2019년도 데이터 핵심 트렌드도 AI

가트너의 데이터와 분석 기술 10대 트렌드에 따르면, 2019년 데이터 기술의 지배적인 트렌드는 인공지능과 머신러닝을 통한 분석이다. 가트너는 이러한 경향이 새로운 차세대 파괴적 데이터라는 물결과 증강 데이터 관리로 이어질 것이라고 내다봤다.

2월 18일 호주에서 열린 가트너 데이터와 분석 서밋에서 발표된 보고서는 시스템의 자가 구성이 가능해짐에따라 수동 데이터 관리 경향이 2022년까지 45% 감소할 것이라고 전망했다.

세 번째로 큰 경향으로는 실시간 분석이 기업 운영과 통합되면서 나타나는 지속적 지능이 꼽혔다. 가트너는 2022년까지 새로 구축되는 기업 시스템 절반 이상이 지속적 지능을 활용할 것이라고 분석했다.

가트너 부사장 리타 샐럼은 “지속적 지능은 데이터와 분석 부서에서 일어나는 주요 변화를 나타낸다. 분석과 BI 부서가 현명한 실시간 의사 결정을 지원할 수 있는 역량을 갖추는 것은 2019년 중대한 도전이자 기회가 될 것이다. 운영 BI의 궁극적인 목표이기도 하다”고 설명했다.

다음으로는 ‘설명 가능한 AI’다. 기업 경영진이 이해 관계자의 신뢰 구축을 위해 모델을 더욱 해석하고 설명하기 쉬운 AI를 말한다. 그러나 가트너는 가장 발전한 AI 모델이 ‘컴플렉스 블랙 박스(complex black box)’인데 이 모델은 왜 특정한 제안이나 결정에 도달했는지를 설명하지 못하는 특징이 있다고 설명했다.

그 밖의 트렌드로 그래프 데이터 저장소(데이터 사일로 간 상호 관련성을 추적), 공유 시스템인 데이터 패브릭 등이 언급됐다. 특히 가트너는 데이터 패브릭을 가리켜 초기에는 기업이 향후 재설계해야 할 정적 인프라가 될 것이라고 경고했다.

또한, 기업의 우선 순위는 자연어 처리(NLP)와 음성, 자동 생성 검색 쿼리가 될 것이라고 내다봤다.

가트너는 2022년 AI와 머신러닝 기술을 다룬 최종 사용자용 솔루션의 75%가 오픈소스가 아닌 상용으로 구축될 것이라고 예측했다. 블록체인, 분산 원장 기술, 지속적 메모리 기술 역시 연간 분석 전망에 중요한 한 축을 담당할 것으로 전망됐다. 

가트너 부사장이자 애널리스트인 도널드 파인버그는 “디지털 산업이 요구하는 데이터의 크기, 복잡성, 분산적 특성, 속도와 지속적 지능 등은 엄격한 중앙 집중 방식 아키텍처나 도구의 붕괴를 의미한다. 어떤 산업이든 지속적으로 생존하려면 일정한 변화율에 맞게 민첩하고 데이터 중심적인 아키텍처에 집중해야 할 것”이라고 설명했다.

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http://www.itworld.co.kr/news/117078#csidx12ff747b9dc49c78c45a5dfd68cd393