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"기업 분야의 암흑물질"··· '다크 데이터' 봉인 해제하기

인간 사이의 커뮤니케이션에서 기계의 로그에 이르기까지 수많은 데이터를 수집할 터다. 그러나 이러한 '다크 데이터'를 제대로 활용할 계획이 꼼꼼하게 수립된 경우는 드물다. 준수한 거버넌스와 AI가 상황을 바꿀 수 있다.  수집하는 데이터로부터 비즈니스적 가치를 끌어내고 싶어하는 IT 리더들은 각종 문제에 직면하기 마련이다. 그러나 특히 간과되는 문제가 하나 있다. 이는 수집 및 저장되고 있음에도 불구하고 제대로 활용되지 못하는 데이터 한 종류와 관련이 있다.  물리학의 암흑 물질(Dark Matter)에서 따온 ‘다크 데이터’는 비즈니스 수행 과정에서 정기적으로 수집되는 정보를 말한다. 직원, 고객, 비즈니스 프로세스에 의해 생성되는 데이터다. 기계, 애플리케이션, 보안 시스템에 의해 로그 파일로써 흔히 생성된다. 준법감시 목적으로 반드시 저장해야 하는 데이터인 경우도 있으며, 절대로 저장하지 않아야 하는 민감한 데이터인 경우도 있다. 가트너에 따르면, 기업 정보라는 이름의 우주의 대부분이 ‘다크 데이터’로 구성되어 있다. 많은 기업들이 이 데이터를 얼마나 많이 보유하고 있는지조차 모르고 있다. 이로 인해 준법감시 및 사이버 보안 위험이 증가하며, 당연히 비용도 증가하게 된다. 보유하고 있는 다크 데이터, 보관 장소, 포함된 정보를 파악하는 것이 이 다크 데이터를 보호하고 보관하지 말아야 하는 것들을 삭제하기 위한 필수적인 단계다. 하지만 이런 숨겨진 데이터와 관련한 진정한 이점은 실제로 비즈니스에 도움이 되도록 사용할 때 드러난다. 하지만 다크 데이터 마이닝은 쉬운 일이 아니다. 형식이 광범위한데다, 형식이 전혀 없을 수 있다. 스캔 된 문서 또는 오디오 또는 비디오 파일 형식인 사례도 있다. 다크 데이터를 비즈니스 기회로 전환하는 사례와 다크 데이터 활용에 대한 업계의 조언을 살펴본다.   레이스 카 드라이버의 오디오 5년 동안 인비전 레이싱(Envision Racing)은 20명 이상의 드라이버가 운전한 100회 이상...

다크 데이터 로그 커뮤니케이션 데이터 데이터 거버넌스 데이터 컴플라이언스

2022.08.16

인간 사이의 커뮤니케이션에서 기계의 로그에 이르기까지 수많은 데이터를 수집할 터다. 그러나 이러한 '다크 데이터'를 제대로 활용할 계획이 꼼꼼하게 수립된 경우는 드물다. 준수한 거버넌스와 AI가 상황을 바꿀 수 있다.  수집하는 데이터로부터 비즈니스적 가치를 끌어내고 싶어하는 IT 리더들은 각종 문제에 직면하기 마련이다. 그러나 특히 간과되는 문제가 하나 있다. 이는 수집 및 저장되고 있음에도 불구하고 제대로 활용되지 못하는 데이터 한 종류와 관련이 있다.  물리학의 암흑 물질(Dark Matter)에서 따온 ‘다크 데이터’는 비즈니스 수행 과정에서 정기적으로 수집되는 정보를 말한다. 직원, 고객, 비즈니스 프로세스에 의해 생성되는 데이터다. 기계, 애플리케이션, 보안 시스템에 의해 로그 파일로써 흔히 생성된다. 준법감시 목적으로 반드시 저장해야 하는 데이터인 경우도 있으며, 절대로 저장하지 않아야 하는 민감한 데이터인 경우도 있다. 가트너에 따르면, 기업 정보라는 이름의 우주의 대부분이 ‘다크 데이터’로 구성되어 있다. 많은 기업들이 이 데이터를 얼마나 많이 보유하고 있는지조차 모르고 있다. 이로 인해 준법감시 및 사이버 보안 위험이 증가하며, 당연히 비용도 증가하게 된다. 보유하고 있는 다크 데이터, 보관 장소, 포함된 정보를 파악하는 것이 이 다크 데이터를 보호하고 보관하지 말아야 하는 것들을 삭제하기 위한 필수적인 단계다. 하지만 이런 숨겨진 데이터와 관련한 진정한 이점은 실제로 비즈니스에 도움이 되도록 사용할 때 드러난다. 하지만 다크 데이터 마이닝은 쉬운 일이 아니다. 형식이 광범위한데다, 형식이 전혀 없을 수 있다. 스캔 된 문서 또는 오디오 또는 비디오 파일 형식인 사례도 있다. 다크 데이터를 비즈니스 기회로 전환하는 사례와 다크 데이터 활용에 대한 업계의 조언을 살펴본다.   레이스 카 드라이버의 오디오 5년 동안 인비전 레이싱(Envision Racing)은 20명 이상의 드라이버가 운전한 100회 이상...

2022.08.16

"성공적인 API 전략의 핵심은..." 전문가들이 지목한 5가지

디지털 재정비를 원하는 기업들에게 API(Application programing interface)가 전환의 주요 조력자로 각광받고 있다. 특히, 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 점차 이동하는 조직에게 더욱 그렇다. 한 때 목적을 위한 하나의 수단으로 비쳐졌던 API는 이제 고수준 전략 요소로 부상한 상태다. IT 리더에게 API의 개발과 관리, 유지보수, 보안이 주요 고려사항이자 큰 문제가 되었다. 이제 API는 애플리케이션과 서비스 사이의 통신을 제공함으로써 자동화를 지원하는 필수 구성요소라는 존재를 넘어서고 있다. 일련의 기업들에게는 수익 창출이라는 비즈니스 가치도 제공하고 있다. 노네임 시큐리티(Noname Security)가 후원한 451 리서치(451 Research)의 2022년 4월 연구(정보 입력 필요)에 따르면 디지털 전환 물결에 뒤이어 웹 API는 ‘통합형 웹 및 모바일 기반 제공물을 위해 제품 간 더 많은 데이터 공유가 필요하게 되면서 기하급수적인 성장’을 기록했다. 다양한 산업 부문의 350개 글로벌 기업에 근무하는 IT 전문가를 대상으로 실시한 2022년 1월 조사에 기초한 이 조사에서, 일반적인 조직의 경우 평균 1만 5,564개의 API를 사용하고 있었다. 이는 지난 12개월 대비 201% 증가한 수치다. 컨설팅 기업 BAH(Booz Allen Hamilton)의 수석 부사장 스콧 하나웨이트는 “API 전략 측면에서 ‘만능’ 해법은 없다. API 디자인은 쉽지 않으며, 각 프로젝트는 고유한 요건, 이해관계자, 역량과 원하는 결과가 있기 마련이다. 특정 기술, 아키텍처 스타일, 특정 API 유형에 대한 지원이 성공을 보장하지는 않는다”라고 말했다. 성공적인 API 전략을 구성하고 유지하기 위한 핵심에 대해 전문가들이 조언한 내용을 살펴본다.   데이터 소유권을 성문화하라 API는 1940년대에 개념이 정립된 이후로 광범위한 혁신을 거쳤다고 비영리 단체 DCA(Data Collaboration Allianc...

API 전략 데이터 접근 데이터 활용 데이터 거버넌스 데이터 사일로

2022.07.15

디지털 재정비를 원하는 기업들에게 API(Application programing interface)가 전환의 주요 조력자로 각광받고 있다. 특히, 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 점차 이동하는 조직에게 더욱 그렇다. 한 때 목적을 위한 하나의 수단으로 비쳐졌던 API는 이제 고수준 전략 요소로 부상한 상태다. IT 리더에게 API의 개발과 관리, 유지보수, 보안이 주요 고려사항이자 큰 문제가 되었다. 이제 API는 애플리케이션과 서비스 사이의 통신을 제공함으로써 자동화를 지원하는 필수 구성요소라는 존재를 넘어서고 있다. 일련의 기업들에게는 수익 창출이라는 비즈니스 가치도 제공하고 있다. 노네임 시큐리티(Noname Security)가 후원한 451 리서치(451 Research)의 2022년 4월 연구(정보 입력 필요)에 따르면 디지털 전환 물결에 뒤이어 웹 API는 ‘통합형 웹 및 모바일 기반 제공물을 위해 제품 간 더 많은 데이터 공유가 필요하게 되면서 기하급수적인 성장’을 기록했다. 다양한 산업 부문의 350개 글로벌 기업에 근무하는 IT 전문가를 대상으로 실시한 2022년 1월 조사에 기초한 이 조사에서, 일반적인 조직의 경우 평균 1만 5,564개의 API를 사용하고 있었다. 이는 지난 12개월 대비 201% 증가한 수치다. 컨설팅 기업 BAH(Booz Allen Hamilton)의 수석 부사장 스콧 하나웨이트는 “API 전략 측면에서 ‘만능’ 해법은 없다. API 디자인은 쉽지 않으며, 각 프로젝트는 고유한 요건, 이해관계자, 역량과 원하는 결과가 있기 마련이다. 특정 기술, 아키텍처 스타일, 특정 API 유형에 대한 지원이 성공을 보장하지는 않는다”라고 말했다. 성공적인 API 전략을 구성하고 유지하기 위한 핵심에 대해 전문가들이 조언한 내용을 살펴본다.   데이터 소유권을 성문화하라 API는 1940년대에 개념이 정립된 이후로 광범위한 혁신을 거쳤다고 비영리 단체 DCA(Data Collaboration Allianc...

2022.07.15

‘이러려고 데이터 관리하나 자괴감’··· 11가지 어두운 비밀

어떤 이들은 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성을 두고 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에게 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만 과학자와 수학자들 모두 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 되었다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 기업들은 종종 현장의 한계에 부딪힌다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음에 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전혀 쓰지 않았다. 또 어...

