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ICT/정보통신 가트너 - 2021년 데이터와 애널리틱스에서의 테크놀로지 트렌드 TOP 10

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-09-30 14:31:00
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출처 : https://www.gartner.co.jp/ja/articles/gartner-top-10-data-and-analytics-trends-for-2021

 

신종 코로나 바이러스 감염증(COVID-19)이 만연했을 때 대량의 과거 데이터에 크게 의존하던 기존의 분석 방법을 이용하는 조직은 한 가지 중요한 사실을 깨달았다. 그것은 이러한 모델이 대부분 조만간 통용되지 않게 될 것이라는 사실이다. 팬데믹으로 인해 모든 것이 바뀌고, 많은 데이터가 쓸모없게 되었다.

 

이로 인해 미래를 내다본 데이터/애널리틱스 관련 팀은 기존의 ‘빅’데이터에 의존하는 AI 방식에서 필요한 데이터량이 보다 적은 ‘스몰’ 데이터를 통해 더욱 다양성이 풍부한 애널리틱스로 전환하고 있다.

 

‘이러한 데이터와 애널리틱스의 트렌드는 파괴적인 변화, 이제껏 없었던 불확실성, 그리고 그것들이 가져올 기회에 대하여, 조직과 사회가 대처하는 데 도움을 준다’

 

빅데이터에서 광범위한 스몰 데이터로의 전환은 가트너가 발표한 2021년 데이터/애널리틱스 톱 트렌드 중 하나이다. 이 기사에서 다루는 테크노로지 트렌드는 데이터/애널리틱스 리더에 있어 오늘날처럼 변화가 빠른 시대에 무시할 수 없는 비즈니스, 시장, 테크놀로지의 다이내믹스를 나타낸다.

 

가트너의 부회장 리타 살람(Rita Sallam)은 ‘데이터와 애널리틱스의 트렌드는 향후 3년에 걸쳐 일어나게 될 파괴적인 변화와 이제껏 없었던 불확실성이 가져오게 될 기회에, 조직과 사회가 대처하는 데 도움이 된다. 데이터와 애널리틱스 관련 리더는 예측하고 변혁하며 대응하는 능력을 가속화하는 미션 크리티컬한 투자에 이러한 트렌드를 어떻게 활용할지 적극적으로 검토해야 한다’고 말한 바 있다.

 

각 트렌드는 다음의 3가지 주요 테마 중 하나에 해당한다.

 

데이터/애널리틱스의 변화를 가속화한다 : AI의 이노베이션을 활용하여 컴포저빌리티를 향상하고, 더욱 다양한 데이터 소스를 더욱 민첩하고 효율적으로 통합한다.

 

더욱 효과적인 XOps에 의한 비즈니스 가치 운용 : 더욱 뛰어난 의사결정을 가능하게 하고, 데이터/애널리틱스를 비즈니스에 꼭 필요한 요소로 바꾼다.

 

모든 것을 분산한다 : 데이터와 지식을 유연하게 연결 지어, 더욱 많은 사람과 사물에 권한을 부여해야 한다.

 

<그림> 가트너 2021년의 데이터와 애널리틱스의 테크노로지 트렌드 TOP 10

 

트렌드1 : 더욱 똑똑하고 더욱 책임감 있는 확장성이 뛰어난 AI

 

더욱 똑똑하고 더욱 책임감 있는 확장성이 뛰어난 AI는 더욱 뛰어난 학습 알고리즘, 해석 가능성이 높은 시스템, 가치 창출까지의 시간 단축을 가능하게 한다. 조직은 AI 시스템에 대해 더 많은 것을 요구하게 되고, 테크놀로지의 규모를 확대하는 방법을 찾아내야 한다.

