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'ESG용 데이터' 랭글링··· CIO의 새 과제로 유력한 이유

각종 ESG 관련 규제의 출현이 속속 가시화되고 있다. ESG 보고, ESG 공시 업무의 핵심에는 CIO들이 관련될 가능성이 크다. 많은 조직이 일반적으로 기업의 지속가능성 담당자(또는 유사 직무 담당자)에게 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 보고서라고 하는 것을 작성하도록 하고 있다. 그러나 최근에는 특히 점점 더 엄격해지는 ESG 표준과 프레임워크를 충족하는 데 있어 CIO가 ESG 노력에 더 많은 역할을 해야 한다는 요구가 커지고 있다. 실제로 가트너는 CIO들에게 지속가능성 동료들과의 관계를 앞장서 육성하라고 촉구하고 있다. 자체 ESG 커맨드 센터 제품군을 사용하여 회사의 ESG 보고서를 작성하는 서비스나우의 CIO인 크리스 베디는 “ESG가 CIO의 또다른 업무 포트폴리오가 되어가고 있다”라고 말했다.   ESG 데이터 측정은 기술집약적 이유 중 하나는 배출량 계산이 ERP 및 제조 자동화 같은 운영 시스템과 더욱 많이 통합되고 있기 때문이다. 실제로 현장의 탄소 배출량 측정에 사용되는 컴퓨팅 네트워크의 구축은 대개 IT 부문이 담당하고 있다. 오늘날 많은 조직에서 지속가능성 데이터를 직접 측정하지는 않는다. 대신 연료 사용량과 같은 보다 쉽게 측정되는 데이터에서 지속가능성 정보를 추출하고 있다고 카세이 허먼은 전했다. 그는 프라이스워터하우스쿠퍼스 LLP의 미국 ESG 리더이자 파트너인데, 이 회사는 감사 대상 외의 고객과도 지속 가능한 비즈니스 이니셔티브를 실행하는 방법에 대해 컨설팅을 제공하는 4대 회계법인 중 한 곳이다. 예를 들어, 어떤 회사는 특정 연료로 얼마나 많은 섬(therm ; 열량 단위)을 태웠는가를 확인해서 섬 당 연료의 탄소 함량을 기준으로 출력을 계산할 수 있다. 허먼은 “측정이라기보다 다분히 계산적이고 파생적이다”라고 말했다 허먼은 “하지만 적어도 지금까지는 대부분의 표준 조직에서는 전혀 문제가 없다. 온실가스 규약은 직접 측정뿐만 아니라 계산도 분명히 허용한다. 완벽하지는 않지만 적어도 지금은 현실적...

ESG 보고 ESG 공시 데이터 통합 데이터 사일로 SEC ESG 데이터 측정

2022.05.02

각종 ESG 관련 규제의 출현이 속속 가시화되고 있다. ESG 보고, ESG 공시 업무의 핵심에는 CIO들이 관련될 가능성이 크다. 많은 조직이 일반적으로 기업의 지속가능성 담당자(또는 유사 직무 담당자)에게 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 보고서라고 하는 것을 작성하도록 하고 있다. 그러나 최근에는 특히 점점 더 엄격해지는 ESG 표준과 프레임워크를 충족하는 데 있어 CIO가 ESG 노력에 더 많은 역할을 해야 한다는 요구가 커지고 있다. 실제로 가트너는 CIO들에게 지속가능성 동료들과의 관계를 앞장서 육성하라고 촉구하고 있다. 자체 ESG 커맨드 센터 제품군을 사용하여 회사의 ESG 보고서를 작성하는 서비스나우의 CIO인 크리스 베디는 “ESG가 CIO의 또다른 업무 포트폴리오가 되어가고 있다”라고 말했다.   ESG 데이터 측정은 기술집약적 이유 중 하나는 배출량 계산이 ERP 및 제조 자동화 같은 운영 시스템과 더욱 많이 통합되고 있기 때문이다. 실제로 현장의 탄소 배출량 측정에 사용되는 컴퓨팅 네트워크의 구축은 대개 IT 부문이 담당하고 있다. 오늘날 많은 조직에서 지속가능성 데이터를 직접 측정하지는 않는다. 대신 연료 사용량과 같은 보다 쉽게 측정되는 데이터에서 지속가능성 정보를 추출하고 있다고 카세이 허먼은 전했다. 그는 프라이스워터하우스쿠퍼스 LLP의 미국 ESG 리더이자 파트너인데, 이 회사는 감사 대상 외의 고객과도 지속 가능한 비즈니스 이니셔티브를 실행하는 방법에 대해 컨설팅을 제공하는 4대 회계법인 중 한 곳이다. 예를 들어, 어떤 회사는 특정 연료로 얼마나 많은 섬(therm ; 열량 단위)을 태웠는가를 확인해서 섬 당 연료의 탄소 함량을 기준으로 출력을 계산할 수 있다. 허먼은 “측정이라기보다 다분히 계산적이고 파생적이다”라고 말했다 허먼은 “하지만 적어도 지금까지는 대부분의 표준 조직에서는 전혀 문제가 없다. 온실가스 규약은 직접 측정뿐만 아니라 계산도 분명히 허용한다. 완벽하지는 않지만 적어도 지금은 현실적...

2022.05.02

기고 | 데이터 사일로 해체, 올바른 자동화 전략으로 할 수 있다

언스트 앤 영(Ernst and Young)의 최근 보고서에 따르면 데이터가 모든 의사결정의 중심에 있어야 한다는 개념을 적극 받아들이는 조직이 81%에 이르는 나타났다. 그러나 데이터가 여전히 고립된 저장소(사일로)에 보관되어 있어서 의사 결정 과정이 지연되는 조직이 많은 실정이다. 데이터가 다양한 사일로에 서로 다른 형식과 구성으로 갇혀 있다면 조직 도처에 무슨 일이 일어나는지 파악하기가 어려울 수 있다. 그 결과 의사 결정 과정이 길어지고 결과는 나빠진다. 이처럼 고립된 시스템을 해체하는 해법 중 하나는 출처가 서로 다른 데이터를 한 데 모아서 보다 완전한 소비와 분석을 가능케 하는 자동화 솔루션이다.   접근성 높은 데이터를 위한 BPA와 RPA 비교 자동화는 데이터의 접근성을 크게 높여줄 수 있다. 각종 시스템에서 데이터를 수집하여 일반적인 형태로 변환하고 오류 여부를 확인하는 지루한 작업을 처리해 주기 때문이다. 이러한 집중적인 데이터 최적화 작업을 기계가 대신해준다면 업무 최전선의 실무 사용자에게 데이터의 접근성이 더욱 높아진다. 결과적으로 개발자가 아니어도 노코드 또는 로우코드 툴을 이용해 추가적인 자동화를 쉽게 구축하는 선순환이 가능해진다. 자동화로 높아진 자율성을 갖춘 이들 사용자는 프로세스와 워크플로를 믿기 어려울 만큼 효율적으로 만들 수 있고 유용한 데이터 주도 결정을 빠르게 내릴 수 있다. 자동화를 논할 때 사람들은 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 툴을 떠올리는 경향이 있다. RPA 툴은 수동 작업을 통해서만 접근 가능한 데이터 접근에는 매우 도움이 될 수 있다. 그러나 확장하기 어렵다. 공급원이 서로 다른 데이터를 통합하고 정리 및 표준화할 수 있는 워크플로로 여러 프로세스를 짜집기 해 넣는 일도 RPA 툴로는 어렵다. RPA가 기본적으로 자주 바뀌지 않는 정례적인 작업에 적합하기 때문이다. 예를 들면, 한 시스템에서 다른 시스템으로의 데이터 이주 작업이나 고정 구형시스템으로부터의 데이터 수집을 자동화하는 작업이 있다...

