데이터 패브릭 데이터 패브릭이란?
데이터 패브릭은 조직 전체에서 데이터에 액세스하고 이를 관리 및 통제하는 데 있어 일관적인 통합 방법을 제공하는 아키텍처 기반 접근 방식으로, 기본적으로 다양한 데이터 소스에 연결하는 네트워크 또는 ‘패브릭’을 생성하여 원활한 통합, 변환 및 공유가 가능합니다.
데이터 패브릭은 지리적으로 다양한 지역에 분포되어 있거나 여러 데이터 소스를 보유한 조직에 특히 유용합니다.
- 데이터 패브릭의 주요 특징
- 데이터 패브릭의 비즈니스 성과 개선 방법
- AI와 데이터 패브릭 결합의 이점
- HPE가 제공하는 데이터 패브릭 제품 및 솔루션
데이터 패브릭의 주요 특징
데이터 패브릭의 주요 특징:
- 중앙 집중식 관리: 데이터 패브릭은 위치나 형식과 무관하게 데이터 자산에 대한 중앙 집중식 뷰와 제어를 제공합니다.
- 데이터 통합: 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 클라우드 플랫폼, IoT 장치 등 다양한 소스에서 오는 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다.
- 데이터 거버넌스: 데이터 패브릭은 조직 전체에서 데이터 품질, 보안 및 규정 준수 표준을 강화하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 자동화: 데이터 수집, 변환, 배포를 포함한 많은 데이터 관리 작업을 자동화합니다.
- 확장성: 데이터 패브릭은 확장을 통해 늘어나는 데이터 양과 복잡성을 수용할 수 있습니다.
데이터 패브릭 사용의 이점:
- 데이터 액세스 향상: 사용자가 위치와 무관하게 필요한 데이터를 쉽게 찾고 액세스할 수 있습니다.
- 데이터 품질 향상: 데이터 거버넌스 표준을 시행함으로써 데이터 패브릭은 데이터 품질과 일관성을 개선할 수 있습니다.
- 데이터 활용도 증가: 데이터 패브릭은 조직의 데이터 액세스와 활용성을 높여 데이터에서 더 많은 가치를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 데이터 관리 비용 절감: 데이터 패브릭은 많은 데이터 관리 작업의 자동화를 통해 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
- 의사 결정 개선: 데이터 패브릭은 조직에 통합된 데이터 보기를 제공하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
데이터 패브릭의 비즈니스 성과 개선 방법
데이터 패브릭은 다양한 산업과 조직 직능에 적용 가능한 다재다능한 툴입니다. 다음은 몇 가지 사용 사례입니다.
1. 기업 데이터 관리:
다양한 데이터 소스에 걸친 데이터 통합
데이터 품질과 일관성을 보장하기 위한 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스
핵심 사업체를 관리하기 위한 마스터 데이터 관리
2. 분석 및 비즈니스 인텔리전스:
분석 보고 및 의사 결정을 위한 데이터 웨어하우징
원시 데이터 탐색 및 분석을 위한 데이터 레이크
기계 학습 및 인공 지능과 같은 고급 분석 기술
3. 고객 관계 관리:
맞춤형 마케팅 및 타겟팅 캠페인
최적화된 고객 서비스
고객 상호 작용 및 선호도에 대한 포괄적 이해
4. 제조:
품질과 일관성을 보장하기 위한 품질 관리
중단 시간을 최소화하기 위한 장비 고장 예측
제품 공급 파이프라인을 추적하는 공급망 가시성
AI와 데이터 패브릭 결합의 이점
데이터 액세스 및 관리 개선
- 다양한 소스에서 데이터 보기 중앙 집중화
- 데이터 품질 문제 식별 및 수정
- 데이터 준비 작업 자동화
AI 모델 성능 향상
- 더욱 풍부한 데이터 세트로 AI 모델의 훈련과 성능 개선
- 모델 정확도를 개선하는 새로운 기능 발견 및 생성
- AI 모델 선택 및 튜닝 자동화
의사 결정 개선
- 실시간 인사이트를 활용하여 정보에 입각한 의사 결정
- 예측 분석
- 고객에게 맞춤형 추천 및 경험 제공
HPE가 제공하는 데이터 패브릭 솔루션
HPE 데이터 패브릭 기술에는 다음이 포함됩니다.
- AI 애플리케이션을 위한 데이터 패브릭 비전을 제공하는 데이터 레이크하우스.
- 데이터 가상화, 데이터 통합 및 고급 메타데이터 관리를 사용하여 데이터 액세스 및 관리를 위한 일관된 단일 인터페이스인 통합 데이터 액세스 및 관리
- 조직이 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 플랫폼에서 데이터를 원활하게 관리하고 활용할 수 있도록 돕는 하이브리드 클라우드 및 멀티클라우드 지원
- 자동화된 데이터 운영, 향상된 데이터 품질 및 향상된 의사 결정 프로세스가 가능하도록 AI와 기계 학습 기능을 통합한 지능형 데이터 운영
- 데이터의 신뢰성과 보안을 보장하기 위해 데이터 개인 정보 보호, 컴플라이언스, 액세스 제어 및 데이터 계보 추적에 대한 강력한 정책이 포함된 데이터 거버넌스 및 보안
- 증가하는 데이터 규모와 성능 요건을 수용하도록 수평 확장 설계된 확장성 및 성능
- 데이터 관리 기능을 엣지까지 확장하여 엣지에서 생성된 데이터를 효율적으로 캡처, 처리하고 중앙 데이터 리포지토리와 통합할 수 있도록 보장하는 엣지 투 클라우드 데이터 관리
- 소프트웨어 정의 방식을 통해 리소스를 동적으로 할당 및 관리할 수 있는 컴포저블 인프라 개념을 촉진하는 컴포저블 인프라
