데이터는 비즈니스 경쟁력의 키가 되었다. 기업은 데이터에 기반한 인사이트를 통해 새로운 가치를 창출하고 있지만, 이러한 대규모 데이터의 효율적 관리 및 활용은 쉽지 않다.

이런 가운데 '데이터 패브릭'을 통해 방대한 양의 산재된 데이터를 관리하며, 적시에 원하는 데이터를 제공받을 수 있다는 전문가의 의견이 제시됐다.

IBM은 15일 미디어 컨퍼런스를 열고 다양한 IT 환경에서 활용 가능한 AI 기반 '데이터 패브릭(Data Fabric)'을 통한 데이터 관리 방안 및 국내 기업의 도입 사례를 소개했다.

김창회 한국IBM 데이터&AI 사업부 영업 총괄은 "데이터를 잘 활용하는 것이 기업 경쟁력의 핵심이 되었다"고 말했다.

최석재 한국IBM 데이터&AI 기술 영업 총괄은 발표에서 데이터 패브릭으로 방대한 데이터를 가상화·카탈로그화를 통해 효율적으로 관리할 수 있다고 주장했다.

데이터 분석은 개발의 80% 이상의 시간과 노력을 많이 요할 정도로 고질적인 문제다. 또한 IBM 조사에 따르면 전문가 및 개발 도구 부족, 가격 문제 등과 더불어 데이터 복잡성이 높다는 점이 AI 도입에 있어 어려움으로 존재하고 있다.

최 총괄은 '데이터 패브릭'을 이를 해결하기 위한 새로운 접근법으로 제시했다. '데이터 패브릭'은 가트너가 선정한 2022년 최고 전략 기술 트렌드로도 언급됐다.

'데이터 패브릭'이란 데이터 위치와 상관없이 필요한 시점에 적절한 사용자에게 적절한 데이터를 연결하는 개념으로, 즉 원하는 데이터를 최대한 빠르게 가져가는 기술이다.

데이터 패브릭에는 가상화와 카탈로그화가 핵심 개념이 있다. '가상화'를 통해 사용자는 산재돼 있는 실시간 데이터에 일일이 접근하지 않고도 개인 환경에서 접속 및 데이터를 조회할 수 있다. 이때 '카탈로그'를 통해 데이터 위치 및 속성을 파악하고, 필요한 데이터만 가져올 수 있다.

데이터 패브릭을 활용하면 △데이터에 대한 셀프서비스 및 협업 확대 △메타데이터 통한 거버넌스 데이터 보호 및 보안 자동화 △데이터 엔지니어링 작업 자동화 및 데이터 통합 강화 등이 가능하다.

최 총괄은 삼성전기, 현대해상, 서브원에 적용된 국내 사례를 들었다. 삼성전기는 기업 내부 데이터를 데이터 자산으로 표준화해 데이터 기반 의사 결정 체계를 구축했다.

마지막으로 최 총괄은 "데이터 패브릭은 분석, 경영 지표를 찾는 어셋 등 다양한 용도로 사용 가능하며, 국내에는 금융권을 중심으로, 인더스트리얼, 통신 산업 분야로 확대되고 있다"고 말했다.

한편 데이터 패브릭은 기존 데이터 매쉬와 다르게 관리적 측면에서 한눈에 파악이 가능한 레이어가 포함된다는 차별점이 존재한다.

김 총괄은 "하이브리드 클라우드 데이터 주도권뿐만 아니라 관리의 주도권도 중요하며, IBM 솔루션은 주로 IBM이 높은 이해도를 가지고 있는 엔터프라이즈 기업에게 좋은 환경을 제시할 수 있길 기대하고 있다"고 말했다.