커넥티드 데이터 에코시스템 구축하기

데이터는 기업의 중요한 자산이지만, 커넥티드 데이터 에코시스템을 갖추지 못한 많은 기업들이 보유한 데이터로부터 실질적인 인사이트를 도출할 기회를 놓치고 있습니다. 그 이유는 기업의 일상적인 운영 데이터가 전사적으로 분산되어 있고, 적절한 타사 정보로 자사의 데이터를 보완할 수 없기 때문입니다. 오늘날의 기업들은 단순히 이미 발생한 일에 대한 보고서를 되돌아보는 것을 넘어서, 운영 데이터를 사용하여 앞으로 발생할 예정인, 좋고 나쁜 모든 상황을 더 빨리 파악하고, 더 효과적으로 대응할 수 있어야 한다는 압박을 받고 있습니다. 커넥티드 데이터 에코시스템을 통해 데이터를 수집, 정리, 구성, 저장하지 않는 한 데이터를 효과적으로 사용하기란 어렵습니다.

신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 내리고자 하는 비즈니스 리더, 프로세스 및 시스템을 개선하기 위해 심층 분석을 수행하는 비즈니스 분석가, 최신 정보를 열람하기 원하는 고객 등은 대상 기업의 데이터 에코시스템이 어떤 요소들로 구성되어 있는지 반드시 이해해야 합니다.

커넥티드 데이터란?

커넥티드 데이터는 여러 소스에서 통합되어 분석 및 기타 의사 결정 프로세스에 사용할 수 있도록 서로 연결된 데이터를 의미하는 개념입니다. 본 개념은 각기 분산된 IT 애플리케이션 및 플랫폼의 운영 데이터를 서로 연결하여각종 프로세스와 행동을 개선하는 데에도 적용됩니다. 기업은 커넥티드 데이터를 통해 전체 비즈니스 성과, 또는 기업의 특정 프로세스에 대해 보다 완전하고 정확하게 이해할 수 있습니다. 또한 기업은 커넥티드 데이터를 통해 운영에 대한 전체적인 관점을 확립하고, 자칫 놓칠 수 있었던 트렌드를 파악함으로써 프로세스 효율성을 높이고 더 나은 결과를 도출할 수도 있습니다. 반면, 서로 연결되지 않은 운영 데이터는 의사 결정을 저해하고 지연시킵니다. 분석 데이터의 경우, 비즈니스 의사 결정권자는 데이터를 서로 연결하고, 컨텍스트를 파악하고, 파악한 내용을 바탕으로 적시에 올바른 의사 결정을 내리는 데 어려움을 겪게 됩니다.

커넥티드 데이터 에코시스템이란?

커넥티드 데이터 에코시스템은 서로 다른 비즈니스 시스템의 데이터를 결합하고, 정보에 기반한 의사 결정을 지원하는 데이터 관리 및 애플리케이션 플랫폼을 제공하기 위한 환경입니다. 커넥티드 데이터 에코시스템은 유용하고 실용적인 인사이트를 도출하거나, 비즈니스 인력, 프로세스, 애플리케이션의 효율성 개선에 필요한 모든 데이터를, 나아가 꼭 필요한 데이터만 수집하는 데 사용됩니다. 해당 에코시스템은 조직이 운영 데이터에 액세스하고, 사용하고, 간단히 분석할 수 있도록 만듦으로써 운영 데이터로부터 가치를 창출할 수 있도록 설계되었습니다. 커넥티드 데이터 에코시스템을 구축한 기업의 직원들은 데이터를 활용하여 매출 급증, 원자재 부족, 응급실 방문 급증, 금리 하락 등의 비즈니스 중단 요인을 신속하게 파악하고, 그와 관련된 최선의 해결책을 적용하는 데 방해가 되는 장애물을 제거할 수 있습니다.

커넥티드 데이터 에코시스템은 컴퓨팅 인프라, 비즈니스 애플리케이션, 데이터 관리 도구 및 플랫폼, 데이터 통합 및 오케스트레이션 도구, 데이터 웨어하우징 및 분석 시스템, 데이터 거버넌스 프로세스 및 도구, 데이터 보안 및 개인정보 보호 시스템 등으로 구성됩니다. 인공지능 및 머신러닝 도구는 알고리즘을 사용하여 대량의 운영 데이터를 분석하고, 자칫 놓칠 수도 있는 연결 고리를 찾기 위해 에코시스템 내에서 갈수록 많이 사용되고 있습니다. 데이터 에코시스템은 자연계의 생태계와 마찬가지로 기업의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 시간이 지날수록 진화하도록 설계되었습니다.

커넥티드 데이터 에코시스템이란?

