데이터

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  기술 · 데이터 · 프로덕트 및 경영

  [데이터 통합 전략] (1) ‘진단’: 우리 조직은 어디가 정렬되지 않았는가

  왜 많은 데이터·AI 프로젝트는 충분한 기술과 인력을 갖추고도 의도와 다른 방향으로 흘러갈까요? 이 글은 데이터 통합 전략 시리즈의 첫 편으로, 조직 안의 정렬 실패를 진단하는 Assess 단계에 집중합니다. 모호성, 지식 격차, 맹점이 어떻게 데이터 위생을 무너뜨리는지, 같은 단어가 왜 부서마다 다른 의미로 사용되는지, 그리고 데이터 챔피언이 어떤 역할을 하는지를 함께 설명합니다.

  2026/05/14

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  기술 · 데이터

  [클라우드] (3) 멀티클라우드와 메타클라우드

  멀티클라우드는 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드를 함께 쓰는 방식이고, 메타클라우드는 그 위에 추상화 레이어를 얹어 통합 관리하는 다음 단계입니다. 두 개념의 차이, 도입 이유, Anthos·Tanzu·OpenShift·Arc 등 주요 제품까지 한 번에 정리해 보세요.

  2026/04/30

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  기술 · 데이터

  [클라우드] (2) 클라우드 마이그레이션: 6R, 클라우드 파운데이션, FinOps

  클라우드로 옮기면 비용도 줄고 민첩해진다”는 말이 무색하게, 대규모 마이그레이션을 끝낸 기업들은 늘어진 일정과 예상을 넘어선 비용을 호소합니다. 문제는 클라우드 자체가 아니라 클라우드를 다루는 방식에 있습니다. 모든 워크로드를 옮기는 게 정답인지, 옮긴다면 어떤 방식이 적합한지, 그리고 가치가 새는 것을 막으려면 무엇이 필요한지 6R과 파운데이션·FinOps를 통해 짚어봅니다.

  2026/04/30

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  기술 · 데이터

  [클라우드] (1) 클라우드란 무엇인가: 정의·특성·종류·활용

  우리도 클라우드로 가야 한다”는 말은 익숙하지만, “클라우드가 정확히 뭐야?”라는 질문에는 의외로 막힙니다. AWS, Azure, GCP는 들어봤어도 IaaS·PaaS·SaaS, 퍼블릭·하이브리드로 가면 점점 흐릿해지죠. 이 글은 클라우드의 정의와 5가지 본질적 특성, 서비스·배포 모델, 빅3의 6가지 카테고리 대표 서비스를 한 편에 정리합니다.

  2026/04/29