데이터 애플리케이션이란? 풍부한 데이터를 통한 풍부한 정보의 확보

빅데이터가 전 세계를 지배하고 있습니다. 한때는 테라바이트가 전 세계의 유용한 데이터 양을 나타내는 척도였습니다. 이제 그 데이터의 양은 페타바이트를 넘어 제타바이트 수준으로 늘어났으며, 그 중 많은 부분은 기업들의 연구 및 트랜잭션 시스템 외부에 존재합니다. 

실제로, 이 글의 몇 단락을 읽는 데 걸리는 시간 동안 50여 시간 분량의 비디오가 YouTube로 업로드되고, 검색 엔진에서 수백만 개의 검색이 실행되며, 수백만 달러에 달하는 이커머스 거래가 이루어집니다. 빅데이터의 증가는 기술 기업에만 국한되지 않습니다. 이 엄청난 양의 데이터는 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다. 

보다 맞춤화 된 마케팅이나 예측적 재고 주문과 같이 수많은 빅데이터 애플리케이션이 존재한다는 사실은 이미 오래 전부터 알려져 있었지만, 대부분의 기업들은 빅데이터를 유용하게 활용할 수 없었습니다.  

그렇다면 빅데이터란 정확히 무엇을 의미할까요? 현재의 데이터 관리 시스템들은 처리할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 정보를 생성하고 있습니다. 기업의 데이터는 풍부하지만 정보는 부족하다는 의미입니다.

스마트한 비즈니스 결정을 지원하는 혁신적인 인사이트를 생성하는데 사용할 데이터를 대량 보유하면, 게임의 판도를 바꿀 수 있습니다. 그러나 데이터를 해석할 도구가 없다면 아직 활용되지 못한 거대한 데이터베이스만 남게 됩니다. 

빅데이터에 대한 솔루션으로 등장한 것이 데이터 애플리케이션이라는 새로운 개념입니다. 

데이터 애플리케이션이란 정확히 무엇이며, 어떻게 작동할까요?

데이터 애플리케이션은 비교적 새로운 개념이며, 아직 이에 대한 합의된 정의는 없습니다. 모든 앱은 기능을 수행함에 있어 데이터가 필요하기 때문에, 기술적으로는 데이터 기반 애플리케이션이라고 할 수 있습니다. 

그러나 비즈니스 인텔리전스와 분석 분야에서 데이터 애플리케이션은 데이터베이스에서 사용할 수 있는 리소스를 사용자에게 표시해주는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로 특징지어질 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 분석가 등 이용자들이 데이터베이스에 대한 커스텀 쿼리를 실행하여 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. 

간단히 말하면, 데이터 애플리케이션(데이터베이스 애플리케이션과 혼동하면 안 됩니다)은 최종 사용자(의사결정권자, 분야별 전문가, 심지어 소비자)들이 대규모 데이터 세트를 시각화하고 효과적으로 조작할 수 있도록 하는 데이터 시각화와 웹 애플리케이션의 조합이라고 할 수 있습니다.

여행 예약 웹사이트가 좋은 예시입니다. 오비츠(Orbitz)나 카약(Kayak) 같은 사이트는 소비자가 원하는 항공편을 쉽게 찾고 예약할 수 있도록 상당량의 데이터를 이동시키고, 상호작용이 가능한 방식으로 시각화해야 합니다. 

해당 웹사이트를 방문해 항공편 정보만 확인할 수 있고, 항공편을 예약하려면 여행사에 직접 전화해야 한다고 상상해 보십시오. 훨씬 더 많은 일을 해야 하고 편리하지도 않습니다. 

그러나 이러한 시나리오는 많은 조직이 자체적으로 비축된 빅데이터로 수행하고 있는 일과 유사합니다. 데이터 애플리케이션으로의 이동은 최종 사용자가 단순히 데이터를 확인해 보고하는 환경에서 누구나 쉽게 빅데이터를 시각화하고, 상호 작용하며, 일상 업무의 일부로 해석할 수 있는 환경으로 전환하는 것을 의미합니다.

데이터 애플리케이션의 예 

데이터 애플리케이션의 몇 가지 예를 소개합니다.

