DaaS(서비스형 데이터)란 무엇입니까?
DaaS (서비스형 데이터)는 비즈니스 민첩성을 높이기 위해 데이터를 비즈니스 자산으로 활용하는 것을 목표로 하는 데이터 관리 전략입니다. 이는 SaaS (서비스형 소프트웨어) 도입으로 시작된 1990 년대 인터넷 확장 이후 점점 인기를 얻고있는 "서비스형" 제품의 일부입니다. 다른 "서비스형" 모델과 마찬가지로 DaaS는 조직이 매일 생성하는 방대한 양의 데이터를 관리하고 데이터 기반 의사 결정을 위해 비즈니스 전반에 중요한 정보를 제공하는 방법을 제공합니다.
DaaS 접근 방식은 API를 통해 요청시 다양한 소스의 데이터를 프로비저닝하는 데 중점을 둡니다. 데이터에 대한 액세스를 단순화하도록 설계된 이 제품은 다양한 형식으로 소비되는 선별된 데이터 세트 또는 데이터 스트림을 제공하며, 종종 데이터 가상화를 사용하여 통합됩니다. 실제로 DaaS 아키텍처에는 데이터 가상화 , 데이터 서비스, 셀프 서비스 분석 및 데이터 카탈로그를 비롯한 다양한 데이터 관리 기술이 포함될 수 있습니다.
기본적으로 DaaS는 기업이 점점 더 방대해지고 복잡해지는 데이터 소스를 활용하여 사용자에게 가장 중요한 통찰력을 제공할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 데이터 민주화는 데이터를 실제 가치로 전환하려는 모든 비즈니스에 중요합니다. 이는 비즈니스 운영 및 프로세스에 대한 데이터 중심 접근 방식을 통해 조직의 데이터로 수익을 창출하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다.
서비스형 데이터의 이점은 무엇입니까?
DaaS(서비스형 데이터)의 잠재적인 영향은 거대합니다. 그리고 수익 측면 에서뿐만 아니라 DaaS는 성공적으로 활용되는 경우 전체 조직과 고객에게 이익을 가져다줄 수 있습니다. 다음은 DaaS가 시간이 지남에 따라 비즈니스에 제공할 수있는 몇 가지 주요 이점입니다.
- 데이터 수익 창출 : 충분한 데이터를 보유하는 것은 오늘날 대부분의 기업에서 더 이상 주요 문제가 아닙니다. 오늘날 시장에서 가장 큰 과제는 제공된 데이터를 구성하고 운영하는 것입니다. 많은 CEO가 데이터 수익화 이니셔티브에 막대한 투자를 했지만 데이터의 전체 가치를 성공적으로 활용한 CEO는 거의 없습니다. DaaS는 이러한 목표를 달성하는 핵심 방법이 될 수 있습니다. 이를 통해 데이터 접근성을 높일 수 있습니다.
- 비용 절감 : 비즈니스의 광범위한 데이터 소스를 모두 활용하고 통찰력을 발견하고 이러한 통찰력을 비즈니스의 여러 영역에 전달하여 더 현명하게 행동하면 잘못된 결정으로 하여 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. DaaS를 활용하면 직감을 따르지 않고 데이터에 기반한 결정을 더 많이 수행하여 무의미하고 정보가 부족한 노력에 리소스를 낭비하지 않습니다. 또한 DaaS는 예측 분석을 사용하여 소비자 행동 및 패턴을 이해하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고, 충성도를 확보함으로써 기업이 개인화된 고객 경험을 개발하도록 지원할 수 있습니다.
- 혁신으로 가는 더 빠른 길 : DaaS를 성장의 문을 여는 것으로 생각하십시오. 비즈니스의 중심에 데이터가 있으면 빠르게 성장합니다. 데이터에 입각한 전략은 더 적은 위험으로 더 많은 혁신을 가능하게 하기 때문입니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 필요한 여러 부서와 팀에 제공되면 해당 데이터를 기반으로 한 아이디어가 비즈니스의 다른 영역에서 동의를 얻고 궁극적으로 실행되면 성공할 가능성이 높아집니다. 새로운 이니셔티브를 알리고 성장에 박차를 가하는 데이터에 액세스하면 아이디어를 더 빨리 실현할 수 있습니다.
