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이번 업데이트를 통해 ▲생성형 AI를 기반으로 데이터 민주화 실현 ▲일관된 보안 및 비용 관리 정책 수행 ▲현업 실무자의 수준 높은 셀프서비스 분석 지원 등 다양한 기능을 통해 기업의 업무 운영 방식을 혁신하고 생산성을 높일 계획이라고 업체 측은 밝혔다.
디노도 플랫폼의 최신 기능은 모든 이해관계자에게 신뢰할 수 있는 견고한 데이터 기반을 제공해 클라우드 및 데이터 레이크 환경에서의 데이터 액세스를 개선한다. 이와 같이 디노도는 모든 기업이 자사의 전략적 비즈니스 이니셔티브에서 최대한의 가치를 창출할 수 있도록 셀프서비스 BI, 데이터 사이언스, 하이브리드/멀티 클라우드 데이터 통합 및 엔터프라이즈 데이터 서비스를 지원하고 논리적 접근 방식을 제공한다.
디노도 플랫폼은 현업 실무자가 데이터를 찾을 때 SQL 언어나 BI 도구에 접근할 필요 없이 자연어를 사용할 수 있는 생성형 AI 기반 데이터 민주화를 실현한다. 이번 업데이트로 챗GPT 및 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)가 디노도 플랫폼에 사전 통합돼 데이터 사용자는 디노도 플랫폼에서 관리하고 제공하는 모든 데이터셋을 자연어로 액세스할 수 있다.
각 사업 부서가 자체 데이터 제품을 개발하고 배포할 수 있도록 셀프서비스 제품 개발 역량도 강화했다. 데이터 사용자는 드래그앤드롭 방식의 뷰 생성 마법사(drag-and-drop view-creation wizards)와 임베디드 SQL 쉘(embedded SQL shell) 기능을 이용해 디노도 데이터 카탈로그에서 데이터셋을 직접 작성하고 공유할 수 있다. 또한 데이터 카탈로그에서 데이터 액세스를 요청하는 워크플로우 관리가 가능해져 데이터 소유자는 액세스 요청에 신속히 대응하고 민감 데이터 사용 여부를 쉽게 파악할 수 있다. 즉, 전반적인 데이터 액세스 제어와 거버넌스가 간소화된다.
디노도 플랫폼의 최신 기능은 핀옵스 대시보드(FinOps Dashboard)를 활용해 온프레미스 및 클라우드에서 사용 중인 다양한 데이터베이스, 데이터 레이크, 데이터 플랫폼이 소모하는 컴퓨팅 및 데이터 입출력 비용을 관리하고 워크로드를 최적화해 클라우드 비용을 크게 절감할 수 있다고 업체 측은 설명했다. 디노도 플랫폼이 제공하는 핀옵스 대시보드는 분석 및 운영 데이터 워크로드에서 발생하는 비용에 대한 현황과 보고서를 제공한다.
디노도는 오픈소스 쿼리 엔진인 프레스토(Presto) 기반의 대규모 병렬처리(Massively Parallel Computer, MPP) 기능을 탑재해 대용량 데이터 처리 성능을 향상했다. 특히 이 기능은 데이터 카탈로그 및 생성형 AI와 같이 현업 실무자의 데이터 활용을 개선하는 기능과 결합돼 SQL 및 고급 분석에 대한 지식 없이도 빅데이터를 분석할 수 있도록 지원한다.
또한 데이터 전반에 걸쳐 세분화된 액세스 정책 관리 체계를 개선해 전사 차원의 개인정보 보호 규정 준수를 가속화한다. 데이터 소유자가 파생 뷰에 대한 간접 액세스 제어를 손쉽게 할 수 있어 데이터 공유 및 멀티 테넌트 배포 환경이 요구하는 데이터 제품에 대한 다운스트림 액세스 제어가 가능해졌다. 데이터 사용자 세션의 세부사항을 기반으로 액세스 정책을 설정해 데이터 주권 및 위치 기반 컴플라이언스 기능을 활성화할 수 있다. 태그와 보안 등급 분류의 경우 콜리브라(Collibra)를 포함한 다양한 데이터 거버넌스 도구를 통해 자동으로 동기화할 수 있다.
디노도 CTO 알베르토 팬은 “많은 기업이 데이터 공유 및 분석, 생성형 AI 등 여러 기능을 포함한 프로젝트를 추진하며 효율성 향상, 기존 자산의 수익화, 리스크 감소, 데이터 분석 개선을 위해 데이터 메시나 데이터 패브릭 등 분산형 데이터 관리 체계를 채택하고 있다”라며, “이번에 발표한 디노도 플랫폼 업데이트는 기업이 데이터 보안 강화와 함께 AI를 활용한 셀프서비스 개선, 핀옵스 기반의 비즈니스 성과 및 수익 개선과 같은 이점을 누릴 수 있도록 지원한다”라고 말했다.
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