데이터 현대화 단계 및 모범 사례

데이터 현대화의 단계와 전략적 중요성을 이해함으로써 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터는 모든 기업에게 매우 귀중한 리소스입니다. 그러나 데이터를 활용한 혁신의 속도는 조직마다 다릅니다. 광범위한 레거시 시스템을 보유한 조직은 혁신 속도를 늦추는 반면 클라우드 네이티브 시스템은 보다 간편한 구현을 통해 최신 분석 및 AI의 이점을 신속하게 활용합니다.

규모가 큰 현장 데이터 환경을 갖춘 기업은 데이터를 업그레이드하고 AI를 사용하여 비즈니스 장애물을 극복할 계획을 세울 수 있습니다. 그러나 현장에서 인공지능으로의 전환은 그들에게 위협적으로 보일 수 있습니다.

이 게시물은 조직이 데이터 현대화 전략을 명확하게 이해하여 향후 방향을 명확히 할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다.

 

 

데이터 현대화 단계 및 모범 사례

 

 

데이터 현대화 단계

데이터를 현대화하는 데 성공하려면 새로운 비즈니스 통찰력을 확보하는 동시에 적절한 애플리케이션에 올바른 데이터를 제공하는 것이 중요합니다. 그러나 상이한 데이터 모델과 구식 데이터 아키텍처에 의존하면 복잡하고 비용이 많이 드는 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다.

조직의 데이터 인프라를 업데이트하는 과정은 5단계로 나눌 수 있습니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 구축되어 실시간 비즈니스 통찰력, 민첩성, 우수한 고객 환경 및 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션을 최대한 활용할 수 있는 능력으로 전환됩니다:

자세한 내용은 다음과 같습니다:

 

1. 데이터 검색

데이터 현대화의 첫 번째 단계는 높은 수준의 데이터 문제를 이해하고 안전한 복구를 위한 데이터 백업을 만드는 것입니다. 그런 다음 기존 데이터 구조를 이해하여 가능한 문제나 비효율성을 최대한 빨리 제거해야 합니다.

다음을 포함하는 성공적인 마이그레이션 전략을 차트화할 수 있습니다:

• 소스 업데이트의 실시간 추적.
• 필요한 데이터베이스 또는 하드웨어.
• 마이그레이션이 대상 데이터베이스 크기에 미치는 영향.
• 마이그레이션에는 다운타임이 필요합니다.

 

전략 문서에 요약된 개념 증명을 구현하여 표준화된 데이터를 분류하고 유지 관리 능력을 평가할 수 있습니다.

 

2. 데이터 마이그레이션 전 작업

비즈니스를 지속적으로 운영하려면 특정 간격으로 데이터 마이그레이션을 구현해야 합니다. 이를 위해 데이터 마이그레이션을 시작하기 전에 몇 가지 지침을 숙지해야 합니다.

• 첫 번째 단계는 데이터의 구조와 분류를 분석하여 대상에 저장할 아키텍처를 안내하는 것입니다.
• 그런 다음 클라우드 마이그레이션을 단순화하기 위해 를 사용하여 중요한 데이터를 선택해야 하므로 대용량 데이터를 처리하는 데 드는 시간과 비용이 절약됩니다.
• 비즈니스 규칙 표준화는 데이터 사용에 대한 지침을 제공하고 데이터 마이그레이션 및 변환 전략을 수립합니다.
• 위의 작업을 완료한 후에는 마이그레이션을 수행할 방법을 결정하고, 적합한 데이터 웨어하우스 아키텍처를 선택하고, 수레쉬샷 실행 계획을 수립해야 합니다.

 

3. 마이그레이션 및 전환

또한 데이터 웨어하우징 또는 마이닝 기술을 활용하여 인구 및 지리 정보를 통합하여 데이터를 향상시킬 수 있습니다. 데이터 통합은 서로 다른 소스의 정보를 하나의 데이터베이스로 병합하여 통합된 보기를 제공하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 

대부분의 데이터 통합 플랫폼은 데이터 검증을 자동화하여 컨텍스트 불일치로 인한 손상을 방지합니다. 가져오기/내보내기 도구 및 관리 방법을 사용하여 데이터베이스 간 또는 구식 시스템에서 최신 시스템으로 데이터를 전송할 수 있습니다.

 

4. 지속적인 마이그레이션

데이터 마이그레이션을 시작한 후에는 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하고 오류를 제거하여 데이터 정확성을 보장하고 모든 이정표가 달성되고 있는지 확인해야 합니다.

