데이터 관리는 데이터를 효율적이고 안전하며 비용 효율적인 방식으로 수집, 저장 및 사용하는 것입니다. 점점 더 많은 조직이 데이터를 관리, 보호 및 분석하기 위해 확장 가능한 데이터 관리 플랫폼(클라우드에서)으로 전환하고 있습니다. 이를 통해 단일 통합 플랫폼으로 비즈니스 기능을 처리할 수 있습니다.

데이터 관리 플랫폼 조직의 데이터에 대한 향상된 제어 및 원활한 액세스를 제공합니다. 기업은 데이터 관리를 사용하여 비즈니스 전략을 지원함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

데이터 관리는 여전히 진화하는 과정에 있으며 데이터 수집 및 분석 방식을 개선하기 위한 지속적인 노력이 있습니다. "정보"가 포함된 데이터는 고객 기반, 비효율적인 작업 프로세스 및 보안 문제에 대한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다.

데이터 관리 추세에는 자동화를 사용하여 효율성을 높이고 일상적인 작업을 인수하는 것이 포함됩니다.

데이터 관리에서 분석의 확장

분석은 종종 데이터 관리 플랫폼에서 지원됩니다. 기업의 경쟁력과 성공을 돕는 데 사용됩니다. 조직은 비용을 최적화하고 수익을 늘리며 경쟁력을 강화하기 위한 방법으로 데이터 분석을 수용하게 되었습니다. 그 결과 기술은 끊임없이 발전하고 발전하고 있습니다.

데이터 분석의 기회를 극대화하기 위해 조직은 지속적으로 업데이트를 유지하고 새로운 개발을 조정할 준비가 되어 있어야 합니다.

• 증강 분석 : 데이터 분석가는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 수집, 준비 및 구성하는 데 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 증강 분석.

증강 분석은 대부분의 준비 프로세스를 자동화하여 인간이 다른 프로젝트에 더 자유롭게 집중할 수 있도록 합니다. 기계 학습(대부분의 경우 자연어)을 사용하므로 연구자가 데이터를 더 쉽게 준비, 분석 및 시각화할 수 있습니다.

• 셀프 서비스 분석 도구: 이 도구들 상당히 사용하기 쉬운 시각적 인터페이스와 함께 제공되며 영업 직원이나 경영진과 같은 비기술적 사용자가 필요한 데이터에 액세스하고, 조사를 수행하고, 보고서를 작성할 수 있습니다.

셀프 서비스 분석 도구는 IT 부서의 보고서를 며칠 또는 몇 주 동안 기다리지 않고 즉시 효과적인 비즈니스 인텔리전스와 통찰력을 실시간으로 촉진합니다. 영업 사원은 며칠이 아닌 몇 분 만에 거래를 승인할 수 있습니다.

• 클라우드 분석: 제공되는 분석 서비스 구름으로 기업이 부족하거나 스스로 구축해야 하는 고급 분석 도구 및 데이터 모델을 지원합니다.

온프레미스 분석이 아닌 클라우드 분석은 몇 가지 이점을 제공합니다. 데이터 팀을 자유롭게 하고 확장 가능한 워크로드를 허용하여 간접비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 그 결과 클라우드 분석 서비스는 빠르게 성장하는 분야입니다.

하이브리드 및 다중 클라우드 데이터

2020년 코로나바이러스 전염병으로 인해 수백만 명이 재택근무를 하고 원격으로 조정 및 통신하고 회사 데이터에 원격으로 액세스해야 했습니다. 인터넷과 클라우드 기반 솔루션은 팬데믹에 의해 촉진된 고립을 처리하는 데 있어 빠르게 선택 도구가 되었습니다. 하이브리드 및 다중 클라우드 접근 방식은 고립된 채로 일하면서 가장 인기 있는 선택이 되었습니다.

