데이터 자동화란 무엇인가요?

많은 조직이 데이터 관리 전략의 핵심 구성 요소로 데이터 자동화에 의존합니다.

IBM Data Differentiator에 따르면 조직 데이터의 68%가 분석되지 않고 있으며, 이는 기업이 해당 데이터의 이점을 최대한 실현하지 못한다는 것을 의미합니다.

자동화는 기업이 운영 효율성을 개선하고 증가하는 양의 데이터를 처리하여 귀중한 통찰력을 추출하고 더 빠르고 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

특히 데이터 자동화는 기업에서 데이터를 사용하기 전에 종종 거쳐야 하는 ETL 프로세스를 자동화하여 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. ETL에는 소스에서 데이터를 추출하고, 사용 가능한 형식으로 변환하고, 대상 앱이나 데이터베이스에 로드하는 작업이 포함됩니다.

데이터 자동화 기술은 수동 개입이 필요했던 시간 소모적이고 반복적인 작업을 제거함으로써 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 데이터 분석 및 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 프로젝트와 같은 더 높은 우선순위에 집중할 수 있도록 합니다.

데이터 자동화는 데이터 처리 중에 발생할 수 있는 인적 오류 가능성을 최소화하여 데이터 품질을 향상시킵니다.

데이터 자동화는 여러 데이터 소스에서 빠르게 확장되는 데이터 볼륨을 처리, 분석 및 실행해야 하는 기업에 중요합니다. 매일 약 4억 274만 테라바이트의 데이터가 생성되고 있으며, 이 중 대부분은 IT 시스템에서 데이터 처리 없이는 읽기 어려운 원시 또는 비정형 형식입니다.¹

기업은 운영, 공급망, 마케팅 및 영업, 기업 지배구조 등을 포함한 다양한 사용 사례에 대해 깨끗하고 정확한 데이터가 필요합니다. 오늘날 많은 기업이 인공 지능(AI) 이니셔티브를 시작함에 따라 대규모 언어 모델(LLM)을 학습하기 위해 훨씬 더 많은 양의 데이터가 필요합니다.

데이터 자동화 이전에는 데이터 처리가 복잡하고 노동 집약적이었으며 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 데이터 수집, 데이터 준비 및 데이터 통합과 같은 데이터 워크플로는 수작업으로 코딩된 스크립트에 의존했으며, 이 스크립트는 생성, 유지 관리 및 자주 업데이트해야 했습니다. 다양한 데이터 소스에 조직의 데이터 파이프라인과 호환되도록 하려면 사용자 정의 코딩이 필요했습니다.

자동화된 데이터 처리 도구는 이러한 문제에 대한 노코드 솔루션을 제공할 수 있습니다. 데이터 자동화 전략을 채택하는 기업은 처리 시간을 단축하고 작업자 생산성을 높이며 데이터 품질을 개선하고 더 빠르게 더 많은 데이터를 분석할 수 있습니다. AI와 빅데이터 분석 시대에 데이터 자동화는 필수적인 역량으로 여겨집니다.

데이터 자동화는 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 수집하고, 사용할 데이터를 처리하고, 이를 필요로 하는 리포지토리 및 도구에 전달하는 데이터 파이프라인을 구축하여 작동합니다.

데이터 소스에는 데이터베이스, 웹 애플리케이션, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 클라우드 서비스 등 다양한 소스가 포함될 수 있습니다. 데이터의 최종 목적지는 데이터 웨어하우스, 분석 애플리케이션, 비즈니스 인텔리전스 또는 AI나 ML 모델일 수 있습니다.

데이터가 데이터 파이프라인을 통해 흐르면 다양한 자동화 기술이 함께 작동하여 각 단계를 완료합니다.

예를 들어 데이터 커넥터는 사용자 지정 코드나 수동 개입 없이 모든 소스에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 스프레드시트나 송장에서 특정 데이터를 찾아 애플리케이션으로 옮기는 등 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다.

인공 지능과 머신 러닝도 데이터 자동화를 위한 중요한 기술입니다. 복잡한 데이터 입력 작업을 자동화하고, 정교한 데이터 변환을 수행하며, 상황이나 비즈니스 요구 사항이 변경되면 데이터 처리 매개변수를 자동으로 조정할 수 있습니다.

사용할 데이터 세트를 처리하는 기본 방법 중 하나는 추출, 변환 및 로드를 위한 ETL로 알려져 있습니다. 데이터 자동화는 데이터 관리 수명 주기의 다음 단계와 기타 주요 단계를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 통합: 서로 다른 데이터 저장소를 통합합니다.
• 데이터 추출: 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집합니다.
• 데이터 변환: 데이터를 의도한 용도에 맞게 변환합니다.
• 데이터 로딩: 변환된 데이터를 대상 위치로 이동합니다.
• 데이터 분석: 데이터에서 인사이트를 생성합니다.

데이터 통합은 여러 소스의 데이터를 다양한 분석, 운영 및 의사 결정 목적에 사용할 수 있는 통합되고 일관된 형식으로 수집, 결합 및 조화시키는 것을 포괄하는 용어입니다.

데이터 통합에는 데이터 추출, 데이터 변환, 데이터 로딩 및 데이터 분석을 포함한 일련의 단계와 프로세스가 포함되며, 이는 아래에 설명되어 있습니다.

