구글 클라우드, 통합 데이터 클라우드 전략 강화하는 신규 서비스 3종 출시
최근 가트너 는 기업이 데이터 품질 저하로 인한 평균 비용을 연간 1280만달러로 추산했다고 밝혔다. 멀티 클라우드 및 온프레미스(on-premise) 환경에서 데이터베이스, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트 등에 데이터가 분산되면서 기업은 애플리케이션을 중앙에서 관리하고 통제하는 방법을 고민하게 됐다. 특히 실시간 데이터 통합을 통한 의사결정 개선, 혁신 가속화, 고객 경험 증대 등 더욱 중요한 과제에 집중하고 있다.
구글 클라우드가 개최한 ‘데이터 클라우드 서밋(Data Cloud Summit)'에서 데이터베이스 및 데이터 분석 포트폴리오 전반에 걸쳐 기업에 통합 데이터 플랫폼을 제공하는 3가지 신규 솔루션을 발표했다.
기업은 ‘데이터플렉스(Dataplex)’, ‘애널리틱스 허브(Analytics Hub)’, ‘데이터스트림(Datastream)’의 프리뷰 버전을 활용해 데이터 사일로(data silo)에서 벗어나 안전하게 비즈니스 성과를 예측하고 사용자 역량을 강화하며 역동적 디지털 환경에서 정보에 입각한 실시간 의사결정을 내릴 수 있게 됐다.
고객은 구글 클라우드의 데이터 플랫폼을 활용해 비즈니스 운영 시스템부터 미래를 예측하고 자동화하는 AI 및 머신러닝 툴에 이르기까지 전체 데이터 라이프사이클을 지원하는 포괄적인 데이터 클라우드 방식을 도입할 수 있다.
데이터스트림은 새로운 서버리스 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC) 및 복제 서비스로 고객은 데이터스트림을 이용해 오라클 및 MySQL 데이터베이스에서 빅쿼리(BigQuery), 클라우드 SQL, 구글 클라우드 스토리지, 클라우드 스패너(Cloud Spanner) 등과 같은 구글 클라우드 서비스로 데이터 스트림을 실시간으로 복제할 수 있다.
기업은 데이터스트림으로 실시간 분석과 데이터베이스 복제, 이벤트 기반 아키텍처를 강화할 수 있다. 메이저리그 베이스볼(Major League Baseball), 슈넉 마켓(Schnuck Markets) 등 초기 고객은 데이터스트림으로 아키텍처를 간소화하고 오라클 데이터를 빅쿼리와 클라우드 SQL로 복제할 때 발생했던 지연 시간을 줄일 수 있었다.
애널리틱스 허브는 기업이 실시간으로 안전하게 분석 결과물을 생성하고 큐레이션 및 관리할 수 기능을 제공한다. 고객은 애널리틱스 허브로 동적 대시보드와 머신러닝 모델을 비롯한 데이터 및 인사이트를 조직의 안팎으로 안전하게 공유할 수 있다.
기업의 데이터셋(dataset)을 구글 고유의 데이터, 상용⋅산업⋅공공 데이터와 결합시킬 수 있다. 애널리틱스 허브는 빅쿼리의 기존 공유 기능을 기반으로 구축되었다. 이미 수천 개의 조직이 빅쿼리 분석을 통해 혁신을 거듭하고 데이터 그 이상을 공유하며 인사이트 도출을 가속화하고 있다.
데이터플렉스는 통합 분석 환경을 제공하는 지능형 데이터 패브릭으로 구글 클라우드와 오픈소스의 장점을 결합해 대규모 데이터의 신속한 큐레이션, 보호, 통합, 분석을 지원한다. 데이터 과학자 및 분석가는 데이터 품질 자동화를 통해 원하는 툴에서 데이터 일관성 문제를 해결하고 이동이나 복제 없이 데이터를 통합하고 관리할 수 있다.
기업은 구글의 AI와 머신러닝 기반 내장형 데이터 인텔리전스로 인프라의 복잡성을 해결하는 시간을 줄이고 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 제공하는 데 더 많은 시간을 투자할 수 있다.
게릿 카즈마이어(Gerrit Kazmaier) 구글 클라우드 부사장 겸 데이터베이스⋅데이터 분석⋅루커(Looker) 총괄은 “모든 업무를 통합하는 역량의 관점에서 데이터를 바라봐야 한다. 모든 산업은 디지털 퍼스트(digital-first)로 전환을 가속화하고 있다. 데이터가 가치 창출의 필수 요소이자 디지털 트랜스포메이션 추진의 열쇠라는 점을 인식하고 있기 때문”이라며 “구글 클라우드는 고객이 가장 강력한 데이터 클라우드 솔루션을 구축해 비즈니스의 미래를 준비하는 데 필요한 가치와 실천 가능한 실시간 인사이트를 얻을 수 있도록 최선을 다하고 있다”고 말했다.
이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr