비즈니스는 빠르게 발전하는 디지털 세상에서 성공하기 위해 데이터에 의존합니다. 회사는 고객 상호 작용, 판매, 수익, 경쟁사 데이터, 웹사이트 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 정기적으로 수집합니다.
이 데이터를 관리하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 그리고 제대로 하지 않으면 큰 실수를 저지를 수 있습니다.
여기에서 데이터 오케스트레이션이 시작됩니다.
데이터 오케스트레이션은 모든 중요한 데이터를 효과적으로 관리하고 구성하는 데 도움이 됩니다.
기업이 데이터의 힘을 활용하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다.
이 기사에서는 데이터 오케스트레이션과 이것이 조직에 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명합니다.
시작하자!
목차
데이터 오케스트레이션이란 무엇입니까?
여러 소스에서 데이터를 효율적으로 수집, 변환, 통합 및 관리하는 프로세스를 데이터 오케스트레이션이라고 합니다.
데이터 오케스트레이션의 주요 목표는 기업이 이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 다양한 소스의 데이터를 효과적이고 효율적으로 합리화하는 것입니다. 이는 현대 데이터 기반 세계에서 중추적인 중요한 프로세스입니다.
데이터 오케스트레이션을 통해 비즈니스, 고객, 시장 및 경쟁업체에 대한 명확한 통찰력을 얻을 수 있으므로 정보에 입각한 결정을 내리고 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
간단히 말해서 데이터 오케스트레이션은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 읽고 수집하는 지휘자 역할을 합니다. 이렇게 하면 모든 데이터가 회사의 성과 개요를 나타냅니다.
데이터 오케스트레이션의 이점
데이터 오케스트레이션은 아래와 같이 조직에 여러 가지 이점을 제공합니다.
의사 결정 향상
데이터 오케스트레이션을 통해 통합되고 잘 표현된 데이터 집합을 가질 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 가장 우연하고 해독되지 않은 데이터도 쉽게 해석할 수 있으므로 더 나은 선택을 하는 데 도움이 됩니다.
더 나은 고객 경험
고객의 행동, 선호도 및 피드백을 더 잘 이해하면 더 나은 방식으로 서비스를 제공할 수 있습니다. 데이터 오케스트레이션을 통해 목표에 맞는 노력을 기울일 수 있어 향상된 고객 경험을 얻을 수 있습니다.
향상된 운영 효율성
데이터 오케스트레이션은 이전에 수동으로 데이터를 수집하고 통합하는 데 사용했던 노동 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 수동 작업을 줄이고 데이터 사일로를 최소화하며 데이터를 자동으로 간편하게 간소화할 수 있습니다.
경제적
클라우드 기반 데이터 오케스트레이션은 유연한 스토리지 및 처리 옵션을 제공합니다. 따라서 추가 요금을 피하고 필요하고 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.
경쟁 우위
데이터 오케스트레이션을 통해 얻은 인사이트를 활용하면 경쟁사보다 더 쉽고 빠르게 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 숨겨진 기회를 발굴하고 시장 트렌드에 선제적으로 대응함으로써 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.
확장성
데이터 오케스트레이션은 데이터 볼륨이 커짐에 따라 증가하는 로드를 처리할 수 있습니다. 따라서 비즈니스가 확장되면 데이터 오케스트레이션이 익숙한 변화에 적응합니다.
데이터 오케스트레이션은 어떻게 작동합니까?
데이터 오케스트레이션 프로세스에는 조직 전체의 데이터 관리 및 조정이 포함됩니다. 따라서 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 단순화된 단일 데이터로 변환하고 워크플로를 자동화하는 작업이 포함됩니다.
데이터 오케스트레이션을 통해 데이터를 가이드로 사용하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 운영 효율성을 개선하고 조직의 여러 팀 및 부서 간의 협업을 촉진합니다.
이를 통해 원활한 데이터 이동, 분석 및 제공이 가능하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 오케스트레이션 단계
데이터 오케스트레이션은 일련의 상호 연결된 단계를 포함하는 복잡한 프로세스입니다. 각 단계는 데이터를 효과적으로 수집, 처리 및 분석하는 데 중요합니다.