• 인프라: 데이터 캡처, 수집, 구성
• 애널리틱스: 데이터 검색 및 요약
• 애플리케이션: 에코시스템에 관련 데이터 제공

핵심 요점

• 커넥티드 데이터 에코시스템은 기업이 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 저장, 분석하고, 나아가 가장 중요한 활동인 데이터 기반 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
• 커넥티드 데이터 에코시스템에서는 기업이 잠재적인 문제가 발생하기 전 미리 예측하는 데 필요한 모든 소스로부터 운영 데이터를 통합할 수 있습니다.
• 기업은 데이터 에코시스템을 사용하여 비즈니스를 보다 잘 이해하고, 프로세스를 개선하고, 더욱 많은 정보에 기반하여 적시에 운영상의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

커넥티드 데이터 에코시스템에 대한 자세한 설명

커넥티드 데이터는 모든 데이터 소스의 데이터를 서로 연결하고 처리하여 보다 효율적이고 대응력 있는 비즈니스 운영을 촉진한다는 개념입니다. 그리고 커넥티드 데이터 에코시스템은 해당 개념을 한 단계 더 발전시켜, 보다 의미 있는 분석과 이해를 가능하게 하는 방식으로 서로 결합된 데이터 요소간 네트워크를 구축하는 것을 의미합니다. 커넥티드 데이터 에코시스템에서 데이터 요소들은 관계성을 기반으로 서로 연결되어 전체 데이터세트에 대한 인사이트를 제공합니다. 커넥티드 데이터 에코시스템의 목적은 보다 효과적인 분석을 위해 데이터에 대한 포괄적 뷰를 제공하는 것입니다.

커넥티드 데이터 에코시스템은 크게 네 부분으로 구성된 기술 플랫폼에 의존합니다. 기업에서 비즈니스 프로세스를 실행하는 애플리케이션, 데이터를 처리 및 저장하는 데이터 관리 인프라, 이질적이면서도 관련성이 있는 모든 소스로부터 데이터를 가져올 수 있는 통합 도구, 관계자들이 가져온 모든 데이터를 이해할 수 있도록 도와주는 분석 엔진(경우에 따라 AI 기능 포함)이 그것입니다.

커넥티드 데이터 에코시스템에는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 스프레드시트 등의 기업 소유 자산, API를 통해 연결된 타사 소스 등 다양한 출처의 데이터들이 포함되어 있습니다. 에코시스템 내의 데이터들은 서로 다른 시스템 및 애플리케이션으로부터 간단히 액세스 및 공유할 수 있는 방식으로 정리됩니다. 커넥티드 데이터 에코시스템의 핵심은 데이터 요소 간의 연결이며, 이를 통해 사용자는 데이터 집합 전반의 관계를 탐색하여 관련 인사이트를 얻을 수 있습니다.

커넥티드 데이터 에코시스템의 비즈니스적 중요성

커넥티드 데이터 에코시스템은 의사 결정을 개선하고, 직원의 효율성을 높이고, 데이터 보안을 강화하고, 협업을 촉진하고자 하는 기업에게 있어 중요한 도구입니다. 커넥티드 에코시스템은 관련 데이터를 결합 및 변환하여 비즈니스 의사결정에 사용 가능하도록 분석 및 해석합니다. 예를 들어, 재고 수준을 계획 중인 소비재 회사라면 예측 및 예산 책정, 제조, 공급망, HR, 마케팅, 영업 등 수많은 시스템으로부터 가져와 통합한 데이터를 필요로 할 것입니다. 여기서 짚고 넘어가야 할 중요한 사실이 있습니다. 이는 매년 단 한 번, 또는 분기별로 한 번만 보고하는 것으로 끝나는 작업이 아닙니다. 재고를 담당하는 리더는 이와 같은 데이터 에코시스템을 활용하여 비즈니스적 상황 변화에 따라 재고를 파악하고, 지속적 운영 데이터를 통합하여 문제가 발생하기 전에 미리 예측할 수 있습니다. 커넥티드 데이터 에코시스템을 사용하는 기업은 변화에 더 민감하게 반응하므로 데이터에 대한 보다 완전한 이해를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 기업은 커넥티드 데이터 에코시스템을 통해 시의성 있고 타기팅된 데이터에 액세스함으로써 변화하는 니즈 및 기회에 신속하게 대응 가능한 시장 내 위치를 잡을 수 있습니다. 예를 들어, 글로벌 제조 기업은 커넥티드 데이터 에코시스템을 사용하여 엔지니어링, 공급망, 생산 팀 간에 서로 데이터를 공유 및 통합함으로써 설계 단계에서의 선택으로 인해 소싱 또는 제조 단계에 문제가 발생하는 시기를 파악하는 것과 같이 보다 효과적인 협업을 수행할 수 있습니다. 마찬가지로 물류 기업은 커넥티드 데이터 에코시스템을 활용하여 배송 추적 요소를 자동화함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.

