01 기업 데이터 플랫폼은 AI 기반 데이터 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 기업 데이터 관리 시장은 기존의 데이터 저장 및 보고 방식에서 벗어나 생성형 및 에이전트형 AI에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 플랫폼으로 전환되고 있습니다. 이에 따라 벤더들은 통합, 메타데이터, 데이터 계보, 데이터 품질, 카탈로그 및 거버넌스를 통합된 데이터 아키텍처에 결합하고 있습니다. 이러한 아키텍처는 파편화된 도구에 대한 의존도를 줄이고, 기업이 단절된 데이터 세트가 아닌 비즈니스 맥락을 고려한 AI 애플리케이션을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세는 기업 데이터 관리를 IT 백오피스 기능에서 벗어나 AI 애플리케이션, 분석, 자동화 및 기업 의사결정을 지원하는 핵심 인프라로 확장하고 있습니다. 2025년 6월, IBM은 정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터에 대한 데이터 이동과 거버넌스, 품질, 계보 및 공유를 결합한 watsonx.data integration 및 watsonx.data intelligence를 출시했습니다.
01 인공지능 도입이 증가함에 따라 신뢰할 수 있고 관리되는 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업의 AI 도입이 가속화됨에 따라 기업들은 기본 정보의 품질, 맥락 및 거버넌스를 개선해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 기업 데이터가 불완전하거나, 중복되거나, 일관성이 없거나, 제대로 이해되지 않은 경우 AI 모델과 에이전트는 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 기업은 중요한 비즈니스 프로세스에 AI를 적용하기 전에 마스터 데이터 관리, 메타데이터, 데이터 계보, 품질 관리 및 데이터 통합을 강화해야 합니다.
01 파편화된 하이브리드 데이터 환경은 현대화의 복잡성을 증가시킵니다. 기업 데이터는 온프레미스 시스템, 퍼블릭 클라우드, SaaS 애플리케이션, 데이터 웨어하우스, 문서 저장소, 스트리밍 플랫폼 등 다양한 환경에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 환경을 통합하는 것은 조직이 각기 다른 데이터 모델, 보안 제어, 레거시 애플리케이션, 통합 방식, 비즈니스 정의를 관리해야 하기 때문에 어렵습니다. 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 이전하는 것 또한 마이그레이션 비용을 발생시키고 기존 시스템을 중단시킬 수 있습니다. 결과적으로 기업들은 커넥터, 메타데이터 관리, 페더레이션, 그리고 여러 위치에 걸친 공통 거버넌스를 필요로 하는 하이브리드 아키텍처를 유지하는 경우가 흔합니다. 이러한 복잡성으로 인해 기업 데이터 관리 프로젝트의 진행 속도가 느려지고 구현에 필요한 기술과 리소스가 증가할 수 있습니다. 따라서 공급업체는 모든 고객이 기존 인프라를 교체할 수 있다고 가정하기보다는 불필요한 마이그레이션과 중복을 최소화하면서 분산된 데이터를 지원해야 합니다.
01 새로운 데이터 공유 규칙으로 기업 데이터 생태계가 확장되고 있습니다. 연결된 제품에서 생성되는 데이터에 대한 기업의 접근 권한을 확대하는 규정은 기업 데이터 관리 솔루션 제공업체에게 새로운 기회를 창출합니다. 산업 장비, 차량, 스마트 기기 및 기타 연결된 제품은 유지 보수, 효율성 향상, 제품 개발 및 분석을 지원할 수 있는 운영 정보를 지속적으로 생성합니다. 조직이 이러한 정보에 대한 접근 및 공유 권한을 명확히 확보하게 되면, 데이터를 안전하게 수집, 구성, 관리 및 배포할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 이는 데이터 통합, 카탈로그, 마스터 데이터, 거버넌스, 상호 운용성 및 클라우드 관리 솔루션에 대한 기회를 만들어냅니다. 제조업체, 고객, 서비스 제공업체 및 비즈니스 파트너 간의 통제된 데이터 공유를 간소화하는 공급업체는 기업 데이터 관리가 회사 내부 정보를 넘어 더 넓은 디지털 생태계로 확장됨에 따라 수요를 확보할 수 있습니다.
01 증가하는 데이터 자산을 보호하면서 접근성을 유지하는 방법 기업 정보의 보안을 유지하면서 직원, 애플리케이션, 분석 시스템 및 AI 에이전트가 정보에 접근할 수 있도록 하는 것이 주요 과제입니다. 중앙 집중식 데이터 플랫폼은 가시성을 향상시킬 수 있지만, 보안 취약점의 영향을 증폭시킬 수도 있습니다.접근 제어또는 보안 실패. 조직은 민감한 정보를 지속적으로 분류하고, 권한을 관리하고, 사용량을 모니터링하고, 감사 추적을 유지하고, 대규모 데이터 환경 전반에 걸쳐 정책을 적용해야 합니다. AI 에이전트가 기업 정보에 접근하고 자동으로 작업을 수행함에 따라 이러한 과제는 더욱 어려워집니다. 기업은 데이터 접근성 확대와 개인정보 보호, 사이버 보안, 규정 준수 및 책임 요건 사이에서 균형을 유지해야 합니다.
2025년 5월:인포매티카는 AI 기반 기업 데이터 관리 도입을 가속화하기 위해 마이크로소프트와 전략적 협약을 체결했습니다. 이번 협력은 기업들이 신뢰할 수 있고, 관리되며, AI에 최적화된 데이터 환경을 구축할 수 있도록 인포매티카 인텔리전트 데이터 관리 클라우드™를 마이크로소프트 애저 및 마이크로소프트 패브릭과 통합하는 데 중점을 두었습니다.
2025년 5월:인포마티카는 기업들이 기존 데이터 시스템을 현대화하고 AI 기반 클라우드 데이터 아키텍처로 전환하는 것을 지원하기 위해 데이터브릭스와의 파트너십을 확대했습니다. 이번 협력을 통해 인포마티카의 데이터 관리 기능과 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼이 결합되었습니다.
2025년 5월:인포매티카는 오라클 클라우드 인프라(OCI)에서 자사의 마스터 데이터 관리(MDM) SaaS 솔루션을 사용할 수 있게 되었다고 발표했습니다. 이를 통해 기업 사용자는 클라우드 기반 데이터 거버넌스, 통합 및 마스터 데이터 관리 기능을 강화할 수 있습니다.
2025년 5월:세일즈포스는 인포매티카를 약 80억 달러에 인수하는 최종 계약을 체결했습니다. 이번 인수는 인포매티카의 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 메타데이터 관리, 데이터 품질 및 마스터 데이터 관리 기술을 통합하여 세일즈포스의 기업용 AI 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.