빅데이터 프로젝트의 80%는 실패를 경험하고, 분석 프로젝트의 60%는 데이터 통합에 대부분의 시간을 투자한다. 또한 머신러닝 모델이 실제 성과로 이어지는 비중은 20%에 불과하다. 데이터를 기반으로 한 혁신이 제대로 이루어지지 않으면 비즈니스가 뒤처지는 건 한순간이다.
데이터옵스의 기본, 적시 적소에 데이터 제공
데이터 관리자의 가장 중요한 역할은 원활한 데이터 운영이다. 일관된 경험 창출과 적시 적소에 있는 데이터로 비즈니스 역량을 강화하며, 신뢰성 있는 데이터로 애플리케이션 프로세스 및 사용자 간 연계를 지원해야 한다. 동시에 비용 절감이 가능하도록 데이터를 최적화하고, 민감한 데이터에 대한 보호 장치도 마련해야 한다.
데이터옵스(DataOps)가 등장한 이유가 바로 여기에 있다. 데이터옵스는 AI(인공지능) 시대에 대비한 데이터 관리 실행 방안이다. 기능 간 협업, 통합, 거버넌스 및 자동화를 향상해 데이터의 신속성을 보장하고, 이를 기반으로 적시 적소에 가장 적합한 데이터를 제공한다.
데이터옵스를 사용하기 위해 기존의 인프라를 변경하거나 교체할 필요는 없다. 기업들이 이미 과할 정도로 기존 인프라에 많은 투자를 했기 때문이다. 따라서 현재 보유하고 있는 데이터와 시스템에서 데이터옵스가 운영될 수 있도록 데이터 관리 솔루션만 추가하면 된다.
루마다, 데이터옵스 자동화 실현
루마다 솔루션은 데이터의 운영 민첩성, 거버넌스, 분석을 지원할 수 있도록 데이터옵스를 자동화한다. 엔터프라이즈 차원에서 데이터 파이프라인을 관리하고, 에지와 데이터센터, 클라우드에서 데이터 이동과 티어링을 최적화한다. 메타데이터를 검색해 민감한 데이터를 보호하고, 데이터 검색 및 분석 과정을 간소화해 비즈니스 운영에 더욱 박차를 가할 수 있다.
“데이터옵스는 기업 전반에 걸쳐 데이터 관리자와 데이터 이용자 간 데이터 플로우 커뮤니케이션, 통합, 자동화를 향상하는 데 중점을 둔 협업 데이터 관리 실행 방안이다.” 가트너, 2020
신속한 솔루션 배치
번거로운 수작업으로 개발자의 역량이 제한되고, 관리도 쉽지 않은 DIY 솔루션과 달리, 루마다 소프트웨어는 사전 검증이 완료된 패키지 솔루션으로 구매 즉시 배치가 가능하다.
며칠 혹은 몇 주 만에 솔루션 구축 완료. 신속한 ROI 실현이 가능하며, 필요에 따라 얼마든지 확장할 수 있는 지속 가능한 데이터 인프라 구축
데이터 신뢰도 향상
규칙 기반 시스템, 머신러닝, 프로세싱 엔진이 통합돼 있어 메타데이터 태깅, AI 모델 테스트 등 기존의 수작업 업무가 모두 자동화된다. 특히 협업 기능을 이용해 팀 간 참여와 데이터 신뢰도를 높일 수 있다.
적극적인 AI 활용과 소셜미디어 스타일의 협업 가능. 지능형 엔진과 협업에 친숙한 사용자 경험으로 생산성 및 신뢰성을 향상하고 사용자 참여 강화
엔터프라이즈 스케일과 보안
메타데이터 기반 템플릿, 로드 적응형 실행 로직, 멀티클러스터 배치 옵션으로 규모에 맞게 데이터를 관리할 수 있다. 버전화로 변경 관리가 간소화되고, 데이터 플로우 모니터링으로 운영의 정확성이 향상된다. 기존의 액세스 제어 및 보안 제품과도 통합된다.
가장 까다롭다는 생산 데이터 운영을 포함해 스타트업부터 포춘(Fortune) 500대 기업에 이르기까지 전 세계 수천 개 기업이 신뢰하며 사용하는 솔루션
개방형 아키텍처
루마다는 개방형 API와 사전에 구축된 수백 개의 통합 어댑터로 기업의 기존 시스템과 매끄럽게 통합된다. 오픈소스 스파크(Spark), 케틀(Kettle) 등 다수의 실행 엔진을 제공하는 멀티 플랫폼으로, 기존 시스템과 연동되어 데이터 패브릭을 구축할 수 있다.
