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AI 사용해 의사결정 자동화하고 있다고 답한 국내 CDO

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자료 제목 :

2023 최고 데이터 책임자(CDO) 연구 결과 : 데이터를 가치로 전환하다

자료 출처 :

IBM Institute for Business Value

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발행 날짜 :

2023년 09월 12일

주요 내용 :

IBM 기업 가치 연구소와 옥스포드 이코노믹스가 함께 실시한 ‘2023 최고 데이터 책임자(CDO) 연구 결과: 데이터를 가치로 전환하다(Turning data into value)’ 조사에 따르면 국내 CDO 중 59%가 이미 AI를 사용해 의사결정을 자동화하고 있다고 밝혔다. 2022년 4분기 한국 CDO 75명을 포함한 전 세계 30여 개국의 CDO 3,000명을 대상으로 조사한 결과다. 이번 보고서에서는 동종 업계 대비 데이터 전략 및 관리에 투자를 최적화하면서도 보다 큰 비즈니스 성과를 창출하는 조직 내 CDO를 ‘데이터 가치 창출자(Data Value Creators, 이하 DVC)’로 분류했다. 전 세계 CDO 중 8%, 한국에서는 7%만이 DVC에 해당한다. 흥미로운 점은 DVC는 다른 CDO에 비해 AI를 보다 적극적으로 활용했다고 업체 측은 분석했다. DVC의 64%가 AI를 사용해 의사결정을 자동화한다고 응답한 반면, 국내 CDO 중 59%, 글로벌 CDO는 38%가 이같이 답변한 것으로 나타났다. 또 DVC의 75%가 데이터에 AI를 적용해 보다 나은 의사 결정을 신속하게 내린다고 응답한 반면, 국내 CDO의 47%, 글로벌 CDO의 55%가 이같이 답변했다. 비즈니스 혁신의 순간에서도 AI는 돋보였다. 국내 CDO들은 비즈니스 혁신을 위해 활용하는 주요 기술로 AI/머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT), 그리고 프로세스 및 태스크 마이닝을 손꼽았다. 조사 결과 전반적으로 한국 CDO의 AI 활용도는 DVC 대비 낮은 것으로 파악됐다. DVC들은 지능형 자동화와 같은 AI 기술을 비즈니스 생산성, 품질 및 규정 준수를 지원하는 의사 결정 프로세스를 간소화하는 데 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 보고서에 따르면, DVC 전원이 데이터가 가져오는 가치에 대해서 명확하게 알고 있다고 답한 반면, 국내 CDO는 69%가 그렇다고 응답했고, 데이터 투자는 조직의 비즈니스 성장을 가속화한다고 동의한 반면, 국내 CDO는 79%가 이에 동의했다. 아울 DVC 전원이 데이터는 비즈니스 혁신의 핵심 요소라고 동의한 반면, 국내 CDO는 69%가 이에 동의했고 조직의 에코시스템 파트너들과 함께 데이터 전략에 대해 적극적으로 소통하고 있다고 답한 반면, 국내 CDO는 93%가 이같이 답변했다. DVC는 활발한 AI 활용 외에도 이같은 4가지 항목에 전원 동의하며 성공적인 데이터 관리를 위한 로드맵을 제시했다. 한국IBM 컨설팅 이제원 전무는 “AI와 데이터의 결합 등 차세대 데이터 기술 활용은 적은 비용으로 보다 높은 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 가장 적합한 방법”이라며, “국내에서도 이미 많은 기업들이 AI를 활용하고 있고, 나아가 생성형 AI의 도입을 검토하고 있고, AI 기반의 변화와 혁신의 방향성을 명확하게 수립하고, AI 활용 범위와 데이터 투자를 지속적으로 확대해 나간다면 더욱 많은 CDO들이 DVC로 거듭 날 수 있을 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

2023년 채용 시장에서 가장 인기 있는 언어

SQL

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자료 제목 :

2023년 최고의 프로그래밍 언어 The Top Programming Languages 2023

자료 출처 :

IEEE Spectrum

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발행 날짜 :

2023년 08월 23일

주요 내용 :

‘모두가 하고 있지만 어떻게 하는지 아무도 모르는’ 또 하나의 사례를 볼 수 있는 설문조사 결과가 나왔다. 뉴밴티지 파트너스(NewVantage Partners)가 기업 경영진을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 전체 응답자의 무려 93.9%가 2023년 데이터 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔지만, 스스로를 데이터 기반 조직이라고 규정한 기업은 23.9%에 불과했다. 그 모든 투자는 어디에 투입되고 있을까? 경영진이 데이터에 관한 원대한 목표를 달성하지 못하는 이유는 무엇일까? 바로 사람 때문이다. 문제는 항상 사람이다. 해당 설문조사에 참여한 경영진의 79%는 데이터 기반 기업으로 향하는 데 있어 가장 큰 장애물로 문화적 문제를 꼽았다. ‘데이터 기반’이라는 말은 쉽지만, 실제 구현은 말보다 훨씬 더 어렵다. 궁극적으로 비즈니스를 움직이는 것은 데이터가 아니라 사람이기 때문이다. 핵심은 데이터가 사람을 대체하는 것이 아니라, (데이터가) 사람을 지원하고 보강하도록 하는 것이다. ⓒChristina Morillo (CC0) 파이썬과 친구들 10여 년 전 가트너의 애널리스트 스베틀라나 시큘라는 많은 사람이 자주 잊어버리는 (빅)데이터의 2가지 진실을 언급했다. ‘기업에는 신비로운 데이터 과학자보다 자신의 데이터를 더 잘 아는 사람이 이미 있다는 것’ 그리고 ‘기업의 비즈니스를 배우는 것보다 하둡을 배우기가 더 쉽다는 것’이다. 데이터 사용을 촉진하는 한 가지 방법은 프로그래밍 문해력의 문턱을 낮추는 것이다. 데이터 도구는 신비로울 수 있지만, 그보다 더 가치 있는 ‘도구’는 기업의 비즈니스를 이해하고 있는 직원이다. 비즈니스를 잘 이해하고 있는 직원은 기업의 데이터를 더 현명하게 활용할 수 있다. 따라서 모든 기업은 더 많은 직원이 데이터 도구에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춰야 한다. 데이터 트랜스포메이션 이니셔티브에 엑셀을 사용하려는 시도를 포함해, 마이크로소프트 엑셀을 데이터 애널리틱스의 핵심 구성 요소로 만들려는 최근의 시도는 고무적이다. 그도 그럴 것이 텐서플로우나 허깅 페이스 모델에 능숙한 사람보다는 엑셀에 능숙한 사람이 훨씬 더 많다. 이미 알고 있는 도구로 더 많은 일을 할 수 있도록 한다면 큰 효과를 얻을 수 있다. 파이썬도 마찬가지다. R과 다른 더 전문적인 언어도 여전히 가치가 있지만, 파이썬은 가장 많이 사용되는 언어다. 데이터 과학이 전사적 역량이 되고 그 영향도 훨씬 더 광범위해질 것이라는 닉 엘프린의 예측을 감안한다면, 기업 내에서 가장 많은 사람이 가장 쉽게 접근할 수 있는 언어야말로 가장 지배적인 언어가 될 가능성이 높다. 바로 파이썬이다. 물론 SQL도 있다. 인기 있는 프로그래밍 언어를 조사한 IEEE 스펙트럼의 최근 보고서에 따르면 2023년 가장 인기 있는 2가지 언어는 파이썬과 SQL이었다. 파이썬이 선두를 달리고 있으며, 그 격차는 계속 벌어지고 있다. 단, 채용 시장에서 가장 선호하는 언어는 SQL이었다. 파이썬이 근소한 차이로 2위를 기록했다. 두 언어의 공통점은 새로운 데이터 처리 방법을 배우도록 강요하는 대신, 많은 직원이 이미 보유한 기술을 활용한다는 것이다. 생성형 AI는 더 많은 직원이 데이터를 다룰 수 있도록 지원하는 또 다른 방법이다. 참고로 필자는 생성형 AI 도구(예: 챗GPT)를 사용해 공개 포럼의 질문에 답하는 업무 중 일부를 자동화하려고 해봤다. 하지만 현시점에서는 챗GPT의 답변을 수정하는 데 더 많은 작업이 필요했다. 처음부터 직접 작성하는 편이 더 나았다. 글은 멋지게 작성하지만, 기술적인 정확성은 떨어지는 생성형 AI를 조심해야 한다(최근 한 보고서에서 밝혀졌듯 사용자는 AI 기능을 좋아할 수 있지만, 실제 운영 환경에서 AI가 제안한 답변을 시도해 보면 그 효과는 반감될 수 있다). 핵심은 기술이 아니라 기술을 사용하는 사람이다. 많은 기업이 계속 실수하는 부분도 바로 이 지점이다. 사람에게 힘을 뉴밴티지 보고서에 의하면 매년 대다수의 응답자가 “데이터 기반 기업이 되기 위한 핵심 과제는 기술이 아니라 인적 요소, 즉 문화, 사람, 프로세스 또는 조직”이라고 말하지만, 매년 설문조사에서 이런 인적 문제를 극복하기 위한 진전은 거의 이뤄지지 않고 있다. 보고서는 “경영진은 데이터 현대화, 데이터 제품, AI 및 ML, 데이터 품질, 다양한 데이터 아키텍처 등 인적 요소가 아닌 문제에 지나치게 집중하고 있다”라고 지적했다. 즉, 인적 요소가 문제라는 점을 알면서도 계속 기술로 문제를 해결하려고 하고 있다. 새로운 기술을 강요하고 도구에 맞춰 작업 방식과 사고방식을 바꾸도록 종용하는 전략은 실패한다. 기업에서 가장 중요한 자산은 데이터 자체가 아니라 데이터를 해석하는 사람이다. 그리고 ‘사람’은 이미 회사에서 일을 하고 있고, 관건은 직원이 이미 알고 있거나 쉽게 배울 수 있는 데이터 도구를 활용할 방법을 찾아내는 것이다. editor@itworld.co.kr

