다양한 워크로드를 위한 스마트한 데이터 관리 전략 지침
지난해에 이어 레노버가 Smarter Data Management Playbook 두 번째 에디션을 공개했습니다.
2023년에는 데이터 기반 혁신 과제를 중점으로 다루었다면, 2024년에는 AI 인프라의 진화에 대한 대응에 초점이 맞춰졌습니다. AI는 전 세계 IT 시장을 비롯해 업종과 장르를 넘나들며 우리 생활에 빠르게 파고들었습니다. ChatGPT를 필두로 다양한 생성형 AI 모델이 쏟아져 나오며 정보 검색은 물론이고 창작물 제작, 데이터 저장 및 관리에 효율을 더하고 있죠. 이처럼 AI 시대를 맞이한 지금, 비즈니스에서 AI 체제의 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수 사항입니다.
오늘날의 생성형 AI는 AI 개인 비서라는 말이 나올 정도로 생활과 업무에 편의를 더해주고 있습니다. 스케줄 정리 및 알림, 통화나 미팅 내용을 녹음하여 요약해 주고, 흩어져 있는 데이터 안에서 고객 요구에 맞는 정보를 빠르게 찾아 대응할 수 있게 도와주는 등 엔터프라이즈 AI는 업무의 간소화, 자동화에 더불어 데이터 수집 및 분석을 통한 인사이트 도출 등 비즈니스 운영 효율성을 극대화할 수 있게 도와줍니다. 앞으로의 경쟁력은 AI의 사용 여부가 아니라 AI를 얼마나, 어떻게, 더 잘 활용할 수 있는지에 달려 있죠.
그런데 AI의 발전은 비즈니스에 혁신을 더해주는 동시에 여러 리스크를 안겨주기도 하는데요. 방대한 양의 데이터를 AI 시스템으로 처리하면서 데이터 관리의 복잡성이 주요 과제로 대두되는 가운데, 데이터 보안 및 품질과 사일로 문제가 주요 우려사항으로 꼽힙니다. 이에 Smarter Data Management Playbook 2024가 오늘날 AI 인프라의 진화에 대응해 기업이 어떻게 데이터 관리를 강화하고 조직의 경쟁력을 높일 수 있을지 전략 지침을 전합니다.
AI 시대의 성공을 위한 이니셔티브
▲ Smarter Data Management Playbook 2024에서 소개하는 23~24년 주요 데이터 관리 우선 순위Smarter Data Management Playbook 2024는 레노버와 IDC가 550명 이상의 아시아태평양 지역 기업 CIO(최고정보관리책임자)와 ITBDM(IT/비즈니스 의사 결정권자)을 대상으로 진행한 설문조사를 바탕으로 작성되었습니다.
조사에 의하면, 엔터프라이즈 AI 요구에 가장 적합한 인프라로 하이브리드 클라우드가 꼽혔습니다. 특히 국내 CIO의 38%가 클라우드 공급업체에 의존하여 AI 인프라를 구축하고 있고, 22%는 새로운 하이브리드 클라우드 환경을 개발 중이라 답했는데요. 2024년 기업의 주요 데이터 관리 거버넌스의 우선순위로 △데이터 보안 △AI 프로젝트를 위한 데이터 준비 △데이터 아키텍처가 강조되었습니다.
스마트한 데이터 관리를 위한 전략적 책무
1. AI 세계에서의 데이터 보안 및 보호
2023년에 이어 2024년에도 데이터 관리의 최우선 과제로 데이터 보안이 꼽혔습니다. 설문에 참여한 아시아태평양 지역 기업의 30%가 데이터 보안에 대해 강조했어요. AI 활용 범위가 커질수록 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 중요성이 커지는 것은 어쩌면 당연한 순서일 것입니다.
데이터 보안은 단순히 저장된 데이터를 보호하는 것뿐만 아니라, 안전한 데이터 백업/복구로 랜섬웨어 공격에 철저한 대응과 AI 운영에 대한 신뢰와 가용성 유지에 필수 사항입니다. 그러므로 현재의 보안 제어 및 탄력성 메커니즘을 평가하고 지속적으로 강화해야 합니다.
2. AI 모델 무결성: 원천 데이터의 오염
다양한 생성형 AI를 사용하며 AI가 제공하는 정보의 정확도와 신뢰성, 출처 불명 데이터에 대한 지적재산권 침해 등 원천 데이터에 대한 품질 우려를 경험하고 있지 않으신가요? 이는 기업이 AI를 채택하는 데 있어서 큰 걸림돌이 됩니다.