클라우드의 성장 인프라 서비스 2020년과 2021년 동안 많은 조직이 여러 클라우드 환경에서 작업하기로 선택하면서 중요했습니다. 기업은 다양한 도구를 사용하여 다양한 클라우드 환경에 액세스하고 여러 클라우드에 데이터 리소스를 분산함으로써 기술, 재정 및 보안 이점의 잠재력을 점점 더 실감하고 있습니다.

다중 클라우드 많은 기업의 표준이 되었습니다. 이 때문에 그들의 애플리케이션과 데이터는 이식성이 있어야 하고 다양한 퍼블릭 클라우드 환경과 호환되어야 하며 프라이빗 온프레미스 클라우드와 상호 운용이 가능해야 합니다.

멀티 클라우드 데이터 관리를 위한 도구가 계속 만들어지고 있습니다. 놀랍지 않게도, 이러한 도구 중 상당수는 좋은 아이디어를 가진 신생 기업에서 나온 반면, 다른 도구는 기존 제품을 향상시키기 위해 기존 공급업체에서 개발하고 있습니다.

데이터 관리를 통한 인공 지능 및 기계 학습

인공지능(AI) 및 기계 학습(ML) 빅 데이터의 방대한 데이터 볼륨에 의해 계속 주도되는 데이터 관리 트렌드입니다. 조직이 매일 처리해야 하는 전례 없는 양의 데이터는 인간이 효율적인 방식으로 관리할 수 없으며, 특히 전체 데이터 기술 산업에서 지속적으로 부족이 발생하는 경우에는 더욱 그렇습니다.

AI와 기계 학습은 제한된 정도까지는 인간의 노동을 대체할 수 있고 더 큰 정도는 인적 오류를 제거할 수 있는 자동화를 지원합니다. ML 및 AI는 다음과 같은 다양한 데이터 관리 작업을 지원하는 데 사용됩니다.

인공 지능을 사용하여 데이터를 정리하고 데이터 품질을 개선할 수 있습니다. AI 기반 데이터 관리는 지능형 데이터 카탈로그를 생성하는 데도 사용할 수 있으며, 이에 따라 활성 메타데이터(응답하고 결정을 내리는 ML 확장 메타데이터)와 셀프 서비스 데이터 준비(증강 분석의 고급 버전)를 지원할 수 있습니다.

데이터 카탈로그는 메타데이터를 사용하며 데이터를 자동으로 검색, 인벤토리 및 구성할 수 있습니다.

데이터 패브릭에 대한 데이터 관리

데이터 패브릭 상당히 새로운 개념이며 많은 소스의 데이터를 함께 엮을 수 있다는 아이디어를 수용합니다. 조직이 클라우드로 마이그레이션하고 데이터의 양과 데이터 유형이 계속 증가함에 따라 네트워크 데이터를 매끄럽게 "엮는" 목표는 회사를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 조직의 데이터 패브릭을 개선하도록 설계된 소프트웨어는 클라우드 환경과 온프레미스 모두에서 데이터 불일치를 관리합니다.

데이터 패브릭은 분산 데이터 관리 플랫폼을 사용하여 모든 데이터를 모든 네트워크의 데이터 관리 서비스 및 도구와 연결합니다. 분산 데이터베이스 관리 플랫폼은 네트워크를 통해 분산된 여러 개의 상호 관련된 데이터베이스입니다.

데이터 패브릭은 n
일반적으로 확장 가능한 데이터 스토리지 시스템을 사용하는 클라우드 기반 아키텍처입니다. 여러 소스 데이터의 데이터에 대한 중앙 집중식 액세스, 네트워크에서 사용되는 데이터의 단일 보기를 제공하고 많은 도구를 제공합니다.

데이터 패브릭 데이터 수집, 거버넌스, 통합 및 통합 아키텍처에서 이 데이터를 공유하는 기능을 관리하고 구성합니다. 데이터 패브릭을 사용할 때의 목표는 분산 네트워크 내에서 마찰 없는 액세스와 데이터 공유를 제공하는 것입니다. 데이터 패브릭 네트워크의 모든 데이터와 작업을 단일 프레임워크로 엮습니다. 이 시스템은 다음과 같은 여러 이점을 제공합니다.