"옵저버빌리티로 문제를 더 빨리 발견하고 해결할 수 있다"

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자료 제목 :

2023 옵저버빌리티 현황 보고서 The State of Observability 2023

자료 출처 :

Splunk

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발행 날짜 :

2023년 05월 22일

주요 내용 :

2027년까지 국내 빅데이터 및 분석도구 시장 연평균 성장률

10.6

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자료 제목 :

국내 빅데이터 및 분석(BDA) 시장 전망, 2023-2027 Korea Big Data and Analytics Forecast, 2023–2027

자료 출처 :

한국IDC

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발행 날짜 :

2023년 03월 14일

주요 내용 :

한국IDC가 최근 발간한 ‘국내 빅데이터 및 분석(BDA) 시장 전망, 2023-2027’ 연구 보고서에서 2023년 국내 빅데이터 및 분석도구 시장은 전년대비 11.1% 성장하여 2조 7,054억 원의 매출 규모를 형성할 것으로 전망된다고 밝혔다. 해당 시장은 2027년까지 연평균 10.6% 성장률을 기록하며 3조 9,771억 원 규모에 이를 전망이다. 비즈니스 경쟁력을 확보화기 위해 비즈니스 이니셔티브에 데이터를 활용하고자 하는 수요가 전 산업에 걸쳐 가속화되고 있는 추세다. 특히 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객 데이터를 다각도로 분석하고, 고객 경험을 강화하기 위한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 늘어나며 해당 시장이 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있다는 진단이다. 세부 시장별로 살펴보면, 서비스 시장이 가장 큰 규모와 비중을 유지하고 있으며 소프트웨어, 하드웨어 시장이 뒤를 이었다. 국내 빅데이터 및 분석 시장은 데이터 아키텍처 솔루션의 고도화로 인한 소프트웨어 및 서비스 시장의 성장과 이를 처리하기 위한 하드웨어의 수요가 계속 이어질 전망이다. 또한 기업 내 현업 부문을 중심으로 더 많은 인력이 적극적으로 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 분위기가 형성되고 있다. 이로 인해 분석 도구 기술의 저변화와 함께 솔루션 수요가 유지되며, 빅데이터 및 분석 시장 전체의 견고한 성장세가 지속될 것으로 분석된다. 아울러 한국IDC는 보고서에서 기업은 디지털 자산 및 기능의 가치를 정량화하여 시장 가치를 향상시킬 수 있으며, 고객 데이터 또한 신뢰 가능한 방식으로 수집하고 분석 가능한 기업만이 고객 수명 가치를 확보할 수 있을 것이라는 점을 강조했다. 보고서에 따르면 최근 개인과 기업의 데이터 소비 방식이 변화되며 데이터 플랫폼 및 솔루션의 활용 수요가 더욱 증가하고 있는 것으로 나타났다. 특히 각종 이커머스 및 물류와 같이 고객 데이터와 접점이 핵심인 산업 외에도 공공분야, 제조업, 엔터테인먼트, 금융 분야와 같이 전 산업에 걸쳐 소프트웨어 및 IT 개발/구축 수요가 국내 빅데이터 및 분석도구의 지속적인 성장세를 견인할 것으로 전망한다. 반면 국내 빅데이터 및 분석 하드웨어 시장은 전 세계에서 발생한 하드웨어 공급 이슈 장기화와 국내 주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 데이터 센터 증설 연기로 인해 2023년에는 다소 하향 조정된 시장 규모가 예상되나, 높아지는 데이터 수요에 따라 2024년부터는 기존의 성장세로 회복할 것으로 전망된다. 한국IDC 김범석 책임연구원은 “데이터가 기업의 핵심 전략으로 자리잡으며 기업의 비즈니스 인텔리전스가 더욱 중요해지고 있다”라며, “국내를 포함한 전 세계 기업들은 자체 데이터 및 고객 데이터 사일로 문제를 해결하기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP)과 같은 솔루션 채택에 대한 지출을 늘리고 있고, 지속적으로 고객을 위한 가치 개선과 고객 성공을 지원하는 고객 경험(CX) 강화에 더욱 집중할 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

“올해 채용 계획을 축소하겠다”고 응답한 국내 경영인

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자료 제목 :

2023 EY한영 신년 경제전망 세미나 참석자 설문조사

자료 출처 :

EY한영

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발행 날짜 :

2023년 02월 16일

주요 내용 :

국내 기업인 10명 중 6명은 향후 2년간 기업 혁신을 위해 기존 사업을 강화하거나 신규 사업 개척에 집중할 것으로 나타났다. 또한, 데이터, AI 등 디지털에 적극적인 투자를 통해 경기침체 이후의 미래에 대비하는 모습을 보였다. 글로벌 회계·컨설팅 법인 EY한영은 ‘2023 EY한영 신년 경제전망 세미나’에 참석한 국내 기업 고위 경영진들을 대상으로 설문조사를 실시했다. 설문조사에 따르면, 향후 2년간 기업 혁신을 위해 집중할 분야를 묻는 질문의 응답으로 신규 사업 분야 개척(30%)과 기존 사업 강화 및 매출 극대화(30%)이 가장 많았다. 지난해 기존 사업 강화 및 매출 극대화에 집중할 것이라는 응답은 11%에 그쳤으나, 1년 사이에 19%포인트 증가했다. 경기침체와 같은 위기 상황에서 기업들이 본업에 충실하고 내부 역량을 강화하고 있음을 보여주는 것이다. 또한 기업의 규모가 작을수록 ‘현재’ 비즈니스에 집중하는 반면, 규모가 클수록 경기침체 이후의 ‘미래’ 경쟁력을 강화하려는 경향을 보였다. 기업 자산 규모 2조 원 이상 기업의 기업인들은 향후 2년간 기업 혁신을 위해 신규 사업 분야 개척(32%)과 차세대 신기술 투자(26%)에 집중할 것이라고 응답해 미래 시장 선점 전략에 나설 것으로 나타났다. 반면, 자산 규모 5,000억 원 이하 기업의 경영진들은 40%가 기존 사업 강화 및 매출 극대화에 집중할 것이라고 밝혔다. 차세대 신기술 투자에 집중하겠다는 비중은 12%에 그쳤다. 전체 응답자의 47%가 향후 6개월 동안 가장 중요한 전략으로 비용 절감을 꼽았다. 또한 올해 채용 계획을 축소하겠다는 응답 비중은 전체의 58%에 달했으며, 구조조정을 계획하고 있는 비율도 32%나 되었다. 불황에 대비해 인력 측면에서 선제적 조치를 취하는 한편, 경쟁력 확보를 위해서 적극적 투자를 이어가야 한다는 의지도 높게 나타났다. 응답자의 57%는 다가올 경기침체 속에서 경쟁력을 확보하기 위해서 제품 및 서비스의 혁신 및 연구개발(R&D) 투자가 가장 중요하다고 응답했다. 디지털 트랜스포메이션(39%), 운영역량(38%), 인력(38%) 투자가 그 뒤를 이었다. 향후 2년간 디지털 트랜스포메이션을 위해 집중 투자할 분야를 묻는 질문(중복 답변 가능)에는 데이터·데이터 분석이 67%, 인공지능(AI)이 56%로 가장 많았다. 이어 ▲클라우드(30%) ▲사물인터넷(IoT)(21%) ▲로보틱스(20%) ▲사이버 보안(19%) 순이었다. 반면에 작년 투자 관심사로 급부상했던 신기술인 메타버스와 블록체인·NFT는 올해 조사에선 순위가 크게 하락했다. EY컨설팅의 김정욱 대표는 “오늘날 급변하는 비즈니스 환경에서 디지털 트랜스포메이션은 기업의 성공을 결정하는 중요한 요소가 되었다”며, “특히 데이터와 데이터 분석 기술은 기업 경쟁력의 핵심 자산임으로, 기업들은 데이터 수집을 위한 장기 전략을 세우고 데이터를 제품, 서비스, 기업 운영 등에 활용할 방안을 마련해야 한다”고 강조했다. 설문조사에는 총 407명이 참여했으며, 응답자들이 재직 중인 기업은 자산 규모 2조원 이상 기업이 40%, 자산 규모 5,000억 이상 2조원 미만 기업이 23%, 5,000억 미만 기업이 37%였다. editor@itworld.co.kr

“기업 내 데이터 문화 확립됐다”

20.6

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자료 제목 :

2023 데이터와 AI 임원 설문조사 Data and AI Executive Survey 2023

자료 출처 :

NewVantage Partners

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발행 날짜 :

2023년 01월 15일

주요 내용 :

