2022년 이후 데이터 인프라의 미래를 형성하는 상위 5가지 트렌드

데이터는 모든 비즈니스, 경제 및 국가를 추진하고 확장하여 가치 있는 전략적 결정을 내리는 방향을 제시합니다. 기업 디지털화 시대가 도래하면서 AI/ML, IoT(사물인터넷) 등 첨단 기술로 손상된 데이터에 대한 기업의 요구가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 이를 위해서는 비즈니스 데이터를 통찰력 형태로 유지 관리, 구성 및 배포할 수 있는 잘 구축된 데이터 인프라가 필요합니다.

전체 비즈니스 데이터 센터 및 웨어하우스의 필수 부분인 데이터 지원 인프라는 전원, 냉각, 보안, 모니터링 및 측정 시스템으로 구성되며 모두 핵심 비즈니스 데이터 운영을 유지하는 데 도움을 제공하도록 설계되었습니다.

팬데믹 위기 속에서도 데이터 센터 지원 인프라에 대한 글로벌 시장이 9.4%의 CAGR로 성장해 왔으며 2024년에는 758억 달러에 이를 것으로 추산됩니다. 현대 데이터 인프라의 성장은 효율적인 방식으로 저장 및 관리해야 하는 데이터의 급격한 증가.

또한 클라우드 데이터 스토리지, 온라인 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스, 데이터 시각화 및 빅 데이터 분석에 대한 지속적인 수요가 있어 데이터 인프라 솔루션의 지속 가능한 시장 성장을 이끌고 있습니다. 사실, 데이터 스토리지 시스템의 진화는 통합 데이터 인프라의 주요 소스입니다. 시스템이 어떻게 발전했는지는 다음과 같습니다.

이는 데이터 자산과 프로세스를 관리하기 위해 데이터 인프라가 중요한 역할을 한다는 것을 증명합니다. 그래서 우리는 무엇을 기다리고 있습니까? 이제 자세히 살펴보겠습니다.

• 통합 데이터 인프라란 무엇입니까?
• 귀하의 비즈니스에 현대적인 데이터 인프라가 필요한 이유는 무엇입니까?
• 비즈니스를 위한 데이터 인프라 유형
• 비즈니스의 미래를 형성하는 2022년 이후의 상위 5가지 데이터 인프라 트렌드

의 시작하자:

비즈니스를 위한 통합 데이터 인프라란 무엇입니까?

데이터 인프라는 데이터 자산으로 구성되며 비즈니스 목적으로 데이터를 수집, 저장, 유지 및 배포하기 위한 프로세스, 기술 및 시스템의 생태계로 볼 수 있습니다.

간단히 말해서 정확한 데이터 인프라 정의는 다음과 같습니다.

"데이터 인프라는 프로세스, 사람 및 기술에 의해 지원되는 정형 및 비정형 데이터 자산으로 구성됩니다."

다음은 최신 데이터 인프라의 주요 특징 중 일부입니다.

• 통합 데이터 인프라에는 모든 비즈니스 데이터 리소스를 선별하고 액세스를 제공하는 기술 및 표준이 포함됩니다.
• 데이터 자산 및 해당 시스템의 사용 및 관리를 알리는 지침 및 정책
• 고객 데이터 생태계 및 비즈니스 데이터 생태계를 개별적으로 분석하기 위한 데이터 세트, 식별자 및 레지스터

많은 조직에서 SDI(소프트웨어 정의 인프라)를 사용하여 비즈니스의 동적 IT 요구 사항을 지원하지만 SDI에는 자체 백로그가 있습니다. 가장 인기 있는 데이터 인프라 트렌드 중 하나는 인공 지능 정의 데이터 인프라라고도 하는 ADI를 구현하는 것입니다.

ADI는 가능한 모든 방식으로 비즈니스 데이터를 백업하기 위해 최신 AI/ML 알고리즘으로 쌓인 소프트웨어 기반 데이터 인프라의 지능적인 업그레이드입니다.

더 많은 데이터 인프라 동향에 대해 자세히 이야기할 것이지만 지금은 귀하의 비즈니스에 데이터 인프라 관리 솔루션이 절실히 필요한 이유에 대한 개요를 살펴보겠습니다.