데이터 사일로 BPA RPA 데이터 자동화 데이터 통합

2021.09.27

언스트 앤 영(Ernst and Young)의 최근 보고서에 따르면 데이터가 모든 의사결정의 중심에 있어야 한다는 개념을 적극 받아들이는 조직이 81%에 이르는 나타났다. 그러나 데이터가 여전히 고립된 저장소(사일로)에 보관되어 있어서 의사 결정 과정이 지연되는 조직이 많은 실정이다. 데이터가 다양한 사일로에 서로 다른 형식과 구성으로 갇혀 있다면 조직 도처에 무슨 일이 일어나는지 파악하기가 어려울 수 있다. 그 결과 의사 결정 과정이 길어지고 결과는 나빠진다. 이처럼 고립된 시스템을 해체하는 해법 중 하나는 출처가 서로 다른 데이터를 한 데 모아서 보다 완전한 소비와 분석을 가능케 하는 자동화 솔루션이다.   접근성 높은 데이터를 위한 BPA와 RPA 비교 자동화는 데이터의 접근성을 크게 높여줄 수 있다. 각종 시스템에서 데이터를 수집하여 일반적인 형태로 변환하고 오류 여부를 확인하는 지루한 작업을 처리해 주기 때문이다. 이러한 집중적인 데이터 최적화 작업을 기계가 대신해준다면 업무 최전선의 실무 사용자에게 데이터의 접근성이 더욱 높아진다. 결과적으로 개발자가 아니어도 노코드 또는 로우코드 툴을 이용해 추가적인 자동화를 쉽게 구축하는 선순환이 가능해진다. 자동화로 높아진 자율성을 갖춘 이들 사용자는 프로세스와 워크플로를 믿기 어려울 만큼 효율적으로 만들 수 있고 유용한 데이터 주도 결정을 빠르게 내릴 수 있다. 자동화를 논할 때 사람들은 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 툴을 떠올리는 경향이 있다. RPA 툴은 수동 작업을 통해서만 접근 가능한 데이터 접근에는 매우 도움이 될 수 있다. 그러나 확장하기 어렵다. 공급원이 서로 다른 데이터를 통합하고 정리 및 표준화할 수 있는 워크플로로 여러 프로세스를 짜집기 해 넣는 일도 RPA 툴로는 어렵다. RPA가 기본적으로 자주 바뀌지 않는 정례적인 작업에 적합하기 때문이다. 예를 들면, 한 시스템에서 다른 시스템으로의 데이터 이주 작업이나 고정 구형시스템으로부터의 데이터 수집을 자동화하는 작업이 있다...

2021.09.27

‘소수의 영웅적 활동 넘어서게’··· 렉스마크의 데이터 혁신 여정

매주 생성되는 테라바이트 단위의 데이터에서 비즈니스 가치를 뽑아내기 위해, 그리고 데이터 사일로를 제거하기 위해 렉스마크는 단일 엔드투엔드 데이터 소스 아키텍처를 구축했다.    글로벌 프린터 및 이미징 제품 제조회사 렉스마크 인터내셔널(Lexmark International)에서는 데이터가 매일 쏟아진다. 렉스마크 관리 인쇄 서비스만 해도 약 100만 대의 프린터와 복합기가 등록돼 있어 매주 테라바이트 이상의 데이터를 생성하고 있다. 현장에 보급된 600만 대 이상의 프린터 역시 고객이 동의한 경우 데이터가 렉스마크와 공유된다.  그 데이터를 관리하고 그 데이터에서 인사이트를 얻는 일은 벅찬 일이었다. 이를 위해 회사는 ‘렉스마크 PDT(Product Digital Thread)’를 만들었다. PDT는 제품의 설계에서부터 재활용에 이르는 전체 생애주기에서 걸쳐 생성되는 실시간 데이터에 대한 실시간 통합 저장소 겸 감사 추적 시스템이다. 렉스마크 트랜스포메이션 제품 책임자 앤디 코프는 “(PDT 덕분에) 핵심 인쇄 부품은 물론 여타 하드웨어와 소모품 등이 생애주기에 걸쳐 활용되는 상호 연관 데이터가 생성되고 있다”라고 설명했다.  그는 이어 “이것이 제대로 드러나는 곳은 애저(Azure) 데이터 레이크 내의 소위 원시, 정제, 소비 등의 계층이다. 이 3개의 데이터 계층은 비즈니스 사용자 종류의 전 범위에 걸쳐 사용자들을 지원하고 우리가 해야 하는 애널리틱스를 지원한다”라고 덧붙였다. 렉스마크의 데이터 과제 렉스마크의 힘든 점은 데이터 용량만이 아니었다. 렉스마크의 데이터가 CADD, PLM, ERP, CRM 등 글로벌 제조회사들의 대표적인 비즈니스 애플리케이션들에 걸쳐 퍼져 있는 것도 문제였다. 게다가 렉스마크의 공급망은 고도로 분산되어 있어서 제품의 설계, 제작, 입고, 유통을 위해 협력을 준비하려면 여러 벽을 넘어 데이터를 전달해야 한다. 코프는 “대규모 글로벌 제조업체가 다 그렇듯이 렉스마크의 비즈니스는...