 

기존의 AI 기술은 과거의 데이터에 크게 의존하지만, COVID-19가 비즈니스의 상황을 크게 바꾸었다는 점을 생각하면, 과거의 데이터는 이제 의미가 없을지도 모른다. 즉 AI 기술은 ‘스몰 데이터’ 기술 및 적응형 기계학습(ML)에 의해 더욱 적은 수의 데이터로 운용할 수 있게 되어야 한다. 이러한 AI 시스템은 윤리적인 AI를 서포트하기 위해 프라이버시를 보호하고, 규제를 준수하며, 바이어스(편견)를 최소화해야 한다.

 

트렌드2 : 컴포저블 데이터/애널리틱스

 

컴포저블 데이터/애널리틱스의 목적은 다양한 데이터, 애널리틱스, AI 솔루션에서 컴포넌트를 사용하여 유연하고 친화적으로 이용할 수 있는 경험을 제공하는 것이다. 이로 인해 리더는 데이터에 관한 지식을 비즈니스적 행동으로 연결 지을 수 있다. 가트너의 고객 문의에 따르면, 대부분의 대규모 조직에서는 ‘엔터프라이즈 스탠더드’한 애널리틱스와 비즈니스 인텔리전스 툴을 다양한 상황에서 소유하고 있다고 한다.

 

각 툴의 패키지화된 비즈니스 기능을 통해 새로운 애플리케이션을 구성함으로써 생산성과 민첩성이 향상된다. 컴포저블한 데이터/애널리틱스가 공동 작업을 촉진하고, 조직의 애널리틱스 능력을 진화시킬 뿐 아니라 애널리틱스에 대한 액세스도 향상시킨다.

 

트렌드3 : 기반으로서의 데이터 패브릭

 

데이터가 더욱 복잡해지고 디지털 비즈니스가 가속화됨에 따라 데이터 패브릭은 컴포저블 데이터/애널리틱스, 그리고 그 다양한 컴포넌트를 지원하는 아키텍처가 된다.

 

데이터 패브릭은 다양한 데이터 통합 스타일을 사용/재사용 및 조합할 수 있는 기술을 채용하기 때문에, 통합 설계에 걸리는 시간을 30%, 도입에 걸리는 시간을 30%, 점검에 걸리는 시간을 70% 절감할 수 있다. 그에 더해 데이터 패브릭은 데이터 허브, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 등의 기존 스킬 및 기술을 활용하면서도 미래를 위한 새로운 접근방식 및 툴도 도입할 수 있다.

 

트렌드4 : 빅데이터에서 광범위한 스몰 데이터까지

 

빅데이터와는 대조적으로 광범위한 스몰 데이터는 AI에 관한 다양한 복잡해지는 문제나 희소한 데이터의 유스케이스에 관한 과제에 대처해야 하는 조직에서 많은 문제를 해결한다. 광범위한 데이터는 ‘X애널리틱스’(텍스트 애널리틱스, 비디오 애널리틱스, 오디오 애널리틱스 등의 총칭)를 활용하면서 수많은 작은 규모의 다양한(광범위한) 구조화 및 비구조화된 데이터 소스의 애널리틱스와 상승효과를 실현하고, 콘텍스트 어웨어니스와 의사결정을 강화한다. 스몰 데이터는 그 이름대로, 필요한 데이터량이 적어도 유익한 지식을 제공하는 데이터 모델을 사용할 수 있다.

 

 

트렌드5 : XOps

 

XOps(데이터, ML, 모델, 플랫폼)의 목적은 DevOps의 베스트 프랙티스를 사용하여 효율성과 규모의 경제성을 실현하고, 테크놀로지와 프로세스의 중복을 줄이며, 자동화를 가능하게 하면서 신뢰성, 재이용성, 재현성을 확보하는 것이다.

 

이러한 테크놀로지는 프로토타입을 확장할 수 있게 하여, 통제된 의사결정 시스템의 유연한 설계와 민첩한 오케스트레이션을 실현한다. XOps는 조직이 데이터/애널리틱스를 운용하여 비즈니스 가치를 향상할 수 있게 한다.

