애플리케이션 통합과 데이터 통합 비교

데이터 관리란 애플리케이션과 데이터 통합의 핵심입니다. 둘 다 최종 사용자가 데이터에 더 쉽게 액세스하고 기능할 수 있도록 하는 동일한 목표를 가지고 있습니다.

애플리케이션 통합은 두 개 이상의 애플리케이션 간에 커넥터를 만들어서 서로 작동할 수 있도록 합니다.

애플리케이션의 워크플로를 통합하고 실시간으로 데이터를 병합함으로써 통합을 통해 데이터 사일로를 제거하고 조직 전체의 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 리드에 대한 더 빠르고 효율적인 후속 조치를 위해 Slack과 같은 인스턴트 메시징 도구를 Salesforce와 통합하려고 할 수 있습니다. 여기에서 애플리케이션 통합을 통해 사용자는 둘 간에 정보를 원활하게 공유할 수 있습니다.

애플리케이션 통합은 또한 기업이 클라우드 기반 및 애플리케이션을 온프레미스 및 레거시 시스템에 연결하여 직원들이 기존 시스템에서 최신 도구와 기술을 사용할 수 있도록 하는 방법이기도 합니다.

애플리케이션 통합의 이점은 다음과 같습니다.

• 시간 절약: 두 개 이상의 애플리케이션에서 데이터를 통합하면 데이터를 수동으로 앞뒤로 전송하는 지루한 작업을 줄일 수 있습니다.
• 기능 향상: 뱅킹 앱과 부기 앱과 같은 여러 애플리케이션의 기능을 결합하면 업무 효율성이 높아지고 생산성이 향상되며 사용자에게 가치를 더할 수 있습니다.
• 정보 교환 장려: 조직 전체의 애플리케이션을 연결하면 다양한 팀과 부서가 아이디어를 공유하는 데 방해가 되는 사일로가 제거됩니다. 애플리케이션 통합은 협업 문화를 조성하는 데 도움이 됩니다.

엔터프라이즈 애플리케이션 통합(엔터프라이즈 통합이라고도 함)에 대해 알아보려면 "엔터프라이즈 통합: 정의와 중요성 "을 읽어보세요.

데이터 통합은 다양한 소스와 형식의 데이터를 가져와 단일 데이터 세트로 결합하는 프로세스입니다.

그러나 데이터 통합은 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터를 이동하는 것을 넘어 데이터를 더 유용하게 만드는 통합 프로세스이기도 합니다. 데이터 통합은 다양한 소스에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 가져와서 가치 있는 새로운 데이터 세트를 생성합니다. 이를 통해 분석 능력이 향상되어 비즈니스 운영을 더 잘 이해하고 새로운 혁신 기회를 파악할 수 있습니다.

데이터 통합의 가장 기본적인 기능은 한 소스에서 데이터를 가져와 해당 데이터를 다른 애플리케이션이 인식할 수 있는 형식으로 변환하고 이를 애플리케이션에 로드하는 것입니다. 그러나 현대의 데이터 통합 요구 사항은 추출, 변환 및 로드(ETL) 기능을 넘어서도록 확장되었습니다. 실시간 통합뿐만 아니라 배치 통합을 수행하고 자동화를 사용하여 오류를 해결하면 기업이 사일로를 허물고 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 통합의 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 접근성 향상: 데이터 통합을 통해 여러 위치와 여러 소스의 데이터를 통합하여 통합된 뷰로 만들 수 있습니다. 이러한 포괄적인 통찰력을 갖추면 기업이 협업과 혁신을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 더 큰 인사이트 확보: 데이터에 대한 통합된 뷰를 확보하면 운영과 고객에 대한 더 나은 인텔리전스를 얻을 수 있습니다. 이는 결과적으로 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 무결성 향상: 데이터 품질은 데이터의 가치를 측정하는 진정한 척도입니다. 데이터가 불완전하거나 오류가 포함되어 있으면 데이터를 사용하는 데 방해가 될 수 있습니다. 데이터 통합 도구는 품질이 낮은 데이터를 식별할 수 있습니다.

