데이터 클라우드란 무엇인가요?

대부분의 현대 기업은 클라우드 서비스 제공업체(CSP)와 서버 및 소프트웨어와 같은 온프레미스 리소스를 결합한 대규모의 복잡한 IT 인프라에 의존하고 있습니다. 데이터 클라우드는 이러한 다양한 소스를 통합하여 데이터 관리 효율성을 높이고 데이터 무결성을 개선하며 사일로(사용자가 액세스하기 어려울 수 있는 격리된 데이터 모음)를 제거하는 데 도움이 됩니다. 

데이터 클라우드를 올바르게 배포하면 의료, 금융 서비스, 마케팅, 항공 우주 등과 같은 산업 분야의 기업이 디지털 혁신 을 가속화하고 새로운 기술의 기능을 얻을 수 있습니다.

데이터 클라우드는 데이터 소스, 데이터 아키텍처, 데이터 플랫폼, 즉 클라우드 데이터 플랫폼이라는 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 다음은 이러한 각 구성 요소와 그 기능을 살펴보는 내용입니다.

데이터 소스는 원래 형식의 데이터 모음입니다. 고객 데이터 소스의 일반적인 예로는 거래, 이메일 주소, 소셜 미디어 게시물 및 개인 식별 정보(PII)(예: 개인의 이름, 나이, 물리적 위치)가 있습니다. 데이터 클라우드는 다양한 소스의 데이터를 안전하게 수집, 통합, 변환, 저장, 관리해야 합니다.

데이터 아키텍처(데이터 웨어하우스 아키텍처라고도 함)는 데이터 저장소의 설계를 의미하며, 데이터 수집부터 변환, 배포 및 소비에 이르기까지 조직에서 데이터를 관리하는 방법을 설명합니다. 기업은 비즈니스 요구에 따라 데이터 모델을 포함한 다양한 데이터 아키텍처를 활용하며, 여기에는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 파이프라인, 데이터 메시 등이 포함됩니다.

데이터 클라우드의 데이터 아키텍처에는 클라우드 에코시스템에서 데이터를 보다 효율적으로 수집하고 처리할 수 있도록 설계된 특정 프로토콜이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 많은 최신 데이터 클라우드는 머신 러닝(ML)을 사용하여 데이터를 보다 효율적으로 처리합니다.

ML은 클라우드 아키텍처를 통해 예측 분석 및 자동화된 의사 결정과 같은 기능을 지원하여 온프레미스에 필요한 IT 아키텍처를 구축하고 관리하는 데 드는 비용을 절감할 수 있습니다. ML 기능은 데이터 클라우드를 많은 기업에서 확장 가능한 솔루션으로 만드는 기능 중 하나입니다.

데이터 플랫폼은 데이터의 수집, 스토리지, 분석 및 거버넌스를 가능하게 하는 기술 솔루션입니다. 클라우드 환경에서의 데이터 플랫폼은 클라우드 데이터 플랫폼이며, 온프레미스 스토리지에서 클라우드로 데이터를 수집하고 이동하기 위해 특별히 설계되었습니다.

최신 클라우드 데이터 플랫폼은 조직이 클라우드 또는 멀티클라우드 아키텍처에서 데이터를 관리하고 분석하여 정형 및 비정형 데이터 세트를 모두 최적화할 수 있도록 지원합니다.

데이터 클라우드는 새로운 고객 인사이트를 파악하는 것부터 이전에는 사람이 직접 입력해야 했던 작업을 자동화하는 것까지 다양한 방식으로 조직에 도움을 줄 수 있습니다. 엔터프라이즈 수준에서 데이터 클라우드를 실행할 때 얻을 수 있는 가장 일반적인 이점은 다음과 같습니다.

데이터 클라우드를 통해 IT 리더는 여러 개의 고립되고 상호 연결된 시스템이 아닌 단일 통합 플랫폼에서 데이터를 관리하고 처리할 수 있습니다. 예를 들어 기업 내 사용자 간에 데이터에 대한 권한을 할당할 때 데이터 클라우드의 관리자는 여러 위치가 아닌 단일 제어 지점을 사용하여 정책을 제어하여 데이터 거버넌스 및 보안을 개선할 수 있습니다.