데이터 인프라가 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

강력한 데이터 분석 인프라 전략은 향상된 생산성과 효율성을 보장하고, 리소스와의 협업을 더 쉽게 만들고, 워크플로우에서 데이터 인프라 시스템을 적절하게 구현한 경우 원격으로 정보에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

데이터 인프라 솔루션 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 데이터 공유 및 데이터 보안 향상

데이터 인프라는 기업이 다양한 조직에서 데이터를 빠르고 효과적이고 안전하게 공유할 수 있도록 지원합니다. 데이터베이스 쿼리에 대한 빠른 솔루션을 얻을 수 있으며 최종 사용자는 작업 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다.

예를 들어, 통합 데이터 인프라를 사용하면 영업 팀은 제공된 기간에 정확하게 판매를 예측할 수 있는 유용한 데이터 통찰력을 얻을 수 있습니다.

2. 효과적인 데이터 통합

최신 데이터 에코시스템의 필요성은 운영 및 데이터 관리에 대한 보다 정확한 그림을 촉진하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 데이터 인프라는 비즈니스의 한 부문이 다른 부문의 영향을 받는 방식을 결정합니다.

따라서 API 및 통합, 데이터 처리, 네트워크 등과 같은 다양한 데이터 표준화 옵션을 통합하여 데이터 세트를 강화할 수 있습니다.

3. 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터

데이터 불일치는 모든 비즈니스 분야에서 단연코 가장 일반적인 문제입니다. 특정 데이터 품질 도구의 도움을 받는 데이터 인프라는 데이터의 정확한 보기가 조직 전체에서 공유되도록 합니다.

4. 개인정보보호 규정을 준수하는 데이터

데이터 인프라 생태계는 개인 정보 보호 및 보안 정책 시행을 위한 더 나은 프레임워크를 제공합니다. 통합된 방식으로 데이터를 오케스트레이션하여 규정 위반 위험을 낮추면서 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 중앙에서 관리할 수 있습니다.

5. 더 나은 의사 결정

데이터에 대한 결정은 정보로 사용하는 것이 좋습니다. 데이터 인프라 시스템은 운영 비용을 절감하면서 데이터 품질 이니셔티브와 더 나은 데이터 관리를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 궁극적으로 조직의 더 나은 의사 결정으로 이어집니다.

이것이 비즈니스에 안정적인 데이터 인프라가 필요한 이유일 것입니다. 데이터 인프라 에코시스템을 워크플로에 배포하기로 확신하는 경우 일반적인 배포 옵션은 온프레미스 배포, 클라우드 배포 및 하이브리드 배포입니다.

은행 및 공급망 산업의 경우 워크플로가 데이터 호스팅 및 작업 부하 감소를 위해 클라우드 네이티브 및 서버리스 인프라로 더 이동하고 있습니다.

그러나 기업 전체에 에코시스템을 배포하기 전에 비즈니스에 필요한 데이터 인프라 유형을 아는 것이 가장 좋습니다.

기업이 구현할 데이터 인프라 유형

데이터 인프라는 비즈니스에 사용되는 데이터의 목적과 목적에 따라 다양한 범주로 분류할 수 있습니다. 다음은 기업에서 일상 업무 프로세스를 확장하는 데 사용하는 가장 일반적인 유형의 최신 데이터 관리 인프라 시스템입니다.

데이터 액세스 – 데이터 액세스는 IT 시스템에서 요청된 액세스 쿼리로 데이터를 이동, 복사, 검색 및 수정하는 인터페이스입니다. 기본적으로 사용자가 인증되고 체계적인 방법으로 필요한 데이터를 얻는 매체입니다.

데이터 수집 – 데이터 수집은 하나 이상의 리소스에서 데이터를 분석 및 조작에 사용할 수 있는 위치로 데이터를 전송하는 인프라입니다. 시스템은 데이터를 올바른 방향으로 라우팅하는 것뿐입니다.

API 통합 – 위에서 언급한 것처럼 API는 여러 장치를 통해 데이터를 원활하게 배포하기 위한 요청을 처리하는 일반적으로 사용되는 데이터 인프라 시스템입니다. API는 당사 프로그램, 장치 및 애플리케이션과 함께 백엔드 시스템과 통신하고 상호 작용합니다.

데이터 저장 및 처리 – 데이터 저장은 다양한 장비 및 소프트웨어를 통한 데이터의 물리적 또는 가상 저장을 의미합니다.

