"80% 이상의 기업이 멀티 클라우드 또는 하이브리드 IT 전략을 채택할 것이다."
데반얀 사하(Debanjan Saha) 구글 엔지니어링 총괄 부사장은 자사 블로그를 통해 2021년 데이터와 클라우드의 변화를 예측하며 이같이 말했다. 그는 데이터와 클라우드 분야의 2020년 특징을 기반으로 2021년에 나타날 6가지 주요 변화를 꼽았다.
기업들이 클라우드를 도입하면서 1단계로 CRM과 같은 서비스로서의 애플리케이션을 주로 활용했다면 , 2단계로 물리적 데이터센터 구축이라는 현대화 과정을 거쳤다. 이 두 과정은 비즈니스 활용에 유용했지만, 2020년에는 기업들이 비즈니스를 변화시킴으로써 얻을 수 있는 이점에 관심을 옮겨가게 했다. 클라우드는 데이터 분석 및 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 일상적인 비즈니스 프로세스에 접목하면서 산업과 사회 전반에 중대한 영향을 미치게 될 것으로 기대한다.
규정 준수는 선택이 아닌 필수
전 세계적으로 모든 기업에 대한 보안과 개인정보 보호 및 데이터 주권에 대한 요구사항은 강력해지고 있다. 하지만, 기업이 규제 관련 긴급 요구사항을 개별적으로 처리하기엔 위험요소가 많다. 이런 이유로 많은 기업이 클라우드로 전환한다.
개방형 인프라가 대세
2021년까지 80% 이상의 기업이 멀티 클라우드 또는 하이브리드 IT 전략을 채택할 것이다. 다중 클라우드 및 온프레미스 데이터 소스가 빠르게 통합되는 개방형 표준은 마치 하나의 인프라인 것처럼 각 클라우드에서 필요한 특정 이점을 얻을 수 있다.
전문가 없이도 인공지능·머신러닝 활용 가능
전문 지식과 전문 도구를 갖춘 데이터 과학은 더 이상 소수 특권층의 영역이 될 수 없다. 머신러닝 모델이나 인공지능 기능을 통해 데이터 과학을 활용할 수 있어야 한다. 직원은 필요에 따라 데이터를 수집, 정렬 및 공유 할 수 있는 도구를 사용해 생산성을 높일 수 있고, 정보에 입각한 의사 결정을 할 수 있게 된다.
방대한 전세계 데이터의 실시간 처리 중요
전 세계 데이터가 2025년까지 61% 증가해 175제타바이트(ZB)로 증가할 것으로 예상된다. 방대한 데이터의 유입에 대해 그 순간에 데이터 유용성을 포착하는 것이 중요하다. 실시간 데이터에 대해 실시간 대응을 통해 DDoS와 같은 네트워크 보안 침해를 즉시 식별하고 중지하는 것은 비즈니스에 막대한 결과를 가져온다. 물리적 환경에서 테스트하기 어렵거나, 비용이 많이 드는 상황에선 인공지능과 머신러닝을 활용한 예측 모델을 통한 분석을 지원받을 수 있다.
데이터 레이크의 50% 이상이 멀티 클라우드와 온프레미스에 공존
많은 기업이 클라우드 솔루션으로 이동하는 것은 조직이 경쟁력을 유지하기 위해 강력한 디지털 전략이 필요하다는 것을 의미한다. 이 전략은 데이터 스토리지까지 확장된다. 클라우드에서 데이터 스토리지는 모든 것을 쉽게 검색 할 수 있도록 주로 구조화된 데이터를 저장하는 데이터웨어하우스 또는 구조와 관계없이 모든 비즈니스 데이터를 통합하는 데이터 레이크 형태가 있다. 최근엔 데이터웨어하우스와 데이터 레이크 경계가 흐려지고 있다. 인공지능, 머신러닝 솔루션을 사용해 구조화되지 않은 데이터를 통합하고 데이터 레이크를 보다 쉽게 탐색할 수 있는 통찰력과 협업을 주도한 사례가 있다.