데이터 기반 접근 방식을 채택하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 훨씬 더 좋은 성과를 거둔다. 하지만 데이터 기반 기업을 찾기는 쉽지 않다. 무엇이 걸림돌로 작용하는 것일까? ⓒ Getty Images Bank 많은 기업이 데이터 기반 기업이 되고 싶어한다. IDC 보고서에 따르면, 데이터에 정통한 기업은 매출이 3배 증가하고, 신제품 및 서비스 출시 기간이 거의 3배 단축되며, 고객 만족도, 수익 및 운영 효율성이 향상될 가능성이 2배 이상 증가한다. 그러나 지난 1월 뉴밴티지 파트너스(NewVantage Partners)에서 데이터 및 정보 담당 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 데이터 기반이라고 답한 기업은 응답자 중 25% 수준이었으며, 조직에 데이터 문화가 있다고 답한 기업은 21%에 불과했다. 이러한 단절을 설명하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 요인이 있지만, 응답자의 80%가 데이터 투자에서 가치를 얻지 못하는 가장 큰 요인으로 문화적 문제를 꼽았다. 기술 한계를 지적하는 응답자는 20% 밖에 없었다. 그외에도 데이터 기반 기업으로 가기 위해 극복해야 하는 장애물은 여러가지가 있다. 대표적으로 다음과 같다. 잘못된 데이터를 구분하는 것 분석 전략이 아무리 좋아도 기반이 되는 데이터가 안 좋으면 원하는 목적지로 갈 수 있다. 그러나 데이터 품질 문제를 해결하려면 데이터의 의미와 수집 방식에 대한 심도 있는 이해가 필요하다. 비영리단체 데이터닷오알지(Data.org)의 최고 데이터 및 기술 책임자 유이 스튜어트는 중복 데이터를 해결하는 것이 매우 중요하지만, 데이터가 자체가 잘못되었다면 문제는 더욱 복잡해진다고 지적한다. 스튜어트는 “데이터의 정확성을 파악하는 과제는 훨씬 더 까다롭고 시간이 더 걸린다. 이런 정확성을 파악할 수 있는 전문성이 있어어야 한다”라고 덧붙였다. 단순한 기술 역량으로는 부족하다. 다국적 유제품 회사 프리즐란트캄피나(FrieslandCampina)는 2017년 데이터 주도형 회사가 되기 위한 전략적 계획에 착수하고 있었다. 물론 쉽지 않은 과제였다. 프리즐란트캄피나는 31개국에 2만 1,000명이 넘는 직원과 100개국 이상에 고객이 있기 때문이다. 이런 구조 속에 데이터 품질은 커다란 장애물로 작용했다. 서로 다른 데이터 서식을 쓰고 있었던 것이다. 프리즐란트캄피나에서 데이터 및 승인 담당 선임 글로벌 책임자 레노 마리스에 따르면, 당시 재고 기준은 화물 운반 상자를 기준으로 저장되고, 주문 정보의 기준은 품목 번호였다. 담당자는 서로 다른 기준으로 작성된 데이터를 수동으로 맞는지 확인하며 결합해야 핬다. 또 다른 예로 상품 코드의 경우, 각 공장에서는 제품에 가장 적합한 상품 코드를 입력하는데 공장마다 수출입세 환급에 사용되었던 서로 다른 코드를 사용하고 있었다. 마리스는 “그러나 세금 신고 과정에서는 일관성이 필요했다”고 말했다. 프리즐란트캄피나는 이런 데이터 문제들을 해결하기 위해 데이터 조직을 개선해야 했다. 프로젝트가 시작할 당시, 팀은 데이터 입력의 기술적인 세부사항에 주로 집중했다. 그러나 그 상황은 곧 바뀌었다. 마리스는 “우리는 팀이 프로세스 전문가, 데이터 품질 전문가, 분야 전문가가 되도록 재교육을 진행했다. 이를 통해 우리는 늘 데이터를 대비하고 활용할 수 있고 사업부에게 필요한 자문을 제공할 수 있었다”라고 말했다. 데이터 품질 개선을 위해 사용한 플랫폼 시니티(Syniti)도 상황에 맞게 개선해야 했다. 마리스는 “시니티는 좋은 기술이지만 사용하려면 기술적 사전 지식을 갖고 있어야 한다. 따라서 비즈니스 사용자가 시니티를 쓰기에는 약간의 어려움이 있었다. 그래서 시니티 측에 비전문가도 이용할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공해달라고 요구했다”라고 말했다. 그 결과 2018년 프리즐란트캄피나는 업체, 재료, 고객, 재무라는 1단계 마스터 데이터 객체를 구성했고, 그 다음 해에는 계약, 재료표(BOM), 리베이트, 가격을 포함한 2단계 데이터 객체로 구조를 확장했다. 2022년 말이 되었을 때 프리즐란트캄피나는 논리적 비즈니스 흐름 관리를 마쳤고 프로젝트를 완전히 배치했다. 그 결과 데이터 품질은 95% 향상되었고 생산성은 108% 향상되었다. 마리스는 “기초 데이터 플랫폼을 구현하기 전에는 매년 1만시간 이상을 마스터 데이터를 재작업하는데 사용했지만 현재 관련 작업에 필요한 시간은 거의 0으로 줄었다”고 말했다. 데이터 품질은 아플락(Aflac)에서도 문제였다고 아플락 CIO 쉘리아 앤더슨은 말했다. 아플락이 데이터 주도형 회사가 되기 위한 여정을 시작했을 때, 사업 분야마다 서로 다른 운영 방식이 존재했다. 앤더슨은 “데이터 유입 시스템이 여러 개 있어서 데이터 품질에 일관성이 없었다”라고 회상했다. 그 결과 데이터에서 유용한 인사이트를 얻기가 어려웠다. 아플락은 이 문제를 해결하기 위해 디지털 우선, 고객 중심의 접근 방식으로 옮겨갔다. 이를 위해 다양한 생태계에 걸쳐 데이터를 통합한 결과, 고객 경험이 개선되었고 회사는 비즈니스 프로세스에서 자동화를 늘리고 오류율을 줄일 수 있었다. 앤더슨은 “이를 통해 고객 서비스 대리인들이 여유 시간을 갖고 좀 더 개인적인 손길이 필요한 복잡한 청구 건에 집중할 수 있어 매우 유용했다”라고 설명했다. 데이터 통합을 기술 문제로 보는 것 랜디 사이크스는 과거 직장에서는 데이터 웨어하우스 구축에 8년을 보냈으나 성공하지 못했다. 랜디 사이크스는 “실패 이유는 회사가 보조를 맞추고 있는지 확인하지 않은 채 표준 개발 기법을 적용하려고 했기 때문이다”라고 분석했다. 현재 사이크스는 헤이스팅스 뮤추얼 보험회사(Hastings Mutual Insurance Co.)의 데이터 서비스 부서 IT 책임자로 일하고 있으며, 이번에는 조직의 데이터 통합에 다른 접근 방식을 취했다. 헤이스팅스 뮤추얼 보험회사는 10년 전 모든 것을 데이터 웨어하우스 안에 모으기로 했다. 당시 보고서 생성에 45일이 걸렸고, 비즈니스 사용자는 결정을 내리는 데 필요한 정보를 갖고 있지 않았다. 당시 데이터 구조를 보면 먼저 레거시 시스템으로부터 매일 밤 일괄 가져오기를 통해 데이터가 랜딩 구역(landing area)에 수집된다. 그 다음으로는 스테이징 구역(staging area)로 이동된다. 여기에서는 다양한 시스템에서 온 데이터를 통합하고 조화시키기 위해 비즈니스 규칙이 적용된다. 이 과정에는 회사의 운영 방식과 데이터의 의미에 대한 심도 있는 이해가 필요했다. 그러나 이번에는 팀에 전문가가 있었기 때문에 프로젝트가 성공적이었다. 사이크스는 “회사에 장기 근속했고 조직에 대한 지식이 많은 직원이 몇 명 있었다. 이런 다양한 분야의 직원이 포함된 팀이 있어야 성공한다”라고 말했다. 예를 들어, 보험 상품은 시스템마다 약관과 보장 영역, 위험이 각각 다를 수 있다. 이 모든 정보를 통합하려면 데이터 팀은 원시 데이터를 범용 형식으로 변환하는 데 필요한 규칙과 비즈니스 언어를 잘 이해하고 있어야 한다. 사이크스는 “그것이 회사들이 마주치는 가장 큰 어려움이다. 회사들은 데이터를 입수하여 기술적으로 한 데 모으려 하지만 그런 정보 뒤에 있는 비즈니스 이야기를 잊어버린다. 많은 경우에 이런 종류의 프로젝트는 실패한다”고 지적했다. 헤이스팅스 뮤추얼 보험회사에서 45일이 걸리던 보고서 생성은 이제는 24시간 내에 완성될 수 있다. 데이터베이스가 계속 현대화되고 이벤트 주도형이 됨에 따라, 필요한 정보는 이제 보다 실시간으로 얻을 수 있는 환경이 되었다. 단기 비즈니스 이익이 없는 것 비록 2014년에 시작한 데이터웨어하우스 프로젝트는 2017년이 되어서야 결과를 내놓았지만, 헤이스팅스가 데이터를 한 데 모으기 시작하자 데이터 프로젝트는 1년만에 가치를 생산하기 시작했다. 그 이유는 랜딩 구역과 스테이징 구역이 데이터 수집과 처리 측면에서 이미 가치를 제공하고 있었기 때문이다. 사이크스는 데이터 프로젝트는 프로세스 전체에 걸쳐 모두 비즈니스 가치를 제공해야 한다면서 “영원히 기다릴 사람은 아무도 없다”고 말했다. 미주 지역 NTT 수석 컨설턴트 데니스 알렉이 과거 주요 기업의 기업 IT 책임자였을 때 비슷한 “빠른 성과”가 주요 데이터 프로젝트의 성공으로 이어졌다. 알렉은 6주간의 개념 증명 프로젝트가 프로젝트에 가치가 있음을 보여 주었고 사업부가 데이터를 외부로 공개하지 않으려는 문제를 극복하는 데 도움이 되었다고 말했다. 알렉은 “데이터 소유권을 포기하는 것은 많은 사람들에게 통제의 상실을 의미한다. 정보가 힘이라고 생각하기 때문”이라고 덧붙였다. 이런 종류의 데이터 비축은 고위 임원들에게만 한정되지 않는다. 알렉은 “직원들은 타인의 데이터를 신뢰하지 않는 경향이 있다”고 지적했다. 직원들은 자체 데이터를 검증하고 관리하고 싶어하며, 자신에게 딱 필요한 도구를 직접 다루며 제작하고 싶어 한다는 것이다. 알렉은 “그런 상황 때문에 회사 전체에 걸쳐 다수의 중복 데이터베이스가 존재하고, 그런 상황으로 인해 문제가 발생하는 것을 다들 본 적이 있을 것이다”라고 설명했다. 젠팩트(Genpact)의 최고 디지털 전략가 산제이 스리바스타바는 즉각적인 이익이 없는 프로젝트를 선택하면 데이터 이니셔티브가 실패하기 쉽다고 설명한다. 반면, 확장 능력이 전혀 없는 프로젝트를 선택하는 것도 피해야 한다. 확장 능력이 없는 데이터 프로젝트는 의미 있는 장기적인 영향을 미치지 못하게 되며 그 대신 규모가 작거나 특이한 사용 사례에 자원을 다 쓰게 되기 때문이다. 스리바스타바는 “관건은 비즈니스 가치를 조금씩 제공하되 사람들의 관심을 유지시키고 확장 가능한 기간에 하는 것이다”라고 말했다. 