AI 데이터 관리

AI 데이터 관리란?

AI 데이터 관리는 데이터 품질, 분석, 의사 결정의 개선을 위해 AI 기술을 사용하여 조직의 데이터 자산을 전략적이고 체계적으로 관리하는 것으로, 데이터를 효율적으로 수집, 조직, 저장, 활용하기 위한 모든 절차, 가이드라인, 기술 방식 등을 포함합니다. 기업의 데이터 관리에는 무결성, 접근성, 보안, 컴플라이언스가 필요합니다. 데이터는 정확성, 일관성, 통용성을 보장하는 방식으로 수집, 저장, 검색, 전환됩니다. 이러한 절차는 규제 준수, 정보에 기반한 의사 결정, 경쟁 우위에 매우 중요한 요소입니다.

AI는 다음과 같은 방식으로 데이터 관리를 개선합니다.

  • 데이터 정리: AI 알고리즘으로 데이터 세트의 문제, 비일관성, 중복을 찾아 수정할 수 있습니다. 정확하고 안정적인 데이터를 사용하면 부실한 결정을 내릴 가능성이 감소합니다.
  • 데이터 노이즈 감소: AI를 통해 중요한 데이터와 중요하지 않은 데이터를 분리하여 노이즈를 제거할 수 있습니다. 이는 기업이 가치 있는 인사이트에 집중하면서 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
  • 누락 데이터 처리: 대체, 예측 모델링 등의 AI 방법론으로 누락된 값을 예측하여 데이터의 정확도와 유용성을 높일 수 있습니다. 따라서 연구 및 결론에서 누락된 데이터로 인한 영향이 감소합니다.
  • 동향 감지: AI 기반 분석으로 거대한 데이터 세트에서 동향, 연관성, 숨겨진 패턴을 찾을 수 있습니다. 이는 조직이 시장의 변화를 예측하고 사전에 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

AI는 자동화를 통해서도 데이터 관리를 개선하여 데이터 전문가들의 워크로드를 줄이고 절차를 가속화할 수 있습니다. 이는 윤리적이고 합법적인 사용을 보장하기 위한 데이터 관리에 도움이 됩니다. AI 데이터 관리는 AI를 비즈니스 데이터 운영에 통합함으로써 데이터 품질을 개선하고, 기업이 데이터를 중심으로 더욱 정확하고 효과적으로 선택하도록 지원합니다.

데이터 분석에 AI 사용 가능

AI는 데이터를 광범위하게 분석할 수 있습니다. 또한 거대하고 복잡한 데이터 세트를 처리 및 파악하고 이를 통해 인사이트를 추출하는 데 강력한 힘을 발휘합니다. 다음은 AI를 데이터 분석에 사용하는 몇가지 예시입니다.

  • 데이터 해석 개선: AI 시스템이 자동으로 데이터를 나누고 분류하여 이해도와 사용이 향상됩니다. 텍스트나 사진 등 수동으로 검토하기에 까다로운 구조화되지 않은 데이터에 특히 도움이 됩니다.
  • 고급 패턴 인식: AI는 데이터 세트에 숨겨진 연관성, 동향, 패턴을 식별합니다. 유용한 인사이트를 추출하고 데이터 기반 선택을 선호하는 기업의 경우 이 기능이 필요합니다. AI는 금융 시장의 동향과 이상 징후를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 미래 예측 분석: AI의 하위 집합인 기계 학습은 기존의 데이터를 활용하여 미래의 동향이나 결과를 예측하는 모델을 구축합니다. 수요 예측, 위험 평가, 소비자 행동 예측에 유용합니다.
  • NLP(자연어 처리) 활용: NLP AI 모델은 인간의 언어를 학습하고 이해할 수 있어 기업이 텍스트 데이터를 통해 학습하는 데 도움이 됩니다. 주요 사용 사례는 감정 분석, 챗봇, 문서 요약 등입니다.
  • 이미지 및 동영상 분석의 혁신: AI 기반 컴퓨터 비전은 시각적 데이터를 처리 및 분석할 수 있어 이미지와 동영상에서 정보를 추출하는 것이 가능합니다. 예를 들면, 의료 분야의 의료 이미지 분석과 보안을 위한 얼굴 인식에 사용됩니다.
  • 자동화의 간소화: AI로 데이터 분석 절차의 속도와 효율성을 높일 수 있습니다. 따라서 AI를 통해 수동 데이터 정리, 이상 징후 감지, 비즈니스 보고 등을 줄일 수 있습니다.
  • 개인화 맞춤 설정: AI로 사용자 행동과 선호 사항을 분석하여 맞춤형 제안과 경험을 개발할 수 있습니다. 전자 상거래 분야에서 AI 기반 추천 엔진으로 개인화된 상품을 제안함으로써 판매를 늘릴 수 있습니다.

효과적인 이상 징후 감지 방법: AI로 데이터에서 특이 요소 또는 이상 징후를 식별할 수 있는데 이는 사기 감지, 품질 보증, 시스템 모니터링 등에 중요합니다.