기존 시스템, 클라우드, 애플리케이션, 사용자 선호 분석, 데이터 과학, BI(Business Intelligence) 툴을 통합하는 지능형 에지-투-클라우드 데이터 패브릭 관리
클라우드, 온프레미스, 에지 등 어떤 환경에도 배치 가능
루마다 데이터 솔루션은 아마존 웹서비스, MS애저, 구글 클라우드 플랫폼 등 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 데이터센터는 물론이고 IoT 에지에도 배치가 가능하다. 그뿐만 아니라 사전 검증이 완료된 스토리지와 HCI(하이퍼컨버지드 인프라) 시스템도 제공한다.
하이브리드 클라우드를 포함해 원하는 곳 어디서나 루마다 데이터 솔루션 운영 가능. 클라우드, 데이터센터, 지점, IoT 에지 등 어디서나 배치 가능한 유연한 구축 옵션
다양한 오픈소스 솔루션과의 간편한 통합
루마다의 일부 솔루션은 혁신 가속화를 지원하도록 오픈소스로 설계됐으며, 루마다 전 솔루션 모두 다양한 오픈소스 솔루션과 간편하게 통합된다.
선호하는 오픈소스 솔루션과 언제든 통합 가능하며 확장 솔루션 구매 용이
최적화된 맞춤형 솔루션
루마다는 멀티 클라우드 패브릭을 관리하고, 거버넌스 및 데이터 보호를 가속하며, 현대적 인 분석과 데이터 과학 인프라를 구현할 수 있다.
클라우드 통합과 애플리케이션 동기화
데이터 수집, 정제, 변환 서비스를 제공하며, 클라우드부터 메인프레임까지 모든 시스템을 간단히 연계한다. 뿐만 아니라 옵션으로 제공되는 HCI(Hitachi Content Intelligence) 컴포넌트로 비즈니스 문서 등 비정형 콘텐츠까지도 프로세싱이 가능하다.
실시간 분석으로 IoT 에지 마스터
IoT 센서 시계열 피드, 오디오, 비디오 스트림을 통합하고, 수백 개에 달하는 개별 제어 시스템을 연계한다. 성능 향상과 비용 절감을 위해 사이트 레벨에서 데이터를 필터링하며, 사전 프로세싱을 수행한다. 컨테이너형 에지 분석과 머신러닝 솔루션 구현을 통해 실시간 통찰력을 확보할 수 있다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 관리
데이터 시스템에 대한 온보딩이 신속히 이뤄지며, 동시에 데이터 품질과 컴플라이언스 유효성도 확보한다. 하둡 클러스터는 스마트한 데이터 티어링으로, SQL 데이터베이스는 No-SQL 마이그레이션으로, 클라우드 데이터 웨어하우스는 적시 적소에 적합한 데이터 라우팅으로 처리하여 비용을 최적화한다.
민감한 데이터 보호와 컴플라이언스 준수
개인식별 정보(PII) 등 데이터 인프라 전반에 걸쳐 민감한 데이터를 자동으로 검색해 GDPR(개인정보보호규정)과 같은 컴플라이언스를 준수한다. 동시에 가시성이 향상될 수 있도록 데이터 필터링과 익명성에 대한 지능형 데이터 플로우도 구축한다.
머신러닝 데이터 플로우 관리와 임베디드 분석
데이터 파이프라인으로 데이터 온보딩과 모델 트레이닝 작업을 자동화해 데이터 과학자의 업무가 간소화된다. 머신러닝 모델을 통해 데이터 플로우를 자동화하며, 준비된 상태의 분석, 보고서, 대시보드를 제공하므로 언제든 편리하게 사용할 수 있다.
고객, 상품, 자산에 대한 360도 관점 확보
데이터 허브를 구축해 검증된 기록과 문서에 대한 액세스와 공유가 가능하며, 신뢰성 있는 정보를 기반으로 비즈니스 프로세스를 강화할 수 있다. 협업적 데이터 셀프서비스로 신속한 데이터 검색과 준비가 가능하다.
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