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데이터옵스

복잡한 데이터 관리를 쉽고 빠르게! 기업들이 당면한 데이터 관련 프로젝트는 점차 복잡해지고 있다. 이제는 온프레미스와 클라우드의 다양한 데이터 소스에서 데이터를 연계하거나 로딩하는 정도로 끝나지 않는다. 다양한 포맷으로 변화하는 데이터 소스를 관리하고, 반복할 수 있는 프로세스를 규모에 맞게 설정해야 한다. 이 모든 엔터프라이즈 데이터를 제어하면서 거버넌스도 유지해야 한다. 이 과정에서 기업들은 수많은 IT 리소스, 타이트한 프로젝트 마감 시한, 반복적인 수작업 설계, 시간 소모가 큰 개발 과정, 수작업으로 인한 오류 발생 가능성 등 어려움이 많다. 빅데이터 통합 분석 솔루션 펜타호는 방대한 데이터 관리를 단순화하는 솔루션이다. 데이터 파이프라인을 자동화함으로써 비즈니스 사용자가 신속하게 데이터를 취합해 분석에 활용할 수 있도록 지원한다... 더보기
현장의 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안 “요즘 AI에 대한 이야기가 무척 흔합니다. 하지만 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 것인가라는 질문에 답할 수 있는 사람은 그리 많지 않습니다. ‘어떤 업무에 AI를 적용할 수 있을까?’, ‘비즈니스 적용을 위해 알아야 하는 AI 지식은 무엇일까?’, ‘적용 프로세스와 고려 사항은 무엇일까?’, ‘솔루션과 인프라 등 도입 시 필요한 항목은 무엇일까?’, ‘참고 사례로는 어떤 것들이 있을까?’, 이와 같은 질문과 해답을 차근차근 살펴볼 필요가 있습니다.” 한국 IDG가 주최한 ‘클라우드 & AI 이노베이션 2023’ 컨퍼런스에서 효성인포메이션시스템의 김형섭 컨설턴트는 ‘현장에서 듣는 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안’(Add AI to your Business)를 주제로, 현장에서 제기되는 5가지 질문.. 더보기
빅데이터? 이제는 굿데이터! 글로벌 시장조사기관 ‘스태티스타(Statista)’에 따르면, 불과 2년 사이 기업의 데이터가 평균 42.2% 증가할 것으로 예상된다. 이는 기업들이 산업 분야나 규모에 상관없이 데이터 중심 조직으로 변신해야 함을 방증하는 지표라 할 수 있다. 데이터 중심 환경에 필요한 역량 기업들은 증가하는 데이터를 효과적으로 관리하고, 사일로를 최소화하며, 실행 가능한 통찰력을 확보하기 위해 노력하고 있다. 조직이 데이터에서 가치를 끌어내고, 현명한 의사결정을 하기 위해서는 아래와 같은 역량이 필요하다. 기업들이 이와 같은 역량을 확보하고, 현재 직면한 문제를 해결할 방안으로 떠오른 것이 바로 ‘데이터 패브릭’이다. 데이터 패브릭(Data Fabric)은 분산 네트워크 환경에서 원활한 데이터 액세스와 공유를 위해 등.. 더보기
본격 디지털 레이스를 위한 2022 Mega Launch 솔루션 II 지난 Mega Launch 솔루션 I편에서 효성인포메이션시스템이 최근 출시한 데이터 현대화를 위한 솔루션과 서비스 VSP E1090과 UCP RS에 대해 알아봤다. II편에서는 스마트한 데이터 운영 솔루션과 소프트웨어 정의 데이터 플랫폼에 대해 만나본다. Chapter 3스마트한 데이터 운영의 중추, 루마다 데이터옵스 기업의 데이터 양과 다양성이 확장되고, 데이터 센터, 엣지, 하이브리드 클라우드 및 퍼블릭 클라우드 인프라 전반에 데이터가 분산되면서 복잡성이 증가하고 있다. 루마다 데이터옵스는 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 높은 통찰력을 통해 디지털 혁신을 위한 지능형 데이터 관리를 제공한다. 루마다 데이터옵스 포트폴리오에서 최근 업그레이드 된 루마다 데이터 카탈로그와 펜타호는 복잡하고 분산된 환경에.. 더보기
본격 디지털 레이스를 위한 2022 Mega Launch 솔루션 I 가트너가 지난해 발표한 바에 따르면 2025년까지 모든 서비스 워크로드의 90%가 하이브리드 IT가 될 것이며, IDC는 지난 1년간 하이브리드 클라우드 도입 비율이 2배를 넘었다고 전했다. 하이브리드 클라우드가 데이터 기반 혁신의 중심축으로 부상하면서, 하이브리드 클라우드 솔루션에 주목하는 기업이 많아지고 있다. 각 기업의 환경에 최적화된 클라우드 전략을 수립하면, 수준 높은 데이터 중심의 비즈니스를 만끽할 수 있다. 그러나 클라우드는 운영 모델이 다양하고, 레거시 인프라와 혼재되어 사용해야 하기 때문에 아주 복잡한 시스템이다. 여기에 클라우드 인력은 부족하고, 보안과 컴플라이언스 이슈도 끊이지 않고 대두되고 있다. 하지만 걱정할 필요는 없다. 혁신적인 클라우드 운영 모델, 세계 최고 수준의 성능과 복.. 더보기
