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한국IBM, '데이터 패브릭' 접근 방식과 효과적 지원 기술 소개
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한국IBM, '데이터 패브릭' 접근 방식과 효과적 지원 기술 소개
  • 길민권 기자
  • 승인 2022.09.15 16:38
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한국IBM은 오늘(15일) ‘IBM 데이터 패브릭 기자 간담회’를 개최하고, 다양한 IT 환경에서 인공지능(AI)을 기반으로 데이터 활용 역량을 높이는 '데이터 패브릭' 접근 방식과 이를 효과적으로 지원하는 IBM의 기술력, 그리고 국내 기업의 도입 사례를 소개했다.

기자 간담회 연사로 나선 한국IBM 데이터&AI 기술 영업 총괄 최석재 상무는 “전 세계적으로 우수한 비즈니스 성과를 보이는 기업들은 데이터를 중심으로 운영 중인 곳이 많다. 그러나 현재 대부분 기업에서 여전히 데이터 고립(silo) 현상을 겪고 있으며 기업이 보유한 데이터의 대다수가 분석되지 않거나, 접근할 수 없거나, 신뢰할 수 없는 상태로 남아있다”라고 말했다.

이어, 그는 “기업들은 데이터를 저장하고 소프트웨어를 실행하기 위해 평균 5개 이상의 클라우드를 활용 중”이라며, 퍼블릭 클라우드나 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 서버 등에 분산된 데이터를 관리하는 데 기존의 복사/붙여넣기식의 접근 방식은 비효율성과 높은 비용을 야기한다고 지적했다. 또한 데이터가 어디에 저장되어 있든지 접근할 수 있는 기술과 신뢰할 수 있는 정확한 데이터를 활용하는 것이 중요하다“라고 말했다.

데이터 패브릭 접근방식은 이 같은 데이터의 복잡성을 해소하고 기업 내 데이터에 대한 접근을 간소화하는 전략이다. 이를 통해 기업은 데이터 관리를 단순화하는 동시에 이미 활용하고 있는 데이터 소스는 물론 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 등 스토리지 저장소를 지속적으로 활용할 수 있다.

데이터 패브릭은 데이터 통합 자동화, 내재된 거버넌스, 데이터에 대한 포괄적인 관점을 제공함으로써 기업의 데이터 전략을 가속화한다. 더불어, 중앙 통제식 데이터 활용 방법과 달리 사용자가 스스로 데이터를 직접 활용할 수 있도록 지원한다.

데이터 패브릭 접근방식은 네 가지 주요 특징을 가진다.

◊지능형 데이터 통합- 의미 정보(semantic) 지식 그래프, 메타데이터, 머신러닝(ML) 등을 사용한 지능형 데이터 통합을 통해 데이터 추출부터 수집, 스트림, 가상화, 변환까지 가능해 성능을 극대화하고 저장 용량과 비용을 최소화한다.

◊데이터 민주화- 지금까지 복잡한 데이터 아키텍처가 데이터 분석 전문가 등을 필요로 하던 것과는 달리, 데이터 패브릭은 데이터를 필요로 하는 사용자가 스스로 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 찾고, 협업하며, 접근할 수 있도록 권한을 부여한다.

◊데이터 보안 역량 향상- 데이터 접근 범위가 확장됨에 따라 특정 데이터가 특정 역할에만 활용하도록 보장한다. 데이터 패브릭 아키텍처를 통해 기술 및 보안 팀은 데이터 공유 및 시스템 침해에 따른 위험을 완화할 수 있다.

◊신뢰할 수 있는 AI 제공- 기업이 전체 라이프사이클에 걸쳐 AI를 구축 및 관리할 수 있도록 지원한다. 아울러 내장된 AI 거버넌스를 통해 기업 투명성 및 모니터링을 수행해 전 과정에 걸쳐 신뢰할 수 있는 AI를 제공한다.

IBM은 IBM 클라우드 팩 포 데이터와 IBM컨설팅의 전문성을 바탕으로 많은 기업이 데이터 패브릭 아키텍처를 도입할 수 있도록 지원하고 있다.

IBM은 강화된 데이터 거버넌스와 개인정보보호에 관한 복잡한 기술적 문제를 해결하고, 데이터 보호 정책을 더욱 강화할 수 있도록 IBM 왓슨 날리지 카탈로그와 IBM 왓슨 쿼리 등의 솔루션을 제공하고 있다. 또한 기업의 애널리틱스 및 AI 활용 역량을 높이기 위해 멀티클라우드 환경에서 모든 엔터프라이즈 데이터에 대한 통합적인 가시성을 제공하고 필요한 솔루션 및 서비스를 지원한다.

이 밖에도 IBM은 기업이 보유하고 있는 수많은 고객 데이터에 대해 전체적인 가시성을 구축할 수 있는 솔루션을 제공하고 있으며, 기업이 데이터와 모델, 프로세스에 대한 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하도록 적극 지원하고 있다.

한편 간담회에서는 IBM의 솔루션과 서비스를 바탕으로 데이터 패브릭 전략을 구축해 비즈니스 효율성을 높인 삼성전기, 현대해상, 서브원의 사례도 소개되었다.

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