각 단계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
#1. 데이터 수집
데이터 오케스트레이션 여정은 데이터 수집 단계에서 시작됩니다. 이는 여러 소스에서 데이터를 수집하는 전체 프로세스의 기초입니다. 이러한 소스는 데이터베이스, API, 애플리케이션 및 외부 파일만큼 다양할 수 있습니다.
수집하는 데이터에는 특정 형식을 따르는 정형 데이터와 미리 정의된 모델이나 형식이 없는 비정형 데이터가 포함될 수 있습니다. 이 단계에서 수집된 데이터의 품질, 정확성 및 관련성은 데이터 오케스트레이션의 후속 단계에 상당한 영향을 미칩니다.
따라서 고품질의 관련 데이터 수집을 보장하는 강력한 데이터 수집 전략과 도구를 갖추는 것이 중요합니다.
#2. 데이터 수집
데이터 수집 단계에는 수집된 데이터를 중앙 집중식 스토리지 위치(일반적으로 데이터 웨어하우스)로 가져오고 로드하는 작업이 포함됩니다.
이 중앙 위치는 서로 다른 소스의 데이터가 모이는 중심점 역할을 합니다. 이러한 통합으로 데이터 관리 및 처리가 간소화되어 데이터를 효과적으로 처리하고 활용할 수 있습니다.
모든 관련 데이터를 중앙 스토리지 위치로 정확하게 전송하려면 데이터 수집 프로세스가 오류 없이 원활하게 수행되어야 합니다.
#삼. 데이터 통합 및 변환
데이터 오케스트레이션의 세 번째 단계에는 수집된 데이터를 분석에 사용할 수 있도록 통합 및 변환하는 작업이 포함됩니다. 데이터 통합은 다양한 소스에서 데이터를 가져와 병합하여 일관되고 의미 있는 정보를 제공합니다.
이 프로세스는 데이터 사일로를 제거하고 모든 데이터에 액세스하고 사용할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
데이터 변환과 관련하여 누락된 값을 처리하고, 데이터 불일치를 해결하고, 더 쉬운 분석을 위해 데이터를 표준화된 형식으로 변환해야 합니다. 이 중요한 프로세스는 향상된 데이터 품질을 촉진하고 분석에 대한 적합성을 향상시킵니다.
#4. 데이터 저장 및 관리
데이터가 통합되고 변환된 후 다음 단계는 이 데이터를 적절한 스토리지 시스템에 저장하는 것입니다.
대량의 데이터에는 분산 스토리지 시스템이 필요할 수 있는 반면 고속 데이터에는 실시간 처리 기능이 필요할 수 있습니다. 데이터 관리 프로세스에는 데이터 액세스 제어 설정, 데이터 거버넌스 정책 정의, 효율적인 분석을 위한 데이터 구성이 포함됩니다.
이 단계에서는 데이터를 안전하게 저장하고 적절하게 구성하며 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
#5. 데이터 처리 및 분석
데이터 처리 및 분석에는 다양한 데이터 처리 작업을 수행하기 위한 데이터 워크플로 실행이 포함됩니다. 이러한 작업에는 데이터 세트 필터링, 정렬, 집계 및 조인이 포함될 수 있습니다.
비즈니스 요구 사항에 따라 실시간 스트림 또는 일괄 처리 방법의 두 가지 처리 옵션이 있습니다. 데이터가 처리되면 비즈니스 인텔리전스, 데이터 시각화 도구 또는 기계 학습과 같은 다양한 플랫폼을 사용하여 분석할 준비가 됩니다.
이 단계는 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하고 데이터를 기반으로 한 의사 결정 권한을 부여하는 데 큰 의미가 있습니다.
#6. 데이터 이동 및 배포
비즈니스 요구 사항에 따라 특정 목적을 위해 데이터를 다른 시스템으로 이동해야 할 수 있습니다.
데이터 이동에는 데이터를 외부 파트너 또는 조직 내의 다른 시스템으로 안전하게 전송하거나 복제하는 작업이 포함됩니다. 이 단계에서는 데이터가 추가 처리, 분석 또는 보고용인지 여부에 관계없이 필요한 곳에서 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.
