데이터 현대화: 향상된 효율성과 확장성을 위한 레거시 인프라 전환

최신 데이터 이니셔티브는 빅데이터 기술, 머신러닝, 실시간 분석을 활용하고자 하는 조직에 필수적입니다. 예측 분석, 개인화, 지능형 자동화와 같은 고급 사용 사례에는 확장 가능한 데이터 처리, 고품질 데이터, default로 강력한 거버넌스가 필요합니다.

데이터 현대화의 이점은 기술적인 측면과 비즈니스적인 측면을 모두 포함합니다. 조직은 향상된 데이터 품질, 강화된 데이터 보안, 팀 간 데이터 접근성 향상, 데이터를 더 효율적으로 분석할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 많은 기업에게 Hadoop 마이그레이션 과 같은 노력은 데이터 현대화를 향한 더 넓은 여정에서 일반적이고 실용적인 시작점이 됩니다.

데이터 현대화와 그 라이프사이클 이해하기

데이터 현대화란 무엇인가요?

데이터 현대화는 조직이 데이터 환경을 설계, 운영, 관리하는 방식에 대한 전략적 개편입니다. 이는 데이터 인프라, 데이터 아키텍처, 데이터 거버넌스 및 데이터 분석 기능에 걸쳐 있습니다. 데이터 마이그레이션이 종종 이 프로세스의 일부이긴 하지만, 데이터 현대화는 데이터를 한 시스템에서 다른 시스템으로 옮기는 것에만 국한되지 않습니다. 그 목적은 확장 가능하고 안전하며 고급 분석 및 AI 사용 사례를 지원할 준비가 된 데이터 기반을 만드는 것입니다.

데이터 현대화의 핵심은 사일로화된 온프레미스 시스템을 정형 및 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있는 통합 클라우드 기반 솔루션으로 대체하는 것입니다. 기존 환경에서는 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 분석 도구를 분리하여 단편화와 중복 작업을 유발합니다. 최신 데이터 아키텍처는 이러한 워크로드를 통합하여 복잡성은 줄이고 일관성과 성능은 개선하도록 설계되었습니다.

데이터 시스템을 현대화함으로써 조직은 대규모의 증가하는 데이터 볼륨을 더 잘 관리하고 데이터 처리를 간소화하며 분석 워크플로 전반의 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 통합 데이터 생태계를 통해 팀은 공유 데이터 자산에 액세스하고 일관된 거버넌스를 적용하며 여러 기능에 걸쳐 더 효과적으로 협업할 수 있습니다. 이러한 기반은 제어 기능을 희생하지 않으면서 더 빠른 인사이트와 더 유연한 실험을 지원합니다.

클라우드 컴퓨팅은 최신 데이터 인프라에서 핵심적인 역할을 합니다. 클라우드 플랫폼은 탄력적인 스토리지와 compute를 제공하여 조직이 수요 변화에 따라 리소스를 확장할 수 있도록 합니다. 또한 데이터 스토리지를 단순화하고 복원력을 개선하며 물리적 인프라 관리의 운영 부담을 줄입니다.

많은 조직에서 더 넓은 전략의 구성요소로서 데이터 마이그레이션을 이해 하는 것은 성공적인 데이터 현대화 이니셔티브의 중요한 첫 단계입니다.

데이터 현대화 대 데이터 마이그레이션

데이터 현대화와 데이터 마이그레이션은 밀접하게 관련되어 있지만, 목적이 다릅니다. 데이터 마이그레이션은 온프레미스 플랫폼에서 클라우드 기반 환경으로 데이터를 전송하는 것처럼 데이터를 한 시스템에서 다른 시스템으로 옮기는 기술적 프로세스입니다. 이전 과정에서 데이터의 정확성과 연속성을 보존하는 데 중점을 둡니다. 마이그레이션이 종종 필요하지만, 그 자체만으로는 데이터가 어떻게 사용, 관리, 분석되는지에 대한 문제를 해결하지는 못합니다.

