AI(인공지능)는 비즈니스에서 더 나은 데이터 중심 의사결정을 위해 클라우드 구조를 변화시키고 있습니다. 이러한 변화를 통해 기업은 방대한 데이터 세트를 효율적으로 분석하고 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있었습니다. 비즈니스에서는 AI가 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 앞서가는 데 중요한 역할을 하기 때문에 AI가 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석 분야를 어떻게 변화시키고 있는지 알아야 합니다.

클라우드 컴퓨팅의 진화

클라우드 컴퓨팅은 1950년대 처음 등장한 이후 많은 발전을 이루었습니다. 처음에는 사람들이 컴퓨터의 하드 드라이브 대신 인터넷에 데이터와 프로그램을 저장하는 방법이었습니다. 이후 이 아이디어는 성장해 기업이 데이터 저장부터 복잡한 프로그램 실행까지 모든 작업에 온라인 서비스를 사용할 수 있게 되었습니다. 

“78%의 경영진이 회사 운영의 대부분 또는 모든 측면에서 클라우드 컴퓨팅을 사용한다고 밝혔습니다.” 

클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 더 많은 기업이 이점을 위해 클라우드 컴퓨팅을 채택하고 있습니다. 클라우드 제공업체는 경제적인 가격으로 확장 가능하고 유연한 서비스를 제공합니다. 이러한 장점으로 인해, 경영진의 78%가 다음과 같이 말했습니다. 그들의 회사는 대부분 또는 모든 작업에서 클라우드 컴퓨팅을 사용합니다. 

그러나 과제도 있습니다. 더 많은 기업이 클라우드 컴퓨팅을 활용함에 따라 데이터 관리 및 분석을 해석하고 이해하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 데이터를 안전하게 유지하고 쉬운 액세스와 신속한 분석을 보장하는 것은 엄청난 작업입니다. 

따라서 기업은 문제를 처리하고 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 혁신적인 방법을 찾아야 합니다. AI를 사용하면 클라우드의 모든 문제를 해결하여 데이터 기반 의사 결정을 더 쉽게 내릴 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅에서 AI의 역할

AI는 인간의 지능을 모방하여 수집한 정보를 기반으로 작업을 수행하고 스스로 개선합니다. 그 능력은 자연어 이해에서부터 패턴 인식 및 예측에 이르기까지 다양합니다.

“AI 시스템은 인간보다 지속적으로 정보를 더 잘 수집하고 기록할 수 있습니다.” 

AI를 클라우드 컴퓨팅에 통합하면 기업이 데이터를 관리하고 분석하는 방식이 혁신적으로 변했습니다. 일상적인 작업을 자동화하고, 데이터 스토리지를 최적화하고, 보안 조치를 개선하여 클라우드 서비스를 향상시킵니다. 

눈에 띄는 특징 중 하나는 데이터 수집 및 기록의 우수성입니다. AI 시스템 지속적으로 정보를 수집하고 기록합니다. 인간보다 낫습니다. 이를 통해 보다 포괄적인 분석과 통찰력을 얻을 수 있어 기업은 정보에 입각한 결정을 더 빠르고 효율적으로 내릴 수 있습니다.

또한 AI 기반 클라우드 컴퓨팅은 수요 급증을 예측하여 리소스를 보다 효과적으로 할당하고 잠재적인 보안 위협을 조기에 학습할 수 있습니다. 이러한 통합은 실시간 사용자 요구에 적응하는 보다 지능적이고 반응성이 뛰어난 클라우드 서비스를 위한 길을 열어줍니다.

AI 기반 클라우드 구조로 데이터 기반 의사결정 강화

AI는 빅 데이터를 더 쉽게 해석할 수 있도록 하여 클라우드 구조 내에서 데이터 중심 의사 결정을 향상했습니다. AI의 강력한 기능을 활용하면 통찰력을 더 빠르게 발견하고 결과를 더 정확하게 예측하며 복잡한 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 각 구조의 차이점은 다음과 같습니다.

• 실시간 데이터 분석: AI 알고리즘은 수집된 데이터를 분석하여 실시간 통찰력을 제공합니다. 이러한 즉각성을 통해 변화와 기회에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 
• 향상된 예측 정확도: AI는 머신러닝을 통해 트렌드와 행동을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 예측을 통해 시장 변화, 고객 요구 및 잠재적 위험을 예측할 수 있습니다.
• 자동화된 의사결정 프로세스: AI는 이메일 정렬부터 재고 관리에 이르기까지 일상적인 의사 결정 작업을 자동화하여 인적 자원을 인간의 통찰력이 필요한 보다 전략적인 작업에 투입합니다.

