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Report

[BP/IT] 2022 가트너가 꼽은 12가지 최고 전략 기술 동향(Gartner Top Strategic Technology Trends for 2022)- 데이터 분석, 데이터 마이닝 분야 트렌드

by bruprin 2022. 3. 1.

2022년 데이터 분석, 데이터 마이닝 분야 트렌드

가트너는 매년 데이터 분석 및 마이닝 분야의 트렌드를 보고서로 발간하고 있다. 

추세를 알고 싶다면 같은 시장조사업체의 리포트를 3년치, 5년치, 10년치 살펴보면 단편적으로 봤던 정보들이 움직이는 것이 보인다. 

점을 선으로 잇는 것. 이 선을 면으로 만들어서 좀 더 통찰력을 확보하려면 CES 2022, IDC 그리고 컨설팅 업체들의 동향 보고서를 참고하는 것이 좋다. 

특히 엑센츄어나 딜로이트 같은 컨설팅 업체들의 리포트는 시장조사업체 리포트를 종합해서 만들기 때문에 아주 도움이 된다.

그리고 LG 경영연구소 같이 국내 연구소들의 리포트도 도움이 되고, 금융사의 리포트도 살펴볼만하다.

하지만 국내 리포트들은 자체 설문조사를 하지 않고, 연속성도 부족하기 때문에 가트너나 IDC의 보고서에 비해서는 느리고 부분적인 내용에 치우쳐있다.

아무튼 매년 초에 둘러보는 보고서 내용 중 하나인 가트너의 2022년 최고 전략 기술 동향을 보면

주요 내용은 데이터 분석& 마이닝 기술이 산업을 가리지 않고 비즈니스 기능의 필수 부분으로 범위가 확대되고 있다.

올해 데이터 분석&마이닝 관련 자동화, 단순화, 시너지 확대가 증가 전망된다.

그리고 향후 5~10년 동안 데이터 분석 및 마이닝 부문에서 상당한 혼란과 기회를 가져올 것이라는 점이다.

결국 앞으로 네이버, 쿠팡, 삼성전자, LG전자, SK, 현대기아차 등 기업을 가리지 않고 데이터 분석과 마이닝을 어떻게 하느냐에 따라서 생존과 성장이 달려 있다고 봐야 할 것이다. 

물론 이 부분에 투자하지 않는다고 당장 이 기업들이 사라지지는 않겠지만. 서서히 가라앉을 것이다. 

그렇게 잊혀진 많은 기업들이 증거다.

 

 

 

가트너의 2022년 전략 트렌드(Gartner Top Strategic Technology Trends for 2022)를 살펴보면.

트렌드 1. 생성 인공 지능(Generative Artificial Intelligence)

데이터에서 콘텐츠나 객체에 대해 학습하고 이를 사용하여 완전히 새롭고 독창적이며 사실적인 인공물을 생성하는 기계 학습 방법.

 

트렌드 2. 데이터 패브릭(Data Fabric)

플랫폼과 비즈니스 사용자 간의 유연하고 탄력적인 데이터를 통합. 내장된 분석을 통해 데이터 사용을 동적으로 개선하고 데이터 관리 노력을 최대 70%까지 줄임.

 

트렌드 3. 분산 엔터프라이즈(Distributed Enterprise)

원격 및 하이브리드 작업 패턴이 증가함에 따라 기존의 사무실 중심 조직은 지리적으로 분산된 작업자로 구성된 분산 기업으로 진화.

2023년까지 분산된 엔터프라이즈 이점을 활용하는 조직의 75%가 경쟁사보다 25% 더 빠르게 매출 성장을 실현할 것으로 예상.

 

트렌드 4. 클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platforms CNP)

CNP는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기능을 사용하여 인터넷 기술을 사용하는 기술 제작자에게 확장 가능하고 탄력적인 IT 관련 기능을 서비스 형태로 제공해 시간을 단축하고 비용을 절감.

 

트렌드 5. 자율 시스템(Autonomic Systems)

자율 시스템은 환경에서 학습하는 자체 관리 물리적 또는 소프트웨어 시스템. 자동화와 달리 외부 소프트웨어 업데이트 없이 자체 알고리즘을 동적으로 수정 가능.

 

트렌드 6. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence DI)

의사 결정이 어떻게 이루어지고 피드백을 통해 결과가 평가, 관리 및 개선되는지 분석해 의사 결정을 개선하는 데 사용되는 솔루션. 향후 2년 동안 대기업의 3분의 1이 경쟁 우위를 개선하기 위해 구조화된 의사 결정에 의사 결정 인텔리전스를 사용할 것.

 

트렌드 7. 구성 가능한 애플리케이션(Composable Applications)

효율적인 애플리케이션 변경을 지원하는 기술 아키텍처로 적응성을 강화해 새로운 기능 구현 속도를 가속.

 

트렌드 8. 하이퍼 오토메이션(Decision Intelligence)

하이퍼오토메이션은 가능한 한 많은 프로세스를 신속하게 식별, 검증 및 자동화하여 성장과 비즈니스 탄력성을 가속화.

 

트렌드 9. 개인정보 강화 컴퓨팅(Privacy-Enhancing Computation PEC)

데이터, 소프트웨어 또는 하드웨어 수준에서 개인 및 민감한 정보를 보호하는 PEC 기술은 기밀성 또는 개인 정보를 손상시키지 않으면서 데이터를 안전하게 공유 및 분석하는 기술.

 

트렌드 10. 사이버 보안 메시(Cybersecurity Mesh)

기존의 보안 경계가 사라짐에 따라 위해서는 위치에 관계없이 모든 자산을 보호할 수 있는 통합 보안 구조를 지원하는 사이버 보안 메시 아키텍처(CSMA)가 부상.

 

트렌드 11. AI 엔지니어링(AI Engineering)

AI 엔지니어링은 애플리케이션 내에서 AI를 통합하거나, 생산에 투입되지 않는 AI 프로젝트를 제외하고, 활용하는 AI 솔루션의 가치 모으기 위한 통합 접근 방식.

 

트렌드 12. 총 경험(Total Experience TX)

TX는 고객 경험(CX), 직원 경험(EX), 사용자 경험(UX) 및 다중 경험(MX)의 원칙을 결합한 비즈니스 전략. TX의 목표는 더 큰 고객 및 직원의 신뢰, 만족, 충성도 및 옹호를 이끌어내고 수익과 이익을 증가시킬 것.

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