데이터 전략을 실행할 준비가 되셨나요?

데이터 전략을 사용하면 운영 효율성을 향상시키고, 리스크를 줄이며, 조직의 매출 증가율을 높일 수 있습니다. 핵심은 직원들이 데이터를 찾고 탐구할 수 있는 환경을 조성하여 혁신적인 데이터 기반의 의사결정을 형성하는 통찰력을 표면화할 수 있도록 역량을 강화하는 것입니다.

그렇다면 복잡한 하이브리드 멀티클라우드 데이터 환경에서 데이터 전략을 실행하는 방법은 무엇일까요?

비전을 구현하는 것은 적절한 기술 아키텍처를 배치하는 것을 의미합니다. 이를 통해, 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 모든 데이터가 어디에 있는지 확인할 수 있습니다. 어디에 상주하든 데이터에 액세스할 수 있는 방법을 작성하면 비즈니스 성장을 이끄는 통찰력을 식별하면서 동시에 규제 준수, 보안과 통제 위험 및 규정 요구사항의 요구를 관리할 수 있습니다.

"개별 포인트 솔루션은 과거에도 이러한 우려의 일부를 해결할 수 있었지만, 보다 강력한 솔루션이 필요하다는 사실이 급속도로 명확해지고 있어요. 추가적인 과제들을 쉽게 해결하면서 비즈니스의 가장 시급한 데이터 및 AI 요구를 해결할 수 있는 그런 솔루션말이죠."라고 IBM의 데이터 및 AI 제품 포트폴리오를 담당하는 VP 및 DE(Distinguished Engineer)인 Jay Limburn씨가 말합니다. "이 솔루션은 통합 데이터 패브릭 아키텍처를 기반으로 하고 있어요."

68%

(사용되지 않는 엔터프라이즈 데이터 비율¹)

80%

(데이터 정리, 통합 및 준비 작업에 소요되는 시간 비율)

왜 데이터 패브릭일까요?

데이터 패브릭은 조직에서 데이터 액세스를 간소화하기 위한 아키텍처 접근 방식입니다. 지능형 자동화 시스템을 통해 다양한 데이터 파이프라인 및 클라우드 환경의 엔드투엔드 통합을 위한 방법을 지원합니다.

최근까지 대부분의 조직에서는 특정 비즈니스 라인에 맞춰진 데이터를 별도로 저장했습니다. HR은 한 곳에 데이터를, 다른 곳에 고객 서비스를, 또 다른 곳에 고객 서비스를 저장했습니다. 자연적 겹침이 발생할 수 있는 경우에도 데이터는 별도의 환경에서 사용되었습니다.

데이터 패브릭은 여러 데이터 소스를 통합하여, 기존 기술을 대체하는 대신 이를 강화하고 데이터 환경의 모든 지점에서 중앙 집중식 접근을 제공합니다. 엔드투엔드 데이터 관리 기능을 사용하면, 비즈니스 사용자가 데이터를 작업에 사용할 수 있도록 데이터 패브릭을 통해 다양한 종류의 데이터를 성공적으로 결합, 액세스 및 관리할 수 있습니다.

데이터 및 AI에 대한 거시적 접근 방식을 통해 데이터를 엔터프라이즈 자산으로 활용합니다. 데이터 패브릭 아키텍처를 사용하여 현재 보유하고 있는 데이터를 검색하고, 서로 다른 위치에서 처리하며, 규모에 맞게 AI를 수집, 저장, 분석 및 운영할 수 있습니다.

"데이터 패브릭은 데이터의 이용자를 데이터 소스에 연결합니다. 그러나 독특한 점은 연결 계층이 항상 통제되며 언제나 안전하고 항상 개인정보 보호 및 규제 준수 규칙을 준수한다는 것입니다."라고 IBM의 데이터 및 AI 부문 제품 담당자인 Priya Krishnan씨가 말합니다.

데이터 패브릭 설명

데이터 패브릭 설명(13:33)

데이터 패브릭이 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에 얼마나 적합한지 알아봅니다.

일반 사용자가 데이터를 쉽게 이용하고 협업할 수 있도록 셀프 서비스 데이터 액세스를 활성화하여 새로운 통찰력 확보.

활성 메타데이터에서 파생된 데이터 거버넌스, 보호 및 보안 작업을 자동화하여 효율성 창출.

하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 데이터를 통합하여 전체적인 관점 제공.

데이터 패브릭 또는 데이터 메시

데이터 패브릭에 대해 살펴보았습니다. 그렇다면 기업 전체 범위의 데이터 사용을 간소화하는 또 다른 접근 방식인 데이터 메시는 어떨까요? 데이터 메시는 지정된 데이터 세트의 생산자에게 더 많은 소유권을 제공하여 특정 비즈니스 도메인(마케팅, 영업, 공급망 및 기타)별로 데이터를 구성하는 분산형 데이터 아키텍처입니다.

데이터 패브릭 및 데이터 메시는 모두 하이브리드 멀티클라우드 에코시스템에서 빅데이터와 관련 데이터 플랫폼에 대한 작업의 복잡성을 해결하는 새로운 데이터 관리 개념입니다. 더 반가운 것은 두 데이터 아키텍처 개념이 상호 보완적이라는 점입니다. 각 아키텍처는 데이터를 수집하여 통합된 시맨틱 시스템에서의 분석 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 데이터 메시의 여러 구성요소들이 데이터 패브릭에 포함되어 있으므로, 데이터 패브릭을 보다 유연한 옵션으로 시작할 수 있습니다.

아키텍처 살펴보기

데이터 패브릭을 구축하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계는 조직에 가치를 제공하는 특정 유스 케이스를 식별하는 것입니다. 멀티클라우드 데이터 통합, 데이터 거버넌스 및 개인정보 보호, MLOps 및 신뢰할 수 있는 AI 또는 전체 360도 고객 뷰와 같은 유스 케이스부터 시작하여 애자일 MVP로 빠른 성공을 이끌어 내기 위해 점진적으로 구축할 수 있습니다. 이를 통해 장기적인 데이터 전략을 실행하면서 동시에 지속적인 성공을 입증하는 데 도움이 됩니다.

데이터 패브릭 다이어그램 다운로드(PDF, 102KB)

데이터 전략 설계

아이디어 구상에서 실행까지 데이터 기반 조직을 구축하는 6단계.

각주

¹ “Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud,” Seagate Technology, 2020년 7월
² “Data Integrity Trends: Chief Data Officer Perspectives in 2021,” Corinium, 2021년 7월