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It’s a given in this digital age that enterprise data—and unstructured file data in particular—continues to grow. It’s also clear that, for many, this data continues to be in more places—the modern organization is typically highly distributed. And if the organization is highly distributed, so is its data. |
오늘날 디지털 시대에 엔터프라이즈 데이터, 특히 비정형 파일 데이터가 계속 증가하는 것은 당연한 일입니다.또한 많은 사람들이 이러한 데이터가 계속해서 더 많은 곳에 보관되고 있다는 사실도 분명합니다. 현대 조직은 일반적으로 고도로 분산되어 있습니다.조직이 고도로 분산되어 있으면 데이터도 분산됩니다. |
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This ‘data entropy’ creates challenges around cost effectively and securely storing, protecting, and accessing this data, especially for unstructured data sets that might be highly collaborative in nature. Indeed, research from Enterprise Strategy Group found that locating the right data set and making it accessible in a timely fashion was the top file storage-related data challenge that organizations are facing.1 Number two on that list are challenges associated with the management, optimization, and placement of data across separate locations. |
이러한 '데이터 엔트로피'는 이러한 데이터를 비용 효율적이고 안전하게 저장, 보호 및 액세스하는 데 어려움을 야기합니다. 특히 협업이 빈번할 수 있는 비정형 데이터 세트의 경우 더욱 그렇습니다.실제로 Enterprise Strategy Group의 연구에 따르면 조직이 직면하고 있는 주요 파일 스토리지 관련 데이터 과제는 올바른 데이터 세트를 찾아 적시에 액세스할 수 있게 하는 것이었습니다.1 목록에서 두 번째로 많은 과제가 데이터를 관리, 최적화 및 여러 위치에 배치하는 것과 관련된 과제입니다. |
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For many, these challenges are becoming more profound. Understanding and managing large unstructured data volumes across many locations and users is complex, and this complexity can drive up costs—both physical storage costs but also management overhead, such as service desk costs, as data volumes, locations, and users grow. There are also potentially significant risks associated with such data sets; files often contain highly sensitive data—customer data, personally identifiable information, financial information, or intellectual property—that could have major business impacts if it fell into the wrong hands—either by malicious or accidental means. |
많은 사람들에게 이러한 어려움은 점점 더 심각해지고 있습니다.여러 위치와 사용자에 걸쳐 있는 대량의 비정형 데이터를 이해하고 관리하는 것은 복잡하며, 이러한 복잡성으로 인해 물리적 스토리지 비용뿐만 아니라 데이터 볼륨, 위치 및 사용자 증가에 따른 서비스 데스크 비용과 같은 관리 오버헤드도 증가할 수 있습니다.또한 이러한 데이터 세트에는 심각한 위험이 수반될 수 있습니다. 파일에는 고객 데이터, 개인 식별 정보, 재무 정보 또는 지적 재산과 같은 매우 민감한 데이터가 포함되어 있는 경우가 많으며, 이러한 데이터는 악의적이든 우발적이든 관계없이 잘못된 사람의 손에 넘어갈 경우 비즈니스에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. |
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A key issue is that storage and data management tools have not kept pace with the realities of an accelerating file data environment. Enterprise Strategy Group’s research also identified a lack of automation in file data management as a major challenge in this respect. As organizations continue to adopt new and emerging technologies—particularly advanced AI use cases that are built on unstructured data sets—we can expect they will seek more powerful capabilities that let them not only manage their growing volumes of file data with more intelligence and at a granular level, but also by using automation to streamline the process. |
가장 큰 문제는 스토리지 및 데이터 관리 툴이 가속화되는 파일 데이터 환경의 현실에 뒤쳐지지 못한다는 것입니다.Enterprise Strategy Group의 연구에서도 파일 데이터 관리의 자동화 부족이 이와 관련한 주요 과제로 꼽혔습니다.조직이 새롭고 새로운 기술, 특히 비정형 데이터 세트를 기반으로 하는 고급 AI 사용 사례를 계속 채택함에 따라 조직은 더 지능적이고 세분화된 수준에서 증가하는 파일 데이터를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 자동화를 통해 프로세스를 간소화할 수 있는 보다 강력한 기능을 모색할 것으로 예상됩니다. |
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1. Source: Enterprise Strategy Group Research Report, Navigating the Cloud and AI Revolution: The State of Enterprise Storage and HCI, March 2024. |
1.출처: 엔터프라이즈 전략 그룹 연구 보고서, 클라우드 및 AI 혁명 탐색: 엔터프라이즈 스토리지 및 HCI 현황, 2024년 3월. |