• 오비츠(Orbitz): 오비츠는 메타 검색 엔진을 갖춘 여행 요금 집계 웹사이트입니다. 이 사이트는 Red Hat Linux와 Solaris 기반의 혼합 플랫폼에서 운영되며, 클러스터링된 Java 환경을 사용합니다. 오비츠는 전 세계 브랜드와 협력하기 때문에 여러 국가, 기업 및 통화의 정보를 정확하게 안내하는 동시에, 전 세계의 최종 사용자들에게 일관되고 안정적인 경험을 제공해야 합니다.
• 익셉티브(Exaptive): 익셉티브는 소프트웨어 개발 기업으로, 회사의 사명은 데이터, 툴, 사람을 연결해 혁신을 추진함으로써 생산적이고 창의적인 협업이 일상화 될 수 있도록 만드는 것입니다. 데이터 관리 애플리케이션을 사용해 공중 보건 데이터에서 숨겨진 리소스를 찾고, 중복을 방지하며, 전염병학과 관련된 지식을 공유하는 의료 기관들이 익셉티브의 고객입니다. 
• 다타이쿠(Dataiku): 다타이쿠는 중앙화된 올인원 데이터 플랫폼으로 기업들이 빅데이터를 집계, 시각화 및 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 다타이쿠의 셀프 서비스 플랫폼은 기업이 머신러닝을 운영화하여 유용한 인사이트를 쉽게 발견하고 활용할 수 있도록 하며, 대규모 데이터 분석이나 엔터프라이즈급의 AI 활용을 돕습니다.

비즈니스 역량 강화를 통한 데이터 애플리케이션을 방해하는 레거시 인프라

데이터 애플리케이션은 모든 유형의 비즈니스에 엄청난 이점을 제공할 수 있습니다. 안타깝게도, 많은 조직이 데이터 사일로와 같은 단편화된 레거시 IT 인프라에 의해 발생하는 낮은 데이터 이동성으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 

조직이 데이터 애플리케이션의 역량을 최대한 활용하려면 모든 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 다만 레거시 IT 인프라 내에 존재하는 데이터는 각각 고유한 워크플로우, 용어 및 소프트웨어를 사용하는 내부 부서에 의해 정리되기 때문에, 수집된 대부분의 데이터는 변환 및 조직 내 전송이 쉽지 않습니다. 레거시 IT인프라의 특성상 진행된 사일로화는 조직 전반에서 데이터를 이동하기 어렵게 만듭니다. 

사일로화된 데이터 스토리지로 인해 다음과 같은 결과가 생겨납니다.

• 단편화된 데이터 생태계의 복잡성을 관리하기 위한 비용 증가
• 부서 데이터 간의 전반적인 동기화 부족, 일관성 미비, 중복 발생
• 온-프레미스와 클라우드 인프라 간의 제한된 데이터 이동성

빅데이터 애플리케이션을 사업에 효과적으로 활용하려면, IT 인프라를 현대화하고 데이터 관리 애플리케이션으로 전환해야 합니다.

퓨어스토리지가 데이터 애플리케이션을 가속화하는 방법

데이터의 미래는 거대하고, 빠르며, 통합되어 있습니다. 퓨어스토리지는 기업이 이러한 현상을 포용하는 데 필요한 포괄적인 데이터 스토리지 솔루션을 보유하고 있습니다. 

2021 가트너 매직 쿼드런트 보고서의 프라이머리 스토리지 부문 리더로 선정된 퓨어스토리지는 유연하고 민첩하며 관리하기 쉬운 데이터 스토리지를 제공합니다. 

퓨어 스토리지로 데이터 애플리케이션을 지원해서 얻을 수 있는 혜택:

• 다양한 소스에서 높은 처리량의 데이터 스트리밍을 처리할 수 있는 통합 데이터 허브로 통합
• 다운타임이 없고 데이터 마이그레이션이 없는 진정한 무중단 에버그린(Evergreen™) 업그레이드
• 클라우드의 경제성과 온-프레미스의 제어 및 효율성이 결합된 간소화된 데이터 관리 시스템
• 플래시블레이드(FlashBlade®)를 사용하는 빠르고 효율적인 스케일-아웃 플래시 스토리지

기업의 모든 데이터가 높은 응답력과 쉬운 탐색을 지원하는 퓨어스토리지와 같은 플랫폼에 저장되어 있다면, 기업은 숨겨진 인사이트를 발견하고 비즈니스 목표 달성을 위한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 신제품 출시, 데이터 보호 수준 강화, 핵심 애플리케이션의 가속화 등 퓨어스토리지는 최신 데이터 요구사항을 충족하는 데 필요한 성능과 확장성을 제공합니다.