데이터 통합 기술 및 방법

데이터 팀은 마치 에베레스트산에 견줄 만한 방대한 데이터 더미 앞에 서 있습니다. 그리고 데이터의 양과 복잡성이 줄어들 기미를 보이지 않으면서 이러한 산을 오르는 일은 날이 갈수록 더욱 어려워지고 있습니다.

오늘날 기업 데이터는 SaaS 애플리케이션, 사물인터넷(IoT) 장치, 레거시 시스템과 같은 서로 다른 소스에서 생성되며, 광범위한 데이터 스토리지 에코시스템 전반에 축적되고 있습니다. 이 정보의 상당 부분은 비정형 데이터입니다. 여기에는 이메일, PDF, 이미지, 통화 녹음 및 채팅 로그와 같은 일상적인 정보가 포함됩니다.

포괄적인 관점이 없으면 이러한 데이터는 사일로화되고, 수집되는 즉시 최신성이 떨어지며, 대부분 제대로 활용되지 못합니다. 뿐만 아니라 대규모의 고품질 데이터에 대한 액세스가 제한되면 인공지능(AI)을 운영 환경에 적용하기 위한 경쟁은 출발선에서부터 멈춰 서게 됩니다.

데이터 통합은 서로 다른 소스에 저장되어 있고 다양한 데이터 형식과 품질 수준을 가진 데이터를 결합, 집계 및 조화시킴으로써 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통합을 통해 데이터 소비자는 분석, AI 및 의사결정에 쉽게 활용할 수 있는 통합되고 일관된 정보를 얻을 수 있습니다.

데이터 통합 프로세스는 일반적으로 데이터 식별, 매핑, 변환, 검증, 적재 및 동기화 단계를 거칩니다. 구체적으로 어떤 기술 프로세스, 툴 및 전략을 조합할지는 비즈니스 요구 사항과 사용하는 데이터 통합 방식에 따라 달라지며, 데이터 통합 방식에는 여러 유형이 있습니다.

데이터를 이동하고 변환하기 위해 시간이 많이 소요되는 수작업 기반의 SQL 스크립트를 사용하던 시대는 지났습니다. 오늘날에는 다양한 통합 요구 사항과 기능을 지원하는 여러 기술 기반 데이터 통합 방식이 존재합니다.

다음은 가장 일반적으로 사용되는 기법들입니다.

• 추출, 변환, 로드(ETL)
• 추출, 적재, 변환(ELT)
• 실시간 데이터 통합
• 변경 데이터 캡처(CDC)
• 데이터 가상화
• 애플리케이션 통합
• 데이터 복제

ETL은 여러 소스 시스템에서 데이터를 추출하고, 스테이징 영역에서 변환한 후, 중앙 저장소(일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크)에 적재하는 데이터 통합 방식입니다.

기존 ETL 접근 방식은 온프레미스 환경의 관계형 데이터베이스와 예측 가능한 정형 워크로드를 위해 설계되었습니다. 이러한 접근 방식은 일반적으로 배치 처리, 지속적인 유지 관리 및 경직된 데이터 파이프라인에 의존하기 때문에 IoT 스트림 및 비정형 데이터와 같은 최신 사용 사례에는 제약이 될 수 있습니다.

현대적 ETL 툴은 클라우드 기반 아키텍처에 맞춰 발전해 왔으며, 자동화, 오케스트레이션 및 실시간 수집 기능을 활용해 민첩성과 확장성을 향상시킵니다. 현대적 ETL은 ELT 패턴과 함께 사용되는 경우가 많으며, 배치 및 스트리밍 워크플로를 모두 지원하고 분석, 머신 러닝(ML) 및 AI의 기반 역할을 합니다.

• 주요 장점: 대상 시스템에 도달하기 전에 데이터를 정제하고 표준화함으로써 데이터 품질을 향상시킵니다.
  
  
• 주요 과제: 기존 접근 방식은 대규모 데이터 볼륨과 실시간 데이터 스트림을 처리하는 데 어려움을 겪습니다.

예상할 수 있듯이 ELT 데이터 통합은 ETL과 많은 유사점을 공유합니다. 두 방식 모두 데이터를 소스 시스템에서 대상 시스템으로 이동합니다. 그러나 ELT 프로세스는 데이터를 미리 정제하는 대신 원시 데이터를 데이터 스토리지 저장소에 직접 적재한 후 필요에 따라 변환합니다.