#7. 워크플로우 관리
워크플로를 자동화하면 수동 개입과 오류가 줄어들어 데이터 효율성이 향상됩니다.
대부분의 데이터 오케스트레이션 도구는 데이터 워크플로를 모니터링하고 원활하고 효율적인 작업을 촉진하는 기능을 제공합니다. 이 단계는 전체 데이터 오케스트레이션 프로세스가 원활하게 실행되도록 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
#8. 데이터 보안
데이터 보안을 활성화하려면 액세스 제어 및 인증 메커니즘을 설정해야 합니다. 이러한 조치는 귀중한 정보를 무단 액세스로부터 보호하고 데이터 규정 및 내부 정책을 준수하는 데 도움이 됩니다.
수명 주기 동안 데이터의 무결성과 프라이버시를 보호함으로써 중요한 정보를 위한 안전한 환경을 유지할 수 있습니다. 이 단계는 고객 신뢰를 유지하고 악의적인 의도를 방지하는 데 중요합니다.
#9. 모니터링 및 성능 최적화
데이터 오케스트레이션 프로세스가 준비되면 데이터 워크플로 및 처리 성능을 모니터링하는 것이 필수적입니다. 병목 현상, 자원 활용 문제 및 잠재적 장애를 식별하는 데 도움이 됩니다.
이 단계에는 효율성을 향상시키기 위해 성능 메트릭을 분석하고 프로세스를 최적화하는 작업이 포함됩니다. 이 지속적인 모니터링 및 최적화는 데이터 오케스트레이션 프로세스를 효율적이고 효과적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
#10. 피드백 및 지속적인 개선
데이터 오케스트레이션은 반복적인 프로세스입니다. 여기에는 데이터 분석가, 이해 관계자 및 비즈니스 사용자로부터 지속적인 피드백을 받아 개선 영역과 새로운 요구 사항을 식별하고 기존 데이터 워크플로를 개선하는 작업이 포함됩니다.
이 피드백 루프는 데이터 오케스트레이션 프로세스가 지속적으로 발전하고 개선되도록 보장하여 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족합니다.
데이터 오케스트레이션 사용 사례
데이터 오케스트레이션은 다양한 사용 사례를 위해 다양한 산업에서 응용 프로그램을 찾습니다.
전자상거래 및 소매
데이터 오케스트레이션은 전자 상거래 및 소매 업계가 대량의 제품 데이터, 재고 정보 및 고객 상호 작용을 관리하는 데 도움이 됩니다. 또한 온라인 상점, POS 시스템 및 공급망 관리 플랫폼의 데이터를 통합하는 데 도움이 됩니다.
의료 및 생명 과학
데이터 오케스트레이션은 의료 및 생명 과학 산업에서 중요한 역할을 합니다. 전자 건강 기록, 의료 기기 데이터 및 리소스 연구를 안전하게 관리, 통합 및 분석하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 상호 운용성, 환자 데이터 공유 및 의료 연구 발전에도 도움이 됩니다.
금융 부문
금융 서비스에는 거래 기록, 시장 데이터, 고객 정보 등 다양한 금융 데이터가 포함됩니다. 따라서 금융 부문의 조직은 데이터 오케스트레이션을 사용하여 위험 관리, 사기 적발 및 규제 준수를 향상시킬 수 있습니다.
인적 자원
HR 부서는 데이터 오케스트레이션을 사용하여 직원 데이터, 성과 메트릭 및 채용 정보를 통합하고 분석할 수 있습니다. 또한 인재 관리, 직원 참여 및 인력 계획에도 도움이 됩니다.
미디어 및 엔터테인먼트
미디어 및 엔터테인먼트 부문은 다양한 플랫폼을 통한 콘텐츠 배포를 포함합니다. 미디어 산업은 데이터 오케스트레이션을 통해 대상 광고, 콘텐츠 추천 엔진 및 청중 분석을 쉽게 만들 수 있습니다.
공급망 관리
공급망 관리는 공급업체, 물류 제공업체 및 재고 시스템의 데이터로 구성됩니다. 여기에서 데이터 오케스트레이션은 이 모든 데이터를 통합하고 실시간 제품 추적을 가능하게 합니다.
