데이터는 기업에 많은 것을 약속합니다. 데이터에서 파생된 가치는 비즈니스 성장을 주도하고 혁신을 촉진하며 고객 경험을 개선합니다.
데이터의 양과 속도가 증가하는 반면, 많은 기업은 오늘날의 데이터 중심 세계의 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있습니다. 기업은 생성하는 데이터의 일부만 수집하고 사용할 뿐만 아니라 데이터 관리 전략에도 어려움을 겪고 있습니다. 이는 기업들이 새로운 기회와 잠재적 수익을 놓치고 있음을 의미합니다.
데이터 관리 동향의 변화
관리 문제 중 하나는 분산된 데이터를 저장하고 관리하는 것의 복잡성에서 비롯됩니다. 여러 위치에 있는 데이터는 엔드포인트, 엣지 및 여러 클라우드를 통해 분산되어 있는 경우가 많습니다.
Seagate의 최근 Rethink Data 보고서에 따르면 일부 예외를 제외하고 기업은 현재 엣지와 공용, 개인 및 산업 클라우드 전반에 걸쳐 비교적 균등하게 데이터를 저장하고 있습니다. 또한 최근 Gartner의 논평에 따르면 공용 클라우드를 사용하는 기업의 81%가 2개 이상의 다른 제공업체와 거래하며 복잡성을 가중시키고 있습니다.
IDC에서 실시한 설문 조사를 기반으로 한 Seagate의 보고서에 따르면 기업은 훨씬 더 많은 데이터를 클라우드 리포지토리로 이전할 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 변화를 주도하는 5대 요인은 다음과 같습니다.
- 데이터 보안 개선(설문 응답자의 17%가 확인)
- AI/ML 및 IoT와 같은 데이터 분석 및 관리 서비스에 대한 액세스 증가(14%)
- IT 인프라 운영의 가시성 및 관리성 향상(14%)
- 비용 및 인프라 총 소유 비용 감소(11%)
- 애플리케이션 및 사업부에 대한 데이터 액세스 증가(10%)
멀티클라우드 생태계로의 전환은 IT 부서에만 과제를 제시하는 것은 아닙니다. 이러한 변화는 데이터 확산의 증가와 함께 데이터에서 완전한 가치를 추출하고 결과적으로 수익을 증대하는 기업 소유주의 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.
Seagate 보고서에서 확인한 데이터 관리의 최대 걸림돌은 다음과 같습니다.
- 수집된 데이터를 사용 가능한 상태로 전환(39%)
- 수집된 데이터의 저장 관리(37%)
- 필요한 데이터의 수집 보장(36%)
- 수집된 데이터의 보안 보장(35%)
- 데이터 간 단절 현상 완화(30%)
데이터가 수명 주기를 거치면서 이러한 각 문제를 유발하는 요인에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
과제 1: 데이터 수집
데이터는 더 이상 데이터 센터 내에서만 생성되지 않습니다. 클라우드는 물론 IoT 및 엣지 컴퓨팅과 같은 새로운 기술에 의해 생성되는 데이터의 양은 계속해서 증가하고 있습니다. 그러나 보고서에 따르면 조직에서는 운영을 통해 잠재적으로 사용할 수 있는 데이터의 56%만 수집하고 있는 것으로 나타났습니다.
사용 가능한 모든 데이터를 수집하려고 시도하면 기존 IT 인프라에 부담이 되고 비용이 증가합니다. 이것이 기업에서 데이터 관리를 재고해야 하는 많은 이유 중 하나입니다. 예를 들어 수명 주기가 시작될 때 데이터를 확인하고 분류하면 데이터 정리가 빨라지고 비용을 절감할 수 있습니다.
과제 2: 데이터 단절 현상
데이터 확산은 단절 현상을 초래하여 데이터 과학자 및 분석가가 해당 데이터를 통찰력으로 변환하여 의사 결정자가 이용할 수 있도록 만드는 것을 어렵게 합니다. 조직 문화로 인해 추가적인 단절 현상이 발생할 수 있습니다. 경쟁 그룹에는 고유한 목표가 있으므로 특정 데이터를 자체적으로 유지하고 제어할 능력을 원하기 때문입니다.
데이터 단절 현상을 완화하려면 기업 소유주는 기술적 걸림돌과 인적 걸림돌을 모두 해결해야 합니다. 통합 정책 메커니즘과 같은 자동화 도구는 기술 측면을 해결할 수 있는 반면 글로벌 데이터 관리 및 글로벌 표준은 팀을 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.
