데이터 중심 조직이 되는 4가지 방법
탭 고정
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모든 데이터 연결
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인사이트 대중화
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데이터 중심의 문화 조성
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데이터 거버넌스
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모든 데이터 연결
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데이터 사일로를 허물어 데이터의 가치를 극대화
사일로화되고 연결되지 않은 데이터의 문제점
데이터 볼륨과 데이터 수요는 계속 증가하고 있습니다. 그러나 데이터는 종종 데이터 레이크를 비롯한 여러 위치에 분산되어 있어 조직이 고성능 분석을 제공하고 데이터를 완전히 활용하는 데 방해가 됩니다. 또한 데이터 소스를 연결하는 기존 추출, 전환, 적재(ETL) 접근 방식은 필수 분석 및 기계 학습(ML) 워크로드의 속도를 늦춥니다.
1 “The World Is Moving Beyond Big Data(빅 데이터, 그 너머로 움직이는 세계),” Business Wire, 2022년 8월
2022년에 생성된 데이터 101,349EB 1
AWS 데이터 서비스는 수백 개의 데이터 소스에 연결
모든 데이터 연결 및 통합
엔드 투 엔드 데이터 전략을 지원하는 AWS 상호 연결 서비스를 통해 Amazon Web Services(AWS), 온프레미스 및 기타 클라우드의 모든 데이터를 손쉽게 통합할 수 있습니다. 예측 가능한 비용으로 고성능 혁신을 채택하여 원활하게 확장하고 제로 ETL 기술을 사용하여 데이터 스토어, 데이터 레이크 및 서드파티 솔루션 전반에 걸쳐 데이터에 액세스하세요. 필수 ETL 사용 사례의 경우 AWS Glue가 안전한 데이터 통합을 제공합니다.
제로 ETL을 포함하는 데이터 관리의 미래
데이터베이스의 데이터이든 데이터 레이크의 데이터이든 관계없이 AWS는 노코드 데이터 파이프라인을 통해 다양한 소스의 데이터를 통합하거나 ETL을 완전히 우회할 수 있습니다. Amazon Aurora 데이터베이스와 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 사용하는 고객은 Aurora 제로 ETL 통합을 통해 트랜잭션 데이터에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.
“ETL을 제거함으로써 고객은 데이터를 분석하고 비즈니스에 대한 새로운 인사이트를 얻는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.“
Swami Sivasubramanian AWS Databases, Analytics & ML 담당 VP추가 리소스
통합 데이터 모델의 효과적인 구동
데이터 엔지니어가 더 빠르게 혁신할 수 있도록 Goldman Sachs가 지원하는 방법 데이터 엔지니어가 더 빠르게 혁신할 수 있도록 Goldman Sachs가 지원하는 방법
자동화를 통해 데이터 사용을 대중화하는 방법 알아보기
다음 섹션에서는 직원이 실시간 인텔리전스를 활용하여 정확한 예측을 수행하고 인사이트를 발견하는 데 직관적인 ML 기반 자동화가 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다. 필요에 따라 확장할 수 있는 자체 관리 아키텍처를 통해 모든 데이터를 활용하는 방법을 알아보세요.
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인사이트 대중화
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모든 사용자의 데이터 및 인사이트에 대한 액세스를 대중화
자동화를 통한 데이터 대중화
비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석을 사용하여 팀 전체에서 더 빠르고 향상된 의사 결정을 내립니다. 실시간 인사이트를 발견하려면 팀이 언제 어디서나 필요한 방식으로 데이터에 액세스할 수 있도록 하세요. ML 기반 자동화 및 자체 관리 아키텍처와 같은 직관적인 도구를 사용하면 데이터 복잡성 증가를 피하면서 데이터 기반 예측을 생성할 수 있습니다.
2 Evelson, B., “The Future of BI - No, It's Not As Simple As ‘The Dashboards Are Dead'(BI의 미래 - 아니요, ‘대시보드는 끝났다’만큼 간단하지 않습니다)”, Forrester, 2022년 2월
기업 의사 결정권자 중 20% 만이 BI 도구를 직접 사용 2
모든 사용자에게 인사이트 제공 및 확장
Amazon QuickSight는 사용량에 따른 요금 모델을 통해 일관된 성능을 발휘하도록 자동 확장하고, 필요할 때 어디서나 원하는 방식으로 사용자에게 통합된 인사이트를 제공할 수 있습니다. 모든 유형의 데이터 사용자는 서버리스 AWS 분석 서비스 포트폴리오에 연결하여 인프라 관리 없이 강력한 분석을 시작할 수 있습니다.
대규모 데이터 대중화
BMW Group은 수많은 사일로 환경에 분산되어 있는 데이터에 쉽게 액세스할 수 없었기 때문에 데이터 레이크를 확장해야 했습니다. 이제 중앙 집중식 AWS 기반 데이터 레이크가 데이터 중심 IT 솔루션을 개발하는 BMW Group의 기반을 형성하며, 회사가 서버리스 아키텍처에서 자동으로 독립적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.
3 “BMW Group, AWS 기반 데이터 레이크를 사용하여 데이터의 잠재력 분출” AWS 사례 분석, 2020년
AWS를 사용하여 120만 대의 차량에서 매일 10TB의 데이터를 처리하는 BMW Group 3
추가 리소스
NFL, 실시간 플레이 인사이트 공개
NFL이 어떻게 팬, 방송사, 코치, 팀을 위한 실시간 인사이트를 창출하여 축구 경기의 수준을 한 단계 끌어올렸는지 알아보세요.