실제로 이번 조사 결과에서 기업은 AI 사용과 관련하여 상당한 데이터 품질 문제를 가지고 있다고 나타났습니다. LLM 내의 소스 데이터 또는 훈련 데이터의 손상은 AI 모델 손상으로 이어질 수 있으며, 이는 조직의 비즈니스 및 서비스에 엄청난 영향을 미칠뿐더러 브랜드 평판 및 법률, 재무 관련 문제에 노출될 위험도 있죠. 이에 대해 Smarter Data Management Playbook 2024는 CIO에게 포괄적인 데이터 및 AI 거버넌스 프레임워크를 구축을 권장합니다.
3. 올바른 데이터 아키텍처 및 관리
풍부한 데이터를 보유하고 있다고 해도, 적재적소에 그 데이터를 쉽고 간편하게 사용할 수 있는지는 또 다른 문제입니다. 이에 대해 설문에 참여한 조직 중 29%가 데이터 관리의 복잡성에 대한 문제의식을 가지고 있었는데요. 기업의 인텔리전스 아키텍처에서 얻을 수 있는 결과의 품질은 그 아래의 데이터 계층에서 의사 결정 계층이 얼마나 잘 지원되는지에 달려 있습니다.
과거 데이터는 비즈니스 프로세스에 의존하여 데이터 계층 전반에 통합된 전략과 아키텍처 및 관리 기능 없이 사일로를 만들었습니다. 이러한 장벽은 장기적으로 조직의 데이터 자산 전반의 효율성을 저하시키죠. 결국, 데이터 탐색, 카탈로그 작성, 액세스, 업데이트, 공유 및 사용 정책을 간소화하는 데이터 전략을 설계하여 데이터 사일로를 파괴해야 할 것입니다.
4. 뒤집힌 모델: 데이터 주도 인프라 전략
기업의 디지털 인프라 전략에 대해 2022년에 예상한 바로는 기업의 40%가 AI, 빅데이터 및 머신 러닝 워크로드 요구 사항이 향후 2년 동안 큰 영향을 미칠 것으로 보았습니다. 하지만 2023년 이후, 전용 DataOps가 기업들 사이에서 디지털 인프라 전략에서 가장 주요한 아키텍처 우선순위로 여겨지지 시작했죠.
DataOps는 데이터(Data)와 운영(operation)이 결합된 용어로, 기업 내에 흩어져 있는 데이터를 필요할 때 가져와 효과적으로 제공하는 프로세스를 자동화하여 데이터 흐름을 효과적으로 운영하는 데 초점을 맞춘 데이터 관리 방법론입니다. AI 인프라 선택에 있어서 워크로드보다 데이터 기반의 의사 결정을 채택하는 것으로 주요 추세가 뒤바뀐 것이죠.
산업/시장별 AI 인프라 요구 사항 해결 방식
Smarter Data Management Playbook 2024는 아시아태평양 지역 기업의 전반적인 통계와 더불어 산업별, 시장별 AI 프로젝트 도입에 대한 주요 과제에 대해 알아보고 각각의 솔루션을 제안합니다.
▲ Smarter Data Management Playbook 2024가 제공하는 산업/시장별 AI 인프라 요구 해결에 대한 통계BFSI(은행, 금융 서비스, 보험), 제조, 리테일(유통), 통신, 의료까지 5가지 산업과 우리나라를 포함해 일본, 인도, 동남아(ASEAN+), 호주/뉴질랜드(AZN) 시장의 인사이트를 알려줍니다. 또한, 각각의 분야와 환경 특성에 따라 달라지는 AI 인프라 요구 사항과 도전 과제, 책무에 대해 CIO와 ITBDM을 위한 전략 지침을 함께 전합니다.
AI 중심의 비즈니스에서 경쟁력 높이는
스마트한 데이터 관리
레노버는 이번 Smarter Data Management Playbook 2024를 통해 데이터 관리 거버넌스 및 셀프서비스 활성화를 강조하며, 기업의 운영 효율성을 극대화하고자 합니다. AI 및 데이터 관리의 혁신적 접근으로 기업들이 데이터 중심의 미래를 준비하도록 지원하죠. 또한, 하이브리드 클라우드 솔루션을 통한 운영 효율성 향상 및 데이터 보호로 고객들에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하고자 합니다. 이러한 접근은 빠르게 변화하는 시장 환경에서 기업들이 경쟁력을 유지하고 성장할 수 있는 기반을 마련하는 데 기여하고자 합니다.
비즈니스 운영에 AI 프로젝트 도입을 망설이고 있다면, 혹은 이미 도입은 했지만 우려되는 여러 가지 문제에 대해 어떻게 대응해야 할지 막막한 상황이라면 Smarter Data Management Playbook 2024에서 솔루션을 얻어보는 건 어떨까요? 각 분야 전문가들의 의견과 레노버가 제시하는 전략에서 힌트를 찾아보세요.
▶ Smarter Data Management Playbook 2024 보러가기
