데이터 클라우드란 무엇인가요?

최신 데이터 클라우드는 유연성과 확장성을 제공하는 몇 가지 핵심 구성요소를 기반으로 빌드됩니다.

1. 개방형 레이크하우스: Google Cloud 레이크하우스를 통해 Apache Iceberg와 같은 형식을 활용하는 데이터 클라우드는 BigQuery와 Spark 등의 오픈소스 엔진 간의 상호 운용성을 제공하여 공급업체 종속 없이 개방적이고 유연한 데이터 스토리지를 보장합니다.
2. 자율형 데이터 플랫폼: BigQuery와 같은 자율형 플랫폼은 수집, 확장, 처리를 자동화하여 서버리스 데이터-AI 플랫폼 역할을 수행합니다.
3.  통합 데이터 거버넌스: Knowledge Catalog와 같은 도구는 AI용 카탈로그와 에이전트용 시맨틱스를 제공하여 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경 전반에서 데이터와 AI 거버넌스를 보장합니다.
4. 기본 제공 AI 및 ML: 조직은 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼과 같은 플랫폼과 통합하여 AI/ML을 비즈니스 프로세스에 포함하여 에이전트와 예측 분석을 위한 데이터를 'AI 지원' 상태로 만들 수 있습니다.
5. 트랜잭션 데이터베이스: 고객 구매, 인벤토리 변경, 프로필 업데이트와 같은 실시간 이벤트를 캡처하는 정보 소스 역할을 담당합니다. 이러한 데이터베이스(PostgreSQL 또는 MySQL과 같은 SQL 기반인 경우가 많음)는 개별 행의 빠른 업데이트에 최적화되어 있지만, 데이터 클라우드는 이를 더 큰 생태계로 통합하여 고급 분석을 수행합니다.

• 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. 

데이터 클라우드의 가치는 실제로 사용하는 과정에서 가장 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 과학자가 Google Cloud 무료 체험판을 활용하여 원시 스토리지에서 단 몇 분 만에 AI 기반 인사이트로 전환하는 방법을 확인해 보세요.

1단계: Google Cloud 레이크하우스를 활용한 통합

페타바이트 규모의 데이터를 이동하는 대신 Lakehouse를 사용하여 Apache Iceberg에 저장된 고객 로그의 통합 뷰를 생성합니다. 이를 통해 벤더 종속 없이 BigQuery와 오픈소스 엔진 간의 즉각적인 상호 운용성을 제공할 수 있습니다.

2단계: BigQuery Studio 및 Geminii를 활용한 탐색

BigQuery Studio 노트북을 열고 Gemini를 사용하여 자연어 프롬프트에서 SQL 또는 Python 코드를 생성합니다. 예를 들어 '지난 30일 동안의 고객 리뷰 의견을 분석하고 재고 수준과의 상관관계를 파악해 줘.'와 같은 프롬프트를 입력할 수 있습니다.

3단계: Managed Service for Apache Spark를 활용한 확장

모델을 프로덕션에 적용할 준비가 되셨나요? 단일 명령어로 서버리스 Spark 작업을 제출하세요. 데이터 클라우드가 자동 확장과 클러스터 관리를 처리하므로 사용자는 모델 로직에만 집중할 수 있습니다.