커넥티드 데이터 시스템의 이점

기업은 커넥티드 데이터의 가치를 십분 활용함으로써 전반적인 성과를 개선하고, 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다. 또한 데이터 에코시스템은 직원들이 새로운 수익을 창출하고, 비용을 절감하고, 생산성을 높이고, 고객 서비스를 개선할 수 있는 방법을 찾는 데 기여합니다.

커넥티드 데이터 에코시스템의 주된 이점은 다음과 같습니다.

1. 데이터 품질 및 정확성 향상: 커넥티드 데이터 에코시스템은 보다 빠르고 철저한 데이터 검증 및 조정을 가능케 하고, 결과적으로 데이터의 정확성 및 신뢰도를 향상시킵니다. 커넥티드 데이터가 검증, 보강, 큐레이션되면 그만큼 데이터의 신뢰도가 향상됩니다. 그리고 신뢰도 높은 데이터는 기업의 의사 결정 개선에 기여하고, 운영상의 대응력을 높여줍니다.
2. 운영 효율성 향상: 커넥티드 데이터 에코시스템을 통해 프로세스를 자동화함으로써 수작업 및 오류를 줄이고, 보다 빠른 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 직원들이 데이터 검색에 소비하는 시간도 줄어듭니다.
3. 더 나은 의사 결정: 기업은 커넥티드 데이터 에코시스템을 통해 다양한 데이터 소스로부터 대량의 데이터에 액세스하고 분석할 수 있으므로, 경영진은 그만큼 더 많은 정보에 기반한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
4. 민첩성 향상: 커넥티드 데이터 에코시스템은 완전하고 정확한 데이터를 보다 빠르게 사용할 수 있게 함으로써 기업이 비즈니스 니즈의 변화 시점을 파악하여, 적절한 조치를 적시에 적용할 수 있도록 기여합니다.
5. 강력한 협업: 커넥티드 데이터 에코시스템은 부서 및 팀 간에 데이터를 보다 쉽게 공유할 수 있도록 함으로써 협업을 개선하고, 부서 간 커뮤니케이션 및 조율을 개선합니다.
6. 비용 절감 효과 증대: 커넥티드 데이터 에코시스템은 데이터를 찾고 평가하는 과정에서의 수작업을 줄이고, 관련 프로세스를 자동화하여 효율성을 높이고, 데이터 오류 및 중복을 방지하여 비용을 절감해 줍니다.
7. 고객 만족도 향상: 커넥티드 데이터 에코시스템을 갖춘 기업은 고객을 보다 잘 이해하고, 보다 시의적절하고 개인화된 경험을 제공함으로써 고객 만족도 및 충성도를 높입니다.

커넥티드 데이터 에코시스템의 구성 요소

커넥티드 데이터 에코시스템은 인프라, 분석, 애플리케이션이라는 세 가지 기본 요소 및 그 모든 요소를 하나로 모아 주는 통합 솔루션을 갖춘 기술 스택입니다. 이와 같은 구성 요소들이 함께 작동하여 에코시스템을 형성하고, 데이터로부터 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.

• 인프라: 인프라는 네트워크, 하드웨어, 소프트웨어를 통해 데이터를 캡처, 수집, 정리하는 장소입니다. 스토리지, 서버, 데이터베이스, 보안 및 개인정보 보호 서비스, 개발 도구는 모두 인프라를 구성하는 요소이며, 갈수록 클라우드 기반 서비스 방식으로 제공되고 있습니다.
• 분석: 분석 플랫폼은 인프라에 저장된 데이터를 검색 및 요약하고 다양한 요소들을 서로 연결하여 모든 데이터들이 동일한 위치에 저장되어 있는 것처럼 보여줍니다. 구성 요소로는 비즈니스 인텔리전스 시각화 도구, 머신러닝 알고리즘, 통계 분석 도구 등이 있습니다.
• 애플리케이션: 다양한 유형의 성과 관리 소프트웨어와 같은 애플리케이션들은 데이터를 캡처하여 에코시스템에 게시하는 기록 시스템이자 참여 시스템입니다.
• 통합: 통합 서비스는 프로세스 자동화 및 데이터 관리를 가능케 하는 애플리케이션 및 데이터 소스를 서로 연결하는 데 사용됩니다.

