다양한 아키텍처와 접근방식의 장단점...데이터 중심이 되려면 문화적 큰 변화 필요
다양한 아키텍처와 접근방식의 장단점...데이터 중심이 되려면 문화적 큰 변화 필요
  • 서정만 기자
  • 승인 2020.05.20 15:02
  • 댓글 0
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이미지 출처: technologyreview
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[퓨처타임즈=서정만 기자] 주문형 데이터는 고속시대를 위한 다이내믹한 아키텍처이다. 데이터 아키텍처에 대한 의사 결정에는 긴장과 상충 관계가 있다. 그러나 선도적인 최고의 데이터 책임자들은 분석을 포함하고 "서비스형 데이터"를 제공하기 위해 구조, 도구 및 거버넌스를 도입하고 있다.

오늘날 기업에서 생성되는 데이터의 양은 제품, 서비스, 운영 및 공급망 전반에 걸친 디지털화의 연속적인 물결과 유비쿼터스 클라우드 컴퓨팅 기술의 결과로 전례없는 수준에 도달했다. 5G로 연결성이 기하급수적으로 증가하고 대규모 IoT 구축이 현실화됨에 따라 데이터 볼륨은 더욱 증가하게 된다.

 

그러나 데이터에서 가치를 활용하고 추출하는 것은 세계경제포럼(World Economic Forum)이 다음의 "디지털 프론티어"라고 말하며 전 세계 조직의 지속적인 도전이다. 데이터를 저장, 구조 및 분석할 수 있는 올바른 아키텍처를 갖추는 것은 새로운 제품 및 서비스를 개발하고 비즈니스 문제를 해결하며 내부 및 외부 고객에게 가치를 제공하는 데 사용하여 더 높은 수준의 기능을 위한 중요한 토대이다.

 

이 보고서는 북미, 유럽 및 아시아의 주요 조직에서 최고 데이터 책임자와 데이터 및 분석 책임자가 비즈니스 가치를 창출하는 데이터 인프라, 서비스 및 사용 사례를 구축하는 방법을 살펴본다. 또한 다양한 아키텍처와 접근방식의 장단점과 그리고 데이터 관리자가 앞으로 몇 년 동안 "서비스로서의 데이터"를 제공하기 위한 목표를 검토한다. 주요 결과는 다음과 같다.

 

□ 회사는 비즈니스 가치 사슬을 따라 엔터프라이즈 데이터 전략을 수립하고 있다. 데이터 책임자는 조직의 비즈니스 모델, 목표 및 핵심성과 지표에 맞는 맞춤형 아키텍처와 플랫폼을 개발하고 있다. 비즈니스 전략은 필요한 데이터 통합량을 지시한다.
 
  • 데이터 리더는 기존 데이터 세트와 새로운 데이터 세트를 숨겨진 가치에 대해 분석하고 있다. 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기능을 만들거나 더 깊은 통찰력을 제공하기 위해 분석팀은 데이터 세트를 통합하고 연결하는 방법을 지속적으로 찾고 있다. 여기에는 조직 사일로를 분해하고 내부 데이터 공유를 장려하거나 구조화되지 않은 데이터 세트를 이해하고 이러한 통찰력을 프로세스 흐름에 통합하는 것이 포함될 수 있다. 또한 외부 데이터 세트를 사용하여 결정을 내리는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다.

 

□ 데이터 아키텍처와 관련하여 내려야 할 많은 결정과 균형이 있다. 이 보고서에 대해 인터뷰한 임원들은 데이터 아키텍처가 여러 가지 진화를 거쳤다고 밝혔다. 단일 크기에 적합하지 않으며 특히 통합할 데이터 세트 선택 및 액세스 제공 방법에 대한 선택이 필요하다. 메타 데이터 관리를 위한 혁신적인 접근 방식과 기술이 부상하고 있다.

 

□ 분석팀은 액세스 제공과 제어 유지간의 균형을 유지해야 한다. 데이터 거버넌스의 중요한 긴장 중 하나는 필요한 사람들에게 투명성과 액세스를 제공하고 규정 준수를 보호하는 강력한 제어 기능을 제공하는 것이다. 역설적으로 너무 개방적인 아키텍처는 누가 무엇과 왜 액세스하는지에 대한 투명성 부족으로 어려움을 겪을 수 있다.

 

□ 조직이 데이터 중심이 되려면 문화적으로 큰 변화가 필요하다. 통찰력과 분석 기능을 도입하려는 기업의 경우 데이터 액세스를 민주화하는 것이 첫 번째 단계이다. 그러나 많은 최종 사용자는 여전히 필요한 도구와 정보를 가지고 있지 않다. 다른 조직에서는 직원에게 푸시되는 데이터의 양이 압도적이다. 데이터 임원은 인력 데이터 활용 능력을 높이고 적절하게 조정된 분석 도구를 설계하는 등 변경 관리 노력에 점점 더 참여하고 있다.

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