최승철 클라우데라 한국 지사장. |
이제는 모두가 생성형 인공지능(AI)이 비즈니스 생산성과 성과에 혁신을 불러올 잠재력에 대해 알고 있다. 많은 기업들도 그런 긍정적인 결과를 기대하고 AI 기술 도입을 진행하고 있으나 기대만큼의 성과를 내고 있지 못하고 있다. 이러한 문제는 보통 AI 기술의 근간이 되는 데이터 문제가 해결되지 않아 발생한다. 가트너 조사에 따르면, 생성형 AI 프로젝트의 최소 30%가 저품질의 데이터로 인해 실패할 것으로 예측됐다.
매초마다 무수히 많은 데이터가 생산되고 날이 갈수록 새로운 데이터 소스가 등장한다. 기업이 이런 속도를 따라가지 못한다면 클라우드, 엣지, 데이터센터, 메인프레임, 최종 사용자 기기에 넓게 퍼져있는 중요 정보에서 인사이트를 추출하는 것은 점점 더 어려워진다.
클라우데라가 정보기술(IT) 리더를 대상으로 시행한 '2024 엔터프라이즈 AI 및 최신 데이터 아키텍처 현황' 설문조사에 따르면, 응답자의 73%는 일부 데이터가 사일로에 고립돼 있다는 사실을 인지하고 있는 것으로 나타났다. 또, 절반 이상의 응답자는 데이터 접근조차 꺼려하는 것으로 드러났다.
아주 깊은 곳에 묻힌 채 사용되지 않는 데이터는 일반적으로 품질이 낮으며, 대부분 노후된 시스템과 오래된 프로세스의 결과물로 나타난다. 기업이 사용하고 있는 대부분의 IT 플랫폼과 데이터 관리 프레임워크는 과거 아날로그 시대 혹은 클라우드 이전 시대를 위해 설계됐다. 오래된 플랫폼과 데이터 관리 프레임워크로는 점점 빨라지는 데이터 생성 속도나 복잡해지는 데이터 인프라 요구조건을 충족시킬 수 없다. 또, 실시간 분석이나 확장성 또한 지원하지 않아 중요한 의사 결정의 속도와 민첩성 모두 제한된다.
오늘날 대부분의 기업이 운영하는 멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드 환경은 데이터 관리를 더욱 복잡하게 만든다. 게다가 온프레미스와 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 데이터와 워크로드가 분산되어 있는 상황은 데이터에 액세스하고 처리하는 일을 까다롭게 만들고 있다. 최근 1년 동안 보안, 비용 문제로 인해 워크로드를 프라이빗 클라우드로 다시 되돌리는 기업이 증가하고 있다. 하이브리드 데이터 플랫폼을 도입한다면 프로세스가 간소화돼, 기업이 모든 소스에서 어디로든 데이터 세트를 원활하게 이동하고 데이터 관리 및 분석에 필요한 애플리케이션을 다시 작성하지 않아도 된다.
하이브리드 데이터 플랫폼은 비용 효율성 측면에서 기업이 분석 인프라를 확장해 운영 확장이나 새로운 시장 진출을 감당할 수 있도록 한다. 이러한 확장성을 통해 기업은 성능 저하나 불필요한 비용 발생 없이도 미래의 성장 수요를 충족할 수 있다.
마지막으로, 보안과 거버넌스가 설계 단계에서부터 내장된 하이브리드 데이터 관리 플랫폼은 데이터 보안과 규정 준수가 핵심 비즈니스 관심사인 이 시대에 필수적이다. 여기에는 암호화, 액세스 제어 및 감사가 포함돼 민감한 정보를 안전하게 보호하고 데이터 유출 위험이 감소하며, 엄격한 규제 요구 사항이 있는 금융 서비스와 같은 산업에 특히 중요하다.
생성형 AI는 혁신을 가속화하고, 생산성과 비용 효율성을 높이며, 경쟁이 치열한 시장에서 살아남을 수 있게 하는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 하지만, 이를 실현하기 위해서는 현재 데이터 관리의 격차를 해소할 수 있는 강력한 데이터 자산이 필요하다. 강력한 데이터 거버넌스는 더 이상 IT 부서만의 책임이 아닌 경영진의 더 높은 차원에서 논의돼야 한다. 하이브리드 데이터 아키텍처는 이 모든 것을 해결하는 만능 열쇠다.
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