데이터 현대화는 더 광범위하고 포괄적인 전략입니다. 여기에는 데이터 아키텍처 재설계, 최신 데이터 기술 채택, 일관된 데이터 거버넌스 관행 구현이 포함됩니다. 데이터 현대화는 단순히 기존 시스템을 이전하는 것이 아니라, 조직 전체에서 데이터가 어떻게 흐르고 분석, BI, AI 워크로드를 어떻게 지원하는지를 재고합니다.

데이터 현대화 이니셔티브에서 데이터 마이그레이션은 여러 중요한 단계 중 하나입니다. 성공적인 현대화를 위해서는 여러 소스에 걸친 데이터 통합, 품질 및 신뢰성 향상을 위한 데이터 정리, 확장과 보안을 지원하는 업데이트된 데이터 관리 방식도 필요합니다. 이러한 변화를 통해 실시간 인사이트 및 머신러닝과 같은 더욱 발전된 데이터 및 분석 기능을 사용할 수 있습니다.

마찬가지로 중요한 것은 데이터 현대화가 문화적, 조직적 변화를 수반한다는 점입니다. 팀은 데이터를 다루는 새로운 방식을 채택하고, 소유권과 책임 소재를 재정의하며, 최신 데이터 플랫폼에 부합하는 기술을 개발해야 합니다. 이러한 변화가 없으면 잘 실행된 마이그레이션이라도 의미 있는 비즈니스 가치를 제공하지 못할 수 있습니다.

데이터 현대화 라이프사이클

데이터 현대화 라이프사이클은 리스크와 복잡성을 관리하면서 조직의 데이터 환경을 혁신하기 위한 구조화되고 반복 가능한 접근 방식을 설명합니다. 일반적으로 데이터 현대화 평가로 시작하여 격차 분석, 계획 개발, 기술 선택, 단계적 구현, 데이터 통합 및 지속적인 최적화가 이어집니다. 이러한 단계들을 통해 조직은 비즈니스 연속성을 유지하면서 점진적으로 현대화할 수 있습니다.

평가 단계에서는 현재 상태를 명확하게 파악합니다. 조직은 기존 데이터 시스템, 데이터 품질, 데이터 무결성뿐만 아니라 데이터 소유권과 스튜어드십이 어떻게 정의되는지를 평가합니다. 이 단계에서는 분석 및 운영 효율성을 제한하는 병목 현상, 중복된 노력, 거버넌스 격차를 식별하면서 현재의 데이터 관리 관행을 검토합니다.

이러한 결과를 바탕으로 팀은 솔루션 설계 및 계획 단계로 넘어갑니다. 이 단계는 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크 및 실시간 데이터 처리를 일관된 방식으로 지원할 수 있는 현대적인 데이터 아키텍처를 정의하는 데 중점을 둡니다. 확장성, 성능, 보안 및 비즈니스 목표와의 부합성을 기준으로 기술 선택이 이루어집니다.

구현은 일반적으로 위험을 줄이고 조기에 가치를 제공하기 위해 단계적으로 진행됩니다. 주요 고려 사항으로는 액세스 제어 및 데이터 액세스 제어 설정, 데이터 거버넌스 관행 구현, 처음부터 보안 및 규정 준수 프레임워크 포함 등이 있습니다. 이러한 요소들은 현대화가 신뢰나 규제 요건을 저해하지 않으면서 접근성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

라이프사이클 전반에 걸쳐 반복적인 접근 방식이 매우 중요합니다. 단기적 성과와 장기적 전략의 균형을 맞춤으로써 조직은 지속 가능하게 현대화할 수 있습니다. 많은 기업에서 데이터 웨어하우스 마이그레이션 접근 방식은 이 광범위한 라이프사이클 내에서 중심적인 역할을 합니다.

전략적인 데이터 현대화 로드맵 구축

효과적인 데이터 현대화 전략의 구성 요소

효과적인 데이터 현대화 전략은 비즈니스 목표와의 명확한 연계에서 시작됩니다. 조직은 더 빠른 인사이트 확보, 데이터 품질 개선, 운영 비용 절감 등 달성하려는 목표를 정의하고, 이러한 목표를 기술적 결정을 내리는 지침으로 삼아야 합니다. 기본 요소에는 현재 데이터 시스템 상태 문서화, 미래 상태 비전 정의, 위험 평가, 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적하는 측정 가능한 성공 지표 설정이 포함됩니다.

