데이터 사일로를 해소하고, 위험 관리, 거버넌스 및 개인 정보 보호 규정을 준수하면서 데이터 처리 효율성을 극대화하는 데 데이터 패브릭이 필수적입니다. 이는 진정한 비즈니스 디지털화의 핵심 요소입니다.
대부분의 조직에서는 팀과 부서가 분산된 환경에서 데이터를 수집하고 관리합니다. 또한 데이터 거버넌스와 개인 정보 보호 제약으로 인해 다양한 공공 또는 비공개 데이터 통합에 어려움을 겪고 있습니다.
그렇다면 데이터 처리의 진정한 중앙 집중화 및 디지털화를 위한 해법은 무엇일까요? 바로 데이터 패브릭이 그 해답입니다. 데이터 패브릭에 대한 심층적인 이해를 통해 내부 및 외부적으로 활용하고 데이터 패브릭 도구를 선택할 때 현명한 결정을 내릴 수 있도록 이 글을 끝까지 읽어보시기 바랍니다.
데이터 패브릭이란 무엇인가?
가트너 보고서에 따르면 데이터 메시 네트워크 또는 데이터 패브릭은 2019년 10대 기술 트렌드 중 하나로 선정되었습니다. 분석 및 데이터 기술 전문가들은 기술 스타트업, 중소기업 및 대기업을 위한 미래 지향적인 데이터 관리 도구로 데이터 패브릭을 높이 평가하고 있습니다.
데이터 패브릭은 다양한 데이터 소스를 비즈니스 애플리케이션과 연결하는 통합된 아키텍처를 갖춘 정보 기술 환경입니다. 백엔드에서는 강력한 인공 지능(AI) 에이전트가 데이터 분석을 안전하게 처리하고, 영업 담당자, 고객 지원 담당자 또는 비즈니스 관리자와 같이 필요한 사람들에게만 필요한 데이터를 제공합니다.
전반적인 관점에서 데이터 메시 네트워크는 다양한 데이터 저장 및 컴퓨팅 시스템이 연결되어 정보를 공유하는 가상 패브릭과 유사합니다.
데이터 패브릭의 목적
다양한 비즈니스 애플리케이션, 시간, 공간, 데이터 스토리지, 데이터 검색 방법 및 데이터 보안 프로토콜 등과 같은 복잡한 요소들은 비즈니스 운영을 방해하는 주요 병목 현상입니다. 이러한 제어 및 균형은 기업이 기밀 데이터를 보호하는 데 도움이 되지만, 동시에 업무 효율성을 저해하기도 합니다. 이러한 요소들을 완전히 제거할 수도 없고 그렇다고 해서 방치할 수도 없습니다.
데이터 메시 네트워크는 바로 이러한 상황을 해결하는 데 필수적입니다. 이는 여러 시설, 비즈니스 애플리케이션, 현장 사무실, 매장 및 서버와 같은 다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 전달하는 고속도로 역할을 합니다. 또한 이러한 데이터는 구조화, 반구조화 및 비정형 데이터 형식을 포함할 수 있으며, 데이터 보안 정책 수준도 서로 다를 수 있습니다.
하지만 고객, 영업 담당자, 지원 담당자 및 관리자와 같은 최종 사용자는 이러한 복잡한 과정을 모두 이해할 필요가 없습니다. 그들은 업무를 수행하는 데 필요한 데이터에 안전하게 액세스할 수 있기만 하면 됩니다. 데이터 패브릭은 자동화, AI 및 머신 러닝(ML)을 통해 이러한 작업을 원활하게 수행합니다.
데이터 패브릭의 다른 주요 목적은 다음과 같습니다.
- 컨테이너 및 커넥터를 통해 모든 비즈니스 데이터 소스에 대한 연결을 제공합니다.
- 스토리지, 애플리케이션 등에서 데이터 통합 및 수집 기능을 제공합니다.
- 빅 데이터 분석을 위한 고속 데이터 인프라 역할을 합니다.
- 데이터 소비자와 소스를 단일 메시 네트워크로 통합합니다.
- 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 멀티 클라우드, 온프레미스 및 베어메탈 워크스테이션 간의 하이브리드 데이터 운영을 지원합니다.
