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데이터 복잡성을 해결하는 AI 전략

일반 리포트 2024년 12월 15일
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목차

  1. 요약
  2. AI의 발전과 기업 환경
  3. 데이터 복잡성 문제
  4. 보안 및 데이터 보호
  5. 지속 가능성과 데이터 관리
  6. AI 기반 데이터 전략
  7. AI 시대의 기업 준비 사항
  8. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 AI 기술의 발전과 데이터 복잡성 증가가 기업 운영에 미치는 영향을 분석하고, 이에 대한 대응 전략을 제시합니다. 데이터 최적화와 보안을 통해 지속 가능성을 확보하려는 기업들의 노력을 조명하며, NetApp의 데이터 복잡성 보고서를 기반으로 AI 통합의 중요성, 데이터 사일로 문제 해결, 그리고 사이버 보안 위협 대응 방안에 대해 설명합니다. 주요 발견으로는, 기업의 68%가 AI를 통한 이상 탐지 업무를 수행 중이며, 데이터 통합을 통해 경쟁력을 강화하는 기업이 증가하고 있음이 확인되었습니다. 또한 AI 시대에 기업들이 갖춰야 할 데이터 마이그레이션 전략과 AI 기술 도입을 위한 준비 사항도 다룹니다.

2. AI의 발전과 기업 환경

  • 2-1. AI 기술의 현황

  • NetApp에서 발표한 2024 데이터 복잡성 리포트에 따르면, AI는 2025년에 기업들이 실험 단계에서 AI 역량을 확장하는 전환점을 맞이하게 될 것으로 예상됩니다. 이번 리포트는 글로벌 기업들이 AI를 위한 데이터 관리의 복잡성을 해결하기 위해 어떤 방식으로 접근하고 있는지를 조사하였습니다. 전 세계 기술 임원 가운데 40%는 2025년에는 AI 및 데이터 관리에 대한 전례 없는 투자가 필요할 것이라고 보고하고 있습니다. 또한, 68%의 기업이 AI 도구를 이용해 이상 탐지와 실시간 위협 감지 업무를 수행해 오고 있으며, 이는 IT 관리의 proactive한 접근을 가능하게 합니다.

  • 2-2. AI의 기업 운영에 미치는 영향

  • AI의 통합은 기업 운영에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 조사에 따르면, 63%의 응답자가 AI 도입으로 인해 proactive한 IT 운영으로 전환되어 운영의 효율성을 높이고 있으며, 59%는 ROI를 초과 달성했다고 보고했습니다. 그러나 AI를 기존 IT 인프라와 통합하는 데 어려움을 겪고 있는 38%의 기업도 있으며, 데이터 프라이버시에 대한 우려가 40%의 전문가들에 의해 제기되고 있습니다. 또한, 지속 가능한 데이터 관리를 위해 AI 정신을 가진 비즈니스 전략이 필수적이며, 기업들은 이러한 변화를 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다.

3. 데이터 복잡성 문제

  • 3-1. 데이터 최적화 현황

  • 2024년 데이터 복잡성 리포트에 따르면, 전세계 기업의 66%가 자사의 데이터가 AI 사용에 적합하도록 최적화되어 있다고 보고했습니다. 즉, 데이터가 접근 가능하고 정확하며 잘 문서화되어 있다는 것입니다. 그러나 AI 기술의 발전에 따라 데이터 관리에 대한 더 큰 투자가 필요할 것으로 예상되고 있으며, 40%의 글로벌 기술 임원들이 2025년에는 데이터 관리와 AI에 대한 전례 없는 투자가 요구될 것이라고 밝혔습니다.

  • 3-2. 데이터 사일로 문제의 심각성

  • 글로벌 기술 임원 중 79%는 데이터 통합의 중요성을 인식하고 있으며, 데이터가 통합되지 않으면 AI의 성공을 저해할 수 있다고 경고하고 있습니다. 데이터가 통합된 기업들은 데이터 사일로 문제를 제거하고 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 데이터에 대한 접근성을 개선하였습니다. 데이터 통합에 주력하는 기업들은 2025년 AI 목표를 달성하는 데 더 유리할 것으로 나타났습니다.

  • 3-3. AI와 데이터 통합의 중요성

  • AI의 발전은 기업이 데이터를 보다 효과적으로 관리하고 최적의 결과를 얻기 위해 데이터 통합을 필수적으로 요구하고 있습니다. 데이터 보안 또한 중요한 문제로, 41%의 글로벌 기술 임원들은 2025년에 보안 위협이 급증할 것이라고 예상하고 있습니다. 데이터와 AI 통합 전략을 확립하고, 보안과 지속 가능성 문제를 해결하는 것이 오늘날 기업의 경쟁력을 높이는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다.