최고의 데이터 오케스트레이션 플랫폼
이제 데이터 오케스트레이션에 대한 아이디어를 얻었으므로 최고의 데이터 오케스트레이션 플랫폼에 대해 이야기해 보겠습니다.
#1. 플라이트
플라이트 데이터, 기계 학습(ML) 및 분석 데이터를 원활하게 통합하도록 설계된 포괄적인 워크플로 오케스트레이션 플랫폼입니다. 기계 학습 및 데이터 처리를 위한 이 클라우드 기반 시스템은 데이터를 안정적이고 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Flyte는 오픈 소스, 구조화된 프로그래밍 및 분산 솔루션을 통합합니다. 이를 통해 기계 학습 및 데이터 처리 작업을 위한 동시적이고 확장 가능하며 유지 관리하기 쉬운 워크플로를 사용할 수 있습니다.
Flyte의 고유한 측면 중 하나는 프로토콜 버퍼를 사양 언어로 사용하여 이러한 워크플로 및 작업을 정의하여 다양한 데이터 요구 사항에 유연하고 적응 가능한 솔루션을 제공한다는 것입니다.
주요 특징들
- 프로덕션 등급 소프트웨어를 사용하여 신속한 실험 촉진
- 변화하는 워크로드 및 리소스 요구 사항을 처리할 수 있도록 확장성을 염두에 두고 설계
- 데이터 실무자와 과학자가 Python SDK를 사용하여 독립적으로 워크플로를 구축할 수 있도록 지원
- 엔드 투 엔드 데이터 계보 및 재사용 가능한 구성 요소를 통해 매우 유연한 데이터 및 ML 워크플로를 제공합니다.
- 워크플로의 수명 주기를 관리하기 위한 중앙 집중식 플랫폼 제공
- 최소한의 유지 관리 오버 헤드가 필요합니다.
- 지원을 위한 활기찬 커뮤니티의 지원
- 간소화된 워크플로우 개발 프로세스를 위한 다양한 통합 제공
#2. 지사
만나다 지사, 오픈 소스 Prefect Core 워크플로 엔진으로 구동되는 최첨단 워크플로 관리 솔루션입니다. 고급 기능으로 워크플로 관리의 최첨단을 나타냅니다.
Prefect는 단순성과 효율성을 핵심 원칙으로 하여 데이터와 관련된 복잡한 작업을 원활하게 처리할 수 있도록 특별히 설계되었습니다. Prefect를 마음대로 사용하면 포괄적인 모니터링 및 조정 기능을 즐기면서 Python 기능을 관리 가능한 작업 단위로 쉽게 구성할 수 있습니다.
Prefect의 놀라운 기능 중 하나는 견고하고 동적인 워크플로를 생성하여 환경 변화에 원활하게 적응할 수 있도록 하는 기능입니다. 예상치 못한 이벤트가 발생할 경우 Prefect는 원활하게 복구하여 원활한 데이터 관리를 보장합니다.
이러한 적응력 덕분에 Prefect는 유연성이 중요한 상황에서 이상적인 선택입니다. 자동 재시도, 분산 실행, 스케줄링, 캐싱 등을 통해 Prefect는 발생할 수 있는 모든 데이터 관련 문제를 해결할 수 있는 귀중한 도구가 됩니다.
주요 특징들
- 실시간 관찰 및 제어를 위한 자동화
- 지원 및 지식 공유를 위한 활기찬 커뮤니티
- 강력한 데이터 애플리케이션 구축을 위한 포괄적인 문서
- Prefect 관련 질문에 대한 답변을 위한 토론 포럼
#삼. 컨트롤-M
컨트롤-M 온프레미스, 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터 워크플로를 연결, 자동화 및 오케스트레이션하는 강력한 솔루션입니다.
이 도구는 매번 적시에 일관된 작업 완료를 보장하므로 일관되고 효율적인 데이터 관리가 필요한 경우 신뢰할 수 있는 솔루션입니다. 일관된 인터페이스와 다양한 플러그인을 통해 사용자는 파일 전송, 앱, 데이터 소스 및 인프라를 포함한 모든 작업을 쉽게 관리할 수 있습니다.