데이터 사일로 데이터 영웅 렉스마트 PDT 데이터 민주화

2021.07.23

매주 생성되는 테라바이트 단위의 데이터에서 비즈니스 가치를 뽑아내기 위해, 그리고 데이터 사일로를 제거하기 위해 렉스마크는 단일 엔드투엔드 데이터 소스 아키텍처를 구축했다.    글로벌 프린터 및 이미징 제품 제조회사 렉스마크 인터내셔널(Lexmark International)에서는 데이터가 매일 쏟아진다. 렉스마크 관리 인쇄 서비스만 해도 약 100만 대의 프린터와 복합기가 등록돼 있어 매주 테라바이트 이상의 데이터를 생성하고 있다. 현장에 보급된 600만 대 이상의 프린터 역시 고객이 동의한 경우 데이터가 렉스마크와 공유된다.  그 데이터를 관리하고 그 데이터에서 인사이트를 얻는 일은 벅찬 일이었다. 이를 위해 회사는 ‘렉스마크 PDT(Product Digital Thread)’를 만들었다. PDT는 제품의 설계에서부터 재활용에 이르는 전체 생애주기에서 걸쳐 생성되는 실시간 데이터에 대한 실시간 통합 저장소 겸 감사 추적 시스템이다. 렉스마크 트랜스포메이션 제품 책임자 앤디 코프는 “(PDT 덕분에) 핵심 인쇄 부품은 물론 여타 하드웨어와 소모품 등이 생애주기에 걸쳐 활용되는 상호 연관 데이터가 생성되고 있다”라고 설명했다.  그는 이어 “이것이 제대로 드러나는 곳은 애저(Azure) 데이터 레이크 내의 소위 원시, 정제, 소비 등의 계층이다. 이 3개의 데이터 계층은 비즈니스 사용자 종류의 전 범위에 걸쳐 사용자들을 지원하고 우리가 해야 하는 애널리틱스를 지원한다”라고 덧붙였다. 렉스마크의 데이터 과제 렉스마크의 힘든 점은 데이터 용량만이 아니었다. 렉스마크의 데이터가 CADD, PLM, ERP, CRM 등 글로벌 제조회사들의 대표적인 비즈니스 애플리케이션들에 걸쳐 퍼져 있는 것도 문제였다. 게다가 렉스마크의 공급망은 고도로 분산되어 있어서 제품의 설계, 제작, 입고, 유통을 위해 협력을 준비하려면 여러 벽을 넘어 데이터를 전달해야 한다. 코프는 “대규모 글로벌 제조업체가 다 그렇듯이 렉스마크의 비즈니스는...

2021.07.23

기고|케어소스가 데이터 사일로를 없앤 방법

비영리 관리형 케어 플랜 조직인 케어소스는 데이터 사일로로 인한 문제를 해결하기 위해 '데이터 패브릭' 접근 방식을 취했다. 이를 통해 미래 지향적인 데이터 플랫폼을 통해 구성원, 의사 네트워크 및 헬스케어 공급업체의 민첩성, 상호 운용성 및 접근성을 향상시키고자 했다.  기업들이 더욱 효율적, 탄력적, 직관적인 기업 시스템을 만들기 위해 현재의 IT 인프라와 프로세스를 재평가하는 가운데 적어도 한 가지 사실은 명확하다. 데이터 사용과 저장을 분리하는 전통적인 데이터 보관 아키텍처가 거의 쓸모없다는 점이다.  기존 데이터 플랫폼은 구조상 조직의 전략적인 성과 도출을 저해한다. 조직 전반에 걸쳐 대시보드 및 보고 과정에 데이터 사일로 현상과 비일관성을 야기하며, 그 결과, 데이터의 품질을 믿기 어렵게 되기 때문이다. 이렇게 도출된 데이터는 여러 소스로부터 얻은 정보의 혼합물에 불과하다. 이러한 기존 데이터 플랫폼의 구조적 단점과 한계는 다음과 같다.  • 아키텍처와 여러 데이터 마트의 계층이 중복되다 보니 처리 시간이 늘어나고 데이터 지연이 증가함  • 하드웨어와 소프트웨어의 성능을 최적화 또는 확대하는 데 있어 데이터 흐름과 그 흐름상의 비용을 제어하는 기존 처리 계층이 복잡해짐  • 단일 사용자 기반 소비 계층의 부재로 인해 다수의 데이터 마트와 독립적인 데이터 저장소에 대한 필요성이 생겨남.  • 디지털 전환의 미래 동인인 예측 모델링, AI 및 머신러닝 등 데이터 사이언스 기술을 지원하지 못함 • 기업의 위험을 높이는 한물간 신원, 보안 및 감사 컨트롤 모든 기업들은 디지털 전환을 시도하는 데 있어 데이터를 기준으로 삼는다. 따라서 AI와 같은 실시간 처리 및 지원 기술을 뒷받침할 수 있는 최신 데이터 플랫폼을 만드는 한편, 조직의 목표 달성에 필요한 비즈니스 인텔리전스(BI)를 제공할 수 있는 미래 지향적 아키텍처를 개발해야 한다.  5개 주에서 200만 명 이상에게 서비스를...

케어소스 데이터 사일로

2021.06.21

비영리 관리형 케어 플랜 조직인 케어소스는 데이터 사일로로 인한 문제를 해결하기 위해 '데이터 패브릭' 접근 방식을 취했다. 이를 통해 미래 지향적인 데이터 플랫폼을 통해 구성원, 의사 네트워크 및 헬스케어 공급업체의 민첩성, 상호 운용성 및 접근성을 향상시키고자 했다.  기업들이 더욱 효율적, 탄력적, 직관적인 기업 시스템을 만들기 위해 현재의 IT 인프라와 프로세스를 재평가하는 가운데 적어도 한 가지 사실은 명확하다. 데이터 사용과 저장을 분리하는 전통적인 데이터 보관 아키텍처가 거의 쓸모없다는 점이다.  기존 데이터 플랫폼은 구조상 조직의 전략적인 성과 도출을 저해한다. 조직 전반에 걸쳐 대시보드 및 보고 과정에 데이터 사일로 현상과 비일관성을 야기하며, 그 결과, 데이터의 품질을 믿기 어렵게 되기 때문이다. 이렇게 도출된 데이터는 여러 소스로부터 얻은 정보의 혼합물에 불과하다. 이러한 기존 데이터 플랫폼의 구조적 단점과 한계는 다음과 같다.  • 아키텍처와 여러 데이터 마트의 계층이 중복되다 보니 처리 시간이 늘어나고 데이터 지연이 증가함  • 하드웨어와 소프트웨어의 성능을 최적화 또는 확대하는 데 있어 데이터 흐름과 그 흐름상의 비용을 제어하는 기존 처리 계층이 복잡해짐  • 단일 사용자 기반 소비 계층의 부재로 인해 다수의 데이터 마트와 독립적인 데이터 저장소에 대한 필요성이 생겨남.  • 디지털 전환의 미래 동인인 예측 모델링, AI 및 머신러닝 등 데이터 사이언스 기술을 지원하지 못함 • 기업의 위험을 높이는 한물간 신원, 보안 및 감사 컨트롤 모든 기업들은 디지털 전환을 시도하는 데 있어 데이터를 기준으로 삼는다. 따라서 AI와 같은 실시간 처리 및 지원 기술을 뒷받침할 수 있는 최신 데이터 플랫폼을 만드는 한편, 조직의 목표 달성에 필요한 비즈니스 인텔리전스(BI)를 제공할 수 있는 미래 지향적 아키텍처를 개발해야 한다.  5개 주에서 200만 명 이상에게 서비스를...

