디지털 비즈니스를 위한 Data Fabric에 대해 알아야 할 모든 것

위험, 거버넌스 및 개인 정보 보호 정책을 준수하면서도 데이터를 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 하나의 데이터 패브릭에서 사일로화된 비즈니스 데이터를 연결할 때까지는 비즈니스 디지털화를 완료할 수 없습니다.

팀과 부서가 다른 조직에서 데이터를 수집하고 관리합니다. 데이터 거버넌스 및 개인 정보 보호 제약으로 인해 다양한 공개 또는 비공개 데이터 병합도 중단됩니다.

그렇다면 진정으로 중앙 집중화되고 디지털화된 데이터 처리를 위한 솔루션은 무엇일까요? 여기에 데이터 구조가 있습니다. 내부에서 외부로 배우려면 계속 읽으십시오. 데이터 패브릭 도구를 구입할 때 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

데이터 패브릭이란?

가트너 보고서에 따르면 메시 데이터 네트워크 또는 데이터 패브릭은 2019년 상위 10대 기술 트렌드 중 하나입니다. 분석 및 데이터 기술 영역의 전문가들은 기술 스타트업, 중소기업 및 기업을 위한 미래 대비 데이터 관리 도구로 이를 맹세합니다.

다양한 데이터 소스를 비즈니스 앱에 연결하는 균일한 아키텍처를 가진 정보 기술 환경으로 간주됩니다. 백엔드에는 강력한 인공 지능(AI) 에이전트가 있습니다. AI는 데이터를 안전하게 분석하고 알아야 할 데이터만 영업 담당자, 고객 지원 에이전트 또는 비즈니스 관리자에게 제공합니다.

조감도를 통해 메시 데이터 네트워크는 다양한 데이터 저장 및 계산 시스템이 연결되고 정보를 공유하는 가상 패브릭처럼 보입니다.

데이터 패브릭의 목적

다양한 비즈니스 앱, 시간, 공간, 데이터 저장, 데이터 검색 방법, 데이터 보안 프로토콜 등의 장애물은 회사를 뒤에서 끌어 당기는 매크로 병목 현상입니다. 이러한 견제와 균형은 기업이 기밀 데이터를 보호하는 데도 도움이 됩니다. 그러므로 이것들을 없앨 수도 없고 그대로 둘 수도 없습니다.

여기에 메쉬 데이터 네트워크가 필요합니다. 다양한 시설, 비즈니스 앱, 현장 사무실, 매장, 서버 등의 데이터를 제공하는 고속도로입니다. 또한 이러한 데이터는 구조화, 반구조화 및 원시 데이터일 수 있습니다. 말할 것도 없이, 서로 다른 데이터에는 서로 다른 수준의 보안 정책이 제공됩니다.

그러나 고객, 영업 담당자, 지원 임원 및 관리자와 같은 최종 사용자는 이 모든 것을 이해할 필요가 없습니다. 작업을 완료하려면 데이터에 안전하게 액세스하기만 하면 됩니다. 데이터 패브릭은 자동화, AI 및 머신 러닝(ML)을 통해 이를 수행합니다.

다른 주목할만한 목적은 다음과 같습니다.

• 컨테이너 및 커넥터를 통해 모든 비즈니스 데이터 소스에 연결
• 스토리지, 앱 등 내에서 데이터 통합 ​​및 수집 기능 제공
• 빅데이터 분석을 위한 고속 데이터 인프라 역할
• 데이터 소비자와 소스를 하나의 메시 네트워크로 가져옵니다.
• 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 멀티 클라우드, 온프레미스 및 베어메탈 워크스테이션 간의 하이브리드 데이터 운영을 제공합니다.

데이터 관리 문제를 위한 구조 도구

기업은 데이터를 처리하는 것보다 데이터를 결정하고 승인하는 데 더 많은 시간을 보냅니다. 직원들은 데이터 처리 승인을 받기 전에 수백 개의 이메일 스레드를 거칩니다.

이는 미래 지향적인 기업의 생산성에 심각한 위협이 됩니다. 그러나 데이터 패브릭은 다음과 같은 방식으로 조직을 구출할 수 있습니다.

