분석: SAP가 자체 데이터 패브릭을 짜기 시작합니다.

업데이트됨 11:00 EDT / 2023년 3월 8일

Tony Baer의 분석

기술을 사용하는 거의 모든 기업은 크든 작든 일반적으로 동급 중 첫 번째인 전략적 공급업체를 보유하고 있습니다. 이는 타사 애플리케이션, 도구 또는 데이터베이스에 대한 선택을 유도하는 플랫폼이 됩니다. 중소기업의 경우 전략적 플랫폼 공급업체는 Microsoft Corp. 또는 Apple Inc.일 가능성이 높으며 모바일 측면에서는 Google LLC의 Android 또는 Apple의 iOS를 선택할 수 있습니다. 중견기업부터 대기업까지의 플랫폼은 다극화될 가능성이 높으며, 이는 단일 핵심 공급업체에서 표준화할 가능성이 거의 없다는 사실을 반영합니다.

탁월한 엔터프라이즈 애플리케이션 제공업체인 SAP SE는 전략적 공급업체 역할을 맡는 경우가 많습니다. 이를 뒷받침하는 재미있는 사실이 많이 있습니다. 가장 일반적인 것 중 하나는 전 세계 거래 수익의 77%가 SAP 시스템에 영향을 미친다는 것입니다. SAP 사용은 데이터베이스, 분석 및 지원 애플리케이션에 대한 선택을 크게 좌우합니다.

그러나 동일한 조직에는 SAP 환경 외부에서 작업하는 그룹도 있을 가능성이 높습니다. 조직의 일부가 Oracle Corp.의 e-Business Suite 또는 Microsoft Dynamics를 사용하거나 분석 작업을 수행하는 비즈니스 분석가 그룹이거나 데이터 레이크에서 모델을 구축하는 데이터 과학자일 수 있습니다. 대개 데이터 보기는 엔터프라이즈 애플리케이션의 울타리 내부에서 작업하는지 아니면 외부에서 작업하는지에 따라 형성될 수 있습니다.

그 생각을 붙잡으세요.

데이터 관리의 경우, 우리가 보고 있는 가장 시급한 문제는 기업이 방대하고 증가하는 데이터를 더 효과적으로 처리하는 것입니다. 데이터는 단순히 다양해지는 것이 아니라 점점 더 분산되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 연결성, 5G 도달 범위의 완벽한 폭풍으로 인해 데이터 도달 범위가 확장되었습니다. 그리고 유비쿼터스 연결로 인해 개인 정보 보호 및 데이터 주권에 대한 우려가 발생합니다. 이는 말 그대로 누가, 어떤 형식으로, 어디서 어떤 데이터를 소비할 수 있는지에 대한 경계를 설정하는 것입니다. SAP 고객의 경우 SAP 애플리케이션 외부에서 데이터의 세계가 폭발적으로 증가했습니다.

이에 따른 부산물 중 하나는 소유권과 수명주기 관리가 데이터에 대한 가장 많은 지식과 이해관계를 갖고 있는 사업부, 해당 분야 전문가 또는 도메인으로 명확하게 정의되는 데이터 메시에 대한 관심이었습니다. 스펙트럼의 반대편에는 올바른 데이터를 검색하고 제공하기 위한 논리적 인프라를 구축하는 것이 있으며, 이로부터 데이터 패브릭에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 우리의 견해로는 이 두 가지가 서로를 상쇄하는 것이 아니라 서로를 보완해야 한다는 것입니다.

문제는 데이터 패브릭이 무엇인지 정의하는 것입니다. 일부 분석 회사 보고서에서 살펴본 것처럼 데이터 패브릭은 카탈로그, 데이터 변환 및 조정 도구, 데이터 품질, 데이터 계보 등을 포함하는 데이터 통합 ​​포트폴리오라는 용어로 사용되었습니다. 그 기능적 정의는 우리에게 너무 느슨합니다.

우리의 경우 데이터 패브릭은 공통 메타데이터 백플레인으로 시작해야 합니다. 최소한 데이터 소스를 크롤링하고 메타데이터를 수집합니다. 고급 데이터 패브릭은 기계 학습을 사용하여 소스 및 대상 시스템의 패턴 활동(예: 자주 함께 액세스되는 데이터 세트 또는 엔터티)에서 감지된 추론을 기반으로 메타데이터를 강화합니다. 패브릭은 데이터 검색, 액세스, 변환, 관리 및 보안의 복잡성을 숨겨야 합니다.

데이터 패브릭이 반드시 이러한 작업을 수행할 필요는 없지만 데이터를 노출하고, 액세스를 규제하고, 데이터를 정리하고, 변환하고, 런타임에 마스킹하고, 데이터에 액세스하는 방법을 결정하는 툴체인을 조율하기 위한 논리적 상부 구조를 제공합니다. 쿼리 엔진에(복제를 통해) 또는 그 반대로(가상화를 통해)? 단순히 단일 트랜잭션 시스템에서 데이터를 소싱할 때가 아니라 다양한 소스에서 데이터 패브릭을 필요로 합니다.