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조직 내부의 비정형 데이터가 사용되는 방식을 재고해야 하는 이유

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클라우드에서 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 함으로써 조직은 데이터에서 새로운 가치를 찾고, 혁신적인 비즈니스 모델을 만들고, 완전히 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다. 팀은 클라우드가 지원하는 유연성, 확장성 및 장소에 구애받지 않는 액세스를 활용하여 한계를 뛰어 넘는 작업에 집중할 수 있습니다.

조직 내 파일 데이터(비정형 데이터)가 사용되는 방식과 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드 간에 이동할 앱과 데이터를 재고해야 합니다.

오늘날 조직은 데이터의 금광, 즉 더 큰 혁신의 열쇠와 비즈니스 가치를 창출하는 새로운 수단을 보유하는 비정형 디지털 자산에 앉아 있습니다.

우리는 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 생성, 사용 및 소비하고 있습니다. 에 따르면 IDC의 글로벌 DataSphere 예측, “올해 전 세계에서 59제타바이트 이상의 데이터가 생성, 캡처, 복사 및 소비될 것입니다.”

특히 비정형 파일 데이터는 새로운 애플리케이션 및 서비스의 생성과 기업 고객이 풍부한 디지털 콘텐츠의 제작자가 되어야 하는 가속화된 변화로 인해 폭발적인 속도로 증가하고 있습니다. 데이터는 디지털 비즈니스 전략을 실행하고 고객에게 서비스를 제공하는 방식을 반복할 수 있는 능력에 중요한 연결 고리입니다.

회사가 "앱"을 제공하는 방식에 따라 평가되지 않는다면 데이터가 통화입니다. 그 가치는 팀이 데이터를 제한 없이 액세스, 처리 및 안전하게 사용할 수 있고, 다른 팀 구성원 및 파트너와 원활하게 공유하고, 클라우드에만 존재하는 경향이 있는 중요한 애플리케이션 서비스와 함께 사용할 수 있을 때만 발휘될 수 있습니다.

하드웨어 우선 모델에 의존하는 기존의 사일로 시스템은 조직의 성장 능력을 제한하는 장벽과 성능 문제를 만듭니다. 디지털 경험을 맞춤화하고 빠르게 혁신하려면 조직의 자산에 원활하게 액세스할 수 있어야 합니다. 더 적은 것은 단순히 너무 느립니다.

비정형 데이터와 그 과제

그렇다면 비정형 데이터를 구성하는 것은 무엇이며 누가 이를 사용하여 이익을 얻을 수 있습니까?

이러한 유형의 데이터는 일반적으로 영화, 애니메이션 및 게임을 위한 풍부한 디지털 콘텐츠로 구성된 광범위한 수직 산업에 영향을 미칩니다. 분석 및 인식이 필요한 고밀도 이미지; 소셜 미디어 스트림, 자원 탐색을 위한 지리 공간 데이터; 비즈니스 시스템의 로그 파일 CAD 파일, 게놈 연구 등 예를 들어, 구조화되지 않은 데이터는 밀리초 단위의 이미지 분석을 사용하여 제조 프로세스 결함을 발견하거나 의료 기관의 환자 서비스 및 진단 기능에 영향을 미치는 추세를 발견하는 데 핵심이 됩니다.

비즈니스에 중요한 고도로 숙련된 직원이 구조화되지 않은 데이터에서 가치를 추구할 때(예: 수상 경력에 빛나는 연구원, 획기적인 엔지니어, 재능 있는 시각 효과 아티스트) 앱에서 데이터를 찾고 사용하는 데 어려움을 겪을 때 좌절감을 느끼고 무거움 없이는 결과를 생성할 수 없습니다. 시스템 전문가의 도움. 이는 IT보다 상위 계층에서 혁신을 모색하는 조직에게 주요 장애물입니다. 그리고 이것이 해당 분야의 전문가들의 속도를 늦추는 것입니다.

오늘날 많은 조직이 이 목표를 달성하는 데 있어 난제에 직면해 있습니다.

구조화되지 않은 데이터는 너무 자주 사일로에 저장되어 레거시 시스템에 상주합니다. 많은 팀은 인프라가 새 프로젝트의 요구 사항에 부합하지 않는다고 우려하고 있습니다. IT 팀은 애플리케이션 서비스로 필요한 도구를 사용하여 LOB(기간 업무) 서비스를 제공하는 대신 가치가 낮은 데이터 관리 작업에 너무 많은 시간을 소비하고 있습니다. 일부 팀은 더 광범위한 클라우드 서비스의 이점을 안전하게 얻고 싶지만 데이터가 온프레미스 스토리지 하드웨어 및 독점 시스템에 갇혀 있습니다. 이러한 팀은 특정 워크플로에 대해 클라우드에서 혁신을 최대한 활용하고 싶지만, 아키텍처를 다시 구축하지 않고도 앱, 데이터 및 워크로드를 클라우드로 이동할 수 있는 시기 또는 가능성이 확실하지 않습니다. 몇 개월 또는 몇 년.