데이터 관리 데이터 과학 데이터 웨어하우징 데이터 거버넌스 데이터 엔지니어링 데이터 애널리틱스

2022.06.30

어떤 이들은 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성을 두고 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에게 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만 과학자와 수학자들 모두 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 되었다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 기업들은 종종 현장의 한계에 부딪힌다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음에 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전혀 쓰지 않았다. 또 어...

2022.06.30

"2022년 데이터 트렌드 5가지는..." 태블로

태블로(tableau)가 '2022년 데이터 동향 보고서(2022 Data Trends Report)'를 발표했다. 회사는 보고서에서 데이터 트렌드 프레임워크로 인공지능(Artificial Intelligence), 윤리(Ethics), 인력 개발(Workforce development), 유연한 거버넌스(Flexible governance), 데이터 자산(Data equity)을 선정했다. 이러한 5가지 데이터 트렌드가 다양한 비즈니스 환경에서 리더, 조직, 팀워크, 개인의 업무 역량 등에 영향을 줄 것이는 전망이다. 첫 번째, 인공지능은 인간의 전문성을 증가시키고 강화할 것이다. 인공지능 기반 기술이 최근 몇 년 동안 급속하게 확산되면서 핵심 기술로 자리 잡고 있지만, 올해는 그 어느 때보다 빠르게 채택되고 새로운 애플리케이션이 발전하는 것을 보게 될 것으로 진단했다. 하지만 인공지능을 보다 고급 작업으로 확장하려면 인력 재교육 등 해결해야 할 많은 과제에 직면해 있다. 태블로(tableau)는 2022년 데이터 트렌드 프레임워크로 인공지능(Artificial Intelligence), 윤리(Ethics), 인력 개발(Workforce development), 유연한 거버넌스(Flexible governance), 데이터 자산(Data equity)을 선정 발표했다. (자료: T ableau) 포춘(Fortune) 선정 1,000대 기업 중 99%가 향후 5년 내에 데이터 및 AI에 투자할 계획이지만 데이터 양의 증가, 유지 관리 비용, 전문화된 역할에 대한 배치의 어려움 등의 과제를 해결해야 한다. 액센츄어는 최고 경영진의 84%가 성장 목표를 달성하기 위해 인공지능을 활용해야 한다고 생각하지만, 76%는 확장 방법에 어려움을 겪고 있다는 조사 결과를 발표한 적이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 첫째, AI를 팀 스포츠로 취급하라고 보고서는 조언한다. 우선 사람의 기술과 전문성을 향상해 시간을 절약하고 능력을 확대할 수 있는 작업과 기능을 식...

태블로 데이터 트렌드 데이터 거버넌스 데이터 자산 데이터 윤리

2022.02.10

태블로(tableau)가 '2022년 데이터 동향 보고서(2022 Data Trends Report)'를 발표했다. 회사는 보고서에서 데이터 트렌드 프레임워크로 인공지능(Artificial Intelligence), 윤리(Ethics), 인력 개발(Workforce development), 유연한 거버넌스(Flexible governance), 데이터 자산(Data equity)을 선정했다. 이러한 5가지 데이터 트렌드가 다양한 비즈니스 환경에서 리더, 조직, 팀워크, 개인의 업무 역량 등에 영향을 줄 것이는 전망이다. 첫 번째, 인공지능은 인간의 전문성을 증가시키고 강화할 것이다. 인공지능 기반 기술이 최근 몇 년 동안 급속하게 확산되면서 핵심 기술로 자리 잡고 있지만, 올해는 그 어느 때보다 빠르게 채택되고 새로운 애플리케이션이 발전하는 것을 보게 될 것으로 진단했다. 하지만 인공지능을 보다 고급 작업으로 확장하려면 인력 재교육 등 해결해야 할 많은 과제에 직면해 있다. 태블로(tableau)는 2022년 데이터 트렌드 프레임워크로 인공지능(Artificial Intelligence), 윤리(Ethics), 인력 개발(Workforce development), 유연한 거버넌스(Flexible governance), 데이터 자산(Data equity)을 선정 발표했다. (자료: T ableau) 포춘(Fortune) 선정 1,000대 기업 중 99%가 향후 5년 내에 데이터 및 AI에 투자할 계획이지만 데이터 양의 증가, 유지 관리 비용, 전문화된 역할에 대한 배치의 어려움 등의 과제를 해결해야 한다. 액센츄어는 최고 경영진의 84%가 성장 목표를 달성하기 위해 인공지능을 활용해야 한다고 생각하지만, 76%는 확장 방법에 어려움을 겪고 있다는 조사 결과를 발표한 적이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 첫째, AI를 팀 스포츠로 취급하라고 보고서는 조언한다. 우선 사람의 기술과 전문성을 향상해 시간을 절약하고 능력을 확대할 수 있는 작업과 기능을 식...

2022.02.10

“조직 내 데이터 세트, AI 모델 공유를 쉽게”··· 인포매티카, 클라우드 데이터 마켓플레이스 발표

인포매티카가 데이터 세트, 애널리틱스, AI 모델을 쉽게 공유할 수 있도록 고안된 ‘인포매티카 클라우드 데이터 마켓플레이스’를 선보였다. 조직 내 직원들이 사용하는 용도다.  인포매티카의 데이터 거버넌스, 품질 및 개인 정보 보호 책임자 데이비드 코리건은 “데이터 비즈니스를 지향하는 기업이 늘어남에 따라 데이터가 급증하고 데이터 복잡성이 증가하고 있다. 이로 인해 여러 기업의 데이터 과학자에게 시급한 문제 또는 병목 현상 중 하나는 단순히 조직 내에서 데이터 세트를 찾고 때로는 관련 AI 및 분석 모델을 찾는 것이다”라고 말했다.  회사의 IDMC(Intelligent Data Management Cloud) 플랫폼의 일환에 해당하는 이번 마켓플레이스는 특정 조직 내의 사용을 염두에 둔 솔루션이다. 조직 외부의 데이터 소스도 다루는 스노우플레이크 데이터 마켓플레이스, 오라클 데이터 마켓플레이스, AWS 데이터 익스체인지와는 크게 다르다.  코리건은 “조직 사용자들이 데이터를 찾고 데이터를 공유할 수 있는 마켓플레이스 유형의 개념이다”라고 설명했다.  인포매티카가 이러한 개념에 주목한 데에는 이유가 있다. 알터릭스와 IDC가 2019년 공동 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 작업자들은 전체 업무 시간의 44%를 실패한 데이터 활동에 사용하고 있다. 점 더 복잡해지는 분석 애플리케이션과 AI 모델을 구축함에 따라 데이터 거버넌스 및 품질 문제가 부상하고 있기 때문이다.  코리건은 이번 클라우드 데이터 마켓플레이스가 조직의 데이터 자산이 규정 준수 사용에 대한 완전한 감사 기능과 함께 책임감 있게 사용되도록 하는 약관, 동적 공유 계약을 특징으로 한다고 강조했다. 결과적으로 데이터가 어디에 어떤 용도로 사용되는지에 대한 통찰력과 투명성을 제공할 수 있다고 그는 덧붙였다.  한편 지난 4월에 발표된 인포매티카의 인텔리전트 데이터 매니지먼트 클라우드는 기업이 애널리틱스 및 AI 애플리케이션에서 사용...

인포매티카 클라우드 데이터 마켓플레이스 데이터 공유 데이터 거버넌스

2021.11.17

인포매티카가 데이터 세트, 애널리틱스, AI 모델을 쉽게 공유할 수 있도록 고안된 ‘인포매티카 클라우드 데이터 마켓플레이스’를 선보였다. 조직 내 직원들이 사용하는 용도다.  인포매티카의 데이터 거버넌스, 품질 및 개인 정보 보호 책임자 데이비드 코리건은 “데이터 비즈니스를 지향하는 기업이 늘어남에 따라 데이터가 급증하고 데이터 복잡성이 증가하고 있다. 이로 인해 여러 기업의 데이터 과학자에게 시급한 문제 또는 병목 현상 중 하나는 단순히 조직 내에서 데이터 세트를 찾고 때로는 관련 AI 및 분석 모델을 찾는 것이다”라고 말했다.  회사의 IDMC(Intelligent Data Management Cloud) 플랫폼의 일환에 해당하는 이번 마켓플레이스는 특정 조직 내의 사용을 염두에 둔 솔루션이다. 조직 외부의 데이터 소스도 다루는 스노우플레이크 데이터 마켓플레이스, 오라클 데이터 마켓플레이스, AWS 데이터 익스체인지와는 크게 다르다.  코리건은 “조직 사용자들이 데이터를 찾고 데이터를 공유할 수 있는 마켓플레이스 유형의 개념이다”라고 설명했다.  인포매티카가 이러한 개념에 주목한 데에는 이유가 있다. 알터릭스와 IDC가 2019년 공동 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 작업자들은 전체 업무 시간의 44%를 실패한 데이터 활동에 사용하고 있다. 점 더 복잡해지는 분석 애플리케이션과 AI 모델을 구축함에 따라 데이터 거버넌스 및 품질 문제가 부상하고 있기 때문이다.  코리건은 이번 클라우드 데이터 마켓플레이스가 조직의 데이터 자산이 규정 준수 사용에 대한 완전한 감사 기능과 함께 책임감 있게 사용되도록 하는 약관, 동적 공유 계약을 특징으로 한다고 강조했다. 결과적으로 데이터가 어디에 어떤 용도로 사용되는지에 대한 통찰력과 투명성을 제공할 수 있다고 그는 덧붙였다.  한편 지난 4월에 발표된 인포매티카의 인텔리전트 데이터 매니지먼트 클라우드는 기업이 애널리틱스 및 AI 애플리케이션에서 사용...

