데이터 클라우드란 무엇인가요?
데이터 클라우드는 엔터프라이즈 데이터의 가용성, 통합, 이동성, 가용성, 보안을 지원하는 개방형 클라우드 기반 데이터 인프라를 제공합니다. 클라우드에 대한 포괄적이고 입증된 접근 방식을 제공하고, 주문형 컴퓨팅, 스토리지, 전송, 고급 분석 기능을 제공하여 조직이 데이터를 활용하여 혁신과 가치 창출을 실현할 수 있도록 합니다.
유지 및 관리하는 데 많은 노력과 리소스가 필요한 사일로화된 시스템은 데이터 변환을 오히려 어렵게 만듭니다. 많은 기업이 데이터 인텔리전스를 달성할 수 있을 만큼 빠르게 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 새로운 통계를 얻기 위해 데이터를 통합하거나 데이터를 필요한 사람들이 액세스하고 공유할 수 있도록 만드는 데 어려움을 겪는 기업도 있습니다.
최신 데이터 도구를 사용하더라도 조직이 기존 시스템과 쉽게 통합하지 못하고 기존 IT 인프라의 확장 및 관리 때문에 꼼짝 못할 수 있습니다. 팀은 적시에 적절한 위치에 적절한 데이터를 적절한 형식으로 가져오는 데 대부분의 시간을 할애하므로 의미 있는 데이터 분석에 쓸 시간이 거의 또는 전혀 없습니다.
디지털 혁신 기업은 현재 데이터 클라우드를 빌드하여 데이터 조각화를 없애고 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 있습니다. 데이터 클라우드는 데이터를 더 쉽게 통합하고 연결하여 사용할 수 있게 해주며, 복원력이 우수하고 안정적인 데이터베이스, 분석, 머신러닝 시스템을 제공하여 혁신을 이끌고, 환경을 개선하며, 가치 실현 시간을 단축합니다.
데이터 클라우드는 어떻게 작동하나요?
데이터 클라우드는 기성품으로 판매되는 제품이 아닙니다. 대신 데이터 클라우드는 유연하고 확장 가능한 데이터 솔루션과 데이터 통합을 제공하는 여러 구성요소와 기능으로 구성됩니다. 비즈니스 목표 달성에 도움이 되고 특정한 요구사항을 충족하는 데이터 클라우드를 빌드할 수 있습니다.
일반적으로 대부분의 데이터 클라우드에는 다음이 포함됩니다.
- 검색 가능한 데이터: 다양한 사용자 그룹이 해석하고 조치를 취할 수 있도록 조직의 데이터를 쉽게 찾고 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 클라우드는 구조화, 반구조화 또는 구조화되지 않은 데이터를 통합하여 복잡성을 줄이고 데이터 검색을 간소화합니다. 따라서 데이터 클라우드는 여러 온프레미스 또는 클라우드 기반 소스 시스템에서 데이터를 수집, 내부 데이터화, 처리하고 한 곳에 제공할 수 있어야 합니다.
- 데이터를 위한 민첩한 데이터 아키텍처: 데이터 클라우드는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크를 사용합니다. 경우에 따라 데이터 레이크를 사용하여 소스 시스템에서 수집된 모든 데이터를 저장할 수도 있습니다. 주로 고유한 요구사항에 따라 선택하는 데이터 아키텍처가 달라지지만, 클라우드 데이터베이스 엔진, 데이터 파이프라인, API 같은 다른 클라우드 기반 데이터 서비스 및 통합을 활용할 수 있어야 합니다.
- AI 및 머신러닝 기본 제공: 조직은 셀프서비스 분석, AI 및 머신러닝 같은 지능형 기능을 통해 시간과 노력을 절약하고 혁신을 지원할 수 있습니다. 데이터 클라우드는 비즈니스 프로세스 및 컨텍스트에 AI/ML 및 데이터 과학을 포함하는 데 도움이 되는 자동화 및 고급 도구 키트를 제공합니다.
- 개방형 데이터 플랫폼: 데이터 플랫폼은 데이터 소스와 데이터 아키텍처 자체의 수집 및 확장을 조정합니다. 이 구성요소는 조직 전체에서 다양한 목적으로 재사용할 수 있는 통합 정보 소스를 만듭니다. 조직은 개방형 데이터 플랫폼을 사용하여 여러 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터와 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.