조직의 데이터는 주어진 순간에 비즈니스와 팀에 가장 적합한 위치에 속합니다. 오늘날 많은 기업의 일반적인 오해는 퍼블릭 클라우드로 마이그레이션하려면 파일 데이터를 사용하여 온프레미스 애플리케이션을 재창조해야 한다는 것입니다. 그러나 비즈니스를 발전시키기 위해 온프레미스 애플리케이션을 다시 작성하고 교체할 필요는 없습니다. 건축을 다시 하는 것도 아닙니다.

대신, 우리는 조직 내부의 파일 데이터(비정형 데이터)가 어떻게 사용되는지, 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드 간에 이동할 앱과 데이터 등을 재고해야 합니다. 워크플로와 앱을 클라우드로 가져오는 것도 가능합니다. 파일 프로토콜 및 API를 활용하여 데이터를 앱에 연결함으로써 클라우드 네이티브. 이것은 다음을 활용하여 달성할 수 있습니다. 파일 데이터 플랫폼 온프레미스와 클라우드 환경, 심지어 퍼블릭 클라우드 간에도 데이터를 손쉽게 이동할 수 있습니다.

클라우드에서 비정형 데이터 활용의 이점

열쇠 비정형 데이터에 대한 더 많은 가치와 통제력 확보 팀이 제한 없이 협업하고 기존 데이터 저장소의 경계에서 벗어날 수 있도록 하여 전사적 혁신을 장려하는 클라우드 파일 데이터 플랫폼을 활용하는 것입니다. 동시에 적절한 플랫폼은 DevOps, LOB(기간 업무), IT 및 정보 보안 팀이 모두 회사가 마찰 없이 혁신할 수 있도록 보안 액세스, 제어 및 확장성을 갖도록 해야 합니다.

비정형 데이터를 활용하는 기능은 수많은 가능성을 열어줍니다. 예는 다음과 같습니다.

  • 게놈 연구실은 인공 지능(AI) 클라우드 서비스를 통해 수백만 개의 게놈 시퀀스를 카탈로그화하고 처리하여 파일 데이터 시스템에 페타바이트 규모의 정보를 추가합니다.
  • 모기지 프로세서는 데이터를 사용하여 디지털 모기지 신청 및 승인 프로세스를 몇 개월이 아닌 몇 분으로 간소화합니다.
  • 자동차 제조업체는 생산 라인을 따라 이동할 때 각 구성 요소에 결함이 있는지 스캔하고 공용 클라우드 서비스에서 실시간 분석을 위해 고해상도 이미지를 캡처하고 밀리초 내에 결과를 반환합니다.
  • 소매업체는 매장 내 구매 데이터를 초 단위로 수집하여 지역별로 가장 많이 찾는 제품을 거의 실시간으로 홍보합니다.

클라우드 규모의 데이터 분석

클라우드에서 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 함으로써 조직은 데이터에서 새로운 가치를 찾고, 혁신적인 비즈니스 모델을 만들고, 완전히 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다. 팀은 클라우드가 지원하는 유연성, 확장성 및 장소에 구애받지 않는 액세스를 활용하여 한계를 뛰어 넘는 작업에 집중할 수 있습니다. 비정형 데이터가 클라우드에 있으면 클라우드 제공업체 또는 기타 독립 소프트웨어 공급업체의 AI 및 머신 러닝(ML) 서비스를 비롯한 클라우드 네이티브 기능을 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 수십 년간의 데이터와 IP가 구형 시스템에 격리되어 있어도 조직은 데이터를 적절하게 활용하여 기존 자산을 활성화하고 IoT Edge 사용 사례와 같은 비즈니스를 위한 완전히 새로운 가능성을 고려할 수 있습니다.

클라우드 및 온프레미스에서 동일한 엔터프라이즈 파일 시스템을 실행할 수 있는 파일 소프트웨어를 활용하는 파일 데이터 플랫폼을 사용하면 사이트 간에 또는 지역 간에 데이터를 기본적으로 원활하게 복제할 수 있습니다. 팀은 무한한 용량과 고성능의 데이터로 작업할 수 있으며, 관리 용이성을 저하시키지 않으면서 클라우드의 무제한 스토리지 및 컴퓨팅 성능을 통해 즉시 방대한 양의 정보를 공유할 수 있습니다.

레거시 파일 데이터 시스템과 기업에 강제로 종속되는 하드웨어에 작별을 고할 때입니다. 소프트웨어 개발자, DevOps, IT 및 기간 업무 팀이 마침내 현대 기업에 적합한 방식으로 파일 데이터를 사용할 수 있도록 하십시오.

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(편집자 주: 이 콘텐츠는 원래 출판 6년 2020월 XNUMX일 Digitalization World에서).

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