2021.11.17

현금이라면 그렇게 다룰까?··· 데이터 거버넌스 실수 7가지

대부분의 CIO는 데이터를 잘못 취급하는 실수가 재무, 평판, 법률, 그리고 그 외 온갖 종류의 곤란으로 이어질 수 있음을 알고 있다. 그래서 보안과 컴플라이언스를 보장하면서도 접근성도 있고 관리도 가능한 강력한 데이터 거버넌스 정책에 주목한다. 데이터 무결성과 보존을 진지하게 생각하는 조직에게는 최우선 현안으로 간주되기도 한다. 유감스럽지만 데이터 거버넌스 요건과 실무에 정답은 아직 없다. 여전히 진화 중이기 때문에 IT 리더는 시간이 경과함에 따라 함정에 빠지기 쉽다. 데이터 거버넌스 정책을 무효하게 만들거나 심지어 위험에 빠뜨릴 수 있는 덫에 걸리지 않으려면 어떻게든 피해야 할 아래의 7가지 일상적 실수에 언제나 유의해야 한다.    데이터 거버넌스를 기술 프로젝트로 취급하기  데이터 거버넌스는 본질적으로 유동적이다. 따라서 정책 개발을 단순히 계획하고 배포하는 프로젝트로 간주해서는 안 된다. 데이터 거버넌스 정책이 진화하는 요건을 따라잡지 못한다면 궁극적으로 실패하기 십상이다. 더 나쁜 점은 이러한 정책이 실무자들에게 거추장스러운 장애물로 인식될 수 있다는 것이다. 따라서 현업 팀이 자체적인 우회수단을 만들게 된다. 클라우드 소프트웨어 및 서비스 공급업체인 뉴타닉스(Nutanix)의 CTO인 라지브 미라니는 데이터 거버넌스를 비즈니스 과제로 취급하라고 제안했다. 그는 데이터가 조직이 이해하고 보호해야 할 자산이라면서 “현금 취급 절차와 매우 비슷하게 생각볼 수 있다. 이는 조직에서 전적으로 이해되고 수용된다. 현금을 안전하게 취급하는 일의 중요성에 대해 공감대가 형성돼 있기 때문이다”라고 말했다. 빈빈히 간과되는 중요한 거버넌스 작업은 수집되고 보존되는 데이터의 양과 유형을 평가하는 것이다. 미라니는 “데이터는 적절히 사용될 때 막대한 가치를 가질 수 있지만, 궁극적으로 혜택의 출처는 조직이 관리할 수 있고 활용할 수 있고 보안할 수 있는 데이터로 한정된다”면서 “그냥 의무적으로 데이터를 수집하고 보유하는 대신 데이...

데이터 관리 데이터 거버넌스 데이터 정책 데이터 프레임워크

2021.11.11

대부분의 CIO는 데이터를 잘못 취급하는 실수가 재무, 평판, 법률, 그리고 그 외 온갖 종류의 곤란으로 이어질 수 있음을 알고 있다. 그래서 보안과 컴플라이언스를 보장하면서도 접근성도 있고 관리도 가능한 강력한 데이터 거버넌스 정책에 주목한다. 데이터 무결성과 보존을 진지하게 생각하는 조직에게는 최우선 현안으로 간주되기도 한다. 유감스럽지만 데이터 거버넌스 요건과 실무에 정답은 아직 없다. 여전히 진화 중이기 때문에 IT 리더는 시간이 경과함에 따라 함정에 빠지기 쉽다. 데이터 거버넌스 정책을 무효하게 만들거나 심지어 위험에 빠뜨릴 수 있는 덫에 걸리지 않으려면 어떻게든 피해야 할 아래의 7가지 일상적 실수에 언제나 유의해야 한다.    데이터 거버넌스를 기술 프로젝트로 취급하기  데이터 거버넌스는 본질적으로 유동적이다. 따라서 정책 개발을 단순히 계획하고 배포하는 프로젝트로 간주해서는 안 된다. 데이터 거버넌스 정책이 진화하는 요건을 따라잡지 못한다면 궁극적으로 실패하기 십상이다. 더 나쁜 점은 이러한 정책이 실무자들에게 거추장스러운 장애물로 인식될 수 있다는 것이다. 따라서 현업 팀이 자체적인 우회수단을 만들게 된다. 클라우드 소프트웨어 및 서비스 공급업체인 뉴타닉스(Nutanix)의 CTO인 라지브 미라니는 데이터 거버넌스를 비즈니스 과제로 취급하라고 제안했다. 그는 데이터가 조직이 이해하고 보호해야 할 자산이라면서 “현금 취급 절차와 매우 비슷하게 생각볼 수 있다. 이는 조직에서 전적으로 이해되고 수용된다. 현금을 안전하게 취급하는 일의 중요성에 대해 공감대가 형성돼 있기 때문이다”라고 말했다. 빈빈히 간과되는 중요한 거버넌스 작업은 수집되고 보존되는 데이터의 양과 유형을 평가하는 것이다. 미라니는 “데이터는 적절히 사용될 때 막대한 가치를 가질 수 있지만, 궁극적으로 혜택의 출처는 조직이 관리할 수 있고 활용할 수 있고 보안할 수 있는 데이터로 한정된다”면서 “그냥 의무적으로 데이터를 수집하고 보유하는 대신 데이...

2021.11.11

칼럼ㅣ데이터 레이크 저물고 '데이터 패브릭' 떠오른다

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스가 여전히 유용하긴 하지만 이제 데이터 관리에 새로운 접근법을 취할 때다.  지난 20년 동안 CIO, CDO, 애널리스트가 기업 인프라에 저장된 데이터에 관해 의사결정을 내리면서 중앙 집중화를 강조하는 문화를 조성했다. IT 팀의 보호 아래에서 데이터를 처리할 때 (데이터가) 가장 잘 통제되고 유용하다는 것이었다.  이 기간에는 해당 논리에 관한 논쟁이 있을 수 없었다. 이로 인해 데이터 웨어하우징을 통한 첫 번째 데이터 통합의 물결이 일었다. 1990년대에 이는 데이터를 사전 정의된 사용 사례에 맞춰 고정된 구조적 형태로 사전 처리 및 저장하여 여러 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 단일 솔루션으로 연결하는 효과적인 방법이었다.    하지만 시간이 지나면서 이러한 아키텍처에 광범위한 사용자 정의 및 데이터 유지관리가 필요하다는 게 명확해졌고, 확장 요건에도 어려움을 겪었다. 게다가 데이터 프로젝트의 소유권을 부서별로 가져가기 어려웠기 때문에 데이터가 비즈니스에 미치는 전반적인 영향도 감소했다.  그리고 이 문제를 해결하기 위해 새로운 유형의 아키텍처 ‘데이터 레이크’가 등장했다. 기업들은 데이터 레이크를 통해 모든 정형 및 비정형 데이터를 규모에 상관없이 중앙 저장소에 저장할 수 있었다.  데이터 웨어하우징과 마찬가지로 데이터 레이크는 데이터 처리 방식을 변화시켜 실시간 스트리밍 기능과 정형 및 비정형 데이터 처리 기능을 제공했다. 또 데이터 레이크는 데이터 웨어하우스보다 데이터 소비, 저장, 출력을 더욱더 잘 처리하고 메타데이터를 적용하여 데이터 웨어하우스보다 유연한 성능을 제공할 수 있었다.  하지만 이런 발전에도 불구하고 한계점은 남아 있었다. 기업 내의 데이터 팀은 보유한 데이터로 더 많은 일을 할 수 있었지만 서로 다른 요구사항을 가진 비즈니스 내 여러 부서로부터 받은 임시 요청을 처리하느라 진땀을 빼고 있었다.  데이터 플랫폼 아키텍처...

데이터 관리 데이터 거버넌스 마스터 데이터 관리 데이터 레이크 데이터 웨어하우스 데이터 패브릭 데이터 메시

2021.09.10

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스가 여전히 유용하긴 하지만 이제 데이터 관리에 새로운 접근법을 취할 때다.  지난 20년 동안 CIO, CDO, 애널리스트가 기업 인프라에 저장된 데이터에 관해 의사결정을 내리면서 중앙 집중화를 강조하는 문화를 조성했다. IT 팀의 보호 아래에서 데이터를 처리할 때 (데이터가) 가장 잘 통제되고 유용하다는 것이었다.  이 기간에는 해당 논리에 관한 논쟁이 있을 수 없었다. 이로 인해 데이터 웨어하우징을 통한 첫 번째 데이터 통합의 물결이 일었다. 1990년대에 이는 데이터를 사전 정의된 사용 사례에 맞춰 고정된 구조적 형태로 사전 처리 및 저장하여 여러 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 단일 솔루션으로 연결하는 효과적인 방법이었다.    하지만 시간이 지나면서 이러한 아키텍처에 광범위한 사용자 정의 및 데이터 유지관리가 필요하다는 게 명확해졌고, 확장 요건에도 어려움을 겪었다. 게다가 데이터 프로젝트의 소유권을 부서별로 가져가기 어려웠기 때문에 데이터가 비즈니스에 미치는 전반적인 영향도 감소했다.  그리고 이 문제를 해결하기 위해 새로운 유형의 아키텍처 ‘데이터 레이크’가 등장했다. 기업들은 데이터 레이크를 통해 모든 정형 및 비정형 데이터를 규모에 상관없이 중앙 저장소에 저장할 수 있었다.  데이터 웨어하우징과 마찬가지로 데이터 레이크는 데이터 처리 방식을 변화시켜 실시간 스트리밍 기능과 정형 및 비정형 데이터 처리 기능을 제공했다. 또 데이터 레이크는 데이터 웨어하우스보다 데이터 소비, 저장, 출력을 더욱더 잘 처리하고 메타데이터를 적용하여 데이터 웨어하우스보다 유연한 성능을 제공할 수 있었다.  하지만 이런 발전에도 불구하고 한계점은 남아 있었다. 기업 내의 데이터 팀은 보유한 데이터로 더 많은 일을 할 수 있었지만 서로 다른 요구사항을 가진 비즈니스 내 여러 부서로부터 받은 임시 요청을 처리하느라 진땀을 빼고 있었다.  데이터 플랫폼 아키텍처...