고려해야 할 과제

“AI는 의사결정 과정의 편견과 오용 가능성을 포함한 윤리적 문제를 야기합니다.” 

AI를 클라우드 구조에 통합하면 엄청난 이점을 얻을 수 있지만 과제도 있습니다. 클라우드에서 AI를 최대한 활용하려면 이러한 장애물을 이해하는 것이 중요합니다.

• 데이터 프라이버시 및 보안: AI 시스템이 데이터를 처리할 때 이 정보의 기밀성과 보안을 보장하는 것이 중요합니다. 침해로부터 민감한 데이터를 보호하려면 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.
• 숙련된 전문가가 필요합니다: AI와 클라우드 기술은 복잡하므로 전문 기술을 갖춘 인력이 필요합니다. AI 통합 클라우드 시스템을 설계, 구현, 관리할 수 있는 전문가가 필요합니다. 따라서 AI 기반 클라우드 구조를 효과적으로 관리하려면 훈련 및 교육에 투자해야 할 수도 있습니다.
• 윤리적 고려사항: AI는 의사결정 과정의 편견과 잠재적인 오용 등 윤리적 문제를 야기합니다. 기업은 공정성, 책임성, 투명성을 보장하기 위해 AI 사용에 대한 윤리적 지침을 수립해야 합니다.
• 비용에 미치는 영향: AI를 클라우드 구조에 통합하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 비용에는 기술 자체와 지속적인 유지 관리, 교육 및 잠재적으로 전문 직원 고용이 포함됩니다. AI 기술에 투자할 때는 예산과 투자 수익을 신중하게 고려하세요.

클라우드 컴퓨팅에서 AI 분석 시작하기

클라우드 분석은 AI를 통해 이러한 변화를 겪었기 때문에 기업은 이를 보다 원활하게 사용할 수 있도록 전략을 수립해야 합니다. 먼저, 클라우드 내에서 AI 및 분석을 통해 달성하려는 목표에 대한 명확한 목표를 정의하십시오. 이는 비즈니스 요구 사항에 맞는 올바른 도구와 기술을 선택하는 데 도움이 됩니다. 

또한 기업의 65%가 AI를 구매합니다. 내부적으로 구축하는 것이 아니라 제품이나 서비스로서. AI를 구입하면 시스템을 훈련하고 발전시키면서 확장하는 데 필요한 설정을 얻을 수 있기 때문입니다. 

다음 단계는 데이터 인프라를 평가하여 AI 통합 및 클라우드 컴퓨팅을 처리할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이 프로세스에는 조직 내에서 발생하는 상황을 이해하기 위해 단편화된 시스템을 업그레이드하고 데이터 사일로를 통합하는 작업이 포함될 수 있습니다. 

데이터를 한 곳에 모으면 정보를 클라우드 기반 시스템으로 컴파일하고 통찰력을 분석할 수 있습니다. 그러나 파일럿 프로젝트를 구현하여 소규모로 시작하는 것이 중요합니다. 이를 통해 AI 및 분석 솔루션을 소규모로 테스트하고 그 효과를 평가할 수 있습니다. 결과적으로 귀하의 운영에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다.

결과에 따라 조직 전체에서 이러한 솔루션을 확장할 수 있습니다. 그러나 AI로 강화된 클라우드 컴퓨팅으로 전환하는 것은 지속적인 학습 과정이므로 최신 동향과 기술에 대한 최신 정보를 얻으세요.

AI, 분석 및 클라우드 컴퓨팅을 통해 미래 탐색

데이터 분석을 위해 AI를 클라우드 컴퓨팅에 통합할 때 교육, 전략 계획 및 테스트를 통해 견고한 기반을 구축하는 데 집중하세요. 이러한 단계는 이러한 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요합니다. 시스템과 기술을 업데이트하는 한 오늘날의 디지털 환경의 복잡성을 더 쉽게 헤쳐나갈 수 있습니다.

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• 출처: https://www.aiiottalk.com/ai-transforms-cloud-structures-to-enable-data-driven-decision-making/