세상이 점점 더 데이터 중심으로 변하면서 기업과 공공 부문 조직은 비즈니스에 대한 통찰력을 얻기 위해 구조화된 데이터에만 의존하는 것의 한계를 점점 더 깨닫고 있다. 차세대 데이터 주기에는 구조화되지 않은 데이터 활용도 포함하는 데이터 아키텍처의 변화가 필요하다.

구조화되지 않은 데이터 오케스트레이션의 혁신적인 잠재력에 대해 조명하겠다. 데이터에 대한 접근성을 높여 이 기술은 데이터 기반 분석, AI 워크로드 및 원격 작업 협업을 촉진하는 데 필수 요소가 되었으며, 궁극적으로 의사 결정 프로세스가 개선되고 비즈니스 성장이 가속화되었다.

차세대 데이터 아키텍처 

글로벌 조직은 혁신과 통찰력을 촉진하는 데 필요한 대규모 데이터 처리의 증가에 힘입어 새로운 데이터 주기에 진입하고 있다. 마지막 데이터 주기는 비즈니스 인텔리전스에 기반을 둔 정형 데이터에 중점을 두었지만, 컴퓨팅, 오케스트레이션 및 애플리케이션을 기반으로 하는 차세대 데이터 주기는 비정형 데이터를 활용하여 AI, 머신러닝을 통해 제품 혁신, 비즈니스 기회 및 귀중한 통찰력을 제공한다.

우리 세계의 정보는 점점 더 구조화되지 않고 지리적으로 분산되고 있다. 이제 그 어느 때보다 조직은 구조화되지 않은 데이터를 사일로에서 벗어나 플랫폼 간에 이동하여 데이터에 대한 접근성을 높이고 가치와 유용성을 극대화할 수 있는 능력이 필요하다. 구조화된 데이터는 전통적으로 꼼꼼하게 구성, 분류 및 저장되어 기본 데이터 분석을 용이하게 했다. 그러나 이 접근 방식은 오늘날 생성되는 기업 데이터의 방대한 양과 다양성에 대한 요구 사항을 충족하지 못한다.

대부분의 데이터가 구조화되지 않고 사전 정의된 방식으로 구성되지 않는다는 사실로 인해 기업은 자신이 보유한 데이터를 실제로 이해하기 어렵고, 더 중요한 것은 디지털 자산 내에 있는 가치를 찾고 추출하는 것이다. IDC(International Data Corporation)는 2025년까지 비즈니스 정보의 90% 이상이 비정형 데이터로 구성될 것으로 추정한다.

오늘날의 기업은 모든 데이터에서 통찰력을 수집해야 한다는 극심한 압박을 받고 있다. 그들은 문서, 이미지, 비디오, 소셜 미디어 게시물과 같은 다양한 정보 소스 및 형식을 포함하여 구조화되지 않은 데이터의 엄청난 잠재력을 활용하려고 한다. 문제는 종종 서로 다른 시스템과 형식에 존재하는 이러한 데이터를 효율적으로 관리, 구성 및 분석하는 것이다. 데이터 볼륨, 다양성 및 속도 요구 사항이 급증함에 따라 기존 데이터 아키텍처에는 이에 맞춰 더 많은 민첩성과 확장성이 필요하다.

비정형 데이터 오케스트레이션의 힘

이러한 요구 사항에 대응하여 구조화되지 않은 데이터를 팀과 애플리케이션이 사용자 액세스를 중단하지 않고 액세스하고 활성화하고 수익을 창출할 수 있는 글로벌 리소스로 변환하는 혁신적인 오케스트레이션 기술을 통해 지원되는 새로운 데이터 아키텍처가 등장하고 있다. 이 접근 방식을 통해 조직은 불필요한 데이터 사일로를 만들지 않고도 지리적 위치에 관계없이 여러 운영자와 다양한 스토리지 환경에서 데이터를 동적으로 원활하게 조정할 수 있다.

AI/ML 및 분석을 적용하는 기술을 포함하여 이러한 새로운 기술을 배포하는 조직은 다음 데이터 주기의 최전선에 있으며 다음과 같은 장점이 있다.

① 원격 팀의 협업 강화

구조화되지 않은 데이터 조정의 중요한 이점 중 하나는 원격 팀 간의 협업을 촉진하는 기능이다. 조직이 점점 더 원격 작업 환경을 수용함에 따라 작업자가 물리적 위치나 조직 경계에 관계없이 동일한 데이터 세트에 쉽고 안전하게 액세스할 수 있도록 보장하는 것이 필수적이다. 여러 공급업체와 운영자 간에 데이터를 동적으로 조정하면 정보 사일로를 해소하고 팀워크를 촉진하며 지식 공유를 향상할 수 있다.

