데이터 수집은 데이터 중심 운영의 핵심 요소로서, 조직이 적시에 정확한 정보를 확보하여 사업 실적을 파악하고 개선할 수 있도록 지원합니다.
오늘날의 기업들은 매일 방대한 양의 데이터를 생산하며, 이는 사업 운영에 있어 상당한 가치를 지니고 있습니다.
데이터 분석을 통해 조직은 더욱 심층적인 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 데이터 기반의 합리적인 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다.
이러한 데이터는 고객 이해, 시장 예측, 전략 수립, 추세 파악 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 수행합니다.
그러나 특정 업무를 수행하기 위해서는 데이터를 추출, 분석하고 중앙 위치에서 쉽게 접근할 수 있도록 하는 과정이 반드시 필요합니다.
바로 여기서 데이터 수집의 중요성이 부각됩니다.
이 기술을 활용하면 여러 데이터 원천에서 정보를 추출하여 그 안에 숨겨진 가치를 발견하고, 이를 사업 성장에 활용할 수 있습니다.
이 글에서는 데이터 수집의 개념과 유형, 단계별 절차, 구조, 실제 사례, 장점, 주요 실천 방안 및 당면 과제에 대해 자세히 알아보겠습니다.
자, 시작해 볼까요!
데이터 수집이란 무엇인가?
데이터 수집은 하나 이상의 데이터 소스에서 정보를 모아 데이터 웨어하우스로 이동시켜 즉시 활용할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이는 데이터 분석 작업 흐름에서 가장 중요한 단계 중 하나로 간주됩니다.
데이터는 일괄적으로 수집되거나 실시간으로 스트리밍될 수 있습니다. 데이터가 최종 목적지에 도달하면, 안전하게 저장된 후 분석 작업에 활용됩니다.
데이터 소스는 데이터 레이크, 데이터베이스, IoT 기기, SaaS 애플리케이션, 온프레미스 데이터베이스, 그리고 기타 플랫폼을 포함하며, 이러한 곳에서 연관성 있고 필수적인 데이터를 얻을 수 있습니다.
데이터 수집은 원본에서 데이터를 가져와 정리한 후 기업이 데이터를 활용, 접근 및 분석할 수 있는 위치로 전달하는 단순한 과정입니다.
데이터 수집을 통해 조직은 매일 생성되는 방대한 데이터의 복잡성을 처리하고, 이를 바탕으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터를 수집할 때, 데이터는 원본과 동일한 상태로 유지됩니다. 만약 데이터를 다른 애플리케이션과 호환되는 형식으로 변환하거나 구문 분석해야 할 경우, 별도의 변환 작업이 필요합니다.
데이터 수집의 주된 목표는 소프트웨어 자동화를 통해 대량의 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 효율적으로 옮기는 것입니다. 이 과정에서 데이터를 변환하는 것이 아니라 수집하는 데 초점을 맞춥니다. 많은 조직에서 이는 데이터의 프런트엔드를 관리하는 데 필요한 핵심 도구로 작용합니다.
데이터 마트에서 데이터를 수집하는 다양한 방법이 존재하며, 특정 요구 사항과 설계 필요에 따라 가장 적합한 수집 방법을 선택할 수 있습니다.
데이터 수집은 어떻게 작동하는가?
데이터 수집은 원래 저장되거나 생성된 다양한 소스에서 데이터를 모읍니다. 이후, 데이터를 대상 영역 또는 준비 영역으로 전송합니다. 데이터 수집 파이프라인은 필요에 따라 데이터를 필터링하거나 최적화하기 위해 간단한 변환을 수행한 후 데이터를 메시지 큐, 데이터 저장소, 혹은 목적지로 보냅니다.
또한, 데이터 수집은 보조 파이프라인을 활용하여 특정 애플리케이션, 보고 및 분석 시스템에 필요한 정렬, 조인, 집계와 같은 복잡한 변환을 수행합니다.
데이터 수집의 단계별 프로세스를 이해하기 위해서는, 해당 아키텍처를 더 자세히 살펴볼 필요가 있습니다.
출처: StreamSet
데이터 수집 구조
데이터 수집 구조는 다음 계층을 통해 데이터 흐름을 설명합니다:
- 데이터 수집 계층: 다양한 소스에서 데이터를 모아 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이 계층은 데이터가 수집 구조의 다른 계층으로 어떻게 전송되거나 구문 분석되는지를 정의합니다. 또한 분석 처리를 위해 데이터를 분해하는 데도 도움이 됩니다.
