비즈니스 데이터화 관리에서 클라우드의 역할

2024년에는 전 세계적으로 147제타바이트의 데이터가 생성될 것으로 예상된다는 사실을 알고 계셨나요? 믿거나 말거나, 이는 2023년에 비해 올해 27제타바이트의 추가 데이터가 생성된다는 것을 의미하며 이는 엄청난 규모입니다. 우리 모두는 데이터가 효과적인 비즈니스 전략의 주요 원동력이라는 것을 알고 있습니다. 데이터를 분석하면 숨겨진 트렌드를 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라 이전에 알지 못했던 비즈니스에 대한 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 따라서 우리는 데이터가 오늘날 디지털 환경의 화폐라고 주장할 수 있습니다. 데이터의 진정한 가치를 보여주는 몇 가지 통계를 살펴보겠습니다.

• 글로벌 데이터화 시장 규모는 2022년 3,101억 9천만 달러로 평가되었으며, 2023년부터 2032년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 12.57%로 확장되어 2032년까지 약 1조 135억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 배포별로는 클라우드 부문이 54%의 가장 큰 시장 점유율로 시장을 지배했습니다.

이러한 통계를 분석한 결과 오늘날의 디지털 생태계에서 데이터가 중요한 가치를 갖고 있다는 것이 분명해졌습니다. 여정을 시작하고 데이터화의 기본 사항과 데이터화 육성에서 클라우드의 역할에 따른 프로세스를 이해해 보겠습니다.

데이터화의 이해

데이터화는 물리적 측정, 인간 행동, 비즈니스 거래 또는 기타 아날로그 매개변수와 같은 다양한 유형의 정보를 다양한 목적으로 분석, 처리 및 사용할 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 프로세스입니다. 이 프로세스에는 데이터 수집, 처리 및 저장뿐만 아니라 알고리즘 및 기타 계산 기술을 사용하여 데이터에서 통찰력과 가치를 추출하는 작업도 포함됩니다.

기업, 정부, 개인이 생성하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 최근 몇 년 동안 데이터화는 점점 더 중요해지고 있습니다. 이는 장치가 자동으로 데이터를 수집하고 공유할 수 있게 해주는 사물 인터넷(Internet of Things)과 방대한 양의 사용자 생성 콘텐츠를 생성하는 소셜 미디어의 부상과 같은 기술의 발전에 부분적으로 힘입은 것입니다.

비즈니스를 위한 데이터화의 본질

Datafication을 사용하면 시간이 많이 걸리는 수동 작업이나 전문 기술이 필요한 작업을 자동화하여 기업이 사전에 운영을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 조직에서는 자동화 소프트웨어를 통합하여 데이터를 수동으로 분석할 필요 없이 대규모 데이터 세트에서 보고서를 신속하게 생성할 수 있습니다. 또한 자동화를 통해 기업은 급여 처리나 재고 관리 등 노동 집약적인 활동과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.

조직은 실시간 데이터에 액세스하여 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. Datafication은 여러 부서와 프로세스 전반에 걸쳐 비즈니스 성과에 대한 포괄적인 보기를 제공하므로 경영진은 수익 증대를 위해 개선이 필요한 고객 행동이나 업종의 추세를 쉽게 식별할 수 있습니다. 또한 예측 분석을 통해 기업은 미래 요구 사항을 예측하여 시장 상황이나 소비자 수요의 변화에 ​​더 잘 대비할 수 있습니다. 따라서 이는 전반적인 비즈니스 생산성을 향상시키는 효과적인 전략을 수립하고 구현하는 데 도움이 됩니다.

데이터화 프로세스

세부 사항을 살펴보기 전에 데이터화에서 중요한 역할을 하는 다양한 프로세스가 무엇인지 이해해 보겠습니다. 데이터화의 가장 중요한 프로세스로는 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 시각화 및 데이터 활용이 있습니다. 세부 사항을 살펴보고 각 프로세스의 본질을 이해해 보겠습니다.

