데이터는 항상 조직의 원동력이었습니다. 지난 10년 동안 데이터의 가치는 기하급수적으로 증가했습니다. 모든 범주와 규모의 조직(다국적 기업 및 중소기업)은 수집된 데이터에서 수집된 통찰력을 기반으로 중요한 비즈니스 결정을 내리기 시작했습니다. 가장 일반적으로 과거 데이터라고 불리는 데이터는 의미 있는 통찰력을 수집하기에 충분한 시간에 걸쳐 수집됩니다.
최근 엄청난 양의 데이터가 증가하고 수집된 데이터의 처리 속도가 빨라짐에 따라 조직은 데이터를 효과적으로 관리해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이 기사에서는 2024~25년에 스포트라이트를 최적으로 공유할 수 있는 몇 가지 최신 데이터 관리 방법을 기대합니다.
클라우드 기반 데이터 관리 및 Dockerization
데이터 보호를 위한 클라우드 기반 기술은 기존 데이터 지속성 및 관리 방법에 비해 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들면, 온디맨드 확장성, 하드웨어 유지 관리 필요 없음, 연중무휴 24시간 고객 지원 가용성, 데이터 활용에 따른 비용(온프레미스 데이터 관리에 비해 매우 비용 효율적) 등이 최고의 장점 중 일부입니다. 클라우드 기반 데이터 저장 및 관리 서비스에 대한 우위를 제공합니다. Amazon Web Services(AWS)와 Google Cloud Platform(GCP)은 시장에서 제공되는 가장 인기 있는 클라우드 서비스 중 하나입니다.
클라우드 서비스 제공업체는 위에서 언급한 경쟁 우위를 제공하기 때문에 기업은 다양한 비즈니스 분야에 걸쳐 클라우드 기술을 빠르게 채택하고 있습니다.
Gartner 연구에 따르면 클라우드 시장의 채택 약 600억 달러에서 300년(2022~2023) 사이에 약 XNUMX억 달러에 이르렀다. IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 제공은 클라우드 서비스 채택이 급속히 증가하는 가장 일반적인 이유인 것으로 나타났습니다.
때에 온다 데이터 관리, 데이터를 효과적으로 복제하고 다양한 환경에서 동일한 출력을 생성할 수 있는 것이 중요한 역할을 합니다. 여기가 Dockerization이 등장하는 곳입니다.
간단히 말해서 컨테이너화(Kubernetes 및 Docker와 같은 기술 사용)는 변경 없이 하드웨어 기반 코드 배포를 지원합니다. 결과적으로 유지 관리에 최소한의 리소스가 필요하므로 회사는 영업 및 마케팅과 같은 비즈니스 프로세스의 다른 측면에서 리소스를 활용할 수 있습니다.
인공 지능과 기계 학습
인공 지능의 출현은 기술 영역에서 날이 갈수록 더욱 널리 퍼지고 있습니다. 이에 대한 중요한 이유 중 하나는 AI를 사용하면 조직이 엄청난 양의 데이터를 처리 및 분석하고 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며 매우 짧은 시간에 프로세스에 사람의 개입이 전혀 필요하지 않기 때문입니다.
거의 모든 비즈니스 솔루션에서 AI가 활성화되면서 세계 인공지능 시장 1812년 말까지 약 2023억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
이 외에도 AI와 ML의 결합은 데이터의 특정 패턴을 식별하고 향후 이벤트의 가능성을 예측하는 데 도움이 되는 맞춤형 알고리즘의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한, 대량의 비정형 데이터를 처리하고 구조화하여 비기술 전문가도 쉽게 이해하고 액세스할 수 있는 의미 있고 관련성 높은 정보를 제공하는 데에도 사용할 수 있습니다.
합성 데이터 생성
데이터 관리 중에 나타나는 가장 흥미로운 주제 중 하나는 합성 데이터 생성입니다.