- 데이터 처리 계층: 이 계층은 이전 계층에서 데이터를 수집하여 데이터 저장소로의 전송을 관리합니다. 데이터를 보내려는 목적지를 설정하고, 그에 따라 데이터를 분류합니다.
- 데이터 저장 계층: 분류된 데이터는 추가 전송을 위해 효율적인 위치에 저장됩니다.
- 데이터 쿼리 계층: 이는 데이터 수집 구조의 분석 계층입니다. 여기서는 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해 쿼리를 수행합니다.
- 데이터 시각화 계층: 데이터 시각화는 데이터 표현을 다루는 마지막 계층입니다. 조직이 실시간 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터를 이해하기 쉽고 시각적인 형식으로 표시합니다.
데이터 수집의 장점
데이터 수집의 몇 가지 주요 이점을 살펴보겠습니다.
- 접근성: 데이터 수집 프로세스를 구현함으로써, 조직은 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 됩니다. 여러 소스에서 수집된 데이터가 저장 위치로 전송되므로, 권한이 있는 사람은 누구나 분석을 위해 쉽게 데이터에 접근할 수 있습니다.
- 일관성: 올바른 데이터 수집 방법은 다양한 형태의 데이터를 통합된 형태로 변환하여 데이터 품질을 향상시킵니다. 이를 통해 데이터의 조작과 이해가 더 쉬워져 향후 분석에 유리합니다.
- 생산성 향상: 데이터 수집을 통해 데이터를 효과적으로 활용함으로써 생산성을 높일 수 있습니다. 이는 데이터 엔지니어가 더욱 유연하게 대처하고 확장 능력을 개발하는 데 도움을 줍니다.
- 의사 결정 능력 강화: 데이터 수집 프로세스는 조직이 실시간 데이터를 기반으로 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한 전술적 결정을 내리고 핵심성과지표(KPI) 및 잠재적 목표를 추적하는 데 필요한 분석 결과를 도출할 수 있도록 돕습니다.
- 향상된 사용자 경험: 조직은 최신 데이터를 활용하여 귀중한 고객에게 서비스를 제공합니다. 데이터 기반 분석을 통해 고객에게 더 효과적인 도구와 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.
데이터 수집의 유형
데이터 수집은 일괄 처리, 실시간 데이터 수집, 람다 기반 데이터 수집의 세 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. 이 중 어떤 유형을 선택할지는 주로 비즈니스 모델, IT 인프라, 예산, 일정 및 목표 달성과 같은 요소에 따라 결정됩니다. 기업은 또한 사용하는 데이터 소스를 고려하여 최적의 모델과 도구를 선택합니다.
각 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다.
#1. 일괄 처리
출처: 어도비 익스피리언스 리그
가장 일반적인 데이터 수집 방법 중 하나입니다. 여기서 수집 계층은 여러 소스에서 들어오는 데이터를 점진적으로 수집하고 그룹화합니다. 그 후, 데이터를 필요한 애플리케이션, 시스템 또는 위치로 묶어서 전송합니다.
데이터 전송은 트리거 이벤트, 유추적 순서, 또는 데이터 전송을 보장하는 기존 일정에 따른 정책적 조건 활성화를 기반으로 이루어집니다. 일괄 처리는 출석부 관리, 보고서 생성 등 매일 특정 데이터를 수집해야 하는 조직에 유용합니다.
이 방식은 비용 효율적이며, 많은 경우에 기존의 접근 방식으로 간주됩니다.
#2. 실시간 데이터 수집
실시간 데이터 수집은 스트림 처리라고도 합니다. 이는 특정 소스에서 대상으로 데이터를 실시간으로 수집하고 전송하는 방식을 말합니다. 이 방식에서는 데이터 그룹화가 이루어지지 않습니다. 대신, 수집 계층은 새로운 데이터를 발견하는 즉시 데이터를 소싱하고, 로드하고, 처리합니다.
실시간 데이터 수집을 구현하기 위해 일반적으로 CDC(Change Data Capture) 솔루션을 사용합니다. 하지만 이러한 유형의 데이터 수집은 일괄 수집보다 비용이 더 많이 들 수 있습니다. 새로운 데이터를 계속해서 감지하고 대상 플랫폼에 올바르게 반영하기 위해 소스를 지속적으로 모니터링해야 하기 때문입니다.
비용 측면을 고려한다면, 이 방법은 새로운 데이터로 분석을 수행하여 운영 결정을 내리려는 기업에 매우 유용합니다.