2021.09.10

바람직한 데이터 거버넌스란?··· 베스트 프랙티스 6가지

데이터 거버넌스(Governance)가 중요한 이유는 무엇일까? 이유는 거꾸로 생각해볼 수 있다. 데이터의 품질이 좋지 못하다면? 사용하기 어렵고 현업 사용자에게 적절히 제공되지 않는다면? 일관성이 없고 사이버 보안 위협에 취약하다면?  즉, 비즈니스 관점에서 데이터 거버넌스가 부실하다면 데이터가 있어도 쓸모가 없다. 모범 관행과 가이드를 제공하는 조직인 DGI(Data Governance Institute)는 데이터 거버넌스에 대해 다음과 같이 정의한다.  “데이터 거버넌스는 정보 관련 프로세스를 위한 결정 권한 및 책임에 대한 시스템이며 누가 어떤 정보로 언제 어떤 환경에서 어떤 모델을 사용하여 어떤 조치를 취할 수 있는지 설명하는 합의된 모델에 따라 실행된다.” 많은 조직에서 시행 중인 디지털 트랜스포메이션을 통해 기업에 강력한 데이터 거버넌스가 중요하다는 점이 입증됐다. 왜냐하면 이 이니셔티브의 성공의 상당 부분이 신뢰할 수 있고 안전하며 적절한 시기에 적절한 사람들에게 제공될 수 있는 데이터에 달려 있기 때문이다. 당연하겠지만, 데이터 거버넌스 제품과 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 리서치기업 M&M(Markets and Markets)은 전 세계 데이터 거버넌스 시장이 2020년의 21억 달러에서 2025년까지 57억 달러로 성장할 것으로 전망했다. 22%의 CAGR에 해당한다.  급격한 데이터 용량 증가, 규제 및 준수성 의무사항 증가, 비즈니스 협업 증가 등의 요소가 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다고 해당 보고서는 밝혔다. 전 세계 정부 기관들이 다수의 데이터 프라이버시 규정을 수립한 상황에서 조직 내의 데이터를 적절하게 저장하고 사용하며 폐기하는 것이 그 어느 때보다도 중요해졌다는 진단도 있었다.  또한 소프트웨어 개개발에 대한 데브옵스(DevOps) 도입 증가가 데이터 거버넌스의 수요 증가에 영향을 미치고 있으며, 데브옵스 도입과 데이터 거버넌스 프로그램의 구현 사이에는 강력한 ...

데이터 거버넌스 데이터 관리 데이터 플로우 데이터 라이프사이클 마스터 데이터 관리

2021.07.12

데이터 거버넌스(Governance)가 중요한 이유는 무엇일까? 이유는 거꾸로 생각해볼 수 있다. 데이터의 품질이 좋지 못하다면? 사용하기 어렵고 현업 사용자에게 적절히 제공되지 않는다면? 일관성이 없고 사이버 보안 위협에 취약하다면?  즉, 비즈니스 관점에서 데이터 거버넌스가 부실하다면 데이터가 있어도 쓸모가 없다. 모범 관행과 가이드를 제공하는 조직인 DGI(Data Governance Institute)는 데이터 거버넌스에 대해 다음과 같이 정의한다.  “데이터 거버넌스는 정보 관련 프로세스를 위한 결정 권한 및 책임에 대한 시스템이며 누가 어떤 정보로 언제 어떤 환경에서 어떤 모델을 사용하여 어떤 조치를 취할 수 있는지 설명하는 합의된 모델에 따라 실행된다.” 많은 조직에서 시행 중인 디지털 트랜스포메이션을 통해 기업에 강력한 데이터 거버넌스가 중요하다는 점이 입증됐다. 왜냐하면 이 이니셔티브의 성공의 상당 부분이 신뢰할 수 있고 안전하며 적절한 시기에 적절한 사람들에게 제공될 수 있는 데이터에 달려 있기 때문이다. 당연하겠지만, 데이터 거버넌스 제품과 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 리서치기업 M&M(Markets and Markets)은 전 세계 데이터 거버넌스 시장이 2020년의 21억 달러에서 2025년까지 57억 달러로 성장할 것으로 전망했다. 22%의 CAGR에 해당한다.  급격한 데이터 용량 증가, 규제 및 준수성 의무사항 증가, 비즈니스 협업 증가 등의 요소가 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다고 해당 보고서는 밝혔다. 전 세계 정부 기관들이 다수의 데이터 프라이버시 규정을 수립한 상황에서 조직 내의 데이터를 적절하게 저장하고 사용하며 폐기하는 것이 그 어느 때보다도 중요해졌다는 진단도 있었다.  또한 소프트웨어 개개발에 대한 데브옵스(DevOps) 도입 증가가 데이터 거버넌스의 수요 증가에 영향을 미치고 있으며, 데브옵스 도입과 데이터 거버넌스 프로그램의 구현 사이에는 강력한 ...

2021.07.12

마스터 데이터 관리란?··· 단일한 진실 출처 확보하기

마스터 데이터 관리(MDM)이란 비즈니스 수행 과정에서 산출된 데이터를 관리하기 위한 여러 원칙과 프로세서, 기술을 아우르는 개념이다.    마스터 데이터 관리의 정의 마스터 데이터 관리(MDM)는 조직의 마스터 데이터를 관리하기 위한 일련의 규율, 프로세스, 기술이다. 마스터 데이터는 비즈니스 주체 또는 비즈니스가 수행되는 객체(고객, 공급업체, 직원, 제품, 비용센터 등)에 관한 데이터다. 트랜잭션 데이터와 비교되는 맥락에서 사용되곤 한다. 일반적으로 다양한 스프레드시트, 애플리케이션, 물리적 미디어에 분산되어 있다. 가트너는 MDM을 “비즈니스 및 IT 부문이 협력하여 기업의 공식적인 공유 마스터 데이터 자산의 통일성, 정확성, 관리, 의미론적 일관성, 책무성을 확보하는 기술 지원 규율”로 정의하고 있다. MDM 원칙 MDM의 목표 중 하나는 모든 마스터 데이터 사본에 걸쳐 단일 버전의 진실(single version of truth )을 생성하는 것이다. 그 과정에서 MDM은 “비즈니스 운영 및 결정을 지원하기 위해 유사하거나 중복된 속성을 가진 이질적인 정보 출처들을 가로질러 표준화, 통합, 수립하기 위한 전사적인 인프라”를 제공한다고 전문서비스 기업 얼리 인포메이션 사이언스(Earley Information Science)가 밝혔다. 일단 수립되면, MDM은 제품 데이터, 자산 데이터, 고객 데이터를 최종 사용자와 다른 애플리케이션에 제공함으로써 데이터 자산의 일관성과 품질을 확보한다. 조직들은 내부/운영 효율성(69%), 비즈니스 프로세스 결과 개선(59%), 비즈니스 프로세스 민첩성 개선(54%) 등 다양한 이유로 MDM을 추진하는 것으로 가트너의 2021년 1월 MDM 매직 쿼드런트(Magic Quadrant) 결과 나타났다. 마스터 데이터 vs. 기준 데이터 기준 데이터(Reference data )는 마스터 데이터의 부분 집합으로 볼 수 있다. 마스터 데이터와 기준 데이터는 비즈니스 트랜잭션을 위한 맥락을 제공하...

마스터 데이터 관리 MDM 기준 데이터 데이터 거버넌스

2021.06.02

마스터 데이터 관리(MDM)이란 비즈니스 수행 과정에서 산출된 데이터를 관리하기 위한 여러 원칙과 프로세서, 기술을 아우르는 개념이다.    마스터 데이터 관리의 정의 마스터 데이터 관리(MDM)는 조직의 마스터 데이터를 관리하기 위한 일련의 규율, 프로세스, 기술이다. 마스터 데이터는 비즈니스 주체 또는 비즈니스가 수행되는 객체(고객, 공급업체, 직원, 제품, 비용센터 등)에 관한 데이터다. 트랜잭션 데이터와 비교되는 맥락에서 사용되곤 한다. 일반적으로 다양한 스프레드시트, 애플리케이션, 물리적 미디어에 분산되어 있다. 가트너는 MDM을 “비즈니스 및 IT 부문이 협력하여 기업의 공식적인 공유 마스터 데이터 자산의 통일성, 정확성, 관리, 의미론적 일관성, 책무성을 확보하는 기술 지원 규율”로 정의하고 있다. MDM 원칙 MDM의 목표 중 하나는 모든 마스터 데이터 사본에 걸쳐 단일 버전의 진실(single version of truth )을 생성하는 것이다. 그 과정에서 MDM은 “비즈니스 운영 및 결정을 지원하기 위해 유사하거나 중복된 속성을 가진 이질적인 정보 출처들을 가로질러 표준화, 통합, 수립하기 위한 전사적인 인프라”를 제공한다고 전문서비스 기업 얼리 인포메이션 사이언스(Earley Information Science)가 밝혔다. 일단 수립되면, MDM은 제품 데이터, 자산 데이터, 고객 데이터를 최종 사용자와 다른 애플리케이션에 제공함으로써 데이터 자산의 일관성과 품질을 확보한다. 조직들은 내부/운영 효율성(69%), 비즈니스 프로세스 결과 개선(59%), 비즈니스 프로세스 민첩성 개선(54%) 등 다양한 이유로 MDM을 추진하는 것으로 가트너의 2021년 1월 MDM 매직 쿼드런트(Magic Quadrant) 결과 나타났다. 마스터 데이터 vs. 기준 데이터 기준 데이터(Reference data )는 마스터 데이터의 부분 집합으로 볼 수 있다. 마스터 데이터와 기준 데이터는 비즈니스 트랜잭션을 위한 맥락을 제공하...

