데이터 패브릭은 데이터 및 연결 프로세스의 통합 계층(패브릭) 역할을 하는 설계 개념으로, 데이터 사일로 전반에서 수집, 구성, 검색, 준비, 통합을 자동화함으로써 인사이트를 촉진

데이터 패브릭의 작동 원리

데이터 패브릭은 주요 프로세스를 자동화하여 데이터와 인사이트의 제공을 가속하는 의미론적 계층을 생성합니다. 이를 통해 민첩성이 향상되고 비즈니스 사용자와 분석가들이 데이터 준비 프로세스에 참여할 수 있습니다. 

관련 HPE 솔루션, 제품 또는 서비스

HPE Ezmeral Data Fabric 소프트웨어

데이터 패브릭 사용 방법

데이터 패브릭은 데이터의 처리 또는 사용, 지리적 위치 또는 플랫폼에 특정되지 않습니다. 이러한 설계로 모든 유형의 데이터를 간편하게 액세스 및 관리하는 것이 가능합니다. 데이터 레이크 환경에 지원 정보 계층을 추가하여 특정 사용자와 프로세스의 지점 간 통합의 필요성을 줄여줍니다.

데이터 패브릭은 대규모의 데이터에 AI 기능을 활용할 경우 데이터의 유형이나 위치의 수와 상관없이 더 빠르고 강력하며 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.

관련 주제

데이터 레이크

데이터 스토리지

데이터 패브릭의 기능

데이터 패브릭은 인프라를 추상화하여 데이터와 특정 인프라의 직접적인 연결을 끊어 결과적으로 사일로를 제거합니다. 또한 데이터 수집, 데이터 구성, 다양한 데이터 소스의 통합과 같은 프로세스를 자동화함으로써 비즈니스의 성공을 위한 데이터 분석 및 인사이트를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 그리고 프로세스, 워크로드, 파이프라인의 자동화를 통해 데이터와 배포를 간소화함으로써 복잡성을 최소화합니다. 

데이터 패브릭 사용 사례

고객에 대한 전체적인 시각: 데이터 패브릭은 기업에서 고객이 좋아하는 것, 싫어하는 것, 친구 관계, 구매 패턴, 과거 주문 등을 식별하는 데 도움이 됩니다. 따라서 기업은 고객의 만족도를 파악하고 이탈을 예측하며 비즈니스의 성공에 중요한 경험을 개인화할 수 있습니다. 

IoT(사물 인터넷) 분석: 데이터 패브릭은 자동화와 기계 학습 기술을 통해 센서, 장치, 스위치 등에서 얻은 대규모의 IoT 데이터를 효율적으로 저장, 처리 및 액세스하는 기능을 제공합니다. 또한 다른 데이터 플랫폼의 데이터를 스트리밍하여 분석을 지원하고 데이터 레이크 와의통합으로 운영 관련 인사이트를 제공합니다.

실시간 및 고급 분석: 데이터 패브릭은 사기 감지, 위험 관리, 애플리케이션 등에 사용되는 자동화, 구성, 인텔리전스를 통해 광범위한 분석을 지원합니다. 이와 관련하여 추가 데이터 신호를 사용해 거의 실시간으로 패턴을 식별합니다. 

AI와 데이터 패브릭

AI 활용: AI(인공 지능)는 시스템이 인간의 지능과 비슷하게 작업을 수행하도록 지원합니다. 여기에는 범용 AI와 좁은 AI 둘 다 포함되며, 이런 인공지능은 인간 인지 기능의 여러 측면을 모방합니다. AI는 학습하고, 의사 결정을 내리고, 데이터 패턴을 인식하고, 분석할 수 있습니다.

아키텍처를 통해 조화로운 데이터 구성: 데이터 패브릭은 직원들에게 기업 전체에서 공통된 보기를 제공함으로써 기업의 데이터 처리 방식을 바꾸고 있는 설계 개념입니다. 데이터 사일로가 제거되어 더욱 효과적인 데이터 액세스, 이동, 분석이 가능합니다. 강력한 보안과 거버넌스, 상호 연결, 유연성, 통일된 아키텍처 등이 중요한 특성입니다.

AI와 데이터의 긴밀한 연결: AI 시스템은 교육과 학습을 위해 높은 품질의 데이터가 필요합니다. 데이터 패브릭은 다양한 데이터 세트를 원활하게 통합하고 AI 알고리즘에서 간편하게 이용할 수 있도록 보장합니다. 데이터 패브릭의 여러 실시간 기능은 AI 애플리케이션의 동적인 요건을 보완합니다.

실시간 정확성 및 확장성: 실시간 데이터 처리가 필요하여 데이터 패브릭과 인공 지능의 강점을 함께 활용합니다. 가장 최신 정보가 필요한 AI를 데이터 패브릭의 실시간 기능으로 보완합니다. 또한 확장성은 증가하는 컴퓨팅 요구 사항과 데이터 볼륨 관련 문제를 해결하는 데 공통으로 필요합니다.

데이터의 가능성 실현: AI와 강력한 데이터 패브릭을 결합함으로써 조직의 데이터 자산의 가능성을 실현할 수 있습니다. AI 애플리케이션은 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 협력적인 접근 방식으로 인사이트, 예측, 자동화 등을 제공합니다. AI와 데이터 패브릭을 결합하여 포괄적이고 유연한 데이터 관리 방식을 지원하는 조직은 데이터 중심 환경에서 성공 가능성을 높일 수 있습니다.