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복잡한 현대 데이터 스택 전반에 걸쳐 완전한 가시성을 제공해 AI 지원하는 신뢰할 수 있는 데이터 구축에 도움
라운드 록, 텍사스주, 2025년 5월 13일 /PRNewswire/ -- HCL소프트웨어(HCLSoftware)의 데이터 사업부인 액티언(Actian)이 5월 12일 인공지능(AI)과 머신러닝을 활용해 데이터 품질 전반을 모니터링하고 이상 발견 시 해결하는 Actian Data Observability를 출시했다. 액티언은 이를 통해 높은 데이터 품질과 신뢰성을 보장함으로써 기업의 AI 이니셔티브 가속화, 혁신 속도 증가, 위험 감소를 지원할 계획이다.
기존 데이터 품질 관리 방법은 실시간 관리 역량 부족으로 기하급수적인 데이터양 증가 속도에 대한 대응이 쉽지 않다. 하지만 Actian Data Observability는 데이터 생태계 전반에 걸쳐 포괄적이고 지속적인 모니터링을 제공함으로써 이러한 한계를 극복한다. 조사회사 가트너(Gartner)® 통계에 따르면 현재 '데이터 관측 가능성(data observability)'의 중요성이 점점 더 커지고 있다. 가트너는 "2026년까지 분산형 데이터 아키텍처를 구현하는 기업의 50%가 데이터 환경 상태를 모니터링하기 위해 데이터 관측 가능성 도구를 채택할 것으로 예상된다"면서 "2024년에만 해도 이 비율은 20%도 못 미쳤다"고 밝혔다.¹
엠마 맥그라탄(Emma McGrattan) 액티언 최고기술책임자(CTO)는 "기업은 데이터에 의존해 의사결정을 내리고, AI 이니셔티브를 추진하고, 규제 요구사항을 충족하고 있지만, 종종 신뢰할 수 없는 데이터와 숨겨진 데이터 품질 문제, 급증하는 클라우드 비용이 걸림돌이 되고 있다"면서 "Actian Data Observability를 이용하는 기업은 데이터를 신뢰하고, 데이터 관리의 위험을 줄이고, 관리 비용을 통제할 수 있는 가시성과 확신을 선사함으로써 데이터를 부담스러운 대상에서 경쟁 우위로 전환할 수 있다"고 말했다.
Actian Data Observability는 전체 데이터 환경에서 수천 개의 데이터 품질 규칙을 동시에 정의하고 실행한다는 점에서 기존의 반응형 규칙 기반 접근 방식과 차이가 있다. ▲데이터 신선도(freshness) ▲양(volume) ▲스키마 드리프트(schema drift) ▲분포 패턴(distribution pattern) ▲사용자 정의 비즈니스 규칙 등 데이터 품질을 결정하는 핵심 요소가 모두 모니터링 대상이다. 머신러닝 기반 이상 탐지 기능은 이상 값, 데이터 드리프트, 예상치 못한 패턴을 자동으로 식별해 신속한 문제 해결을 위한 유용한 원인 분석 제안을 제공한다.
Actian Data Observability는 생태계 내 어떤 데이터 세트와도 연결되어 확장될 수 있기 때문에 기업은 데이터 파이프라인의 성능 저하나 병목 현상을 겪지 않고 '데이터 무결성(data integrity)'을 유지할 수 있다. 이 솔루션은 데이터 샘플링 없이 클라우드 자원 소비를 최적화해 클라우드 비용을 예측 가능한 수준으로 유지하기 때문에 예상치 못한 비용 급증도 방지한다.
복잡한 대용량 현대 데이터 스택(data stack)을 운영하는 기업용으로 설계된 Actian Data Observability는 다음과 같은 사용 사례를 지원한다.
- 데이터 파이프라인의 효율성: 팀이 데이터를 사용하는 전 과정에서 데이터의 품질 문제를 문제 발생 지점에서 가까운 곳에서 가능한 한 초기에 빠르게 해결할 수 있게 해준다. 이렇게 데이터 문제 해결과 품질 관리를 최대한 초기 단계에서 처리하려는 '시프트 레프트(shift-left)' 철학을 적용해 문제가 후속 단계로 퍼지는 것을 미리 차단한다.
- AI 라이프사이클 모니터링: AI가 훈련하는 데이터와 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation•RAG)용 지식 출처의 품질, 신선도, 적합성을 모니터링해 AI 적용 시의 안전성과 규정 준수를 보장하며, 신속한 개입을 가능하게 해준다.
- 안전한 셀프서비스 분석 환경: 분석가와 일반 사용자가 데이터 카탈로그, BI(Business Intelligence) 도구, 검색 플랫폼에 직접적으로 내장된 실시간 건강 지표를 통해 사용 전 데이터의 신뢰성을 독립적으로 평가할 수 있도록 지원한다.
개방형 아키텍처 기반으로 구축된 Actian Data Observability는 클라우드 데이터 웨어하우스(cloud data warehouse), 데이터 레이크(data lake), 레이크하우스(lakehouse), 스트리밍 플랫폼(streaming platform) 등과 원활하게 통합된다. 액티언은 데이터 품질 점검 작업을 생산 인프라에서 분리함으로써 생산 환경에서 성능 저하나 비즈니스 운영에 미치는 영향을 방지한다. 또한 대규모 분석용 데이터 세트를 관리하기 위해 오픈소스 데이터 테이블 포맷인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)와 기본적으로 연동되어 시스템 전반에서 정확한 인사이트를 도출하고, 데이터 품질을 검사하며, 변경 사항을 추적할 수 있게 해준다. 또한 Actian Data Observability는 데이터 보안 및 개인정보 보호를 위해 데이터가 저장된 위치에서 직접 메타데이터에 접근해 검사를 실행함으로써 보안 위험이나 비용 부담이 큰 데이터 복사본을 생성할 필요가 없다.
Actian Data Observability는 2025년 6월 전 세계적으로 출시되고, 이어 가을에는 액티언 데이터 인텔리전스 플랫폼(Actian Data Intelligence Platform)의 일부로 제공될 예정이다. 이에 대한 자세한 내용은 '품질 데이터, 신뢰할 수 있는 AI: Actian Data Observability 소개(Quality Data, Reliable AI: Introducing Actian Data Observability)' 및 '예산 초과 없이 완전한 데이터 관측 가능성을 달성하는 방법(How to Achieve Complete Data Observability–Without Breaking the Bank)' 백서를 참고하기 바란다.
액티언 소개
액티언은 기업이 대규모 데이터 관리와 통제를 자신 있게 수행할 수 있도록 지원한다. 액티언의 데이터 관리 및 데이터 인텔리전스 솔루션은 복잡한 데이터 환경의 효율성을 제고하고, AI를 지원하는 데이터 제공 속도를 높여준다. 유연성을 고려해 설계된 액티언의 솔루션은 온프레미스와 클라우드 및 하이브리드 환경에서 원활하게 통합되고 안정적으로 작동한다. actian.com에서 HCL소프트웨어의 데이터 사업부인 액티언에 대한 더 자세한 정보를 확인할 수 있다.
1 가트너, '데이터 관찰 가능성 도구 시장 가이드(Market Guide for Data Observability Tools), 멜로디 치엔(Melody Chien), 제이슨 메드(Jason Medd), 리디아 퍼거슨(Lydia Ferguson), 마이클 사이몬(Michael Simone) 공저, 2024년 6월 25일. GARTNER는 가트너 및/또는 그 계열사가 미국 및 국제적으로 등록된 상표 및 서비스마크이며, 본 보도자료에서는 허가를 받아 사용됐다. 무단 복제 및 배포를 금지한다.
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