원시 데이터는 SQL 및 NoSQL 데이터베이스, 웹 애플리케이션, API, 클라우드 서비스 및 스프레드시트와 같은 다양한 소스에서 복사되거나 내보내집니다. 추출된 데이터 유형에는 JSON, XML, 관계형 데이터베이스 테이블 등과 같은 비정형 데이터 형식과 정형 데이터 형식이 모두 포함될 수 있습니다.

자동화된 데이터 추출 도구는 사람의 개입이나 사용자 정의 코딩 없이 이러한 서로 다른 소스에서 데이터를 인식하고 추출할 수 있습니다. 비즈니스 문서, 이메일 또는 웹 페이지와 같은 대량의 비정형 데이터 내에서 특정 정보를 찾고 검색할 수 있습니다. 일부 추출 도구는 손으로 쓴 텍스트와 저해상도 이미지에서도 작동할 수 있습니다.

데이터 변환은 원시 데이터를 통합된 형식이나 구조로 변환하는 데이터 통합 프로세스의 중요한 부분입니다. 데이터 변환은 대상 시스템과의 호환성을 보장하고 데이터 품질과 유용성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 대상에 따라 데이터는 사용할 수 있도록 준비하기 위해 여러 변환을 거칠 수 있습니다.

데이터 자동화 도구는 오류 및 불일치를 제거하기 위해 데이터를 정리하고, 스프레드시트에서 열을 제거하고, 여러 레코드를 결합하여 데이터를 집계하는 등 데이터 변환을 수행할 수 있습니다. 자동화 도구는 다른 소스의 관련 정보를 추가하여 데이터를 보강할 수도 있습니다.

데이터가 변환되면 대상 대상에 로드되며, 대상 대상은 사용자가 데이터에 액세스하고 작업할 수 있도록 하는 데이터 웨어하우스, 분석 앱 또는 기타 도구인 경우가 많습니다. 일반적으로 이 프로세스에는 모든 데이터를 처음 로드한 다음 증분 데이터 변경 사항을 주기적으로 로드하고, 드물게는 웨어하우스에서 데이터를 삭제하고 교체하는 전체 새로 고침을 수행하는 작업이 포함됩니다.

자동화 도구는 하루에 한두 번과 같은 시간 간격에 따라 데이터 로드가 자동으로 수행되도록 예약할 수 있습니다. 또한 새 데이터가 스토리지에 추가되거나 문서가 업데이트되는 경우와 같이 트리거가 활성화될 때 데이터 로드를 시작할 수도 있습니다. 일부 도구는 다양한 유형의 데이터 자산을 올바르게 로드하기 위해 사용자 지정 코드를 자동으로 생성할 수도 있습니다.

추출, 변환 및 로딩 후 데이터를 분석하여 추세, 패턴 및 상관 관계를 파악하여 기업이 데이터에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 자동화 도구는 많은 데이터 분석 작업을 자동으로 수행하여 데이터 과학자가 더 빠르고 효과적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.

자동화 도구는 데이터를 인코딩하거나 숫자 형식으로 변환하고, 데이터를 하위 집합으로 분할하고, 변수를 분리하고, 누락된 값을 대입하고, 대규모 데이터 집합을 높은 수준의 초록으로 일반화할 수 있습니다. 비즈니스 사용자에게 데이터 자동화는 데이터 시각화를 생성하여 데이터 기반의 인사이트를 이해하고 활용할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 자동화의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 효율성 향상
• 신뢰할 수 있는 데이터 품질
• 비용 절감
• 더 빠른 비즈니스 인사이트
• 더 빠른 의사 결정
• 더 강력한 데이터 보안
• 유연한 확장성

데이터 파이프라인을 통해 방대한 양의 데이터를 이동하고 처리하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다. 데이터 파이프라인 전반에 걸쳐 많은 작업을 자동화하면 처리 시간이 크게 간소화되고 속도가 빨라집니다.

대량의 데이터 처리에서 사람의 개입을 제거하면 인적 오류의 가능성도 제거됩니다. 또한 데이터 자동화 도구는 데이터 유효성 검사를 수행하여 데이터 오류를 방지하고 비즈니스 규칙과의 일관성을 유지할 수 있습니다.

데이터 자동화는 직원들이 데이터 처리 작업에 시간과 노력을 들이는 비용을 자동화합니다. 예를 들어, 자동화 도구는 데이터 입력, 오류 수정 및 다른 시스템 및 도구와 호환되도록 데이터 형식을 지정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 자동화는 데이터 팀의 수동 개입이 필요했던 분석 작업을 자동화함으로써 데이터 기반 비즈니스 인사이트의 발견을 종종 실시간으로 가속화합니다.

비즈니스 인사이트가 빨라지면 기업은 데이터 기반 의사 결정을 내려 새로운 기회를 포착하고 고객 경험을 개선하며 잠재적인 결과를 이해하지 못한 채 행동으로 인한 위험을 완화할 수 있습니다.

데이터 자동화 도구는 민감한 데이터를 자동으로 암호화하고, 규정을 준수하기 위해 데이터를 인증 및 감사하고, 데이터 소스에 대한 액세스를 제한하여 처리 중에 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 볼륨이 증가하고 비즈니스 프로세스가 발전함에 따라 데이터 자동화는 조직에 성능 요구 사항을 유지하면서 데이터 처리 작업을 확장할 수 있는 기능을 제공합니다.