2021.06.02

‘도구에서 전략까지’ 데이터 애널리틱스 ABC

데이터 애널리틱스는 분명 기업들에게 상당한 경쟁 차별화 요소가 될 수 있다. 매출과 시장 점유율을 높이는 데 도움이 될 수 있는 인사이트를 제공할 가능성을 지닌다. 하지만 최신 기술을 얼마나 잘 활용하고 미래의 발전에 얼마나 대비하고 있는지에 따라 그 성과는 크게 엇갈릴 수 있다. 데이터 애널리틱스 베스트 프랙티스를 살펴본다.    셀프 서비스 분석을 활용하라 셀프 서비스 분석을 통해 비즈니스 사용자는 IT의 지원을 거의 받지 않고 고급 분석 스킬 없이도 스스로 쿼리를 수행하고 보고서를 생성할 수 있다. 기본적인 분석 기능이 있는 사용이 간편한 BI 도구를 활용해서다. 셀프 서비스 분석 접근방식은 숙련된 데이터 분석가 부족으로 인한 공백을 메우는데 도움이 될 수 있다. 또 업무상 데이터 필요한 사용자에게 데이터를 직접 제공할 수 있다는 장점도 구현한다. 즉 현업 사용자는 데이터 사이언티스트(Data Scientist)나 기타 분석 전문가가 보고서를 생성할 때까지 기다리지 않고 데이터 분석을 기반으로 결정을 내릴 수 있다. 이는 시장 변화 또는 변화하는 고객 요구에 신속하게 대응하기 위해 움직여야 하는 기업들에게 큰 장점이 될 수 있다. 셀프 서비스 분석의 첫 번째 단계는 정보 요건과 필요한 도구를 포함해 사용자들의 현실을 전체적으로 이해하는 것이라고 IT 컨설팅 기업 CTG(Computer Task Group)의 수석 솔루션 설계자 존 월튼이 말했다. 월튼은 “정보 소비자와 임원 주주들은 데이터 사이언티스트와 요구하는 분석 도구 스위트가 전혀 다르다. 도구를 현업 요건에 맞추는 것이 매우 중요하다. 또한 셀프 서비스 분석은 깔끔한 데이터에 크게 좌우된다. 정보 이해관계자가 사용하고 있는 대시보드에 대한 신뢰를 잃을 경우 신뢰를 회복하기가 매우 어렵다. ‘도대체 내가 뭘 보고 있는지 모르겠다’고 말하고 사라질 것이다”라고 말했다. 또한 데이터 거버넌스 이니셔티브를 통해 정보 일관성을 수립하는 것도 좋은 생각이라고 월튼이 말했다. ...

데이터 애널리닉스 셀프 서비스 분석 데이터 분석 셀프 서비스 애널리틱스 데이터 전략 데이터 거버넌스 CoE

2021.04.14

데이터 애널리틱스는 분명 기업들에게 상당한 경쟁 차별화 요소가 될 수 있다. 매출과 시장 점유율을 높이는 데 도움이 될 수 있는 인사이트를 제공할 가능성을 지닌다. 하지만 최신 기술을 얼마나 잘 활용하고 미래의 발전에 얼마나 대비하고 있는지에 따라 그 성과는 크게 엇갈릴 수 있다. 데이터 애널리틱스 베스트 프랙티스를 살펴본다.    셀프 서비스 분석을 활용하라 셀프 서비스 분석을 통해 비즈니스 사용자는 IT의 지원을 거의 받지 않고 고급 분석 스킬 없이도 스스로 쿼리를 수행하고 보고서를 생성할 수 있다. 기본적인 분석 기능이 있는 사용이 간편한 BI 도구를 활용해서다. 셀프 서비스 분석 접근방식은 숙련된 데이터 분석가 부족으로 인한 공백을 메우는데 도움이 될 수 있다. 또 업무상 데이터 필요한 사용자에게 데이터를 직접 제공할 수 있다는 장점도 구현한다. 즉 현업 사용자는 데이터 사이언티스트(Data Scientist)나 기타 분석 전문가가 보고서를 생성할 때까지 기다리지 않고 데이터 분석을 기반으로 결정을 내릴 수 있다. 이는 시장 변화 또는 변화하는 고객 요구에 신속하게 대응하기 위해 움직여야 하는 기업들에게 큰 장점이 될 수 있다. 셀프 서비스 분석의 첫 번째 단계는 정보 요건과 필요한 도구를 포함해 사용자들의 현실을 전체적으로 이해하는 것이라고 IT 컨설팅 기업 CTG(Computer Task Group)의 수석 솔루션 설계자 존 월튼이 말했다. 월튼은 “정보 소비자와 임원 주주들은 데이터 사이언티스트와 요구하는 분석 도구 스위트가 전혀 다르다. 도구를 현업 요건에 맞추는 것이 매우 중요하다. 또한 셀프 서비스 분석은 깔끔한 데이터에 크게 좌우된다. 정보 이해관계자가 사용하고 있는 대시보드에 대한 신뢰를 잃을 경우 신뢰를 회복하기가 매우 어렵다. ‘도대체 내가 뭘 보고 있는지 모르겠다’고 말하고 사라질 것이다”라고 말했다. 또한 데이터 거버넌스 이니셔티브를 통해 정보 일관성을 수립하는 것도 좋은 생각이라고 월튼이 말했다. ...

2021.04.14

MS, 데이터 거버넌스 서비스 ‘애저 퍼뷰’ 공개

‘애저 퍼뷰(Azure Purview)’는 온프레미스, 클라우드, 서비스형 소프트웨어 애플리케이션 등 다양한 환경에서 데이터 검색 및 카탈로그 작성을 자동화한다.  지난 3일(현지 시각) 마이크로소프트가 ‘애저 퍼뷰(Azure Purview)’의 퍼블릭 프리뷰 버전을 공개했다. 이는 조직이 데이터를 파악하고 관리하는 데 도움을 주는 클라우드 기반 데이터 거버넌스 서비스다.    회사에 따르면 애저 퍼뷰는 온프레미스, 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 등 다양한 환경에 흩어져 있는 데이터를 자동으로 검색하고 분류한다. 데이터를 관리하고 컴플라이언스 위험을 평가하는 데 필요한 정보도 수집한다. 이는 2021년 1월 1일까지 무료로 제공될 예정이다. 마이크로소프트는 이 서비스를 사용한다면 기업의 전체 데이터 환경에 관한 전반적이면서도 최신 정보를 담은 지도를 만들 수 있다고 말했다.  또한 차세대 데이터 카탈로그로 간주되는 애저 퍼뷰는 데이터 검색 및 분류를 자동화하는 동시에 자체 개발 시스템과 엑셀 기반 솔루션 유지관리에 필요한 명시적 비용을 제거하는 등 여러 측면에서 비용을 절감해준다고 MS는 밝혔다.  애저 퍼뷰의 기능은 다음과 같다.  • 자동화된 데이터 검색  • SQL 서버, 애저, 마이크로소프트 365, 파워 BI에 걸쳐 민감한 데이터 분류 • 엔드투엔드 데이터 리니지(Data Lineage) • 데이터 소비자가 신뢰할 수 있고, 가치 있는 데이터 파악 • 아파치 아틀라스(Apache Atlas) API를 사용한 데이터 시스템 통합 • 비즈니스 또는 기술 용어를 사용한 의미 검색 및 데이터 검색  • 메타데이터 관리를 통해 하이브리드 소스 전반에 걸쳐 데이터 지도 생성 • 기존 데이터 저장소에서 메타데이터, 리니지, 분류 추출  • 개인식별정보와 민감한 데이터를 검색해 데이터 노출 및 컴플라이언스 위반 데이터를 파악하는 AI 기반 데이터 분류...

마이크로소프트 애저 클라우드 데이터 거버넌스 온프레미스 서비스형 소프트웨어 데이터 검색 데이터 카탈로그

2020.12.07

‘애저 퍼뷰(Azure Purview)’는 온프레미스, 클라우드, 서비스형 소프트웨어 애플리케이션 등 다양한 환경에서 데이터 검색 및 카탈로그 작성을 자동화한다.  지난 3일(현지 시각) 마이크로소프트가 ‘애저 퍼뷰(Azure Purview)’의 퍼블릭 프리뷰 버전을 공개했다. 이는 조직이 데이터를 파악하고 관리하는 데 도움을 주는 클라우드 기반 데이터 거버넌스 서비스다.    회사에 따르면 애저 퍼뷰는 온프레미스, 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 등 다양한 환경에 흩어져 있는 데이터를 자동으로 검색하고 분류한다. 데이터를 관리하고 컴플라이언스 위험을 평가하는 데 필요한 정보도 수집한다. 이는 2021년 1월 1일까지 무료로 제공될 예정이다. 마이크로소프트는 이 서비스를 사용한다면 기업의 전체 데이터 환경에 관한 전반적이면서도 최신 정보를 담은 지도를 만들 수 있다고 말했다.  또한 차세대 데이터 카탈로그로 간주되는 애저 퍼뷰는 데이터 검색 및 분류를 자동화하는 동시에 자체 개발 시스템과 엑셀 기반 솔루션 유지관리에 필요한 명시적 비용을 제거하는 등 여러 측면에서 비용을 절감해준다고 MS는 밝혔다.  애저 퍼뷰의 기능은 다음과 같다.  • 자동화된 데이터 검색  • SQL 서버, 애저, 마이크로소프트 365, 파워 BI에 걸쳐 민감한 데이터 분류 • 엔드투엔드 데이터 리니지(Data Lineage) • 데이터 소비자가 신뢰할 수 있고, 가치 있는 데이터 파악 • 아파치 아틀라스(Apache Atlas) API를 사용한 데이터 시스템 통합 • 비즈니스 또는 기술 용어를 사용한 의미 검색 및 데이터 검색  • 메타데이터 관리를 통해 하이브리드 소스 전반에 걸쳐 데이터 지도 생성 • 기존 데이터 저장소에서 메타데이터, 리니지, 분류 추출  • 개인식별정보와 민감한 데이터를 검색해 데이터 노출 및 컴플라이언스 위반 데이터를 파악하는 AI 기반 데이터 분류...

