데이터 메시에 대해 알아야 할 모든 것

데이터 메시(Data Mesh)는 조직 내 데이터 관리 방식을 혁신하는 새로운 데이터 아키텍처로, 데이터에 대한 중앙 집중식 권한을 분산시켜 각 팀이 데이터를 더 효과적으로 활용하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

이 아키텍처는 자율적인 팀들이 데이터를 스스로 관리하고, 협력과 혁신을 촉진하는 데이터 중심 문화를 조성하고자 합니다. 이제 데이터 메시가 무엇인지 자세히 알아보겠습니다.

데이터 메시란 무엇인가?

데이터 메시는 간단히 말해, 조직 내에서 데이터를 관리하는 분산형 구조입니다. 데이터를 한 곳에 모아 중앙에서 관리하는 대신, 각 팀이 자신의 데이터를 직접 제어하고 책임지도록 설계되었습니다.

이러한 접근 방식은 데이터를 조직의 핵심 자산으로 강조하며, 더 나은 데이터 관리, 품질 향상, 효율적인 데이터 통합을 통해 데이터 기반 의사결정을 장려합니다.

데이터 메시 아키텍처

데이터 메시 아키텍처는 일반적으로 세 가지 주요 요소로 구성됩니다. 기능 소유자가 관리하는 데이터 소스, 데이터 인프라, 그리고 도메인 중심의 데이터 파이프라인입니다.

  • 데이터 소스: 데이터베이스, API, 센서 등 조직 내 다양한 데이터 생성 지점들을 의미합니다.
  • 데이터 인프라: 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용되는 기본 시스템입니다. 여기에는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 기타 저장 및 처리 시스템이 포함될 수 있습니다.
  • 도메인 중심 데이터 파이프라인: 데이터를 소스에서 인프라로 이동시키고, 필요한 팀이 사용할 수 있도록 만드는 파이프라인입니다. 각 파이프라인은 해당 데이터의 품질과 비즈니스 요구 사항 준수를 책임지는 기능 소유자가 관리합니다.

이 세 가지 요소는 서로 연결되고 통합되어 데이터 사일로를 방지합니다. 데이터 메시 아키텍처에서 각 팀은 자신이 사용하는 데이터에 대한 책임(품질, 접근성, 보안 등)을 가지며, 이 분산된 접근 방식은 데이터 활용을 극대화하고 정보에 기반한 의사 결정을 지원합니다.

데이터 접근성을 높이고 투명성과 신뢰성을 확보함으로써 데이터 기반 문화가 발전할 수 있습니다.

데이터 메시 아키텍처 설계 단계

조직 내에 데이터 메시를 구축하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

#1. 비즈니스 도메인 식별

데이터 메시 구현의 첫 단계는 조직 내 비즈니스 도메인을 식별하는 것입니다. 각 도메인은 고객에게 가치를 제공하는 고유한 영역이며, 각 도메인 내에서 사용되는 데이터에 대한 명확한 소유자가 필요합니다.

#2. 데이터 거버넌스 수립

데이터가 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 명확한 거버넌스 프레임워크를 구축해야 합니다. 여기에는 데이터 관리 역할과 책임 정의, 품질 및 정확성 기준 설정, 데이터 접근 및 사용 프로세스 정의 등이 포함됩니다.

#3. 데이터 소유권 정의

각 비즈니스 도메인은 자신이 사용하는 데이터의 품질과 정확성에 대해 책임을 져야 합니다. 이는 데이터 생성, 유지 관리, 사용 및 배포 전반에 걸쳐 도메인이 적극적으로 관여해야 함을 의미합니다.

#4. 데이터 리터러시 증진

직원들이 데이터에 기반하여 의사 결정을 할 수 있도록 조직 전체에서 데이터 리터러시를 높이는 것이 중요합니다. 교육 프로그램과 데이터 활용 도구 및 리소스 제공을 통해 이를 달성할 수 있습니다.

#5. 데이터 접근 민주화

데이터 메시의 핵심은 데이터 민주화입니다. 즉, 모든 직원이 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. 조직 전체의 데이터에 접근하고 사용할 수 있는 도구와 리소스를 제공함으로써 이를 실현할 수 있습니다.

