데이터 비용을 최소화하고 성장을 촉진하는 11가지 방법

비즈니스 데이터를 제대로 활용하려면 공장, 사무실 확장 또는 R&D 노력에 투자할 때와 같은 투자 수익 계산이 필요합니다. 기업은 고객, 제품, 거래, 직원, 재무, 경제 및 경쟁사에 대한 데이터 없이는 운영할 수 없습니다. 기업의 성장과 번영을 위해서는 그러한 데이터가 필요합니다. 그러나 고품질 데이터에는 획득, 저장, 관리, 보안 및 분석을 위한 가격이 수반됩니다. 기업이 더 많은 데이터를 보유할수록 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 파트너와 협업할 수 있지만, 동시에 전체 데이터 생태계에 더 많은 시간, 노력, 리소스를 투자해야 합니다. 기업은 이러한 종류의 ROI 사고방식으로 데이터를 일관되게 처리할 수 있습니다.

이 문서에서는 주로 데이터 ROI 방정식의 비용 측면을 살펴보고 해당 데이터를 획득, 저장, 보호 및 사용하는 비용을 제어하고 최소화하는 방법에 중점을 둡니다.

데이터 비용이란 무엇인가요?

데이터 비용은 비즈니스 데이터의 획득, 유지 관리, 보안 및 사용과 관련된 비용입니다. 이러한 데이터 비용 중 상당수는 명확합니다. 데이터 자체는 온프레미스의 하드 드라이브 또는 스토리지 어레이, 또는 클라우드 기반 스토리지(물리적 하드 드라이브로 구성됨) 등 어딘가에 존재해야만 합니다. 콘텐츠 관리 시스템, 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 또는 다른 구조의 데이터를 구성하는 소프트웨어가 있습니다. 이러한 소프트웨어는 오픈 소스 솔루션을 사용할 때 상용 라이선스 비용 또는 구독/지원 계약을 체결합니다. 백업을 관리하고 물리적 재해가 발생한 경우 일부 데이터가 손실되거나 전체 복원이 발생하면 제한된 복구를 준비하기 위해 추가 스토리지 및 소프트웨어가 필요한 데이터를 백업해야 합니다.

또한 타사 제공업체로부터 데이터를 획득하기 위한 라이선스 비용이나 기타 비용이 있을 수 있습니다. 업계 또는 정부 규정을 준수하고 개인 정보 보호 문제를 해결하려면 보안 및 액세스 제어가 필요합니다. 오래된 정보를 수정하는 등 데이터 검증 및 데이터 품질 보장 또는 개선과 관련된 비용이 발생합니다.

데이터를 최대한 활용하기 위해서는 사용자 인터페이스, 분석 및 보고를 위한 소프트웨어, 그리고 인사이트를 발견하기 위한 딥 러닝 또는 인공 지능 소프트웨어까지 필요하기 때문에 그로 인한 추가 비용이 발생할 수도 있습니다.

마지막으로, 성능 및 확장성과 관련된 비용이 발생합니다. 데이터가 메가바이트에서 테라바이트 또는 페타바이트로 증가할 경우 정교한 소프트웨어, 신중한 계획 및 잠재적으로 해당 데이터를 유지 관리하고 사용하기 위한 자동화 도구와 대규모로 저장 및 액세스하기 위한 하드웨어가 필요합니다. 또한 위에 언급된 각 데이터 비용에 대해 기업은 숙련된 인력을 고용하여 데이터 관리 도구를 관리하고 운영해야 합니다.

주요 요점

• 데이터 비용 절감 프로그램을 시작하기 전에 현재 데이터 자산, 데이터 사용 방법, 데이터가 가장 빠르게 증가하는 위치, 병목 현상을 파악해야 합니다.
• 대규모 IT 예산 내에서 데이터 비용을 부담하지 말고, 데이터에 지출하는 비용과 가장 크고 빠르게 성장하는 비용의 위치를 파악하십시오. 이는 비용 절감의 가장 큰 기회를 파악하는 데 도움이 될 것입니다.
• 여러 데이터베이스 및 서비스를 컨버지드 데이터베이스로 통합하여 효율성을 개선하는 등 대체 데이터 아키텍처를 살펴보세요. 예를 들어, 트랜잭션 데이터베이스와 동일한 플랫폼에서 분석 및 머신러닝 워크로드를 실행하여 단계를 줄이고 인사이트를 가속화하며 비용을 절감할 수 있습니다.
• 클라우드 기반 데이터 서비스는 필요한 성능, 자동화 및 보안을 확보하는 동시에 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

데이터 비용 최소화 알아보기

데이터 비용을 최소화하는 것은 조직이 보유한 데이터의 종류를 이해하는 것에서 시작됩니다. 그 중 일부는 관계형입니다. 즉, 데이터를 행과 열에 있는 데이터로 간주할 수 있습니다. 다른 데이터는 구조화되지 않았으며 문서, 이미지, 비디오 및 이진 파일로 구성될 수 있습니다. 조직이 보유한 데이터 자산을 이해하면 다음 단계에서는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 문서 저장소 등 이를 저장하고 데이터베이스 통합 기회를 고려할 수 있는 최적의 형식을 결정합니다. 또한 데이터의 출처, 데이터 저장 위치, 데이터 사용 위치 및 방법을 파악하는 것도 중요합니다.

