대규모 데이터 처리에서 비용 절감과 효율성을 고려해야 한다. 때문에  대규모 데이터 세트에서 특정 목적에 맞는 하위 집합을 자동으로 선택하고 추출하는 ‘지능형 서브세팅(Intelligent Subsetting)’이 주목받고 있다. 이 기능은 목적에 맞는 핵심 데이터만 선별해 분석과 테스트를 최적화할 수 있고 중복 제거와 데이터 품질 유지로 작업 속도와 정확성을 높이고, 리소스 소모를 줄여 빠르고 효과적인 의사결정을 지원한다.

글로벌 데이터 관리 기업 메이지 데이터(Mage Data)가 조직의 데이터 관리 및 활용 방식을 고도화하기 위해 자사 데이터 관리 솔루션에 ‘지능형 서브세팅’ 기능을 추가했다고 밝혔다.

지능형 하위 집합 생성 기능은 자동화된 데이터 하위 집합을 생성하는 기능이다. 데이터 통합, 품질 관리, 보안, 규정 준수, 접근성 등 기업이 직면한 복잡한 데이터 환경의 문제를 해결하기 위해 설계됐으며, 엔터프라이즈 환경에서 복잡한 데이터 생성 프로세스의 단순화와 다양한 테스트 시나리오를 지원한다.

주요 이점으로, 셀프 서비스 기능으로 다양한 부서의 팀이 기술 지원에 대한 의존도를 줄여 자율적 운영 환경이 조성돼 운영 효율이 향상된다.

또한 지능형 자동화로 조직은 최적화된 관련 데이터 레코드를 간단히 선택할 수 있다. 이를 통해 의미 있는 인사이트를 생성하는 데이터에 집중할 수 있으며, 조직 내 데이터의 흐름을 자동으로 유지해 정확도와 가용성을 보장한다.

한편, 데이터 보안 조치와 규정 준수 강화를 위해 관리 프로토콜을 간소화하고 민감한 정보를 정확하게 처리하도록 설계했다.

메이지 데이터의 아닐 바트(Anil Bhat) CTO는 “우리의 지능형 하위 집합 생성 기능은 대규모 생산 데이터 문제를 다루는 조직에 적합하다,”라며 “우리는 지능형 자동화와 견고한 자가 서비스 기능을 통해 비즈니스가 데이터 관리 프로세스를 개선할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있다.” 라고 전했다.