기업이 데이터의 전체 수명 주기를 관리하는 더 나은 방법을 모색함에 따라 데이터 클라우드는 매력적인 방법을 제공합니다.
개요
기업이 비즈니스를 데이터 중심으로 만들기 위해 모색함에 따라 데이터 애널리틱스 워크로드의 급증하는 규모와 복잡성을 관리하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다.
판매 KPI 및 로그 파일에서 클릭 스트림 및 비디오에 이르기까지 수백 또는 수천 개의 데이터 소스에 의존하는 것은 더 이상 드문 일이 아닙니다. 많은 대규모 조직은 이미 연간 10억 개의 쿼리를 생성하는 50개 이상의 애널리틱스 애플리케이션을 유지 관리하고 있으며 가까운 미래에 그 수는 기하급수적으로 증가할 수 있습니다.
그러나 데이터 사일로와 기존 애널리틱스 아키텍처의 한계(예: 일관되지 않은 데이터 소스 관리)로 인해 애널리틱스를 통해 디지털 혁신을 추진하려는 모든 시도가 복잡해지고 있습니다. 다행히 새로운 데이터 클라우드가 솔루션을 제공합니다.
데이터 클라우드는 엔터프라이즈 데이터를 재사용, 보관, 및 소비하는 것을 용이하게 하는 통합 데이터 관리 에코시스템입니다. 기업의 모든 데이터 소스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 워크로드 및 지원 인프라를 선택한 클라우드에 연결하는 단일 클라우드 애널리틱스 플랫폼으로 구동됩니다.
데이터 클라우드 아키텍처는 사일로와 단편화를 제거하여 데이터 액세스 및 쿼리를 더 쉽게 하고, 사용 가능한 통찰력으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 기업이 일상적으로 온프레미스 리소스와 함께 여러 클라우드 서비스 공급자(CSP)에 의존하는 복잡한 멀티 클라우드 세계에서 데이터 클라우드는 매우 필요한 일관성을 제공합니다.
데이터 클라우드는 세 가지 주요 구성 요소를 통해 작동합니다:
데이터 클라우드 솔루션은 인프라가 주요 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되든 온프레미스에서 호스팅되든 상관없이 여러 소스 시스템에서 엔터프라이즈 정보를 수집, 처리 및 확장할 수 있습니다. 데이터의 유형은 비정형, 반정형 또는 정형일 수 있습니다. 그리고 모든 것이 데이터 클라우드로 이동함에 따라 중복 프로세스 "파이프라인 정글"에 의존하는 기존 접근 방식에서 발생하는 기술 부채 없이 일관된 방식으로 개선됩니다.
당면한 비즈니스 요구 사항에 따라 해당 소스의 엔터프라이즈 데이터는 다음 위치에 있을 수 있습니다:
이러한 각 아키텍처는 SQL 엔진, 데이터 패브릭 및 API를 활용하여 사용 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 클라우드 데이터 플랫폼에 연결할 수 있습니다.
이것은 데이터 클라우드의 "두뇌" 역할을 합니다. 모든 소스와 아키텍처의 데이터를 처리하고 확장하여 한 번 저장한 후 여러 번 재사용할 수 있는 단일 정보 소스를 생성합니다.
기업에 기본적인 데이터 웨어하우징만 필요하든 지리 공간 및 시계열 데이터를 분석하기 위한 고급 기능이 필요하든 관계없이, 데이터 클라우드 내의 클라우드 데이터 플랫폼은 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 폭넓은 클라우드 선택권과 유연성을 제공하기 위해 단일 및 멀티 클라우드 환경과 온프레미스를 포함하여 다양한 방식으로 배포될 수 있습니다.
이러한 다용성 덕분에 데이터 클라우드는 호주 건강 보험 및 웰빙 서비스 선도기업 중 하나인 Medibank에게 최상의 솔루션을 제공하게 되었습니다.
데이터 클라우드를 구현하기 전에 Medibank는 세금 명세서 제공 및 기타 접근성 문제를 비롯한 고객 서비스 문제로 어려움을 겪고 있었습니다. 이로 인해 Medibank 고객들 사이에서 회사가 문제를 방치하고 있다는 부정적인 인식이 나타났고, 이 문제를 해결하기 위해 데이터 클라우드 구현에 힘을 쏟기 시작했습니다.
