DataOps 썸네일형 리스트형 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 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 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 펜타호, 산업별 분석 템플릿 통해 데이터 분석·활용 수준을 높이다 데이터는 과거와 비교해 상상할 수 없이 빠른 속도와 양으로 생성되고 있고, 분석 기술 역시 늘어나고 있다. 데이터 소비자들도 달라졌다. 현업에서 데이터를 사용하는 소비자의 폭이 전보다 훨씬 넓어졌고, BI 툴만 고집하지 않고 검색 엔진 또는 머신러닝(ML)을 원하기도 한다. 빅데이터 플랫폼은 과거의 CRM과 같이 시대의 흐름에 따라 유행하는 기술과는 차원이 다르다. 모든 기업이 관심을 두고 도입해야 하는 시스템으로 위상이 높아진 것이다. 데이터 분석과 관리 방식을 위한 새로운 툴과 기술이 등장했지만, 데이터 민첩성 부족은 여전히 문제다. 그리고 이 문제는 기업 혁신을 가속하는 분석과 인공지능( AI), 머신러닝 구현에 큰 걸림돌이 되고 있다. 새로운 데이터 운영 관리 솔루션이 절실히 필요한 때다. 데이터.. 더보기 데이터옵스(DataOps)의 활용 분야 세 가지! 비즈니스 민첩성 향상 및 수익 극대화, 비즈니스 통찰력과 의사결정 개선을 위해 데이터 관리 기술과 비즈니스 프로세스를 개선하려는 기업이 늘고 있다. 이 가운데 특히 주목해야 할 것이 데이터옵스(DataOps)다. 데이터옵스는 데이터 보안 및 개인정보 보호, 데이터 사일로 문제, 분산된 데이터 증가 등 핵심 데이터 관리의 어려움을 극복할 수 있는 최적의 방법이기 때문이다. 451 리서치가 최근 실시한 데이터옵스 현황 설문조사 결과를 통해 데이터옵스를 활용할 수 있는 세 가지 분야에 대해 알아보자. 데이터옵스, 이젠 선택이 아닌 필수 451 리서치의 설문조사에 참여한 응답자의 80%는 기업 내 데이터 소스가 100개 이상인 것으로 조사됐다. 데이터 분석가나 비즈니스 분석가의 요청에 걸맞은 데이터 환경을 준비.. 더보기 데이터 운영 시대의 해결사는 단연 펜타호! 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 통해 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있는 방법을 모색하고 있지만, 필요한 정보를 정확히 찾아내는 것은 갈수록 어려워지고 있다. 이제는 데이터 수집, 저장, 분석에서 한 걸음 더 나아가 데이터 운영이 화두가 되고 있다. 데이터 운영의 중요성과 효성인포메이션시스템이 제안하는 데이터옵스(DataOps) 전략, 그리고 데이터옵스를 실행시킬 최적의 솔루션 펜타호에 대해 낱낱이 파헤쳐 보자. 데이터 수집과 저장, 여전히 최우선인가 빅데이터 수집, 저장, 보호는 개별 업무가 주 목적일 때 중심이 되던 영역이다. 지금도 데이터 주도2) 기업이나 머신러닝 기술을 활용 중인 기업들은 데이터 수집이나 저장을 반복적으로 강조하지만, 정작 자사에 유용한 데이터나 외부에서 가져온 데이터가 어.. 더보기 지금은 데이터옵스(DataOps) 시대! 핵심 솔루션은? 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)는 “산업 간 연구 결과, 평균적으로 기업 내 정형 데이터 중 의사결정에 활발히 이용되는 데이터는 절반 이하에 불과하며, 비정형 데이터가 분석되거나 사용되는 비율은 1% 이하다. 70% 이상의 직원들이 불필요한 데이터에 액세스하고 있으며, 데이터 분석가들은 80%의 시간을 데이터 검색과 준비에 쏟고 있다. 기업의 데이터 기술은 아직 충분한 수준에 미치지 못하고 있다.”고 언급했다. 이는 2년 전인 2017년에 발간된 보고서 내용이다. 이후로 어떤 변화가 있었을까? 비즈니스를 위한 데이터 관리 프레임워크는 여전히 소수 데이터 관리는 IT가 처음 등장할 때부터 존재했으며, 많은 기술이 빅데이터 배치, 거버넌스, 베스트 프랙티스, 툴 등에 초점을.. 더보기 이전 1 다음