• 모든 유형의 데이터에 액세스, 제출, 보관 및 분석하기 위한 단일 창 플랫폼입니다.
• 비즈니스 내의 모든 사람이 특정 수준까지 데이터에 액세스할 수 있지만 모든 데이터 거버넌스 및 규제 정책이 유지됩니다.
• AI가 사람이 데이터에 액세스하기 전에 데이터를 처리할 수 있도록 하여 데이터를 보다 신뢰할 수 있고 쉽게 소화할 수 있습니다.
• 기계 간 또는 사물 인터넷(IoT) 통신을 활성화하여 민감한 데이터에 대한 사람의 개입을 줄입니다.
• 애플리케이션 증가 및 감소, 고객 요청, 내부 데이터 액세스 티켓, 엄청난 마케팅 데이터의 갑작스러운 유입 등에 쉽게 적응합니다.
• 레거시 인프라를 호스팅하기 위한 비즈니스의 요구와 종속성을 줄여 비용을 절감합니다.
• 엄격한 AI 알고리즘으로 보호되는 모든 종류의 디지털 데이터 소스를 한 곳에서 연결하여 클라우드 기술을 최대한 활용하십시오.

궁극적으로 일선 상담원은 CRM에 대한 데이터를 더 빨리 얻고 고객의 요청을 신속하게 처리합니다. 이는 차례로 귀하의 비즈니스에 대한 고객의 신뢰와 만족도를 높입니다.

데이터 패브릭의 이점

민첩한 DevOps 모델 강화

애자일 소프트웨어 또는 제품 개발 프로젝트는 간헐적인 데이터 처리 문제로 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 메시 데이터 네트워크 도구를 온보딩하면 모든 데이터 다운타임을 가상으로 제거할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 준수

기본 AI 및 ML은 데이터 개인 정보 보호 및 거버넌스 정책을 시행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 동일한 AI 알고리즘이 요청된 데이터를 처리하고 회사 지침에 따라 직원에게 제공합니다.

확장성

MSP(관리 서비스 공급자)는 데이터 처리 요구 사항을 즉시 확장하거나 축소할 수 있습니다.

메타데이터 관리

데이터 분석 카탈로그는 데이터 소스, 자산 및 메타데이터를 호스팅합니다. AI는 메타데이터를 확인하여 요청된 데이터를 더 빠르게 가져올 수 있습니다.

오류 감지

AI는 비즈니스에서 수익 손실이 발생하기 전에 데이터 손상, 무결성 문제 및 오류를 감지할 수 있습니다.

역할 기반 액세스

직원은 조직 내 보안 승인에 따라 처리된 데이터를 요청할 수 있습니다.

데이터 사일로 폐지

데이터 패브릭이 모든 데이터를 암호화된 데이터 하이웨이로 가져올 때 데이터 사일로는 더 이상 비즈니스를 위협할 수 없습니다. 팀은 후프를 건너 뛰지 않고 모든 부서의 합법적인 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 통합

데이터 패브릭과 기본 AI는 CRM, ERP, 고객 앱, 일선 에이전트 앱 등과 같은 실시간 소프트웨어와 즉각적인 데이터 통합을 가능하게 합니다.

고품질 데이터

메쉬 데이터 네트워크 도구의 지능형 알고리즘은 항상 모든 데이터 소스를 분석합니다. 따라서 직원은 감독자의 검증 없이 입력 데이터를 신뢰할 수 있습니다.

데이터 패브릭의 아키텍처

메시 데이터 네트워크는 품질과 보안을 손상시키지 않으면서 향상된 데이터 접근성을 보장해야 합니다. 따라서 표준 데이터 패브릭 아키텍처에는 다음 구성 요소가 있어야 합니다.

데이터 카탈로그

데이터 카탈로그는 모든 비즈니스 데이터의 조직화된 형식입니다. 사용자는 이러한 카탈로그에 액세스하여 작업을 완료하는 데 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 데이터 카탈로그에는 메타 데이터 및 지식 정보와 같은 하위 구성 요소가 있습니다.

AI 및 ML 기반 자동화

다중 AI는 모든 쿼리 해결, 데이터 품질 관리, 보안 검사 등을 처리하는 데이터 패브릭의 중심에 있어야 합니다.