Medibank는 레거시 기술 및 관행에서 미래 지향적인 접근 방식으로 전환하기 위한 디지털 혁신 캠페인을 시작했으며, 최첨단 데이터 클라우드 채택은 이러한 노력에 중요한 역할을 했습니다. 클라우드와 최신 엔터프라이즈 애널리틱스 플랫폼의 구현을 통해 다양한 데이터 소스를 응집력 있는 에코시스템으로 통합할 수 있었습니다. 이 결정은 궁극적으로 Medibank가 다음과 같은 이점을 실현하는 데 도움이 되었습니다:
Medibank 데이터 클라우드는 구현 중 갖춰야 할 핵심 기능 중 일부를 구현합니다. 데이터 클라우드는 최소한 다음을 제공해야 합니다:
데이터 클라우드는 클라우드 및 온프레미스 환경에서 모든 데이터를 로드하고 쿼리할 수 있어야 합니다. IoT 센서 데이터 및 디지털 트윈에서 ERP 및 고객 관계 관리(CRM) 항목에 이르기까지 데이터 클라우드는 모든 비즈니스 데이터를 한 곳에서 일관되게 수집, 집계, 준비 및 제공할 수 있습니다. 비용이 많이 드는 프로세스 중복 없이 고급 애널리틱스를 위한 경로를 제공합니다.
많은 기업들이 멀티 클라우드 전략을 수립하고 있습니다. 데이터 클라우드는 AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud의 모든 조합에 배포할 수 있도록 구축되었습니다. 또한 온프레미스에서도 설정할 수 있습니다. 따라서 최소 대기 시간으로 애플리케이션 간 대량의 데이터를 교환하는 사용 사례를 위해 설계된 하이브리드 클라우드 아키텍처에 이상적입니다.
데이터 클라우드는 다양한 클라우드 공급업체 서비스에 배포할 수 있을 뿐만 아니라 가속화된 데이터 애널리틱스 에코시스템을 추진하는 데 도움이 되는 자사 통합 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 통합을 통해 각 공급자의 클라우드 스토리지 옵션, 데이터 레이크, 데이터 파이프라인, 비즈니스 인텔리전스 서비스, AI 및 머신 러닝, 모니터링 API, 암호화 및 보고 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.
데이터 클라우드의 셀프 서비스 기능은 기업의 모든 사용자가 데이터를 먼저 복제하거나 이동할 필요 없이 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있도록 지원합니다. 데이터의 재사용이 쉬워지고 접근성 및 휴대성이 향상됩니다. 데이터 클라우드는 단일 통합 환경 내에서 여러 소스의 데이터를 매우 효율적으로 로드하고 쿼리하기 때문에 데이터 단편화 및 사일로화를 줄일 수 있습니다.
데이터 클라우드 솔루션은 종량제와 예측 가능한 클라우드 서비스 청구를 혼합하여 각 워크로드에 최적화된 가격을 제공합니다. 컴퓨팅과 클라우드 스토리지가 분리되어 비용도 절약됩니다. 성능 측면에서 동적 리소스 할당은 여러 애플리케이션 서비스 수준 계약을 충족하고 전략적 및 전술적 워크로드를 혼합하여 처리하는 데 도움이 됩니다.
데이터 클라우드는 비즈니스에 중요하고 종종 민감한 정보를 보호해야 합니다. 주요 클라우드 공급업체의 보안 서비스와 통합할 수 있으며 자체 모니터링 기능을 사용할 수도 있습니다. 이러한 보호 기능은 정교한 현대적 위협으로부터도 엔터프라이즈 데이터를 보호합니다.
데이터 클라우드는 여전히 비교적 새로운 개념이며 더 많은 기업이 멀티 클라우드 현실에 맞게 비즈니스 전략을 업데이트함에 따라 계속 진화할 것입니다. 테라데이타 Vantage는 오늘날 데이터 클라우드를 실현을 가능하게 하는 연결된 멀티 클라우드 데이터 애널리틱스 플랫폼입니다.
업계에서 가장 유연한 데이터 플랫폼인 Vantage는 온프레미스 또는 상용 하드웨어와 같이 원하는 클라우드 컴퓨팅 환경에 배포할 수 있습니다. 일관된 고성능 애널리틱스를 위해 모든 유형의 엔터프라이즈 데이터를 수집하고 관련된 모든 정보를 한 곳에 연결할 수 있습니다.
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