오늘날의 기업은 정보를 바탕으로 운영됩니다. 조직이 완전한 디지털 혁신을 위해 노력함에 따라 직원 고용 및 고객 거래에서 재고 관리 및 서비스 요청에 이르기까지 비즈니스 수행의 거의 모든 측면에서 새로운 데이터가 생성됩니다. 최종 결과는 지속적으로 확장되는 정보량입니다. 이 모든 것은 저장, 관리, 구성되어야 하며 적절한 사람 또는 애플리케이션이 적시에 액세스할 수 있어야 합니다.
기업 데이터의 엄청난 성장은 모든 산업에서 발생하고 있습니다. 최근 한 조사 응답자들은 평균 63%의 데이터 볼륨 증가를 경험하고 있음을 발견했습니다. 매월.
이러한 정보의 쓰나미는 조직이 COVID 팬데믹 기간 동안 매우 중요했던 원격 및 하이브리드 작업 스타일을 계속 채택함에 따라 증가할 것입니다. 인공 지능 (AI) 및 기계 학습(ML)도 사물 인터넷, 데이터 분석 및 에지 컴퓨팅과 마찬가지로 데이터 폭풍을 주도하고 있습니다.
조직은 그 어느 때보다 많은 소스에서 데이터를 수집하고 있습니다. 동일한 설문 조사에서 응답자 중 데이터 소스의 평균 수는 400개라고 보고했습니다. 응답자의 20% 이상이 1000개 이상의 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 있다고 말했습니다. 그만큼 많은 정보를 저장하고 관리해야 합니다. 쉬운 일이 아니며 점점 더 복잡해지고 있습니다.
똑똑하고 미래 지향적인 조직은 데이터에서 최대한의 가치를 얻는 데 도움이 되는 올바른 솔루션을 찾을 때까지 지속됩니다. 그 이유는 그들의 데이터가 비즈니스 수행, 고객 서비스, 직원 유지 등에 대한 놀라운 통찰력을 생성할 수 있기 때문입니다. 그리고 이러한 통찰력은 프로세스와 운영의 판도를 바꾸는 변화로 이어져 회사에 상당한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
비정형 데이터의 증가
대부분의 데이터 범람 기업은 구조화되지 않았습니다. 전문가들은 정확한 숫자에 동의하지 않지만 일반적으로 구조화되지 않은 데이터가 엔터프라이즈 데이터의 80%에서 90%를 구성한다고 추정합니다.
구조화되지 않은 데이터는 구조화된 데이터와 달리 스프레드시트 유형 형식을 따르지 않습니다. 비정형 데이터는 행과 열로 구성된 데이터베이스에 딱 들어맞는 대신 비디오 및 오디오 파일, 이메일 콘텐츠, 소셜 미디어 게시물, 위성 데이터, 자동화된 센서로 캡처한 교통 데이터 등 다양한 형식으로 존재할 수 있습니다.
구조화되지 않았기 때문에 이 정보는 구성, 구문 분석 및 분석하기 어렵습니다. 그러나 올바른 데이터 분석 또는 AI 시스템을 사용하면 조직에서 해당 데이터를 처리할 수 있습니다. 분석 시스템은 서로 다른 소스에서 생성된 정보를 연결하여 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.
모든 데이터가 똑같이 가치 있는 것은 아닙니다.
많은 조직이 정형 또는 비정형 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. ㅏ 2020년 설문조사 기업에서 사용할 수 있는 68%의 데이터가 실제로 전혀 사용되지 않는 것으로 나타났습니다.
많은 데이터가 낭비되는 것처럼 들리지만 전체 그림이 표시되지 않을 수 있습니다. 사실 모든 데이터가 조직에 매우 중요한 것은 아닙니다. 일부 데이터는 전혀 가치가 없습니다. 이를 "다크 데이터"라고 하며 Gartner는 "정기적인 비즈니스 활동 중에 조직이 수집, 처리 및 저장하지만 일반적으로 분석, 비즈니스 관계 및 직접적인 수익 창출과 같은 다른 목적으로 사용되지 않는 정보 자산"으로 정의했습니다.
어두운 데이터를 보관하면 저장소 비용이 불필요하게 증가하고 조직에 더 큰 위험이 발생할 수 있습니다. 데이터는 보호되어야 하는데 필요하지 않은 데이터에 매달린 취약성을 증가시키는 이유는 무엇입니까?
요령은 보관할 데이터와 폐기할 데이터를 아는 것입니다. 이를 위해서는 데이터 관리에 대한 완전히 새로운 접근 방식이 필요합니다.
Seagate CIO인 Ravi Naik은 최근 인터뷰: "기업은 데이터 관리 전략을 재고하고 라이프사이클 초기에 올바른 데이터를 캡처하고, 데이터를 안전하게 저장하고, 필요할 때 원활하게 액세스할 수 있는 기술을 배포해야 합니다."
어떤 데이터가 어디로 가는지 결정
데이터 저장 위치를 결정하는 일반적인 방법은 스토리지 계층화를 고려하는 것입니다. 일반적으로 조직에는 미션 크리티컬, 핫, 웜 및 콜드의 네 가지 데이터 클래스가 있습니다. 그런 다음 초고속에서 저속까지 사용되는 스토리지 미디어를 정의하는 4~6개의 스토리지 계층이 있습니다.
데이터에 적합한 스토리지 유형을 찾으려면 액세스 빈도와 용도를 알아야 합니다. 원천: TechTarget]
Phison이 도울 수 있는 방법
Phison은 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)의 뛰어난 성능을 믿습니다. 세계 최대의 자사 상표 NAND 스토리지 및 IP 서비스 회사인 Phison은 2020년에 전 세계적으로 90%의 소매 브랜드 Gen4 SSD를 제조했습니다.
회사의 엔터프라이즈 SSD 스토리지 솔루션은 조직이 가장 중요한 워크로드에 대해서도 가장 중요한 데이터를 빠르고 쉽게 저장하고 액세스할 수 있도록 하는 성능과 저전력 소비 기능의 최상의 조합을 제공합니다.
이제 Seagate는 기업용 SSD를 만들기 위해 Phison과의 파트너십을 발표했습니다., AI 애플리케이션을 활성화하고 핫 및 웜 데이터 설치를 구축하기 위해 데이터 센터에서 최고 성능의 스토리지를 원하는 IT 관리자를 위한 더 많은 옵션이 있을 것입니다. 미션 크리티컬 및 핫 데이터 설치의 경우, Phison과 Seagate는 X1 SSD 플랫폼을 만들었습니다. PCIe Gen4x4 듀얼 포트 속도와 낮은 전력 소비의 동급 최고의 조합을 제공합니다. 웜 데이터 스토리지를 위해 Phison은 엔터프라이즈 SSD용 15.36TB QLC에서 세계 최대 용량의 2.5″ SATA를 제공합니다. 임의 쓰기 IOPS의 경우 20배, 임의 읽기 IOPS의 경우 50배 이상 HDD를 능가하는 성능을 제공합니다. Phison SSD는 또한 높은 랙 밀도와 낮은 전력 소비를 제공하여 데이터 센터의 비용 절감에 도움이 됩니다.
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