• 데이터 사일로 제거
• 하이브리드 클라우드 활성화
• 데이터 관리 간소화
• 온프레미스 인프라
• 확장성 향상

데이터 관리의 DataOps

데이터 운영 의 원칙을 취한다 개발자, 데이터 관리에 적용합니다. DataOps는 서로 다른 팀을 분리하는 대신 장벽을 허물고 회사 전체의 커뮤니케이션을 촉진합니다. 애자일 방법론을 사용하여 분석 개발 시간을 단축합니다. 자동화는 분석 및 데이터 팀을 지원하는 데도 사용됩니다. DataOps는 데이터 분석 품질을 개선하고 주기 시간을 단축합니다.

현재 많은 조직에서 아직 데이터 운영그러나 데이터 볼륨과 복잡성이 증가함에 따라 데이터 프로젝트를 확장하는 것이 더 어려워집니다. 전체적인 접근 방식으로서 DataOps는 프로세스를 간소화하고 커뮤니케이션을 개선함으로써 상당한 도움이 됩니다.

DataOps는 모범 사례 프로세스로 시작되었지만 이 방법론은 데이터 분석을 처리하기 위한 새롭고 독립적인 모델로 발전했습니다. DataOps는 데이터 준비에서 보고에 이르는 전체 데이터 수명 주기에 적용됩니다.

데이터 관리의 데이터 거버넌스

GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법과 같은 데이터 규정이 도입되고 외부 데이터와 내부 데이터 간의 복잡성이 계속 증가하고 있습니다. 또한 데이터 보안, 데이터 감사 및 데이터 품질도 점점 더 복잡해지고 있습니다. 결과적으로 조직은 보다 포괄적인 데이터 거버넌스 전략들.

데이터 거버넌스는 조직 전체에 일관된 데이터를 제공하도록 설계된 규칙, 절차 및 프로세스 시스템을 기반으로 하는 실용적이고 기능하는 프레임워크입니다. 규정 준수 및 높은 데이터 품질을 비롯한 다양한 이점을 제공합니다. 데이터 거버넌스는 법률 위반으로부터 보호하고 데이터 품질을 향상시킵니다.

증강 데이터 관리 동향

데이터 과학자와 데이터 기술 작업자가 부족합니다. 증강 데이터 관리 이 부족을 해결하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 준비 및 데이터 정리와 같은 낮은 수준의 작업을 자동으로 수행합니다. 이러한 수동 작업을 자동화된 서비스로 전환함으로써 데이터 팀은 다른 우선 순위에 집중할 수 있습니다. 가트너 증강 데이터 관리는 수동 작업을 45%까지 줄일 수 있다고 예측했습니다.

증강 데이터 관리는 다음 작업에 적용할 수 있습니다.

• 데이터 품질: 데이터 품질 문제를 자동으로 식별 및 해결하고 규칙을 제안합니다.

• 메타데이터 관리: 데이터에 레이블을 지정하고 분류하고 검색합니다. 이 기능은 종단 간 데이터 계보를 생성 및 분석하고 데이터 흐름, 이상 및 시스템 종속성을 식별할 수 있습니다.

• 마스터 데이터 관리 : 잠재적인 마스터 데이터를 식별 및 평가하고 매핑 데이터 엔터티를 자동으로 생성하고 마스터 데이터 관리 허브를 구성합니다.

의 CEO이자 공동 설립자인 Kon Leong은 ZL 테크놀로지스 “정보가 기업의 금광이라면 ADM(증강 데이터 관리)은 채굴 장비”라고 말했다. 그는 계속해서 다음과 같이 덧붙였습니다.

“증강 데이터 관리는 전체 수명 주기 동안 내부 및 외부 데이터를 관리하면 위험을 줄이고 데이터 거버넌스에 대한 기업의 의무를 충족할 뿐만 아니라 새로운 패러다임입니다. 또한 기업의 성과를 한 단계 이상 끌어올릴 수 있는 포괄적인 통찰력을 제공합니다.”

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출처: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2022/