커넥티드 데이터 에코시스템 구축하기

커넥티드 데이터 에코시스템을 구축하기 위해서는 데이터를 수집 및 통합하고, 데이터 요소 간의 관계를 모델링하고, 데이터 요소를 서로 연결함으로써 분석을 통해 의미있는 인사이트를 도출해야 합니다. 커넥티드 데이터 에코시스템을 구축하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 컬렉션: 연결하고자 하는 데이터를 수집하는 것부터 시작합니다. 수집 대상 데이터는 데이터베이스, 애플리케이션, 스프레드시트 등 다양한 소스에 저장된 데이터일 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 모든 데이터를 한 곳에 모으는 것이 아닙니다. 보유하고 있는 데이터 및 필요한 데이터가 무엇인지 파악하는 것이 중요합니다.
2. 정리: 데이터 준비 파이프라인을 통해 데이터를 정리합니다. 데이터 요소를 표준화하고, 레이아웃을 변환하고, 데이터를 보강하고, 중복 레코드를 제거하면 그만큼 데이터의 품질이 향상됩니다.
3. 모델링: 데이터의 구조 및 데이터 요소 간의 관계를 정의하는 데이터 모델을 생성하여 데이터 요소 간의 관계를 설정합니다.
4. 통합: 서로 다른 데이터 소스를 연결된 단일 데이터 에코시스템으로 통합합니다. API를 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 검색하여 단일 데이터베이스로 붙여넣는 것, 데이터 통합 도구를 사용하여 프로세스를 자동화하는 것, 관련된 모든 데이터 소스의 복잡성을 비즈니스 사용자들은 볼 수 없도록 숨겨 주는 프리젠테이션 레이어를 사용하는 것 등이 통합 단계에 포함됩니다.
5. 분석: 커넥티드 데이터를 대상으로 데이터 분석을 수행하여 전체 데이터 집합에 대한 인사이트를 확보합니다. 분석 단계에는 데이터 쿼리, 보고서 작성, 예측 모델 구축 등의 활동이 포함될 수 있습니다.
6. 거버넌스: 에코시스템 내에서 데이터의 보안, 계보, 품질, 접근성을 관리하기 위한 정책, 프로세스, 기술을 정립합니다.

Oracle을 통한 커넥티드 데이터 활용

기업 및 조직이 전략적 의사결정을 내리고 급변하는 비즈니스 환경에 대응하는 과정에서 커넥티드 데이터 에코시스템의 중요성은 점점 더 커지고 있습니다. 기업 구성원들이 기업의 데이터 에코시스템을 이해하고 참여하면 모든 수준에서 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있고, 효율성 향상, 고객 만족도 향상, 비용 절감 등의 다양한 잠재적 이점을 얻을 수 있습니다.

기업의 커넥티드 데이터 에코시스템 구축을 담당하는 팀은 관련 운영을 지원해 줄 수 있는 적절한 인프라 및 시스템을 필요로 합니다. 데이터에 대한 안전하고 신뢰할 수 있는 액세스가 보장되지 않는 상황에서는 데이터 에코시스템을 구축할 수 없습니다. 기업은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 통합 서비스를 활용하여 데이터 과학 및 분석 용도로 데이터를 추출, 변환, 로드하고, 별도의 코딩 없이도 데이터 레이크 및 데이터 마트로 연결되는 데이터 플로를 생성할 수 있습니다. Oracle Integration 제품 포트폴리오는 프로세스를 자동화하고, 클라우드에서 데이터 관리를 중앙화하는 데 기여하는 완전한 데이터 통합 도구 및 애플리케이션 통합 서비스 모음을 제공합니다. Oracle은 기업이 Oracle Integration의 고급 솔루션을 활용하여 클라우드 및 온프레미스 시스템 전반에서 거의 모든 데이터 저장소, 프로세스, 애플리케이션, 서비스, API를 서로 연결할 수 있도록 지원합니다.

커넥티드 데이터 에코시스템 FAQ

데이터 에코시스템의 구성 요소로는 어떤 것들이 있나요?

데이터 에코시스템은 데이터를 캡처하고, 인사이트 확보를 위해 사용할 수 있도록 지원하는 인프라, 분석 도구, 애플리케이션 등으로 구성됩니다.

데이터 처리 에코시스템이란 무엇인가요?

데이터 처리 에코시스템이란 데이터를 처리하는 요소 또는 구성 요소 간의 상호 연결된 관계를 의미합니다.

기업이 커넥티드 데이터 에코시스템을 구축해야 하는 이유는 무엇인가요?

커넥티드 데이터 에코시스템은 기업의 효과적인 데이터 분석을 위한 포괄적 데이터 뷰를 제공합니다. 데이터를 포괄적으로 분석하지 못하는 기업은 매출 증대, 비용 절감, 직원 생산성 향상 등의 기회를 놓칠 수 있습니다.