[Data Innovation for AI 2026]
AI 시대 DB 전략과 데이터 플랫폼 혁신 설문조사

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1. [공통] 본 버추얼 콘퍼런스에 대하여 전반적으로 만족하셨습니까? *

1) 매우 만족
2) 만족
3) 보통
4) 불만족
5) 매우 불만족

2. [Nutanix Korea] 현재 귀사의 DB 관리 업무(프로비저닝, 패치, 업그레이드 등) 중 수동 작업이 차지하는 비중과 그로 인한 가장 큰 어려움은 무엇입니까? (복수 선택 가능) *

1) 다양한 데이터베이스의 버전 관리가 어려움
2) 수동 작업 비중이 높아 패치나 업그레이드 시 인적 오류(Human Error) 발생 위험이 큼
3) DB 구축(Provisioning) 요청 시 완료까지 며칠 이상의 긴 시간이 소요되어 현업 불만이 발생함
4) DB운영 자동화 및 표준화 프로세스의 부재
5) 대부분의 업무가 수동이며, 단순 반복 작업으로 인해 고급 분석/설계 업무 시간이 부족함
6) 현재 수동 작업에 큰 불편이 없거나 이미 고도화된 자체 자동화 시스템을 갖추고 있음
7) 해당 사항 없음

3. [Nutanix Korea] 개발 및 테스트 팀에 최신 운영 데이터를 기반으로 한 DB 복제본을 제공하는 프로세스의 현황은 어떠합니까? *

1) 복제본 생성 시 원본 데이터만큼의 저장 공간이 중복 소요되어 스토리지 비용 부담이 매우 큼
2) 운영 데이터 복제 및 마스킹 작업이 수동으로 이루어져 배포까지 평균 1주일 이상 소요됨
3) 개발팀의 셀프 서비스 권한이 없어 모든 요청이 DBA/인프라 담당자에게 집중되어 업무 병목이 발생함
4) 필요한 즉시 최소한의 용량으로 복제본을 생성하여 배포할 수 있는 체계가 갖춰져 있음

4. [Nutanix Korea] 향후 귀사의 데이터베이스 엔진 다변화(오픈소스 도입 등) 및 클라우드 확장 전략과 관련하여 가장 우선시되는 요건은 무엇입니까? *

1) 상용 DB에서 PostgreSQL/MySQL 등 오픈소스로의 전환 및 비용 절감
2) 서로 다른 기종의 DB 엔진(상용, 오픈소스, NoSQL)을 하나의 콘솔에서 통합 관리하는 환경 구축
3) 온프레미스와 퍼블릭 클라우드(AWS, Azure 등) 간에 일관된 DB 운영 및 마이그레이션 환경 확보
4) DB 벤더나 특정 클라우드 사업자의 서비스(RDS 등)에 종속되지 않는 독립적인 DBaaS 환경 구축
5) 현재 특정 DB 엔진과 온프레미스 환경에 최적화되어 있어 확장 계획이 아직 구체적이지 않음

5. [한국오라클] 현재 AI/Agentic AI 도입을 위해 가장 우선적으로 해결해야 할 데이터 과제는 무엇입니까? (복수 선택 가능) *

1) AI/RAG 활용을 위한 데이터 검색 및 활용 기반 마련
2) 운영 데이터와 분석/AI 데이터의 통합
3) 문서, 로그 등 비정형 데이터 활용
4) AI 활용 시 데이터 보안, 권한 관리, 거버넌스
5) 기존 애플리케이션 또는 업무 시스템과 AI 연계
6) 클라우드/온프레미스/멀티클라우드 환경에서의 데이터 플랫폼 운영
7) 아직 구체적인 과제는 없음

6. [한국오라클] 귀사의 AI-ready 데이터 플랫폼 또는 AI 기반 데이터 활용 기술 도입 검토 단계는 어디에 해당합니까? *

1) 이미 운영 중이며 고도화 방안을 검토 중
2) PoC 또는 파일럿을 준비/진행 중
3) 6개월 내 도입 검토 예정
4) 1년 내 도입 검토 예정
5) 정보 수집 단계
6) 현재 검토 계획 없음

7. [한국오라클] 한국오라클에서는 오는 8월 Oracle Tech DeepDive기술 세미나 라운드테이블을 준비하고 있습니다. 기술 세미나에 대한 관심도를 알려주세요. *

1) 일정 및 아젠다 등 상세 안내를 받아보고 싶습니다.
2) 현재는 관심 없습니다.

8. [유엔넷] Lakehouse 도입 시 가장 중요하게 생각하는 요소는? (3개까지 선택 가능) *

1) 성능(Query Speed)
2) 가격(TCO)
3) AI 활용성
4) PostgreSQL 연계
5) 운영 편의성
6) 보안
7) 확장성
8) 기술지원

9. [유엔넷] 현재 데이터 분석 시 가장 큰 어려움은 무엇입니까? *

1) 데이터가 여러 곳에 흩어져 있다.
2) 분석 속도가 느리다.
3) 운영 비용이 높다.
4) AI 활용이 어렵다.
5) 전문 인력이 부족하다.
6) 기타 (주관식 입력)

9-6) 기타 (주관식 입력) *

10. [유엔넷] 현재 데이터 통합 플랫폼에서 가장 필요한 기능은 무엇입니까? (주관식 입력) *

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