2021.06.21

"애널리틱스로 팬 경험과 수익 모두 잡는다"··· 美 NHL 하키팀 사례

美 NFL(National Hockey League)에 속해 있는 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’는 부서 간 데이터 사일로를 해소하고 데이터를 새로운 방식으로 활용하면서 팬과 수익을 모두 잡고자 한다.  프로스포츠팀에서 ‘팬 인게이지먼트 또는 팬 참여(Fan engagement)’는 필수적이다. 이를 위해 대부분의 스포츠팀에서는 데이터 역량을 강화해 마케팅팀과 영업팀이 팬들에게 더욱더 원활하게 도달하고 인게이지먼트를 유지할 수 있도록 하고 있다.  특히 구단들은 가장 충성도가 높은 팬인 시즌 티켓 구매자에게 집중해 안정적인 수익(티켓 및 상품 판매)을 확보한다. (편집자 주: 여기서 팬 인게이지먼트란 스포츠팀이 팬을 유치 및 유지하기 위해 수행하는 활동이자 팀과의 상호작용으로 팬이 되어가는 즐거움 및 경험을 향상시키는 것을 말한다.)    미국 캘리포니아주 산호세의 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’의 비즈니스 애널리틱스 및 기술 부문 부사장 네다 타베타베이는 “시즌 티켓 구매자는 생명줄이나 다름없다”라면서, “1경기 티켓을 산다고 하면 거기에만 돈과 시간을 쓰는 것이다. 하지만 전체 시즌 티켓을 구매한다면 약 44~45경기에 돈과 시간을 쓰는 셈이다. 그리고 다른 비즈니스와 마찬가지로 기존 고객을 유지하는 비용이 새 고객을 유치하는 비용보다 더 저렴하다”라고 말했다.  이란에서 태어난 타베타베이는 스무 살에 캐나다 토론토로 이민 왔고, 토론토 메이플 리프스(Toronto Maple Leafs)팀에서 9년 동안 데이터베이스 마케팅 업무를 하다가 지난 2015년 산호세 샤크스의 비즈니스 인텔리전스 부문 부사장이 됐다. 당시 마케팅팀은 캠페인 ROI 측정과 시즌 티켓 구매자의 이탈 위기로 어려움을 겪고 있었다. 아울러 사일로화된 데이터도 문제가 되고 있었다.  그는 “비즈니스의 특성상 서로 다르거나 사일로화된 데이터 소스에서 시작해야 하는 상황이었...

애널리틱스 스포츠 팬 인게이지먼트 데이터 데이터 애널리틱스 데이터 사일로 SAP 클라우드 IT 리더십

2021.05.13

美 NFL(National Hockey League)에 속해 있는 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’는 부서 간 데이터 사일로를 해소하고 데이터를 새로운 방식으로 활용하면서 팬과 수익을 모두 잡고자 한다.  프로스포츠팀에서 ‘팬 인게이지먼트 또는 팬 참여(Fan engagement)’는 필수적이다. 이를 위해 대부분의 스포츠팀에서는 데이터 역량을 강화해 마케팅팀과 영업팀이 팬들에게 더욱더 원활하게 도달하고 인게이지먼트를 유지할 수 있도록 하고 있다.  특히 구단들은 가장 충성도가 높은 팬인 시즌 티켓 구매자에게 집중해 안정적인 수익(티켓 및 상품 판매)을 확보한다. (편집자 주: 여기서 팬 인게이지먼트란 스포츠팀이 팬을 유치 및 유지하기 위해 수행하는 활동이자 팀과의 상호작용으로 팬이 되어가는 즐거움 및 경험을 향상시키는 것을 말한다.)    미국 캘리포니아주 산호세의 아이스하키팀 ‘산호세 샤크스(San Jose Sharks)’의 비즈니스 애널리틱스 및 기술 부문 부사장 네다 타베타베이는 “시즌 티켓 구매자는 생명줄이나 다름없다”라면서, “1경기 티켓을 산다고 하면 거기에만 돈과 시간을 쓰는 것이다. 하지만 전체 시즌 티켓을 구매한다면 약 44~45경기에 돈과 시간을 쓰는 셈이다. 그리고 다른 비즈니스와 마찬가지로 기존 고객을 유지하는 비용이 새 고객을 유치하는 비용보다 더 저렴하다”라고 말했다.  이란에서 태어난 타베타베이는 스무 살에 캐나다 토론토로 이민 왔고, 토론토 메이플 리프스(Toronto Maple Leafs)팀에서 9년 동안 데이터베이스 마케팅 업무를 하다가 지난 2015년 산호세 샤크스의 비즈니스 인텔리전스 부문 부사장이 됐다. 당시 마케팅팀은 캠페인 ROI 측정과 시즌 티켓 구매자의 이탈 위기로 어려움을 겪고 있었다. 아울러 사일로화된 데이터도 문제가 되고 있었다.  그는 “비즈니스의 특성상 서로 다르거나 사일로화된 데이터 소스에서 시작해야 하는 상황이었...

2021.05.13

칼럼ㅣ‘서비스형 데이터 관리(DMaaS)’로 데이터 사일로 돌파하라

끊임없이 증가하는 복잡한 데이터 사일로에 갇혀 있는가? 여기서 ‘서비스형 데이터 관리(Data Management as a Service; DMaaS)’가 데이터 사일로를 해결하고, 기업으로 하여금 비즈니스 경쟁 우위를 확보하는 데 도움을 줄 수 있다.  디지털 이니셔티브의 모습은 저마다 가지각색이다. 하지만 한 가지 공통점이 있다면? 바로 데이터다. 데이터는 기업이 시장을 선도하는 위치에 오르고, 이를 유지하는 데 굉장히 중요하다. 그렇기 때문에 데이터에서 핵심 인사이트(혹은 ‘아하!’하는 순간(A-ha moment))를 쉽게 찾고, 분석하며, 관리할 수 있어야 한다.  오늘날 선도 기업들을 살펴보면 단순히 기술 중심 기업이 아니라 데이터 중심 기업인 것을 바로 알 수 있다. 이제 대부분의 기업이 해결해야 할 과제는 데이터 관리를 간단하면서도 효율적으로 만드는 방법이라고 할 수 있다.    현재 데이터 관리 문제는 너무나도 많은 곳에서 데이터가 생성되기 때문에 비롯된다. 게다가 팬데믹 여파로 기업들이 서둘러 새 클라우드 애플리케이션을 도입하고 사무실 근무를 재택근무로 바꾸면서 데이터 관리, 백업, 복구가 더 어려워졌다. 이제 재택근무는 표준(norm)을 넘어 선호하는 업무 방식으로 자리 잡았다. 이는 전 세계적으로 수많은 기기와 데이터 소스가 기업 네트워크에 계속 연결되고 있음을 의미한다.  요즘처럼 불확실한 시기에 예산이 부족하고 자원이 한정된 기업들은 유지관리 및 업그레이드와 관련된 비용을 통제하는 데 어려움을 겪는다. 또 코로나19 사태로 데이터센터 액세스가 어려워진 상황에서 레거시 인프라를 관리하는 것은 하드웨어 및 소프트웨어 운영 오버헤드 측면에서 또 다른 어려움을 초래한다.  많은 기업이 여러 온프레미스, 클라우드 환경, 워크로드에 포인트 솔루션을 구축하는 방식으로 이런 문제를 해결하고 있다. 하지만 이는 효율적이면서 효과적이고 현대적인 데이터 관리 전략이 아니다. 오히려 복잡한 데...

