가트너, '2019년 10대 데이터 및 분석 기술 트렌드' 발
가트너가 선정한 10대 데이터·분석기술 트렌드는 ▲증강 분석 ▲증강 데이터 관리 ▲지속적 지능화 ▲설명 가능한 AI(인공지능) ▲그래프 ▲데이터 패브릭 ▲NLP(자연어 처리) 및 대화형 분석 ▲상용 AI와 머신러닝 ▲블록체인 ▲퍼시스턴트 메모리 서버 등이다.
지난 18일부터 19일까지 호주 시드니에서 개최되는 '가트너 데이터 및 분석 서밋'에서 가트너의 리서치 부사장인 리타 살람은 "데이터 및 분석은 내부 의사 결정을 지원하는 것부터 지속적 지능화, 정보 제품, 나아가 데이터 최고 책임자를 임명하는 것까지 그 활용성이 계속 발전하고 있다"며 "이러한 발전을 촉진하는 기술 트렌드를 더욱 심도 있게 이해하고, 비즈니스 가치에 기반해 기술 트렌드의 우선순위를 정하는 것이 중요하다"고 말했다.
■ 증강 분석
증강 분석은 머신러닝과 AI 기술을 사용해 분석 콘텐츠가 개발, 소비, 공유되는 방식을 혁신한다. 오는 2020년까지 분석과 비즈니스 인텔리전스, 데이터 사이언스와 머신러닝 플랫폼, 그리고 임베디드 분석의 신규 구매를 촉진하는 주요인이 될 것으로 예상된다.
■ 증강 데이터 관리
증강 데이터 관리는 머신러닝 기능과 AI 엔진을 활용해 기업 정보 관리 카테고리를 생성하는 것을 말한다. 여기에는 데이터 품질, 메타데이터 관리, 마스터 데이터 관리, 데이터 통합, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 자체 구성 및 자제 조정 등이 포함된다.
이를 통해 많은 수작업이 자동화되면서 2022년 말에 이르면 머신러닝과 자동화 서비스 수준 관리가 추가돼 데이터 관리 수작업이 45%가량 줄어들 것으로 전망된다.
■ 지속적 지능화
지속적 지능화는 실시간 분석이 비즈니스 운영에 통합되는 설계 패턴을 의미한다. 현재와 과거의 데이터를 처리해 사건에 대응하는 행동을 정한다. 이는 의사 결정을 자동화하거나 지원하는 기술이다.
■ 설명 가능한 AI
기업은 AI의 의사 결정에 어떻게 도달하는지를 정당화하고 사용자 및 이해당사자들과 신뢰를 구축해야 한다. 가트너는 애플리케이션 리더들이 AI 모델을 한층 해석하기 쉽고 설명 가능한 방식으로 만들어야 한다고 제안한다.
■ 그래프
그래프 분석은 조직, 사람, 거래 등 이해 주체 간 관계를 탐색할 수 있는 일련의 분석 기법이다. 그래프 처리 애플리케이션과 그래프 데이터베이스 관리 시스템은 2022년까지 매년 100%씩 성장하며 데이터 준비를 지속적으로 가속화하고, 더욱 복잡하고 적응력 뛰어난 데이터 사이언스를 구현할 것이다.
■ 데이터 패브릭
데이터 패브릭은 분산된 데이터 환경에서 마찰 없는 액세스와 데이터 공유를 가능케 한다. 2022년까지 맞춤형 데이터 패브릭 설계는 주로 정적인 인프라로 구축될 것이며, 기업들은 보다 동적인 데이터 메시 접근 방식을 완전히 재설계하기 위해 새로운 비용을 지불해야 할 것으로 보인다.
■ NLP 및 대화형 분석
2020년까지 분석 쿼리의 50%가 검색, NLP, 음성을 통해 생성되거나 자동 생성될 것이다. 복잡한 데이터 조합을 분석하고 조직 내 모든 이들이 분석에 액세스해야 할 필요성이 늘어나면서 해당 기술에 대한 폭넓은 채택이 이뤄질 것이며, 이를 통해 분석 툴은 검색 인터페이스나 가상 비서와의 대화만큼 용이해질 것이다.
■ 상용 AI와 머신러닝
가트너는 2022년에 이르면 AI와 머신러닝 기술을 활용하는 새로운 최종 사용자 솔루션의 75%가 오픈 소스 플랫폼이 아닌 상용 솔루션으로 구축될 것으로 전망한다. 상용 업체들은 현재 AI와 머신러닝을 대중화하기 위해 오픈 소스 기술에 결여된 프로젝트 및 모델 관리 등의 기능을 제공한다.
■ 블록체인
블록체인과 분산 원장 기술이 핵심적으로 제안하는 가치는 신뢰할 수 없는 참여자 네트워크 전반에 분산된 신뢰를 제공하는 기술이다. 분석 사용 사례에 대한 잠재적 영향은 중요하며, 참여자 관계나 상호 작용을 활용하는 경우에는 특히 중요하다. 가트너는 주요 블록체인 기술이 주류로 자리 잡기까지는 수년이 걸릴 것이라고 전망했다.
■ 퍼시스턴트 메모리 서버
퍼시스턴트 메모리는 고성능 워크로드에 비용 효율적인 대용량 메모리를 제공할 수 있는, D램과 낸드 플래시 메모리 사이 새로운 메모리 계층을 의미한다. 이는 애플리케이션 성능, 가용성, 부팅 시간, 클러스터링 방법, 보안 방식 등을 향상시키면서 비용을 제어할 수 있는 잠재력을 갖췄다. 또한, 데이터 복제 필요성을 줄여 기업이 애플리케이션과 데이터 아키텍처 복잡성을 줄일 수 있도록 지원한다.
가트너의 부사장 겸 최고 연구원인 도널드 페인버그는 "디지털 비즈니스에 요구되는 규모, 복잡성, 데이터의 분산된 특성, 행동 속도 및 지속적 지능화는 경직되고 중앙 집중화 된 아키텍처와 도구들이 와해되고 있다는 것을 의미한다"며 "계속되는 변화에 대응하는 민첩하고 데이터 중심적인 아키텍처가 비즈니스의 지속적인 생존을 좌우할 것"이라고 말했다.
임현지 기자
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