이와 동시에 이해 관계자들을 지속적으로 참여시키고 전체 마이그레이션 프로세스와 가능한 문제에 대해 업데이트하는 것이 중요합니다.

 

5. 마이그레이션 후 활동

데이터를 마이그레이션한 후 변환된 데이터를 원래 레거시 시스템 데이터와 비교하는 것은 모든 데이터의 완전성, 정확성 및 보안을 확인하는 것입니다. 이를 위해 수동 검사, 자동화된 도구 또는 두 가지를 모두 사용할 수 있습니다.

또한 레거시 시스템은 데이터 품질을 보장하고 마이그레이션 중에 오류가 발생하지 않도록 감사를 받아야 합니다. 데이터 누락 또는 손상과 같은 문제가 발생하는 경우에는 처음에 수행한 백업에서 파일을 복원하는 것이 중요합니다.

 

 

데이터 현대화 모범 사례

데이터는 디지털 전략 및 혁신의 기반 역할을 합니다. 그러나 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 사내 환경에 분산된 방대한 양의 데이터를 통합하려면 새롭고 혁신적인 관리 방식이 필요합니다.

다음은 도움이 되는 몇 가지 데이터 현대화 사례입니다. 이를 살펴보겠습니다:

 

1. 내부 데이터 사일로 제거

데이터 사일로는 레거시 시스템에 대한 의존도가 높은 기업의 표준과 같습니다. 또한 데이터를 서로 다른 저장소에 저장하므로 해킹 및 복제 가능성이 높습니다. 결과적으로, 아무도 어떤 정보가 정확한지 모릅니다.

이러한 시나리오에서 기업은 데이터 현대화를 사용하여 필요할 때 직원과 이해관계자가 데이터에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 현대화는 또한 구식 레거시 시스템을 사용하는 장벽을 무너뜨리는 데 도움이 됩니다. 데이터 현대화는 데이터의 정확성과 완전성을 보장하기 위해 데이터를 정리하고 검증합니다.

 

2. 데이터 자산 목록 작성

데이터 자산에 대한 명확성이 부족한 경우 액세스가 제한되거나 모두가 사용할 수 있는 위치에 대해 답변하지 못할 수 있습니다. 따라서 소유자는 들어오는 데이터의 유형, 생성되는 데이터 및 전송되는 데이터를 알아야 합니다.

데이터 현대화를 사용하면 정확한 데이터 인벤토리를 구축하기 위해 출처를 명확히 하고, 중요한 정보를 분석하고, 문제 설명을 단순화해야 합니다. 이를 위해 기업은 하이브리드 클라우드 전략을 사용할 수 있습니다.

 

3. 투자 계획 수립

데이터 인벤토리를 수집하고 조직의 위치를 분석한 후에는 특정 도메인 및 하위 도메인에 대한 투자 우선순위를 지정해야 합니다. 이는 리소스 가용성, 시장 수요, 데이터 영향, 전략적 조정 및 잠재적 위험과 같은 다양한 요인을 기반으로 수행할 수 있습니다.

이러한 활동의 우선 순위를 최대한으로 지정함으로써 실시간 데이터 통찰력을 활용하여 지능적인 의사 결정을 내리는 것이 더 쉬워집니다.

 

4. 다양한 운영 모델에 데이터 혼합

오늘날 기업은 여러 서버에 분산된 컨테이너에서 마이크로 서비스를 활용합니다. 따라서 일반적으로 가상 시스템을 사용하더라도 시스템 이미지가 호스트 서버 간에 전송되는 등 인프라가 분산됩니다. 이러한 복잡성으로 인해 각 툴이 데이터 모델을 사용할 때 주로 환경 내에서 서로 다른 툴을 관리하고 통합하기가 어렵습니다.

통합 데이터 모델은 CRM, ERP 및 공급망 관리 모델을 비롯한 여러 소스의 데이터를 중앙 집중화합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 고급 기계 학습 알고리즘으로 시나리오를 최적화할 수 있습니다.

다양한 서비스에 걸쳐 데이터를 상황에 맞게 조정함으로써 서로 다른 에코시스템을 연결할 수 있습니다.

 

 

모든 것을 하나로 묶는 것

데이터 현대화 단계와 전략을 명확하게 이해하고 강력한 데이터 거버넌스 계획을 통해 기업은 관련 정보를 찾기 위해 다양한 데이터 저장소를 뒤지는 데 시간과 리소스를 낭비하는 대신 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

이러한 접근 방식의 변화로 인해 고객 만족도와 유지율이 향상되고 전체 조직에서 높은 비용 및 시간 절감 효과를 얻을 수 있습니다.