데이터 중력 데이터 중력이 클라우드로 이동하고 있습니다. 이것이 실제로 의미하는 것은 무엇일까요? 무엇보다도 데이터 중력이 여러분과 저에게 의미하는 것은 무엇일까요?

사람이 항상 제일 먼저 고려되어야 합니다. 하지만 그 뒤에는 데이터가 모든 비즈니스의 주요 고려 대상입니다. 데이터가 가는 곳이면 비즈니스도 함께 이동합니다. 즉, 데이터를 저장할 하드웨어, 데이터를 관리할 인력, 데이터를 활용하기 위한 애플리케이션 등 대부분의 비즈니스가 함께 이동합니다. 그리고 데이터의 규모가 커질수록 이렇게 비즈니스를 끌어당기는 힘도 커집니다. 여기에서 데이터 중력이라는 용어가 나왔습니다. 이 용어는 Dave McCrory의 2010년 블로그 게시물에서 처음 만들어졌습니다. 맞습니다. 데이터의 끌어당기는 힘이 새로운 개념은 아닙니다.

분석 도구는 질문을 하고 답을 얻는 시간 사이의 간격을 줄이기 위한 것이라는 말도 맞습니다. 그렇다면 여러분의 데이터에서 인사이트를 얻는 데 걸리는 시간은 어떻게 줄입니까? 가능한 한 데이터 가까이에서 분석해야 합니다.

기존에는 기업의 모든 데이터가 내부 방화벽 안에서 생성되었기 때문에 회사의 운영 환경 내에 데이터 웨어하우스, 관리자 및 분석 도구가 있는 것도 당연했습니다.

이제는 더 이상 그렇지가 않습니다.

비즈니스에서 소셜 미디어 계정을 사용합니까? 이는 외부 데이터입니다. 웹 사이트의 성능은 어떻습니까? 이는 외부 데이터입니다. 모바일 클릭 동향을 추적합니까? 소비자 심리를 측정하고 싶습니까? 외부의 업계 데이터 또는 타사 연구 조사를 사용합니까? 이러한 모든 것이 외부 데이터이며 이러한 데이터는 아마도 클라우드에서 생성되고 있습니다. 이제 이해가 되셨을 겁니다.

외부 데이터는 점점 더 보편화되며 이러한 경향이 축소되는 일은 없을 것입니다. Constellation Research는 2020년까지 미션 크리티컬 데이터의 60%가 회사의 운영 환경 외부에 상주할 것이라고 예상했습니다. 지금부터 불과 3년 후에는 절반이 훨씬 넘는 데이터가 외부에서 생성된다는 것입니다.

낮은 오버헤드, 빠른 시작 시간, 무한한 확장성 등 초기에 많은 기술이 클라우드로 이동한 것과 동일한 이유로 대부분의 데이터가 클라우드에서 생성 및 저장되고 있습니다. 그리고 클라우드도 동일한 이점을 데이터 분석에 제공하고 있습니다. BI 도구를 설정하고, 라이브로 Google Analytics에 연결하고, 맞춤 대시보드를 만들어 웹 사이트 트래픽을 분석하고, 결과를 팀과 공유하는 모든 일을 몇 분 만에 처리한다고 상상해 보십시오. 클라우드에서 생성된 데이터를 클라우드에 호스팅된 도구로 분석하는 속도를 보게 되면 데이터 중력이 이해되기 시작할 것입니다.

더구나 데이터 원본은 점점 더 다양해질 것입니다. 분석할 모든 데이터를 단일 데이터 웨어하우스로 가져오던 시기는 이미 지났습니다. 분석 도구도 다양한 모든 원본에 연결할 수 있는 기능을 제공하여 데이터 중력을 활용할 수 있도록 지원해야 합니다.

그리고 클라우드 기반 BI 및 분석 도구로의 이동은 한번에 모두 이루어지는 일은 아닙니다. 데이터 중력은 분석 위치에 영향을 줍니다. 그래서 데이터가 클라우드 및 온프레미스로 저장되어 있는 경우 위치에 상관없이 데이터에 연결되는 하이브리드 솔루션을 분석에서 제공해야 합니다. 클라우드 서비스는 여러분의 비즈니스를 지원하기 위해 있는 것이지, 양자택일의 솔루션이 아닙니다. 현재 많은 기업이 이러한 이유로 온프레미스 및 클라우드 데이터의 저장과 분석에 있어 하이브리드 방식으로 접근하고 있습니다.

데이터 중력에 대해 더 자세히 알고 싶으십니까? Constellation Research의 부사장 겸 수석 분석가인 Join Doug Henschen, Tableau의 클라우드 비전 및 전략 담당 이사 Ashley Kramer, Tableau의 시장 인텔리전스 및 분석가 지원 담당 이사 Dan Kogan이 클라우드 BI 및 분석의 혁신을 위한 세 가지 필수 요소(영문)에 대해 논의하는 웹 세미나에 참여해 보십시오. 어떤 조직이 어떤 이유로 클라우드 기반 BI를 채택했는지 확인하실 수 있습니다. 새로운 조직이 웹을 통해 서비스로 인사이트를 제공하는 방법과 클라우드를 활용할 수 있는 실천 가능한 전환 계획을 수립하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

분석 위치는 원시 데이터를 중요한 인사이트로 전환하는 데 걸리는 시간과 직접적으로 관련이 있습니다. 이러한 강력한 관련성을 인식하는 것이 데이터 중력을 이해하는 데 중요합니다.

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