경영진의 후원은 추진력을 유지하는 데 매우 중요합니다. 데이터 현대화는 여러 팀과 기능에 걸쳐 진행되는 경우가 많으므로 여러 부서의 참여가 필수적입니다. 리더는 현대화 노력이 일상적인 운영 요구와 충돌할 때 상충 관계를 해결하고, 자금을 확보하며, 우선순위를 강화하는 데 도움을 줍니다.

명확한 데이터 소유권과 강력한 데이터 거버넌스는 똑같이 중요합니다. 데이터 자산에 대한 명확한 책임 소재가 없으면 현대화 노력으로 인해 불일치와 기술 부채가 발생할 수 있습니다. 거버넌스 프레임워크는 시스템이 발전함에 따라 데이터가 정확하고 안전하며 사용 가능한 상태로 유지되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 통합 거버넌스 접근 방식을 사용하면 분석, BI, AI 워크로드 전반에 일관된 정책을 더 쉽게 적용할 수 있습니다.

성공적인 전략은 단기적인 영향과 장기적인 변환의 균형도 맞춥니다. 중복 시스템 통합 또는 데이터 파이프라인 개선과 같이 즉각적인 운영 효율성을 제공하는 이니셔티브의 우선순위를 정하면 더 광범위한 변화를 위한 기반을 마련하는 동시에 조기에 가치를 입증하는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 데이터 현대화는 기술만큼이나 사람에 관한 것입니다. 변화 관리와 기술 개발은 도입에 필수적입니다. 팀이 최신 플랫폼 및 거버넌스 도구를 효과적으로 사용하려면 교육, 업데이트된 프로세스, 지원이 필요합니다. 통합 데이터 거버넌스를 위한 Unity Catalog 와 같은 솔루션은 이러한 전환을 가능하게 하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

최신 데이터 기술 선택

올바른 기술을 선택하는 것은 모든 데이터 현대화 이니셔티브에서 중요한 단계입니다. 최신 데이터 플랫폼은 일반적으로 클라우드 기반이며, 증가하는 데이터 볼륨과 점점 더 복잡해지는 워크로드를 지원하는 데 필요한 확장성, 성능, 비용 효율성을 제공합니다. 클라우드 네이티브 솔루션을 사용하면 조직은 필요에 따라 데이터 스토리지 및 데이터 처리 리소스를 확장하여 인프라 오버헤드를 줄이는 동시에 안정성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 아키텍처 옵션을 평가할 때 조직은 일반적으로 세 가지 패턴을 고려합니다. 데이터 레이크는 대량의 원시 및 비정형 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 데이터 웨어하우징 솔루션은 정형 데이터, 보고, 비즈니스 인텔리전스에 최적화되어 있습니다. 레이크하우스 아키텍처는 이러한 접근 방식을 결합하여 분석 및 AI 워크로드가 일관된 거버넌스를 갖춘 단일 통합 플랫폼에서 실행될 수 있도록 합니다.

데이터 통합 도구는 데이터 사일로를 허무는 데 핵심적인 역할을 합니다. 최신 플랫폼은 배치 및 스트리밍 수집을 지원하므로 다양한 소스의 데이터를 결합하고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 통합 레이어는 시기적절한 분석을 지원하는 통합 데이터 생태계를 만드는 데 필수적입니다.

빅데이터 기술은 대규모 데이터 세트 처리를 지원하고 실시간 데이터 분석을 지원함으로써 이러한 기능을 더욱 확장합니다. 이러한 기술은 조직이 과거 보고 방식에서 벗어나 운영 관련 의사결정에 정보를 제공하는 거의 실시간에 가까운 인사이트를 얻도록 돕습니다.

머신러닝 및 인공 지능 플랫폼 또한 최신 데이터 스택의 핵심입니다. 이를 통해 예측 분석, 자동화, 더 정교한 데이터 기반 의사 결정이 가능해집니다. 마지막으로, 데이터 분석 및 데이터 시각화 도구는 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 인사이트로 변환하여 여러 팀의 비즈니스 인텔리전스를 지원합니다. 많은 조직이 이러한 최신 기술 기반의 일부로 고급 분석을 위해 머신러닝 솔루션 을 사용합니다.