예를 들어, 주식 시장 거래 결정을 내려야 할 경우, 실시간 데이터 수집이 최적의 선택입니다. 이 방법은 인프라를 모니터링하는 데에도 매우 효과적입니다.
#3. 람다 기반 데이터 수집
출처: 헤이즐캐스트
이 방식은 일괄 처리와 실시간 수집이라는 두 가지 유형의 데이터 수집 방법을 결합한 것입니다.
일괄 처리는 데이터를 일괄적으로 수집하는 데 사용되는 반면, 실시간 데이터 수집은 시간에 민감한 데이터에 대해 다른 관점을 제공하는 데 사용됩니다. 람다 기반 데이터 수집은 수집된 데이터를 그룹으로 나누고 더 작은 단위로 수집하므로, 스트리밍 데이터가 필요한 다양한 애플리케이션에 효과적입니다.
데이터 수집의 활용 사례
전 세계의 많은 조직이 데이터 수집 프로세스를 운영 시 데이터 파이프라인의 필수 구성 요소로 사용하고 있습니다.
- 사물 인터넷(IoT): 데이터 수집은 다양한 IoT 시스템에서 광범위하게 사용되어 여러 연결된 장치에서 데이터를 수집하고 변환합니다.
- 빅 데이터 분석: 빅 데이터 분석은 모든 조직에서 공통적으로 필요한 부분입니다. 따라서 Spark나 Hadoop과 같은 분산 시스템을 사용하여 데이터를 처리하는 빅 데이터 분석에는 다양한 소스에서 대용량 데이터를 수집하는 것이 필요합니다.
- 사기 탐지: 조직은 데이터 수집 프로세스를 활용하여 다양한 출처에서 데이터를 가져오고 변환함으로써 사기를 탐지합니다. 여기에는 고객 행동, 제3자 데이터 피드, 거래 내역 등이 포함됩니다.
- 전자상거래: 전자상거래 기업은 데이터 수집 프로세스를 활용하여 고객 거래, 제품 카탈로그, 웹사이트 분석 등 여러 소스에서 데이터를 수신합니다. 이를 통해 실시간으로 정확한 데이터를 바탕으로 사업을 확장할 수 있습니다.
- 개인화: 데이터 수집 프로세스는 고객 상호 작용, 소셜 미디어 데이터, 웹사이트 분석 등 다양한 소스에서 데이터를 추출하여 사용자에게 개인화된 경험이나 추천을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
- 공급망 관리: 공급망을 관리하기 위해 조직은 재고, 물류, 공급업체 데이터와 같은 다양한 데이터 소스가 필요합니다. 데이터 수집은 효과적인 공급망 관리를 위해 이러한 데이터를 여러 소스에서 수집하고 처리합니다.
- 감정 및 소셜 미디어 분석: 실시간 데이터 수집은 기업이 소셜 미디어 피드를 모니터링하고 새로운 트렌드를 식별하며, 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 브랜드에 대한 인식을 효과적으로 분석하는 데 도움을 줍니다. 이는 고객 관계 개선, 시장 진출 전략 개발, 효과적인 마케팅 전략 수립으로 이어질 수 있습니다.
도전 과제
데이터 수집 프로세스에는 다음과 같은 몇 가지 어려움이 따를 수 있습니다.
- 확장성: 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 과정에서 대규모 데이터 세트를 확장하는 데 어려움이 발생할 수 있습니다. 처리해야 하는 데이터 양이 증가함에 따라, 인프라를 수직적 또는 수평적으로 확장해야 할 필요성이 발생하여 복잡성을 더합니다.
- 데이터 품질: 데이터 품질은 데이터 수집 프로세스에서 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터를 추출하는 동안 수신하는 데이터의 품질이 항상 고품질이라고 보장할 수는 없습니다.
- 다양한 생태계: 데이터 소스와 유형이 다양하기 때문에, 팀이 견고한 수집 모델을 구축하기가 어렵습니다. 일부 도구나 기능은 기본적인 기술만 지원하므로 조직은 여러 기술이 필요한 다양한 도구를 사용하게 될 수 있습니다.
- 비용: 수집 비용은 데이터 양에 비례하여 증가합니다. 데이터 가치에 대한 비즈니스 요구가 증가함에 따라 전체 수집 비용도 증가합니다. 모든 데이터를 수집하기 위해 더 많은 서버와 스토리지 시스템이 필요하므로, 수집 비용이 더 높아집니다.
