현장] 스플렁크, AI 시대 데이터 전략 제시…"옮기지 말고 연결하라"

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

IT 담당자, 데이터 과학자, AI 개발자

• 중간~고난이도: 데이터 통합 및 보안 전략 이해 필요

핵심 요약

• 데이터 페더레이션(Data Federation)은 분산된 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연합학습(Federated Learning) 방식으로 통합 분석하는 기술
• 보안성과 비용 효율성 향상, 중복 저장 및 분석 비효율 최소화
• 자연어 기반 쿼리 지원으로 분석 편의성 증대

섹션별 세부 요약

###1. 데이터 페더레이션의 필요성

• 기업이 AI를 효과적으로 활용하려면 데이터 관리 최적화가 필수
• 기존 방식의 문제점: 데이터 복제로 인한 보안 취약 및 비용 증가
• 분석 효율 저하와 사고 대응 시 데이터 상관관계 파악 어려움

###2. 페더레이션 전략의 핵심 원칙

• 데이터 이동 없이 통합 뷰 제공
• 자연어 쿼리 지원으로 비전문가도 쉽게 분석 가능
• 데이터 티어링(Tiering) 및 재사용 관리 제안

###3. 연합학습의 기술적 장점

• 민감 정보 이동 없이 시스템 간 연계 가능
• 실시간 분석 및 빠른 의사결정 환경 구축
• 중복 분석 비용과 시간 소요 감소

결론

• 데이터 페더레이션을 통해 AI 분석 효율성과 보안성을 동시에 확보하는 것이 핵심
• 자연어 쿼리 기반의 통합 분석 환경 구축을 권장
• 데이터 이동 대신 연결하는 전략이 AI 시대의 핵심 데이터 전략임