증강분석, 설명가능AI…향후 3~5년 영향력 큰 DB분석기술

IT자문기관 가트너, 2019년 10대 데이터‧분석기술 트랜드 발표

(사진=pixabay)

증강 분석(augmented analytics)과 지속적 지능화(continuous intelligence), 설명 가능한 인공지능(artificial intelligence) 등이 향후 3~5년간 엄청난 영향력을 미칠 데이터‧분석기술 트랜드로 꼽혔다.

세계적인 IT 자문기관 가트너(Gartner)가 지난 18일~19일(현지시간) 호주 시드에서 연 '가트너 데이터 및 분석 서밋(Gartner Data & Analytics Summit)'를 연 결과 이같이 관측됐다고 19일 밝혔다.

서밋에서 가트너의 리서치 부사장인 리타 살람(Rira Sallam)은 "데이터 및 분석 리더들은 이러한 트렌드가 비즈니스에 영향을 미칠 가능성을 파악해 비즈니스 모델과 운영을 조정해야 하며, 그렇지 않을 경우 이를 진행하는 타사에 경쟁 우위를 뺏길 위험을 감수해야 한다"고 말했다.

도널드 페인버그 부사장은 "디지털 비즈니스에 요구되는 규모, 복잡성, 데이터의 분산된 특성, 행동 속도 및 지속적 지능화는 경직되고 중앙집중화 된 아키텍처와 도구들이 와해되고 있다는 것을 의미한다"며 "계속되는 변화에 대응하는 민첩하고 데이터 중심적인 아키텍처가 비즈니스의 지속적인 생존을 좌우할 것"이라고 밝혔다.

가트너가 꼽은 10대 데이터‧분석기술 트랜드는 ▲증강분석 ▲증강데이터 관리 ▲지속적 지능화 ▲설명 가능한 AI ▲그래프 ▲데이터 패브릭 ▲자연어처리(NLP) 및 대화형 분석 ▲상용 AI와 머신러닝 ▲블록체인 퍼시스턴트 메모리 서버 등이다.

증강 분석은 머신러닝(ML)과 AI 기술을 사용해 분석된 콘텐츠가 개발과 소비, 공유되는 방식을 혁신하는 것을 말한다.

증강 데이터 관리는 머신러닝 기능과 AI 엔진을 활용해 기업 정보 관리 카테고리를 생성하는 것이다. 여기에는 데이터 품질과 메타데이터 관리, 마스터 데이터 관리, 데이터 통합, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 자체 구성 및 자제 조정 등이 포함된다.

지속적 지능화는 실시간 분석된 데이터가 비즈니스 운영에 통합되는 설계 패턴이다. 현재와 과거의 데이터를 처리해 새로 생기는 사건에 대응하는 방법을 정하는 등 의사결정을 지원하는 기술이다.

설명 가능한 AI는 데이터 사이언스와 머신러닝 플랫폼에서 설명 가능한 AI는 모델의 정확성, 속성, 모델 통계, 기능 등의 측면에서 모델에 대한 설명을 자연어로 자동 생성하는 것이다.

데이터 패브릭은 분산된 데이터의 공유를 가능하게 하는 것이다. 구성원간 원활한 데이터 접근과 처리를 지원한다.

퍼시스턴트 메모리는 고성능 워크로드에 비용 효율적인 대용량 메모리를 제공할 수 있는, D램과 낸드 플래시 메모리 사이 새로운 메모리 계층을 의미한다. 애플리케이션의 성능과 가용성, 부팅 시간, 클러스터링 방법, 보안 방식 등을 향상시키면서 비용을 제어할 수 있는 잠재력을 가진다.