데이터 사일로 데이터 빅 데이터 데이터 중심 기업 서비스형 데이터 관리 DMaaS 총소유비용 백업 아카이빙 재해 복구 애널리틱스 보안 머신러닝 사이버 공격 클라우드 온프레미스 엣지 하이브리드 비즈니스 인텔리전스

2021.01.26

끊임없이 증가하는 복잡한 데이터 사일로에 갇혀 있는가? 여기서 ‘서비스형 데이터 관리(Data Management as a Service; DMaaS)’가 데이터 사일로를 해결하고, 기업으로 하여금 비즈니스 경쟁 우위를 확보하는 데 도움을 줄 수 있다.  디지털 이니셔티브의 모습은 저마다 가지각색이다. 하지만 한 가지 공통점이 있다면? 바로 데이터다. 데이터는 기업이 시장을 선도하는 위치에 오르고, 이를 유지하는 데 굉장히 중요하다. 그렇기 때문에 데이터에서 핵심 인사이트(혹은 ‘아하!’하는 순간(A-ha moment))를 쉽게 찾고, 분석하며, 관리할 수 있어야 한다.  오늘날 선도 기업들을 살펴보면 단순히 기술 중심 기업이 아니라 데이터 중심 기업인 것을 바로 알 수 있다. 이제 대부분의 기업이 해결해야 할 과제는 데이터 관리를 간단하면서도 효율적으로 만드는 방법이라고 할 수 있다.    현재 데이터 관리 문제는 너무나도 많은 곳에서 데이터가 생성되기 때문에 비롯된다. 게다가 팬데믹 여파로 기업들이 서둘러 새 클라우드 애플리케이션을 도입하고 사무실 근무를 재택근무로 바꾸면서 데이터 관리, 백업, 복구가 더 어려워졌다. 이제 재택근무는 표준(norm)을 넘어 선호하는 업무 방식으로 자리 잡았다. 이는 전 세계적으로 수많은 기기와 데이터 소스가 기업 네트워크에 계속 연결되고 있음을 의미한다.  요즘처럼 불확실한 시기에 예산이 부족하고 자원이 한정된 기업들은 유지관리 및 업그레이드와 관련된 비용을 통제하는 데 어려움을 겪는다. 또 코로나19 사태로 데이터센터 액세스가 어려워진 상황에서 레거시 인프라를 관리하는 것은 하드웨어 및 소프트웨어 운영 오버헤드 측면에서 또 다른 어려움을 초래한다.  많은 기업이 여러 온프레미스, 클라우드 환경, 워크로드에 포인트 솔루션을 구축하는 방식으로 이런 문제를 해결하고 있다. 하지만 이는 효율적이면서 효과적이고 현대적인 데이터 관리 전략이 아니다. 오히려 복잡한 데...

2021.01.26

애물단지에서 혁신 소스로··· ‘다크 데이터’ 활용하기

데이터에 대한 관심은 그리 새롭지 않다. 기업이 보유한 데이터에는 제대로 활용하기만 하면 꾸준히 경쟁 우위를 유지할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 스타트업과 기존 기업 사이에 오랫동안 알려진 사실이다. 그러나, 데이터 소스가 많이 상품화되고 규모 있는 데이터 조작을 가능하게 해 주는 도구들의 가격과 접근성이 좋아지면서 경쟁의 규칙이 변화하고 있다.  즉, 데이터를 어디에서 구할 것이며 어떻게 사용할 것인가 하는 부분에서 회사들의 창의력이 더욱 발휘되어야 한다. 그리고 '다크 데이터'를 남들보다 일찍 나서서 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 절호의 기회가 열린다. 엄청나게 몰려드는 데이터 IDC에서 시게이트(Seagate)의 의뢰를 받아 실시한 조사에 따르면 기업 데이터는 향후 2년동안 매년 42% 늘어날 것으로 보인다. 그런데 기업 데이터 중 효과적으로 사용되는 비율은 32%에 불과하며 3분의 2 이상은 조직 내 이곳 저곳에 고립된 채 놀고 있는 실정이다.  이처럼 기업의 정상적인 업무 활동의 부산물로 수집되었으나 수입을 창출할 수 있는 다른 활동에 활용되지 못하고 있는 정보 자산을 표현하는 용어가 ‘다크 데이터’다. 가트너에 따르면, 다크 데이터는 많은 부분 규정 준수를 위해 보관되는데, 안전한 보관을 위해 비생산적인 간접비가 많이 발생되고 있다. 대두되는 데이터 문제의 상당 부분은 기업 IoT 보급의 확산에서 기인할 전망이다. IDC의 예측에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결 장치 수가 557억 대에 이르고 그 중 75%는 IoT 플랫폼에 연결되어 연간 73.1ZB의 데이터를 생성하게 된다. 이는 현재의 연간 데이터 생성량 18.3ZB보다 훨씬 높은 수치이다. IoT 데이터는 주로 사내 특정 애플리케이션용으로 수집되지만 다른 목적에도 활용 가능하다. 다크 데이터로 효율성 증대 데이터 활용에 능숙한 기업들 입장에서는 효과적인 데이터 활용 방법을 찾는 것이 관건이다. 처음에는 기존 제품 및 서비스를 개선하고 비즈니스 프로세...

다크 데이터 데이터 사일로 데이터 주도

2020.11.27

데이터에 대한 관심은 그리 새롭지 않다. 기업이 보유한 데이터에는 제대로 활용하기만 하면 꾸준히 경쟁 우위를 유지할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 스타트업과 기존 기업 사이에 오랫동안 알려진 사실이다. 그러나, 데이터 소스가 많이 상품화되고 규모 있는 데이터 조작을 가능하게 해 주는 도구들의 가격과 접근성이 좋아지면서 경쟁의 규칙이 변화하고 있다.  즉, 데이터를 어디에서 구할 것이며 어떻게 사용할 것인가 하는 부분에서 회사들의 창의력이 더욱 발휘되어야 한다. 그리고 '다크 데이터'를 남들보다 일찍 나서서 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 절호의 기회가 열린다. 엄청나게 몰려드는 데이터 IDC에서 시게이트(Seagate)의 의뢰를 받아 실시한 조사에 따르면 기업 데이터는 향후 2년동안 매년 42% 늘어날 것으로 보인다. 그런데 기업 데이터 중 효과적으로 사용되는 비율은 32%에 불과하며 3분의 2 이상은 조직 내 이곳 저곳에 고립된 채 놀고 있는 실정이다.  이처럼 기업의 정상적인 업무 활동의 부산물로 수집되었으나 수입을 창출할 수 있는 다른 활동에 활용되지 못하고 있는 정보 자산을 표현하는 용어가 ‘다크 데이터’다. 가트너에 따르면, 다크 데이터는 많은 부분 규정 준수를 위해 보관되는데, 안전한 보관을 위해 비생산적인 간접비가 많이 발생되고 있다. 대두되는 데이터 문제의 상당 부분은 기업 IoT 보급의 확산에서 기인할 전망이다. IDC의 예측에 따르면 2025년까지 전세계적으로 연결 장치 수가 557억 대에 이르고 그 중 75%는 IoT 플랫폼에 연결되어 연간 73.1ZB의 데이터를 생성하게 된다. 이는 현재의 연간 데이터 생성량 18.3ZB보다 훨씬 높은 수치이다. IoT 데이터는 주로 사내 특정 애플리케이션용으로 수집되지만 다른 목적에도 활용 가능하다. 다크 데이터로 효율성 증대 데이터 활용에 능숙한 기업들 입장에서는 효과적인 데이터 활용 방법을 찾는 것이 관건이다. 처음에는 기존 제품 및 서비스를 개선하고 비즈니스 프로세...

