우리는 데이터가 전례 없는 속도로 증가하는 세상에 살고 있습니다. 데이터 폭증은 새로운 뉴스가 아닙니다. 문제는 이러한 데이터를 저장하고 액세스하며 분석하는 과정이 쉽지 않은 상황에서 어떻게 가치를 도출할 수 있는가입니다. 효과적인 데이터 분석을 약속하는 많은 툴이 존재하지만 그 약속이 지켜진 경우는 거의 없었습니다. 적어도 지금까지는 말입니다.
이 시점에서 아마도 위스키가 데이터와 무슨 관련이 있는지 궁금하실 겁니다. 바로 성숙도가 중요하다는 것입니다. 위스키는 오래 숙성될수록 더 부드럽고 목 넘김이 깔끔합니다. 데이터 분석과 인공지능(AI)은 (나무통이 아니라) 시장에서 더 많이 성숙할수록 더 좋아지며, 현대적 데이터 분석도 마찬가지로 성숙도가 높고 강력한 인프라가 필요합니다.
AI와 데이터 분석의 사용이 성숙할수록, 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있으며, 경쟁력이 높아집니다. 여기서 중요한 것은 역량과 정교함입니다. 조직은 과거와 잠재적인 미래에 대한 이해를 기반으로 데이터에 대한 완전하고 총체적인 관점을 갖춰야 합니다.
데이터 기반 인사이트의 성숙도 달성
데이터 분석과 AI의 성숙도가 가장 정교하지 않은 수준에서 가장 정교한 수준으로 이동하는 방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집 및 탐색: 데이터를 수집하는 것이 데이터를 전혀 수집하지 않는 것보다 낫지만, 수집을 한다고 해서 바로 성찰이나 통찰을 얻을 수 있는 것은 아닙니다.
- 보고:과거에는 무슨 일이 있었고, 왜 그런 일이 일어났는가?
- 예측 모델링: 우리가 과거에 대해 발견한 것을 기반으로 미래에 어떤 일이 일어날 수 있는가?
- 처방 분석: 과거에 일어난 일에 어떻게 대응해야 할까?
- 자동화된 의사 결정: 데이터, 머신 및 알고리즘은 그 역량을 결합해 의사결정을 하고, 정보에 기반한 지침을 제공합니다.
귀하의 조직은 얼마나 성숙한가요?
퓨어스토리지가 최근 발표한ESG 백서(영문자료)에서 데이터 분석 성숙도를 중심으로 얻은 몇 가지 결과를 살펴보겠습니다. 데이터 분석 성숙도가 높은 조직은 대체로…
- 더 다양한 데이터 소스에서 더 많은 데이터를 수집해 데이터 분석 애플리케이션에 공급합니다.
- 동종업계의 다른 기업보다 데이터 분석에 더 많은 비용(IT 예산 비율 기준)을 지출하여 막대한 투자를 하고, 전략적 프로젝트에 AI/ML 기술을 활용하는 경우가 더 많습니다.
- 데이터 분석에 집중하고, 데이터 분석 이니셔티브가 비즈니스의 1순위는 아니더라도 5대 우선순위 안에 듭니다.
성숙한 데이터 분석의 핵심
어떻게 이러한 수준의 성숙도에 도달할 수 있을까요? 지원 인프라를 신중하게 고려해야 합니다. 이 부분에서 퓨어스토리지가 도움을 줄 수 있습니다.
데이터는 적시 적소에 올바른 형식으로 저장되어 있어야 합니다. 이러한 목표를 지원하기 위한 인프라는 데이터 과학자들의 생산성과 효율성을 유지하고, 귀중한 GPU에 데이터를 지속적으로 공급해야 합니다. 대부분의 조직이 천문학적인 양의 데이터를 생성하고 수집하기 때문에, 수집된 데이터에서 가치를 창출하려는 경우 이러한 모든 요소들이 중요합니다.
데이터 파이프라인이 효과적이려면, 기저 스토리지 인프라가 모든 유형의 데이터를 처리하고, 컴퓨팅과 독립적으로 원활하게 확장되며, 클라우드 서비스와 같은 민첩성과 간단함을 제공할 수 있어야 합니다. 플래시블레이드(FlashBlade)는 현대의 분석과 AI를 위해 설계되었으며, 포괄적인 대규모 병렬 아키텍처로 지원됩니다.
성숙도가 높은 분석과 AI를 활용하려면, 애플리케이션, 전략 및 프로세스 이외에도 인프라가 중요합니다. 최적의 조합은 완벽하게 숙성되어 부드럽고 매끄러운 위스키만큼이나 만족스러운 결과를 선사합니다.
