데이터 관리는 회계 및 운영만큼이나 기업의 중요한 기능으로 자리 잡았으며, 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 2022년 기업 데이터 관리 시장 규모는 929억 9천만 달러에 달했습니다 . 인공지능(AI)과 같은 첨단 기술이 빅데이터에 도입되면서 기업과 조직은 데이터 관리를 통해 성과를 크게 향상시킬 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 2023년 이후 기업들이 데이터 관리를 통해 성과를 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.
보다 능동적인 데이터 보안
수년 동안 데이터는 디지털 시대의 비즈니스에서 가장 가치 있는 단일 자산으로 여겨져 왔습니다. 그러나 파산한 기업에 대한 많은 사후 분석이 진행됨에 따라 그들이 실패한 가장 큰 이유 중 하나는 데이터 활용도가 낮았기 때문입니다. 너무 자주 데이터가 손실되거나 액세스할 수 없게 됩니다. 이것이 바로 보다 정교한 복구 및 백업 방법이 더욱 널리 보급되고 있는 이유입니다.
현재 데이터는 비즈니스 및 조직 내에서 새로운 기술 채택의 특정 "기능 크립"을 수용하기 위해 여러 플랫폼으로 분리되었습니다. 이것은 부분적으로 사이버 공격으로부터 보호하기 위한 것이지만 데이터 손실과 복구 불가능성을 희생해야 합니다. 따라서 여기에서 자연스러운 발전은 단순히 사후 대응이 아닌 사전 대응을 통해 사이버 보안 솔루션의 탄력성을 높이는 것입니다. 이를 통해 기업은 더 많은 데이터를 통합할 수 있으므로 액세스 용이성이 크게 향상됩니다.
클라우드 네이티브 앱 및 기술
이제 데이터뿐만 아니라 이를 활용하는 애플리케이션도 클라우드로 이동하고 있습니다. 보안 측면에서 약간 타협하지만 운영을 유지하기 위해 자체 하드웨어 및 소프트웨어 도구를 유지 관리할 필요가 없다는 큰 이점이 있습니다. 이 이점은 서비스 사용량에 따라 비용을 지불하기 때문에 예산이 제한된 기업에 매우 유용할 수 있습니다. 여기에 더해 클라우드 네이티브 앱과 기술은 최대 확장을 위해 완벽하게 확장 가능하고 사용자 친화적입니다.
클라우드 네이티브 앱은 컨테이너화되어 기본 OS나 서버에 관계없이 즉시 사용할 수 있습니다. 이를 통해 코드 기반이나 시스템 리소스에 대해 걱정할 필요 없이 모든 하드웨어에서 동적 배포가 가능합니다. 확장성 외에도 이러한 앱은 기존 애플리케이션에 비해 더 안정적이고 강력한 경향이 있습니다.
Amazon Web Services를 통한 포괄적인 분석 자동화
기업의 효율성을 유지하는 데 데이터 접근이 매우 중요한 이유 중 하나는 분석 때문입니다. 이는 아마존이 최근 AWS 제품군에 적용한 업데이트 , 특히 아마존 오로라와 레드시프트 간의 제로 ETL 통합 및 레드시프트와 아파치 스파크의 통합에 반영되어 있습니다. 아마존에 따르면 이 두 가지 기능을 통해 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스 자체가 사실상 불필요해질 것이라고 합니다. 아마존 관계형 데이터베이스 서비스(RDS)와 함께 사용하면 데이터가 거의 자동으로 관리될 것입니다. 이러한 점을 이해하면 AWS RDS 가격 책정을 좀 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 많은 데이터베이스 기능이 AWS로 이전됨에 따라 보안에도 많은 비용이 투자되어야 하므로 가격이 더욱 높아지는 것입니다.