최종 사용자에게 필요한 셀프 서비스 도구를 제공하지 않는 것 비즈니스 사용자를 우선한다는 것은 사람들에게 필요한 데이터를 필요한 형식으로 제공하는 것을 의미한다. 가령 엑셀 스프레드시트가 될 때도 있다. 예를 들어, 헤이스팅스에서는 직원들이 예전부터 데이터 작업을 위해 엑셀에 데이터를 복사해 붙여 넣곤 했다. 헤이스팅스의 사이크스는 “다들 엑셀을 사용한다. 그러다보니 ‘데이터를 복사해 붙여 넣는 작업을 더 이상 할 필요가 없도록 그냥 데이터를 제공할 수 없을까’라는 논의가 나왔다”라고 설명했다. 헤이스팅스는 대시보드도 만들고 있다. 현재 외부 대행사는 물론 회사의 직원 420명 가운데 약 4분의 1이 해당 대시보드를 사용하고 있다. 사이크스는 “이제 대시보드의 도움으로 대리인들이 우리 제품을 끼워 팔 수 있다. 예전에는 그러지 못했다”라고 말했다. 그러나 사람들에게 필요한 셀프 서비스 애널리틱스 도구를 제공하는 것은 어려운 일이다. 사이크스는 “여전히 문제 해결 방안을 고민하고 있다. 그러나 200개의 비즈니스 중심 대시보드가 이미 갖춰져 있기에 그 과정은 순조롭게 진행 중이다”라고 설명했다. 최근에 데이터 접근 민주화 과정을 시작한 또 다른 조직은 미국 데이튼 소아 병원이다. 5년 전에 데이튼 소아 병원은 데이터 작업을 잘하지 못했다. 데이튼 소아 병원 CIO 제이디 휘트록은 “스프레드시트가 여전히 많았다. 지금은 우리도 많은 사람들이 하듯이 마이크로소프트의 데이터 스택을 사용하고 있다. 파워BI(PowerBI) 사용 방법을 조금 아는 사람이 누구라도 있는 경우, 적절한 데이터를 적절한 형식으로 적절한 보안과 함께 제공할 수 있게 됐다”라고 밝혔다. 또한, 데이터 분석가는 다양한 곳에 퍼져 있기에, 데이터 관련 질문이 있을 때 특정 팀을 찾아갈 필요가 없다. 휘트록은 “예를 들어, 의사 Y가 작년에 X 수술을 몇 회 했는지 알고 싶다면 분석 도구에 바로 물어보면 된다. 만약 사람들에게 분석 독를 알려주지 않는다면 1,000건의 요청이 들어온다”고 설명했다”라고 설명했다. 그는 셀프 서비스 데이터 도구를 갖춘 것이 회사가 데이터 주도형 조직으로 나아가는 데 도움이 되고 있다면서 “한번에 완성되는 데이터 분석의 길이란 없고, 계속 문제를 마주하고 해결해야 한다”고 말했다. 최종 사용자를 개발 과정에 포함시키지 않는 것 사용자 수요를 무시하면 참사가 생기기 마련이다. 일례로, 글로벌 컨설팅 회사 SSA 앤 컴퍼니(SSA & Company)의 응용 솔루션 책임자 닉 크레이머가 최근 함께 작업한 전국적인 식당 서비스 회사는 미국 46개 주에 사무소가 있고 연간 매출액이 최대 5억 달러로서 빠르게 성장하고 있는데, 서비스 수준은 떨어지고 있었다. 크레이머는 “다들 서로를 비난하고 있었는데 CIO에게는 대시보드나 보고서가 없고 개인적인 진술과 의견만 있었다”라고 지적했다. 또 다른 문제는 중앙 설치 시스템이 무시되고 있다는 점이었다. 직원들이 기록을 업데이트했지만 실시간이 아닌 늘 시간이 지나서야 이루어졌다. 직원들에게 배정된 시스템은 사용하기가 어려웠다. 크레이머는 “주문 부서, 영업 부서, 법무 부서, 그리고 설치 쪽에 있는 사람들, 즉 모든 사무소는 각자의 일정을 실행하는 스프레드시트가 저마다 달랐다. 따라서, 의사 소통이 전혀 일어나지 않았고 데이터는 흐르지 않았다. 따라서, 사무소별로 찾아가서 누가 무엇을 얼마나 잘 하고 있으며 어떤 지연이 해결 불가이고 어떤 지연은 해결 가능한지 알아내야 했다”라고 말했다. 이런 상황에서 해결책은 데이터가 사용되는 방식을 이해할 수 있도록 비즈니스 사용자에게 가까이 다가가는 것이었다. 커니(Kearney)의 파트너 조슈아 스와츠는 연 매출 수십 억의 한 미국 식품 회사와 컨설팅 프로젝트를 진행하던 당시에 비슷한 경험을 했다. 커니는 생산 관리자가 실제 데이터를 기준으로 무엇을 생산할지에 대한 결정을 더 잘 내리게 해 주기를 원했다. 스와츠는 “예컨대, 어떤 생산 현장에 생산 라인이 있는데 그 생산 라인에서는 토르티야 칩을 만들 수도 있고 피타 빵도 만들 수 있다. 생산 품목을 바꾼다면 중단 후 청소를 하고 재료를 바꿔야 한다”라고 말했다. 그런데 기존의 방식이 토르티야 생산을 4시간, 피타 빵 생산을 4시간 하는 것이었는데 데이터에 토르티야 칩 생산을 두 시간 해야 한다고 나왔다면 내일은 그 반대가 될 수도 있다. 식품은 잘 상하기 때문에 생산을 잘못하면 일부 제품을 폐기해야 한다. 그러나 스와츠는 “커니가 처음 해결책을 설계할 때 생산직 근로자들이 그 과정에 참여하지 않았다고 지적했다. 생산직 근로자들은 식품 생산에 너무 분주해서 일을 중단하고 회의에 참석할 시간이 없었다”라고 말했다. 이것이 문제가 될 것이라고 예상하지 못한 것은 회사의 문화가 계층적이기 때문이었다. 스와츠는 “CEO가 무슨 말을 하고 주먹으로 탁자를 내려 치면 다들 따라야 한다”라고 말했다. 결국 새로운 시스템은 시범 현장에서 몇 주만 사용되었고 그 후 직원들은 그 시스템이 자신들에게 맞지 않다고 여기고 예전 방식으로 돌아갔다. 또한, 회사의 데이터 최고 책임자가 최고 경영진이나 사업부에 가까이 있지 않고 회사 조직의 몇 계층 아래에 위치했다는 사실도 상황 해결에 도움이 되지 않았다. 문제를 해결하려면 실제 직원을 설계 부서로 데려와야 했다. 근로자를 빼 오려면 생산 라인 용량을 추가해야 하지만 어쩔 수 없었다. 스와츠는 “마진폭이 매우 작은 식품 회사들은 그런 투자를 하는 것을 언짢아 했다”라고 말했다. 그러나 프로세스의 일부가 되자 해결책에 기여할 수 있었고 지금은 전체 시설 중 3분의 1 내지 절반이 신기술을 사용하고 있다. 스와츠는 또한 최고 데이터 책임자(CDO)를 회사의 가장 가치 있는 데이터 가까이에 위치시킬 것을 추천했다. 그는 “데이터가 회사의 전략적 자산이라면 나는 CDO를 데이터 소유권이 있는 회사 부분에 가까이 두겠다. 조직이 운영 효율성을 위한 데이터 사용에 집중한다면 COO 아래가 맞는 장소일 것이다”라고 설명했다. 그러나 영업 주도형 회사라면 CDO를 영업 임원 아래에 두는 것이 좋고 제품 회사라면 마케팅 임원 아래에 두는 것이 좋다고 덧붙였다. 그가 함께 작업했던 한 소비자 포장 상품 회사는 실제로 CDO가 CEO에게 직접 보고하도록 했다. 스와츠는 “데이터를 기술 문제라고만 치부하면, 데이터와 애널리틱스에서 실제로 얼마나 많은 가치를 얻어내는지 제대로 경험하지 못하고 실패할 것이다”라고 지적했다. 신뢰 부족 데이터를 책임 있게 사용하는 것은 데이터 이니셔티브의 성공에 중요하다. 금융 분야라면 더더욱 그렇다. DBS 은행의 최고 애널리틱스 책임자 세미르 굽타는 “신뢰는 뱅킹 부문에서 가장 중요하다. 데이터와 모델을 책임 있게 사용하는 것이 필수적이며, 데이터 사용 중에 윤리적 고려사항을 반드시 지켜야 한다”라고 강조했다. 굽타는 데이터 사용은 목적의식이 있고 정중하고 설명 가능해야 하며 절대 뜻밖의 일이 아니어야 한다면서 “데이터 사용은 개인들과 기업들에 의해 예상되어야 한다”라고 말했다. 굽타는 DBS 은행이 신뢰에 집중함으로써 소비자 뱅킹과 중소기업 뱅킹과 같은 고객 대면 사업부터 준법, 마케팅, HR과 같은 지원 기능까지 전사적으로 AI 및 데이터 사용 사례를 배포할 수 있었다(마지막 집계에 따르면 260건)고 덧붙였다. 그는 “2022년에 AI 및 머신 러닝 이니셔티브의 매출 증가액은 약 1억5천만 싱가폴 달러로 전년도 대비 두 배 이상이었다. 우리는 다음 5년 이내에 10억 싱가폴 달러를 달성하기를 강력히 희망한다”라고 말했다. 신뢰 획득에는 시간과 헌신이 필요하다. 신뢰 없이는 데이터 주도형 회사가 되는 것이 거의 불가능하다. 그러나 일단 신뢰를 획득하면 선순환이 시작된다. 1월에 공개된 캡제미니(CapGemini) 변화 관리 연구에 따르면, 데이터 애널리틱스가 강력한 조직에서 직원들이 회사를 신뢰할 가능성이 18% 더 높다. 그리고 그런 회사들이 한층 더 발전해야 할 때 성공적인 변화의 확률이 타 조직에 비해 23% 내지 27% 더 높다. 글로벌 소매업체의 데이터 과학자이자 MIT에서 AI 연구 과학자로 재직한 바 있는 유제니오 주카렐리는 “데이터 전문가들을 포함한 많은 사람들이 데이터 주도형 회사가 되어가는 전환 과정 도중 기술 문제로 원하는 결과가 안나온다고 생각한다”라고 설명했다. 그러나 실질적인 장애물은 개인적이며 이는 사람들이 데이터 기반 의사 결정의 가치를 이해하는 방법을 배워야 하기 때문이라고 설명했다. 주카렐리는 “나는 MIT에서 연구하는 동안 전문가들과 조직 리더들이 좀 더 데이터 주도적인 조직이 되어 가는 전환 과정을 힘들어 하는 모습을 자주 보았다. 주요 문제는 대개 문화적이었다. 예를 들면, 기술이 그들에게 권한을 부여하는 것이 아니라 그들의 의사 결정을 능가할 것이라는 믿음, 그리고 의사 결정을 경험과 육감을 기준으로 내리는 일반적인 경향이다”라고 말했다. 주카렐리는 사람들이 자신의 전문 기술이 여전히 필수적이라는 사실과 데이터는 추가적인 입력 내용을 제공하기 위해 존재한다는 사실을 이해해야 한다고 덧붙였다. 회사들은 데이터 주도형 회사가 되는 것이 기술 문제라는 생각을 멈춰야 한다. 로티스 블루 컨설팅(Lotis Blue Consulting) 매출 성장 부문 파트너 겸 데이터 과학 팀 책임자 돈차 캐롤은 “우리 고객들은 다들 좀 더 데이터 주도적으로 되는 것에 대해 이야기하지만 그것이 무슨 의미인지는 모른다”라면서 그들은 사람들이 입수한 데이터로 할 수 있는 것이 아닌 자신들의 기술 역량에 집중한다고 지적했다. 캐롤은 “그들은 솔루션의 사용자를 고려하지 않는다. 많은 데이터 애널리틱스 팀들의 데이터 대시보드가 제공하는 정보는 유용하지도 않고 실행 가능하지도 않다. 그리고 그런 정보는 열매를 맺지 못하고 죽는다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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Seagate