데이터 관리를 위한 AI 사용 방법

AI로 데이터의 캡처, 정리, 사용을 개선할 수 있습니다. 주요 데이터 관리 AI 애플리케이션은 다음과 같습니다.

  • 데이터 통합: AI로 출처, 형식, 구조가 다른 데이터의 통합을 자동화할 수 있습니다. ML 모델로 데이터를 매핑하고 전환하여 일관성과 분석 가능성이 향상됩니다. 다양한 데이터 소스를 사용하는 대규모 조직에 특히 유용합니다.
  • 데이터 정리: AI 기반 알고리즘으로 데이터의 결함, 비일관성, 중복을 찾아 수정하고 데이터 품질을 개선할 수 있습니다. 데이터 정리 자동화로 시간을 절약하고 데이터를 중심으로 좋지 않은 결정을 내릴 위험을 줄일 수 있습니다.
  • 분류 및 태그 지정: AI를 통해 콘텐츠별로 데이터를 분류하고 태그를 지정하여 더 쉽게 찾고 검색할 수 있습니다. 콘텐츠 및 데이터 관리에 도움이 됩니다.
  • 데이터 보안: AI로 사이버 공격을 감지 및 방지하고, 기계 학습 모델로 네트워크 트래픽과 사용자 활동을 조사하여 보안 침해와 관련이 있는 이상 징후를 찾아냅니다.
  • 데이터 스토리지 최적화: AI가 자주 액세스하지 않는 데이터를 더 저렴한 스토리지 계층으로 옮깁니다. 따라서 데이터 접근성이 개선되어 스토리지 비용이 감소합니다.
  • 데이터 검색: NLP 및 AI 기반 검색 엔진으로 쿼리 컨텍스트를 파악하여 데이터 검색을 개선할 수 있습니다. 문서 아카이브 및 콘텐츠 관리 시스템 둘 다에 도움이 됩니다.
  • 백업 및 복구: AI로 데이터 백업을 자동화하여 자주 안전하게 백업하도록 보장할 수 있으며, 손실된 데이터를 더 빠르고 정확하게 검색할 수도 있습니다.
  • 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스: AI로 민감 데이터를 감지하고 GDPR 및 HIPAA를 준수하도록 관리할 수 있습니다. 데이터 보존 정책과 감사 추적에 도움이 됩니다.
  • 데이터 분석: 확장 가능한 AI 기반 분석 툴로 데이터 세트에서 인사이트와 동향을 확보할 수 있습니다. 데이터를 중심으로 선택하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 필요한 기능입니다.
  • 데이터 라이프 사이클 관리: AI로 데이터의 생산, 저장, 아카이브, 폐기를 자동화할 수 있습니다. 데이터를 규정에 따라 효율적으로 처리합니다.
  • 데이터 개인 정보 보호 및 동의 관리: AI로 동의 양식 처리, 데이터 사용 추적뿐 아니라 소비자에게 자신의 데이터에 대해 더 많은 제어 권한을 제공할 수 있습니다.

또한 데이터 관리 운영이 개선되어 데이터의 효율성과 정확도, 수량 증가에 따른 대응성이 향상됩니다. 데이터의 품질, 보안, 접근성이 개선되기에 의사 결정 및 데이터 자산 활용도 향상됩니다.

AI로 데이터 처리 가능

AI(인공 지능)는 다양한 형태의 데이터를 분석할 수 있어 복잡한 정보를 평가하는 데 유용합니다. AI는 다음과 같은 방식으로 데이터를 처리합니다.

  • 데이터 전처리: AI로 데이터를 삭제, 정규화, 변환할 수 있습니다. 누락 데이터, 특이 요소, 불일치 등의 문제를 해결하고 분석에 적합하게 원시 데이터를 준비합니다.
  • 데이터 전환: AI가 특정 분석 툴 및 모델과 함께 작동할 수 있도록 데이터 형식을 변환할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘 및 통계적 분석을 위한 데이터 구성 작업이 포함됩니다.
  • 데이터 분석: AI로 패턴 인식, 그룹화, 예측 모델링을 수행할 수 있습니다. 조직이 데이터 세트에 숨겨진 인사이트, 패턴, 연관성을 확인하고 데이터를 중심으로 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
  • NLP(자연어 처리): AI로 인간의 언어를 분석하여 감정 분석, 번역, 요약 등이 가능합니다. AI가 NLP를 통해 인간의 언어를 인식, 해석, 통합함으로써 텍스트 데이터 처리 애플리케이션을 지원합니다.
  • 동영상 및 이미지 처리: AI 기반 컴퓨터 비전으로 개체 식별, 사진 인식, 동영상 정보 분석이 가능합니다. 이는 의료, 보안, 프로덕션 등에 도움이 됩니다.
  • 음성 인식: AI가 음성을 이해하고 번역하여 가상 비서, 음성 제어 기기, 음성 문자 변환 트랜스크립션 등을 지원할 수 있습니다. 목소리를 인식함으로써 인간의 음성을 이해하고 응답할 수 있습니다.
  • 시계열 분석: AI로 시계열 데이터를 처리함으로써 조직이 향후 패턴을 예측하고 과거 데이터를 바탕으로 가정할 수 있습니다. 시계열 분석은 금융, 날씨, 수요 예측 등에서 매우 중요합니다.
  • 데이터 시각화: AI로 그래프, 차트, 대시보드를 생성할 수 있습니다. 데이터 시각화로 데이터 중심 결정에 활용할 복잡한 정보가 간소화됩니다.