합성 데이터 생성 목표 실제 데이터의 모든 측면과 특성과 유사하지만 실제 데이터(생산 데이터)와 영향이나 상관 관계가 없는 합성 데이터를 생성합니다. 이를 통해 데이터가 제대로 보호되는지 확인하고 데이터 모델을 훈련하여 데이터 분석을 수행하거나 소프트웨어 테스트를 위한 가짜 데이터를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
개발에서는 프로덕션 데이터의 기본 패턴과 유사한 합성 데이터를 사용하므로 코드를 프로덕션 환경에 통합하는 것이 더 쉽습니다. 미래 비전을 가진 조직은 많은 비즈니스 사용 사례를 최적으로 처리할 수 있는 능력 때문에 이미 합성 데이터 생성 방법을 채택하기 시작했습니다.
대규모 엔터프라이즈급 데이터 관리 플랫폼은 생성 AI, 규칙 엔진, 개체 복제 및 데이터 마스킹의 잠재력을 결합하여 정확한 합성 생성 데이터를 제공하는 본격적인 합성 데이터 관리 솔루션을 제공합니다.
데이터 프라이버시 및 보안
생성되고 처리되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하기 때문에 처리된 데이터를 최대한 주의 깊게 처리하는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어, 병원에서 환자의 병력, 가족의 병력에 대한 정보를 수집하여 모든 환자에 대해 보관하는 경우 이를 일반적으로 "PII"(개인 식별 정보)라고 합니다. 이러한 정보가 인터넷을 통해 접근 가능해지면 개인에게 잠재적인 손해를 끼칠 수 있으며, 조직은 개인에게 발생한 손해에 대해 필요한 책임을 져야 합니다. 이러한 이유로 기업은 데이터 보호를 우선시하고 데이터 보안 보장에 막대한 투자를 하는 경향이 있습니다.
연구자들은 다음과 같은 사실을 확인했습니다. 전 세계 소비자의 약 33% 지난 1년 동안 어떤 형태로든 데이터 유출이 발생했습니다.
서버 측 암호화 서비스는 엔터프라이즈급 데이터와 백업 및 복구 옵션을 저장합니다. 또한 이러한 솔루션은 퍼블릭 클라우드 서비스 전반에서 데이터를 쉽게 마이그레이션할 수 있는 기능도 제공합니다.
데이터 분산화
최근 몇 년 동안 기술의 발전과 데이터 영역의 변화는 그 어느 때보다 빨라졌습니다. 이로 인해 최신 기술과 즉석 방법으로 업데이트되는 신속한 채택 기능이 절실히 필요합니다. 결국 조직은 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 분산형 접근 방식을 따르는 것임을 알아냈습니다.
분산형 접근 방식에서는 지정된 팀이 데이터를 유지 관리합니다. 분산형 접근 방식의 가장 중요한 몇 가지 측면은 다음과 같습니다.
- 사용자가 필요할 때마다 데이터에 액세스하고 처리하는 데이터의 특성을 이해할 수 있도록 충분한 권한을 제공합니다.
- 장치는 모든 데이터 소스와 구성 요소를 연결하는 데이터 관리 아키텍처입니다.
정의된 방법을 통한 데이터 관리(주로 메타데이터 사용)
최근 연구에 따르면, 2025년에는 거의 75%의 조직이 데이터 분산화를 채택하게 될 것입니다.
데이터가 엄청나게 증가하는 시대를 거치면서 특정 데이터 관리 방법이 데이터 관리와 관련된 기업의 모든 문제를 해결할 것이라고 결론짓기는 어렵습니다. 위에서 언급한 방법에도 단점이 있습니다. 하지만 이를 종합적으로 활용하면 조직이 직면한 대부분의 문제를 해결할 수 있습니다. 미래에는 첨단 기술과 데이터 관리의 더욱 명확성을 통해 하나의 방법으로 데이터 관리와 관련된 문제의 대부분 또는 전부를 해결할 수 있습니다.
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