#6. 데이터 운영 구현

데이터를 적절히 관리하고 유지하기 위한 프로세스와 관행을 수립해야 합니다. 여기에는 데이터 수집, 변환, 저장 및 검색과 같은 작업이 포함됩니다.

데이터 메시의 원칙

데이터 메시는 데이터 기반 의사 결정 문화를 조성하고, 조직 구성원이 데이터에 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 하는 일련의 원칙과 관행을 따릅니다.

이 네 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다.

#1. 도메인 중심 분산형 데이터 소유권 및 아키텍처

이 원칙은 데이터를 비즈니스 도메인 중심으로 구성하는 것의 중요성을 강조합니다. 각 비즈니스 단위는 자신이 사용하는 데이터의 품질에 대한 책임을 집니다. 이는 데이터가 비즈니스와 고객의 요구사항에 맞게 조정되고, 다른 조직 구성원이 데이터에 접근하고 사용하기 쉽게 만듭니다.

#2. 제품으로서의 데이터

이 원칙은 데이터를 가치 있는 자산으로 여기고 제품처럼 관리해야 한다는 것을 강조합니다. 여기에는 데이터 제품 정의, 데이터 제품 팀 구성, 데이터 제품 로드맵 생성이 포함됩니다.

#3. 플랫폼으로서의 셀프 서비스 데이터 인프라

이는 비즈니스 단위가 데이터에 대한 통제권을 강화하고, 조직의 다른 부분에서 데이터에 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 셀프 서비스 모델을 만드는 것을 장려합니다.

#4. 연합 컴퓨팅 거버넌스

이 원칙은 비즈니스 단위, IT, 데이터 과학자를 포함한 다양한 이해 관계자의 요구와 목표를 고려하는 데이터 거버넌스 프레임워크를 수립합니다. 이를 통해 데이터가 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 보장하고, 데이터 리터러시 및 데이터 기반 의사 결정을 촉진합니다.

데이터 메시의 중요성

데이터 메시를 채택해야 할 몇 가지 중요한 이유가 있습니다.

향상된 데이터 품질 및 정확성

데이터 메시는 데이터를 비즈니스 도메인 중심으로 구성하고, 명확한 소유권 및 거버넌스를 수립함으로써 데이터 품질과 정확성을 높입니다. 데이터가 비즈니스와 고객의 요구사항에 부합하고, 정보에 기반한 의사 결정을 지원하도록 합니다.

향상된 데이터 접근성 및 활용성

데이터 메시는 데이터 민주화를 촉진하여 모든 직원이 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 조직 내에서 데이터 접근 및 활용을 쉽게 만들고, 데이터 리터러시와 데이터 기반 의사 결정을 향상시킵니다.

데이터 제어력 강화

데이터 메시를 사용하면 비즈니스 단위가 데이터를 더 잘 제어하고 관리할 수 있습니다. 데이터가 비즈니스 요구사항에 맞게 조정되고 필요한 사람이 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있게 됩니다.

더 나은 데이터 거버넌스

데이터 메시는 책임감 있고 윤리적인 데이터 사용을 위한 명확한 데이터 거버넌스 프레임워크 구축을 촉진합니다. 이는 데이터 관리 역할 및 책임 정의, 품질 및 정확성 표준 설정, 접근 및 사용 프로세스 정의를 포함합니다.

전반적으로 데이터 메시를 채택하면 조직은 데이터 자산을 더 잘 활용하고 데이터 기반 의사 결정 문화를 조성할 수 있습니다.

데이터 메시 대 데이터 레이크

데이터 메시와 데이터 레이크는 초점, 데이터 구성, 거버넌스 및 리터러시 강조, 데이터 접근 및 사용 방식에서 차이점을 보입니다.

다음은 두 가지 접근 방식을 비교한 표입니다.

