비정형 데이터 관리를 개선하는 방법

중견 CIO와 업계 최고의 분석가에게 오늘날 기업들이 모든 데이터에서 중요한 결과를 얻고 있는지 질문했고, 대화 내용은 많은 점을 시사합니다. 

Forrester의 부사장 겸 수석 분석가인 게스트 Boris Evelson은 엔터프라이즈 데이터의 20% 미만이 비즈니스에 실행 가능한 인사이트를 제공하는 애플리케이션에 사용되고 있다고 추정합니다. 그는 "우리 모두에게 많은 기회가 있다"고 말합니다. 

Forrester Consulting이 수행하고 Elastic이 의뢰한 기술 선도업체에 대한 최근의 연구에 따르면 비정형 데이터를 관리하는 것이 오늘날 검색 지원 기술을 통해 해결하고자 하는 응답자의 가장 큰 과제라고 합니다.

Boris Evelson 부사장 겸 수석 분석가와 Matthew Minetola(현재 Elastic에서 20년 이상 CIO로 재직 중)는 이 과제를 해결하는 데 진전을 이루기 위한 3가지 전략을 제안했습니다. 검색 지원 기술을 적용하여 데이터를 통합, 시각화 및 확장함으로써 조직은 이러한 데이터 기회를 활용할 수 있습니다.

데이터 통합

조사 응답자의 77%에 대한 자세한 내용은 데이터를 사용하여 비즈니스 성장을 가속화할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스에 정형 데이터가 있고 데이터 레이크에 비정형 데이터가 있는 조직에서는 데이터 분석 및 관리를 위해 서로 다른 도구가 필요할 수 있습니다. 검색 지원 기술은 정형 데이터와 비정형 데이터를 하나로 묶는 통합 계층을 제공할 수 있습니다.

Matthew Minetola CIO는 이렇게 말합니다. "CIO로서 해야 할 일은 의사 결정을 내리기 위해 비즈니스에 필요한 정보를 제공하는 것입니다. 이제 데이터의 80%를 조사하고 이를 토대로 의사 결정을 내릴 수 있는 능력은 매우 중요합니다."

데이터를 통합하면 디지털 혁신을 가속화할 수 있습니다. 이 목표에 대해 조직의 84%가 검색 지원 기술을 사용한다고 답했습니다. 조직이 혁신의 일환으로 해결해야 하는 모든 데이터 소스에 대해 생각해 보면 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 100개 이상의 국가에 수천 대의 컴퓨터 시스템을 보유한 은행을 생각해 봅시다. Boris Evelson 부사장 겸 수석 분석가는 이렇게 말합니다. "사일로를 없애는 기술이 필요합니다. 디지털 전환에 대해 이야기할 때마다 검색 지원 기술과 같이 방금 말한 모든 것을 통합하는 데이터 및 분석 플랫폼이 모든 사람의 가장 큰 관심사입니다."

시각화 및 조치

검색 지원 기술은 시각화 계층과 머신 러닝이라는 두 가지 중요한 기능을 도입할 수 있어야 합니다. 시각화는 대량의 데이터에서 인사이트를 추출하는 기능을 향상시킵니다. Matthew Minetola CIO는 이렇게 말합니다. "데이터를 가지고 있는 것과 데이터는 이해하는 것은 전혀 다른 문제입니다.” 또한, 자연어 처리나 벡터 검색과 같은 머신 러닝은 데이터 소스를 결합하여 더 많은 정확도와 컨텍스트를 만들 수 있도록 도울 수 있습니다. 

이러한 기능을 함께 사용하면 조직이 데이터베이스 쿼리를 미리 정의하고 기록 보기에 의존하는 것이 아니라 실시간으로 적응력과 대응력을 높일 수 있습니다. Matthew Minetola CIO는 "리어 뷰 미러에서 데이터를 보는 것에서 프론트 윈드실드를 통해 보는 것으로" 변화가 진행되고 있다고 설명합니다.

Matthew Minetola CIO는 "데이터를 연결하고, 데이터를 보고, 실시간으로 이해하고, 작업하고, 인사이트를 만들고, 정확도를 창출할 수 있는 능력이 없다면 미래의 세계는 말할 것도 없고, 오늘날의 세계에서 기업이 어떻게 살아남을 수 있을지 모르겠다"고 말했습니다.

[관련 기사: Observability가 디지털 혁신에 있어 가장 중요한 과제를 해결할 수 있는 이유]

클라우드를 통한 확장

Matthew Minetola CIO가 말했듯이 클라우드는 데이터 저장 및 관리에 있어 "한계가 어디에 있는지에 대해 걱정하지 않고 확장할 수 있는 기능"을 제공합니다. 다음 검색 지원 솔루션의 성공에 가장 중요한 기능을 묻는 질문에 응답자의 85%가 높은 저장 공간 용량과 클라우드 기반 플랫폼을 꼽았습니다. 

McKinsey는 더 빠른 제품 개발 및 하이퍼 확장성을 포함하여 클라우드 컴퓨팅이 주도하는 혁신의 잠재적 가치를 7,700억 달러로 파악합니다. 사람들이 웹사이트에서 하는 일에 대한 원격 분석 데이터를 볼 수 있고, 그 데이터를 제품 데이터와 연결하여 시간 경과에 따른 제품 활용도를 볼 수 있다고 상상해 보세요. 클라우드에서 검색 지원 기술을 사용하여 대규모로 확장함으로써 행동 패턴을 더 잘 이해하고 이러한 인사이트를 제품 혁신에 적용할 수 있는 방법이 있습니다.

[관련 기사: 확장 가능한 IT 시스템 구축에 의존하는 고객 신뢰]

인사이트 중심의 비즈니스에 대한 열망

검색 지원 기술을 사용하여 80%의 데이터를 손쉽게 파악하면 조직에서 인사이트 중심적인 업무를 수행할 수 있습니다. Boris Evelson 부사장 겸 수석 분석가는 인사이트 중심의 비즈니스가 되는 것은 데이터 중심의 비즈니스보다 훨씬 더 중요하다고 설명했습니다. 

데이터 중심 비즈니스는 데이터를 메트릭 및 지표로 변환합니다. 인사이트 중심의 비즈니스는 이러한 지표를 기반으로 의사 결정을 내립니다. 83%의 조직에서 검색 지원 기술은 의사 결정 속도를 향상시키는 중요한 인사이트를 제공합니다. 그 결정들로부터 행동을 유도합니다.

Boris Evelson 부사장 겸 수석 분석가는 이렇게 말합니다. "그리고 바라건대, 그러한 행동들이 가시적인 비즈니스 결과에 영향을 미치고 있습니다.”

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