2020.11.27

낭비이기 십상··· 애널리틱스가 '실제 성과’로 이어지게 하는 방법

애널리틱스 전략이 실제 효과를 발휘하려면 ‘비즈니스 성과’에 대해 예리하게 집중할 필요가 있다. 여기 소속 조직을 데이터 주도 기업으로 변화시키고자 노력했던 CIO들의 조언을 정리했다.  애널리틱스(분석)에서 비즈니스 가치를 발굴하는 데 어려움을 겪는 조직들이 많다. 가트너에 따르면, 애널리틱스 인사이트(분석에서 나온 통찰력 있는 정보)가 비즈니스 성과로 구현된는 비율은 2022년에도 20%에 그칠 전망이다. 가트너는 또 AI와 관련해 올해 추진되는 프로젝트 가운데 80%가 “소속 조직과 부합되지 않는 마법사들의 연금술이 될 것”이라고 표현했다. 애널리틱스 프로젝트나 애널리틱스 조직을 출범시킨다고 해서 애널리틱스에서 가치를 도출할 수 있는 것은 아니다. 코로나19 팬데믹 위기가 글로벌 경제를 침체시키면서, 기업들은 비용에 민감해질 전망이다. 애널리틱스와 데이터 사이언스 그룹의 ROI 또한 자세히 분석될 것이라는 의미다. 오하이오 클리블랜드 소재 키뱅크(KeyBank)의 최고 데이터 책임자, 부문 CIO, 엔터프라이즈 아키텍처 책임자인 마이크 온더스는 “애널리틱스와 인사이트 자체에만 몰입해서는 안 된다. 이들이 영향을 끼치도록 하는 것이 중요하다. 영향을 만들지 못하고 있다면 시간을 낭비하고 있는 것이다”라고 강조했다. 비즈니스 성과와 신속하게 애널리틱스를 증명하는 역량에 초점을 맞춰야 한다. 그래야 비즈니스 영향을 끌어내, 이후 대규모로 성과를 일궈낼 수 있다. 엑스페리안(Experian)의 글로벌 애널리틱스 및 AI 담당 총괄 매니저 겸 EVP인 쉬리 산타남은 “실제 달성하려는 특정 비즈니스 성과를 바탕으로 일을 하고자 한다. 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 최종 목표를 달성하도록 도와주는 엔진이기는 하다. 그러나 실제 우리가 이야기하고, 공유하고, 고객을 견인할 때 활용하는 것은 더 나은 결과들과 성과들이다”라고 말했다.   애널리틱스 가치 창출의 장애물 포레스터 리서치의 CIO 부문 수석 애널리스트 겸 VP인 브라이언 ...

CIO 애널리틱스 데이터 주도 데이터 기반 스폰서십 변화 관리 데이터 혁신 데이터 사일로

2020.09.03

애널리틱스 전략이 실제 효과를 발휘하려면 ‘비즈니스 성과’에 대해 예리하게 집중할 필요가 있다. 여기 소속 조직을 데이터 주도 기업으로 변화시키고자 노력했던 CIO들의 조언을 정리했다.  애널리틱스(분석)에서 비즈니스 가치를 발굴하는 데 어려움을 겪는 조직들이 많다. 가트너에 따르면, 애널리틱스 인사이트(분석에서 나온 통찰력 있는 정보)가 비즈니스 성과로 구현된는 비율은 2022년에도 20%에 그칠 전망이다. 가트너는 또 AI와 관련해 올해 추진되는 프로젝트 가운데 80%가 “소속 조직과 부합되지 않는 마법사들의 연금술이 될 것”이라고 표현했다. 애널리틱스 프로젝트나 애널리틱스 조직을 출범시킨다고 해서 애널리틱스에서 가치를 도출할 수 있는 것은 아니다. 코로나19 팬데믹 위기가 글로벌 경제를 침체시키면서, 기업들은 비용에 민감해질 전망이다. 애널리틱스와 데이터 사이언스 그룹의 ROI 또한 자세히 분석될 것이라는 의미다. 오하이오 클리블랜드 소재 키뱅크(KeyBank)의 최고 데이터 책임자, 부문 CIO, 엔터프라이즈 아키텍처 책임자인 마이크 온더스는 “애널리틱스와 인사이트 자체에만 몰입해서는 안 된다. 이들이 영향을 끼치도록 하는 것이 중요하다. 영향을 만들지 못하고 있다면 시간을 낭비하고 있는 것이다”라고 강조했다. 비즈니스 성과와 신속하게 애널리틱스를 증명하는 역량에 초점을 맞춰야 한다. 그래야 비즈니스 영향을 끌어내, 이후 대규모로 성과를 일궈낼 수 있다. 엑스페리안(Experian)의 글로벌 애널리틱스 및 AI 담당 총괄 매니저 겸 EVP인 쉬리 산타남은 “실제 달성하려는 특정 비즈니스 성과를 바탕으로 일을 하고자 한다. 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 최종 목표를 달성하도록 도와주는 엔진이기는 하다. 그러나 실제 우리가 이야기하고, 공유하고, 고객을 견인할 때 활용하는 것은 더 나은 결과들과 성과들이다”라고 말했다.   애널리틱스 가치 창출의 장애물 포레스터 리서치의 CIO 부문 수석 애널리스트 겸 VP인 브라이언 ...