발행 날짜 :

2023년 01월 12일

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씨게이트가 ‘2023년 데이터 스토리지 동향’을 발표했다. 씨게이트는 가능한 많은 데이터를 수집하고 저장할 수 있는 데이터 스토리지 인프라가 기업의 비즈니스 통찰력을 높일 수 있는 방법이라고 강조했다. 씨게이트는 2023년 데이터 스토리지 동향을 ▲분산된 시스템의 비용 문제 해결에 도메인별 컴퓨팅 칩셋 도입 증가 ▲새로운 인터페이스로 스토리지 시스템 복잡성 감소 지속 ▲2023년 내 HAMR 기반의 30TB+ 용량 하드 드라이브 출하로 예측했다. 데이터가 범람하는 시대에 업계는 데이터 이동을 최적화하기 위해 노력하고 있다. 데이터 이동은 데이터 축소 기술 및 데이터 인식 방법의 두 가지 주요 방법으로 최적화할 수 있다. 이전에는 소프트웨어 기반 기술을 중심으로 이러한 문제를 해결한 데 반해, 현재는 하드웨어 기반 기술로 이동하고 있다. 하드웨어 기반 기술의 일례로 암호화, 압축 및 중복 제거 기술이 있으며 인공지능 및 머신러닝 기반 기술이 2023년에 주목받을 데이터 인식 도구로 손꼽힌다. 따라서, 기업은 스토리지 확장 시 하드웨어 기반의 데이터 오프로드를 고려해야 한다. 2022년에 주목을 받은 CXL과 NVMe는 2023년에 들어 좀 더 단순한 배포 방식으로 대체될 것으로 보인다. NVMe 네트워크 프로토콜을 이더넷과 파이퍼 채널로 확장한 NVME-oF(NVMe over Fabric)이 엔드 디바이스를 묶는 데 사용되고, 시스템이 점점 더 세분화됨에 따라 CXL은 메모리 확장의 핵심이 될 전망이다. 인터페이스의 통합으로 솔루션이 단순화되고 결합성이 높아지는 추세가 나타나고, 이를 통해 기업은 연결성 및 하드웨어에 필요한 지출을 줄일 수 있다. 열보조자기기록(Heat-assisted magnetic recording 이하 HAMR) 기술은 대용량 장치의 새로운 변곡점이 될 전망이다. HAMR의 영역 밀도 향상은 향후 10년 동안 차세대 하드 드라이브 개발 및 성장을 촉진할 수 있다. HAMR기술은 용량 증가의 새로운 방향을 제시함에 따라, 기업은 같은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있다. editor@itworld.co.kr

2023년 하이브리드 데이터 시장에 나타날 주요 트렌드

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2023 하이브리드 데이터 시장에 대한 3대 주요 트렌드 전망 2023 Predictions: Data Trends That Will Dominate Business Agenda in APAC

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Cloudera

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발행 날짜 :

2022년 12월 29일

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클라우데라가 2023년 하이브리드 데이터 시장에 대한 3가지 주요 트렌드를 담은 전망을 발표했다. 클라우데라는 산업 전반에서 기업들이 디지털 전환의 노력을 실현하고 운영 효율성 향상과 비용 절감을 위해 인공지능(AI)과 머신러닝 같은 기술을 보다 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 트렌드 ▲전략적 비즈니스 자산으로써의 데이터 ▲보다 신속한 비즈니스 의사결정 위한 적응형 AI 시스템 운영 ▲하이브리드 클라우드로의 지속적 전환을 제시했다. 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 기록했다. 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 방증한다고 업체 측은 설명했다. 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 머신러닝을 사용했다. UOB는 클라우데라 데이터 플랫폼으로 최적의 예금 분석 솔루션을 출시, 수익 증가와 함께 리스크 감소와 생산성 향상을 실현했다. 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. 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 설계됐고, 또한 조직 데이터에 대한 액세스 허용과 관련된 IT 팀의 고민도 해결한다”고 말했다. editor@itworld.co.kr

2023년 콘텐츠 및 미디어 분야 핵심 트렌드

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2023 데이터 관리 시장 전망

자료 출처 :

Quantum

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발행 날짜 :

2022년 12월 21일

주요 내용 :