스마트한 '지능형 데이터 운영 플랫폼' 완성의 기반, 루마다 데이터옵스 스위트 데이터를 시의적절하게 활용해 비즈니스 민첩성을 높이는 일은 기업이 당면한 과제다. 기업이 데이터에서 인사이트를 얻기 위해서는 데이터센터와 클라우드에 분산된 데이터 스프롤(sprawl, 무질서한 확산)과 사용하지 않는 다크 데이터를 효과적으로 관리하고, 데이터를 단일 파이프라인에서 지능적으로 통합할 방안이 필요하다. 루마다 데이터옵스 스위트는 AI 및 데이터 관리 기능을 결합한 통합 포트폴리오로 최근 업그레이드를 통해 고객의 데이터 혁신을 지원한다. 데이터에서 통찰력을 확보하는 일은 기업의 경쟁력 강화에 가장 중요한 요소로 꼽히지만 이를 추진하는 과정은 녹록지 않다. 우선 폭발적으로 증가하는 데이터가 기업 내 흩어져 있고, 포맷도 다양하다. 이뿐만이 아니다. 수많은 데이터센터와 클라우드에 데이터가 분산돼 .. 더보기
데이터센터 인프라를 현대화하고 싶다면! 완벽한 디지털 트랜스포메이션 미래를 준비하기 위해서는, 인프라 운영 리더가 먼저 스토리지 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 현재의 스토리지와 데이터 전략을 앞으로도 충분히 활용할 수 있는 실행 방안과 기술 그리고 아키텍처로 전환하는 데 필요한 4단계 접근법을 알아본다. 변화의 시대, 지금이 중요하다 가트너 리서치에 따르면, 현재 데이터센터 인프라 현대화를 총괄하는 인프라 운영 리더의 약 1/3이 인프라 운영을 직접 경험해보지 않았으며, 이 수치는 꾸준히 증가하고 있다. CIO들은 인프라 운영 리더의 역할 변화를 절실히 필요로 하고, 이러한 상황을 타개하기 위해 외부 인사 영입까지 적극적으로 나서고 있다. CIO들은 왜 이런 선택을 할 수밖에 없고, 인프라 운영 리더와 CIO의 목표 간 간극은 어디서부터 .. 더보기
새로운 데이터 패러다임, 루마다 데이터옵스 데이터 통합 방식의 한계로 인해, 기업들은 데이터옵스(DataOps) 및 신기술을 모색하고 있다. 기존의 접근법은 방대하고 융통성이 적은 데이터를 생성하고, 빠르게 변하는 비즈니스에서 통찰력을 신속하게 이끌어내지도 못한다. 기업들이 데이터옵스를 선택할 수밖에 없는 여섯 가지 트랜드와 활용 사례를 살펴본다. 01. 미래에는 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드가 각광받을 것이다 기업들은 클라우드를 통해 IT 비용을 최적화하고, 원격 근무를 실시하는 이용자의 편의와 보안을 지원하고 있다. 민첩성과 융통성을 제공하기 위한 최고의 방법을 모색하는 동시에 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드의 가능성을 예측하고 있다. IDC는 2022년까지 전 세계 기업의 90% 이상이 인프라 수요 충족을 위해 온프레미스, 전용 .. 더보기
데이터 비즈니스를 위한 스마트한 선택, ‘루마다 데이터 카탈로그’ 필요한 시점에 적합한 데이터를 완벽히 찾아낸다는 건 쉬운 일이 아니다. 최근 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)이 조사한 바에 따르면, 기업의 약 70%는 데이터 큐레이션에 상당한 시간을 할애하고 있는 것으로 나타났다. 국내에서는 지난 8월, 데이터 3법 개정과 함께 마이데이터 시장이 본격적으로 열렸다. 데이터 중심의 비즈니스 영역이 확장되면서 데이터 활용에 대한 관심이 높아지고 있지만, 데이터를 어떻게 관리하고 인사이트를 도출할지 고민하는 기업은 여전히 많다. 데이터 활용이 핵심 개정된 데이터 3법에 따르면, 개인정보보호법 중 개인정보 관련 개념을 개인정보, 가명정보, 익명정보로 구분한 후 가명정보를 통계 작성 연구, 공익적 기록보존 목적으로 처리할 수 있도록 허용한다고 되어 있다... 더보기
AI 시대, 데이터 혁신을 완성하는 루마다 데이터옵스 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.. 더보기

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