AI 시대에 데이터는 단순한 자산이 아니라 혁신의 생명선입니다. 하지만 대부분의 기업은 단절된 시스템, 규제 준수 리스크, 데이터 큐레이터와 소비자 간 격차 심화로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이에 대한 해결책은 무엇일까요? 그것은 바로 대규모 데이터를 통합, 관리, 보호하는 통합 데이터 전략입니다.

기업이 해결해야 할 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

분산 데이터 시대의 파편화

기존의 ERP 방식은 기업 데이터를 중앙 집중화하여 파편화 문제를 해결했습니다. 하지만 오늘날 기업은 클라우드, 엣지, 하이브리드 환경 전반에서 쏟아지는 방대하고 다양한 실시간 데이터를 관리해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 클라우드 네이티브 앱의 등장으로 데이터 파편화는 더욱 심해졌고 중요한 비즈니스 정보가 연결되지 않은 시스템에 뿔뿔이 흩어지게 되었습니다. 수요 예측에 AI를 사용하는 소매 기업을 예로 들어보겠습니다. 데이터가 기존 ERP, 클라우드 CRM, 제3자 물류 시스템에 분산되어 있다면 AI 모델은 신뢰할 수 없는 예측 결과를 내놓을 것입니다. 통합된 데이터 패브릭은 정제된 실시간 데이터를 보장하여 정확한 예측과 비용 절감을 실현합니다.

통합된 비즈니스 데이터 패브릭이 필요한 이유

• 애플리케이션 환경 전반의 정형 데이터와 비정형 데이터는 물론 외부 데이터 소스까지 통합하여 데이터 사일로를 제거합니다.
• 분석 및 AI를 위해 관리되는 단일 레이어를 제공하여 실시간 데이터 액세스를 지원합니다.
• 하이브리드와 멀티 클라우드 아키텍처를 지원하여 다양한 환경 간의 원활한 데이터 흐름을 보장합니다.

역할 진화: 데이터 큐레이터에서 데이터 소비자로의 전환

데이터는 인적 자원, 재무, 자재, 장비, 자산 및 고객과 같은 다른 비즈니스 자산과 마찬가지로 정밀하게 관리해야 하는 비즈니스 혁신의 핵심 자산입니다. 특히 데이터 관리는 두 가지 주요 그룹에 직접적인 영향을 미칩니다. 하나는 데이터 큐레이터(데이터 스튜어드, 엔지니어, 모델러, 아키텍트 등)이며, 다른 하나는 데이터 소비자(비즈니스 분석가, 데이터 과학자, 일반 사용자 등)입니다. 특히 후자인 데이터 소비자의 역할이 급격히 진화했습니다. 기존의 엔터프라이즈 애플리케이션이나 BI 보고서, 대시보드 사용자를 넘어 이제 기업은 최신의 다양하고 잘 관리된 데이터를 필요로 하는 AI, 에이전틱 AI, 그리고 연결된 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스의 요구사항까지 충족해야 합니다. 이러한 진화는 데이터의 양, 속도, 다양성을 따라잡는 동시에 품질, 보안, 규제 준수를 보장하고 깨끗하고 신뢰할 수 있으며 즉시 실행 가능한 데이터에 접근해야 한다는 과제를 안겨줍니다. 하지만 대부분의 기업에서 데이터 큐레이션 역량은 신뢰할 수 있는 데이터를 원하는 사람의 증가하는 요구를 따라가지 못하고 있습니다. 그 결과, 데이터 소비자가 각자의 방식으로 데이터를 찾아 나서게 되며, 이는 결국 데이터의 분화와 파편화를 더욱 심화시키는 결과를 초래합니다.

이러한 역할의 변화에 성공적으로 대응하기 위해 기업은 다음과 같은 솔루션을 찾아야 합니다.

• 자동화된 데이터 검색, 카탈로그 작성, 계보 추적, 관리 체계를 구현하여 수작업을 줄이고 데이터 신뢰도를 높여야 합니다.
• 고품질 데이터 제품을 갖춘 셀프 서비스 데이터 마켓플레이스를 제공하여 데이터를 쉽게 찾고 안전하게 바로 사용할 수 있도록 해야 합니다.
• AI/ML 모델에 정제되고 규정을 준수하는 데이터가 공급되도록 보장해야 합니다.

가치와 리스크: 기회와 규제 준수 사이의 균형

AI 시대에 데이터의 가치는 높아지고 있지만 동시에 그에 따른 책임도 커지고 있습니다. 데이터 보안과 보호를 잠시라도 소홀히 하면 회복하기 어려운 수준의 재무적 손실과 평판 실추로 이어질 수 있습니다. 더욱 엄격해진 개인정보 보호 규정은 데이터의 합법적 사용을 요구합니다. 신뢰 관계가 핵심인 경험 경제가 부상하면서, 질문은 더욱 윤리적으로 변하고 있습니다. 즉, 고객의 데이터로 무엇을 해야만 하는가에 대한 문제입니다. AI와 에이전틱 AI를 통해 비즈니스 프로세스가 더욱 자율화됨에 따라 이 문제는 더욱 복잡해졌습니다. 또한 기업은 내외부의 공격에 상시 노출되어 있습니다. 초연결성으로 인해 전통적인 보안 경계가 무너지고, 환각 현상이 잘못된 데이터의 위험성을 보여주며, AI가 무기화될 가능성까지 제기되는 상황에서 데이터 관리는 이제 새로운 전장이 되었습니다.

이러한 리스크를 완화할 수 있는 솔루션을 고려해 보세요.

• 데이터 패브릭 자체에 거버넌스, 보안, 규제 준수 기능을 내재화해야 합니다.
• 설명 가능하고 감사가 가능한 데이터 파이프라인을 통해 윤리적 AI를 구현해야 합니다.
• 내장된 암호화, 액세스 제어, 이상 징후 감지 기능을 통해 위협으로부터 데이터를 보호해야 합니다.

지능적이고 통합되며 안전한 데이터의 미래

AI 시대에는 데이터를 통합, 관리, 보호하는 동시에 혁신을 지원하고, 민첩성과 제어의 균형을 맞춘 셀프 서비스 툴로 전문가의 역량을 강화하는 차세대 데이터 전략이 필요합니다. 데이터의 미래는 지능적이고 통합되며 안전합니다. 귀사는 준비되어 있습니까? 데이터 파편화 리스크를 진단하고 거버넌스 격차를 평가하며 비즈니스 목표에 부합하는 통합 데이터 플랫폼을 탐색하는 것부터 시작해 보세요.