차세대 데이터 통합의 힘

2024년 11월 18일

작성자

Amin Abou-Gallala

Information Architecture Technical Specialist

Caroline Garay

Product Marketing Manager, IBM Data Integration

데이터 품질이 좋지 않으면 가장 야심찬 인공지능(AI) 주도 정책도 실패하여 재정적 손실과 전략적 후퇴를 초래할 수 있습니다. IBM® DataStage®와 같은 최신 데이터 통합 솔루션은 개발자, 엔지니어 및 기업의 역량을 강화하도록 설계된 기술을 통해 다음과 같은 문제를 해결합니다.

  • 생산성: 수백 개의 데이터 소스, 대상 및 형식의 데이터를 빠르게 연결하고 통합할 수 있는 머신 러닝 지원, 무코드 또는 로코드 인터페이스입니다.
  • 성능: 업계를 선도하는 병렬 처리 엔진에 선제적 데이터 파이프라인 관측 가능성 및 모니터링 기능이 추가되었습니다.
  • 유연성: 원격 엔진 아키텍처를 통해 모든 클라우드, 가상 프라이빗 클라우드(VPC), 지역 또는 온프레미스에서 원하는 조건에 따라 데이터를 처리하고 사용 사례 요구에 맞게 조정된 다양한 재사용 가능한 통합 패턴을 사용합니다.

기업은 강력한 데이터 통합 프레임워크를 채택함으로써 데이터가 정확하고 시기적절하며 가치가 있는지 확인하여 AI 투자의 진정한 잠재력을 실현하고 조직 전체에서 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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데이터 과제

비즈니스 리더들은 수익에 영향을 미칠 수 있는 막대한 잠재력, 즉 향후 10년 내에 전 세계 GDP를 7% 끌어올릴 것으로 예상되는 생성형 AI(gen AI)를 구현해야 한다는 강한 압박을 받고 있습니다. Gartner가 2026년까지 기업의 80%가 파운데이션 모델을 배포했거나 배포할 계획이며, 생성형 AI를도입할 계획이라고 예측하는 가운데, AI 이니셔티브를 지원하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

그러나 AI를 확장하는 기업은 주로 데이터 관련 문제와 같은 상당한 진입 장벽에 직면해 있습니다. 조직이 강력한 AI 모델을 구축하고 정확한 인사이트를 얻으려면 신뢰할 수 있는 데이터가 필요하지만, 오늘날의 기술 환경은 AI 이니셔티브를 방해하는 전례 없는 데이터 문제를 안고 있습니다. Gartner에 따르면 2025년 말까지 최소 30%의 차세대 AI 프로젝트가 데이터 품질 저하로 인해 개념 증명 후 중단될 것으로 예상됩니다.

정제되고 일관되며 신뢰할 수 있는 데이터는 AI 투자 수익률을 극대화하는 데 필수적이며, 특히 다양한 형식과 위치의 데이터가 폭발적으로 증가하는 상황을 고려할 때 더욱 그렇습니다. AI 지원 데이터는 Data Fabric 아키텍처를 사용하는 엔터프라이즈 접근 방식을 통해 가속화될 수 있으며, 조직 전체에서 데이터를 대중화하여 시기적절하고 신뢰할 수 있는 비즈니스용 데이터를 보장할 수 있습니다. 성공적인 데이터 패브릭의 핵심 요소는 데이터 통합입니다.

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데이터 통합: AI 지원 데이터의 중추 

데이터 통합은 데이터 패브릭의 중요한 요소이자 AI, 비즈니스 인텔리전스 및 분석 사용 사례 전반에서 데이터 유용성을 개선하기 위한 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이제 기업이 번창하는 것이 필수적입니다. 다양한 소스의 데이터를 병합함으로써 기업은 가치 있는 인사이트를 얻고, 더 나은 결정을 내리고, 새로운 수익 기회를 발견하고, 운영을 간소화할 수 있습니다. 그러나 기존의 데이터 통합 관행 및 기술은 종종 다음과 같은 몇 가지 장애물에 직면합니다.