- 보안: 데이터는 수집 과정에서 파이프라인의 여러 지점에 저장되므로 데이터 노출 및 보안 위험에 취약해집니다. 이러한 상황은 데이터 수집 프로세스를 취약하게 만들어 보안 침해로 이어질 수 있습니다. 따라서 조직은 프로세스 중에 규정 준수 표준 및 관련 규정을 지키는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 데이터 통합: 타사 소스 데이터를 수집 파이프라인과 통합하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 그래서 데이터를 통합할 수 있는 포괄적인 도구가 필요한 것입니다.
- 신뢰성 부족: 데이터를 잘못 수집하면 연결이 불안정해질 수 있습니다. 이는 통신 장애와 데이터 손실로 이어질 수 있습니다.
모범 사례
사업 성과를 개선하기 위해 따를 수 있는 몇 가지 데이터 통합 모범 사례를 살펴보겠습니다.
자동화된 데이터 수집
자동화된 데이터 수집은 수동 수집과 관련된 여러 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 데이터가 여러 소스에서 파생된 경우 원시 데이터를 유용한 통찰력으로 전환하는 것은 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
조직은 데이터 수집 도구를 사용하여 반복적인 데이터 수집 과정을 자동화하고, 더 나은 분석 및 보고를 위한 인적 오류를 줄일 수 있습니다.
데이터 SLA 생성
데이터 서비스 수준 계약(SLA)을 설정할 때 다음 사항을 고려해야 합니다:
- 비즈니스에 필요한 것은 무엇인가?
- 기업이 데이터에 대해 갖는 기대치는 무엇인가?
- 데이터가 언제 기대치를 충족할 수 있는가?
- 영향을 받는 사람은 누구인가?
- SLA가 충족되었는지 어떻게 알 수 있으며, SLA 위반 시 어떤 조치를 취하게 되는가?
따라서, 효과적인 데이터 SLA를 생성하는 데 필요한 모든 데이터를 수집하는 데 도움이 되는 데이터 수집 방식을 채택해야 합니다.
네트워크 대역폭
데이터 수집 파이프라인은 네트워크 대역폭을 효과적으로 처리할 수 있는 방식으로 설계되어야 합니다.
트래픽은 항상 일정한 것은 아니며, 때로는 사회적 또는 물리적 요인에 따라 증가하거나 감소합니다. 네트워크 대역폭은 특정 시간 동안 수집되는 데이터 양에 따라 달라집니다.
이종 시스템 및 기술
조직은 데이터 수집 파이프라인 모델이 타사 도구 및 애플리케이션뿐만 아니라 다양한 운영 체제와도 호환되는지 확인해야 합니다.
신뢰할 수 없는 데이터에 대한 지원
데이터 수집 파이프라인은 다양한 소스와 오디오 파일, 로그 파일, 이미지 등 다양한 구조의 데이터를 수신합니다.
구조마다 처리 속도가 다르기 때문에, 신뢰할 수 없는 네트워크는 전체 파이프라인을 불안정하게 만들 수 있습니다. 조직은 신뢰성이 낮은 환경에서도 모든 형식을 지원하는 데이터 수집 파이프라인을 설계해야 합니다.
높은 정확도
데이터 수집 프로세스는 감사 가능한 데이터에 직접적으로 연관되어 있습니다. 따라서 요구 사항에 따라 중간 기능을 변경할 수 있도록 잘 설계된 프로세스가 필요합니다.
스트리밍 데이터
기업은 서비스를 강화하고 효율성을 극대화하기 위해 실시간 및 일괄 처리 데이터 수집 프로세스가 모두 필요합니다.
데이터베이스 분리
일부 조직, 특히 대규모 조직에서는 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 데이터베이스를 운영 데이터베이스와 직접 통합하는 경우가 있습니다. 분석 데이터베이스와 운영 데이터베이스를 분리하면 조직이 문제를 서로 연관시키는 데 도움이 됩니다.
결론
데이터 수집은 즉각적인 통찰력을 제공하여 현재 시장 동향을 파악하고 대기 시간을 단축하며 고객 경험을 측정하는 데 도움을 줍니다. 데이터 수집 파이프라인은 데이터 추출 및 수집에서 시각화 및 분석에 이르기까지 다양한 계층으로 구성되어 있습니다.
데이터 수집을 통해 조직은 운영 효율성을 개선하고, 사기 탐지를 더 빠르게 수행하며, 실시간 분석을 얻고, 사전 예방적 유지 관리를 시작할 수 있습니다. 또한, 기업은 실시간 데이터 수집을 통해 최신 정보를 확보하고 이를 바탕으로 경쟁 우위를 확보하고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
간단한 용어로 데이터 오케스트레이션에 대해 알아보시는 것도 좋습니다.