데이터의 가능성 극대화

처음에는 소프트웨어가 세상을 지배하더니, 이제는 인공지능(AI)이 소프트웨어를 지배하고 있습니다.

잘 아시겠지만, 모든 기업이 데이터 기업이 되고 있으며 데이터가 가장 귀중한 자산이라는 말을 많이 들어보셨을 겁니다. 기업 전문가들은 데이터가 경쟁력 있는 차별화 요소라고 말합니다. 게임체인저라고도 합니다.

Red Hat도 이를 잘 알고 있습니다. 데이터에는 가치가 있습니다. 하지만 문제는 데이터의 마이닝 수준, 액세스 용이성, 보안 정도에 관계없이 데이터에 내재적인 가치가 포함되어 있는가 하는 것입니다.

나쁜 데이터는 없습니다. 프로세스가 나쁠 뿐입니다.

잘못된 데이터 포인트는 잘못된 질문을 하거나 다이얼을 잘못 읽은 결과라고 주장할 수 있습니다. 데이터 자체가 가치는 아닌 것처럼, 데이터 자체보다 훨씬 더 중요한 것은 데이터를 캡처, 변환, 대응, 학습하는 프로세스입니다.

엔터프라이즈 환경에서 반드시 팀에 던져야 할 질문은 애플리케이션에 대한 데이터 액세스, 복원력, 실행 가능성을 높이면서도 새롭고 효과적인 방식으로 데이터의 가치를 실현하기 위해 최선을 다하고 있는가입니다.

다시 말해, 데이터의 가능성을 진정으로 극대화할 수 있는 올바른 데이터 서비스를 보유하고 있느냐 하는 것입니다.

스토리지에서 데이터까지

엔터프라이즈 스토리지에 대한 요구는 기하급수적으로 증가하는 것 같지만, 기존 스토리지의 가격 대비 성능 문제는 업계에서 상당히 해결되었습니다. 애플리케이션과 비즈니스는 기반 스토리지를 활용하는 데이터 서비스와 연결될 때 진정한 가치가 있기 때문에, 스토리지는 일종의 수단인 셈입니다.

인프라 팀과 개발 팀 간의 경계가 모호해지는 오늘날 Red Hat은 업계 리더들과 상시적으로 소통하고 있으며, 이를 통해 두 분야 간의 대화를 촉진하는 데이터 엔지니어와 같이 새로운 인재를 발굴합니다. 이러한 융합형 인재는 데이터 여정의 다음 단계에서 핵심 역할을 할 것입니다.

다른 여정에서처럼, 기존의 트렌드는 조금씩 쇠퇴하고 새로운 트렌드가 서서히 부상합니다. 이 여정의 핵심을 파악하려면 우리는 데이터 여정을 유휴 데이터, 전송 데이터, 사용 중인 데이터라는 관점에서 생각해야 합니다.

변화의 시대

데이터 과학자가 기업 환경의 일등 시민으로 등극한 것이 대표적인 예입니다. 가능성에 대한 이론적 모델을 구상하는 데이터 과학자는 더 이상 기업에서 소외된 존재가 아닙니다. 데이터 과학은 현재 상당히 주목받고 있습니다. 데이터 과학자의 최대 과제는 과학 문제가 아니라, 다른 분야와 공동 목표를 위해 협력하는 것입니다.

데이터 서비스의 양면성이 목적에 부합하는 방식이 대표적인 예입니다. 상위 수준 데이터 서비스는 데이터 과학 및 앱 개발 팀, 심지어 최고 데이터 책임자(CDO)에게 추상화를 제공하여 정리되지 않은 대규모 데이터 세트를 쉽게 오케스트레이션할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 지리적, 조직적 경계를 넘어 동종 업계와 함께 혁신을 이룰 수 있습니다. 하위 수준 데이터 서비스는 개발자에게는 전체 구조가 보이지 않지만, 인프라 아키텍트와 스토리지 관리자는 완벽하게 액세스할 수 있기 때문에 필요에 맞게 엔진을 조정할 수 있습니다.

더욱 중요한 것은 데이터 서비스를 오픈 에코시스템(오픈소스 문화 DNA의 핵심)에서 활용할 수 있다는 점입니다. 오늘날의 IT 리더는 유연성이 매우 떨어지는 폐쇄형 단일 목적 솔루션을 사용하기보다는 당면한 문제를 해결할 가장 효과적인 구성 요소를 자유롭게 선택하고 싶어합니다.

데이터의 가능성 극대화

4월에 열렸던 Red Hat Summit 1부 소식을 놓치셨다면 Red Hat OpenShift Data Science 및 Red Hat 관리형 클라우드 서비스에서 최신 발표 내용을 확인할 수 있습니다. 추가 기술 세션과 고객 성공 사례를 확인하실 수 있는 6월 Red Hat Summit을 놓치지 마시기 바랍니다.