데이터 고도화
데이터 고도화란?
데이터 고도화는 비즈니스 인텔리전스와 의사 결정을 대폭 강화하기 위해 여러 단계에 걸쳐 데이터 액세스를 전환하는 프로세스를 의미합니다. 조직은 데이터 레거시 시스템의 사일로와 복잡성을 허물고 엣지부터 클라우드까지 클라우드 운영 모델을 도입하는 방식으로 고도화합니다.
데이터 중심 고도화란?
데이터 중심 고도화는 데이터를 비즈니스의 핵심 운영 원칙으로 강화하는 방식입니다. IT와 나머지 부서를 포함한 조직 전체가 모든 위치에서 데이터를 확보, 연결, 관리, 분석, 활용할 수 있는 적절한 리소스를 적용하는 데 집중합니다. 데이터 중심 고도화는 인프라 중심 전환에서 데이터 중심 가치 생성으로 디지털 트랜스포메이션의 초점을 전환합니다.
데이터 고도화가 중요한 이유
오늘날 경제에서 데이터는 경쟁 우위를 촉진하는 요소입니다. 빠르게 변하는 환경에서 기업은 빠르고 민첩하게 새로운 역량을 쌓고 더 빠르게 새로운 제품과 서비스를 시장에 출시해야 합니다. 혁신과 수익 증대를 촉진하는 인사이트를 유도하기 위해 데이터 분석이 필요합니다. 실제로 연구 결과 선도적인 데이터 중심 기업은 경쟁업체보다 훨씬 우수한 성과를 기록했습니다. 전환 속도가 느린 기업보다 새로운 제품과 서비스를 더 빠르게 출시하고 더 일관되게 수익 목표를 달성했습니다.
데이터 중심 고도화 방식
데이터 중심 고도화 방식은 기업이 데이터를 바탕으로 비즈니스 전략을 세우는 것을 의미합니다. 어떤 데이터가 비즈니스에 중요하고 어디에 사용되며 어떻게 효과적으로 활용할지 등을 결정하여 경쟁 우위를 확보합니다.
조직에서 가장 중요한 자산으로서 데이터를 중심으로 전략을 수립하는 것이 핵심입니다. 적절한 고도화 전략이 없는 경우 데이터가 사일로와 레거시 시스템에 분산되어 데이터의 가치를 제대로 활용하지 못하고 수익 증대 활동에 방해가 됩니다.
데이터 중심 고도화 방식은 데이터를 원래 위치에 두고 인프라를 재구성함으로써 데이터의 처리와 보관이 분석과 의사 결정이 일어나는 위치와 가까운 곳에서 이루어집니다. 조직은 효율성을 높이고 생산성 극대화 및 수익 증대에 도움이 되는 인사이트를 확보할 수 있습니다. 클라우드 운영 경험을 통해 온디맨드 액세스로 데이터 관리를 간소화하고 자동 데이터 보호 및 워크로드 배치가 가능합니다.
엣지부터 클라우드까지 어디서나 데이터 이용이 가능한 경우 조직에서 운영을 중앙 집중화하고 IT 서비스를 개선하는 동시에 기능을 서비스형으로 제공하여 비용을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 데이터 액세스가 간소화되어 분석 워크플로 자동화, AI 통합, 빠르고 지능적인 조정이 가능하여 관리 오버헤드를 줄이고 성능과 민첩성을 최적화할 수 있습니다.
데이터 중심 전략을 세우는 방법
데이터 중심 전략을 위해서는 클라우드의 유연성과 민첩성을 지원하는 IT 인프라와 서비스를 재구성해야 합니다. 다음은 그 과정에 도움이 되는 단계입니다.
- 비즈니스 목표 결정: 고도화하고 데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 먼저 모든 이해관계자가 동의하는 비즈니스 목표를 세우고 이를 중심으로 데이터 관리의 모든 측면을 조정해야 합니다.
- 데이터 조정: 지능적이고 원활한 데이터 환경은 데이터 센터, 엣지, 클라우드 등 데이터가 존재하는 위치를 식별하는 것으로 시작하며, 엣지부터 클라우드까지 통합 보기를 활용하여 모든 관리 활동(예: 스토리지, 거버넌스, 보안)을 조정해야 합니다.
- 맵 서비스: 적절한 고도화 전략을 찾기 위해서는 애플리케이션을 비즈니스 서비스에 매핑하고, 컴플라이언스, 워크로드 및 대기 시간 요건을 적용해야 합니다.
