이 IDC 관점에서는 데이터 현대화를 위한 AI의 활용에 대해 설명합니다. 레거시 데이터 관리는 많은 조직이 직면한 과제입니다. 지금까지는 데이터의 양, 데이터의 서로 다른 위치, 데이터의 콘텐츠, 품질, 유용성, 유효성에 대한 정보가 부족하여 적극적인 데이터 관리가 어려웠습니다. 이제 조직은 GenAI와 에이전트 AI의 기능을 사용하여 레거시 데이터 관리의 대부분의 문제를 극복하고 해당 데이터를 현대화할 수 있습니다. 데이터 현대화 프로세스를 직접 지원하는 제공업체와 도구가 점점 더 많아지고 있습니다. 기술과 도구는 진화하고 있으며 지속적인 데이터 관리에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. IDC의 IT 임원 프로그램(IEP) 겸임 연구 고문인 니엘 니콜라이센은 "GenAI와 에이전트 AI는 레거시 데이터를 검색, 평가, 분류 및 관리하는 작업을 훨씬 쉽게 만들어 줍니다. 데이터 품질, 데이터 유효성, 위험 감소를 개선해야 할 필요성을 고려할 때 조직은 계획과 기술 로드맵에 데이터 현대화를 추가해야 합니다. 벅차고 때로는 압도적인 프로젝트였던 데이터 현대화가 이제 손에 잡힐 듯이 가까워졌습니다."라고 말했습니다.
This IDC Perspective discusses the use of AI for data modernization. The management of legacy data is a challenge for many organizations. Historically, the volume of data, the disparate locations of the data, and poor information about the content, quality, usefulness, and validity of the data have discouraged active data management. Organizations can now use the capabilities of GenAI and agentic AI to overcome a majority of the challenges of legacy data management and modernize that data. There is a growing number of providers and tools that directly support the data modernization process. The technology and tools are evolving and can play a significant role in ongoing data management."GenAI and agentic AI make the task of discovering, assessing, classifying, and managing legacy data much easier. Given the need for improved data quality, data validity, and risk reduction, organizations should add data modernization in their plans and technology road maps," says Niel Nickolaisen, adjunct research advisor for IDC's IT Executive Programs (IEP). "What has been a daunting and sometimes overwhelming project is now within reach."