디노도, 포레스터 리서치 ‘엔터프라이즈 데이터 패브릭’ 부문 리더 선정
- (서울=디지털연합뉴스)
- 2024-03-07 15:40:00
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이번 보고서에 따르면 디노도는 실시간 분석, 고객에 대한 360도 뷰, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, IoT 분석, 운영 인사이트 및 예측 분석 사용 사례를 지원하기 위한 전사적 데이터 패브릭 전략 구축에 주력하는 고객들에게 적격이라는 평가를 받았다. 포레스터 리서치는 디노드 외 14개 조사 대상 기업에 대해 △제품 △전략 △시장 입지 등 총 26개 기준에 걸쳐 평가를 진행했다.
보고서는 전통적으로는 데이터 패브릭이 읽기 전용 분석 사용 사례에 중점을 뒀던 반면, 최근에는 마이크로 서비스, 실시간 고객 경험과 같은 최신 애플리케이션 지원을 위한 읽기 및 쓰기 양방향 기능을 갖춘 트랜잭션 패브릭으로 나아가고 있다고 설명했다. 실제로 오늘날 많은 기업들이 고객 경험, 데이터 사이언스, IoT 인사이트, 글로벌 거래, 사기 방지, 비즈니스에 대한 360도 뷰, 실시간 인사이트 등 새롭게 부상하고 있는 비즈니스 영역에 데이터 패브릭을 활발히 활용하고 있다.
해당 보고서의 저자인 노엘 유한나(Noel Yuhanna) 포레스터 리서치 부사장 겸 수석 애널리스트는 디노도를 리더로 선정한 이유에 대해 “세계 최고 수준의 데이터 패브릭 솔루션을 제공하는 디노도는 데이터 가상화 분야에서도 오랫동안 입지를 다져왔으며, 이제 차세대 데이터 관리 역량을 갖춘 엔터프라이즈 데이터 패브릭까지 지원한다”며 “디노도의 독보적인 데이터 패브릭 로드맵은 고급 데이터 통합 및 생성형 AI/거대언어모델(LLM), 벡터 검색, 신속한 데이터 수집, 자동화 및 셀프 서비스 기능에 중점을 두고 있다”고 설명했다.
디노도는 △설치 옵션 △데이터 액세스 및 검색 △데이터 배포 △데이터 처리 및 지속성 △데이터 변환 및 계보 △데이터 통합 등을 포함한 8가지 기준에서 최고점을 받았다. 보고서는 조사에 참여한 고객사들이 디노도의 유연한 플랫폼, 기술 지원, 데이터 메시 지원, 데이터 통합과 로드맵에 긍정적인 반응을 보였다고 전했다.
앙헬 비나(Angel Viña) 디노도 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 “포레스터 리서치의 이번 평가는 디노도가 주력하고 있는 엔터프라이즈 데이터 패브릭 구축과 클라우드 서비스의 가치를 입증하는 사례”라며 “디노도의 고객들은 디노도 플랫폼(Denodo Platform)을 통해 기업 IT 인프라 전반에 걸쳐 하나의 데이터 파운데이션(Data Foundation)을 구축하고 있으며, 이를 기반으로 비즈니스 사용자가 요구하는 속도와 민첩성을 충족하는 데이터 프로덕트를 생성할 수 있다”고 말했다.
이어 그는 “이번 포레스터 리서치의 보고서에서 고객들은 디노도가 왜 데이터 관리 혁신의 선두에 서 있는지를 명확히 보여주고 있다”라며 “디노도는 불필요한 데이터 이동을 없애는 데이터 가상화 기술을 통해 데이터 통합을 단순화할 뿐만 아니라 진정한 통합 시맨틱 레이어(Semantic Layer)로 데이터 생태계를 구축하며 데이터 솔루션 채택과 구축을 가속하고 있다. 또한 분산된 시스템 내 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있도록 지원함으로써 기업의 비즈니스 속도를 높이고 있으며, 셀프 서비스 역량을 강화하고 있다. 최근에는 비즈니스 데이터로부터 패턴을 학습할 수 있는 맥락 기반의 거대언어모델 생성을 지원함으로써 새로운 생성형 AI 애플리케이션 구현을 가능하도록 한다”라고 설명했다.
비나 CEO는 “디노도가 포레스터 웨이브: 엔터프라이즈 데이터 패브릭 보고서에서 지속적으로 리더로 선정된 것을 매우 자랑스럽게 생각한다. 다만 우리의 고객들이 디노도 플랫폼을 사용해 구현한 성과와 활용 사례에 비춰보면 그리 놀랄 만한 일은 아닐 것”이라고 덧붙이며, “일례로, 디노도의 고객사인 북미 최대의 화물 운송기업 에스테스 익스프레스 라인(Estes Express Lines)은 디노도 플랫폼을 활용해 인프라와 인건비를 10% 절감한 바 있다. 데이터 가상화를 기반으로 하는 디노도의 논리적 데이터 패브릭은 데이터 사용자가 셀프 서비스 액세스를 통해 직접 데이터를 검색 및 탐색할 수 있게 할 뿐 아니라 IT 부서 의존 없이 데이터 분석을 수행할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.