클라우드 기반 서비스의 임시 기능을 사용하여 클라우드에서 Control-M을 신속하게 프로비저닝할 수 있습니다. 따라서 다양한 데이터 요구 사항에 맞는 다재다능하고 적응 가능한 솔루션입니다.
주요 특징들
- 개발 및 운영을 위한 고급 운영 기능
- 지능형 예측 분석을 통한 사전 예방적 SLA 관리
- 감사, 규정 준수 및 거버넌스에 대한 강력한 지원
- 다운타임 없이 수천만 개에서 수백만 개의 작업으로 확장할 수 있는 입증된 안정성
- Dev 및 Ops 협업 확장을 위한 Jobs-as-Code 접근 방식
- 하이브리드 및 다중 클라우드 환경에서 간소화된 워크플로우
- 안전하고 통합된 지능형 파일 이동 및 가시성
#4. 데이터코랄
데이터코랄 빅 데이터를 위한 포괄적인 데이터 인프라 스택을 제공하는 선도적인 제공업체입니다. 수동 작업 없이 다양한 소스에서 실시간으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 데이터를 수집하면 선택한 쿼리 엔진에서 이 데이터를 자동으로 정렬합니다.
귀중한 통찰력을 얻은 후 데이터를 다양한 용도로 활용하고 게시할 수 있습니다. 이 언어는 데이터에 중점을 두어 모든 쿼리 엔진의 데이터 소스에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 또한 데이터 신선도를 모니터링하고 데이터 무결성을 보장하는 도구 역할을 하므로 안정적이고 효율적인 데이터 관리가 필요한 경우 이상적인 솔루션입니다.
주요 특징들
- 안전하고 안정적인 데이터 액세스를 위한 노코드 데이터 커넥터
- 완전한 데이터 그림을 위한 메타데이터 우선 아키텍처
- 데이터 신선도 및 품질에 대한 완전한 가시성으로 사용자 지정 가능한 데이터 추출
- VPC에 안전하게 설치
- 즉시 사용 가능한 데이터 품질 검사
- PostgreSQL 및 MySQL과 같은 데이터베이스용 CDC 커넥터
- 클라우드 기반 데이터 통합 및 파이프라인을 위한 간소화된 프레임워크로 확장 가능
#5. 단검
단검 데이터 자산 개발, 생산 및 모니터링을 위한 차세대 오픈 소스 오케스트레이션 플랫폼입니다.
이 도구는 처음부터 데이터 엔지니어링에 접근하여 초기 개발 및 배포에서 지속적인 모니터링 및 관찰 가능성에 이르기까지 전체 개발 수명 주기를 포괄합니다. 효과적이고 신뢰할 수 있는 데이터 관리가 필요한 경우 Dagster는 완전하고 포괄적인 솔루션입니다.
주요 특징들
- 통합 계보 및 관찰 가능성 제공
- 더 쉬운 작업 흐름 관리를 위해 선언적 프로그래밍 모델을 사용합니다.
- 안정적이고 정확한 워크플로를 위한 동급 최고의 테스트 기능 제공
- 서버리스 또는 하이브리드 배포, 기본 분기 및 즉시 사용 가능한 CI/CD를 위한 Dagster Cloud
- 이미 사용 중인 도구와 통합되며 인프라에 배포 가능
결론
데이터 오케스트레이션은 전체 데이터 관리 프로세스를 간소화하고 최적화하는 좋은 방법입니다. 기업이 데이터를 수집하고 준비하는 것부터 효과적으로 분석하고 활용하는 것까지 데이터를 처리하는 방법을 단순화합니다.
데이터 오케스트레이션을 통해 기업은 다양한 데이터 소스, 애플리케이션 및 팀과 원활하게 협업할 수 있습니다. 결과적으로 더 빠르고 정확한 의사 결정, 생산성 향상 및 전반적인 성능 향상을 경험할 수 있습니다.
따라서 기본 설정 및 요구 사항에 따라 위의 데이터 오케스트레이션 도구 중 하나를 선택하고 그 이점을 누리십시오.
DevOps를 위한 일부 컨테이너 오케스트레이션 도구를 탐색할 수도 있습니다.