데이터 거버넌스와 보안을 보장할 수 있습니다.

데이터 거버넌스와 보안은 성공적인 데이터 현대화의 기반이 됩니다. 조직은 데이터 액세스 및 분석 기능을 확장함에 따라 정확성 검증과 지속적인 데이터 일관성을 적용하는 데이터 품질 프레임워크를 우선시해야 합니다. 이러한 제어가 없으면 현대화된 플랫폼은 기존 데이터 문제를 해결하기보다는 오히려 증폭시킬 수 있습니다.

포괄적인 데이터 거버넌스 관행은 조직 전반에서 데이터가 어떻게 소유, 사용, 보호되는지를 정의합니다. 여기에는 명확한 데이터 소유권 정책, 표준화된 데이터 사용 가이드라인, 기본 내장된 데이터 개인정보 보호 장치가 포함됩니다. 거버넌스 프레임워크는 구조와 책임성을 제공하여 데이터가 여러 시스템과 팀 간에 이동할 때 데이터에 대한 신뢰가 유지되도록 보장합니다.

강력한 데이터 보안 조치도 마찬가지로 중요합니다. 최신 데이터 환경은 액세스 제어, 세분화된 데이터 액세스 제어, 저장 데이터 및 전송 중 데이터 암호화, 데이터 유출을 감지하고 방지하기 위한 지속적인 모니터링과 같은 계층화된 보호에 의존합니다. 이러한 제어는 조직이 리스크를 관리하는 동시에 더 넓은 데이터 접근성을 지원하는 데 도움이 됩니다.

GDPR, HIPAA, SOC 2와 같은 규정을 포함한 보안 및 규정 준수 요건은 정책 시행 및 감사를 중앙 집중화하는 최신 거버넌스 도구를 통해 가장 잘 해결됩니다. 자동화된 제어는 수동 작업을 줄이고 데이터 자산 전반의 일관성을 향상시킵니다.

데이터 무결성 보호 장치와 데이터 정리 프로세스는 오류가 전파되기 전에 식별하고 수정함으로써 고품질 분석을 더욱 지원합니다. 효과적인 거버넌스는 또한 플랫폼 전반에 일관된 표준을 적용함으로써 조직이 데이터 사일로를 극복하는 데 도움이 됩니다. 중요하게도, 향후의 기술 부채와 재작업을 방지하기 위해 모든 데이터 현대화 이니셔티브의 시작부터 거버넌스를 구현해야 합니다.

실제 현대화 경로 및 사례

일반적인 현대화 접근 방식

조직은 산업 요구 사항, 규제 제약, 비즈니스 우선 순위에 따라 다양한 방식으로 데이터를 현대화합니다. 헬스케어 분야에서 현대화는 종종 엄격한 데이터 프라이버시를 유지하면서 실시간 환자 데이터 분석을 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. 최신 데이터 인프라는 전자 건강 기록, 이미징 시스템, 운영 플랫폼 전반의 통합을 지원하여 임상의와 애널리스트가 시의적절한 인사이트에 접근할 수 있도록 합니다. 이 기반 위에 구축된 머신 러닝 모델은 규정 준수를 저해하지 않으면서 예측 진단 및 인구 건강 분석을 지원할 수 있습니다.

금융 서비스 분야에서 데이터 현대화는 강화된 리스크 관리 및 사기 방지에 대한 필요성으로 인해 추진되는 경우가 많습니다. 현대화된 데이터 시스템을 통해 대량의 거래 및 고객 데이터를 거의 실시간으로 분석할 수 있습니다. 고급 분석 및 예측 모델은 규제 및 보안 요구사항을 충족하면서 이상 징후를 식별하고, 신용 및 리스크 평가를 개선하며, 더욱 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

리테일 조직은 옴니채널 경험을 지원하기 위해 데이터를 현대화하는 경우가 많습니다. 데이터 아키텍처를 전환함으로써 리테일 업체는 온라인 및 오프라인 채널 전반의 고객 데이터를 통합하여 일관된 보고 및 분석을 할 수 있습니다. 데이터 시각화 도구는 재고, 수요, 고객 행동에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 반면, 인공 지능은 개인화, 추천, 동적 가격 책정을 지원합니다.

