데이터 클라우드란 무엇인가요?

데이터 클라우드는 바로 구입해서 사용 가능한 제품이 아닙니다. 대신 데이터 클라우드는 유연하고 확장 가능한 데이터 솔루션 및 데이터 통합을 제공할 수 있도록 여러 구성요소와 기능들로 구성됩니다. 비즈니스 목표 달성을 위해 특정 요구사항 및 니즈를 충족하도록 데이터 클라우드를 빌드할 수 있습니다.

일반적으로 대부분의 데이터 클라우드에는 다음이 포함됩니다. 

• 검색 가능한 데이터: 조직 데이터는 여러 사용자 그룹이 해석하고 작업을 수행할 수 있도록 쉽게 찾고 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 클라우드는 복잡성을 줄이고 데이터 검색을 단순화하기 위해 정형, 비정형 또는 반정형 데이터를 통합합니다. 따라서 데이터 클라우드는 여러 온프레미스 또는 클라우드 기반 소스 시스템에서 데이터 수집과 처리를 수행하고 이를 한 곳에서 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 소스 및 데이터 아키텍처 자체의 수집 및 확장을 조정합니다. 이 구성요소는 조직 내에서 여러 목적으로 재사용할 수 있는 통합 정보원을 만듭니다. 개방형 데이터 플랫폼을 통해 조직은 여러 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 및 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.
• 신뢰할 수 있는 보안 기초: 데이터 수집을 간소화하고 데이터 사용을 극대화하기 위해서는 데이터를 신뢰할 수 있는 상태(최신 상태, 정확한 상태, 항상 보호되는 상태)로 유지해야 합니다. 데이터 클라우드는 기본적으로 보안 상태여야 하고 데이터 소스에 관계없이 고급 규정 준수, 중복성, 복구, 신뢰성 기능을 제공합니다.

• 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 일관성 개선을 위한 데이터 품질 자동화

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.