기업은 데이터를 처리하는 데 소요되는 시간보다 데이터를 결정하고 승인하는 데 더 많은 시간을 소비합니다. 직원들은 데이터 처리 승인을 받기 전에 수많은 이메일 스레드를 거칩니다.
이는 미래 지향적인 기업의 생산성에 심각한 위협이 될 수 있지만, 데이터 패브릭은 다음과 같은 방식으로 조직을 효율적으로 지원할 수 있습니다.
- 모든 유형의 데이터에 액세스, 제출, 보관 및 분석을 위한 통합 플랫폼을 제공합니다.
- 모든 데이터 거버넌스 및 규제 정책을 준수하면서, 비즈니스 내 모든 사용자가 특정 수준까지 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.
- AI가 데이터를 처리하여 데이터 접근 전에 더 신뢰할 수 있고 쉽게 이해할 수 있도록 지원합니다.
- 기계 간 또는 사물 인터넷(IoT) 통신을 활성화하여 민감한 데이터에 대한 인간 개입을 최소화합니다.
- 애플리케이션 사용 증가 및 감소, 고객 요청, 내부 데이터 액세스 티켓, 대량 마케팅 데이터 유입 등의 변화에 유연하게 대응합니다.
- 레거시 인프라 호스팅에 대한 비즈니스 요구 사항과 의존성을 줄여 비용을 절감합니다.
- 엄격한 AI 알고리즘으로 보호되는 다양한 디지털 데이터 소스를 중앙에서 연결하여 클라우드 기술을 최대한 활용합니다.
결과적으로 일선 상담원은 CRM 데이터에 더 신속하게 접근하여 고객의 요청을 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 고객의 신뢰와 만족도를 향상시킵니다.
데이터 패브릭의 이점
애자일 DevOps 모델 강화
애자일 소프트웨어 또는 제품 개발 프로젝트는 간헐적인 데이터 처리 문제로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 데이터 메시 네트워크 도구를 도입하면 데이터 다운타임을 효과적으로 제거할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 준수
기본 AI 및 ML은 데이터 개인 정보 보호 및 거버넌스 정책을 강화하는 데 기여할 수 있습니다. 동일한 AI 알고리즘은 요청된 데이터를 처리하고 회사 지침에 따라 직원에게 제공합니다.
확장성
MSP(관리 서비스 공급자)는 데이터 처리 요구 사항에 따라 즉시 확장하거나 축소할 수 있습니다.
메타데이터 관리
데이터 분석 카탈로그는 데이터 소스, 자산 및 메타데이터를 저장합니다. AI는 메타데이터를 분석하여 요청된 데이터를 신속하게 검색할 수 있도록 지원합니다.
오류 감지
AI는 데이터 손상, 무결성 문제 및 오류를 감지하여 비즈니스 손실 발생을 방지할 수 있습니다.
역할 기반 액세스
직원들은 조직 내 보안 승인 수준에 따라 필요한 데이터를 요청할 수 있습니다.
데이터 사일로 제거
데이터 패브릭이 모든 데이터를 암호화된 데이터 고속도로로 전송하면 데이터 사일로는 더 이상 비즈니스를 위협할 수 없습니다. 팀은 불필요한 단계를 거치지 않고도 모든 부서의 합법적인 데이터에 액세스할 수 있습니다.
데이터 통합
데이터 패브릭과 기본 AI는 CRM, ERP, 고객 앱 및 일선 에이전트 앱과 같은 실시간 소프트웨어와의 즉각적인 데이터 통합을 지원합니다.
고품질 데이터
데이터 메시 네트워크 도구의 지능형 알고리즘은 모든 데이터 소스를 지속적으로 분석하여 직원이 감독자의 확인 없이 데이터 입력값을 신뢰할 수 있도록 합니다.
데이터 패브릭의 아키텍처
데이터 메시 네트워크는 품질 및 보안을 유지하면서 데이터 접근성을 향상시켜야 합니다. 따라서 표준 데이터 패브릭 아키텍처에는 다음 요소들이 포함되어야 합니다.
데이터 카탈로그
데이터 카탈로그는 모든 비즈니스 데이터의 체계적인 구조를 제공합니다. 사용자는 이러한 카탈로그에 액세스하여 작업을 완료하는 데 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 데이터 카탈로그에는 메타데이터 및 지식 정보와 같은 하위 구성 요소가 포함되어 있습니다.