그러나 현 상황에서 AWS는 지금까지 가장 강력하고 사용하기 쉬운 클라우드 플랫폼이며 이러한 업데이트를 통해 경쟁에서 훨씬 앞서 나갈 것입니다. 처리해야 할 몇 가지 중요한 보안 문제가 있지만 AWS 사용에 대한 대안은 올바른 서비스를 찾고 목적에 맞을 때까지 크게 조정하는 것입니다. 현재 AWS 제품군 외에도 Amazon은 데이터 카탈로그를 훨씬 쉽게 만들기 위해 Amazon DataZone을 출시하고 있습니다. DataZone은 기업이 AWS뿐만 아니라 사내 데이터베이스와 AWS에 연결된 타사 소스를 통해 데이터를 신속하게 검색, 공유 및 사용할 수 있도록 합니다. 이들 모두는 데이터베이스 관리 및 부팅할 메타데이터 수집의 대부분의 무거운 작업을 처리합니다.
더 스마트한 데이터 마이그레이션
모든 데이터를 클라우드에 저장하면 경우에 따라 편리할 수 있지만 비용이 많이 들 수 있습니다. 더 나은 방법은 다른 클라우드 스토리지 클래스를 사용하는 것입니다. 트래픽이 많은 데이터를 NAS와 같은 더 비싼 클라우드 계층으로 이동하고 우선 순위가 낮은 데이터를 Azure Blob Cool과 같은 더 저렴한 계층으로 이동하면 데이터 관리 리소스를 훨씬 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 오늘날 대부분의 데이터가 비정형이라는 점을 감안할 때 이 방법을 사용하면 모든 것을 더 쉽게 관리할 수 있도록 중요한 조직 계층이 추가될 것입니다.
트래픽이 많은 데이터에 리소스를 집중하는 가장 큰 장점 중 하나는 파일-개체 이중성 덕분에 파일에 대한 액세스 권한을 박탈하지 않고 분석 및 인덱싱과 같은 것을 사용할 수 있는 가능성을 열어준다는 것입니다. 이렇게 하면 일반 작업을 중단하지 않고 분석, 유지 관리 및 작업 흐름 조정을 수행할 수 있습니다.
더 많은 AI 지원 관리 도구
노동 풀은 여전히 큰 문제로 남아 있으며 COVID-19 및 IT 팀의 기술 격차와 같은 기타 요인으로 인한 광범위한 중단으로 인해 여전히 휘청거리고 있습니다. 다행스럽게도 이제 더 나은 AI 지원이 데이터 관리 도구에 배포될 준비가 되어 있어 초급 IT 직원도 효과적인 최적화, 성능 보고, 정책 실행 및 기타 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 정교한 알고리즘을 사용하여 AWS와 같은 더 큰 그림 시스템이 즉시 감지하지 못할 수 있는 더 작은 데이터 세트에서 관계 및 통찰력을 포착함으로써 분석 자동화에 기여합니다.
우리는 회사와 조직이 이전에 고숙련 데이터 관리 작업을 저숙련 직원에게 위임하여 인건비를 줄이고 전반적인 효율성을 높일 수 있게 해주는 사용하기 쉬운 도구를 점점 더 많이 보기 시작했습니다. 업계 전문가들은 2025년까지 AI 덕분에 분석이 훨씬 더 상황을 인식할 수 있을 것으로 예상하며, 데이터 관리 도구 자체가 사람의 개입 없이 필요에 따라 데이터 파이프라인을 동적으로 생성, 관리 및 폐기할 수 있습니다. 동시에 중요한 추세 데이터를 수집하여 경영진이 경쟁 우위를 확보하는 데 사용할 수 있는 주요 영역을 보고합니다.
데이터 관리는 AI와 자동화로 인해 효율성이 최고조에 달한 부문 중 하나일 뿐입니다. 그러나 이러한 고급 기술이 업그레이드하는 모든 것 중에서 데이터 관리는 아마도 현대 생활의 많은 측면이 데이터베이스에 의해 주도되기 때문에 일상 생활에 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