데이터 수집

우선, 데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 프로세스입니다. 이러한 소스는 센서, 소셜 미디어, 금융 거래 또는 기타 유형의 디지털 또는 아날로그 매체입니다. 이 데이터는 특정 사용 사례에 따라 실시간 또는 정기적으로 수집될 수 있습니다. 또한 이러한 소스에서 수집되는 데이터의 양은 비즈니스 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

데이터 전처리

원시 데이터가 구조화되지 않고 고르지 않게 분산되어 있다는 것을 알고 계십니까? 따라서 이 데이터를 보다 유용하고 구조화되지 않게 만들려면 원시 데이터를 미리 처리해야 합니다. 여기가 데이터 전처리가 중요한 부분입니다. 데이터 전처리에는 원시 데이터를 정리, 필터링 및 변환하여 분석에 더 유용하게 만드는 작업이 포함됩니다. 여기에는 중복 제거, 오류 수정, 데이터를 일관된 형식으로 변환 등의 작업이 포함될 수 있습니다.

데이터 저장고

데이터를 전처리한 후에는 분석에 적합한 형식으로 저장해야 합니다. 여기에는 기존 데이터베이스, 데이터 레이크 또는 클라우드 스토리지가 포함될 수 있습니다. 이 데이터를 부적절하게 저장하면 데이터가 손실될 수 있으므로 데이터 저장은 매우 중요합니다.

데이터 분석

데이터 분석에는 다양한 기술과 도구를 사용하여 데이터에서 통찰력을 추출하고 예측하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 기계 학습 알고리즘, 통계 분석 또는 시각화 도구가 포함될 수 있습니다. 데이터 분석은 숨겨진 다양한 트렌드와 패턴을 찾아내는 매우 중요하고 가장 중요한 단계입니다.

데이터 시각화

이 단계는 이해하고 해석하기 쉬운 방식으로 데이터를 제시하는 것입니다. 여기에는 사용자 친화적이고 시각적으로 매력적인 차트, 그래프 및 데이터의 패턴과 추세를 쉽게 확인할 수 있는 기타 유형의 시각화를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.

데이터 활용

이는 데이터 분석을 통해 얻은 통찰력과 예측을 사용하여 의사결정을 내리고 조치를 취하는 마지막 단계입니다. 여기에는 특정 프로세스 자동화, 비즈니스 운영 최적화 또는 전략적 의사결정 정보 제공이 포함될 수 있습니다. 그 결과는 다양한 제품과 서비스의 효율성을 높이는 데 사용될 수 있습니다.

클라우드: 데이터화를 뒷받침하는 혁신적인 힘

단지 몇 기가바이트의 데이터에 대해 이야기할 때 일반적으로 우리는 이를 물리적 하드 디스크에 저장하는 것을 선호합니다. 하지만 대규모 데이터 저장 및 처리에 관해 이야기할 때 클라우드는 이러한 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 클라우드는 매우 안전하고 성능이 뛰어나며 증가하는 수요에 맞게 확장 가능한 인프라를 제공하여 데이터화를 강화합니다. 데이터화의 근간을 이루는 클라우드에 대한 세부 내용과 연구 요소에 대해 알아보겠습니다.

더 높은 수준의 보안

Statista에 따르면 가장 큰 클라우드 보안 문제는 데이터 손실 및 유출(69%), 데이터 개인정보 보호/기밀성(66%)이며 우발적인 자격 증명 노출(44%)이 그 뒤를 이었습니다. 오늘날 디지털 시대에 보안이 가장 중요하다는 사실은 부인할 수 없습니다. 데이터 손상은 기업에 재앙이 될 수 있으며 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. 민감한 데이터는 어떤 희생을 치르더라도 보호해야 하기 때문에 클라우드는 데이터를 저장하고 관리하는 데 있어 매우 안전한 것으로 입증되었습니다. 클라우드는 외부 공격으로부터 데이터를 보호하는 방화벽 및 강력한 암호화와 같은 강력한 보안 조치를 배포합니다. 이를 통해 조직은 데이터가 안전하다는 사실을 알고 안심할 수 있습니다.

미래 수요에 대한 확장성

데이터는 지속적으로 생성되고, 앞으로도 엄청난 양의 데이터가 존재한다는 사실은 우리 모두 잘 알고 있습니다. 앞으로 데이터 생산량이 늘어날 것이라는 것은 이미 예상된 바 있으므로, 확장 가능한 인프라가 필요합니다. 다행히도 클라우드가 등장하여 생명의 은인임이 입증되었습니다. 클라우드에는 요구 사항에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 기능이 있습니다. 글로벌 조직이 데이터화의 힘을 활용할 수 있으므로 이는 비즈니스의 데이터화를 더욱 강화할 수 있습니다.