AI 및 ML 기반 자동화
다중 AI는 모든 쿼리 해결, 데이터 품질 관리, 보안 검사 등을 처리하는 데이터 패브릭의 중심에 위치해야 합니다.
데이터 통합 및 전송
데이터 메시는 현장 서버, 클라우드 스토리지 및 직원 노트북과 같은 다양한 소스의 데이터를 통합합니다. 또한 데이터 커넥터는 원격 컴퓨터 또는 전송 장치에 정보를 연결하여 데이터 패브릭 내에서 데이터를 이동시켜야 합니다.
데이터 패브릭 구현 방법
데이터 패브릭 구현은 조직의 유형과 요구 사항에 따라 달라집니다. 각 비즈니스마다 고유한 요구 사항이 있으므로, 데이터 메시 네트워크 구현에 대한 단일 솔루션은 존재하지 않습니다. 그러나 데이터 패브릭 아키텍처에는 몇 가지 공통 기능 또는 계층이 있습니다.
데이터 관리: 이 계층은 데이터 보안 및 거버넌스를 담당합니다.
데이터 수집: 이 계층은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 연결하고 모든 클라우드 데이터를 통합하는 데 집중합니다.
데이터 처리: 데이터 추출 과정에서 관련 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.
데이터 정렬: 이 계층은 사일로 데이터 수집, 구조화, 정리, 통합 및 사용 가능한 데이터 생성을 위한 변환 등과 같은 작업을 수행합니다.
데이터 감지: 다양한 소스를 통합하여 데이터를 수집하고 고객 만족을 위해 중요한 정보를 제공합니다.
데이터 액세스: 이 계층은 데이터 소비를 전담하며 데이터 시각화 도구 또는 애플리케이션 대시보드를 통해 관련 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다.
데이터 패브릭 원칙
데이터 메시 네트워크의 핵심은 모든 산업 분야에서 분산된 데이터 자산을 통합하고 종단 간 데이터 관리 프로세스를 단일 데이터 관리 플랫폼으로 결합하는 것입니다.
데이터 패브릭은 다음 데이터 관리 원칙을 활용하여 이러한 목표를 달성합니다.
- 데이터 검색
- 데이터 큐레이션
- 데이터 구성
- 데이터 모델링
- 품질 검사
- 사일로 데이터 오케스트레이션
- 데이터 통합
- 데이터 거버넌스
데이터 패브릭 기능
끊임없는 데이터 쿼리 해결
데이터 메시 네트워크는 고속 인터넷, 솔리드 스테이트 드라이브 및 슈퍼컴퓨터를 활용하여 다운타임 없이 지속적으로 요청된 데이터를 제공합니다.
지속적인 데이터 통합, 검색 및 카탈로그
데이터 패브릭 내 데이터 관리를 담당하는 기본 AI는 새로운 원시 데이터를 수집, 분석, 분류하고 비즈니스 애플리케이션에 통합하기 위해 지속적으로 작동해야 합니다.
수동 및 능동 메타데이터
활성 메타데이터는 데이터 품질, 데이터 사용량, 현재 편집자 등과 같은 정보입니다. 반면, 수동 메타데이터는 작성자가 제공하는 정적 데이터입니다. 데이터 패브릭 AI는 수동 데이터 탐색 및 준비 노력을 줄이기 위해 이를 지속적으로 변경합니다.
유연성
데이터 패브릭은 비즈니스 요구 사항에 따라 유연하게 변경 사항을 수용할 수 있습니다.
지능형 소프트웨어를 사용하면 데이터 메시 네트워크를 쉽게 구현할 수 있습니다. 아래에는 중소기업에 적합한 몇 가지 솔루션을 소개합니다.
아틀란
Atlan은 강력하면서도 사용하기 쉬운 Active Metadata 플랫폼이자, 모든 소스의 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 데이터 작업 공간입니다. 데이터 패브릭 요구 사항에 대한 최신 데이터 카탈로그 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 카탈로그, 프로파일링, 검색, 품질, 거버넌스, 탐색 및 통합을 포함한 모든 데이터 관련 솔루션을 제공합니다.
Atlan은 Google 검색과 유사한 사용자 인터페이스와 풍부한 비즈니스 용어집을 제공하여 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 기업은 세분화된 거버넌스 및 액세스 제어 기능을 활용하여 전체 생태계에서 데이터 사용을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
Atlan은 Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker 및 Tableau와 같은 다양한 애플리케이션과의 통합을 지원합니다.
