자료관리와 인공지능에 단상들

자료관리와 인공지능에 단상들

사람들은 짥게는 몇 일이지만 수 년동안 수 많은 데이터를 관리하고 정리하는 프로세스는 만들고자 했으며, 이제는 획기적인 방법을 통해 수 많은 자료와 정보들을 관리할 수 있게 되었다. 과거에는 데이터 처리라는 고된 작업으로 주로 수작업으로 수행했기 때문에 수많은 오류와 데이터 중복이 발생했다.

지금은 기술이 발전함에 따라 데이터 관리는 디지털 시스템으로 전환되었고, 중앙 집중식 데이터베이스 구축이 필요하게 되었지만  최근에는 인공지능의 등장으로 데이터 관리는 표준화된 데이터를 넘어 비정형 데이터까지 포함하게 되면서 더욱 정교해졌다. 기술의 발전은 더 나은 의사 결정과 향상된 통찰을 위한 새로운 기회를 열어주고 있는 것이 오늘의 현실이다. 

앞서 이야기한 것 처럼 과거에는 데이터 관리 프로세스가 번거로운 작업이었기 때문에 사람들이 수작업으로 데이터를 처리해야 했다. 파일과 폴더에 데이터를 저장했기 때문에 데이터가 중복되어 혼동과 오류가 발생했다. 컴퓨터가 등장하면서 데이터 관리는 더욱 편리해졌지만 데이터 중복 문제는 여전히 지속되었다. 이 문제를 해결하기 위해 모든 데이터를 한곳에 모아 관리와 접근을 용이하게 하는 중앙 집중식 데이터베이스가 만들어졌는데 그 예가 구글 드라이버를 통해 문서를 관리하거나 운영하는 것이다. 

다시 말해 전사적 자원 관리(ERP) 시스템이다. 이러한 시스템은 회계, 인사, 공급망 관리 등 모든 비즈니스 프로세스를 하나의 중앙 집중식 데이터베이스에 통합한다. 이를 통해 조직은 운영을 간소화하고 정확한 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 되었다.

오늘날 세계는 데이터 관리가 더욱 정교해진 인공 지능 시대에 접어들었다고 본다. AI 시스템은 단기간에 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴과 추세를 파악하며 이전에는 발견할 수 없었던 인사이트를 제공할 수 있다. 즉, 이제 데이터 관리는 정형 데이터를 넘어 이미지, 비디오, 오디오 파일과 같은 비정형 데이터까지 포함할 수 있다.

예를 들어, AI 시스템은 비디오 영상을 분석하여 고객 행동, 유동인구 분석, 제품 배치 분석과 같은 유용한 정보를 추출할 수 있다. 이러한 정보는 조직이 더 나은 의사 결정을 내리고, 고객 경험을 개선하고, 매출을 늘리는 데 도움이 될 수 있다.

결론적으로, 기술의 발전은 데이터 관리 프로세스를 변화시켜 더 쉽고 효율적으로 만들었으며, 중앙 집중식 데이터베이스의 생성으로 데이터 중복 문제가 해결되었고, AI 시스템의 등장으로 데이터 관리가 더욱 정교해졌다. AI 시스템을 통해 조직은 정형 및 비정형 데이터를 관리하여 더 나은 의사 결정과 향상된 인사이트를 얻을 수 있다. 기술이 계속 발전함에 따라 데이터 관리의 미래는 더 나은 의사 결정과 비즈니스 운영 개선을 위한 무한한 가능성이 보이기 시작한다.