효과적인 관리를 위해 데이터를 제어하는 ​​인터페이스를 데이터 처리라고 합니다. 이 프로세스에는 원시 데이터를 통찰력으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 둘 다의 집합적인 프로세스를 데이터 통합이라고 합니다.

데이터베이스 – 데이터베이스는 인증을 통해서만 액세스할 수 있는 체계적이고 조직적인 데이터 모음입니다. 엄청난 양의 데이터베이스는 대규모 데이터베이스 관리 시스템에 의해 관리됩니다.

네트워크 – 네트워크 인프라는 데이터를 효율적으로 공유하기 위해 회사의 시스템, 메인프레임, 서버, 네트워크 장치, 주변 장치 간의 연결 역할을 합니다.

데이터 보안 – 데이터 보안 인프라에는 무단 액세스로부터 데이터를 보호하기 위한 시스템, 소프트웨어, 하드웨어 및 애플리케이션이 포함됩니다. 생태계에는 모든 디지털 플랫폼에서 포괄적인 보호를 위한 데이터 암호화, 해싱, 토큰화가 포함됩니다.

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데이터 센터 – 데이터 센터에는 비즈니스 애플리케이션 및 데이터 저장을 위한 인프라 또는 전용 공간이 있습니다. 예를 들어 라우터, 스토리지 시스템, 방화벽, 애플리케이션 제공 컨트롤러 등

데이터 시각화 – 데이터 시각화는 인사이트를 쉽게 전달할 수 있도록 대시보드, 차트 및 지도를 포함한 그래픽 형식의 데이터 표현입니다.

데이터 마이그레이션 – 데이터 마이그레이션은 인터넷 기반 비즈니스 데이터가 저장 및 처리되는 클라우드 플랫폼에서 수행됩니다.

이러한 모든 데이터 프로세스는 모든 규모와 규모의 기업에서 데이터 사일로를 유지 관리하고 최적화하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터 인프라 시스템이 어떻게 도움이 될 수 있는지 아직 확신이 서지 않는다면; 다음은 기술 대기업의 데이터 인프라 예제와 사용 사례를 보여주는 인포그래픽입니다.

이러한 기술 대기업 외에도 데이터 분석은 통신 산업에서도 인기를 얻고 있습니다. Appinventiv가 선도적인 통신 회사가 데이터 품질을 85% 향상시키는 고객 중심 데이터 인프라 플랫폼을 구축하는 데 어떻게 도움이 되었는지 알아보십시오.

이것이 데이터 인프라 트렌드로 이동하기 전에 데이터 인프라에 대해 알아야 할 전부입니다. 데이터 추세에 대해 말하자면, 기업은 액세스, 인증 및 통제되는 엔터프라이즈 데이터를 통합하고 관리함으로써 더욱 스마트해지고 있습니다.

더 나은 데이터 인프라 관리를 위해 조직은 더 많은 고객 대면 자산을 확보하고 더 나은 작업을 수행하기 위해 지원되는 시스템에 중점을 두고 있습니다. 따라서 비즈니스 데이터를 넘어 비즈니스 프로세스를 유지하려는 경우 따를 수 있는 상위 5가지 데이터 동향이 있습니다.

2022년 이후에 따라야 할 상위 5가지 비즈니스 데이터 인프라 동향

데이터 인프라 트렌드는 모두 효율적인 데이터 솔루션으로 마이그레이션하고, 데이터를 정리하고, 데이터 자산을 더 잘 활용하고, 광범위한 데이터 사일로를 제거하는 것입니다. 이제 모든 산업 및 업종에서 최신 데이터 프로세스를 활용하고 있으므로 비즈니스를 가속화하고 형성하는 몇 가지 데이터 인프라 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 데이터 패브릭

데이터 패브릭은 분산 엔터프라이즈의 기반입니다. 디지털 채널과 온라인 판매가 지속적으로 발전함에 따라 장치와 애플리케이션의 복잡하고 다양한 생태계가 존재합니다. 2022년 추세에 따라 기업은 전사적 데이터 및 분석을 주도하고 모든 데이터 프로세스를 자동화하기 위해 데이터 패브릭을 만들고 있습니다.

