디지털 혁신을 향한 환상적인 여행
기업이 클라우드를 사용하여 데이터 관리 프로세스를 강화할 수 있는 4가지 방법
D디지털 혁신은 40%가 넘는 CEO와 기업 이사회의 최우선 과제이며, 대부분 CEO가 개인적으로 이 이니셔티브를 주도하고 있다고 합니다. 최근 British Telecom의 조사. 그리고 그것은 놀라운 일이 아닙니다. 왜냐하면 흥분은 McKinsey & Co.가 "대량 멸종 사건”—50년 이후 Fortune 500 기업 중 2000% 이상이 인수, 합병되었거나 파산을 선언했습니다.
승자의 영역은 Google, Apple, Samsung, Amazon, Box, Facebook, Microsoft, Stripe, Salesforce, ServiceNow, Twilio, Uber, WeWork, Netflix, Airbnb, Zappos 등의 회사를 포함한 디지털 및 클라우드 비즈니스 모델로 가득 차 있습니다.
디지털 혁신의 강력한 매력은 의료, 석유 및 가스, 은행, 미디어, 금융 서비스, 심지어 제조 및 정부에서 현상 유지 비즈니스 모델을 파괴하고 뒤집을 수 있는 기회에서 비롯됩니다. 이러한 비즈니스는 모두 최종 결과에 직접적인 영향을 미치는 보다 정확하고 예측 가능하며 처방적인 애플리케이션을 추구합니다.
디지털 전환은 데이터 중심이 되는 것으로 시작됩니다. 그 어느 때보다 많은 데이터가 엄청난 볼륨으로 만들어졌습니다. 데이터에는 구조화된 거래가 포함되지만, 웹 로그, 센서, 컴퓨터 로그, 소셜, IoT, 이메일, 이미지 및 비디오 등 기업 전체의 사일로에 저장된 비구조화된 데이터가 대부분입니다. 이 데이터는 일단 캡처되면 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 기타 고급 데이터 기반 애플리케이션의 연료가 됩니다.
데이터 중심 기업이 되기 위해 많은 기업이 어디서나 막대한 양의 데이터를 수집할 수 있는 저비용 인프라 솔루션을 제공하는 클라우드를 찾고 있습니다. 클라우드 데이터베이스 파일 시스템은 오픈 소스로 제공되며, 웹 네이티브 애플리케이션을 지원하고, 멀티 클라우드 환경에서 실행 가능하며, 비용, 안정성 및 사용 편의성 측면에서 매우 효율적입니다.
Gartner의 데이터베이스 분석가 Don Feinberg, Merv Adrian 및 Adam Ronthal은 최근 2022년까지 모든 데이터베이스의 75%는 클라우드에 위치하게 됩니다.. Forrester의 부사장인 Noel Yuhanna도 이에 동의하며 최근 포레스터 웨이브 보고서는 클라우드 서비스가 "단순한 것부터 정교한 것까지 빠르게 데이터베이스 애플리케이션을 구축할 수 있는 데이터베이스 플랫폼을 제공하여 데이터베이스 관리 문제를 다루는 대신 애플리케이션 로직에 집중할 수 있게 해준다"고 밝혔습니다.
디지털 변환은 모든 곳에서 이동되거나 복사되는 증가하는 양의 엔터프라이즈 데이터를 활용합니다. 여러 클라우드 환경에서 많은 데이터가 이동함에 따라 데이터 중심 기업은 네 가지 핵심 영역에서 데이터 관리 프로세스를 강화해야 합니다.
디지털 변환을 위한 데이터 패브릭
Data Fabric은 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 일관된 데이터 관리를 제공하는 아키텍처 및 서비스 세트입니다. 데이터 생성부터 수명 종료까지 Data Fabric은 확장된 클라우드 엔터프라이즈 전반에서 데이터 이동을 관리합니다. Data Fabric은 데이터 수집 및 준비를 관리하고 온프레미스 및 멀티 클라우드 환경에서 서로 다른 데이터 유형을 통합하여 디지털 변환을 가속화합니다.
디지털 변환을 위한 데이터 거버넌스
규정 준수가 강화됨에 따라 데이터 거버넌스 역량은 다재다능해야 하며 다양한 비즈니스에 중요한 요구 사항을 지원해야 합니다. 거버넌스, 위험 및 규정 준수 정책은 GDPR 및 NIST 800과 같은 가장 까다로운 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있는 통제 시스템을 만드는 비즈니스 규칙으로 시행되어야 합니다. 데이터 분류, 데이터 보존 및 데이터 주권에 관한 규칙은 다음에 근거해야 합니다. 정보 수명 주기 관리(ILM) 모범 사례와 진행 중인 운영은 지속적으로 모니터링되어야 합니다.
데이터 보안
데이터 보안과 위험은 관리 중인 데이터 양에 따라 증가합니다. 데이터가 여러 클라우드 데이터 저장소에서 급증함에 따라 암호화, 역할 기반 보안, 데이터 마스킹 및 데이터 모니터링 제어가 요구됩니다. 개인 식별 정보(PII), 개인 신용 정보(PCI) 및 개인 건강 정보(PHI)로 분류된 모든 데이터는 종단 간 암호화되어야 하며 전체 데이터 패브릭에서 규정 준수를 충족해야 합니다.
보안 침해는 일반적으로 더 많은 회사가 멀티 클라우드 전략을 채택함에 따라 증가했지만, 클라우드에서 보안 침해의 위험은 여전히 낮을 수 있습니다. 온프레미스에서 데이터 보안을 관리하려면 재능 있는 팀과 다층 방어 프레임워크가 필요합니다. 일부 조직의 경우 클라우드 데이터 및 애플리케이션 보안 서비스를 활용하면 데이터 보안 취약성을 줄일 수 있으며, 그렇지 않으면 이러한 서비스를 사용할 수 없습니다.
디지털 변환을 위한 데이터 발견
페타바이트 규모의 기업 정보를 텍스트로 검색하든, 핵심 최종 결과 지표를 개선하기 위한 머신 러닝 프로세스를 실행하든, 데이터 발견은 디지털 혁신의 성과를 관리합니다. 데이터 발견 기본 테이블, 뷰 및 인덱스와 같은 데이터베이스 객체 정의를 포함하는 메타데이터의 중앙 집중식 카탈로그에 의존합니다. 데이터가 여러 클라우드 환경에서 복제됨에 따라, 검색을 통해 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 개발자는 필요한 데이터를 찾고 시각화할 수 있습니다.
디지털 혁신을 향한 환상적인 여정은 데이터 중심이 되는 것입니다. 파괴적인 디지털 비즈니스 모델은 멀티 클라우드 애플리케이션과 서비스를 활용하기 위해 새로운 정보 아키텍처가 필요합니다. 데이터 패브릭은 거래 시스템과 증가하는 방대한 양의 비정형 데이터의 빠른 수집을 지원해야 합니다. 보안, 위험 및 규정 준수 과제가 확대됨에 따라 중앙 집중식 관리 및 제어는 다양한 엔드포인트와 데이터 레이크에 대한 보호 프레임워크를 제공합니다.
오늘날 고급 데이터 기반 애플리케이션이 등장하고 있으며, 클라우드에서 비즈니스에 적합한 솔루션을 발견하게 되어 놀라지 마세요.
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