오늘날의 데이터 관리 시스템

오늘날 조직에는 다양하지만 통합된 데이터 계층에서 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터 관리 솔루션이 필요합니다. 데이터 관리 시스템은 데이터 관리 플랫폼에 구축되며, 데이터베이스, 데이터 레이크 및 웨어하우스, 빅 데이터 관리 시스템, 데이터 분석 등을 포함할 수 있습니다.

이러한 모든 구성 요소는 조직에서 앱에 필요한 데이터 관리 기능과 해당 앱에서 생성된 데이터를 사용하는 분석 및 알고리즘을 제공하는 "데이터 유틸리티"로 함께 작동합니다. 현재 도구는 데이터베이스 관리자(DBA)가 기존의 많은 관리 작업을 자동화하는 데 도움이 되지만 대부분의 데이터베이스 배포의 규모와 복잡성으로 인해 여전히 수동 개입이 필요한 경우가 많습니다. 수동 개입이 필요할 때마다 오류 가능성이 증가합니다. 수동 데이터 관리의 필요성을 줄이는 것은 새로운 데이터 관리 기술인 Autonomous Database의 핵심 목표입니다.

빅 데이터 관리 시스템

어떤 면에서 빅 데이터는 말 그대로 아주 많은 데이터를 뜻합니다. 그러나 빅 데이터는 기존 데이터보다 다양한 형태로 제공되며 빠른 속도로 수집됩니다. Facebook과 같은 소셜 미디어 소스에서 매일 또는 1분마다 들어오는 모든 데이터를 생각해 보십시오. 데이터의 양, 다양성 및 속도는 데이터를 비즈니스에 매우 중요하게 만들지만 관리하기가 매우 복잡합니다.

비디오 카메라, 소셜 미디어, 오디오 녹음 및 Internet of Things(IoT) 장치와 같이 서로 다른 소스에서 점점 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 빅 데이터 관리 시스템이 등장했습니다. 이 시스템은 세 가지 일반 영역에 특화되어 있습니다.

• 빅 데이터 통합은 배치(batch)에서 스트리밍까지 다양한 유형의 데이터를 가져와서 소비할 수 있는 형태로 변환합니다.
• 빅 데이터 관리는 객체 스토리지를 사용하여 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스에 데이터를 효율적이고 안전하며 안정적으로 저장하고 처리합니다.
• 빅 데이터 분석은 분석을 통해 새로운 통찰력을 발견하고 머신 러닝 및 AI 시각화를 사용하여 모델을 구축합니다.

기업은 빅 데이터를 사용하여 제품 개발, 예측 유지 관리, 고객 경험, 보안, 운영 효율성 등을 개선하고 가속화하고 있습니다. 빅 데이터가 커지면 기회도 커집니다.

데이터 관리 과제

오늘날 데이터 관리에서 발생하는 대부분의 문제는 비즈니스 속도가 빨라지고 데이터가 급증하는 데서 비롯되고 있습니다. 조직에서 사용할 수 있는 데이터의 다양성, 속도 및 양이 계속해서 확장되면서 이를 따라 잡을 수 있는 보다 효과적인 관리 도구를 찾도록 압력을 가하고 있습니다. 조직이 직면한 가장 큰 과제는 다음과 같습니다.

데이터 관리 모범 사례

데이터 관리 문제를 해결하려면 포괄적이고 신중한 모범 사례 세트가 필요합니다. 특정 모범 사례는 관련 데이터 유형 및 산업에 따라 다르지만 다음 모범 사례는 오늘날 조직이 직면한 주요 데이터 관리 과제를 해결합니다.

진화하는 데이터 관리

데이터가 비즈니스 자본으로서 새로운 역할을 하게 되면서 조직은 디지털 스타트업과 디지털 파괴자가 이미 알고 있는 정보를 검색할 수 있게 되었습니다. 데이터는 트렌드를 식별하고, 결정을 내리고, 경쟁사보다 먼저 조치를 취하는 데 있어 귀중한 자산입니다. 가치 사슬에서 데이터의 새로운 위치는 조직이 이 새로운 자본에서 가치를 창출하는 더 나은 방법을 적극적으로 모색하도록 이끌고 있습니다.

기업 내에서 DBA의 데이터 관리 책임도 진화하여 일상적인 작업의 수를 줄여 DBA가 보다 전략적인 문제에 집중하고 데이터 모델링 및 데이터 보안과 같은 주요 이니셔티브와 관련된 클라우드 환경에서 중요한 데이터 관리 지원을 제공 할 수 있도록합니다.