구현 전략

데이터 현대화를 위한 단일 구현 모델은 없습니다. 많은 조직이 타격을 최소화하면서 점진적으로 혜택을 제공하는 단계적 접근 방식을 사용하는 점진적 현대화를 채택합니다. 이 전략을 통해 팀은 먼저 중요한 시스템을 현대화하고 조기 성공을 통해 신뢰를 구축할 수 있습니다.

다른 조직들은 레거시 시스템을 최신 데이터 인프라 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션으로 완전히 교체하는 플랫폼 전체 개편을 추진합니다. 더 복잡하긴 하지만, 이 접근 방식은 장기적인 운영을 단순화하고 변환을 가속화할 수 있습니다.

세 번째 옵션은 클라우드와 레거시 시스템이 공존하는 하이브리드 통합입니다. 이 모델은 핵심 구성 요소를 점진적으로 현대화하면서 데이터 접근성을 유지합니다.

올바른 접근 방식을 선택하는 것은 조직의 상황, 위험 허용 범위, 기존 투자에 따라 달라집니다. 구현을 위한 데이터 엔지니어링 기능 과 부합하는 데이터 현대화 솔루션은 확장성, 거버넌스, 장기적인 성공을 보장하는 데 도움이 됩니다.

혁신적인 이점과 일반적인 함정

데이터 현대화가 더 나은 의사 결정을 가능하게 하는 방법

데이터 현대화는 분석과 인사이트가 구축되는 기반을 강화하여 의사 결정을 직접적으로 개선합니다. 현대적인 데이터 인프라는 더 빠른 데이터 분석, 더 높은 데이터 품질, 더 강력한 데이터 보안, 더 낮은 운영 비용을 가능하게 합니다. 조직은 분산된 레거시 시스템을 확장 가능한 플랫폼으로 교체하여 지연 시간을 줄이고, 중복 프로세스를 제거하며, 전반적인 운영 효율성을 높입니다.

실시간 데이터 액세스는 현대화를 통해 가능해진 가장 중요한 변화 중 하나입니다. 지연된 보고서에 의존하는 대신, 팀은 고급 데이터 분석 도구를 사용하여 이벤트 발생 시 성능을 모니터링할 수 있습니다. 이는 의사 결정 방식을 변화시켜 조직이 사후 대응에서 사전 예방적이고 정보에 기반한 조치로 전환하도록 합니다. 리더는 과거의 스냅샷이 아닌 현재 데이터를 사용하여 옵션을 평가할 수 있으므로 속도와 신뢰도를 모두 향상시킬 수 있습니다.

성공적인 데이터 현대화는 경쟁 우위도 창출합니다. 트렌드를 조기에 파악하고, 실행 가능한 인사이트를 생성하며, 포괄적인 분석을 수행할 수 있는 조직은 시장 변화에 더 잘 적응할 수 있습니다. 향상된 데이터 접근성은 전문가뿐만 아니라 더 많은 팀이 일상 업무에서 데이터를 사용하도록 하여 비즈니스 전반에 분석의 영향력을 확대합니다.

중앙 집중식 리포지토리와 통합 데이터 생태계는 이러한 변화를 더욱 지원합니다. 일관된 거버넌스를 갖춘 공유 플랫폼으로 데이터를 통합함으로써 조직은 효율적인 데이터 처리를 지원하고 팀 간의 마찰을 줄일 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스와 데이터 시각화 기능은 직접적인 혜택을 받아 인사이트를 더 쉽게 해석하고 전달할 수 있게 됩니다. 이러한 개선 사항들은 실시간 분석 기능에 의존하는 사용 사례를 포함하여 보다 일관된 데이터 기반 의사 결정을 종합적으로 지원합니다.

일반적인 장벽과 완화 전략

이러한 이점에도 불구하고 데이터 현대화 노력은 종종 예측 가능한 문제에 직면합니다. 일반적인 장애물로는 고착화된 데이터 사일로, 불충분한 변경 관리, 데이터 통합 복잡성 과소평가, 기술 격차, 예산 초과 등이 있습니다. 이러한 문제는 진행을 늦추거나 제공되는 가치를 제한할 수 있습니다.

