2019년을 이끌 IT 트렌드 Top 5

2018년은 디지털 트랜스포메이션이 성숙 단계로 접어든 해였다. 많은 기업들이 디지털 트랜스포메이션의 실행에 나서 비즈니스 전략을 펼치며, 리소스를 할당했다. 퍼블릭 클라우드, 애자일 방법론, 데브옵스(DevOps), RESTful API, 콘테이너, 분석, 머신러닝의 도입도 속속 이어졌다. 2018년에 이어 올해는 어떤 변화가 계속될지 다섯 가지 트렌드로 정리했다.

Trend 01
기업, 데이터 생성 조직에서 강력한 데이터 조직으로 전환

기업들은 이미 풍부한 데이터를 보유하고 있다. 이제는 활용해야 할 단계이며, 산재되어 있는 데이터 소스에 대해 포괄적인 액세스가 가능한 솔루션이 필요한 시점이다. 데이터에 적용되는 기술뿐 아니라 데이터의 가치에 대한 이해를 위한 데이터 큐레이션이 집중 조명 받게 될 것이다.

따라서 데이터 엔지니어는 데이터 캡처, 저장, 보호라는 근본적인 것들보다 데이터의 운영에 더 많은 무게를 두게 될 것이다. 메타데이터가 핵심으로 부상하고, 기업은 광범위한 데이터 플로우 구축을 위해 오브젝트 플랫폼을 찾게 될 것이다.

Trend 02
AI와 머신러닝, 비즈니스 의사결정 가속화

AI(인공지능)와 머신러닝 기술이 비정형 데이터로부터 통찰력을 확보해 이질적인 데이터 소스를 서로 연계하고, 데이터 패턴을 인식해 연관성을 파악해낼 것이다. 이는 가전 제품, 자동차, 공장 자동화, 스마트 시티 등에 이미 광범위하게 적용되고 있다.

그러나 비즈니스 측면에서는 AI와 머신러닝 구현이 더 어려워질 전망이다. 이질적인 데이터 소스가 많고, 기업에서 만들어낸 정보의 상당수가 정형화되어 있지 않은 경우가 많기 때문이다. 매출 향상, 새로운 트렌드에 대한 대응, 운영 효율성 향상 및 마케팅 최적화 등 풍부한 활용성을 가진 비즈니스 데이터를 분석하기에 앞서, 수작업으로 데이터를 클렌징해야 한다는 점이 주요 장애 요인이 되고 있다. 포브스가 발표한 바에 따르면, 데이터 사이언티스트들은 대부분의 시간(80%)을 데이터 마이닝 또는 모델링이 아니라, 클렌징에 사용하고 있는 것으로 나타났다.

데이터 사이언티스트는 예측가능한 모델을 교육, 조정, 테스트 및 배치하기 위해 데이터 엔지니어 및 분석가들과 협업해야 한다. AI 혹은 머신러닝 모델 구축은 한 순간에 이뤄지는 것이 아니다. 시간이 흐르면서 모델의 정확성은 떨어지고, 모니터링이 복잡해질 수 있다. 기업에게는 머신러닝 워크플로우를 간소화하고, 원활한 팀 협업이 간절한 시점이다.

Trend 03
기업을 끊임없이 자극하는 데이터 요구 증가

엔터프라이즈의 경계가 에지(Edge)까지 확대되고 있다. IoT 제품, 서비스, 플랫폼의 상당수는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 기반을 두고 있지만, 고용량 데이터 증가, 로우 레이턴시, QoS에 대한 니즈로 인해, 상당수의 데이터 프로세싱이 에지에서 수행되는 모바일 클라우드 컴퓨팅 수요가 가속화되고 있다.

퍼블릭 클라우드가 REST 혹은 S3 앱 통합에 기반한 하이브리드 클라우드 수요를 창출하면서 에지와 코어(데이터센터)를 연계하게 될 것이다. 많은 기업들이 비용과 네트워크 사용 절감 방안을 찾기 시작하면서, 에지 컴퓨팅은 더 이상 트렌드가 아니라 필수요건으로 자리잡게 될 것이다.

Trend 04
데이터센터 자동화

전통적인 데이터센터뿐 아니라 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드에서도 운영되는 애플리케이션이 증가하면서 워크로드 분산이 빨라지고 있다. 가상화, 베어 메탈뿐 아니라 컨테이너와 마이크로 서비스를 최대로 활용할 수 있게 되면서 애플리케이션의 모듈화도 가속화되고 있다. 더 많은 데이터가 생성되면서 데이터 저장 효율성에 대한 요구도 증가할 것이다.

이러한 요구에 부응하려면 데이터센터에서 현재 어떤 일이 일어나고 있는지를 정확히 파악해 작업을 자동화하고, 미래까지도 예측할 수 있어야 한다. 데이터센터는 IoT의 축소판이나 마찬가지다. 모든 디바이스와 소프트웨어가 센서나 로그를 갖고 있다. 사람들이 인프라가 아닌 비즈니스에 집중할 수 있도록 해주는 AI, 머신러닝 및 인프라 자동화를 위한 환경은 이미 충분히 성숙되어 있다.

Trend 05
기업의 데이터 책임성, 우선 순위로 부상

2018년부터 GDPR(개인정보보호규정)이 적용되면서 데이터 프라이버시에 대한 관심이 높아졌고, 기업들은 규제 준수에 많은 투자를 해야 했다. GDPR 규제를 준수해야 하는 모든 글로벌 기업은 기업 보안 책임 부서에 DPO(Data Protection Officer)를 두고 있다. DPO는 GDPR 요구사항을 준수하기 위해 데이터 보호 전략과 구현을 감독하는 책임을 맡는다.

기업이 데이터를 비즈니스 성장과 고객 및 시장에 대한 더 나은 이해를 제공하는 강력한 도구로 인식하기 시작하면서 데이터 분석으로 관심이 쏠리고 있다. 세계에서 가장 강력한 파워를 가진 기업은 강력한 데이터 파워의 활용법을 충분히 이해하는 기업이다. 그러나 강력한 파워에는 무거운 책임도 뒤따른다. IT는 데이터를 이해할 수 있는 툴과 프로세스를 제공하고, 이러한 데이터가 책임 있게 사용되고 있다는 사실을 보장해야 한다.

Written by

Hu Yoshida

CTO, Hitachi Vantara