데이터 통합은 모든 인공지능(AI) 애플리케이션을 구축하는 데 있어 중요한 첫 단계입니다. 이 프로세스를 시작하는 다양한 방법이 존재하지만, 조직은 데이터 가상화를 통해 애플리케이션 개발 및 배포 프로세스를 가속화합니다.
데이터 가상화를 통해 기업은 데이터의 숨겨진 잠재력을 활용하여 예측 유지 관리, 사기 탐지, 수요 예측과 같은 최첨단 애플리케이션에 실시간 AI 인사이트를 제공할 수 있습니다.
데이터베이스와 기술에 대한 막대한 투자에도 불구하고 많은 기업이 데이터에서 더 많은 가치를 창출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 가상화는 조직이 기존 데이터 소스를 유연하고 효율적으로 AI 및 분석 이니셔티브에 사용할 수 있도록 이러한 격차를 해소합니다.
데이터 가상화는 플랫폼이 필요에 따라 외부 소스 시스템의 데이터에 액세스하고 표시할 수 있도록 하는 가교 역할을 합니다. 이 혁신적인 접근 방식은 플랫폼 자체에 물리적 스토리지를 설치할 필요 없이 데이터 관리를 중앙 집중화하고 간소화합니다. 가상 계층은 데이터 소스와 사용자 사이에 구축되므로 조직은 원래 위치에서 복제하거나 이동할 필요 없이 데이터에 액세스하고 관리할 수 있습니다.
AI는 고급 분석 솔루션을 통해 비즈니스 운영과 의사 결정 프로세스를 재구성하여 대기업을 크게 변화시켰습니다. 이러한 혁신은 센서 데이터 및 장비 로그와 같은 다양한 소스의 실시간 데이터 스트림을 연결하고 데이터 사일로와 파편화를 제거하는 중앙 허브 역할을 하는 데이터 가상화에 크게 의존합니다.
데이터 가상화는 실시간 데이터뿐만 아니라 ERP(전사적 리소스 관리) 또는 고객 관계 관리와 같은 다양한 기능에 사용되는 포괄적인 소프트웨어 제품군의 기록 데이터도 통합합니다. 이 기록 데이터는 제품군에 따라 유지 관리 일정, 자산 성능 또는 고객 행동과 같은 영역에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
데이터 가상화는 다양한 소스의 실시간 데이터와 과거 데이터를 결합하여 조직의 전체 운영 데이터 에코시스템에 대한 포괄적이고 통합된 뷰를 생성합니다. 이러한 전체적인 관점을 통해 기업은 데이터 기반의 의사 결정을 내리고, 프로세스를 최적화하며, 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
생성형 AI 챗봇의 등장으로 이제 파운데이션 모델은 이 풍부한 데이터 세트를 사용합니다. 이러한 알고리즘은 데이터를 적극적으로 선별하여 숨겨진 패턴, 추세 및 상관 관계를 발견하여 고급 분석을 통해 다양한 결과를 예측할 수 있는 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이러한 예측을 통해 시장 변화 및 고객 요구와 같은 잠재적인 비즈니스 기회를 파악하고, 시스템 문제와 장애를 사전에 감지 및 예방하며, 유지보수 일정을 최적화하여 가동 시간과 효율성을 극대화할 수 있습니다.
저장된 데이터에 직접 액세스하는 것은 일반적으로 가상화된 데이터 검색에 비해 지연 시간이 짧기 때문에 시기적절한 인사이트가 중요한 실시간 예측 유지 관리 분석에 방해가 될 수 있습니다.
실시간 인사이트를 확보하고 가상화된 데이터에 액세스하는 데 지연을 최소화하려면 두 가지 접근 방식이 필요합니다. 먼저 네트워크 인프라를 분석하고 데이터 전송 프로토콜을 최적화합니다. 여기에는 네트워크 세분화를 통해 혼잡을 줄이거나 특정 데이터 유형에 UDP와 같은 더 빠른 프로토콜을 사용하는 등의 기술이 포함될 수 있습니다. 데이터 전송을 최적화하여 필요한 정보를 검색하는 데 걸리는 시간을 단축합니다. 둘째, 분석을 위한 데이터 세트를 합리적으로 최신 상태로 유지하기 위해 데이터 새로 고침 전략을 구현합니다. 여기에는 배치 작업을 사용하여 정기적으로 증분 데이터 업데이트를 수행하고 업데이트 빈도와 필요한 리소스의 균형을 맞추는 작업이 포함될 수 있습니다. 이 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 너무 빈번한 업데이트는 리소스에 부담을 줄 수 있고, 자주 업데이트되지 않으면 오래된 데이터와 부정확한 예측으로 이어질 수 있습니다. 이러한 전략을 결합하여 지연 시간을 최소화하고 최적의 분석을 위한 새로운 데이터 세트를 확보할 수 있습니다.
실시간 인사이트를 얻기 위해 가상화된 데이터를 지속적으로 쿼리하면 소스 시스템에 과부하가 걸려 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 빈번한 데이터 업데이트에 의존하는 예측 분석이나 AI에 매우 중요한 문제입니다.
예측 분석 및 보고를 위한 쿼리 빈도를 최적화하려면 데이터에 액세스하는 방법을 신중하게 설계해야 합니다. 여기에는 중요한 데이터 포인트만 검색하는 데 집중하고 여러 소스에서 실시간으로 액세스할 수 있도록 데이터 복제 도구를 사용하는 것이 포함됩니다. 또한 지속적인 쿼리 대신 특정 중요 지점에 대한 데이터 검색을 예약하거나 일괄 처리하여 데이터 시스템의 부담을 줄이고 전반적인 모델 성능을 개선하는 것이 좋습니다.