데이터 클라우드를 사용하면 물리적 작업 공간을 넘어 데이터를 제어하고 공유할 수 있으며, 이는 원격 인력의 필수적인 구성 요소입니다. 데이터 클라우드를 사용하면 사용자는 보안 위험을 일으키지 않고 전 세계 어디에서나 중요한 데이터에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 

이는 또한 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스와 같은 인기 있는 시스템 간에 데이터를 안전하고 효율적으로 원활하게 이동시킬 수 있으며, Salesforce Data Cloud, Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 주요 데이터 클라우드 공급자에 액세스하여, 고도로 확장 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델 기반의 최신 데이터 클라우드 솔루션을 활용할 수 있습니다.

데이터 클라우드는 최신 데이터 공유 프로토콜을 사용하여 클라우드 스토리지 솔루션 간의 데이터 교환을 개선하고 앱의 성능을 최적화합니다. 데이터 클라우드는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 외부 애플리케이션을 데이터베이스와 연결하고 데이터의 유형, 형식 또는 구조에 관계없이 앱이 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다. 

데이터 클라우드 솔루션은 거래 및 분석 데이터는 물론 이미지 및 동영상과 같은 비정형 데이터까지 앱이 의존하는 다양한 종류의 비즈니스 데이터를 쉽게 처리합니다. 데이터 클라우드 지표는 IT 관리자가 데이터 클라우드 솔루션의 효과를 모니터링하고 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 

최신 데이터 클라우드 솔루션은 비용이 많이 드는 사이버 공격과 데이터 유출로부터 조직을 보호하는 데 도움이 되는 강력한 보안 기술을 갖추고 있습니다. 지난해 한 보고서에 따르면 데이터 유출로 인한 평균 비용은 488만 달러로, 전년 대비 10% 증가한 수치이자 역대 최고치입니다. 

데이터 클라우드 솔루션은 규제 및 거버넌스 규칙 준수와 같이 사람의 입력이 필요했던 많은 보안 작업을 자동화하여 데이터 보호를 간소화하고 간소화합니다. 

데이터 클라우드는 다양한 종류의 데이터에 대한 사용자 액세스를 개선하여 비즈니스 프로세스를 간소화하고 기업 전체의 직원들이 단일 대시보드에서 효과적으로 협업하는 데 필요한 정보에 안전하게 액세스할 수 있도록 합니다.

강력하고 현대적인 데이터 클라우드 솔루션을 통해 직원들은 정형 및 비정형 데이터 세트에 모두 액세스하고 분석을 적용하여 귀중한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 

데이터 클라우드 운영에는 많은 이점이 있지만 조직이 몇 가지 과제에도 직면하게 됩니다. 특히 대량의 데이터를 온프레미스 환경에서 클라우드로 이동하려는 조직은 데이터 수집, 데이터 무결성, 데이터 클라우드를 운영하는 작업자의 기술 향상이라는 세 가지 일반적인 장애물에 직면합니다.

대규모의 다양한 데이터 세트를 클라우드로 이동할 때는 형식이 서로 다르거나 안전한 전송 및 관리를 위해 각기 다른 환경이 필요한 데이터 소스를 이동하는 경우가 많으며, 이를 데이터 수집이라고 합니다.

데이터 수집에서는 다양한 데이터 파일을 여러 소스에서 수집하고 데이터베이스에 가져와서 정리하고 저장하여 조직에서 액세스할 수 있도록 합니다.

데이터 레이크나 웨어하우스와 같은 새로운 스토리지 환경으로 전송하기 전에 다양한 소스의 데이터를 정리하거나 표준화해야 하는 경우, 프로세스가 지연되거나 오류가 발생할 수 있습니다.

데이터 무결성(데이터의 정확성, 일관성, 완전성)을 유지하려면 기업은 데이터 전송 프로세스 전반에 걸쳐 높은 수준의 정밀도를 유지해야 합니다. 특히 많은 위험이 따르는 영역 중 하나는 서로 다른 규제 요건 하에서 데이터 무결성을 유지하는 것입니다.  

데이터를 클라우드로 옮길 때 조직은 지역마다 다른 데이터 개인정보 보호 관련 규정을 준수해야 합니다. 조직이 소유하고 운영하는 온프레미스 인프라에 저장된 데이터는 하나의 규정 체계에 따라 관리되지만, 해당 데이터가 클라우드에 저장될 경우에는 전혀 다른 규정 체계의 적용을 받을 가능성이 높습니다. 

