데이터가 그 어느 때보다도 빠르게 클라우드로 이동하고 있으며, 이에 따라 조직은 데이터 전략을 재고하게 됩니다.
데이터 전략의 현대화는 종종 데이터 저장 위치를 재고해야 함을 뜻합니다. 보다 많은 회사가, 낮은 총 소유 비용으로 유연성 및 확장성 증대와 같이 데이터를 클라우드로 이전하는 데서 오는 혜택을 누리고 있습니다. 실제, Gartner 연구에 따르면 “퍼블릭 클라우드 서비스 시장은 2018년에 21.4% 성장하여 총 1,864억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.” 클라우드는 회사가 다양한 유형의 데이터를 수집하고 통합하는 것을 용이하게 해줍니다. 이것은 모든 데이터의 저장 환경이 고도로 구조화된 온프레미스 웨어하우스에서, 완전한 클라우드나 하이브리드 솔루션과 같은 확장 가능하고 더욱 유연한 인프라로 옮겨 간다는 의미입니다.
여기서 우리는 데이터 중력, 즉 데이터가 있는 방향으로 서비스와 응용 프로그램이 끌려간다는 개념을 발견합니다. 더 많은 조직에서 워크로드의 클라우드 이전을 가속화함에 따라, 이러한 데이터 중력 현상은 분석 프로세스 역시 클라우드로 끌어당기고 있습니다.
이러한 중력으로 인한 전환의 이면에 있는 핵심 요소는 지연 시간(작업을 수행하는 데 필요한 시간의 양)과 처리량(지정된 시간 단위당 작업을 수행하거나 결과를 얻을 수 있는 횟수)입니다. 데이터, 응용 프로그램 및 서비스가 긴밀히 연결되어 있을 때 지연 시간과 처리량은 감소하고, 결과적으로 효율성은 증대됩니다. 데이터가 클라우드에 존재하면, 자연스럽게 응용 프로그램 및 서비스도 클라우드로 따라가기 시작합니다.
조직은 더 광범위한 데이터 전략을 평가하므로, 기존 BI에서 최신 BI로 이전함에 따른 분석 모델 역시 재고하게 됩니다. McKinsey에 따르면, 클라우드의 가치는 기업이 클라우드 인프라 및 시스템에 “일회성 전술적 의사 결정이 아니라 디지털 변환을 추구하는 전체론적 전략의 일환으로” 접근할 때 나타난다고 합니다.
기존 비즈니스 인텔리전스는 질문에 대한 답을 얻는 데 IT 부서에만 의존하였습니다. 그 결과, 인력 부족으로 인한 병목 현상과, 비즈니스 컨텍스트가 연계되지 않은 분석이 초래되었습니다. 마찬가지로 기존 BI 배포는 경직된 온프레미스 모델을 기반으로 구축되어, 이러한 기업 보고 형식을 지원해왔습니다.
반대로 클라우드 분석은 새로운 배포 모델을 고려할 수 있는 기회 및 다양한 이점을 제공하므로, 리더는 클라우드 분석을 통해 이러한 기회를 적극적으로 활용하고자 합니다. 여기에는 현장의 근무 직원에게 모바일 대시보드를 제공하여 방화벽을 제거하지 않고도 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것이 포함합니다. 클라우드는 또한 내부 프로세스를 뛰어넘는 신뢰할 만한 단일 원본을 작성하여, 파트너 또는 고객과의 안전한 대시보드 공유도 보장합니다.
모든 회사에서 모든 데이터를 클라우드로 이전할 준비가 된 것은 아니지만 많은 회사들이 다양한 데이터 원본을 활용하는 하이브리드 솔루션을 실험하고 있습니다. 결과적으로 회사는 향후 완전한 클라우드 분석으로의 전환을 지원할 수 있는지 여부를 전제로 최신 BI 플랫폼을 평가하고 있습니다.