퀀텀코리아는 3개 부문 ▲영상관제 ▲대규모 데이터 스토어 ▲콘텐츠 및 미디어에 대한 ‘2023 데이터 관리 시장 전망’을 발표했다. 영상관제 분야의 핵심 트렌드 퀀텀코리아는 영상관제 부문에서 데이터 폭증에 맞춰 현대화된 관리 인프라를 구축해야 할 것이라고 전망했다. 또한 영상관제는 비즈니스 통찰력 확보를 위한 중요한 비즈니스 자산으로 인식될 것이며, 포렌식 분석이 부상하면서 데이터 장기 보존 요구사항 증가할 것이라고 덧붙였다. 영상관제 데이터가 급증하고 있는 가운데, 이 데이터는 보안 이상의 용도로 사용되고 있다. 기업들은 쇼핑객들의 중요 환경을 분석하기 위해 NVR 랙의 대안으로 현대화된 통합 인프라를 구축함으로써 위험 상황에 대비하고, 관리 복잡성을 줄이고, 비용을 절감할 수 있을 것으로 보인다. 유통 및 접객업, 안전 도시와 같은 다양한 산업 분야의 기업들은 관제 영상을 단순한 물리적 보안 기능을 위한 용도를 넘어, 기업의 중요 자산으로 인식하게 될 것으로 업체 측은 전망했다. 영상 분석(실시간 분석 및 포렌식 분석)에 대한 관심과 투자가 늘어남에 따라 기업들은 비디오 데이터를 이용해 비즈니스 과제를 해결하고, 쇼핑객 행동 분석, AI 기반 인식을 통한 얼굴 및 물체 식별, 인구 밀집 지역의 교통 패턴 분석과 같은 통찰력을 확보할 수 있다. 실제로 포렌식 분석의 채택이 증가함에 따라 기업들은 수집된 데이터를 분석하여 성과 및 비즈니스 효율성에 대한 통찰력을 확보하고 이를 개선하는데 활용하고 있다. 그만큼 기업들은 이 데이터에서 더 많은 가치를 얻기 위해 데이터를 더 오래 보관할 것으로 보인다. 패턴을 파악하고 보안을 강화하며 손실 방지에 대한 투자를 늘리고자 하는 니즈는 결국 데이터 세트를 몇 주, 몇 달 심지어 수십년간 보존해야 하는 결과로 이어질 것이다. 대규모 데이터 스토어 시장의 핵심 트렌드 퀀텀코리아는 대규모 데이터 스토어 및 아카이브 부문에서 ESG 경영 전략에 맞춰 테이프 스토리지 사용의 증가하고, 퍼블릭 클라우드에서 온프레미스로 다시 데이터를 이동하며, 플래시 및 테이프 스토리지 사용량 증가와 디스크 미디어 사용의 하락세를 보인다고 밝혔다. 또한 대용량의 안정적인 관리가 필요한 오브젝트 증가에 따라 테이프 스토리지 각광받아, NVMe, 새로운 데이터센터 방식을 이끌어 나갈 것이라고 덧붙였다. 데이터 저장을 위해 테이프를 사용하는 기업들이 크게 증가할 것이라고 업체 측은 전망했다. 기업들은 테이프 기반 전략에 재투자해 사이버 보안을 강화하고, 스토리지 비용을 줄이며, 에너지 소비를 최소화하게 될 것이다. 데이터가 기하급수적으로 증가하고, 사이버 범죄 위협이 지속되면서 2023년은 테이프 사용이 크게 증가하는 해가 될 것이라고 덧붙였다. 전력 사용 및 냉각 비용이 증가하고 기업들이 ESG(환경, 사회 및 기업 지배구조)에 중점을 두고 있는 만큼, 장기 아카이빙을 위해 디스크 드라이브를 사용하는 전략은 지양하게 될 것이다. 테이프는 가장 안정적이고, 지속 가능하며, 안전하고, 비용 효율적인 저장 매체로서의 역할을 다할 것으로 보인다. 기업들이 운영 비용을 줄이기 위해 데이터를 퍼블릭 클라우드에서 다시 온프레미스로 전환하게 될 것이라고 퀀텀코리아는 전망했다. 기업들은 컴플라이언스(규제 준수)를 위해 장기간 보관해야 하는 데이터의 경우, 온프레미스로 전환함으로써 비용을 절감할 수 있다는 점을 인식하고 있다. 비용 제약, 액세스 제어, 데이터 주권(data sovereignty), 대용량 데이터 장기 보존 등의 이유로 대기업들은 전체 조직에서 사용자들이 액세스하고 사용할 수 있도록 고유의 저비용 스토리지 클라우드를 내부적으로 구축하는 방안을 고려하게 될 것으로 보인다. 고용량 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 드라이브를 저렴한 비용으로 이용할 수 있게 되면서 C-레벨급 임원들은 데이터센터 공간(최대 80%) 및 에너지 예산(최대 70%)을 크게 절감할 수 있다. 또한 여러 스토리지 유형을 그들이 선택한 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드에 보관하는 단일 NVMe 플래시 계층으로 대체함으로써 관리 부담도 크게 줄일 수 있다. 콘텐츠 및 미디어 분야 핵심 트렌드 퀀텀코리아는 콘텐츠 및 미디어 부문에서 ‘데이터 레이크(data lakes)’를 넘어 안전한 엑세스와 고급 분석 기능을 제공하는 ‘콘텐츠 레이크(Content Lakes)’가 부상한다고 밝혔고, AI/ML 기반 맞춤화된 콘텐츠 제작 기반 마련, 틱톡(TikTok) 등의 영상 콘텐츠 활용의 증가와 사용자 맞춤의 개인화된 ‘콘텐츠 캐싱 서비스’ 제공 등을 언급했다. ‘데이터 레이크’는 기업들이 검토 및 분석을 위해 활용할 수 있는 대규모 데이터 리포지토리다. 여기서 한발 나아가 최근 많이 쓰이고 있는 변형된 개념이 ‘콘텐츠 레이크’로, 언어 기반 콘텐츠를 저장하고 분석할 뿐만 아니라 원본 콘텐츠에 대한 광범위한 사용 액세스를 제공하는 특수한 형태의 데이터 레이크다. 여러 지역에 분산돼 있고 여러 사이트를 보유한 미디어-리치(Media-rich) 기업들은 콘텐츠 제작 속도를 높이기 위해 비디오, 이미지와 같은 콘텐츠와 메타데이터를 원활히 전송하는데 많은 어려움을 겪어 왔다. 기업들은 자산 관리 시스템(Asset Management Systems)을 통해 오브젝트 기반 아카이브 콘텐츠를 인덱싱(적합 데이터 선별)하고 공유된 ‘콘텐츠 레이크’에서 콘텐츠를 이동, 통합할 수 있으며, 이를 통해 대규모 글로벌 조직들도 운영 전반에서 ‘단일 뷰’를 확보할 수 있다. AI가 대중화되고 있으나, 여전히 콘텐츠를 제작하는 대부분의 조직에서 AI 기술을 적용하는 것은 쉽지 않은 일이다. 영상 편집 및 압축하는 업-레스(Up-Res)나 오디오 트랜스크립션을 위한 AI 도구는 웹 도구, 커스터마이즈된 애플리케이션에 적용되거나 편집 제품군에 내장되고 있다. 최근에는 대규모 스포츠 콘텐츠 브랜드와 경기 리그에서도 AI/ML 도구를 통해 개체 인식, 오디오 트랜스크립션(transcription), 비디오 및 오디오 업-레스 및 정리와 같은 즉각적인 결과를 얻고 있다. 이제 제작사들은 영상 콘텐츠 영역에 특화된 AI 기반 엔진을 구축하여 수작업보다 시간을 크게 절감하고 흥미롭고 관련성 있는 콘텐츠를 즉시 찾을 수 있도록 지원하며, 독특한 콘텐츠를 신속하게 만들 수 있어, 경쟁사 대비 비교우위를 확보할 수 있다. editor@itworld.co.kr

"데이터 기능이 부족할 경우, 기업 내 매출 증대에 악영향을 미칠 것이다"

넘버스

자료 제목 :

조직 내 데이터 역랑에 관한 글로벌 설문조사 결과 Lack of data capabilities impedes organizations’ success, global survey finds

자료 출처 :

HPE

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발행 날짜 :

2022년 12월 07일

주요 내용 :

HPE는 다양한 국가들이 데이터를 경제 및 사회적 발전을 촉진하는 전략적 자원으로 인식하는 가운데, 데이터 성숙도가 부족할 경우 민간 부문과 공공 부문에서 매출 증대 및 환경적 지속가능성 향상과 같은 주요 성과를 쉽게 달성하기 어렵다는 설문조사 결과를 발표했다. HPE는 19개국의 산업 및 공공 부문 전반에 걸쳐 8,600명이 넘는 의사 결정권자를 대상으로 설문조사를 실시했으며, 조직 데이터 성숙도 수준 혹은 데이터 가치 창출 역량의 평균은 5점 만점에서 2.6점이며 가장 높은 성숙도 수준에 도달한 비율은 전체 3%에 불과한 것으로 나타났다. HPE 회장 겸 CEO 안토니오 네리는 “데이터가 우리의 생활 및 업무 방식을 발전시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 데 폭넓은 공감대가 형성되어 있지만 이러한 잠재력을 실제로 활용하려면 조직의 디지털 트랜스포메이션 전략에 변화가 필요하다”며 “디지털 트랜스포메이션의 핵심 원칙을 ‘클라우드 우선’에서 ‘데이터 중심’으로 전환해야 한다”고 말했다. 이번 설문조사는 전략, 조직 및 기술적 기준에 따라 데이터에서 가치를 창출하는 조직의 역량을 평가하는 성숙도 모델(HPE 자체 개발)을 기반으로 하고 있다. 가장 낮은 성숙도 수준(1)은 “데이터 무질서 상태”이며, 데이터 풀은 서로 단절되어 있고, 인사이트 도출 및 성과 달성을 위한 체계적인 분석도 이루어지지 않는 단계이다. 가장 높은 수준(5)는 “데이터 경제”이며, 조직은 고급 분석 및 인공 지능을 사용하여 내부 및 외부 데이터 소스 모두에 대한 통합 액세스를 기반으로 데이터를 전략적으로 활용하여 성과를 도출할 수 있다. 설문조사 결과에 따르면 조직의 14%는 성숙도 수준 1(데이터 무질서 상태), 29%는 수준 2(데이터 보고), 37%는 수준 3(데이터 인사이트), 17%는 수준 4(데이터 중심)에 있으며, 불과 3%만 수준 5(데이터 경제)에 도달한 것으로 나타났다. 또한, 데이터 기능이 부족할 경우, 결과적으로 조직의 매출 증대(30%), 혁신 수행(28%), 고객 경험 개선(24%), 환경적 지속가능성 향상(21%), 내부 효율성 증진(21%)과 같은 주요성과를 창출하는 역량을 제한한다고 응답했다. 설문조사 결과는 조직이 전체 가치 사슬을 따라 데이터를 활용하기 위해 반드시 해소해야 하는 전략적, 조직적 및 기술적 격차를 자세히 설명하고 있다. 조사 결과를 살펴보면 응답자의 13%만 조직의 데이터 전략이 기업 전략의 핵심 요소라고 답변했으며, 응답자의 거의 절반이 해당 조직에서 데이터 이니셔티브에 예산을 할당하지 않거나(28%) IT 예산을 통해서만 가끔 데이터 이니셔티브에 자금을 지원한다고(20%) 답변했다. 또한 응답자의 28%만 데이터 기반 제품 또는 서비스의 제공에 전략적 초점을 맞추고 있다고 답했으며, 응답자의 거의 절반이 해당 조직에서 데이터 분석을 위해 머신 러닝이나 딥 러닝과 같은 방법론을 사용하지 않고 스프레드시트(29%) 또는 비즈니스 인텔리전스 그리고 미리 준비된 보고(18%)에 의존한다고 말했다. 낮은 데이터 성숙도 수준의 특징은 응답자 34%가 가장 중요한 데이터 및 분석 아키텍처가 없으며 데이터가 별 애플리케이션 또는 엣지에서 단절되는 것으로 응답했다는 점이다. 반면에 조직 전체에 걸쳐 실시간 데이터에 대한 통합 액세스를 제공하는 중앙 데이터 허브 또는 패브릭을 구현했다고 답한 응답자는 19%였으며, 다른 8%의 응답자는 이 데이터 허브에 외부 데이터 소스도 포함되어 있다고 답변했다. 데이터 소스가 클라우드 및 엣지 전체에 걸쳐 점점 더 분산되고 있다는 점을 고려할 때 다수 응답자(62%)는 데이터를 고도로 제어하고 데이터에서 가치를 창출하는 수단을 확보하는 것이 전략적으로 중요하다고 답변했다. 응답자의 절반 이상(52%)은 데이터 독점 기업이 데이터에서 가치를 창출하는 역량을 지나치게 통제하고 있다고 우려를 표했으며, 39%는 클라우드 비용 증가(42%), 데이터 보안에 대한 우려(37%), 더 유연한 데이터 아키텍처의 필요성(37%), 데이터에 대한 통제 부족(32%)으로 인해 클라우드 전략을 재평가하고 있다고 답했다. editor@itworld.co.kr