② 데이터 기반 통찰력을 얻는 시간 단축

구조화되지 않은 데이터 조정의 혁신적인 영향은 데이터 기반 통찰력을 얻는 시간을 단축하는 데까지 확장된다. 이러한 새로운 기술은 데이터에서 귀중한 통찰력을 생성하는 데 걸리는 시간을 단축한다. 시간이 많이 걸리는 데이터 구성 작업을 자동화하고 고급 데이터 분석을 위한 도구를 제공하면 데이터 과학자와 분석가가 의미 있는 통찰력을 신속하게 추출하는 데 집중할 수 있다. 결과적으로 조직은 중요한 비즈니스 결정을 신속하게 내릴 수 있으며 빠르게 발전하는 경쟁 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

③ 의사 결정 강화 및 비즈니스 성장 촉진

데이터 조정 기술의 영향은 운영 효율성과 협업 개선 이상으로 확장된다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 원활하게 관리하는 능력을 통해 기업은 운영에 대한 포괄적인 시각을 확보하고, 고객에 대한 심층적인 이해를 얻고, 제품 개발을 최적화하고, 새로운 트렌드와 시장 기회를 식별할 수 있다. 이러한 향상된 의사 결정은 혁신을 촉진하고, 더 나은 고객 서비스를 제공하며, 비즈니스 성장을 촉진하고, 경쟁 우위를 확보한다.

AI/ML 기술의 부상, 데이터 아키텍처 혁신 촉진

AI는 모든 산업과 지역에 걸쳐 기업의 우선순위가 되고 이는 대기업에만 국한되지 않는다. 많은 중견 기업도 AI를 장단기 디지털 전환의 필수 부분으로 삼았다. 미래 지향적인 조직은 AI를 활용하여 수익원을 늘리고 운영 효율성을 향상시키기 위해 데이터 아키텍처를 긴급하게 평가하고 있다. AI 설계자는 오늘날의 핵심 구성 요소를 제공하는 동시에 미래의 유연성을 위한 데이터 전략을 구축하는 데 도움이 되는 솔루션을 시급히 찾고 있다.

AI 및 ML 기술과 공유 데이터 전략의 등장으로 기업은 수익 흐름을 늘리고 운영 효율성을 개선하는 데 필요한 데이터 기반 통찰력과 자동화를 확보하게 될 것이다. 그리고 조직은 일반적으로 데이터가 여러 위치와 데이터 사일로에 분산되어 있기 때문에 분산된 비정형 데이터 세트를 AI 전략에 적용하는 데 따른 어려운 장애물을 극복하고 앞서 나가기 위해 적응해야 한다. 이러한 장애물을 극복하려면 데이터 아키텍처의 혁신이 필요한다.

데이터 중심의 미래

데이터는 모든 비즈니스의 생명선이다. AI 및 ML 기술과 공유 데이터 전략의 출현으로 기업은 수익 흐름을 늘리고 운영 효율성을 향상시키는 데 필요한 데이터 기반 통찰력과 자동화를 얻게 될 것이다. 조직이 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 앞서 나가기 위해 노력함에 따라 구조화되지 않은 데이터를 분석 및 AI 기능에 효율적으로 통합하는 것이 중요해질 것이다. ML과 자동화의 발전으로 구조화되지 않은 데이터의 처리와 분석은 더욱 직관적이고 영향력이 커질 것이다. 구조화되지 않은 데이터 오케스트레이션은 의심할 여지없이 진정한 데이터 중심 미래를 제공하는 초석이 될 것이다.

이처럼 역동적인 데이터 중심 환경에서 기업은 성장을 유지하고 경쟁력을 유지하려면 데이터 아키텍처를 혁신해야 한다. 최신 데이터 관리 프레임워크를 채택해 조직은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하고 실행 가능한 통찰력을 실현하며 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다. 이러한 대량의 비정형 데이터를 알고리듬으로 조율하는 기업 및 공공 부문 조직은 비즈니스를 변화시키고 궁극적으로 차세대 데이터 주기에 도달하는 경쟁에서 승리할 것이다.

필자 몰리 프레슬리(Molly Presley)는 해머스페이스(Hammerspace)에서 15년 이상 제품 및 성장 마케팅 리더십 경험을 쌓아왔다. 판테온 플랫폼 큐물로, 퀀텀, 데이터다이렉트 네트워크, 스펙트라 로직 등에서 마케팅 조직과 전략을 이끌었다. 그녀는 다양한 데이터 집약적 수직 및 사용 사례 전반에 걸쳐 SaaS, 하이브리드 클라우드 및 데이터 센터 솔루션에 대한 시장 진출 전략을 담당했다. 

(* 이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)