기업들은 현재 데이터 아키텍처를 지나치게 복잡하게 만들거나 단일 클라우드 솔루션을 선택해야 하는 중대한 패러다임 전환의 한가운데에 있다. 어떤 클라우드 옵션이 조직의 요구 사항에 가장 적합한지 평가하는 것이 중요하지만, 어떤 옵션도 조직이 데이터를 최적화하는 것을 허용하지 않는다.

장기적인 지속가능성보다는 단기적인 목표를 기반으로 한 선택으로 인해 클라우드 종속이 발생하는 경우가 있다. 적시에 의사결정을 내릴 수 있는 능력은 정확하고 쉽게 사용할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있느냐에 달려 있다.

조직의 데이터 관리 방식이 발전함에 따라 프로세스는 더욱 복잡해지고 효율적인 데이터 관리 전략은 더욱 중요해지고 있다.

그렇다면 기업은 어떻게 경쟁력을 유지할 수 있을까? 데이터 관리에 대한 현대적인 접근 방식을 채택하고, 애플리케이션 중심 사고방식에서 벗어나 데이터 우선 설계 방법론을 선도해야 한다. 기업은 데이터 정확성과 효율성 향상을 보장하기 위해 모든 클라우드의 선호하는 위치에서 단일 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 솔루션으로 전환해야 한다.

데이터 관리의 복잡성

조직은 데이터 관리 프로세스에서 빠른 성공을 거두기 위해 노력한다. 그러나 즉각적인 결정은 장기적인 요구 사항을 해결하지 못한다. 데이터 관리 환경은 크게 발전했고, 단순한 스프레드시트 추적 시대는 지났다. 오늘날 데이터는 다양한 플랫폼, 시스템, 문서에 걸쳐 확산되어 데이터를 효과적으로 관리하기 어려워졌다. 이에 따라 의사결정 프로세스가 느려지고 때로는 부정확한 결과가 발생하기도 한다.

중앙 집중식 스토리지를 제공하는 클라우드 공급자를 선택하면 즉각적인 요구 사항을 충족할 수 있지만, 이 공급자가 5년 내에 인공지능(AI) 또는 기계학습(ML)과 같은 새로운 기술을 통합할 수 있을까?

데이터는 전략적 자산이다. 기업이 이 사실을 깨닫는 데 시간이 오래 걸릴수록 변화하는 시장에서 민첩하게 대응하는 데 더 오랜 시간이 걸린다. 데이터 관리에 대해 미래 지향적인 접근 방식을 채택하는 기업은 전체적인 접근 방식을 채택함으로써 오류 허용 범위를 최소화할 수 있다.

데이터 우선 사고방식 수용

데이터 관리에 대한 기존의 사일로화된 접근 방식은 오늘날의 경쟁 환경에서 더는 효과적이지 않다. 기업은 전략을 재평가하고 운영의 최전선에서 데이터의 우선순위를 정해야 한다.

기업이 데이터를 전략적으로 활용하기 위해서는 먼저, 협업을 촉진해야 한다. 데이터 우선 아키텍처를 채택하면 데이터 사일로가 해체되어 조직이 다양한 데이터 소스와 클라우드 플랫폼을 단일 데이터 세트에 통합할 수 있다. 이는 팀 간의 원활한 협업을 촉진하고 혁신을 촉진하며 정보에 입각한 의사결정을 위한 포괄적인 통찰력을 제공한다.

둘째, 부정확한 데이터는 의사결정 프로세스를 복잡하게 만들고 조직의 효율성을 약화시킨다. 데이터를 단일 데이터 세트로 통합함으로써 기업은 실시간 통찰력을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

셋째, 한 위치에서 단일 데이터 세트에 액세스하는 것은 불가능한 일이 아니다. 단일 데이터 소스를 갖춘 조직은 효율성이 향상되어 서로 다른 데이터 소스를 조사할 필요가 없다. 대신 팀은 급격한 시장 변화에 대응하기 위해 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 집중할 수 있다.

데이터 우선 접근 방식을 우선시함으로써 기업은 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 운영 효율성을 높이고 협업을 촉진하며 경쟁력을 유지할 수 있다.

간소화된 데이터 액세스

오늘날 성장하는 기업들은 데이터 우선 아키텍처의 중요성을 이해하고 있다. 데이터는 기업이 멀티 클라우드 데이터 플랫폼을 수용하고 단일 제공 업체의 한계에서 벗어나도록 유도하는 진정한 판도를 바꾸는 중추적인 자산으로 부상했다. 이러한 전환 속에서 기업은 위치에 관계없이 모든 클라우드 환경에서 액세스할 수 있는 단일 데이터 세트를 제공하는 솔루션을 선택해야 하는 과제에 직면해 있다.

멀티 클라우드 접근 방식을 활용하면 통찰력을 더 쉽게 도출할 있을 뿐만 아니라 유연성도 향상된다. 그러나 이러한 접근 방식은 데이터 규제를 준수해야 한다. 통합 솔루션은 효율성, 확장성 및 자산 보호를 강화하면서 이러한 규제 요구 사항을 충족하도록 지원한다.

데이터 우선 접근 방식을 통해 기업은 AI와 ML에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있다. 이러한 기술과 완벽하게 통합되는 솔루션을 통해 기업은 데이터를 효과적으로 분석하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.

데이터는 작동을 멈추지 않지만 올바른 솔루션을 사용하면 생산성을 높일 수 있다.

결론

오늘날 빠르게 발전하는 비즈니스 환경에서는 데이터를 저장하는 위치와 데이터에 액세스하는 방법을 더 이상 고려할 수 없다. 조직은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 단기적인 목표를 초월하고 미래 지향적인 데이터 우선 사고방식을 수용해야 한다. 이제 데이터는 모든 조직의 핵심이다. 따라서 데이터 우선 아키텍처는 편리할 뿐만 아니라 향후 성공을 위한 중요한 구성 요소다.

시기적절하고 정보에 입각한 의사결정은 정확하고 접근 가능한 데이터에 대한 액세스에 달려 있다. 현대적인 데이터 관리 접근 방식을 통해 협업을 촉진하고 데이터 정확성을 보장하며 운영 효율성을 극대화해 기업은 데이터 중심 의사결정 시대에 경쟁 우위를 유지할 수 있다. 데이터 우선 접근 방식을 수용할 준비가 되어 있는 기업은 복잡성을 효과적으로 해결할 뿐만 아니라 점점 더 역동적으로 변화하는 시장에서 혁신과 지속적인 성공을 주도할 것이다.

* 필자 제프 헬러는 팩션(Faction)의 기술 및 운영 담당 부사장으로 제품 엔지니어링 및 아키텍처팀을 이끌고 있다. 그는 소프트웨어 및 하드웨어 엔지니어링 분야에서 25년 이상의 경험을 보유하고 있다. 팩션 이전에는 넷앱에서 어드밴스트 테크놀로지 그룹과 WAFL 파일 시스템팀을 포함한 많은 팀을 이끌었다. 제프는 WAFL 파일 시스템 분야에서 5개의 발급된 특허에 대한 저자이며 브랜다이스 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)

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