조직이 데이터를 이해하고 저장하기에 가장 적합한 위치를 파악하면 다음 단계는 모든 데이터 소스 및 용도를 고려할 수 있는 유연한 데이터 아키텍처를 채택하고 조직이 인수, 관리, 스토리지 및 분석을 최적화할 수 있도록 하는 것입니다. 이 아키텍처의 핵심 요소는 데이터의 사용 방식을 결정하는 데 적합한 데이터 거버넌스 모델을 찾는 것입니다. 또 다른 선택은 비용을 최소화하는 동시에 성능, 유연성, 보안 및 유용성을 극대화하는 데 적합한 온프레미스 또는 클라우드 데이터 관리 시스템을 선택하는 것입니다. 이 모든 단계를 통해 조직은 데이터의 가치와 사용을 평가하고 해당 가치를 제공하는 비용을 최소화하는 올바른 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 비용을 최소화하는 11가지 방법

오늘날 기업이 보유하고 있는 데이터의 양에 상관없이 매일, 매초마다 더 많은 데이터가 축적됩니다. 이러한 데이터의 대부분은 비즈니스 운영을 주도하고, 거래를 수행하고, 고객 및 파트너에게 서비스를 제공하고, 관리 역량을 강화하고, 재무 보고를 촉진하고, 규제 준수를 보장하는 데 필요합니다. 그러나 그 중 일부는 매우 작은 가치만을 가지고 있을 수 있습니다. 다음은 모든 데이터를 획득, 변환, 저장, 보안 및 사용하는 데 드는 비용을 최소화하는 11가지 방법입니다. 비즈니스 민첩성 향상, 직원 생산성 향상 또는 기타 효율성 향상으로 인해 이러한 단계가 직접 예산 절감이 아닌 간접적인 절감으로 이어질 수 있습니다.

데이터 비용 절감 프로그램을 만드는 방법

데이터 비용 절감 프로그램의 목표는 더 낮은 비용으로 더 많은 작업을 수행하는 데 도움을 주는 것입니다. 즉, 데이터를 관리하는 데 더 적은 비용을 지출하면서 데이터에서 더 큰 비즈니스 통찰력과 운영 응답성을 확보할 수 있습니다.

데이터 비용 절감 프로그램의 7 단계

1. 프로그램 소유자 설정
2. 현재 데이터 관련 지출 평가
3. 데이터 비용 가시화
4. 데이터 예산 수립
5. 최적의 비용 절감 전략 파악
6. 데이터 이해관계자와 협업
7. 결과 평가

1. 프로그램 소유자 설정.
   당신은 큰 그림을 가지고 있고 올바른 단계, 이정표 및 일정에 초점을 유지할 수있는 사람이 필요합니다. 우선 순위를 유지하기 위해 프로그램 소유자를 지정하여 데이터 비용 최소화 프로젝트를 시작합니다.
2. 현재 데이터 관련 지출 평가.
   데이터에 지출하는 방식과 지출하는 방식에 대해 자세히 알아보십시오. 비용이 고정되어 있는 부분과 증가하고 있는 부분을 정확히 파악하세요. 당신이 그 지출에서 얻는 가치에 대해 구체적으로 생각하십시오.
3. 데이터 비용을 비즈니스 우선 순위로 만들기.
   데이터 비용이 IT 예산 내에 묻히지 않도록 하십시오. 실제 비용에 대한 이해가 높을수록 해당 비용을 더 효율적으로 관리할 수 있으며, 비즈니스 단위에서 비용이 데이터에서 얻는 가치와 일치하는지 여부를 쉽게 알 수 있습니다.
4. 데이터 예산 설정하기.
   현재 지출하는 비용과 비용이 증가할 것으로 예상되는 위치를 파악함으로써 총소유비용(TCO)을 기준으로 지출할 계획을 결정합니다. 이는 비용 절감 목표를 제공합니다.
5. 비용 절감 전략 파악.
   비용을 절감하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 데이터 아키텍처를 변경하고, 사일로화된 데이터베이스를 단일 컨버지드 데이터베이스로 통합하고, 오픈 소스 기술을 채택하고, 클라우드로 전환하고, 관리형 데이터 서비스에 참여하는 등 다양한 방법이 있습니다. 귀사에 적합한 방법이 무엇인지 계산합니다.
6. 이해관계자별 비용 절감 확인.
   직간접적으로 어떤 부서나 사용자가 데이터에 대해 비용을 지불하고 있습니까? 그들과 협력하여 어떤 비용 절감 전략이 그들에게 지불될지, 비용 절감이 가치가 없는 위험을 초래할지 평가합니다.
7. 결과 평가.
   "우리는 얼마나 절약했나요?"라는 질문에 답하는 것은 당연해 보이지만, 그 계산을 수행하고 정확한 수치를 도출하는 것은 어려운 과정입니다. 또한 그를 넘어 "어디서 너무 많이 줄였나요?", "어디에 더 투자해야 하나요?"라는 질문에도 답해야 합니다.