데이터 기반 혁신을 주도하는 데이터 중심의 문화
전 세계 조직은 데이터 기반 혁신을 가로막는 주요 장벽에 직면해 있습니다. 바로 데이터 중심의 문화 조성입니다. 다음 섹션에서는 데이터 중심의 문화를 조성, 육성 및 확장하여 데이터를 전략적 자산으로 취급하도록 조직의 집단적 사고방식을 전환할 수 있는 단계를 간략하게 설명합니다.
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데이터 중심의 문화 조성
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지속 가능하고 확장 가능한 데이터 중심의 문화 조성
혁신을 위한 데이터 중심의 문화 조성
오늘날의 조직은 데이터 기반 혁신을 가로막는 주요 장벽에 직면해 있습니다. 바로 데이터 중심의 문화 조성입니다. 공유된 지식이나 데이터 중심 문화에 대한 정의 부족, 데이터 숙련도 및 데이터 활용 능력 부족, 데이터 사일로화는 새로운 데이터 이니셔티브와 필수 데이터 도구의 채택을 방해할 수 있습니다.
4 Davenport, T., Wang, R., Tiwari, P., "8 Strategies for Chief Data Officers to Create and Demonstrate Value(최고 데이터 책임자가 가치를 창출하고 입증하는 8가지 전략)", HBR, 2023년 1월
CDO의 55%가 데이터 중심의 문화를 목표 달성의 최우선 당면 과제로 인식 4
“데이터 숙련도란 데이터 과학과 이를 기반으로 행동하는 최전선에 있는 사람들 사이에 다리를 놓는 것입니다.“
Ishit Vachhrajani, AWS Enterprise Strategist데이터 중심 조직으로 거듭나기
리더는 하향식 문화적 변화를 촉진해야 합니다. 엔드 투 엔드 데이터 전략을 구현하는 것이 이러한 문화 변화를 주도하는 가장 효과적인 방법입니다. 또한 팀이 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 관리되는 데이터로 더 빠르게 움직일 수 있도록 하고, 교육을 통해 조직의 모든 구성원이 데이터를 이해할 수 있도록 지원하는 것도 중요합니다.
직원 기술 향상을 통한 혁신 가속화
Principal Financial Group은 AWS를 사용하는 직원의 역량 강화를 위해 중앙 집중식 교육 이니셔티브를 개발했습니다. Princial은 조직의 클라우드 활용 능력을 개선하여 내부 협업을 가속화하고 혁신 속도를 높이는 동시에 직원의 전문적인 성장을 지원했습니다.
“우리는 AWS Skills Guild 프레임워크를 사용하여 클라우드 학습을 중심으로 문화를 조성했고, 덕분에 클라우드 도입이 가속화되었습니다.”
Kathy Kay, Principal Financial Group SVP 겸 CIO추가 리소스
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데이터 거버넌스
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효과적인 데이터 거버넌스 달성 - 데이터 제어와 사용자 액세스 간의 균형 유지
데이터 거버넌스의 복잡성
현재 데이터의 90%가 지난 2년 사이에 생성되면서 데이터 관리가 급속도로 복잡해지고 있습니다. 데이터 프로젝트와 사용자는 이제 다양한 리전과 계정에 걸쳐 있습니다. 이러한 다각화에는 접근성과 데이터 품질을 유지하기 위한 실용적인 분석 거버넌스가 필요합니다. 강력한 거버넌스는 데이터 규정 준수를 강화하는 동시에 의사 결정과 비즈니스 민첩성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5 Rydning, J., “Worldwide IDC Global DataSphere Forecast, 2022–2026: Enterprise Organizations Driving Most of the Data Growth(데이터 증가의 대부분을 주도하는 엔터프라이즈 조직)”, IDC, 2022년 5월
현재의 데이터 90%가 지난 2년동안에 생성됨 5
Analytics in 15: AWS Lake Formation을 사용한 빅 데이터 및 데이터 거버넌스사용자와 안전하게 데이터 공유
데이터 제어와 액세스 간의 균형을 이루려면 데이터를 통합, 이해 및 보호해야 합니다. AWS는 종합적인 데이터 거버넌스를 지원하는 통합 분석 솔루션을 제공합니다. 먼저 재사용 가능한 데이터 파이프라인을 생성하고 ETL을 간소화하여 데이터를 통합하는 동시에 모든 사용자가 데이터를 검색할 수 있도록 하세요. 데이터를 보호하고 공유할 수 있도록 대규모로 세분화된 권한을 활성화하는 것도 잊어서는 안됩니다.
Prudential이 데이터 거버넌스를 통해 데이터 가치를 보호하는 방법
Prudential의 데이터 및 기술 담당 부사장인 Shihas Vamanjoor는 새로운 엔터프라이즈 데이터 솔루션을 구축할 때 조직이 비전을 명확하게 정의하도록 권장합니다. 비즈니스 성과부터 시작하여 모든 단계에서 거버넌스를 자동화하고 소유권을 포함시키세요. 미래의 데이터 솔루션을 데이터 제품으로 취급하는 대신 자체 엔지니어링 팀이 있는 애플리케이션으로 취급하세요.
“모든 단계에서 거버넌스를 자동화합니다.“
Shihas Vamanjoor, Prudential Data & Technology 담당 VP추가 리소스
AWS Lake Formation의 새로운 데이터 거버넌스 기능 살펴보기
2022년에 제공된 AWS Glue 및 Lake Formation의 최신 기능 추가에 대해 알아보세요.