2020.09.03

제네시스-어도비, 맥락적 고객 경험 제공 위해 파트너십 체결

제네시스가 기업 및 조직의 마케팅, 커머스, 영업 및 서비스 부서 간의 데이터 사일로 제거를 지원하기 위해 어도비와 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 제네시스 클라우드(Genesys Cloud)와 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)의 통합은 기업이 모든 접점에서 고객 맥락 정보를 더욱 깊이 이해할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다.  어도비 익스체인지 프로그램의 프리미어 파트너인 제네시스는 기업 및 조직이 제네시스 클라우드를 기반으로 하는 ‘서비스로서의 경험(Experience as a Service, EaaS)’을 구현할 수 있다.  제네시스와 어도비는 ▲실시간 프로파일 강화를 통한 고객 공감 능력 향상 ▲AI 및 자동화를 통한 고객 여정 확대 ▲캠페인 전환 및 기여도(attribution) 분석을 통한 매출 및 충성도 증대 등을 위해 협력한다. 회사에 따르면 제네시스 클라우드와 어도비 익스피리언스 플랫폼 통합을 통해 개인의 마케팅 및 컨택센터 이력과 실시간 의도를 파악 및 연계해 고객 프로파일을 강화한다. 이를 통해 상담사가 단일 데스크톱 화면으로 더 많은 고객 인사이트를 활용할 수 있도록 지원한다. 여기에 기업이 고객 인게이지먼트를 최적화할 수 있도록 초개인화된 경험을 지원해 고객 충성도와 유지, 판매 전환 및 투자 수익률을 개선한다. 기업은 제네시스 클라우드에 탑재된 인공지능(AI) 기반의 제네시스 예측적 인게이지먼트(Genesys Predictive Engagement)와 어도비 익스피리언스 플랫폼의 실시간 고객 프로파일 통합 정보를 활용할 수 있다. 이를 통해 상담사에게 과거 인터랙션, 구매 내역, 고객 세그먼트(Customer Segments), 관심사 및 실시간 의도에 대한 더 많은 정보를 제공한다. 기업은 더욱 효과적인 전환을 위해 웹사이트, 전화 또는 기타 채널 사용 등 잠재 고객을 참여시키는 방법과 시기를 정확하게 예측할 수 있다고 회사 측은 전했다. 기여도 분석은 그...

제네시스 어도비 고객 경험 데이터 사일로 서비스로서의 경험 EaaS

2020.08.31

제네시스가 기업 및 조직의 마케팅, 커머스, 영업 및 서비스 부서 간의 데이터 사일로 제거를 지원하기 위해 어도비와 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 제네시스 클라우드(Genesys Cloud)와 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)의 통합은 기업이 모든 접점에서 고객 맥락 정보를 더욱 깊이 이해할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다.  어도비 익스체인지 프로그램의 프리미어 파트너인 제네시스는 기업 및 조직이 제네시스 클라우드를 기반으로 하는 ‘서비스로서의 경험(Experience as a Service, EaaS)’을 구현할 수 있다.  제네시스와 어도비는 ▲실시간 프로파일 강화를 통한 고객 공감 능력 향상 ▲AI 및 자동화를 통한 고객 여정 확대 ▲캠페인 전환 및 기여도(attribution) 분석을 통한 매출 및 충성도 증대 등을 위해 협력한다. 회사에 따르면 제네시스 클라우드와 어도비 익스피리언스 플랫폼 통합을 통해 개인의 마케팅 및 컨택센터 이력과 실시간 의도를 파악 및 연계해 고객 프로파일을 강화한다. 이를 통해 상담사가 단일 데스크톱 화면으로 더 많은 고객 인사이트를 활용할 수 있도록 지원한다. 여기에 기업이 고객 인게이지먼트를 최적화할 수 있도록 초개인화된 경험을 지원해 고객 충성도와 유지, 판매 전환 및 투자 수익률을 개선한다. 기업은 제네시스 클라우드에 탑재된 인공지능(AI) 기반의 제네시스 예측적 인게이지먼트(Genesys Predictive Engagement)와 어도비 익스피리언스 플랫폼의 실시간 고객 프로파일 통합 정보를 활용할 수 있다. 이를 통해 상담사에게 과거 인터랙션, 구매 내역, 고객 세그먼트(Customer Segments), 관심사 및 실시간 의도에 대한 더 많은 정보를 제공한다. 기업은 더욱 효과적인 전환을 위해 웹사이트, 전화 또는 기타 채널 사용 등 잠재 고객을 참여시키는 방법과 시기를 정확하게 예측할 수 있다고 회사 측은 전했다. 기여도 분석은 그...

2020.08.31

각종 데이터를 한눈에!··· 비즈니스 '싱글뷰' 구축 10단계

현대 기업의 원동력은 데이터다. 빨리 정보에 접근해, 이를 토대로 행동을 하는 능력이 핵심 경쟁력이 됐다. 그러나 비즈니스 데이터가 고립되고, 단편적인 경우가 많다. 정보에서 경쟁력을 얻어내기 위해서는 데이터 '싱글뷰(Single View, 단일 보기)'가 필요하다. 몽고DB가 데이터 관리 복잡성을 줄이고 단일 시야를 만들어낼 수 있는 10단계 기법을 제시했다. 기업들이 데이터를 이용하는 과정은 통상 다음과 같다. 다양한 구조의 여러 데이터 소스에서 데이터를 획득하고 변환한 후, 운영 중인 데이터베이스로 불러온다. 그리고 데이터가 필요한 비즈니스 애플리케이션을 지원한다. 분석, BI(Business Intelligence), 보고 도구는 이질적인 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 위치한 경우가 많은 데이터에 액세스해야 한다. 이 때 이런 계층 모두에 보안 프로토콜, 정보 거버넌스 기준, 기타 운영 요건을 적용해야 한다. 이런 복잡성 때문에 정보가 '사일로'화 되는 경우가 너무 많다. 단기적인 요구 사항을 처리할 시스템을 매번 구축하거나, 서비스에 새로운 기능성을 지원할 새로운 기술을 거듭 추가시키곤 한다. 인수와 합병으로 새로운 데이터 소스가 추가되어 누적된다. 결국 특정 비즈니스 부문의 정보(예, 고객 정보)가 10여 곳의 단절된 장소로 분산된다. 오픈소스 기반의 NoSQL 도큐먼트 지향형 데이터베이스인 몽고DB(MongoDB)의 제품 및 시장 분석 디렉터인 매트 키프는 "우리 모두 주변에 데이터가 많다는 사실을 안다. 매년 40-50%씩 증가하고 있다. 모바일, 웹, 센서 데이터, 소셜 네트워크 등 소스가 많다. 이런 데이터에 대한 ‘싱글뷰’를 구현해야 할 필요가 절실해지고 있다. 아주 복잡하고, 고립된 데이터가 많으며, 일관된 경우가 드물고, 활용하기가 힘들다. 기업들은 아주 오래 전부터 '싱글뷰'를 구축해야 할 필요성을 느껴 왔다"라고 말했다. ...

몽고DB 데이터 사일로 비즈니스 싱글뷰 데이터 단일보기 싱글뷰 프로젝트

2017.04.10

현대 기업의 원동력은 데이터다. 빨리 정보에 접근해, 이를 토대로 행동을 하는 능력이 핵심 경쟁력이 됐다. 그러나 비즈니스 데이터가 고립되고, 단편적인 경우가 많다. 정보에서 경쟁력을 얻어내기 위해서는 데이터 '싱글뷰(Single View, 단일 보기)'가 필요하다. 몽고DB가 데이터 관리 복잡성을 줄이고 단일 시야를 만들어낼 수 있는 10단계 기법을 제시했다. 기업들이 데이터를 이용하는 과정은 통상 다음과 같다. 다양한 구조의 여러 데이터 소스에서 데이터를 획득하고 변환한 후, 운영 중인 데이터베이스로 불러온다. 그리고 데이터가 필요한 비즈니스 애플리케이션을 지원한다. 분석, BI(Business Intelligence), 보고 도구는 이질적인 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 위치한 경우가 많은 데이터에 액세스해야 한다. 이 때 이런 계층 모두에 보안 프로토콜, 정보 거버넌스 기준, 기타 운영 요건을 적용해야 한다. 이런 복잡성 때문에 정보가 '사일로'화 되는 경우가 너무 많다. 단기적인 요구 사항을 처리할 시스템을 매번 구축하거나, 서비스에 새로운 기능성을 지원할 새로운 기술을 거듭 추가시키곤 한다. 인수와 합병으로 새로운 데이터 소스가 추가되어 누적된다. 결국 특정 비즈니스 부문의 정보(예, 고객 정보)가 10여 곳의 단절된 장소로 분산된다. 오픈소스 기반의 NoSQL 도큐먼트 지향형 데이터베이스인 몽고DB(MongoDB)의 제품 및 시장 분석 디렉터인 매트 키프는 "우리 모두 주변에 데이터가 많다는 사실을 안다. 매년 40-50%씩 증가하고 있다. 모바일, 웹, 센서 데이터, 소셜 네트워크 등 소스가 많다. 이런 데이터에 대한 ‘싱글뷰’를 구현해야 할 필요가 절실해지고 있다. 아주 복잡하고, 고립된 데이터가 많으며, 일관된 경우가 드물고, 활용하기가 힘들다. 기업들은 아주 오래 전부터 '싱글뷰'를 구축해야 할 필요성을 느껴 왔다"라고 말했다. ...

2017.04.10

"새 부대가 필요하다" IoT 데이터 보안 7단계

사물 인터넷에 기업 환경에 침투하고 있다. 이로 인해 데이터 보안에도 새로운 접근 방식이 요구되고 있다. 2020년이면 인터넷으로 연결된 기기 수가 250억 대에 이르게 될 것으로 예상되고 있는 가운데, 사물 인터넷의 도입으로 인해 새롭게 생겨나는 문제들은 무엇일까? Credit: Thinkstock VM웨어의 모바일 전략 시니어 디렉터 바실 하샴은 기기의 다양성은 물론 거기에서 생성되는 데이터의 분량도 지금까지와는 차원이 다를 것이라고 지적하며, 이로 인해 데이터 보호 전략의 스케일 자체가 달라져야 할 것이라고 주문했다. 스토리지 솔루션 제공업체 코헤시티(Cohesity)의 테크놀로지 에반젤리스트 닉 하웰도 스케일 자체가 달라져야 한다는 지적에 동의했다. 그는 “특히 데이터 보호라는 관점에서 봤을 때, 데이터가 많아질수록 백업 윈도우와 제2, 제3의 스토리지 솔루션, 그리고 프로세스 니즈도 기하급수적으로 증가한다. 점진적 증가가 아닌 폭발적 증가가 될 것이다. 때문에 이 문제를 개별적으로 해결하기 위한 지속적인 스토리지 확장이라는 방식은 효과가 없다. 방대한 양의 데이터를 감당하기 위해서는 새로운 방식이 필요하다”라고 말했다. 데이터 보호 서비스 제공업체 드루바(Druva)의 창립자이자 CEO인 야스프리 싱은 데이터의 양 자체가 많아질 뿐만 아니라 데이터의 분산성도 커질 것이라고 예측했다. 기존의 기업 데이터는 데이터센터에 얌전히 모여 있지만 사물 인터넷을 이용하기 시작하면 모든 곳에서, 모든 기기에서 데이터가 유입되고 처리되며 저장될 것이라는 전망이다. 하샴은 “커뮤니케이션에 사용되는 대부분의 기기 및 네트워크가 기업 IT의 통제 하에 있지 않기 때문에 데이터 보호가 더욱 어려워 질 것이다. 사물 인터넷 기기들이 보통 기계, 항공 엔진, 자동차 같은 조작을 요하는 기기(Operational Technology, OT)와 연동하여 작동한다. 이런 기기들에 대한, 그리고 주변 환경에...

IoT 보안 데이터 사일로

2015.10.28

사물 인터넷에 기업 환경에 침투하고 있다. 이로 인해 데이터 보안에도 새로운 접근 방식이 요구되고 있다. 2020년이면 인터넷으로 연결된 기기 수가 250억 대에 이르게 될 것으로 예상되고 있는 가운데, 사물 인터넷의 도입으로 인해 새롭게 생겨나는 문제들은 무엇일까? Credit: Thinkstock VM웨어의 모바일 전략 시니어 디렉터 바실 하샴은 기기의 다양성은 물론 거기에서 생성되는 데이터의 분량도 지금까지와는 차원이 다를 것이라고 지적하며, 이로 인해 데이터 보호 전략의 스케일 자체가 달라져야 할 것이라고 주문했다. 스토리지 솔루션 제공업체 코헤시티(Cohesity)의 테크놀로지 에반젤리스트 닉 하웰도 스케일 자체가 달라져야 한다는 지적에 동의했다. 그는 “특히 데이터 보호라는 관점에서 봤을 때, 데이터가 많아질수록 백업 윈도우와 제2, 제3의 스토리지 솔루션, 그리고 프로세스 니즈도 기하급수적으로 증가한다. 점진적 증가가 아닌 폭발적 증가가 될 것이다. 때문에 이 문제를 개별적으로 해결하기 위한 지속적인 스토리지 확장이라는 방식은 효과가 없다. 방대한 양의 데이터를 감당하기 위해서는 새로운 방식이 필요하다”라고 말했다. 데이터 보호 서비스 제공업체 드루바(Druva)의 창립자이자 CEO인 야스프리 싱은 데이터의 양 자체가 많아질 뿐만 아니라 데이터의 분산성도 커질 것이라고 예측했다. 기존의 기업 데이터는 데이터센터에 얌전히 모여 있지만 사물 인터넷을 이용하기 시작하면 모든 곳에서, 모든 기기에서 데이터가 유입되고 처리되며 저장될 것이라는 전망이다. 하샴은 “커뮤니케이션에 사용되는 대부분의 기기 및 네트워크가 기업 IT의 통제 하에 있지 않기 때문에 데이터 보호가 더욱 어려워 질 것이다. 사물 인터넷 기기들이 보통 기계, 항공 엔진, 자동차 같은 조작을 요하는 기기(Operational Technology, OT)와 연동하여 작동한다. 이런 기기들에 대한, 그리고 주변 환경에...

2015.10.28

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