Oracle HeatWave로 데이터 비용 절감하기

데이터는 청구서부터 번역 로그, 문서부터 부품 카탈로그, 가격 목록부터 재고 관리에 이르는 귀사의 모든 업무 운영을 지원합니다. 이 운영 데이터를 사용하면 새로운 기회를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 그러나 데이터는 관련 비용과 함께 매일 증가하고 있습니다. 다행히도 비즈니스 성장을 주도하고 효율성을 개선하면서 데이터 비용을 최소화하는 조치를 취할 수 있습니다.

HeatWave는 트랜잭션과 레이크하우스 규모의 분석을 처리하기 위해 단일 클라우드 서비스에서 자동화된 통합 생성형 AI 및 머신러닝을 이용할 수 있게 해 줍니다. 기업은 별도의 분석 및 벡터 데이터베이스, 머신러닝 서비스 및 ETL 프로세스의 비용과 복잡성을 없애고 데이터 저장소 간 데이터 이동의 대기 시간과 보안 위험을 피할 수 있습니다. 내장된 머신러닝 기반 자동화를 통해 개발자와 DBA는 상당한 시간을 절약하고 성능을 향상시키며 비용을 절감할 수 있습니다. HeatWave는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 및 OCI Dedicated Region을 사용하는 고객의 데이터 센터에서 사용할 수 있습니다.

HeatWave Lakehouse의 쿼리 성능과 가격 대비 성능은 매우 우월합니다. 빠르게 성장하는 많은 조직은 HeatWave를 사용하여 데이터 인프라를 단순화하고 데이터 관리 비용을 절감하는 동시에 성능, 확장성, 보안 및 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 비용 절감 FAQ

데이터 센터 운영 종료를 위한 첫 번째 단계는 무엇인가요?

데이터 센터 운영 종료를 계획할 때에는 애플리케이션, 데이터, 서비스, 사용자, 보안 요구 사항을 면밀히 조사해야 합니다. 조사의 모든 내용에는 '리프트 앤 시프트' 방식으로 기존 애플리케이션과 데이터를 클라우드로 모두 옮길 것인지, 새로운 애플리케이션을 선택할 것인지, 처음부터 새로운 애플리케이션을 구축할 것인지 등 마이그레이션 방식에 대한 정보도 포함되어야 합니다.

데이터 센터 내 장비의 수명은 얼마나 긴가요?

HVAC(난방, 환기, 냉방) 시스템, 배전, 물리적 보안 시스템 등 데이터 센터 인프라의 주요 구성 요소들은 정기적인 유지 관리를 통해 10년 이상 사용할 수 있습니다. 그러나 서버, 라우터, 스위치, 스토리지 등 컴퓨태이션 장비가 구형 모델로 전락하기까지는 대략 3년에서 5년이 걸립니다.

클라우드 보안 책임은 누구에게 있나요?

클라우드 인프라의 물리적 보안(서버, 네트워크, 인프라 등)은 클라우드 제공업체가 관리합니다. 소프트웨어 및 서비스의 보안 책임은 클라우드 제공업체와 기업이 공동으로 집니다.

데이터 센터의 운영을 종료하기까지는 얼마의 기간이 걸리나요?

전체 데이터 센터 운영을 완전히 종료하기까지는 여러 달이 소요됩니다. 대규모 IT 인프라의 경우 수년이 걸리기도 합니다. 데이터 센터 운영 종료 기간은 데이터 센터의 크기, 복잡성, 데이터의 양에 따라 달라집니다. 그중 상당한 시간이 면밀한 재고 조사, 계획 수립, 새로운 소프트웨어 생성 및 테스트(필요 시), 교육에 소비됩니다. 사무실 이전과 마찬가지로, 모든 계획이 완료된 상태에서는 실제 마이그레이션 및 데이터 센터 운영 종료 그 자체는 상대적으로 단기간에 끝낼 수 있습니다.