데이터 관리 데이터 관리란?
데이터 관리는 효율적이고 비용 효과적으로 데이터를 수집, 저장, 구성, 유지 관리하고 보호하는 작업을 의미합니다. 여기에는 데이터 거버넌스, 데이터 아키텍처, 데이터 품질, 데이터 통합, 데이터 보안, 데이터 개인 정보 보호, 라이프 사이클 관리가 포함됩니다. 목표는 데이터의 정확도 및 가용성, 권한이 있는 사용자의 접근성을 보장하여 효과적인 의사 결정과 전략적 계획을 촉진하는 것입니다.
현대 조직은 의사 결정, 운영 효율성, 규정 준수, 혁신을 강화하기 위해 데이터 관리에 의존합니다.
데이터 관리와 관련된 주제
- 데이터 관리의 중요성
- 데이터 관리 문제 해결을 위한 HPE의 지원
- AI와 데이터 관리가 함께 작동하는 방식
오늘날 데이터 관리가 매우 중요한 이유
데이터 관리를 통해 기업은 다음을 개선하고 강화할 수 있습니다.
- 의사 결정 - 고품질 데이터는 분석 및 시각화 툴을 활용하여 정확하고 시기적절한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 품질 - 효율성, 만족도, 규정 준수에 중요한 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 보장합니다.
- 데이터 보안 및 개인 정보 보호 - 민감한 데이터를 침해로부터 보호하고 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.
- 운영 효율성 - 중복과 오류를 줄이고 리소스 사용을 최적화하며 데이터 흐름을 개선합니다.
- 규정 준수 - 법적 요건을 충족하여 데이터 보호법과 관련된 처벌 위험을 줄입니다.
- 비용 절감 - 스토리지 비용을 절감하고 중복을 최소화하며 위반 및 불이행으로 인한 비용을 방지합니다.
- 혁신과 경쟁 우위 - 신뢰할 수 있는 데이터는 혁신, 시장 우위, 새로운 기회 발견을 촉진합니다.
- 확장성 및 유연성 - 변화하는 비즈니스 요구 사항과 기술 변화에 맞춰 적응 가능한 데이터 시스템을 지원합니다.
데이터 관리 문제 해결을 위한 HPE의 지원
HPE는 HPE GreenLake를 통해 데이터 관리를 대폭 간소화하여 비즈니스 전환을 촉진합니다. 조직은 데이터를 퍼블릭 클라우드에서 옮겨오거나 퍼블릭 클라우드로 이동하는 데 따른 비용, 위험, 대기 시간을 줄이는 동시에 개인 정보 및 데이터 주권과 관련한 컴플라이언스 및 규제 요건을 충족할 수 있습니다. 혁신적인 클라우드 데이터 서비스 제품군을 통해 LOB(사업부) 및 애플리케이션 관리자가 스토리지를 즉시 직접 프로비저닝하고 애플리케이션과 데이터를 효과적으로 보호함으로써 애플리케이션 개발 속도를 높일 수 있습니다. IT 팀은 HPE 데이터 관리 제품 및 솔루션을 통해 모든 워크로드에서 서비스형 스토리지와 클라우드 운영 경험을 활용하여 혁신에 집중할 수 있습니다. 따라서 운영자에서 서비스 공급자로 전환하고 인프라 대신 비즈니스 성과 관리를 시작할 수 있습니다.
HPE GreenLake의 이점은 다음과 같습니다.
Storage as a Service - 데이터 라이프 사이클에 걸쳐 데이터 워크플로를 간소화, 자동화, 오케스트레이션하는 동시에 데이터 인프라에 클라우드 운영의 민첩성을 제공하는 SaaS 기반 콘솔을 사용하여 더 빠른 전환이 가능합니다. HPE GreenLake는 엣지, 코어, 클라우드에서 클라우드 서비스 제품군을 제공하여 데이터 관리자부터 데이터 혁신가에 이르기까지 모든 사람의 데이터, 민첩성, 혁신을 가속합니다.
최신 데이터 보호 - 데이터 손실 및 랜섬웨어 위협을 대상으로 강력한 보안을 제공하는 동시에 초기 자본 비용이나 오버프로비저닝 위험 없이 모든 백업 서비스 수준 계약을 충족하도록 구성된 최신 데이터 보호 서비스로 데이터를 보호할 수 있습니다. 온디맨드 클라우드 네이티브 백업 및 복구 서비스는 민첩성을 실현하는 동시에 사전 구성된 온프레미스 솔루션으로 옵션을 확장합니다.
클라우드 네이티브 데이터 인프라와 AI 기반 인사이트를 바탕으로 HPE GreenLake는 탄력적으로 규모를 조정할 수 있는 민첩성과 비즈니스 가치를 실제 사용과 연결하는 종량제 구조를 지원합니다.
HPE Software - 적절한 규모의 최신 데이터 분석으로 데이터 인사이트를 확보할 수 있습니다. 오케스트레이션된 완전한 Kubernetes 컨테이너 플랫폼과 함께 내장된 영구 스토리지 계층과 ML Ops를 활용하여 데이터 과학 워크플로를 가속하십시오.
HPE Alletra - 여러 클라우드에서 공통된 경험을 서비스형으로 이용할 수 있으며 확장 제한이 없습니다. 또한 단일 SaaS 기반 콘솔을 사용하여 전체 환경의 관리가 가능합니다. 클라우드 네이티브 HPE Alletra가 미션 크리티컬 워크로드에서 고성능과 중단 없는 확장, 100% 가용성 보장을 지원합니다.