4. 보안 및 데이터 보호

  • 4-1. AI와 사이버 보안

  • AI의 빠른 취약점 식별 및 악용 능력은 악의적인 행위자들에게 강력한 도구가 되고 있습니다. 사이버 범죄자들이 사용하는 가장 일반적인 전술 중 하나는 AI를 사용하여 비밀번호를 해킹하는 것입니다. 2024년 7월, 역사상 가장 큰 비밀번호 집합이 온라인에 유출되었고, 이에는 수십억 개의 로그인 자격증명이 포함되어 있었습니다. Kaspersky의 연구에 따르면, 이러한 비밀번호 중 상당수가 복잡성이 부족한 것으로 나타났습니다. 해시 형태로 존재하더라도, 전문 알고리즘을 사용하면 단시간 내 복구가 가능했습니다. 사이버 보안 전문가들은 AI를 통해 기만적인 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오)를 활용하여 비기술적 공격을 계획할 수 있음을 경고하고 있습니다. ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 사용되어 매우 정교한 사기 시나리오와 메시지를 생성하고, 심지어 특정 피해자의 커뮤니케이션 스타일을 모방하여 사기 적발을 더욱 어렵게 만들고 있습니다. 또한 사이버 범죄자들은 AI 기술을 활용하여 새로운 악성 코드를 신속히 생성하고, 복잡한 공격 전략을 개발하고 있습니다.

  • 4-2. 데이터 보안 위협 및 대응 방안

  • 2024년 사이버 보안 보고서에 따르면, AI가 주도하는 주요 위협은 피싱 공격과 지능형 지속 공격(APT)입니다. 이러한 공격은 딥페이크 및 ChatGPT와 결합되어 점점 더 복잡해지고 있습니다. AI의 사용자 데이터 수집 및 분석 능력은 고도로 타겟화된 피싱 캠페인을 생성하는 데 기여하여 탐지를 더욱 어렵게 만듭니다. AI에 의해 주도되는 사이버 공격의 전형적인 과정은 다음과 같습니다: 1. 데이터 수집: 소셜 플랫폼, 오픈 소스 리포지토리 및 종합 데이터베이스에서 정보 수집 2. AI 훈련: 취약점을 식별하고 공격 방법론을 구성하기 위해 AI 모델 구성 3. 공격 생성: 사기 이메일, 악성 소프트웨어 또는 딥페이크 콘텐츠 구축 4. 공격 배포: 사기 캠페인 전파, 악성 코드 구현, 또는 서비스 거부(DDoS) 공격 실행 5. 적응형 반응: 보안 프로토콜을 피하기 위해 전술 동적으로 조정 6. 착취: 민감한 데이터 추출 또는 중요 인프라에 대한 체계적인 방해 실시 7. 피드백 및 개선: 결과를 분석하여 미래 공격 전략을 개선

5. 지속 가능성과 데이터 관리

  • 5-1. AI와 환경 지속 가능성

  • AI 기술의 도입이 가속화됨에 따라, 34%의 세계 기술 임원들은 기업 지속 가능성 프로세스에서 주요 변화가 예상된다고 응답하였습니다. 특히 AI로 인해 발생하는 데이터 성장과 이를 비즈니스 가치로 전환하기 위해 필요한 인프라가 많은 에너지를 소모하게 되어 지속 가능성 목표와 충돌을 일으키고 있다는 점이 지적됩니다. AI 선도 국가들은 AI 도입이 지체된 국가들보다 이러한 영향을 더 많이 받는 상황입니다. 탄소 발자국 감소는 여전히 중요한 목표 중 하나이나, 2023년 84%에서 2024년 72%로 그 중요성이 감소하고 있습니다. 향후 과제는 AI의 혁신 가능성을 극대화하면서 동시에 환경 비용을 관리하는 것입니다.

  • 5-2. 데이터 관리의 지속 가능성 전략

  • 2025년을 앞두고 기업들은 데이터 관리와 AI의 복잡성을 해소하기 위해 많은 투자를 하고 있으며, 이 과정에서 데이터 유니파이와 관련된 전략이 중요시되고 있습니다. 데이터 유니화를 통해 기업들은 데이터 사일로를 제거하고, 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 위치나 유형에 관계없이 데이터를 연결하여 데이터 접근성을 높이고 있습니다. 기업들은 데이터 관리 및 인프라에 대한 투자를 다른 AI 관련 이니셔티브보다 두 배 이상 우선시하고 있으며, 이러한 경향은 앞으로 더욱 강화될 것으로 예상됩니다. 기업의 데이터 관리와 보안 전략이 지속 가능한 데이터 관리를 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 전략적 접근이 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요인이 되고 있습니다.

6. AI 기반 데이터 전략

  • 6-1. AI 가속화 전략

  • 2024년 NetApp의 데이터 복잡성 보고서에 따르면, 2025년은 기업들이 AI 능력을 확장하는 중요한 해가 될 것이라고 합니다. 기업들은 혁신과 효율성을 촉진하기 위해 AI에 대한 투자를 더욱 늘리고 있으며, 기술 임원들은 데이터의 복잡성 및 보안, 지속 가능성을 해결해야 성공할 것으로 예상하고 있습니다.AI의 성공적인 활용을 위해 두 가지 주요 요소가 강조되고 있습니다. 첫째, 데이터의 통합 필요성이 체계적으로 인정받고 있어, 79%의 기술 임원들이 데이터 통합이 최적의 AI 결과를 달성하는 데 중요하다고 응답하였습니다. 둘째, AI 투자에 대한 투자 필요성이 증가하고 있으며, 2025년에는 전례 없는 수준의 투자가 필요할 것이라고 40%의 기술 임원들이 언급하였습니다. 이러한 투자와 데이터 관리의 최적화를 통해 기업들은 AI의 잠재력을 극대화할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.