과제 3: 데이터 보안
데이터 보안은 일관되게 IT 및 비즈니스 리더 모두의 주요 관심사 중 하나입니다. 특히 멀티클라우드 보안에는 다양한 클라우드 전반에 걸친 일관성 없는 가시성, 다양한 보안 구성요소 간의 오케스트레이션 부족 등 고유한 문제가 있습니다.
취약한 환경은 재정적 손실 및 규제 벌금에서 평판 손상 및 개인 정보 침해에 이르기까지 다양한 결과를 초래하는 데이터 침해 위험을 초래합니다. 그러나 보안의 중요성은 이를 뛰어 넘는 것입니다. 강력한 보안은 데이터에 대한 중단 없는 액세스와 데이터 무결성을 보장하는 데 도움이 되므로 데이터의 전체 가치를 실현하는 데 필수적입니다.
과제 4: 데이터 스토리지
성공적인 데이터 관리를 위해서는 온프레미스 및 클라우드 아키텍처 전반의 데이터 스토리지에 대한 전체적인 가시성이 필요합니다. 이는 단순히 데이터 민주화를 의미하는 것이 아니라 데이터 저장 위치와 관계없이 단일 창을 통한 스토리지 통합 및 데이터 관리를 의미합니다.
그러나 다양한 스토리지 기술의 확산 및 공존을 비롯해 기업의 스토리지 기술 공간이 문제가 되는 경우가 많습니다. 게다가 데이터 스토리지에 대한 일관된 전략이 부족한 조직이 많습니다.
과제 5: 데이터 사용성
Rethink Data 보고서에 따르면 조직에서는 사용 가능한 데이터의 약 1/3만 사용하며, 수집된 데이터를 대형 리포지토리에 버려두고 불필요한 것을 수집하기 위해 방치하는 경우가 많습니다. 데이터의 보고에서 정보를 추출하는 대신 기업은 저장해 두고 잊어버리는 경우가 많습니다.
스마트 데이터 수집은 비즈니스 목표와 기업이 데이터에서 얻고자 하는 통찰력을 이해하는 것으로 시작됩니다. 이러한 목표가 있으면 수집해야 하는 데이터 유형이 명확해집니다.
방대한 양의 데이터를 정렬하는 것도 사용성 문제의 일부입니다. 조직에서는 귀중한 비즈니스 인텔리전스를 추출하는 능력에 영향을 미치는 복잡성, 도구 중복, 데이터 통합 및 기타 요인을 해결해야 합니다.
성공을 위한 진화
기업 소유주는 수집된 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 멀티클라우드의 데이터 관리 문제에 집중해야 합니다. 이를 위해서는 현재 전략을 발달시켜야 합니다. 엔드포인트에서 코어, 클라우드에 이르는 향상된 데이터 오케스트레이션과 DataOps 모델의 채택은 결과를 개선하는 두 가지 방법입니다.
DataOps는 데이터 분석의 품질, 속도 및 가치를 개선하는 것을 목적으로 하는 새로운 제어 능력입니다. IDC의 정의에 따르면 DataOps는 보고서 및 정보를 생성하는 기계나 사람과 같은 데이터 생성자와 데이터 소비자인 의사결정권자를 연결합니다.
DataOps는 협업을 촉진하는 프로세스입니다. 여기에는 비즈니스 프로세스에 대한 전체적인 관점을 제공하고 클라우드, 코어 및 엣지 소스의 데이터를 더 잘 연계하는 데 도움이 되는 AI 기술이 포함될 수 있습니다. 이 고급 데이터 관리 도구를 사용하여 기업은 멀티클라우드의 복잡성으로 인한 문제를 해결하기 시작할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 사용할 능력을 갖추면 비즈니스 통찰력이 향상됩니다.
데이터의 잠재력을 최대한 활용한다는 것은 데이터를 정보로 변환하는 것을 의미합니다. IDC 리서치 디렉터 필 굿윈(Phil Goodwin)은 Rethink Data 보고서에서 "구조화된 데이터이든, 반 구조화된 데이터이든, 구조화되지 않은 데이터이든, 인간이 생성한 데이터이든, 기계에 의해 생성된 데이터이든, 데이터 센터에 저장된 데이터이든, 클라우드에 저장된 데이터이든, 데이터는 경쟁우위의 새로운 기반입니다."라고 언급했습니다.
Seagate의 Rethink Data 보고서에서 기업이 더욱 많은 데이터를 업무에 활용할 수 있는 방법을 알아보십시오.
