데이터 플랫폼 혁명: 하이브리드 클라우드 최적화
Ian Clatworthy
Director Data Platform Product Marketing
2024년 8월 21일
현대의 비즈니스 환경은 데이터로 넘쳐납니다. 고객 상호 작용에서 내부 운영에 이르기까지 모든 클릭, 거래 및 프로세스는 잠재적으로 가치 있는 인사이트가 활용되기를 기다리고 있는 더 많은 데이터를 생성합니다. 그러나 이러한 데이터 홍수는 특히 오늘날의 복잡한 하이브리드 클라우드 환경의 맥락에서 데이터를 효과적으로 통합, 관리 및 활용하는 방법에 대한 새로운 과제를 야기합니다.
MIT Technology Review 보고서 다운로드:
하이브리드 클라우드를 위한 데이터 플랫폼의 급부상
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사일로 문제와 데이터 플랫폼의 급부상
전통적으로 조직은 데이터를 사일로화된 시스템에 저장하여 포괄적인 분석과 협업을 방해했습니다. 이러한 단편적인 접근 방식은 디지털 트랜스포메이션 및 인공 지능(AI)과 같은 이니셔티브에서 특히 문제가 됩니다.
데이터 플랫폼을 입력합니다. 데이터 플랫폼은 조직의 데이터 요구 사항을 충족하는 통합 기술 집합으로, 데이터 저장 및 제공, 데이터 거버넌스, 비즈니스 데이터 보안을 가능하게 합니다.
중앙 허브 역할을 하는 데이터 플랫폼은 형식에 관계없이 다양한 소스와 위치의 데이터를 원활하게 통합합니다. 이를 통해 데이터 사일로를 해체하고 통합 데이터 에코시스템을 조성하여 조직이 다음을 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 장벽 허물기 및 전체적인 관점 확보: 조직 전체에서 데이터를 종합적으로 분석하여 협업과 정보에 입각한 의사결정을 촉진합니다.
- 데이터 관리 간소화: 데이터 거버넌스, 액세스 제어 및 보안 조치를 간소화하여 복잡성을 줄이고 운영 효율성을 개선합니다.
- 데이터 보안 및 규정 준수 강화: 중앙 집중식 보안 제어 및 일관된 정책은 취약성을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하여 신뢰와 규정 준수를 촉진합니다.
하이브리드 클라우드와 데이터 플랫폼의 공생 역량
데이터 플랫폼의 이점은 내부 IT 개선에만 그치지 않습니다. 하이브리드 클라우드 환경의 데이터 플랫폼은 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 데이터 관리 및 AI 개발을 위한 안전하고 확장 가능한 기반을 조성합니다. 이를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 더 빠른 혁신: 데이터 액세스 간소화는 데이터 과학자와 비즈니스 분석가가 더 빠르게 혁신하고 제품, 서비스 및 고객 경험을 혁신하는 AI 기반 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다.
- 비즈니스 성장 촉진: AI 기반 인사이트는 수익 창출, 비용 절감 및 경쟁 우위를 위한 새로운 기회를 창출합니다.
블로그 읽기:
서비스형 스토리지를 통한 하이브리드 클라우드 환경 최적화
지속 가능성 – 최신 데이터 인프라의 숨겨진 이점
데이터 스토리지가 환경에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 북미의 데이터센터만 해도 멕시코 전체 배출량과 맞먹는 CO2 배출량을 배출합니다. 효율성과 통합에 중점을 둔 최신 데이터 플랫폼은 조직이 데이터 스토리지 공간을 줄이고 지속 가능한 비즈니스 관행에 기여하도록 지원할 수 있습니다.
또한 지속 가능성 보고에 대한 규제가 증가함에 따라 조직은 데이터 관련 배출량을 추적하고 줄여야 합니다. 데이터 플랫폼은 바로 이러한 작업을 수행할 수 있도록 권한을 부여하여 책임과 투명성을 촉진합니다.
생성형 AI: 차세대 개척지와 데이터 플랫폼의 역할
빠르게 진화하는 분야인 생성형 AI는 비즈니스를 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 최근 Enterprise Strategy Group의 설문조사에 따르면 생성형 AI를 이미 사용하기 시작한 조직의 97%가 생성형 AI를 5대 우선순위로 꼽았습니다. 그들은 이를 데이터 프로세스를 개선하고, 분석을 지원하며, 직원 생산성과 운영 효율성을 높이기 위한 도구로 보고 있습니다.
그러나 조직이 생성형 AI의 진정한 잠재력을 활용하려면 강력한 데이터 스토리지 인프라가 필요합니다. Enterprise Strategy Group의 프랙티스 디렉터인 Scott Sinclair는 "회사의 여러 측면에서 생성형 AI를 활용하려면 확장 가능하고 유연성을 제공하는 데이터 솔루션이 필요할 것"이라고 강조합니다.
Insights 기사 읽기:
데이터 보안, AI 우려 사항 상위에 나열
설문조사에 따르면 보안은 생성형 AI를 사용하는 조직의 가장 큰 장애물로 남아 있습니다. 데이터 품질은 또 다른 중요한 우려 사항으로, 생성형 AI 출력을 완전히 신뢰하기 전에 이러한 문제를 해결해야 할 필요성에 대해 데이터 전문가(40%)가 IT 전문가(29%)보다 더 강한 동의를 표명했습니다.
데이터 플랫폼은 생성형 AI 이니셔티브에 필요한 유연성과 확장성을 제공합니다. 데이터 관리를 간소화하고, 데이터 품질을 개선하며, 중앙 집중식 제어를 통해 보안 문제를 해결합니다. 이를 통해 혁신을 위한 리소스를 확보하고 AI 모델의 신뢰성을 보장할 수 있습니다.
끊임없는 혼란의 세계에서 유연한 데이터 플랫폼을 통해 조직은 예상치 못한 기회에 적응하고 AI의 "차세대 빅 데이터"를 활용할 수 있습니다. ESG 설문조사에 따르면 조직들은 GenAI를 위해 평균 2.9개의 스토리지 공급업체를 사용하는 등 멀티 벤더 접근 방식을 채택하고 있으며, 생성형 AI 이니셔티브를 강화하기 위해 내부 및 외부 데이터 소스를 점점 더 결합(84%)하고 있는 것으로 나타났습니다.
AI 시대의 경쟁 우위로서의 데이터
데이터 플랫폼을 하이브리드 클라우드 환경의 기반으로 수용하는 조직은 AI 시대에 성공할 수 있는 가장 유리한 위치에 있습니다. 데이터의 힘을 활용함으로써 혁신을 주도하고, 운영 우수성을 달성하며, 향후 몇 년 동안 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
데이터 플랫폼의 이점에 대해 자세히 알아보려면 다른 업계 분석가와 함께 인터뷰를 진행한 인사이트 있는 기사[MITTR 기사 링크: 하이브리드 클라우드에서 데이터 플랫폼의 급부상]을 살펴보십시오.
추가 자료