- IT 인력 강화: 효과적인 기술을 활용하려면 필요한 역량 확보를 위한 타깃 채용, 컨설턴트와의 파트너십 등과 함께 내부 팀의 역량 강화/재정비가 필요합니다.
- 자동화 활용: AIOps 프로세스를 도입하여 워크플로를 간소화 및 조정하면 하이브리드 환경에서 지능형 애플리케이션의 배포를 가속할 수 있습니다.
- 지원 활용: 확실한 전환을 위해서는 기업 내 모든 차원에서 참여해야 하며, 핵심 이해 관계자가 조직의 변화를 지원해야 합니다.
- 유연성 확보: 변하는 비즈니스 요구 사항에 대응하는 과정에서 지속적인 개선과 성장이 가능한지 확인해야 합니다.
AI와 데이터 고도화의 융합
AI와 데이터 고도화로 데이터 중심의 혁신이 가속화되어 관련 산업을 촉진하고 데이터는 혁신과 효율성을 위한 전략적 동인이 됩니다.
- 인사이트 가속화: AI와 데이터 고도화는 함께 작동하여 실시간 데이터 세트를 평가하고 비즈니스에 정확한 인사이트를 적시에 제공하는 정교한 알고리즘을 사용하여 의사 결정 속도가 향상됩니다.
- 동적 적응 가능성: 업데이트된 데이터 인프라에서 기계 학습을 통해 AI 알고리즘이 계속 변경되어 알고리즘이 더욱 민감해지고 변하는 조건에 따라 조정할 수 있습니다.
- 인텔리전스 자동화: 융합의 결과로 지능형 자동화가 생성되어 반복 작업을 간소화하고 인적 자원을 전략적 업무에 투입할 수 있습니다. 이미 제조, 의료, 금융과 같은 산업에서 혜택을 얻고 있습니다.
- 산업 혁명: AI와 업데이트된 데이터 시스템의 조합이 제조, 의료, 금융 등의 산업을 혁신하고 있습니다. 따라서 위험 관리, 스마트 제조, 맞춤형 치료 등에서 새로운 개발이 가능합니다.
- 촉매제 역할을 하는 데이터: 이러한 통합에서 AI를 활용하여 실행 가능한 인사이트와 혁신을 촉진하는 동시에 데이터를 전략적 가속기로 포지셔닝합니다. 이를 통해 데이터가 운영 효율성 및 의사 결정에서 중요한 역할을 하는 시기에 적합하게 산업이 재구성됩니다.
HPE와 데이터 고도화
HPE는 수십 년간 글로벌 조직과 함께 최신 데이터 관리 전략 및 솔루션을 구축한 경험이 있습니다. HPE 포트폴리오는 엣지, 코어, 클라우드를 아우르며, 클라우드 데이터 서비스 및 워크로드 최적화 솔루션이 엣지 투 클라우드의 모든 워크로드에 직관적인 클라우드 경험을 제공합니다.
SAP Hana® 및 Microsoft SQL Server의 1위 공급자로서, HPE의 15,000명이 넘는 데이터 관리 및 분석 전문가가 데이터 중심의 비즈니스 성공에 필요한 유연성과 민첩성을 확보하도록 도와드립니다. 데이터 관리를 간소화하고 어디서나 클라우드 운영 경험으로 전환함으로써 전체 환경에서 애플리케이션과 데이터를 중단 없이 지원할 수 있도록 HPE가 도와드리겠습니다. 적절한 데이터 플랫폼과 전문 기술을 활용하여 데이터 관리 방식을 전환할 수 있습니다.
HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼은 통합 데이터 관리를 위한 기반을 제공하므로 데이터 중심 고도화를 가속할 수 있습니다. 이 플랫폼은 위치와 상관없이 데이터에 대한 원활한 액세스를 제공하며 엔터프라이즈급 제어를 자동화함으로써 전체 하이브리드/멀티클라우드 환경에서 보안 정책을 통합합니다. 고유한 클라우드 네이티브 아키텍처에 기반한 플랫폼을 통해 워크로드를 고도화하고 더 빠르게 인사이트를 확보할 수 있습니다. 또한 데이터와 클라우드를 AI 기반 인텔리전스로 결합하고 전체 IT 환경에서 모든 것을 서비스형으로 제공하여 변하는 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.