주요 차이점은 데이터가 변환되는 속도와 관련된 데이터의 양입니다. 애플리케이션 통합은 소규모 데이터 세트에서 실시간으로 작동하므로 기업은 새로운 정보나 성능 문제가 발생했을 때 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한 서로 다른 위치에서 정보가 업데이트되더라도 회사 전체의 사람들이 앱 내에서 동일한 정보에 즉시 액세스할 수 있습니다.

데이터 통합은 일반적으로 중복을 제거하고 데이터 품질을 보장하기 위해 프로세스가 완료된 후 일괄적으로 수행됩니다. 일반적으로 데이터 통합은 데이터를 생성한 프로세스가 완료되었을 때 발생하는 대규모 저장 데이터 집합을 처리합니다. 반면 애플리케이션 통합은 두 개 이상의 애플리케이션 간에 실시간 데이터를 통합하는 것입니다.

또한 조직적으로 관리하는 방식도 다릅니다. 애플리케이션 통합은 회사의 전체 소프트웨어 개발 운영의 일부로서 DevOps에서 관리합니다. 이들의 역할은 기존 통합 플랫폼을 통해 또는 사용자 지정 통합을 구축하여 애플리케이션을 연결하여 효율적인 워크플로를 만드는 것입니다. 데이터 통합은 비즈니스 목적의 데이터 관리 및 오케스트레이션에만 집중하는 DataOps에서 감독합니다.

일반적으로 데이터 통합은 조직에서 정적 데이터를 결합하고 분석해야 할 때 사용되며, 애플리케이션 통합은 실시간으로 변화하는 데이터와 상호 작용해야 할 때 가장 적합합니다.

비즈니스 인텔리전스를 예로 들어보겠습니다. 빅데이터 세트를 사용할 때 통합을 통해 데이터가 일관되고 분석 도구가 단일 보기에서 액세스할 수 있습니다. 데이터 통합은 서로 다른 형태의 데이터를 정확하게 분석하여 기업이 운영을 개선하는 데 사용할 수 있는 새로운 통찰력을 제공합니다.

애플리케이션 통합은 속도가 필수적인 경우에 적합합니다. 데이터 통합은 정확성을 보장하지만 애플리케이션 통합보다 훨씬 느립니다. 고객 데이터든 제조 현장의 입력이든 애플리케이션을 통해 데이터를 캡처한다는 것은 애플리케이션 통합을 통해 다른 도구 및 앱으로 데이터를 변환하고 다양한 방식으로 즉시 조치를 취할 수 있다는 것을 의미합니다. 서로 다른 소스의 데이터에 대한 접근성이 높아지면 하나의 보기에서 혁신의 가능성을 넓힐 수 있습니다.

애플리케이션 통합은 일반적으로 다음을 수행하는 데 사용됩니다.

• 저장 및 분석에 사용할 사물인터넷(IoT) 디바이스에서 데이터를 수집합니다.
• 레거시 온프레미스 ERP 시스템을 CRM에 동기화합니다.
• 보다 효율적인 워크플로를 위해 애플리케이션 간에 자동화를 구축합니다.

데이터 통합은 일반적으로 다음을 수행하는 데 사용됩니다.

• 데이터를 데이터 웨어하우스로 마이그레이션합니다.
• 다양한 소스의 고객 데이터를 단일 뷰로 통합 및 통합합니다.
• 멀티클라우드 또는 하이브리드 클라우드 환경으로의 전환을 지원합니다.

IBM의 주요 애플리케이션 통합 제품은 IBM® Cloud Pak for Integration이며, 주요 데이터 통합 제품은 IBM Cloud Pak for Data입니다. 둘 다 프로세스 매핑, 인공 지능 (AI) 및 예측 분석을 포함한 자동화 기능을 포함합니다. 이를 통해 통합을 보다 효율적으로 만들고 팀이 높은 수준의 이니셔티브에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

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