다양한 데이터 처리 툴과 AI로 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 처리 및 분석함으로써 유용한 정보를 확보하고 다양한 분야와 영역에서 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

인공 지능으로 데이터 관리를 개선하는 방법

  • 데이터 정리: 데이터 정리는 오랜 시간이 소요되고 오류가 발생하기 쉬운 작업이지만 AI로 이러한 문제를 대폭 개선할 수 있습니다. 기업은 AI를 활용하여 데이터의 불일치와 오류를 자동으로 탐지하고 수정하는 매개 변수와 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 의료 산업에서는 AI 기반 솔루션을 활용하여 환자 기록을 정리하고 정확한 요금 청구 및 치료 데이터의 보장, 요금 청구 관련 오류 감소, 환자 치료 개선 등의 효과를 얻을 수 있습니다.
  • 데이터 노이즈: 시각화를 개발할 때 데이터의 이상 징후로 인해 인사이트가 감춰질 수 있습니다. AI가 데이터 모델에서 이러한 오류를 감지 및 최소화함으로써 도움이 될 수 있습니다. 금융 산업에서 AI 기반 이상 징후 감지 알고리즘으로 실제 거래와 부정 행위를 구분하여 상당한 금전적 손실을 줄이고 기업과 고객을 보호할 수 있습니다.
  • 누락 데이터: 데이터 세트가 불완전할 경우 대규모의 데이터를 사용하는 작업이 까다로울 수 있습니다. AI로 누락된 데이터를 감지하고 적절하게 모델을 업데이트함으로써 더욱 광범위하고 정확한 평가가 가능합니다. AI 알고리즘으로 전자 상거래에서 누락된 제품 정보를 식별하고 관리하여 정확한 제안을 보장하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
  • 데이터 패턴: 대규모 데이터 세트에서 뚜렷한 패턴을 식별하는 데 시간이 소요될 수 있습니다. AI를 통해 패턴을 확인하거나 새로운 패턴을 더욱 효과적으로 찾을 수 있는 특정한 특성을 입력함으로써 이러한 절차가 간소화됩니다. 소매 산업에서는 AI(인공 지능)로 판매 데이터를 분석하여 소비자 패턴을 찾는 것이 가능하므로 기업이 제품의 제안과 마케팅 전술을 실시간으로 수정하고 변동성이 심한 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

HPE의 AI 데이터 관리 지원 방법

HPE(Hewlett Packard Enterprise)는 AI 데이터 관리와 함께 조직에 도움이 되는 광범위한 제품과 솔루션을 제공합니다. 관련 솔루션은 AI 및 기계 학습, 데이터의 통합, 처리, 분석 및 저장을 극대화합니다. 다음 제품에 더해 계속 확장되고 있습니다.

HPE 데이터 솔루션: HPE의 데이터 솔루션은 기업이 데이터를 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 상품과 서비스의 집합입니다. HPE는 고성능 스토리지 어레이와 백업 솔루션으로 데이터를 보호합니다. HPE의 데이터 분석 기술을 활용하여 기업이 데이터를 통해 인사이트를 확보하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

HPE AI 솔루션: HPE의 AI 솔루션은 기업이 인공 지능을 성공적으로 활용하는 데 도움이 되도록 구성되었습니다. 이러한 기술은 AI를 사용하여 데이터 관리와 관련한 고급 분석, 예측 모델링, 기계 학습을 제공합니다. HPE의 AI 솔루션은 AI 프로젝트의 개발 상황에 따라 확장되어 기업이 더 큰 규모의 정보를 관리 및 분석할 수 있습니다.

AI, ML, 분석을 위한 HPE GreenLake: 클라우드와 같은 유연한 HPE GreenLake 소비 모델을 AI, ML, 분석에 활용할 수 있습니다. 따라서 기업은 HPE의 인프라 전문 기술을 활용하여 온디맨드 방식으로 AI와 분석을 적용할 수 있습니다. GreenLake를 통해 기업은 AI 및 ML 워크로드를 빠르게 구현하고 자본 비용 없이 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

데이터 관리, AI, 분석에 대한 HPE의 전문성은 기업이 데이터 자산을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술은 데이터 처리 가속화, 데이터 보안, AI 기반 인사이트 제공을 지원합니다.