클라우데라, 3대 하이브리드 데이터 전망 발표

클라우데라는 2023년 하이브리드 데이터 시장에 대한 3가지 주요 트렌드를 담은 전망을 29일 발표했다.

클라우데라는 산업 전반에서 기업이 디지털 전환의 노력을 실현하고 운영 효율성 향상과 비용 절감을 위해 인공지능(AI)과 머신 러닝 같은 기술을 더 적극적으로 채용해야 한다고 밝혔다. AI와 머신 러닝의 지속적인 발전은 금융기관에서 통신, 제조, 소매에 이르기까지 많은 기업들에게 비즈니스를 혁신하는 기술로 활용되고 있다.

클라우데라는 더 많은 산업이 디지털 방식으로 성장하고 새로운 기술을 광범위하게 도입함으로써 2023년은 비즈니스 전반에 걸쳐 이런 기술을 적용한 솔루션을 구축하려는 기업에 중요한 한 해가 될 것으로 예측했다. 이에 따라 클라우데라는 2023년 비즈니스 우선순위를 차지할 가능성이 높은 3가지 주요 트렌드를 제시했다.

■ 전략적 비즈니스 자산으로써의 데이터

최근 몇 년 동안 통신, 소매, 의료, 제조, 보험, 금융 서비스 산업 등에서 디지털화의 영향으로 전례 없이 많은 양의 데이터가 생성되고 디지털 고객 접점을 늘리는 것으로 나타났다. 앞으로도 아태지역 전체로 확산될 5G 네트워크로 인해 그 데이터 양은 크게 증가할 것으로 예상된다.

아태지역 기업들은 데이터를 활용해 효율적으로 가치를 이끌어내는 것을 목표로 두고 있는 것으로 나타났다. 데이터에는 중대한 비즈니스 의사를 결정하는데 가치 있는 통찰력이 내포돼 있으며, 가장 혁신적이고 성공적인 기업은 데이터를 전략적 자원으로 인식하고 있다. 전략이 어떻게 비칠지는 조직의 고유한 비즈니스 요구에 따라 달라지며, 비즈니스 우선순위에 따라 진화를 거듭하고 있다.

클라우데라의 엔터프라이즈 데이터 성숙도 조사 결과에 따르면 아태지역에서 성숙한 데이터 전략을 보유한 기업이 5.97% 더 높은 이익 증가를 기록했는데, 이는 조직의 클라우드 전략과 비즈니스 우선순위에 맞는 엔터프라이즈 데이터 전략을 보유하면 조직의 운영 효율성을 향상시키고 새로운 수익원을 창출해 비즈니스 가치를 더욱 끌어올릴 수 있다는 것을 방증한다.

■ 더 신속한 비즈니스 의사결정 위한 적응형 AI 시스템 운영

2023년에는 특히, 실시간 데이터 처리, 스트리밍, 공유를 통해 데이터 중심 조직으로 전환하려는 수요가 증가하며, 많은 양의 데이터를 빈번하게 수집하고 변화에 빠르게 적응할 수 있는 적응형 AI 시스템 구축에 투자하는 기업이 늘어날 것으로 예상된다.

예측 분석을 실행하는 속도와 이러한 알고리즘 패러다임의 비용 편익 비율이 앞으로의 승자와 패자를 구분할 것으로 보인다. 더 빠르고 유연한 의사결정을 위해 사용 가능하고 설명 가능한 AI로 신뢰를 구축하는 능력이 있는 기업이 리더가 될 전망이다.

클라우데라는 아태지역 기업과의 협력으로 데이터 분석과 AI 솔루션을 운용해 데이터 기반 의사결정과 운영 효율성의 실현을 통해 차별화된 비즈니스 이점을 신속하게 파악하고 있다.

예를 들어 싱가포르의 유나이티드 오버시즈 은행(UOB)은 데이터를 분석하고 은행 이용자 전체에게 통찰력을 제공하기 위해 머신 러닝을 사용했다. UOB는 클라우데라 데이터 플랫폼으로 최적의 예금 분석 솔루션을 출시, 수익 증가와 함께 리스크 감소와 생산성 향상을 실현했다.

■ 하이브리드 클라우드로의 지속적 전환

클라우드 퍼스트 정책과 클라우드 마이그레이션이 IT 리더의 최우선 과제이기에 모든 규모의 조직에서 퍼블릭 클라우드 비용과 워크로드의 양이 지속적으로 증가했다. 그러나 조직이 효과적으로 비용을 최적화하는 데 어려움을 겪으면서 이러한 지출의 상당 부분이 문제가 되고 있다.

미국 IT관리 솔루션 기업 플렉세라의 2022 클라우드 현황 보고서에 따르면 응답자의 32%가 클라우드 비용을 낭비하는 것으로 추정, 비용 최적화는 6년 연속 클라우드 이용의 최우선 목표라며, 기업은 보다 신속하게 비용 효율적인 전략을 택할 것으로 전망했다.

더 많은 워크로드를 클라우드로 이동해 리소스 해소와 함께 민첩성 향상, 다중 소스 데이터 수집에서 저장, 처리, 서비스, 분석, 모델링까지의 엔드 투 엔드 데이터 라이프사이클을 관리할 수 있는 데이터 분석 솔루션 구현으로 실행 가능한 통찰력 제공, 컴플라이언스, 거버넌스, 보안을 위한 클라우드 지출 최소화로 일부 머신 러닝 워크플로우를 온프레미스로 전환, 복잡한 프로세스의 비용 효율성 실현 등이 그 전략이다.

클라우데라는 데이터 분석과 머신 러닝의 전체 라이프사이클을 관리할 수 있는 통일된 하이브리드 데이터 플랫폼으로 전환할 것을 권장한다. 플랫폼은 공유 데이터 경험 기능이 내장된 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)처럼 간편한 공유와 셀프 서비스 기능을 제공하는 개방성과 상호운용성 기능이 요구된다. 이러한 기능은 모든 기업 데이터에 걸쳐 공통 메타데이터, 보안, 거버넌스 모델을 기업에게 제공한다.

클라우데라 아태지역 부사장 리머스 림은 “다양한 운영 전반에서 비즈니스 효율성을 높이는 데 데이터 레이크하우스, 데이터 패브릭, 데이터 메시와 같은 최신 데이터 아키텍처를 활용해야 한다”며 “이러한 최신 데이터 아키텍처는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 데이터를 관리할 뿐만 아니라 보안과 거버넌스 관련 문제와 같은 복잡한 작업도 처리하도록 맞춤 설계됐다”고 설명했다.

그는 “또한 조직 데이터에 대한 액세스 허용과 관련된 IT 팀의 고민도 해결한다”고 덧붙였다.