- 신뢰할 수 있는 보안 기반: 데이터 수집을 간소화하고 데이터 사용량을 극대화하려면 데이터를 신뢰할 수 있어야 합니다(최신 상태이고 정확하며 항상 보호되어야 함). 데이터 클라우드는 기본적으로 안전해야 하며 데이터 소스에 관계없이 고급 규정 준수, 중복성, 복구, 안정성 기능을 제공해야 합니다.
데이터 클라우드 용도 및 예시
조직에서 일반적인 데이터 클라우드 용도는 다음과 같습니다.
- 실시간 데이터 처리 및 통계로 제품 및 서비스 혁신을 이끌고 직원 및 고객 경험 개선
- 전체 데이터 수명 주기 관리 프로세스 전반의 데이터 보호 및 거버넌스
- 셀프서비스 분석 보고, 대시보드, 시각화
- 데이터 및 ML 모델을 포함한 AI 기반 분석 및 자동화로 프로세스 간소화, 효율성 증대, 더 나은 생산성 제공
- 데이터 이동 또는 중복 없이 데이터 품질을 자동화하여 데이터 일관성 개선
전반적으로 데이터 클라우드의 용도는 광범위하며 모든 업종에서 인상적인 결과를 제공할 수 있습니다. 소매 브랜드는 재고에 대한 가시성을 개선하고 직원이 오프라인 상점 위치 내에서 상품을 찾도록 지원할 수 있습니다. 의료 기관에서는 AI를 사용해 샘플을 더 빠르게 분석하고 구조화되지 않은 임상 기록을 구조화된 형식으로 변환하여 환자 치료 결과를 개선합니다. 물류 기업에서는 보다 효율적인 라우팅을 통해 연료 소비를 줄이고, 금융 서비스 업체 및 은행에서는 처리 속도를 높일 수 있습니다.
데이터 클라우드 사용 시 이점
가치를 더 빠르게 실현
데이터 클라우드는 완전 관리형 클라우드 데이터베이스 및 분석 서비스를 제공하므로 여유 시간을 확보하고, 유지 관리 업무에서 고부가 가치 활동으로 초점을 전환할 수 있습니다.
안전한 접근성
데이터 클라우드를 사용하면 보안을 유지하면서 데이터 및 통계에 더 빠르고 쉽게 액세스할 수 있습니다. 데이터가 신뢰할 수 있고 안전하며 규정과 내부 정책 모두에 따라 관리되는지 확인합니다.
유연한 통합
데이터 클라우드가 개방형 프로토콜을 기반으로 빌드되었고 표준 인터페이스를 사용하는 경우, 데이터 아키텍처 구성요소가 내부에서 개발되었는지, 아니면 타사 공급업체에서 개발했는지 관계없이 데이터 아키텍처 구성요소를 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 개방형 플랫폼은 이동성과 확장성을 보장하여 공급업체에 종속되지 않도록 합니다.
더 빠른 반복
데이터 클라우드는 예측 가능한 워크로드의 생산성 비율을 높일 뿐만 아니라, 데이터 사용량이 많고 예측할 수 없는 워크로드에서 팀이 더 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있도록 리소스와 탄력성을 제공합니다.
신속한 프로비저닝
데이터 엔지니어는 데이터 클라우드를 사용하여 개발자와 비즈니스 사용자 모두에게 필요한 새로운 데이터 관리 리소스를 신속하게 프로비저닝할 수 있습니다.
비즈니스 성과 개선
데이터 클라우드의 이점은 데이터 작업을 가속화하고 간소화하는 것뿐만이 아닙니다. 데이터 클라우드는 수익성, 비용 절감, 복원력, 위험 관리와 같은 다른 영역도 개선하는 것으로 나타났습니다.
관련 제품 및 서비스
Google Cloud는 데이터베이스, 분석, AI를 데이터 클라우드에 통합하여 데이터에서 최대 가치를 얻도록 도와주는 개방형 통합 접근 방식을 제공합니다. 운영 트랜잭션 실행, 분석 애플리케이션 관리, 데이터 사일로 분해 등 데이터 수명 주기의 모든 단계를 관리할 수 있도록 도와드립니다.
