현대 기업들이 기존 데이터 아카이브를 넘어서는 이유는 무엇일까요?

문제 개요

기업 데이터 아카이빙은 역사적으로 비용 절감, 규정 준수를 위한 데이터 보존, 그리고 애플리케이션 성능 최적화에 중점을 두어 왔습니다. Informatica Data Archive와 같은 플랫폼은 온프레미스 시스템, 배치 처리, 그리고 정형화된 데이터 워크로드가 지배적이었던 시대에 등장했습니다. 많은 조직에게 이러한 솔루션은 대규모 환경에서 안정성과 규정 준수를 제공했습니다.

오늘날 기업의 데이터 환경은 크게 변화했습니다. 클라우드 도입, 실시간 분석, 생성형 AI, 멀티 클라우드 아키텍처는 기존 아카이브 플랫폼이 충족하도록 설계되지 않은 새로운 운영, 거버넌스 및 성능 요구 사항을 야기했습니다. 그 결과, 기업들은 기존 아카이빙 도구가 데이터를 보존하는 데는 효과적이지만, 데이터의 활용성, 확장성 및 전략적 가치를 제한한다는 사실을 점점 더 많이 인식하고 있습니다.

플랫폼 또는 공급업체에 대한 언급은 설명 및 비교를 위한 목적으로만 제공되며, 해당 플랫폼 또는 공급업체를 보증하거나 폄하하는 것을 의미하지 않습니다.

주요 요점

• 기존 데이터 아카이브는 온프레미스 방식의 배치 처리 환경에 맞춰 설계되었습니다.
• 현대 기업은 클라우드 네이티브 및 AI 지원 데이터 라이프사이클 플랫폼을 필요로 합니다.
• 거버넌스, 분석 및 아카이빙은 통합 시스템으로 운영되어야 합니다.
• 보관된 데이터는 분석, 인공지능 및 규정 준수 워크플로에 점점 더 많이 재사용되고 있습니다.
• Solix는 4세대 데이터 플랫폼 모델을 통해 이러한 요구 사항을 충족합니다.

기존 데이터 아카이브 플랫폼이 오늘날 어려움을 겪는 이유는 무엇일까요? (기존 플랫폼은 전통적으로 AI에 최적화되어 있지 않았습니다.)

Informatica Data Archive와 같은 플랫폼은 안정적인 ERP 환경과 예측 가능한 배치 워크로드에 최적화되어 있습니다. 장기 보존 및 규정 준수에는 효과적이지만, 이러한 아키텍처는 정적인 데이터 파이프라인, 경직된 인프라, 그리고 제한적인 하위 데이터 재사용을 전제로 합니다.

현대 기업들은 이제 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 운영하고, 스트리밍 및 비정형 데이터를 수집하며, 보관된 데이터가 항상 쿼리, 검색 및 분석에 활용 가능한 상태로 유지되기를 기대합니다. 기존 플랫폼은 이러한 기대치를 충족하기 위해 상당한 맞춤 설정, 병렬 처리 도구 또는 비용이 많이 드는 인프라 확장이 필요한 경우가 많습니다.

현대 기업에 필요한 것은 무엇일까요?

• 탄력적인 컴퓨팅 및 스토리지를 통한 클라우드 네이티브 확장성.
• 단일 플랫폼에서 실시간 및 과거 데이터에 접근할 수 있습니다.
• 코드형 정책 관리 및 자동화된 규정 준수 시행.
• 정형 데이터와 비정형 데이터의 통합 관리.
• 분석 및 모델 워크플로우를 지원하는 AI 지원 아키텍처.

기존 아카이브 기능과 최신 아카이브 기능 비교

솔릭스가 최신 데이터 아카이브 분야를 선도하는 이유는 무엇일까요?

솔릭스 접근 방식 데이터 보관 솔릭스 통합 데이터 플랫폼은 독립적인 스토리지 기능이 아닌, 보다 광범위한 엔터프라이즈 데이터 라이프사이클 전략의 일환으로 아카이빙, 거버넌스, 분석 및 AI 기능을 단일의 확장 가능한 아키텍처에 통합합니다.

규정 준수, 분석 및 액세스를 위해 여러 도구가 필요한 개별 솔루션과 달리 Solix는 보관된 데이터가 전체 수명 주기 동안 검색 가능하고, 관리되고, 사용 가능한 상태로 유지되는 통합 시스템을 제공합니다.

솔릭스 플랫폼 기능

• 정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터를 모두 지원하는 통합 아카이브.
• 정책에 따른 보존, 법적 보존 조치 및 정당한 사유에 의한 삭제.
• 메타데이터 기반 거버넌스를 통한 완벽한 계보 추적 및 감사 가능성.
• 보관된 데이터 세트에 대한 네이티브 분석 및 검색 기능.
• 머신러닝 및 생성형 AI 워크로드를 지원하는 AI 지원 아키텍처.

통합 계층

Solix는 표준화된 데이터 수집 파이프라인을 통해 ERP 시스템, 클라우드 플랫폼 및 엔터프라이즈 애플리케이션 전반을 통합합니다. source_system, object_type, retention_policy_id와 같은 속성을 통해 다양한 환경에서 일관된 데이터 처리가 가능합니다.

이 통합 모델을 통해 조직은 기존 비즈니스 프로세스를 방해하지 않고 아카이빙을 현대화할 수 있습니다.

거버넌스 계층

Solix 플랫폼에는 거버넌스가 직접 내장되어 있습니다. lineage_id, classification_label, consent_flag와 같은 메타데이터 구조는 규정 준수, 감사 준비 및 보안이 강화된 데이터 관리를 지원합니다.

이러한 접근 방식은 수동 제어 및 외부 관리 도구에 대한 의존도를 줄입니다.

워크플로 및 분석 레이어

Solix는 데이터 복원이나 별도의 BI 플랫폼 없이도 보관된 데이터에 대한 실시간 및 과거 분석을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 기업은 기존에 활용되지 않던 데이터에서 지속적인 가치를 추출할 수 있습니다.

보안 및 규정 준수 고려 사항

Solix 플랫폼은 GDPR, HIPAA, CCPA를 포함한 글로벌 규제 요건을 지원하기 위해 암호화, 불변성, 역할 기반 접근 제어 및 감사 추적 기능을 통합하고 있습니다.

보안 및 규정 준수 제어는 스토리지, 액세스 및 분석 워크플로 전반에 걸쳐 일관되게 적용됩니다.

전략적 의미

데이터는 장기적인 자산인 동시에 운영상의 부담이기도 합니다. 기존 아카이빙 플랫폼에만 의존하는 기업은 민첩성과 인사이트를 희생하면서 데이터를 보존하는 경우가 많습니다. 아카이빙을 현대화하면 기업은 비용을 절감하고, 규정 준수 수준을 높이며, 과거 데이터에서 분석 및 AI 기반의 가치를 창출할 수 있습니다.

다음에 할일

Solix가 아카이빙, 거버넌스 및 AI 준비 기능을 통합하는 4세대 데이터 플랫폼을 어떻게 제공하는지 이해하려면 백서를 다운로드하십시오.엔터프라이즈 AI: 4세대 데이터 플랫폼. "