데이터 통합이란 무엇인가요?
데이터 통합은 기업 내 모든 유형의 데이터에 대해 일관된 액세스 및 전달을 해낼 수 있는 프로세스입니다. 조직의 모든 부서는 다양한 구조, 형식 및 기능을 가진 대규모 데이터 볼륨을 수집합니다. 데이터 통합에는 이렇게 상이한 데이터를 분석을 위해 통합하는 아키텍처 기술, 도구 및 실행이 포함됩니다. 따라서 조직은 데이터를 완벽하게 확인하여 높은 가치의 비즈니스 인텔리전스와 인사이트를 확보할 수 있습니다.
데이터 통합이 중요한 이유는 무엇인가요?
오늘날의 조직에는 일반적으로 데이터를 수집하고 저장하는 여러 도구, 기술 및 서비스가 있습니다. 단편화된 데이터는 사일로를 초래하고 액세스 문제를 야기합니다.
예를 들어 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션이 광고 전략을 개선하려면 마케팅 및 재무 데이터가 필요합니다. 하지만 두 데이터 세트 모두 다양한 형식으로 되어 있습니다. 따라서 외부 시스템은 분석하기 전에 두 데이터 세트를 모두 정리, 필터링 및 리포맷팅해야 합니다. 또한 데이터 엔지니어가 특정 전처리 작업을 수동으로 수행하면서 추가적인 지연을 초래할 수 있습니다. 이렇게 데이터를 전처리하더라도, 분석 팀이 중요한 데이터 세트의 존재를 모르기 때문에 애플리케이션이 중요한 데이터 세트를 놓칠 수 있습니다.
데이터 통합에서는 일관된 액세스를 지원하는 다양한 방법을 통해 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 모든 데이터 분석가와 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 단일 통합 플랫폼을 사용하여 여러 비즈니스 프로세스에서 사일로화된 데이터에 액세스합니다. 데이터 통합의 이점은 다음과 같습니다.
- 데이터 관리 효율성 및 활용도 개선
- 데이터 품질 및 무결성 향상
- 정확하고 연관성이 높은 데이터에서 보다 빠르게 의미 있는 인사이트 도출
데이터 통합의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요?
기업들은 몇 가지 주요 사용 사례에 데이터 통합 솔루션을 사용합니다. 아래에서는 이러한 사용 사례를 자세히 설명합니다.
기계 학습
기계 학습에서는 많은 양의 정확한 데이터로 인공 지능(AI) 소프트웨어를 훈련합니다. 데이터 통합은 데이터를 중앙 위치에 풀링하고, 기계 학습을 지원하는 형식으로 데이터를 준비합니다. 예를 들어 Mortar Data는 기업에 최신 데이터 기술을 제공하여, Amazon RedShift에서 데이터를 통합하여 기계 학습 모델을 훈련할 수 있게 합니다.
예측 분석
예측 분석은 최신 기록 데이터를 사용하여 특정 추세를 예측하는 접근 방식입니다. 일례로 기업들은 예측 분석을 사용하여 고장이 발생하기 전에 장비 유지 보수를 예약합니다. 또한 과거 운영 데이터를 분석하여 비정상적인 경향을 발견하고 완화 조치를 취합니다.
클라우드 마이그레이션
기업들은 데이터 통합 기술을 사용하여 클라우드 컴퓨팅으로의 원활한 전환을 보장합니다. 모든 레거시 데이터베이스를 클라우드로 이전하는 방식은 복잡하고 비즈니스 운영에 지장을 줄 수 있습니다. 대신, 기업들은 미들웨어 통합과 같은 데이터 통합 전략을 사용하여 비즈니스 운영의 연속성을 보장하면서 데이터를 클라우드 데이터 웨어하우스로 점진적으로 이전합니다.
데이터 통합은 어떻게 작동하나요?
데이터 통합은 다양한 도구와 솔루션을 사용하여 다양한 문제에 접근하는 복잡한 분야입니다. 과거에는 솔루션을 만들 때 물리적 데이터 스토리지에만 집중했습니다. 데이터를 물리적으로 변환하고 통합된 형식으로 중앙의 리포지토리로 이동했습니다. 그런데 시간이 지나면서 가상 솔루션이 개발되었습니다. 중앙 시스템은 기반 물리적 데이터를 변경하지 않고 모든 데이터를 통합해 통합 보기를 제공했습니다. 최근에는 데이터 메시와 같은 페더레이션형 솔루션으로 그 중심이 이동하고 있습니다. 모든 사업부는 데이터를 독립적으로 관리하지만, 중앙에서 정의된 형식으로 다른 사업부에 제공합니다.
시중의 데이터 통합 솔루션들도 다양한 접근 방식을 사용합니다. 여전히 전통적인 기술의 효율성을 높이기 위해 최신 기술을 사용하는 도구들도 있습니다. 안타깝게도 시장에서 기존 솔루션의 단편화로 인해 대기업 내에서 단편화된 접근 방식이 나타났습니다. 팀마다 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 서로 다른 도구를 사용합니다. 대규모 조직은 일반적으로 서로 중복된 채로 공존하는 레거시 및 최신 데이터 통합 시스템을 보유하고 있습니다.