데이터 전략을 운영한 조직은 그렇지 않은 조직의 이익 성장률 차이

5.97

넘버스

자료 제목 :

클라우데라 엔터프라이즈 데이터 성숙도 보고서 Cloudera Enterprise Data Maturity Research Report

자료 출처 :

Cloudera

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발행 날짜 :

2022년 11월 24일

주요 내용 :

클라우데라가 금융 서비스와 통신 기업들이 수익성 제고를 목표로 데이터 전략을 도입한다는 내용을 담은 ‘엔터프라이즈 데이터 성숙도 보고서’를 발표했다. 이 보고서에 따르면 아태지역의 금융 서비스·통신 산업은 엔터프라이즈 데이터 전략을 통해 수익 증가를 달성했으며, 많은 관련 기업들이 최신 데이터 아키텍처와 하이브리드 데이터 접근 방식을 도입하는 것으로 나타났다. 한국을 포함한 아태지역의 금융 서비스·통신 산업은 데이터를 활용한 고객 맞춤형 제품과 서비스 등 고객 중심의 서비스 제공에 가장 우선순위를 두고 있는 것으로 밝혀졌다. 금융 서비스 산업은 데이터 관리에 있어 리스크 관리와 규정 준수를 가장 중시했으며, 아태지역 내 금융 서비스 기업의 비즈니스 리더 94%는 전체 데이터 라이프사이클에 걸친 안전한 중앙집중식 거버넌스가 매우 중요하다는 인식을 갖고 있다고 나타났다. 이는 금융 서비스 산업에 엄격한 규제가 적용되는 만큼, 리스크를 충분히 관리해야 한다는 점에서 비롯된 것으로 보인다. 그리고 통신 기업의 63%는 이미 데이터 분석을 통해 고객 경험과 만족도를 개선하며, 네트워크에서 생성된 방대한 양의 데이터를 머신러닝과 인공지능(AI)을 적용해 경쟁 우위 서비스를 확보하고 있는 것으로 조사됐다. 특히, 아태지역에서 절반에 가까운 금융 서비스 기업 IT 리더(43%)와 통신 기업 IT 리더(49%)는 재택근무와 같은 업무 환경의 변화에 대한 지원으로 비용 지출이 증가했다고 밝히면서, 하이브리드 클라우드를 구축할 경우 포괄적인 데이터 거버넌스, 효율적인 데이터 관리, 유동적인 업무 환경을 지원, 업무 환경의 변화에 보다 더 능동적으로 대처할 수 있다고 꼽았다. 클라우데라코리아 임재범 지사장은 “금융 서비스·통신 기업들이 차별화된 경쟁력을 보유하기 위해 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 등에 기반한 데이터 혁신 방안을 모색하고 있다”며, “하이브리드 데이터 플랫폼은 시장에서 경쟁 우위를 확고히 하는 한편 최신 데이터 아키텍처로의 전환과 기업의 효과적인 데이터 전략을 구현하는데 도움을 준다”고 말했다. 이번 분석에서는 코로나 사태가 시작된 이후 하이브리드와 멀티 클라우드 아키텍처, 데이터 분석 솔루션과 같은 디지털 혁신을 위해 금융 서비스·통신 기업에서 각각 46%와 48%의 비용을 추가로 지출했다는 점을 주목했다. 클라우데라 제품 마케팅 총괄인 윔 스툽은 “잘 설계된 엔터프라이즈 데이터 전략은 사업 통찰력을 빠르게 얻을 수 있도록 돕는다”며, “이를 통해 수익 증대, 고객 경험 개선, 수익 향상과 같은 비즈니스 목표를 지원함과 동시에, 비용을 관리하고 리스크를 절감하는 등 전반적인 데이터 자산의 보안과 거버넌스를 확보할 수 있다”고 강조했다. 한편, 클라우데라는 시장조사 전문기관 벤슨 본과 협력해 ‘클라우데라 엔터프라이즈 데이터 성숙도 보고서’를 발간한 바 있다. 보고서에 따르면 12개월 동안 성숙한 엔터프라이즈 데이터 전략을 운영한 조직은 그렇지 않은 조직 대비 평균 5.97% 더 높은 이익 성장을 기록했고, 비즈니스 리더 중 96%는 데이터 처리와 관리 방식이 조직 성과에 긍정적 영향을 끼쳤다고 응답했으며, 64%는 성숙한 데이터 전략으로 더 높은 수준의 복원력을 얻었다고 답했다. editor@itworld.co.kr

"마이크로소프트 365 데이터 보호를 위해 별도로 백업 서비스 및 제품을 이용하고 있다"

넘버스

자료 제목 :

2023 클라우드 보호 트렌드 리포트 2023 Cloud Protection Trends Report

자료 출처 :

Veeam

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발행 날짜 :

2022년 11월 08일

주요 내용 :

빔 소프트웨어가 대표적인 4가지 서비스형(aaS) 시나리오에 따른 ‘2023 클라우드 보호 트렌드 리포트(2023 Cloud Protection Trends Report)’를 발간했다. ⓒ 빔 소프트웨어 ‘2023 클라우드 보호 트렌드 리포트’는 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS), 서비스형 백업 및 재해복구(BaaS/DRaaS)의 시나리오를 다루고 있다. 해당 보고서는 기업이 서비스형 소프트웨어 환경을 보호해야 할 필요성을 점차 인식하고 있으며 서비스형 백업 제공업체에 대한 경험과 신뢰 증가로 백업 담당 IT 조직이 효율적 운영을 위해 백업 전문가에 맡기고 있음을 보여주고 있다. 설문에 응한 마이크로소프트 365 고객의 89%는 기본으로 제공되는 복구 기능에만 의존하지 않고 추가적인 복구 기능을 사용하고 있다고 답했다. 이에 대한 가장 큰 이유는 랜섬웨어 대응을 포함한 사이버 공격에 대비한 신속한 복구였고 두 번째 이유는 규정 준수로 나타났다. 이 보고서는 클라우드 호스팅 워크로드의 30%는 ‘클라우드 우선’ 전략에서 비롯됐으며 새로운 IT 워크로드가 클라우드에서 활발하게 시작되고 있지만 응답자의 88%는 개발, 비용, 성능의 최적화, 재해 복구 등 여러 이유로 클라우드 워크로드를 다시 데이터센터로 가져왔다고 강조했다. 또한, 보고서에 따르면, 랜섬웨어 대응을 포함한 사이버 보안이 주요 관심사가 되면서 대부분의 기업에서는 각 워크로드의 소유자가 자체 데이터를 보호하기보다 백업 전문가에게 위임하는 등 데이터 보호 전략에도 큰 변화가 있었다. 특히, 클라우드 워크로드 백업의 대부분은 더 이상 전문 지식이나 클라우드 관리자의 추가 업무가 필요하지 않게 됐다고 밝혔다. 오늘날 기업의 98%가 데이터 보호 전략의 일환으로 서비스형 백업 및 재해복구를 사용하고 있다. 서비스형 재해복구는 비즈니스 연속성 및 재해복구(BCDR) 계획, 구현, 테스트에 대한 전문 지식을 제공하기 때문에 서비스형 백업보다 전략적 우위를 가질 수 있다. 고객은 비즈니스 통찰력, 기술 IT 복구 설계자, BCDR 전략 계획, 문서화에 대한 운영 지원을 기반으로 서비스형 백업 및 재해복구 공급업체를 선택하기 때문에 공급자의 전문성이 주요 차별화 요인으로 나타났다. 기업의 58%가 서비스형 백업을 사용하고 있으며 42%는 자체 데이터 보호 솔루션의 일환으로 클라우드 저장소를 사용하고 있었다. 특히, 절반에 가까운 기업(48%)은 자체 관리형 클라우드 스토리지로 시작해 결국 서비스형 백업으로 전환했다. 새로운 클라우드 호스팅 아키텍처에서 일부 서비스형 플랫폼 관리자는 클라우드 호스팅 서비스의 기본 내구성이 백업을 대체할 수 있다고 생각하는 것으로 나타났다. 이는 사실과 다르며 기업의 34%는 아직 클라우드 호스팅 파일 셰어(file shares)를 백업하지 않고 있으며 15%는 클라우드 호스팅 데이터베이스를 백업하지 않았다. 대부분의 기업이 초기에 ‘리프트 앤 시프트’ 방식으로 서버를 데이터센터에서 서비스형 소프트웨어로 이동시킨다. 기업의 76%는 클라우드 호스팅 서버 내에서 파일 서비스를 실행하고 56%는 AWS, 마이크로소프트 애저에서 관리되는 파일 셰어를 실행한다. 기업의 78%는 클라우드 호스팅 서버 내에서 데이터베이스를 실행하고 65%는 AWS, 마이크로소프트 애저에서 관리되는 데이터베이스를 실행한다. 빔 소프트웨어 CTO 겸 제품 전략 수석 부사장인 대니 앨런은 “사이버 보안 위협이 증가하면서 기업은 백업 서비스를 비즈니스 요구사항과 클라우드 전략에 가장 최적화된 방식으로 도입해야 할 필요성을 느끼고 있다”며, “이번 조사는 워크로드가 데이터센터에서 클라우드로 이동 후 다시 데이터센터로 이동하는 등 데이터 보호 전략이 상당히 복잡하다는 것을 보여준다”고 말했다. 한편, 2023 클라우드 보호 트렌드 리포트는 빔 소프트웨어가 발간하는 데이터 트렌드 리포트 중 하나로 제3의 조사 기관을 통해 주요 7개국의 IT 리더 1,700명을 대상으로 실시한 설문조사의 결과를 담았다. editor@itworld.co.kr