K2View
종단 간 데이터 패브릭 기능을 갖춘 플랫폼을 찾고 있다면 K2View를 고려해 보십시오. 이 데이터 제품 애플리케이션은 데이터 통합, 준비, 데이터 오케스트레이션 및 파이프라이닝을 포함하여 데이터 메시 네트워크의 모든 단계를 지원합니다.
K2View를 사용하면 기업은 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 환경에서 고도화된 데이터 패브릭 아키텍처를 구현할 수 있으며, 데이터 패브릭 배포가 간소화되어 수동 데이터 관리 노력을 줄일 수 있습니다. 또한 여러 소스의 데이터를 통합하고 데이터 무결성 대상 시스템으로 파이프라인할 수 있습니다.
K2View는 즉시 분석할 수 있는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 신속하게 생성할 수 있도록 지원하며, 코딩 경험이 없더라도 소스에서 대상으로 데이터 이동 및 변환을 제어할 수 있도록 합니다.
또한 기업은 이 플랫폼의 구성 가능한 규칙을 활용하여 데이터 액세스, 동기화 및 보안을 제어할 수 있으며, 사용하기 쉬운 프레임워크를 통해 데이터 서비스 자동화에 적합합니다.
탈렌드
Talend는 데이터에 대한 안전한 액세스를 보장하는 동시에 비즈니스 가치를 창출하는 데이터 패브릭 플랫폼입니다. 모든 기업은 유용성, 무결성, 가용성 및 보안을 보장하는 손상되지 않은 완전한 데이터를 관리해야 합니다. 이 애플리케이션은 조직이 위험을 완화하고 데이터를 양호한 상태로 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Talend는 거버넌스, 통합 및 무결성을 제공하는 안정적이고 접근 가능한 데이터를 위한 통합 플랫폼입니다. 서비스 인프라와 파트너 에코시스템의 지원으로 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하며, 문서화 및 분류를 통해 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
Talend는 실시간으로 데이터를 자동으로 정리하여 시스템에 오류 데이터가 유입될 가능성을 줄여줍니다. 기업은 규정 준수를 보장하고 위험을 감소시키며, 생산성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다.
애플리케이션 및 API 통합을 통해 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있으며, 내부 및 외부에서 신뢰할 수 있는 데이터를 공유할 수 있도록 셀프 서비스 기능을 제공합니다.
인코르타
Incorta는 기업이 데이터를 최대한 활용하여 합리적인 비용으로 통찰력을 얻을 수 있는 셀프 서비스 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 솔루션은 보다 민첩한 데이터 경험을 제공하여 적시에 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
인메모리 분석 및 직접 데이터 매핑 기능을 통해 데이터 저장 및 관리에 있어 전례 없는 속도와 확장성을 제공합니다. 또한 Incorta는 여러 리소스에서 데이터를 분석해야 하는 경우에도 유연한 데이터 파이프라인을 위한 진정한 비즈니스 민첩성을 보장합니다.
Incorta는 비즈니스 애플리케이션 데이터의 수집, 처리, 분석 및 표시에 도움을 주며, 기본 시각화 기능을 사용하여 완벽한 비즈니스 데이터를 표시할 수 있도록 지원합니다.
결론
데이터 패브릭은 차세대 데이터 저장, 처리, 보관 및 관리 아키텍처입니다. IT 분야의 미래 지향적인 애플리케이션이지만, 이미 많은 디지털 비즈니스들이 데이터 패브릭 도구를 사용하여 직원을 미래에 대비하도록 하고 있습니다.
특히 소규모 벤처, 중소기업 및 스타트업은 승인 및 조사 과정에서 워크플로가 지연되는 것을 감당할 수 없으므로 데이터 패브릭 기술을 최대한 활용하는 것이 좋습니다. 위에서 언급된 도구들을 자세히 검토하고 이러한 도구들과 기능들이 귀사의 비즈니스에 어떻게 가치를 더할 수 있는지 확인해 보시기 바랍니다.
RevOps 비즈니스 모델은 데이터 패브릭의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 수익 운영(RevOps) 도구에 대해 더 자세히 알아보십시오.