2020.12.07

코로나 고비는 넘겼지만... 6개월 안에 해야 할 '재택근무 보안 지침' 10가지

올해 초의 최우선 순위는 무엇보다 집에서도 필요한 애플리케이션에 안전하게 접근하는 것이었다. 그로부터 3~4개월이 지났다. 이제 재택근무가 새로운 현실로 자리 잡는 분위기다. 그렇다면 CIO 혹은 CSO가 앞으로 해야 할 일은 무엇일까?    “재택근무(WFH)라는 새 현실에 대응하려면 사이버보안을 어떻게 바꿔야 하는가?”  현시점에서 이 질문은 CIO와 CSO의 최대 관심사일 것이다. 포스트 코로나 시대의 사이버보안과 관련해 모든 CIO는 다음의 3가지 핵심 질문을 고려해야 한다.  1. IT 사용 패턴과 아키텍처에 어떤 변화가 있는가? 2. 해당 변화가 위험에 어떤 영향을 미치는가? 3. 조직의 사이버보안 대비 태세와 통제 환경에 어떤 변화가 필요한가?    IT 사용 패턴과 아키텍처의 변화 코로나19 사태 이전에 재택근무를 시행했던 기업은 그리 많지 않았다. 재무, HR, 마케팅 등 일반 사무직이라면 더욱더 그랬다. 게다가 일반 사무직 직원들은 필요하다면 다른 사람의 자리로 직접 가는 것에 익숙하다.  코로나19 사태는 두 가지 측면에서 사용 패턴에 영향을 미쳤다. 첫째, 이제 원격 접근은 필수가 됐다. 둘째, 효율적인 업무를 위해서는 커뮤니케이션 및 협업 솔루션 역시 필수적이다.  특히 여기서 고려해야 할 중요 사항은 별도 네트워크에서 온프레미스로 실행되는 가장 민감한 애플리케이션이다. 이로 인해 보안뿐만 아니라 전 세계 및 업계 규제 준수에 있어서 문제가 발생하기 때문이다.  위험이 어떻게 달라졌는가? 위험이란 나쁜 사건이 발생할 확률과 이로 인해 기업이 받는 피해를 나타내는 일종의 함수다. 사이버보안에서 ‘나쁜 사건이 발생할 확률’에 영향을 미치는 요소는 해커의 공격과 IT 환경의 취약점이다. ‘기업의 피해’는 기밀성, 무결성, 가용성, 생산성, 적절성 등이 영향을 받는 정도를 말한다.  코로나19 사태로 변화된 사용 패턴 및 아키텍처를 이해하려면...

코로나19 재택근무 원격근무 사이버보안 사이버 공격 포스트 코로나 클라우드 온프레미스 네트워크 데이터 취약점 줌 폭격 스팸 피싱 가정용 네트워크 협업 툴 데이터센터 VPN 노트북 제로 트러스트 다중 인증 자동화 BYOD 데이터 거버넌스 컴플라이언스

2020.08.27

올해 초의 최우선 순위는 무엇보다 집에서도 필요한 애플리케이션에 안전하게 접근하는 것이었다. 그로부터 3~4개월이 지났다. 이제 재택근무가 새로운 현실로 자리 잡는 분위기다. 그렇다면 CIO 혹은 CSO가 앞으로 해야 할 일은 무엇일까?    “재택근무(WFH)라는 새 현실에 대응하려면 사이버보안을 어떻게 바꿔야 하는가?”  현시점에서 이 질문은 CIO와 CSO의 최대 관심사일 것이다. 포스트 코로나 시대의 사이버보안과 관련해 모든 CIO는 다음의 3가지 핵심 질문을 고려해야 한다.  1. IT 사용 패턴과 아키텍처에 어떤 변화가 있는가? 2. 해당 변화가 위험에 어떤 영향을 미치는가? 3. 조직의 사이버보안 대비 태세와 통제 환경에 어떤 변화가 필요한가?    IT 사용 패턴과 아키텍처의 변화 코로나19 사태 이전에 재택근무를 시행했던 기업은 그리 많지 않았다. 재무, HR, 마케팅 등 일반 사무직이라면 더욱더 그랬다. 게다가 일반 사무직 직원들은 필요하다면 다른 사람의 자리로 직접 가는 것에 익숙하다.  코로나19 사태는 두 가지 측면에서 사용 패턴에 영향을 미쳤다. 첫째, 이제 원격 접근은 필수가 됐다. 둘째, 효율적인 업무를 위해서는 커뮤니케이션 및 협업 솔루션 역시 필수적이다.  특히 여기서 고려해야 할 중요 사항은 별도 네트워크에서 온프레미스로 실행되는 가장 민감한 애플리케이션이다. 이로 인해 보안뿐만 아니라 전 세계 및 업계 규제 준수에 있어서 문제가 발생하기 때문이다.  위험이 어떻게 달라졌는가? 위험이란 나쁜 사건이 발생할 확률과 이로 인해 기업이 받는 피해를 나타내는 일종의 함수다. 사이버보안에서 ‘나쁜 사건이 발생할 확률’에 영향을 미치는 요소는 해커의 공격과 IT 환경의 취약점이다. ‘기업의 피해’는 기밀성, 무결성, 가용성, 생산성, 적절성 등이 영향을 받는 정도를 말한다.  코로나19 사태로 변화된 사용 패턴 및 아키텍처를 이해하려면...

2020.08.27

‘데이터 분석 이니셔티브’는 왜 매번 실패할까?··· 4가지 조짐

오늘날 ‘데이터 애널리틱스’는 디지털 비즈니스의 필수 요건이다. 하지만 그 진입 장벽은 여전히 높다. 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 성공시키고 싶은가? 이는 데이터 거버넌스, 올바른 전략과 문화를 구축하는 데서 시작된다.   디지털 시대, 데이터와 애널리틱스는 기업들에게 여전히 최우선 과제다. ‘2020 CIO 현황 보고서(2020 State of the CIO)’에 따르면 IT 리더의 37%는 데이터 애널리틱스가 보안과 위험 관리를 제치고 올해 IT 투자에서 가장 큰 부분을 차지할 것이라고 밝혔다.  데이터 애널리틱스 투자가 증가하면서 성과 압박 또한 가중되기 마련이다. 그러나 업계 전문가들은 성과를 내기엔 CIO와 다른 경영진들이 아직 충분한 역량을 갖추지 못했다고 지적했다. KPMG의 데이터 및 애널리틱스 부문 파트너 브래드 피셔는 “데이터 애널리틱스 이니셔티브의 목표를 달성하는 데 있어 몇 가지 어려움이 있다”라고 말했다. 데이터 애널리틱스 이니셔티브의 성공을 방해하는 4가지 요소를 살펴본다.    1. 부실한 데이터 기반 가트너의 통계에 따르면 대부분의 기업은 데이터가 중요하다고 생각한다. 이 시장조사업체의 2019년 설문조사에서 경영진의 약 80%가 데이터를 효과적으로 활용하지 못한다면 경쟁 우위를 잃게 될 것이라고 답했다.  하지만 이와 동시에 가트너는 절반 이상의 기업이 공식적인 데이터 거버넌스 프레임워크와 이를 위한 예산을 마련하지 않는다는 사실을 발견했다. 기초적인 요소의 부재는 기업의 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 좌절시키기 충분하다.  베인앤드컴퍼니 산하 AAET(Advanced Analytics and Enterprise Technology) 멤버이자 파트너인 로이 싱은 “구체적인 계획이 있어야 한다. 구체적이지 않다면 가치를 발견하지 못할 수도 있다”라고 언급했다. 데이터 거버넌스 프로그램을 체계적으로 구축하지 않는다면 기업은 올바른 데이터 정제 관행을 수립할 수 없다...

데이터 데이터 애널리틱스 데이터 분석 디지털 비즈니스 데이터 거버넌스 셀프서비스

2020.07.02

오늘날 ‘데이터 애널리틱스’는 디지털 비즈니스의 필수 요건이다. 하지만 그 진입 장벽은 여전히 높다. 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 성공시키고 싶은가? 이는 데이터 거버넌스, 올바른 전략과 문화를 구축하는 데서 시작된다.   디지털 시대, 데이터와 애널리틱스는 기업들에게 여전히 최우선 과제다. ‘2020 CIO 현황 보고서(2020 State of the CIO)’에 따르면 IT 리더의 37%는 데이터 애널리틱스가 보안과 위험 관리를 제치고 올해 IT 투자에서 가장 큰 부분을 차지할 것이라고 밝혔다.  데이터 애널리틱스 투자가 증가하면서 성과 압박 또한 가중되기 마련이다. 그러나 업계 전문가들은 성과를 내기엔 CIO와 다른 경영진들이 아직 충분한 역량을 갖추지 못했다고 지적했다. KPMG의 데이터 및 애널리틱스 부문 파트너 브래드 피셔는 “데이터 애널리틱스 이니셔티브의 목표를 달성하는 데 있어 몇 가지 어려움이 있다”라고 말했다. 데이터 애널리틱스 이니셔티브의 성공을 방해하는 4가지 요소를 살펴본다.    1. 부실한 데이터 기반 가트너의 통계에 따르면 대부분의 기업은 데이터가 중요하다고 생각한다. 이 시장조사업체의 2019년 설문조사에서 경영진의 약 80%가 데이터를 효과적으로 활용하지 못한다면 경쟁 우위를 잃게 될 것이라고 답했다.  하지만 이와 동시에 가트너는 절반 이상의 기업이 공식적인 데이터 거버넌스 프레임워크와 이를 위한 예산을 마련하지 않는다는 사실을 발견했다. 기초적인 요소의 부재는 기업의 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 좌절시키기 충분하다.  베인앤드컴퍼니 산하 AAET(Advanced Analytics and Enterprise Technology) 멤버이자 파트너인 로이 싱은 “구체적인 계획이 있어야 한다. 구체적이지 않다면 가치를 발견하지 못할 수도 있다”라고 언급했다. 데이터 거버넌스 프로그램을 체계적으로 구축하지 않는다면 기업은 올바른 데이터 정제 관행을 수립할 수 없다...