특징 데이터 메시 데이터 레이크
초점 비즈니스 및 고객 요구 사항 데이터 저장 및 처리 기술
데이터 구성 비즈니스 도메인 중심 계층적 파일 구조
데이터 소유권 비즈니스 단위 소유 및 관리 여러 부서 및 팀에서 접근 가능
데이터 거버넌스 데이터 리터러시 및 데이터 기반 의사 결정 강조 필수적으로 데이터 거버넌스에 초점을 맞추지 않음
데이터 접근 셀프 서비스 모델 IT 부서 개입 필요 가능성
데이터 관리 데이터 민주화 촉진 데이터 저장 및 처리의 중앙 저장소
디자인 원칙 도메인 기반 디자인 원칙 준수 특정 디자인 프레임워크를 따르지 않음
데이터 운영 데이터 운영 프로세스 및 관행 포함 데이터 운영 프로세스가 없을 수 있음
계획 및 유연성 사전 계획 및 설계 필요 임시 데이터 저장 및 처리 허용

데이터 레이크는 모든 종류의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있는 중앙 저장소입니다. 데이터 처리 및 변환 전 원시 데이터 및 세분화된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이를 통해 기존 데이터 웨어하우스보다 유연하고 비용 효율적인 데이터 저장 및 분석을 지원합니다.

반면 데이터 메시는 팀이 자체 데이터를 소유하고 관리할 수 있도록 분산형 접근 방식을 취합니다. 중앙 집중식 그룹에 의존하지 않고 각 팀이 데이터를 직접 관리할 수 있습니다.

데이터 메시 학습 자료

데이터 메시에 대한 학습 자료는 온라인에서 많이 찾아볼 수 있지만, 가장 유용한 자료를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 데이터 메시의 개념을 정확히 이해하고 업무에 효과적으로 적용하는 것이 중요합니다.

이러한 자료들은 데이터 메시 원칙과 사례를 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 데이터 메시 환경에서 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데 필요한 기술을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

#1. 데이터 메시 – 현대적인 분산형 데이터 관리 개념

Udemy의 이 강의에서 강사는 효과적인 데이터 관리를 위한 데이터 메시 아키텍처의 기본 사항을 다룹니다. 또한 데이터 메시 구현에 대한 다양한 사례 연구도 제공합니다.

Udemy에서 제공하는 이 강의는 자신의 일정과 학습 시간에 따라 1주일 이내에 완료할 수 있습니다. 다만 데이터 메시를 종합적으로 다루기 때문에 자료를 충분히 이해하고 흡수하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있습니다.

#2. 데이터 메시: 완전한 마스터 클래스

데이터 메시 관련 경력을 쌓고자 하는 사람들에게 이 마스터 클래스 과정은 매우 유용합니다. 이 과정은 데이터 메시 및 데이터 제품 아키텍처 설계를 포함한 모든 주제를 다룹니다.

이 과정을 마치면 실제 기업 환경에서 데이터 메시 개념을 구현할 수 있습니다. 데이터 메시 관련 사전 지식이 없어도 수강할 수 있습니다.

#3. 데이터 메시: 대규모 데이터 기반 가치 제공

이 책은 데이터 메시 개념을 소개하고, 데이터 메시 아키텍처를 설계하는 방법에 대한 명확한 개요와 전략 및 실행 가이드를 제공합니다.

많은 독자들은 이 책이 데이터 메시의 원칙과 패턴을 이해하고, 이를 조직에 구현하는 데 유용하고 실질적인 가이드라고 평가합니다.

결론

데이터 메시는 데이터 중심 조직을 구축하기 위한 디자인 패턴 및 문화 프레임워크입니다. 이는 조직 내 데이터에 대한 “단일 정보 소스”를 생성하고, 데이터 제품 개념을 홍보하는 데 기반을 두고 있습니다.

교차 기능 팀은 자신의 도메인 내 데이터의 품질, 가용성, 유지 관리를 책임지는 분산형 데이터 거버넌스를 통해 이를 달성합니다.

데이터 메시는 다양한 팀 간의 데이터 계약에 대한 명확한 이해의 중요성을 강조하고, 데이터 검색 도구 및 플랫폼을 사용하여 조직 내 데이터 공유를 촉진하도록 권장합니다.

이 글이 데이터 메시와 그 원칙을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 데이터 가상화에 대해서도 관심을 가지실 수 있습니다.