"향후 1년 동안 기업의 산업용 디지털 솔루션에 대한 투자를 늘릴 계획이다"

넘버스

자료 제목 :

커넥팅 더 퓨처 Connecting the Future

자료 출처 :

Aveva

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발행 날짜 :

2022년 11월 07일

주요 내용 :

아비바가 글로벌 보고서 ‘커넥팅 더 퓨처(Connecting the Future)’를 발간하고, 기업 경영진 10명 중 8명 이상이 주요 경영 의사 결정시 자사의 공장과 자산에 대한 충분한 데이터 가시성과 이해도 없이 이뤄진다고 답했다고 밝혔다. 이번 보고서는 유럽, 중동 지역의 화학, 제조 및 전력 산업에서 연간 매출이 5,000만 달러(원화 약 707억 원) 이상인 글로벌 기업 임원 650명을 대상으로 진행한 설문조사를 기반으로 하며, 웨이크필드 리서치와 함께 진행했다. 보고서에 따르면, 글로벌 경영난의 끝이 보이지 않는 가운데, 기업 임원 중 87%는 향후 1년 동안 기업의 산업용 디지털 솔루션에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 이는 증가하는 경제 불확실성과 지정학적 불안정성, 기록적인 인력난 및 공급망 붕괴라는 복합적인 문제를 해결하기 위한 결정을 수립할 때 통합된 데이터가 필요하기 때문이다. 석유 및 가스, 에너지, 제조, 유틸리티와 운송과 같은 주요 산업 전반의 선두기업들 또한 디지털 솔루션을 활용하는 것이 그 어느 때보다 중요하다는 것을 인지하고 있다. 기업이 공급망 복잡성을 해결하기 위해 향후 1년간 가장 많이 투자할 분야는 애널리틱스 및 AI, 산업용 IoT, 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅 솔루션이 될 전망이다. 기업은 대부분의 비용을 클라우드, 애널리틱스 및 AI에 투자하여 주요 비즈니스 도전과제를 해결하고자 하는 것으로 나타났다. 기업들은 클라우드 컴퓨팅, 데이터 관리 인프라, 유연한 업무 옵션, 애널리틱스 및 AI 등에 있어 이해도를 높이기 위한 다양한 디지털 솔루션을 모색하고 있다. 고위 경영진 5명 중 3명 이상이 향후 1년간 최우선으로 투자를 늘려야 하는 영역으로 클라우드 컴퓨팅(63%)과 애널리틱스 및 AI(62%)를 꼽았으며, 응답자의 98%가 클라우드 역량을 통한 기존 산업 엔지니어링 및 업무 프로세스의 확장이 필수적이라고 답했다. 화학 산업은 더 지속 가능한 미래를 위해 디지털에 우선적으로 투자하고 있다. 실제로 지난 몇 년간 화학 선도 기업 중 62%가 산업용 디지털 솔루션에 대한 투자를 늘리거나 본격화했다. 이는 다른 산업군의 디지털 솔루션 투자 증가율 대비 훨씬 높은 결과이다. 화학 산업의 투자 증가 계획은 해당 산업 종사자의 33%(타 산업은 23%)가 향후 1년간 직면할 가장 중요한 문제로 꼽은 환경 규제 및 지속가능성 요구에 대한 적절한 대응책이 될 수 있다. 극심한 인력난은 산업 디지털 이니셔티브에 갑작스러운 위협으로 다가왔다. 산업 내 절반에 가까운 기업(46%)이 기업의 산업 디지털 우선순위를 지원하기 위해 필요한 기술을 갖춘 인재를 찾는 것이 매우 어렵다고 답변했다. 또한, 산업 내 거의 절반(47%)의 기업이 공장 현장 근로자와 운영 및 생산 관련 종사자들이 기존의 업무 현장 및 일정 외에서도 업무가 가능하도록 하여 더 많은 근무 기회 제공하며 향후 1년간 많은 투자를 할 예정이다. 사업부 안팎으로의 정보 공유가 그 무엇보다 중요하다. 기업 임원의 약 45%가 조직의 수익 및 지속가능성에 막대한 영향을 미칠 수 있는 상위 디지털 이니셔티브 중, 개방적이고 상호 운용 가능한 정보 공유 생태계가 신뢰할 수 있는 파트너와의 정보 공유를 가능하게 할 것이라 답했다. 실제로 경영진은 개방적이고 어디든 적용가능한 정보 공유 생태계를 구축함으로써 얻을 수 있는 가장 기본적인 이점은 효율성 및 혁신성 향상(48%), 직원 만족도 향상(45%), 타사와의 경쟁력 유지(44%)라고 대답했다. 아비바 킴 쿠스토 포트폴리오 총괄 부사장은 “현재 산업 업계는 비용 상승, 탈탄소화, 공급망, 인력난에 이르기까지 복잡하고 계속해서 변화하는 경제적 도전과제를 해결하고자 한다”며, “기업은 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 활용성이 높은 인사이트를 얻고, 이를 활용해 현재 직면한 도전과제에 대처할 수 있다”고 말했다. 이어 “업계 선도 기업들은 효율적인 부서 간 연결과 협업, 그리고 미래 산업으로의 도약을 위해 부문별 특화 AI로 구성된 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션에 투자하고 있다”며, “이를 통해 선도 기업들은 빠르게 진화하는 오늘날의 산업 환경에서 성공하는 데 필요한 민첩성, 탄력성 및 지속가능 역량을 얻을 수 있다”고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr

데이터를 잘 활용하는 기업의 이익 증가율

9.5

넘버스

자료 제목 :

2023 데이터 혁신의 경제적 영향 보고서 The Economic Impact of Data Innovation 2023

자료 출처 :

Splunk, ESG

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발행 날짜 :

2022년 10월 19일

주요 내용 :

스플렁크가 리서치 업체 ESG(Enterprise Strategy Group)와 함께 ‘2023 데이터 혁신의 경제적 영향’ 보고서를 발표했다. 데이터 혁신으로 인해 창출되는 경제적 이익을 다룬 해당 보고서에 따르면 데이터를 잘 활용하는 기업은 이익이 9.5% 증가하고, 타 기업과의 경쟁에서 우위를 확보할 가능성이 2.9배 높으며, 수익 목표를 뛰어넘을 가능성 또한 2배 더 높은 것으로 나타났다. ⓒ 스플렁크 이번 보고서에서는 데이터 분류, 집계, 품질, 분석 기술, 분석 도구 및 모니터링 등 6가지 주요 전략적 의사 결정 영역에서 탁월한 성과를 거둔 기업을 데이터 선도업체(leader)로 정의하고 있다. 데이터 선도업체는 데이터 혁신을 통해 연 평균 9건의 신제품을 출시하고, 9.5%의 이익 증가를 경험했다고 보고했다. 반면 데이터 혁신에 막 입문한 조직은 연 평균 3건의 신제품을 출시하는 것으로 나타났다. 또한 데이터 선도업체의 49%는 영업, 마케팅 및 고객 서비스/지원에 데이터 혁신을 적용하는 것이 고객생애가치(Customer Lifetime Value, CLTV) 증가에 기여했다고 보고했다. 이에 반해 입문 조직의 30%만이 이러한 결과를 누렸다고 답했다. 또한 데이터 선도업체는 보안 문제를 식별하고 해결하는 속도가 입문 조직보다 11% 더 빠른 것으로 나타났다. 데이터 선도업체는 경쟁업체보다 더 나은 비즈니스 의사결정을 내린다고 답변할 가능성이 입문 조직보다 5.7배 높은 것으로 나타났다. 뿐만 아니라, 향후 몇 년 간 시장 경쟁 및 성공 측면에서 우위를 점할 가능성도 4.5배 더 높았다. 데이터 선도업체는 입문 조직에 비해 데이터 분석을 통한 경제적 이익 창출 흐름이 빠른 속도로 증가한다고 답변할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 데이터 선도업체는 입문 조직보다 데이터 자산을 38% 더 많이 운영하면서 데이터 수익화를 통해 총 수익의 2.3배를 창출했다. 사실상 모든 기업이 데이터가 증가하는 속도를 따라잡아야 한다는 압박을 받고 있지만, 이 같은 압박을 비교적 많이 느끼는 데이터 혁신 선도업체의 67%가 매우 큰 성과를 거두고 있었다. 스플렁크 최고전략책임자(CSO)인 아마르 마라가는 “데이터 중심의 혁신은 기업이 경쟁 우위를 점할 수 있게 한다”며, “데이터 수집과 활용에 대한 투자를 우선시하는 기업은 디지털 시스템과 비즈니스 성과를 완벽하게 파악할 수 있으므로 시장 혼란, 보안 위협 또는 변화하는 시장 상황에 보다 쉽게 대처할 수 있다”고 설명했다. ESG와 함께한 ‘2023 데이터 혁신의 경제적 영향’ 조사는 2022년 5월부터 6월에 걸쳐 진행됐다. 이번 조사에는 호주, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 뉴질랜드, 싱가포르, 영국 및 미국 등 9 개 국가에서 2,000명의 IT 및 보안 분야의 임원 및 전문가가 참여했다. editor@itworld.co.kr

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