2020.07.02

클라우데라, ‘CDP 프라이빗 클라우드’ 발표··· “프라이빗과 퍼블릭을 매끄럽게 연결”

클라우데라(http://kr.cloudera.co)가 23일 ‘클라우데라 데이터 플랫폼 프라이빗 클라우드’(CDP 프라이빗 클라우드)를 발표했다.    하이브리드 클라우드 용도로 개발된 CDP 프라이빗 클라우드는 일관된 빌트인 보안과 거버넌스 기능을 제공하며, 기업들이 자체 온프레미스 프라이빗 클라우드를 퍼블릭 클라우드에 매끄럽게 연결할 수 있도록 돕는다고 회사 측은 설명했다.    클라우데라에 따르면 엔터프라이즈 데이터 클라우드는 하이브리드, 멀티 클라우드 환경 전반에 강력한 자가 서비스 분석 기능을 제공하며, 엣지에서 AI에 이르는 모든 곳에 가치를 부여한다. 특히 IBM 레드햇의 오픈시프트가 지원하는 CDP 프라이빗 클라우드는 컴퓨트와 스토리지를 분리하는 쿠버네티스(Kubernetes)를 기반으로 견고한 하이브리드 아키텍처를 구현한다는 설명이다.  클라우데라 아태지역 및 일본 리전 총괄 마크 미칼레프는 "불확실성이 증가하는 상황 속에서 기업을 경영하기 위해서는 데이터 중심적인 조직으로 혁신해야 한다. 하지만 많은 기업들이 수년간 데이터 중심의 혁신에 어려움을 겪어왔다. 엔터프라이즈 데이터 클라우드 비전이 실현되면 기업들은 데이터가 어디에 있든 다양한 클라우드 환경에서 복잡한 데이터 프로세스를 처리하고 데이터 거버넌스를 관리하며, 다기능 분석을 구현할 수 있게 될 것이다”라고 말했다. IDC는 클라우드에 있어 민첩성이 가장 중요한 요인이며, 2021년까지 아태지역 기업 중 90% 이상이 인프라 이슈로 온프레이스/전용 프라이빗 클라우드, 일부 퍼블릭 클라우드를 비롯해 레거시 플랫폼을 혼합해 사용할 것으로 예측하고 있다.   클라우데라가 밝힌 CDP 프라이빗 클라우드의 기대 혜택은 다음과 같다.    - 기존 데이터 관리 솔루션과 클라우드 서비스 대비 최대 10배 빠른 데이터 분석과 머신러닝 서비스를 제공해 변화하는 비즈니스 조건에 빠르게 대응하고 셰도우 IT의 위험성 제거. - 프라...

클라우데라 CDP 프라이빗 클라우드 데이터 거버넌스

2020.06.23

클라우데라(http://kr.cloudera.co)가 23일 ‘클라우데라 데이터 플랫폼 프라이빗 클라우드’(CDP 프라이빗 클라우드)를 발표했다.    하이브리드 클라우드 용도로 개발된 CDP 프라이빗 클라우드는 일관된 빌트인 보안과 거버넌스 기능을 제공하며, 기업들이 자체 온프레미스 프라이빗 클라우드를 퍼블릭 클라우드에 매끄럽게 연결할 수 있도록 돕는다고 회사 측은 설명했다.    클라우데라에 따르면 엔터프라이즈 데이터 클라우드는 하이브리드, 멀티 클라우드 환경 전반에 강력한 자가 서비스 분석 기능을 제공하며, 엣지에서 AI에 이르는 모든 곳에 가치를 부여한다. 특히 IBM 레드햇의 오픈시프트가 지원하는 CDP 프라이빗 클라우드는 컴퓨트와 스토리지를 분리하는 쿠버네티스(Kubernetes)를 기반으로 견고한 하이브리드 아키텍처를 구현한다는 설명이다.  클라우데라 아태지역 및 일본 리전 총괄 마크 미칼레프는 "불확실성이 증가하는 상황 속에서 기업을 경영하기 위해서는 데이터 중심적인 조직으로 혁신해야 한다. 하지만 많은 기업들이 수년간 데이터 중심의 혁신에 어려움을 겪어왔다. 엔터프라이즈 데이터 클라우드 비전이 실현되면 기업들은 데이터가 어디에 있든 다양한 클라우드 환경에서 복잡한 데이터 프로세스를 처리하고 데이터 거버넌스를 관리하며, 다기능 분석을 구현할 수 있게 될 것이다”라고 말했다. IDC는 클라우드에 있어 민첩성이 가장 중요한 요인이며, 2021년까지 아태지역 기업 중 90% 이상이 인프라 이슈로 온프레이스/전용 프라이빗 클라우드, 일부 퍼블릭 클라우드를 비롯해 레거시 플랫폼을 혼합해 사용할 것으로 예측하고 있다.   클라우데라가 밝힌 CDP 프라이빗 클라우드의 기대 혜택은 다음과 같다.    - 기존 데이터 관리 솔루션과 클라우드 서비스 대비 최대 10배 빠른 데이터 분석과 머신러닝 서비스를 제공해 변화하는 비즈니스 조건에 빠르게 대응하고 셰도우 IT의 위험성 제거. - 프라...

2020.06.23

'데이터 분석 좀 하는 회사엔 꼭 있다'··· MDM 자격증 9선

조직이 데이터를 최대한 활용하고 각종 규제를 준수하려면 마스터 데이터 관리(MDM)에 대한 전문 지식을 갖춘 인재는 필요하다. MDM 전문가가 되는데 필요한 자격증을 소개한다.    데이터와 분석이 기업의 핵심 요소로 부상함에 따라, 기업에서는 고급 데이터 자산에 대한 일관성 있는 접근이 더욱더 중요해졌다. 기업의 데이터를 일관적이고 정확하게 유지하며 통제하려면 마스터 데이터 관리(MDM)가 필요하다. CRM, SCM, 규제 준수에는 한 가지 공통점이 있다. 품질 데이터에 대한 단일한 통합 뷰에 의존한다는 점이다. 바로 여기에 MDM의 역할이 있다. 남들보다 우위에 설 방법을 모색 중이라면 MDM 인증은 매우 좋은 선택이다. 본인이 가진 지식과 기술을 산업 기준 및 업체 기준과 비교해 평가해 주는 인증을 통해 본인이 적절한 기술을 보유하고 있다는 점을 고용주에게 확실히 보여줄 수 있기 때문이다. 더 아트 오브 서비스 마스터 데이터 관리 인증 마스터 데이터 관리 완전 인증 키트는 MDM의 구체적인 방식, 모델, 도구에 대한 응시자의 지식을 인증한다. 이 과목의 목적은 입문 길잡이 역할을 하는 것이다.  제공기관: 더 아트 오브 서비스(The Art of Service) 비용: 미화 99.95달러 준비 방법: 위 비용에는 온라인 교육 프로그램과 PDF 교과서 대금이 포함되어 있다. DAMA 공인 데이터 관리 전문가(CDMP) DAMA 인터내셔널의 CDMP 인증 프로그램은 90분짜리 별도의 시험 3개로 구성되어 있다. 정보시스템 핵심 시험, 데이터관리 핵심 시험, 전문 시험 등이다. 프로젝트 관리 및 데이터 관리 프로세스부터 비즈니스 인텔리전스와 IT 규제 준수에 이르는 지식과 능력을 알아보는 시험이다. 인증 단계는 경험과 시험 점수에 따라 실습 단계와 마스터 단계가 있다. 제공기관: DAMA와 컴퓨터전문가 인증기관에서 공동 제공 비용: 한 번 시험 보는데 285달러다. 학습 자료 비용은 형식에 따라 최대 300달러가 든다...

CRM master data management ICCP DGSP DAMA CIMP 인포메티카 분석 마스터 데이터 관리 MDM 인증 데이터 거버넌스 SCM 빅데이터 SAP CIO 자격증 더 아트 오브 서비스

2020.02.27

조직이 데이터를 최대한 활용하고 각종 규제를 준수하려면 마스터 데이터 관리(MDM)에 대한 전문 지식을 갖춘 인재는 필요하다. MDM 전문가가 되는데 필요한 자격증을 소개한다.    데이터와 분석이 기업의 핵심 요소로 부상함에 따라, 기업에서는 고급 데이터 자산에 대한 일관성 있는 접근이 더욱더 중요해졌다. 기업의 데이터를 일관적이고 정확하게 유지하며 통제하려면 마스터 데이터 관리(MDM)가 필요하다. CRM, SCM, 규제 준수에는 한 가지 공통점이 있다. 품질 데이터에 대한 단일한 통합 뷰에 의존한다는 점이다. 바로 여기에 MDM의 역할이 있다. 남들보다 우위에 설 방법을 모색 중이라면 MDM 인증은 매우 좋은 선택이다. 본인이 가진 지식과 기술을 산업 기준 및 업체 기준과 비교해 평가해 주는 인증을 통해 본인이 적절한 기술을 보유하고 있다는 점을 고용주에게 확실히 보여줄 수 있기 때문이다. 더 아트 오브 서비스 마스터 데이터 관리 인증 마스터 데이터 관리 완전 인증 키트는 MDM의 구체적인 방식, 모델, 도구에 대한 응시자의 지식을 인증한다. 이 과목의 목적은 입문 길잡이 역할을 하는 것이다.  제공기관: 더 아트 오브 서비스(The Art of Service) 비용: 미화 99.95달러 준비 방법: 위 비용에는 온라인 교육 프로그램과 PDF 교과서 대금이 포함되어 있다. DAMA 공인 데이터 관리 전문가(CDMP) DAMA 인터내셔널의 CDMP 인증 프로그램은 90분짜리 별도의 시험 3개로 구성되어 있다. 정보시스템 핵심 시험, 데이터관리 핵심 시험, 전문 시험 등이다. 프로젝트 관리 및 데이터 관리 프로세스부터 비즈니스 인텔리전스와 IT 규제 준수에 이르는 지식과 능력을 알아보는 시험이다. 인증 단계는 경험과 시험 점수에 따라 실습 단계와 마스터 단계가 있다. 제공기관: DAMA와 컴퓨터전문가 인증기관에서 공동 제공 비용: 한 번 시험 보는데 285달러다. 학습 자료 비용은 형식에 따라 최대 300달러가 든다...