  • 6-2. AI 기술을 활용한 데이터 분석 및 활용

  • AI 기술의 발전은 데이터 활용 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 삼성 SDS의 자료에 따르면, Generative AI의 출현으로 사무자동화의 경량화와 지능형 프로세스 자동화가 가능해졌습니다. 이는 기존의 자동화가 단순하고 반복적인 작업에만 초점을 맞추었으나, 이제는 지능적 작업의 자동화로 확장되고 있습니다.이러한 변화는 기업이 직면한 여덟 개의 거대한 프로세스, 즉 개발, 조달, 제조, 물류, 마케팅, 판매, 서비스 및 관리 지원이 모두 자동화될 가능성을 열어줍니다. Generative AI를 활용하여 다양한 업무 영역에서 생산성을 높이고 협업의 효율성을 증대할 수 있는 방법이 모색되고 있습니다.

7. AI 시대의 기업 준비 사항

  • 7-1. AI 기술 도입을 위한 기업 전략

  • 엔비디아는 2025년의 에이전틱 AI가 각 산업에 미치는 영향에 대해 발표했습니다. AI 기술 도입은 기업 운영의 모든 분야에서 혁신과 효율성을 가속화하는 중요한 요소로 부각되고 있습니다. IDC에 따르면, 세계 기업들은 2025년까지 AI 솔루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상하며, 이는 2028년까지 연평균 29% 성장할 것으로 보입니다. 기업들은 AI 도입에 대한 신중하면서도 긍정적인 태도를 보이며, AI의 도입은 기업의 투자 수준과 사용 사례에 따라 다르게 나타날 수 있습니다. 투자 수익률(ROI)을 고려하여 성공적인 AI 이니셔티브를 위해 기업은 50% 미만의 ROI를 감수할 의향이 있다고 답했습니다. AI가 제공하는 혜택을 통해 기업들은 고객 서비스 개선 및 효율성을 증대시키고 있습니다.

  • 7-2. AI 시대의 데이터 마이그레이션 전략

  • AI 기술의 발전과 더불어 데이터 마이그레이션 전략 또한 중요해지고 있습니다. 엔비디아의 전문가들은 AI 모델의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 효율적인 데이터 마이그레이션 솔루션에 대한 수요가 늘어날 것으로 전망하고 있습니다. 기업들은 데이터 최적화를 통해 더 나은 비즈니스 인텔리전스를 획득할 수 있습니다. 이 과정에서 협업과 신중한 계획이 필수적입니다. AI의 발전으로 인해 기업들은 데이터를 빠르게 처리하고, 데이터 마이그레이션에 따른 위험을 최소화하여 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 모색해야 합니다. 특히, 기업들은 AI 팩토리를 통해 방대한 양의 데이터를 활용하여 소비자 행동 및 공급망 최적화를 실현하고, 실시간 의사결정을 지원할 수 있는 전략을 구축해야 합니다.

결론

  • AI 기술과 데이터 관리의 복잡성이 점차 심화되는 지금, 기업들은 AI를 적극 활용하여 데이터 보호와 최적화를 위한 전략을 마련해야 합니다. 주요 발견으로는 AI가 IT 운영 효율성을 높이며, 데이터 사일로 문제 해결에 도움을 준다는 점이 있습니다. 그러나 사이버 보안 위협이 증가하고 있어 AI 기반 보안 강화를 통한 대응이 시급합니다. 지속 가능성을 고려한 데이터 관리 접근이 기업의 핵심 경쟁력이 되며, 데이터 마이그레이션에서의 효율성 극대화가 필요합니다. 향후, AI의 혁신 가능성을 극대화하고 환경 비용을 관리하는 방법을 모색하는 것이 중요하며, 철저한 계획과 협업을 통해 AI 시대에 성공적인 데이터 관리가 이뤄질 수 있을 것입니다.

용어집

  • AI [기술]: AI는 인공지능의 약자로, 데이터 분석, 패턴 인식, 의사 결정 지원 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 기업의 데이터 관리 전략 및 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가진 기술입니다.
  • 데이터 마이그레이션 [프로세스]: 데이터 마이그레이션은 기존 시스템의 데이터를 새로운 시스템으로 이전하는 과정으로, 데이터의 정제, 표준화 및 활용성 향상을 목표로 합니다. 이 과정에서 신뢰도 문제를 방지하기 위한 전략적 접근이 중요합니다.
  • 사이버 보안 [이슈]: AI 기술의 발전과 함께 사이버 보안 위협이 증가하고 있으며, 기업들은 이러한 위협에 대응하기 위해 AI 기반의 보안 시스템을 강화해야 합니다.
  • 지속 가능성 [전략]: 기업의 지속 가능성은 AI와 데이터 관리의 복잡성을 줄이는 데 중요한 요소로, 환경 보호와 자원 관리의 효율성을 동시에 고려해야 합니다.

출처 문서