 

 

트렌드6 : 공학적인 의사결정 인텔리전스

 

의사결정 인텔리전스는 기존의 애널리틱스, AI, 복잡한 적응 시스템의 응용 등 폭넓은 의사결정을 포함하는 분야이다. 공학적인 의사결정 인텔리전스는 단독 의사결정뿐 아니라 연속된 의사결정에도 적용되며, 이들을 비즈니스 프로세스 및 긴급한 의사결정의 네트워크로 그룹화한다.

 

이로 인해 조직은 비즈니스를 위한 행동을 일으키는 데 필요한 지식을, 더욱 신속하게 얻을 수 있다. 공학적인 의사결정 인텔리전스는 컴포저빌리티 및 공통의 데이터 패브릭과 조합함으로써 조직이 의사결정을 최적화하는 방법을 어떻게 하면 더욱 정확하고 재현성이 있으며 추적할 수 있는 것으로 만들 수 있을지에 대해 재검토하거나 재구축하기 위한 새로운 기회를 얻는다.

 

 

트렌드7 : 핵심 비즈니스 기능으로서의 데이터/애널리틱스

 

비즈니스 리더는 디지털 비즈니스에 대한 시책을 가속화하기 위해 데이터/애널리틱스를 활용하는 것의 중요성을 이해하기 시작한다. 데이터/애널리틱스는 다른 팀이 담당하는 부차적인 것이 아니라 핵심 기능이 되어가고 있다. 하지만 비즈니스 리더는 종종 데이터의 복잡성을 과소평가하여 기회를 놓친다. 최고 데이터 책임자(CDO)가 목표와 전략의 설정에 관여하면, 비즈니스 가치의 일관된 창출을 2.6배 높일 수 있다.

 

 

트렌드8 : 그래프는 모든 것을 연결 짓는다

 

그래프는 사용자의 공동 작업, ML 모델, 및 설명 가능한 AI를 강화 및 개선하는 기능을 갖춘, 최신 데이터/애널리틱스의 기반을 형성한다. 그래프 테크놀로지는 데이터/애널리틱스에 있어 새로운 것이 아니지만, 조직이 유스케이스를 늘리는 것을 보면, 그래프 테크놀로지를 둘러싼 생각에 변화가 있음을 알 수 있다. 실제로 가트너의 고객이 보낸 AI 관련 문의 중에서 50%가 그래프 테크놀로지의 활용과 관련되어 있다.

 

 

트렌드9 : 확장된 컨슈머의 대두

 

기존의 비즈니스 유저는 사전에 정의된 대시보드를 이용하면서 수동으로 데이터를 탐색할 수밖에 없었다. 즉 데이터 애널리틱스 또는 시민 데이터 사이언티스트에게 있어, 데이터/애널리틱스의 대시보드는 사전에 정의된 질문을 탐색하기 위한 툴에 국한되어 있음을 의미한다.

 

하지만 가트너는 앞으로 이러한 대시보드가 자동화된 대화형, 모바일형, 그리고 동적으로 생성된 지식으로 대체되어, 유저의 니즈에 맞춤화되고, 필요에 따라 배포될 것이라 생각한다. 이로 인해 식견에 관한 지식을 소수의 데이터 전문가뿐 아니라 조직 내의 모두가 소유할 수 있게 된다.

 

 

트렌드10 : 데이터/애널리틱스의 엣지화

 

더욱 많은 데이터/애널리틱스 테크놀로지가 기존의 데이터 센터 및 클라우드 환경의 외부에 놓이기 시작하여, 이들은 엣지에 가까워진다. 이로 인해 데이터 중심형 솔루션의 레이턴시가 단축되거나 해소되어 더욱 실시간에 가까운 가치를 실현할 수 있게 된다.

 

데이터/애널리틱스를 엣지로 전환함으로써, 데이터 팀이 능력을 확대하고, 비즈니스의 다양한 부분에 영향을 미치는 기회가 생긴다. 또한 법률 및 규제상의 이유로 인해 특정한 지역에서 데이터를 삭제할 수 없는 경우에도 솔루션을 제공할 수 있게 된다.

 

 

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