데이터 통합 ​​및 운송

데이터 메시는 현장 서버, 클라우드 스토리지, 직원 랩톱 등과 같은 모든 소스의 데이터를 통합합니다. 정보를 원격 컴퓨터 또는 전송기에 연결하여 데이터 패브릭을 통해 데이터를 이동하는 데이터 커넥터가 있어야 합니다.

데이터 패브릭을 구현하는 방법

그것은 당신이 어떤 유형의 조직이고 당신의 필요에 전적으로 달려 있습니다. 비즈니스의 다양한 요구 사항으로 인해 메시 데이터 네트워크 구현을 위한 만능 솔루션은 없습니다. 그러나 데이터 패브릭 아키텍처의 몇 가지 공통 기능 또는 계층이 있습니다.

데이터 관리: 이 계층은 데이터 보안 및 거버넌스를 위해 작동합니다.

데이터 수집: 이 계층은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 연결되는 방식을 찾는 동안 모든 클라우드 데이터를 함께 연결하기 시작합니다.

데이터 처리: 데이터 추출 중에 관련 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.

데이터 정렬: 이 계층에는 사일로 데이터 수집, 데이터 구조화, 데이터 정리, 통합 및 사용 가능한 데이터 생성을 위한 변환을 포함한 작업 실행이 포함됩니다.

데이터 감지: 다양한 소스를 통합하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 고객만족을 위해 중요합니다.

데이터 액세스: 이 계층은 데이터 소비 전용입니다. 동시에 이 계층은 데이터 시각화 도구 또는 애플리케이션 대시보드를 통해 관련 데이터에 액세스하는 데 도움이 됩니다.

데이터 패브릭 원칙

메쉬 데이터 네트워크의 아이디어는 모든 산업에서 비즈니스의 분산되고 다양한 데이터 자산을 통합하는 것입니다. 또한 종단 간 데이터 관리 프로세스를 통합 데이터 관리 플랫폼으로 결합합니다.

데이터 패브릭은 다음 데이터 관리 원칙을 활용하여 이러한 목표를 달성합니다.

• 데이터 검색
• 데이터 큐레이션
• 데이터 구성
• 데이터 모델링
• 품질 검사
• 사일로 데이터 오케스트레이션
• 데이터 통합
• 데이터 거버넌스

데이터 패브릭 기능

끝없는 데이터 쿼리 해결

메시 데이터 네트워크는 다운타임 없이 지속적으로 요청된 데이터를 가져오기 위해 고속 인터넷, 솔리드 스테이트 드라이브 및 슈퍼컴퓨터에 의존합니다.

끝없는 데이터 통합, 검색 및 카탈로그

패브릭 내 데이터 관리를 담당하는 기본 AI는 새로운 원시 데이터를 수락하고, 분석하고, 분류하고, 비즈니스 앱에 통합하기 위해 밤낮으로 일해야 합니다.

수동 및 능동 메타데이터

활성 메타데이터는 데이터 품질, 데이터 사용량, 현재 편집자 등과 같은 정보입니다. 반면 수동 메타데이터는 작성자가 광고하는 정적 데이터입니다. 데이터 패브릭 AI는 수동 데이터 탐색 또는 준비 노력을 줄이기 위해 이를 지속적으로 변경합니다.

유연성

데이터 구조는 매우 유연하며 비즈니스에 필요할 때마다 변경 사항을 수용합니다.

인기 있는 데이터 패브릭 도구

지능형 소프트웨어를 사용하면 메시 데이터 네트워크를 손쉽게 구현할 수 있습니다. 꽤 많지만 다음은 중소기업에 적합합니다.

아틀란

Atlan은 강력하지만 단순한 Active Metadata 플랫폼이자 모든 소스의 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 데이터 작업 공간입니다. 데이터 패브릭 요구 사항에 대한 최신 데이터 카탈로그의 기능을 합니다. 이 플랫폼은 카탈로그, 프로파일링, 검색, 품질, 거버넌스, 탐색 및 통합을 포함한 모든 데이터에 대한 솔루션을 제공합니다.

Google 검색 UI처럼 보이는 인터페이스와 데이터를 이해하기 위해 검색할 수 있는 풍부한 비즈니스 용어집이 함께 제공됩니다. 기업은 세분화된 거버넌스 및 액세스 제어와 같은 제스처를 활용하여 생태계 전반의 데이터 사용을 관리할 수 있습니다.

