조직에서는 이동하지 않고도 소스에서 데이터에 액세스할 수 있으며, 이는 더 빠르고 정확한 쿼리를 통해 가치 실현 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 관리 툴은 데이터베이스에서 시작하여, 더 복잡한 비즈니스 문제가 대두됨에 따라 클라우드와 온프레미스의 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크로 발전했습니다. 그러나 기업은 성능과 비용 효율성이 낮은 데이터 웨어하우스와 레이크에서 워크로드를 실행하여 지속적인 제약을 받고 있으며, 분석과 AI 사용 사례도 제대로 실행하지 못하고 있습니다. 새로운 오픈소스 기술의 출현과 데이터 중복 및 복잡한 ETL 파이프라인을 줄이고자 하는 바람은 데이터 레이크하우스라고 알려진 새로운 아키텍처 접근 방식으로 이어졌으며, 이를 통해 공유된 메타데이터, 내장된 거버넌스, 액세스 제어, 보안뿐 아니라 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능 및 구조를 모두 활용할 수 있습니다. 그러나 이제 조직 전반의 레이크하우스에 의해 최적화되고 로컬에서 관리되는 이러한 모든 데이터에 계속 액세스하려면 데이터 패브릭으로 데이터 관리를 간소화하고 액세스 권한을 전역적으로 시행해야 합니다. 데이터 패브릭은 스토리지 저장소로는 할 수 없는 방식으로 데이터 통합을 자동화하고 거버넌스를 내재화하며 셀프서비스 데이터 소비를 촉진하여 데이터의 잠재력을 최적화하고 데이터 공유를 촉진하며 데이터 이니셔티브를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 

데이터 패브릭은 이러한 툴의 발전에 있어 다음 단계입니다. 이 아키텍처를 사용하면 투자했던 개별 데이터 스토리지 저장소를 계속 사용하면서 데이터 관리를 간소화할 수 있습니다. 

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