- 보다 민첩한 의사 결정 : DaaS(서비스형 데이터)는 많은 기업이 데이터를 보다 전략적인 의사 결정 및 효과적인 데이터 관리를 위한 중요한 비즈니스 자산으로 취급할 수 있는 좋은 기회를 나타냅니다. 고객, 파트너 및 오픈 데이터 소스와 같은 내부 및 외부 데이터 소스를 결합하여 비즈니스를 포괄적으로 고찰할 수 있습니다. DaaS는 특정 비즈니스 사용 사례를 제공하는 엔드 투 엔드 API를 사용하여 목적에 맞게 구축된 분석용 데이터를 신속하게 제공하는 데도 사용할 수 있습니다. DaaS는 셀프 서비스 데이터 액세스를 지원하여 직관적인 셀프 서비스 디렉터리로 비즈니스 사용자 데이터 액세스를 단순화합니다. 이를 통해 데이터 검색에 소요되는 시간을 줄이고 데이터를 분석하고 처리하는 데 소요되는 시간을 늘릴 수 있습니다.
- 데이터 기반 문화 : 데이터 사일로를 허물고 팀에 필요한 데이터를 제공하는 것은 오늘날 비즈니스에 큰 도전입니다. DaaS는 기업이 증가하는 데이터 소스 목록에서 통합 데이터를 제공하여 데이터 중심 문화를 조성하고 일상적인 프로세스에서 데이터 사용을 민주화할 수있는 능력을 부여합니다. DaaS는 또한 기업이 광범위한 데이터 소비를 위해 재사용 가능한 데이터 세트를 통해 오늘날의 증가하는 데이터 흐름과 증가하는 데이터 복잡성을 관리하는 데 도움이됩니다. 이러한 재사용 가능한 데이터 자산은 기업 간 및 기업 내 공유를 촉진하여 비즈니스에 대한 중앙집중적인 이해를 구축할 수 있습니다. 중요한 데이터 리소스에 대한 액세스를 개방함으로써 DaaS는 조직이 비즈니스 관행에 데이터를 도입하도록 도울 수 있습니다.
- 위험 감소 : DaaS는 종종 의사 결정에서 회사를 위험에 빠뜨리는 개인적인 편견을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 추측에 기반한 비즈니스는 실패하는 경우가 많습니다. DaaS 제공업체에 의존하는 비즈니스는 데이터를 통해 올바른 조치를 취하여 성공할 수 있습니다. DaaS를 통해 기업은 데이터 가상화 및 기타 기술을 활용하여 재사용 가능한 데이터 서비스를 통해 데이터에 액세스, 결합, 변환 및 제공하여 쿼리 성능을 최적화하고 데이터 보안 및 거버넌스를 보장할 수 있습니다. 이러한 방식으로 DaaS는 충돌하거나 불완전한 데이터 보기 또는 낮은 데이터 품질 과 관련된 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
서비스형 데이터 애플리케이션
DaaS는 다양한 비즈니스 팀과 부서에서 다음과 같은 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다:
- 영업 및 마케팅
- 공급망 및 재고 관리
- 운영 효율성
- 제조 최적화
- 기업 의사 결정
- 연구 및 개발
- Human Resources
DaaS는 또한 다음을 포함한 다양한 산업 분야에서 성공적으로 구현되었습니다:
서비스형 데이터에 대한 과제
많은 비즈니스 사용 사례에서 잠재적으로 DaaS의 이점을 누릴 수 있지만 조직이 투자 전에 알아야 할 몇 가지 문제가 있습니다.
조직이 DaaS를 적용할 때 직면할 수 있는 첫 번째 과제는 데이터의 복잡성입니다. DaaS는 해결해야 할 하나의 영역이나 문제뿐만 아니라 전체 조직의 모든 데이터를 처리합니다. 즉, 이러한 프로젝트의 로드맵은 포괄적이어야 하며 올바르게 수행하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터 세트에 압도된 대기업의 경우 특히 그렇습니다.
동일한 스레드에서 DaaS는 종종 회사 차원의 전략이 필요하고 C-Suite의 지시가 필요할 수 있기 때문에 어려울 수 있습니다. 사실, 조직을 보다 데이터 중심으로 만들고, 데이터 사일로를 해체하고, 데이터 액세스를 대중화하려는 더 큰 노력의 일부인 경우가 많습니다.
마지막으로 오늘날 데이터 보안 위협이 점점 더 정교해지는 특성을 감안할 때 모든 DaaS 구현에서 보안을 최우선으로 고려하는 것이 중요합니다. 즉, 적절한 데이터 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호 및 기타 데이터 품질 제어가 새로운 DaaS 구성 요소에 적용되도록 보장합니다. 모든 데이터 자산은 잘 문서화되어 있어야 하며 위치를 찾을 수 있어야 합니다.
