CloudON for Fabric Workshop : 1day

Microsoft Azure 데이터 서비스와 Microsoft Fabric을 중심으로, 기업이 보유한 다양한 데이터를 효과적으로 수집·통합·분석·활용할 수 있도록 지원하는 Cloud 기반 통합 데이터 분석 및 AI 활용 워크샵 프로그램입니다. 본 워크샵은 단순한 제품 소개나 기능 설명을 넘어, 실제 기업 환경에서 데이터 분석 플랫폼을 어떻게 설계하고 운영해야 하는지에 대한 전략, 아키텍처, 운영 모델, PoC 검증까지 포함하는 실질적인 가이드를 제공하는 것을 목표로 합니다.

최근 기업 환경은 정형 데이터뿐 아니라 로그, 이미지, 문서, 센서 데이터 등 비정형·반정형 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이러한 데이터를 신속하게 분석하여 비즈니스 인사이트로 전환하는 역량이 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 본 워크샵은 이러한 변화에 대응하기 위해 On-Premise 환경 대비 Cloud 데이터 분석 플랫폼의 장점을 명확히 설명하고, 비용 효율성, 확장성, 운영 편의성 측면에서 왜 클라우드 기반 분석 환경이 필수적인지를 구체적인 사례와 함께 제시합니다.

워크샵의 핵심 기술 플랫폼으로는 Microsoft Fabric을 중심에 두고 있습니다. Microsoft Fabric은 데이터 수집(Data Factory), 저장(OneLake), 엔지니어링(Spark 기반), 데이터 웨어하우스(SQL 기반), 데이터 사이언스, 실시간 분석, Power BI를 하나의 SaaS 플랫폼으로 통합 제공함으로써, 데이터 사일로를 최소화하고 분석 전 과정을 단일 환경에서 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 이동과 복제를 줄이고, 조직 전체의 데이터 활용 속도와 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

또한 본 제안은 데이터 거버넌스·보안·규정 준수를 핵심 구성 요소로 포함합니다. Microsoft Purview를 활용하여 데이터 자산을 자동으로 스캔하고 카탈로그화하며, 데이터 계보(Lineage), 민감 정보 분류, 접근 권한 관리, 감사 로그 관리 등을 통합적으로 제공함으로써, 데이터 활용과 통제를 동시에 만족하는 엔터프라이즈급 데이터 관리 체계를 제시합니다. 이는 단순한 분석 환경 구축을 넘어, 장기적으로 신뢰할 수 있는 데이터 운영 기반을 마련하는 데 목적이 있습니다.

본 워크샵에서는 Power BI 환경 구축 전략도 중요한 주제로 다룹니다. Power BI를 활용한 셀프 서비스 환경을 통해 현업 사용자가 IT 부서 의존도를 낮추고, 직접 데이터를 분석하고 시각화함으로써 보다 빠르고 정확한 의사결정을 수행할 수 있는 환경을 제시합니다. 경영, 영업, 생산, 재무, 물류 등 다양한 산업 및 업무 영역별 활용 시나리오를 통해 Power BI 도입 효과를 구체적으로 설명합니다.

더 나아가, Microsoft Fabric에 기본 탑재된 Copilot 기반 AI 기능을 활용하여 데이터 분석 생산성을 획기적으로 향상시키는 방안도 포함됩니다. 자연어 기반 SQL 및 Python 코드 생성, 대시보드 자동 생성, 탐색적 분석 지원 등 Copilot 활용 시나리오를 통해 분석 작업 속도와 인사이트 도출 정확도를 높이는 방법을 소개하며, AI를 활용한 데이터 분석의 실질적인 적용 가능성을 제시합니다.

본 제안의 후반부에는 PoC(Proof of Concept) 프로그램이 포함되어 있습니다. PoC는 실제 고객 데이터를 기반으로 데이터 수집, 분석, 시각화, 보안 정책 적용, 성능 및 비용 검증을 단계적으로 수행함으로써, 향후 본격적인 플랫폼 도입 전 기술적·비즈니스적 타당성을 검증하는 것을 목표로 합니다. PoC 결과는 성능/기능 평가표와 분석 결과 리포트 형태로 제공되며, 이를 통해 고객은 도입 리스크를 사전에 최소화하고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.

종합적으로 본 워크샵과 PoC 제안은 데이터 기반 의사결정 역량 강화, AI 활용을 통한 분석 고도화, 클라우드 기반 데이터 플랫폼 전환 전략 수립, 보안과 거버넌스를 고려한 안정적인 데이터 운영 체계 구축을 핵심 가치로 제공합니다. 이를 통해 고객은 단기적인 분석 환경 개선을 넘어, 중장기적인 데이터·AI 경쟁력을 확보할 수 있는 명확한 방향성과 실행 로드맵을 확보하게 됩니다.