자동화된 데이터 백업 및 복구

우리는 이미 조직에 데이터가 얼마나 중요한지 강조했습니다. 따라서 데이터를 안전하게 유지하는 것은 매우 중요합니다. 그러나 여러 조치를 배포한 후에도 데이터가 손상될 가능성이 있을 수 있습니다. 이는 외부 공격이나 기술적 문제로 인해 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서 데이터가 손실되면 운영 중단과 함께 상당한 손실이 발생할 수 있습니다. 다행히 클라우드는 강력한 재해 복구 메커니즘과 함께 정기적인 데이터 백업을 제공합니다. 따라서 데이터가 손상되더라도 재해 복구 메커니즘을 통해 최대한 빨리 데이터를 검색할 수 있으며 정기적인 백업을 통해 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 따라서 클라우드는 엄청난 양의 데이터를 다루는 기업의 데이터화를 촉진합니다.

높은 중복성 및 가용성

클라우드의 정전이나 기타 기술적 문제로 인해 비즈니스 운영이 크게 중단될 수 있다는 사실을 알고 계십니까? 그러나 다행히도 오늘날의 디지털 환경에서는 그렇지 않습니다. 데이터 센터 및 클라우드 호스팅 조직은 클라우드 인프라를 연중무휴 24시간 사용할 수 있도록 보장하는 중복 전원 백업 솔루션을 배포합니다. Cyfuture와 같은 조직은 인도에서 4개의 주요 데이터 센터를 운영하고 있으며 3개의 향후 데이터 센터도 운영하고 있습니다. 이를 통해 언제 어디서나 리소스의 가용성이 보장됩니다. 또한 전체 클라우드 인프라는 최신 산업 및 규제 지침에 따라 지속적으로 관리되고 업그레이드됩니다.

마지막 말

데이터화는 경쟁이 치열하고 역동적인 세상에서 우위를 점하고자 하는 기업에게 정말 중요합니다. 다양한 유형의 정보를 데이터로 변환함으로써 기업은 새로운 비밀을 발견하고 이전에 알려지지 않았던 숨겨진 패턴을 식별할 수 있습니다. 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 저장, 데이터 분석 및 데이터 시각화와 같은 중요한 단계를 수행함으로써 기업은 데이터화의 힘을 활용합니다. 기업 데이터화의 근간인 클라우드가 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 클라우드는 안전하고 안정적이며 효율적인 확장성이 뛰어난 인프라를 제공합니다. 이를 통해 모든 조직은 안심하고 데이터를 관리, 저장, 분석 및 모니터링할 수 있습니다.

시장에는 많은 관리형 클라우드 서비스 제공업체가 있지만 Cyfuture는 선도적인 서비스 제공업체로 떠오르고 있습니다. 23년 이상의 경험을 보유한 Cyfuture는 최첨단 클라우드 기반 솔루션의 광범위한 포트폴리오를 통해 시장에서 확고한 위치를 차지하고 있습니다. 업계 선두주자인 Cyfuture는 혁신을 촉진하는 최고 수준의 솔루션으로 탁월한 고객 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. Cyfuture는 현재 인도에서 신뢰성이 높은 4개의 데이터 센터를 자랑하며 2024년에 3개의 추가 데이터 센터가 곧 개장할 예정입니다. 데이터화 또는 클라우드의 강력한 기능을 활용하려면 당사 전문가와 상담해 보세요. 2000명 이상의 전문가로 구성된 당사의 강력한 가족은 귀하의 꿈을 현실로 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1 데이터화는 비즈니스에 어떤 영향을 미치나요?

답변: 데이터화를 통해 기업은 데이터 분석을 기반으로 한 통찰력을 제공함으로써 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.이를 통해 기업은 운영을 개선하고, 고객 행동을 이해하고, 새로운 시장 기회를 식별하고, 더 나은 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다. 또한 조직이 전략적 결정을 내릴 수 있도록 하는 다양한 숨겨진 패턴과 추세를 보여줍니다.

Q2 일상생활에서 데이터화를 활용한 사례로는 어떤 것이 있나요?

답변: 일상 생활에서의 데이터화의 예로는 GPS를 사용하여 움직임을 추적하는 것, 스마트폰을 사용하여 다양한 앱을 사용하는 빈도에 대한 데이터를 수집하는 것, 소셜 미디어 플랫폼이 우리의 관심사와 상호 작용에 대한 정보를 수집하는 것 등이 있습니다.또한 스마트 시계와 같은 장치는 심박수, 발자국, 심지어 수면 시간까지 추적할 수 있습니다.