메타데이터(데이터 세트의 출처에 대한 정보)는 데이터와 관련된 개인의 이름, IP 주소, 물리적 위치 등 민감한 PII를 포함하는 경우가 많기 때문에 악의적인 공격자에게 특히 취약합니다. 

데이터를 스토리지에서 클라우드로 이동하려면 클라우드 컴퓨팅에대한 데이터 관리 전문 지식이 필요하며, 이로 인해 기업은 새로운 인재를 고용하거나 기존 IT 팀을 재교육해야 할 수 있으며(업스킬링), 이는 잠재적으로 많은 비용과 리소스가 소요되는 작업일 수 있습니다. 

IT 팀이 데이터 클라우드 환경에서 작업하기 위해 습득해야 하는 새로운 기술의 대표적인 예로는 데이터 거버넌스 및 보안 다루기, 클라우드용 데이터 모델링 및 워크플로 마스터하기, 데이터를 수집하고 클라우드 스토리지 환경으로 통합하는 방법에 대한 세부 사항 학습 등이 있습니다.

새롭고 혁신적인 앱 구축부터 고객 경험 개선에 이르기까지, 데이터 클라우드는 조직이 가장 가치 있는 데이터를 관리하고 사용하는 새로운 방법을 찾을 수 있도록 지원합니다. 다음은 오늘날 가장 인기 있고 효과적인 데이터 클라우드 사용 사례입니다.

클라우드 컴퓨팅은 현대의 애플리케이션 개발의 중심에 있습니다. 이를 통해 개발자는 코드 작성, 데이터베이스 배포 및 관리, 애플리케이션 기능 테스트를 모두 클라우드에서 수행하여 개발 라이프사이클을 간소화할 수 있습니다. 

데이터 클라우드는 개발자가 데이터 세트와 상호 작용하고 애플리케이션에 통합하는 방법을 단순화합니다. 엣지 컴퓨팅과 사물인터넷(IoT) 기능을 활용하여, 데이터 클라우드는 애플리케이션을 데이터 소스 가까이로 이동시켜 Twitch나 TikTok과 같이 대량의 실시간 데이터를 스트리밍하는 애플리케이션(이를 데이터 스트림이라고 함)이 원활하게 작동할 수 있도록 지원합니다.

최신 데이터 클라우드는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장하므로 사용자는 다양한 분석 목적에 따라 쉽고 안전하게 두 데이터 세트를 모두 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 분석가들은 데이터 클라우드를 활용해 고객 관계 관리(CRM)와 고객 데이터를 보다 잘 이해하고, 비즈니스 문제 해결에 도움을 주는 고객 프로필을 생성하는데, 이를 ID 확인이라고 합니다.

데이터 클라우드는 감정 분석 및 고객 데이터 플랫폼 구축에도 광범위하게 활용되며, 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석해 긍정적인 감정인지 부정적인 감정인지를 판단하는 데 사용됩니다.

비즈니스 목적을 위해 인공 지능(AI)을 활용하려는 조직은, AI 모델을 훈련하는 동안 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 지원하는 중앙 집중식이면서 고도로 확장 가능한 데이터 스토리지 솔루션을 위해 데이터 클라우드에 의존합니다.최신 데이터 클라우드에서는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 감각 및 기타 종류의 데이터를 모두 안전하게 저장하고 안전한 위치에서 쉽게 액세스할 수 있습니다. 

마케팅 분야의 데이터 클라우드(마케팅 클라우드라고도 함)는 예측 분석, 자연어 처리(NLP), 이미지 인식과 같은 첨단 AI 기능을 고급 애플리케이션에 구현할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, Salesforce의 Agentforce는 이전에는 인간의 개입이 필요했던 여러 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 데이터 기반 작업을 수행하는 AI 솔루션입니다.¹

최신 데이터 클라우드는 비즈니스 연속성 재해 복구(BCDR) 프로세스에서 중요한 역할을 하며, 재해가 발생했을 때 기업이 정상적인 운영으로 복귀하는 데 도움을 줍니다.

데이터 클라우드 이전에는 서로 다른 플랫폼의 스토리지 간에 데이터를 이동해야 했으며, 회사가 저장해야 하는 데이터의 양이 증가함에 따라 이 프로세스가 점점 더 어려워졌습니다. 

데이터 클라우드는 미션 크리티컬 워크로드를 하나의 연결된 인프라에서 호스팅할 수 있으며, 빠르고 안전한 액세스와 강력한 보안 및 복구 옵션을 제공합니다.