데이터 플랫폼의 가상화 계층은 추상화 계층 역할을 합니다. 즉, 개발자는 추상화 계층이 준비되면 데이터가 물리적으로 저장되는 위치나 특정 스토리지 세부 정보에 대한 걱정 없이 AI/ML 또는 비즈니스용 데이터 마이닝 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 데이터 관리의 복잡성에 얽매이지 않고 모델의 핵심 로직을 설계하는 데 집중할 수 있습니다. 이를 통해 개발 주기가 단축되고 이러한 애플리케이션의 배포가 빨라집니다.
추상화 계층을 활용함으로써 데이터 분석 작업을 하는 개발자는 모델의 핵심 논리에 집중할 수 있습니다. 이 계층은 데이터 스토리지 관리의 복잡성을 숨기는 방패 역할을 합니다. 이는 개발자가 복잡한 데이터에 얽매일 필요가 없기 때문에 개발 시간이 단축된다는 것을 의미하며, 궁극적으로 예측 유지 관리 모델을 더 빠르게 배포할 수 있습니다.
정규화 또는 비정규화와 같은 스토리지 최적화 기술은 특정 데이터 분석 애플리케이션의 모든 기능에 직접 적용되지 않을 수 있지만 하이브리드 접근 방식을 채택할 때 중요한 역할을 합니다. 이 접근 방식에는 수집된 데이터와 선택한 플랫폼 내에서 가상화를 통해 액세스되는 데이터를 모두 통합하는 작업이 포함됩니다.
이러한 기술 간의 장단점을 평가하면 수집된 데이터 세트와 가상화된 데이터 세트 모두에 대해 최적의 스토리지 사용을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이러한 설계 고려사항은 데이터 플랫폼에서 가상화된 데이터를 사용하여 효과적인 ML 솔루션을 구축하는 데 중요합니다.
데이터 가상화는 단순한 혁신을 초월했습니다. 다양한 응용 프로그램의 기능의 향상을 위한 전략적 도구 역할을 합니다. 대표적인 예가 데이터 가상화 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 데이터 가상화를 사용하여 광범위한 애플리케이션의 개발을 용이하게 함으로써 효율성, 적응성 및 용량을 크게 개선하여 실시간에 가까운 통찰력을 제공합니다.
데이터 가상화의 혁신적인 힘을 확인할 수 있는 몇 가지 매력적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.
오늘날의 상호 연결된 글로벌 경제의 공급망의 특징은 복잡한 종속성을 가진 방대한 네트워크입니다. 데이터 가상화는 이러한 복잡한 시스템을 매우 간소화합니다. 데이터 가상화 플랫폼은 생산 지표, 물류 추적 세부 정보 및 시장 동향 데이터를 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합합니다. 이 포괄적인 보기는 기업의 역량을 강화하여 전체 공급망 운영에 대한 완전한 그림을 제공합니다.
모든 측면에서 방해받지 않는 가시성을 확보한다고 상상해 보세요. 잠재적인 병목 현상을 선제적으로 파악하고, 물류 프로세스를 최적화하며, 변화하는 시장 역학에 실시간으로 적응할 수 있습니다. 그 결과 최적화되고 민첩한 가치 사슬이 구축되어 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
디지털 혁명으로 인해 고객을 이해하는 것이 비즈니스 성공에 매우 중요해졌습니다. 데이터 가상화 플랫폼은 데이터 가상화를 사용하여 데이터 사일로를 허물고 있습니다. 판매 기록, 고객 서비스 상호 작용 및 마케팅 캠페인 성과 지표와 같은 다양한 접점의 고객 데이터를 원활하게 통합합니다. 이 통합 데이터 환경은 고객 행동 패턴과 선호도에 대한 포괄적인 이해를 촉진합니다.
이러한 심층적인 고객 인사이트를 바탕으로 기업은 고도로 개인화된 경험을 창출하고, 프로모션을 타기팅하며, 대상 고객에게 보다 효과적으로 반향을 불러일으키는 제품을 혁신할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 고객 만족도를 높이고 오늘날의 경쟁 환경에서 성공하기 위한 핵심 요소인 지속적인 충성도를 구축합니다.
금융 사기는 끊임없이 진화하여 데이터 가상화 플랫폼을 통해 선제적으로 대응해야 하는 까다로운 탐지 과제가 되고 있습니다. 이 플랫폼은 거래 로그, 사용자 행동 패턴, 인구통계학적 세부 정보 등 다양한 소스의 데이터를 가상화하고 분석하여 잠재적인 사기 시도를 실시간으로 식별합니다. 이러한 접근 방식은 재정적 손실로부터 기업을 보호할 뿐만 아니라 오늘날의 디지털 시대에 중요한 자산인 고객과의 신뢰를 구축합니다.
데이터 가상화의 혁신적인 잠재력은 이러한 영향력 있는 애플리케이션에서 잘 드러납니다. IBM Cloud Pak for Data 플랫폼과 IBM watsonx는 기업이 데이터의 모든 기능을 활용하여 혁신을 주도하고 다양한 산업 분야에서 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. IBM은 또한 IBM Data Virtualization을 공통 쿼리 엔진으로 제공하고 데이터 거버넌스를 위한 IBM Knowledge Catalog 를 제공합니다.
IBM은 데이터 가상화 여정의 모든 단계에서 도움을 드릴 수 있습니다.