  1. 데이터 사일로 및 복잡성: 데이터는 온프레미스와 클라우드, 애플리케이션 및 위치에서 다양한 형식과 구조로 빠르게 전파되고 있으며, 이로 인해 분석을 방해하는 불일치가 발생하고 있습니다. 이러한 격리된 데이터 포켓은 전체적인 관점을 방해하여 가치 있는 인사이트를 발견하는 속도를 늦춥니다. 그 결과, 데이터 팀은 종종 복잡하고 시간이 많이 걸리는 수동 데이터 표준화 주기가 길어지는 문제에 직면하게 됩니다.
  2. 코드 사일로: 코드 기반 데이터 통합은 강력하지만 번거롭고 비용이 많이 들 수 있습니다. 다양한 데이터를 처리하려면 복잡한 로직이 필요하며, 수기로 작성된 구조화된 쿼리 언어 쿼리는 오류가 발생하기 쉽고 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 데이터 통합 파이프라인에 대한 이러한 접근 방식은 상당한 개발 및 유지 관리 부담을 초래합니다. 데이터 엔지니어는 반복 가능하고 유지 관리가 가능한 방식으로 변환 로직을 구축하는 데 집중해야 하며, DataOps 도구를 사용하여 프로덕션에 제공하는 데 걸리는 시간과 위험을 줄여야 합니다.
  3. 확장성 및 성능: 기존의 데이터 통합 접근 방식은 완성도가 높은 도구를 사용하더라도 특히 온프레미스 및 클라우드 워크로드 전반에서 현대 데이터의 증가하는 볼륨 및 실시간 처리 요구 사항에 어려움을 겪습니다. 이러한 방법은 오늘날의 조직의 성능 요구 사항을 충족하도록 확장하지 못하는 경우가 많습니다.
  4. 기술 장벽: 숙련된 데이터 팀은 다운스트림 소비자의 증가하는 데이터 요청에 대응해야 한다는 압박을 점점 더 많이 받고 있으며, 이는 데이터 해독 능력 향상에 대한 요구와 숙련된 데이터 엔지니어의 부족으로 인해 더욱 악화되고 있습니다. 전문 데이터 팀의 가치 창출 시간을 단축하면서 기술 지식이 부족한 사용자의 역량을 강화하는 전략이 중요합니다.

현대적인 데이터 통합

최신 데이터 통합 솔루션을 통해 개발자와 엔지니어, 그리고 기업은 아래와 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

  • 개발자: 개발자가 최소한의 코딩으로 재사용 가능하고 반복 가능한 데이터 파이프라인을 신속하게 구축할 수 있도록 지원하는 노코드/로우코드의 직관적인 사용자 인터페이스는 확장성을 위한 유연성을 제공합니다. 에코시스템은 다양한 데이터 소스 및 형식을 위해 사전 구축된 커넥터로 구성된 개방형 통합을 간소화하여 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.
  • 엔지니어: 업계 최고의 데이터 처리 성능으로 적시에 데이터를 전송할 수 있으며, 선제적인 파이프라인 모니터링으로 다운스트림 워크플로에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하고 해결합니다.
  • 기업: 배포 유연성, 즉 한 번 작업을 설계하고 모든 지역 또는 VPC에서 실행할 수 있는 기능은 진화하는 비즈니스 요구 사항에 맞는 확장성을 제공합니다. 또한 수동 레코딩 없이 ETL(추출, 변환, 로드) 또는 ELT(추출, 로드, 변환) 처리 패턴 간에 전환할 수 있는 런타임 유연성을 통해 조직은 사용 사례 요구 사항에 맞게 통합 스타일을 최적화하여 비용 관리 및 지원합니다.

IBM의 접근 방식

IBM은 거의 20년 동안 업계 최고의 툴을 제공하며 데이터 통합 분야에서 신뢰할 수 있는 공급업체로 자리매김해 왔습니다. 오늘날의 하이브리드 클라우드 및 AI 환경에서 기업의 요구 사항을 충족하기 위해 IBM은 차세대 DataStage를 출시했습니다. 이 최신 데이터 통합 솔루션은 업계 최고의 성능으로 데이터를 이동하고 변환하는 작업을 설계, 개발 및 실행하여 기업이 데이터의 진정한 잠재력을 실현할 수 있도록 지원합니다.

기술 블로그를 읽고 차세대 IBM DataStage가 개발자, 엔지니어 및 기업의 역량을 강화하는 방법을 알아보세요.

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