AI 시대, 스플렁크가 제안하는 데이터 페더레이션 기반 기업 데이터 관리 전략

핵심 기술

AI 활용 극대화를 위해 분산된 기업 데이터를 물리적 이동 없이 통합 관리하고 분석하는 '데이터 페더레이션' 기술의 중요성이 강조됩니다. 스플렁크의 하오 양 AI 총괄 부사장은 데이터 복잡성으로 인한 비용, 보안, 거버넌스 문제를 해결하는 방안으로 이를 제시했습니다.

기술적 세부사항

• 데이터 페더레이션(Data Federation):
  • 여러 시스템이나 위치에 흩어진 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 한데 모아 조회 및 분석하는 기술.
  • 분산된 데이터를 실시간 조회하고 통합된 인사이트 도출 가능.
• 주요 장점:
  • 민감 정보 이동 없이 시스템 간 연계 가능 (보안성 강화).
  • 데이터 복제 불필요 (비용 효율성 증대).
  • 동일 데이터 활용을 통한 중복 저장 및 분석 비효율 감소.
  • 데이터 수집 및 통합 시간 단축, 빠른 AI 분석 및 의사결정 지원.
• 기존 문제점: 데이터 복잡성으로 인한 비용, 보안, 거버넌스 이슈, 부서별 데이터 분산 저장 및 복제로 인한 분석 효율 저하, 사고 대응 시 데이터 상관관계 파악 어려움.
• 페더레이션 전략: 기존 데이터를 직접 옮기지 않고 다양한 시스템에 걸친 정보를 통합된 뷰로 제공.
  • 별도 쿼리 언어나 시스템 학습 없이 자연어로 데이터 분석 지원.
• 기타 관리 방안: 데이터 특성에 맞는 저장(티어링), 여러 부서 간 데이터 재사용.

개발 임팩트

데이터 페더레이션 도입을 통해 기업은 데이터 사일로를 극복하고, 데이터 접근성과 활용성을 높여 AI 모델의 정확도와 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 결국 더 빠르고 정확한 비즈니스 의사결정으로 이어집니다. 또한, 보안 강화와 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.

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본 콘텐츠는 IT 리더 및 기술 실무자를 대상으로 AI 시대의 데이터 관리 과제를 제시하고, 스플렁크의 관점에서 데이터 페더레이션이라는 구체적인 해결책을 제안하는 전문적이고 실용적인 정보를 제공합니다.