데이터의 양, 다양성 및 속도가 증가함에 따라 조직은 더 이상 기존 데이터 관리 방법만을 활용할 수 없습니다. 이제는 진화하는 이해 관계자의 기대치를 충족하는 동시에 사업 부문에 가치를 제공하는 인사이트를 확보할 수 있는 새로운 솔루션이 필요합니다.
Seagate가 최근 발표한 Rethink Data 보고서 분석에 따르면, '데이터'와 '운영'을 합성한 단어인 DataOps는 실행 가능한 정보 체인에서 누락된 연결 체인으로 IT 팀과 비즈니스 소유자 모두가 직면한 가장 시급한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 대규모 데이터 관리 환경의 일부에 해당하는 DataOps는 조직이 이러한 필수 엔터프라이즈 리소스의 최적 가치를 실현할 수 있도록 지원합니다.
DataOps의 정의
33%의 기업은 용량을 구축할 계획이 있고 30%는 구현 프로세스를 시작한 반면, 지역 및 산업 전반에서는 단 10%의 기업만이 DataOps 전략을 완전히 구현하고 있습니다.
48%의 기업이 공용 멀티 클라우드 전략의 도입을 완료하는 등 다른 광범위한 디지털 혁신 노력과 비교하여 DataOps의 배포는 뒤쳐지고 있습니다. 이는 대부분 IT 스택에서 DataOps의 고유한 포지션으로 인해 발생하며, DataOps에서는 새로운 기술과 발전 중인 프로세스 모두가 활용되지만 소비자와 제작자를 연결하여 협업과 혁신을 강화하는 새로운 데이터 분야가 가장 적합한 정의입니다.
이러한 목표를 달성하기 위해 DataOps 배포에서는 ELT(추출-로드-변환) 기능과 함께 AI 및 ML 기술이 함께 사용되어 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 데이터 사이의 연관성을 찾습니다. 효율적으로 구현된 DataOps는 상당한 경쟁력 우위를 제공합니다.
데이터 소비자와 데이터 제작자의 연결
DataOps의 기본 기능은 데이터 소비자(비즈니스 의사 결정자)를 데이터 제작자와 연결하여 기업의 의사 결정을 강화하는 것입니다.
일반적인 데이터 제작자로는 IoT 및 엔드포인트 장치와 같은 시스템과 주요 양식, 문서 및 기타 구조화된 데이터의 수집 및 입력을 담당하는 인력 등이 해당합니다. 목표 시장으로는 조직 내에서 사업 부문의 의사 결정을 담당하는 운영 관리자가 포함됩니다. 여기서 데이터 제작자는 데이터 생산에서 커다란 그림을 보지 못하는 경우가 많지만, 소비자에게는 실제로 데이터가 아닌 실행 가능한 정보가 필요합니다.
이러한 격차를 해소하는 것이 DataOps의 기본 기능입니다. 클라우드, 코어 및 에지 서비스에서 제공되는 서로 다른 데이터(모두 서로 다른 제작자 생성한 데이터)를 연결함으로써 효율적인 DataOps 이니셔티브에서는 특정 데이터 소비자 그룹에 적용할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 종합하는 것이 가능합니다.
DataOps 배포
DataOps 배포는 조직에 상당한 혜택을 제공합니다. Gartner도 최근 연구에서 이에 동의하며, "DataOps 기술을 집중적으로 도입함으로써 데이터 및 분석 책임자는 데이터 파이프라인을 보다 빠르고 유연하며 안정적으로 제공하는 방향으로 전환하는 데 영향을 미칠 수 있다"는 설명을 덧붙였습니다.
그러나 조직 구조는 DataOps 노력에 대한 과제가 되는 경우가 많습니다. 47%의 기업이 전사적으로 여러 백업 및 복구 애플리케이션을 활용하고 있다고 응답했습니다. 이러한 개별 배포는 지리적으로 분리된 기능에 적합하지만, 효과적인 DataOps의 성패는 이러한 데이터 시스템을 관리 가능한 단일 엔터티로 통합하는 것에 달려 있습니다. Software Development Times의 리포트에 따르면, 기존 DevOps 구조는 민첩하고 반복적인 방법론의 확립된 프레임워크를 통해 이러한 전환을 원활하게 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한, 이름은 유사하지만 DataOps는 단순히 데이터를 위한 DevOps가 아닙니다. 새롭게 떠오르고 있는 분야인 DataOps는 장기적인 가치를 제공하기 위한 새로운 데이터 접근법과 데이터와의 상호 작용 방식을 나타냅니다. DataOps에서는 DevOps 배포에서 선호되는 방식인 문제 중심 접근 방식이 아닌 반대 방향으로 작동합니다. 즉, 기존 데이터 집합에서 새로운 답변을 도출하여 기업의 초점을 좁혀 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
사일로 해결
기술은 기업과 효과적인 DataOps 사이의 잠재적인 주요 장벽이 될 수 있지만, 의사 소통 및 직장 문화와 관련된 인력의 당면 과제도 구축에 영향을 미칠 수 있습니다. 사일로는 이러한 문제에서 가장 일반적으로 반복되는 문제입니다. 전문 프로젝트를 수행하는 팀은 중요한 데이터 집합에 대한 제어를 공유하지 않으려는 경향이 높으므로, 결국 사일로에서 데이터를 저장, 관리 및 분석하는 경우가 많습니다.
이러한 인력 문제를 해결하려면 전사적 표준, 아키텍처 및 관리에 중점을 둔 글로벌 데이터 전략이 필요합니다. 대규모 DataOps 배포의 경우 이는 핵심 기능을 IT의 범위로 축소하여 모든 팀이 전 세계적에서 액세스할 수 있는 동일한 데이터 풀에 액세스할 수 있도록 하고 DataOps 이니셔티브를 통해 필요할 때 가치를 제공하는 것을 의미합니다.
DataOps의 미래
Rethink Data 설문 조사에 따르면, 글로벌 조직 중 42%는 DataOps 배포가 "매우 중요"하다고 응답한 반면, 23%는 "매우 중요"하다고 응답했고, 단 1%만이 이러한 이니셔티브가 비즈니스 운영의 미래에 전혀 중요하지 않다고 응답했습니다.
결과적으로 DevOps 솔루션과 마찬가지로 DataOps 솔루션은 계속해서 사용될 뿐만 아니라 미래의 온디맨드 엔터프라이즈 의사 결정에서도 중요한 역할을 하기 위해 사용되어야 합니다. 그러나 DevOps 배포와 달리 DataOps는 데이터 제작자와 데이터 소비자를 연결하는 조직의 역할을 하므로 인력과 이해 관계자가 정보 자산에서 최대 가치를 이끌어낼 수 있습니다.
제타바이트 규모의 데이터에 대한 수집, 저장 및 분석을 통해 완전한 기업 가치를 수집하기 위한 시스템 및 운영상의 당면 과제를 모두 나타내는 DataOps는 대규모 데이터 연결의 고유한 잠재력을 이끌어내기 위한 간단하고 안전하며 경제적인 방법을 제공합니다.
Seagate의 Rethink Data 보고서에서 기업이 더욱 많은 데이터를 업무에 활용할 수 있는 방법에 대해 알아보십시오.