2020.02.27

네가 있어 웃는다··· '데이터 준비 도구' 따라잡기

기업 내 데이터를 활용함에 있어 걸림돌로 손꼽히는 과정이 ‘데이터 준비’(Data preparation)다. 올바른 데이터 준비 도구를 선택하면 이 어려운 난관을 돌파하는데 큰 도움이 된다.    데이터 분석(애널리틱스)의 혜택을 실현시키기 위해 가장 먼저 할 일은 데이터를 제대로 준비하는 것이다. 그렇지만 가트너의 최근 조사 결과에 따르면, 데이터 준비가 중대한 ‘장애물’인 기업과 기관이 많다. 70%의 시간을 데이터 준비 활동에 쏟고 있는 것으로 조사됐다.  가트너가 발행한 ‘데이터 준비 도구에 대한 시장 가이드(Market Guide for Data Preparation Tools)’의 책임 저자인 가트너 데이터 & 분석 팀의 에티샴 자이디 시니어 디렉터 애널리스트는 “과거나 지금이나 적합한 인재를 활용해 시기 적절하게 데이터를 찾고, 여기에 접근하고, 정제(클리닝)하고, 변환하고, 공유하는 작업이 주요 장애물 중 하나다”라고 말했다. 즉 애널리틱스로 비즈니스를 트랜스포메이션하기 원하는 기업이 먼저 해결해야 할 문제는 AI에 대해 정통해지는 것보다 데이터 파이프라인에 대해 정통해지는 것이다. 히타치 반타라(Hitachi Vantara)의 조나단 마틴 최고 마케팅 책임자(CMO)는 “가장 힘든 부분이 데이터 준비이다. 데이터가 위치한 장소를 어떻게 파악할까? 포트폴리오를 구축할 수 있을까? 자동화된 방식으로 모든 데이터 소스를 함께 연결하고, 관리 및 통제된 방식으로 데이터를 적합한 장소, 사람, 머신에 제때 전달할 수 있는 파이프라인을 만들 수 있을까? 이런 부분들을 해결해야 한다”라고 설명했다. 다음은 데이터 준비가 오늘날 애널리틱스 있어 중대한 도전과제인 이유, 이런 문제를 해결할 수 있게끔 발전한 각종 데이터 준비 도구들, 데이터 준비 도구를 선택할 때 고려해야 할 사항들을 정리한 내용이다. 데이터 준비라는 도전과제 데이터 준비를 까다로운 도전과제로 만드는 여러 요소와 요인들이 있다.  첫째...

데이터 거버넌스 애널리틱스 데이터 모델링 데이터 통합 데이터 변환 데이터 연결 데이터 준비 도구 데이터 프레퍼레이션

2019.11.07

기업 내 데이터를 활용함에 있어 걸림돌로 손꼽히는 과정이 ‘데이터 준비’(Data preparation)다. 올바른 데이터 준비 도구를 선택하면 이 어려운 난관을 돌파하는데 큰 도움이 된다.    데이터 분석(애널리틱스)의 혜택을 실현시키기 위해 가장 먼저 할 일은 데이터를 제대로 준비하는 것이다. 그렇지만 가트너의 최근 조사 결과에 따르면, 데이터 준비가 중대한 ‘장애물’인 기업과 기관이 많다. 70%의 시간을 데이터 준비 활동에 쏟고 있는 것으로 조사됐다.  가트너가 발행한 ‘데이터 준비 도구에 대한 시장 가이드(Market Guide for Data Preparation Tools)’의 책임 저자인 가트너 데이터 & 분석 팀의 에티샴 자이디 시니어 디렉터 애널리스트는 “과거나 지금이나 적합한 인재를 활용해 시기 적절하게 데이터를 찾고, 여기에 접근하고, 정제(클리닝)하고, 변환하고, 공유하는 작업이 주요 장애물 중 하나다”라고 말했다. 즉 애널리틱스로 비즈니스를 트랜스포메이션하기 원하는 기업이 먼저 해결해야 할 문제는 AI에 대해 정통해지는 것보다 데이터 파이프라인에 대해 정통해지는 것이다. 히타치 반타라(Hitachi Vantara)의 조나단 마틴 최고 마케팅 책임자(CMO)는 “가장 힘든 부분이 데이터 준비이다. 데이터가 위치한 장소를 어떻게 파악할까? 포트폴리오를 구축할 수 있을까? 자동화된 방식으로 모든 데이터 소스를 함께 연결하고, 관리 및 통제된 방식으로 데이터를 적합한 장소, 사람, 머신에 제때 전달할 수 있는 파이프라인을 만들 수 있을까? 이런 부분들을 해결해야 한다”라고 설명했다. 다음은 데이터 준비가 오늘날 애널리틱스 있어 중대한 도전과제인 이유, 이런 문제를 해결할 수 있게끔 발전한 각종 데이터 준비 도구들, 데이터 준비 도구를 선택할 때 고려해야 할 사항들을 정리한 내용이다. 데이터 준비라는 도전과제 데이터 준비를 까다로운 도전과제로 만드는 여러 요소와 요인들이 있다.  첫째...

2019.11.07

기고 | '데이터 주도적 조직으로의 전환'··· CIO가 주목할 5가지 영역

CIO와 IT 리더들이 데이터 중심 조직으로 전환할 필요성을 역설하는 것은 유행을 넘어서 거의 진부한 표현이 되었다. 직관과 편견에 기반한 결정을 주장하는 목소리 큰 경영진 대신에 데이터와 애널리틱스를 활용하는 경영진이 바람직하게 간주되고 있다.  이미 많은 이들이 데이터가 새로운 석유라는 사실을 인식하고 있으며, 기업 다수는 고객 대면, 운영 및 예측 애널리틱스와 경쟁하고 차별화할 필요를 절감하고 있다. 데이터는 조직 전체에 걸쳐 활용도가 높아져야 하며, 관리하고 보호하고 활용해야 하는 중요한 자산으로 간주되곤 한다. CIO, CDO 및 IT 리더에게는 데이터 전략이 필요하다. 데이터에 대한 목표와 조직의 요구사항을 감안할 때, 전략과 실행 계획을 세우는 것은 변화를 이끌어내는데 매우 중요하다.  그러나 데이터 전략은 많은 조직적 요구, 기술, 모범 사례, 협력관계, 규율 및 기술과 관련돼 있다. CIO와 IT 리더가 데이터 전략 및 실행 계획을 수립할 수 있는 5가지 중점 영역은 다음과 같다. Zbysiu Rodak (CC0) 1. 중요한 데이터 기회를 가진 부서 식별 필자가 맥그로힐(McGraw Hill)에서 사업 부문 CIO였을 때, 우리의 중요한 임무 중 하나는 잠재 고객에게 다가가고 우위를 다지기 위해 다양한 디지털 마케팅 도구를 혼합하여 실험하고 있는 마케팅 부서와 협력하는 것이었다. 어떤 실험이 가장 유망한 결과를 산출하는지 알아보기 위해, 그들은 데이터를 수많은 스프레드시트에 어렵사리 통합하고 그 결과를 분석하고 있었다. IT 관점에서 볼 때 이 작업은 데이터를 정기적으로 통합하고 분석하는 지저분하고 비효율적인 접근이었다. 우리는 마케팅 그룹에 있는 데이터에 능숙한 사람들 몇몇에게 태블로(Tableau)를 배치하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 대체하도록 권고했다. 또 IT 부서가 데이터 통합을 자동화하고 내부 데이터 소스에 대한 접근 서비스를 제공하도록 지원했다. 데이터 조직으로의 전환 프로그램은 하향식...

데이터 거버넌스 애널리틱스 데이터 중심 데이터 드리븐 데이터 전략

2019.10.23

CIO와 IT 리더들이 데이터 중심 조직으로 전환할 필요성을 역설하는 것은 유행을 넘어서 거의 진부한 표현이 되었다. 직관과 편견에 기반한 결정을 주장하는 목소리 큰 경영진 대신에 데이터와 애널리틱스를 활용하는 경영진이 바람직하게 간주되고 있다.  이미 많은 이들이 데이터가 새로운 석유라는 사실을 인식하고 있으며, 기업 다수는 고객 대면, 운영 및 예측 애널리틱스와 경쟁하고 차별화할 필요를 절감하고 있다. 데이터는 조직 전체에 걸쳐 활용도가 높아져야 하며, 관리하고 보호하고 활용해야 하는 중요한 자산으로 간주되곤 한다. CIO, CDO 및 IT 리더에게는 데이터 전략이 필요하다. 데이터에 대한 목표와 조직의 요구사항을 감안할 때, 전략과 실행 계획을 세우는 것은 변화를 이끌어내는데 매우 중요하다.  그러나 데이터 전략은 많은 조직적 요구, 기술, 모범 사례, 협력관계, 규율 및 기술과 관련돼 있다. CIO와 IT 리더가 데이터 전략 및 실행 계획을 수립할 수 있는 5가지 중점 영역은 다음과 같다. Zbysiu Rodak (CC0) 1. 중요한 데이터 기회를 가진 부서 식별 필자가 맥그로힐(McGraw Hill)에서 사업 부문 CIO였을 때, 우리의 중요한 임무 중 하나는 잠재 고객에게 다가가고 우위를 다지기 위해 다양한 디지털 마케팅 도구를 혼합하여 실험하고 있는 마케팅 부서와 협력하는 것이었다. 어떤 실험이 가장 유망한 결과를 산출하는지 알아보기 위해, 그들은 데이터를 수많은 스프레드시트에 어렵사리 통합하고 그 결과를 분석하고 있었다. IT 관점에서 볼 때 이 작업은 데이터를 정기적으로 통합하고 분석하는 지저분하고 비효율적인 접근이었다. 우리는 마케팅 그룹에 있는 데이터에 능숙한 사람들 몇몇에게 태블로(Tableau)를 배치하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 대체하도록 권고했다. 또 IT 부서가 데이터 통합을 자동화하고 내부 데이터 소스에 대한 접근 서비스를 제공하도록 지원했다. 데이터 조직으로의 전환 프로그램은 하향식...

2019.10.23

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