생성형 AI가 2023년 기업 데이터 관리 방식을 혁신하다 – 변화의 해

지음

아미르 셰이크

읽는 데 3분 소요 , 2024년 1월 1일

2023년, 생성형 AI 기술은 기업 데이터 관리(EDT)에 혁명을 일으켜 기업이 데이터를 구성, 분석 및 활용하는 방식을 변화시켰습니다.
이러한 발전은 데이터 관리, 데이터 클라우드 플랫폼, 데이터 보호 및 거버넌스, 데이터베이스 기술, 데이터 통합 플랫폼을 포함한 EDT의 다양한 영역에 걸쳐 있습니다.
구글, 세일즈포스, AWS, 마이크로소프트, 오라클 등 주요 기술 기업들은 자사 플랫폼에 AI를 통합하는 데 중추적인 역할을 해왔으며, 이는 고급 AI 애플리케이션과 정교한 데이터 관리 솔루션에 대한 광범위한 추세를 반영합니다.

끊임없이 진화하는 기업 데이터 관리(EDT) 환경에서 2023년은 생성형 AI 기술의 도입으로 패러다임 전환을 이룬 해였습니다. 이러한 발전은 기업이 데이터에 접근하는 방식을 재편했을 뿐만 아니라 데이터 중심의 미래를 위한 토대를 마련했습니다. EDT의 변혁적인 여정을 살펴보면, "생성형 AI"라는 키워드가 중심이 되어 기업 데이터 관리 환경을 형성하는 데 있어 이 기술이 수행한 핵심적인 역할을 강조합니다.

EDT의 생성형 AI 혁명 – 지난 한 해回顾

변화의 첫 번째 영역은 데이터 관리였으며, 인공지능(AI)을 활용하여 데이터의 구성 및 접근 방식을 개선하는 데 초점이 맞춰졌습니다. 동시에 데이터 클라우드 부문은 상당한 성장을 경험했으며, 기업들은 유연하고 확장 가능한 클라우드 기반 솔루션을 도입했습니다. 이러한 추세는 비정형 데이터를 처리하는 도구의 통합을 촉진하여 데이터 활용에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공했습니다.

데이터 보호 및 거버넌스 영역에서는 보안 조치를 강화하기 위한 지속적인 노력이 이루어졌습니다. 생성형 인공지능(AI)으로 강화된 데이터베이스 기술은 대용량 데이터 처리 효율성을 향상시켰습니다. AI와 머신러닝(ML)의 통합은 이러한 플랫폼을 더욱 강화하여 더욱 심층적이고 통찰력 있는 분석 결과를 도출할 수 있도록 했습니다.

인공지능과 데이터 관리의 융합 – 상호보완적인 진화

드림포스 기조연설에서 세일즈포스의 CTO인 파커 해리스는 AI 혁명의 변혁적 성격을 강조하며, AI 혁명이 더 광범위한 데이터 혁명과 불가분하게 연결되어 있음을 역설했습니다. 이는 AI와 데이터의 상호 보완적인 관계를 보여줍니다. 기업들이 생성형 AI를 활용하여 더욱 심층적인 인사이트를 도출함에 따라, 데이터 접근성 향상은 정보 관리 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이제 기업들은 이전에는 접근할 수 없었던 데이터 소스에 접근하여, 간과되었던 귀중한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다.

데이터 클라우드 플랫폼이 혁명을 겪고 있습니다

인공지능(AI)이 데이터 클라우드 플랫폼에 통합되면서 데이터 처리 및 분석에 있어 획기적인 도약이 이루어졌습니다. 구글, 세일즈포스, IBM, AWS는 제미니, 듀엣 AI, 버텍스 AI, 아인슈타인 1 플랫폼, 데이터 클라우드 벡터 데이터베이스, 왓슨엑스와 같은 프로젝트를 통해 이러한 혁명을 주도했습니다. 이러한 혁신은 AI 발전과 정교한 데이터 관리 솔루션 개발에 대한 이들의 확고한 의지를 보여줍니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안이 핵심 과제로 떠오른 가운데, AI 기반 자동화는 규정 준수 및 사이버 보안 프로세스 관리의 핵심 요소로 부상했습니다. Veeam, Rubrik, Cohesity, Commvault는 데이터 복원력, 보안 클라우드, AI 기반 위협 탐지, AI가 접목된 데이터 보호를 강조하는 솔루션을 선보였습니다. 데이터 유출 및 사이버 위협의 위험을 완화하기 위해 신속한 데이터 복구와 사전 예방적 모니터링에 초점이 맞춰졌습니다.

데이터베이스 기술의 주목할 만한 변화

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 통합 기술의 발전은 데이터베이스 기술을 혁신적으로 변화시켰습니다. 오라클의 Database 23c에 탑재된 AI 벡터 검색 기능은 상호 작용을 간소화했고, 몽고DB는 쿼리 가능한 암호화 기능을 도입했습니다. AWS와 IBM이 아마존 관계형 데이터베이스 서비스(ARDS)와 IBM DB2를 통합한 사례는 기업들이 확장 가능하고 다양한 스토리지 옵션을 제공하는 통합 생태계를 구축하는 추세를 보여줍니다.

생성형 AI 기술은 데이터 통합 기능을 강화하는 데 중요한 역할을 했습니다. Software AG의 Super iPaaS, Cloudera의 생성형 AI 지원 기능,matic의 지능형 데이터 관리 클라우드 플랫폼은 데이터 레이크하우스 아키텍처를 도입하는 업계의 움직임을 보여주는 대표적인 사례입니다. 이러한 아키텍처는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 결합하여 다양한 산업 분야에서 발생하는 대규모의 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 따른 어려움을 해결합니다.

2024년 데이터 중심의 미래를 헤쳐나가기

에 인공지능(AI) 시대접어들면서 기업에게 데이터의 중요성은 더욱 부각되고 있습니다. AI의 성공은 처리하는 데이터의 품질에 달려 있습니다. AI 기술이 발전하고 데이터 품질이 향상됨에 따라, AI 기반 개인화와 고객 참여의 상호 보완적인 관계는 현대 비즈니스 전략의 핵심 요소가 되고 있습니다. 데이터 품질에 대한 강조는 AI 성능 향상에 필수적이며, 2024년에는 데이터의 정확성과 관련성이 중심이 되어 신뢰할 수 있는 AI 인사이트를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 2024년으로 나아가는 지금, 기업은 어떻게 데이터의 정확성과 관련성을 확보하여 생성형 AI의 잠재력을 극대화하고, 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하며, 고객 참여를 강화할 수 있을까요?

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