데이터 관리 문제 또한 일반적입니다. 낮은 데이터 품질, 일관되지 않은 거버넌스 관행, 불분명한 데이터 소유권 및 부적절한 데이터 보안은 분석에 대한 신뢰를 약화시킵니다. 레거시 시스템 통합, 대규모 데이터 정리 수행, 전환 중 데이터 무결성 유지와 같은 기술적 장벽은 복잡성을 더욱 가중시킵니다.

조직은 신중한 계획을 통해 이러한 리스크를 완화할 수 있습니다. 단계적 데이터 현대화 계획은 타격을 줄이고 팀이 문제를 점진적으로 해결할 수 있도록 합니다. 전용 교육 프로그램은 기술 격차를 해소하는 데 도움이 되며, 파일럿 이니셔티브는 접근 방식을 테스트하고 가치를 입증할 수 있는 통제된 환경을 제공합니다. 명확한 커뮤니케이션 전략은 이해관계자가 우선순위와 트레이드오프를 이해하도록 보장합니다.

포괄적인 데이터 현대화 평가부터 시작하면 위험과 기회를 조기에 파악하는 데 도움이 됩니다. 프로세스 전반에 걸쳐 조직은 확립된 데이터 보안 모범 사례에 따라 광범위한 데이터 접근성과 데이터 개인정보 보호, 보안, 규정 준수 요구사항 간의 균형을 맞춰야 합니다.

데이터 현대화 전략 구현하기

시작하기

데이터 현대화의 첫 단계는 현재 상태를 파악하는 데 중점을 둡니다. 조직은 기존 데이터 시스템에 대한 포괄적인 평가를 수행하고, 데이터 관리 관행을 평가하며, 데이터 아키텍처 및 거버넌스의 격차를 문서화해야 합니다. 명확한 데이터 소유권과 책임성을 갖춘 부서 간 협업 팀을 구성하면 조직 전반의 우선순위를 조정하는 데 도움이 됩니다.

많은 조직이 파일럿 데이터 현대화 이니셔티브로 시작하여 이점을 얻습니다. 특정 데이터 사일로나 레거시 시스템을 대상으로 하면 팀이 확장하기 전에 접근 방식을 검증하고, 거버넌스를 개선하며, 추진력을 구축할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 프레임워크와 데이터 품질 표준을 조기에 구축하는 것은 장기적인 성공에 매우 중요합니다.

성공 측정

진행 상황을 측정하면 현대화 노력이 비즈니스 목표와 계속 일치하도록 보장할 수 있습니다. 일반적인 성공 지표에는 데이터 품질 개선, 더 빠른 데이터 처리, 데이터 접근성 향상, 운영 효율성 증대 등이 포함됩니다. 조직은 또한 데이터 유출 감소, 더 나은 데이터 기반 의사결정, 분석 기능 확장과 같은 성과도 추적해야 합니다.

채택, 통합 완전성, 데이터 일관성을 모니터링하면 현대화 노력이 지속 가능한 가치를 제공하고 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

앞으로 나아갈 길: 데이터 현대화의 첫걸음

데이터 현대화에 대한 구조화된 라이프사이클 기반 접근 방식은 조직이 사후 대응적 보고에서 데이터 기반 운영으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 현대화는 데이터 인프라, 거버넌스 및 관리 방식의 지속적인 최적화가 필요한 지속적인 여정입니다.

성공적인 전략에는 명확한 데이터 아키텍처 비전, 강력한 거버넌스, 현대적인 데이터 시스템, 데이터 품질에 대한 지속적인 노력이라는 공통 요소가 있습니다. 포괄적인 평가와 집중적인 파일럿으로 시작하면 조직은 규모를 확장하기 전에 가치를 입증할 수 있습니다. 개선된 의사 결정, 실행 가능한 인사이트, 더 강력한 분석 기능과 같은 장기적인 이점은 데이터 현대화를 가치 있는 투자로 만듭니다.