데이터 패브릭을 사용하면 기업이 데이터를 관리하는 데 가장 적절한 접근 방식을 선택할 수 있으므로 궁극적으로 제공 시간이 단축됩니다. 많은 연구에서 "데이터 패브릭 기술은 AI와 분석을 사용하여 데이터 관리 기능을 자동화함으로써 데이터 가상화를 한 단계 끌어 올립니다.

2. 데이터 메쉬 아키텍처

데이터 메시 아키텍처는 그 어느 때보다 매력적입니다. 조직의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 일반적으로 중앙 데이터 팀은 다양한 기능을 처리해야 합니다. 이는 다른 교차 기능 팀의 데이터 요구 사항을 이해하기 어렵게 하므로 기업은 올바른 데이터 제품 세트를 제공할 수 없습니다.

데이터 메시는 병목 현상을 제거하고 더 긴밀한 데이터 결정을 내리는 데이터 분석을 위한 분산형 아키텍처입니다. 2022년 이후에 비즈니스에 분산 데이터 환경이 포함되는 경우 데이터 메시는 데이터 제품을 공유하기 위한 통합 인프라에 필요한 것입니다.

의사결정 인텔리전스

의사 결정 인텔리전스 접근 방식은 비즈니스 전반에 걸친 의사 결정 지원을 위해 진출합니다. 기업은 방대한 양의 데이터를 획득하고 정보를 활용하여 성공적인 비즈니스 결과를 이끌어냅니다. 의사 결정 인텔리전스 접근 방식을 사용하면 데이터 통찰력, 일반 대시보드, BI 플랫폼에 AI/ML 및 분석 기능이 추가되어 더 높은 수준의 의사 결정 작업을 지원하는 데 도움이 됩니다.

모놀리식 아키텍처

기업은 이미 데이터 소비자의 역량을 강화하기 위해 구성 가능한 데이터 및 분석 아키텍처를 수용했습니다. 모놀리식 아키텍처는 이미 과거의 일이지만 프로세스는 작은 공간에서도 기업에 도입될 예정입니다. 데이터가 클라우드 플랫폼, 물리적 및 지역 서버, 데이터 센터 경계에 걸쳐 분산되어 있는 경우 모든 데이터 사일로를 통합할 중앙 위치를 갖는 것은 사실상 불가능합니다.

구성 가능한 데이터 아키텍처를 사용하면 원하는 데이터 관리 기술 스택을 제공하고 비즈니스를 IT에 덜 의존하게 만드는 낮은 코드 또는 코드 없는 인프라를 활용할 수 있습니다.

크고 작은 데이터 분석

아시다시피 현대 기술은 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 기업이 성공하고 관련성을 갖기 위해서는 기존 분석, BI, 클라우드, 가능한 데이터 도구도 필요합니다. 광범위한 데이터 분석을 통해 인프라는 분석 목적을 위해 다양한 소스의 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 결합하고 조직 전체의 데이터 흐름에 보조를 맞춥니다.

소규모 및 광범위한 데이터 분석은 아직 채택되지 않은 새로운 개념이지만 몇 달 안에 기업이 이 개념으로 더 나은 견인력을 얻는 것을 볼 수 있을 것입니다.

우리는 현대 데이터 분석 인프라의 혁명 초기 단계에 있다고 믿습니다. AI와 클라우드 컴퓨팅이 우리의 작업 방식을 변화시킨 것처럼 최신 데이터 인프라 트렌드를 활용하면 통합 및 중앙 집중식 접근 방식을 통해 모든 업종과 산업을 변화시킬 수 있습니다. 여정을 안내하는 데이터 인프라 관리 서비스만 있으면 됩니다.

Appinventiv가 최신 데이터 인프라 솔루션을 어떻게 지원할 수 있습니까?

Appinventiv는 모든 규모와 규모의 비즈니스를 위한 데이터 분석 솔루션을 전문으로 하는 선도적인 데이터 관리 회사입니다. 당사의 풍부한 풀 서비스에는 분석 컨설팅, 데이터 웨어하우징, 빅 데이터, 데이터 시각화, 비즈니스 인텔리전스 및 공급망 분석 등이 포함됩니다.

당사의 전문가는 민첩한 방법론과 결과 지향적인 접근 방식을 따르는 것으로 알려져 있으며 귀하의 비즈니스에 종단 간 데이터 솔루션을 제공합니다.

지금 당사의 데이터 전문가와 상의하여 귀사의 비즈니스를 위한 강력한 데이터 인프라를 구축하십시오.