또한 Atlan은 Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker 및 Tableau와 같은 애플리케이션과의 통합을 지원합니다.

K2View

종단 간 데이터 패브릭 기능을 갖춘 플랫폼을 찾고 있다면 K2View로 이동하십시오. 이 데이터 제품 애플리케이션은 데이터 통합, 준비, 데이터 오케스트레이션 및 파이프라이닝을 포함하여 메시 데이터 네트워크의 모든 단계를 지원합니다.

이를 통해 기업은 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 환경에서 가장 정교한 데이터 패브릭 아키텍처를 구현할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 패브릭 배포가 쉬워짐에 따라 인적 데이터 관리가 줄어듭니다. 여러 소스의 데이터를 통합하고 데이터 무결성 대상 시스템으로 파이프라인할 수 있습니다.

K2View를 사용하면 즉시 분석할 수 있는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 즉시 생성할 수 있습니다. 코딩 경험이 없어도 소스에서 타겟으로 데이터의 이동 및 변환을 제어할 수 있습니다.

기업은 이 플랫폼의 구성 가능한 규칙을 사용하여 데이터 액세스, 동기화 및 보안을 제어할 수도 있습니다. 또한 사용하기 쉬운 프레임워크로 데이터 서비스 자동화에 적합합니다.

재능

Talend는 데이터에 대한 건전한 액세스를 보장하는 동시에 비즈니스 가치를 창출하는 데이터 패브릭 플랫폼입니다. 모든 비즈니스는 유용성, 무결성, 가용성 및 보안을 보장하는 손상되지 않은 완전한 데이터를 관리해야 합니다. 이 애플리케이션을 사용하면 조직에서 위험을 완화하여 데이터를 양호한 상태로 유지할 수 있습니다.

Talend는 거버넌스, 통합 및 무결성을 제공하는 안정적이고 액세스 가능한 데이터를 위한 통합 플랫폼입니다. 서비스 인프라 및 파트너 생태계의 도움으로 건전한 데이터를 제공할 수 있습니다. 여기에서 문서화 및 분류를 통해 필요한 데이터를 찾을 수 있습니다.

실시간으로 데이터를 자동으로 정리하므로 시스템에 잘못된 데이터가 들어갈 가능성이 없습니다. 기업은 규정 준수를 보장하고 위험을 줄이는 이 도구를 사용하여 생산성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.

애플리케이션 및 API 통합을 사용하여 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 내부 및 외부에서 신뢰할 수 있는 데이터를 공유하기 위한 셀프 서비스 기능을 보장합니다.

인코르타

Incorta는 기업이 데이터를 최대한 활용하여 저렴한 비용으로 통찰력을 얻을 수 있는 셀프 서비스 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 솔루션은 보다 민첩한 데이터 경험을 제공하므로 시기적절하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

인메모리 분석 및 직접 데이터 매핑 기능을 사용하여 데이터 저장 및 관리를 위한 전례 없는 속도와 확장성을 제공합니다. 여러 리소스에서 데이터를 분석하려는 경우에도 Incorta는 유연한 데이터 파이프라이닝을 위한 진정한 비즈니스 민첩성을 보장할 수 있습니다.

또한 비즈니스 애플리케이션 데이터의 데이터 수집, 처리, 분석 및 표시를 도와줍니다. 기본 시각화 기능을 사용하여 완전한 비즈니스 데이터를 표시할 수도 있습니다.

결론

데이터 패브릭은 차세대 데이터 저장, 처리, 보관 및 관리 아키텍처입니다. IT의 미래 대비 애플리케이션이지만 많은 디지털 비즈니스는 이미 데이터 패브릭 도구를 사용하여 직원이 미래를 준비하도록 하고 있습니다.

말할 것도 없이 소규모 벤처, 중소기업 및 신생 기업은 승인 및 조사로 인해 워크플로가 지연되는 것을 감당할 수 없기 때문에 이 기술을 최대한 활용할 수 있습니다. 위에서 언급한 도구 중 일부 또는 전체를 방문하여 해당 도구와 이러한 기능이 비즈니스에 가치를 추가할 수 있는 방법을 확인하십시오.

RevOps 비즈니스 모델은 데이터 패브릭의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 여기에서 수익 운영(RevOps) 도구에 대해 자세히 알아보세요.