데이터 통합 방식은 어떤 것들이 있나요?
데이터 아키텍트는 다음과 같은 접근 방식을 데이터 통합에 사용합니다.
데이터 통합
데이터 통합에서는 도구를 사용하여 물리적 데이터를 추출 및 정리하고 최종 스토리지 위치에 저장합니다. 데이터 사일로를 없애고 데이터 인프라 비용을 줄입니다. 데이터 통합에는 두 가지 기본 도구가 사용됩니다.
ETL
ETL은 추출, 전환, 적재를 의미합니다. 먼저, ETL 도구는 다양한 소스에서 데이터를 추출합니다. 그런 다음 특정 비즈니스 규칙, 형식 및 규칙에 따라 데이터를 변경합니다. 예를 들어 ETL 도구는 다른 통화로 판매가 이루어지더라도 모든 거래 가격을 미국 달러로 변환할 수 있습니다. 마지막으로, ETL 도구는 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스와 같은 대상 시스템에 로드합니다.
ELT
ELT은 추출, 적재, 전환을 의미합니다. ELT에서는 시퀀스의 마지막 두 데이터 프로세스의 순서가 서로 바뀐다는 점을 제외하면 ETL과 유사합니다. 모든 데이터는 데이터 레이크와 같은 비정형 데이터 시스템에 로드되며 필요한 경우에만 변환됩니다. ELT는 클라우드 컴퓨팅의 처리 성능과 확장성을 활용하여 실시간 데이터 통합 기능을 제공합니다.
데이터 복제
데이터 복제 또는 데이터 전파는 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 물리적으로 이동하는 것이 아니라 중복된 데이터 복사본을 생성합니다. 이 기술은 데이터 소스가 적은 중소기업에 적합합니다. 예를 들어 소매 하드웨어 기업은 엔터프라이즈 데이터 복제 기술을 사용하여 인벤토리에서 판매 데이터베이스로 특정 테이블을 복사할 수 있습니다.
데이터 가상화
데이터 가상화는 시스템 간에 데이터를 이동하지 않고 모든 데이터 소스를 통합하는 가상 통합 보기를 생성합니다. 스토리지 시스템은 데이터 가상화 중에 데이터베이스 간에 데이터를 전송하지 않습니다. 대신, 쿼리를 수신한 후 여러 소스의 데이터로 대시보드를 채웁니다.
데이터 페더레이션
데이터 페더레이션에는 여러 데이터 소스를 기반으로 가상 데이터베이스를 생성하는 작업이 포함됩니다. 데이터 페더레이션이 데이터 소스를 통합하지 않는다는 점을 제외하고는 데이터 가상화와 유사하게 작동합니다. 대신, 데이터 페더레이션에서는 쿼리를 수신할 때 시스템이 각 소스에서 데이터를 가져와 표준 데이터 모델을 사용하여 실시간으로 구성합니다.
데이터 통합과 애플리케이션 통합의 차이점은 무엇인가요?
애플리케이션 통합은 둘 이상의 소프트웨어 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 여기에는 특정 애플리케이션이 다른 애플리케이션의 기능에 액세스할 수 있도록 하는 공통 통신 프레임워크 또는 API를 만드는 작업이 포함됩니다. API는 소프트웨어 프로그램이 서로 통신할 수 있도록 하는 중간 소프트웨어입니다.
애플리케이션 통합에서는 기존 소프트웨어 프로그램을 다른 프로그램과 통합하여 기능을 확장합니다. 예를 들어 이메일 자동 응답기를 고객 관계 관리(CRM) 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 반면, 데이터 통합에서는 여러 소스 시스템에서 모든 고객 데이터를 추출하고 결합하여 클라우드 데이터 리포지토리에 로드합니다.
AWS는 데이터 통합을 어떻게 지원하나요?
Analytics on AWS는 복잡한 데이터 통합 솔루션에 필요한 모든 인프라를 제공합니다. AWS는 최고의 가격 대비 성능, 확장성 및 최저의 비용으로 맞춤형 데이터 통합 애플리케이션을 구축할 수 있는 가장 광범위한 분석 서비스를 제공합니다.
즉시 사용 가능한 솔루션이 필요한 경우, 기업이 대규모로 데이터를 추출, 정리 및 통합할 수 있는 데이터 통합 도구인 AWS Glue를 사용할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 데이터 아키텍트가 추출, 전환, 적재(ETL), 추출, 적재 및 전환(ELT), 배치, 스트리밍 등의 다양한 방법으로 데이터를 통합할 수 있습니다.
- AWS Glue 데이터 카탈로그는 데이터 사이언티스트가 데이터를 효율적으로 쿼리하고 시간 경과에 따라 데이터가 어떻게 변화하는지 관찰하도록 지원
- AWS Glue DataBrew는 데이터 분석가가 코드를 작성하지 않고도 데이터를 변환할 수 있는 시각적 인터페이스 제공
- AWS Glue Sensitive Data Detection은 중요한 데이터를 자동으로 식별, 처리 및 마스킹
- AWS Glue DevOps는 개발자가 데이터 통합 작업을 보다 일관성 있게 추적, 테스트 및 배포할 수 있도록 지원
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