HPE ProLiant - 하이브리드 환경에 적합하게 설계된 컴퓨팅으로 엣지 투 클라우드에서 데이터의 가치를 극대화하고 인사이트와 혁신을 강화할 수 있습니다. 탁월한 성능, 효율성, 규모를 통해 모든 위치의 데이터에서 인사이트를 확보하는 속도를 높여 데이터 팀을 지원하십시오.
HPE InfoSight - 업계 최고의 인프라용 인공 지능의 자율 운영은 물론 마치 인프라가 없는 것처럼 데이터, 애플리케이션 및 인프라 관리를 재정의할 수 있습니다. HPE InfoSight는 초 단위로 전 세계 100,000대 이상의 시스템에서 데이터를 수집 및 분석하며 이러한 정보를 활용하여 고객 문제의 86%를 예측하고 자동으로 해결합니다.
AI와 데이터 관리가 함께 작동하는 방식
AI와 데이터 관리를 결합하면 서로의 기능이 향상됩니다. 두 기술을 함께 활용하는 조직은 데이터를 더 효율적으로 사용하고 더 깊이 있는 인사이트를 확보하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI와 데이터 관리는 다음과 같은 방식으로 서로를 보완합니다.
AI와 데이터 관리가 시너지 효과를 발휘하여 서로의 역량을 강화합니다. 효과적인 데이터 관리는 AI가 정확하고 의미 있는 인사이트를 제공하는 데 필요한 고품질의 안전하고 잘 정리된 데이터의 기반이 됩니다. 반대로 AI는 프로세스를 자동화하고 데이터 품질을 개선하며 고급 분석 기능을 제공하는 방식으로 데이터 관리를 개선합니다. 두 기술은 함께 조직의 혁신, 효율성, 전략적 의사 결정을 촉진합니다.
AI와 데이터 관리가 함께 작동하는 방식
| 기능 | AI | 데이터 관리 |
|---|---|---|
| 데이터 품질 및 정확도 향상 | AI는 데이터 클렌징 및 검증 프로세스를 자동화하고 오류, 불일치 및 누락된 값을 식별하고 수정하는 데 사용됩니다. 기계 학습 모델은 과거 데이터를 기반으로 학습되어 시간이 지남에 따라 데이터 품질이 향상됩니다. | 데이터 관리를 통해 데이터의 수집, 저장, 유지 관리에 대한 정책을 수립하게 됩니다. 신뢰할 수 있는 AI 모델을 교육하려면 고품질 데이터가 필수입니다. |
| 데이터 통합 및 접근성 개선 | AI는 다양한 소스의 데이터 통합을 간소화하고 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 결합합니다. NLP는 비정형 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환합니다. | 데이터 관리는 다양한 소스의 데이터를 조화롭게 통합하여 웨어하우스, 레이크, 레이크하우스를 통해 데이터에 접근할 수 있게 해줍니다. 이러한 구조화된 방식은 원활한 AI 데이터 통합을 지원합니다. |
| 운영 효율성 향상 | AI는 데이터 입력, 검증, 보고서 생성과 같은 데이터 관리 작업을 자동화함으로써 시간을 절약하고 인적 오류 가능성을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 인적 자원은 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다. | 효율적인 데이터 관리는 AI 시스템에서 신뢰할 수 있고 액세스 가능한 데이터를 보장하여 전반적인 데이터 운영을 개선합니다. |
| 데이터 보안 및 컴플라이언스 강화 | AI는 보안 위협을 감지하기 위해 실시간으로 데이터 액세스를 모니터링할 수 있습니다. 기계 학습 모델은 취약성을 예측하고 위험 대응을 자동화합니다. | 데이터 관리를 통해 보안 프로토콜을 설정하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 이는 AI가 기능할 수 있는 안전한 환경을 조성하고 민감한 데이터를 침해로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. |
| 더욱 심층적인 인사이트와 예측 분석 | 기계 학습, 딥 러닝과 같은 AI 기술은 방대한 데이터셋을 분석하여 숨겨진 패턴과 상관관계를 찾아냅니다. AI는 향후 동향과 행동을 예측하기 위한 예측 분석 기능도 제공합니다. | 효과적인 데이터 관리는 분석에 사용되는 데이터가 정확하고 최신이며 포괄적이라는 것을 보장합니다. 이로써 AI가 의미 있고 실행 가능한 인사이트를 생성할 수 있는 견고한 기반이 됩니다. |
| 확장성과 적응 가능성 | AI는 대량의 데이터를 처리하고 실시간 처리를 수행할 수 있으므로 빅 데이터 환경에 적합합니다. 또한 AI 시스템은 변화하는 데이터와 비즈니스 요건에 적응하여 확장성을 제공합니다. | 데이터 관리는 확장 가능한 AI 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 인프라와 아키텍처를 제공합니다. 여기에는 데이터 스토리지 관리, 처리 능력, 데이터 상호 운용성 보장이 포함됩니다. |
| 의사 결정 및 전략적 계획 강화 | AI 기반 의사 결정 지원 시스템은 실행 가능한 인사이트, 권장 사항, 자동화된 의사 결정 기능을 제공할 수 있습니다. AI는 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 잠재적 결과를 평가하고 전략적 계획을 지원합니다. | 데이터 관리는 정보에 기반한 의사 결정과 전략 계획을 위한 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하며, AI 인사이트가 이를 뒷받침합니다. |
| 라이프 사이클 관리 및 최적화 | AI는 생성, 수집, 저장, 분석, 삭제를 포함한 데이터 라이프 사이클의 모든 단계를 자동화할 수 있습니다. 기계 학습 모델은 데이터 보존 및 아카이브 전략을 개선할 수 있습니다. | 데이터 관리에는 규정 준수를 보장하고 스토리지 비용을 최적화하기 위해 데이터 보존, 아카이브, 삭제에 대한 정책을 설정하는 작업이 포함됩니다. |