이러한 통합 방식은 기존 ETL 방식에 비해 더욱 유연한 데이터 관리와 더 빠른 데이터 처리를 지원합니다. ELT는 속도와 확장성이 중요한 빅데이터 프로젝트와 실시간 처리에 일반적으로 활용됩니다.

• 주요 장점: ELT는 대량의 정형, 비정형 및 반정형 데이터 유형을 신속하게 수집할 수 있도록 지원합니다.
  
  
• 주요 과제: 강력한 데이터 변환 및 데이터 거버넌스 프로세스가 없으면 대상 시스템에서 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다.

실시간 통합은 데이터를 사용할 수 있게 되는 즉시 수집하고 처리한 후 곧바로 대상 시스템에 전달합니다. 이 방식은 데이터 품질 향상 및 데이터 사일로 감소와 같은 기존 데이터 통합의 이점과 더불어 데이터 가용성을 크게 높여주며, 경우에 따라 사용자가 수 밀리초 내에 분석 정보를 도출할 수 있도록 지원합니다.

이러한 거의 즉각적인 데이터 액세스는 비즈니스 인텔리전스(BI), 생성형 AI(gen AI) 및 고객 초개인화를 지원합니다. 이 방식은 실시간 분석, 사기 감지 및 시스템 모니터링과 같은 사용 사례에 특히 유리합니다.

• 주요 장점: AI와 정보에 기반한 의사결정을 위해 고품질의 최신 데이터를 제공합니다.
  
  
• 주요 과제: 실시간 데이터의 규모와 속도를 처리할 수 있는 데이터 인프라와 네트워크가 필요합니다.

실시간 데이터 통합의 한 유형은 변경 데이터 캡처(CDC)입니다. 이 기술은 데이터 소스 시스템의 변경 사항을 식별하고 이를 데이터 웨어하우스 및 기타 저장소에 즉시 반영합니다.

CDC는 조직 전반에서 실시간 데이터 동기화를 가능하게 합니다. 또한 변경된 데이터만 전송함으로써 소스 시스템의 부하와 네트워크 트래픽 및 컴퓨팅 리소스 사용량을 줄입니다.

최신 상태의 시스템을 유지하는 것은 효과적인 실시간 의사결정, 클라우드 마이그레이션 및 AI 이니셔티브에 필수적입니다. CDC는 사기 감지, 규제 준수, 공급망 관리 및 IoT 구현과 같은 비즈니스 프로세스를 지원합니다.

• 주요 장점: 다른 데이터 통합 방식보다 적은 리소스를 사용하면서 최신 데이터를 효율적으로 제공합니다.
  
  
• 주요 과제: CDC 파이프라인은 스키마 변경에 취약할 수 있으며, 이로 인해 기능이 중단될 수 있습니다.

데이터 가상화는 서로 다른 데이터 소스와 데이터 소비자 사이에 가상(소프트웨어 추상화) 계층을 구축하여 데이터를 통합합니다. 이 계층은 데이터를 물리적으로 이동하거나 복제할 필요 없이 통합된 데이터 뷰를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터가 실제로 어디에 저장되어 있는지와 관계없이 필요할 때 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있습니다.

데이터 페더레이션은 때때로 별도의 데이터 통합 방식으로 간주되기도 하지만, 데이터 가상화의 핵심 기술입니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스 간 논리적 매핑이 가능해져 사용자가 단일 인터페이스에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

조직은 데이터 가상화를 활용해 물리적 플랫폼을 구축하고 관리하는 데 따르는 비용과 복잡성 없이 "가상" 데이터 웨어하우징을 수행하거나 데이터 레이크를 구축할 수 있습니다. 이는 분석 및 AI와 같이 민첩성과 실시간 데이터 액세스가 중요한 사용 사례에서 특히 유용합니다.

• 주요 장점: 데이터 이동과 관련된 리소스 사용 및 리스크를 줄이면서 데이터 통합을 가속화합니다.
  
  
• 주요 과제: 가상화된 데이터에 대한 쿼리는 직접 액세스하는 경우보다 지연 시간이 발생할 수 있으며, 특히 데이터가 자주 업데이트되는 환경에서는 더욱 그렇습니다.

애플리케이션 통합은 애플리케이션, 시스템 및 하위 시스템을 연결하여 통합되고 자동화된 데이터 전송 환경을 구축합니다. 이를 통해 원활한 데이터 흐름과 상호운용성을 지원하는 동시에 팀과 툴 간 데이터 사일로를 줄일 수 있습니다. 이러한 기능은 평균적인 기업이 약 1,200개의 클라우드 애플리케이션을 사용하고 각 애플리케이션이 자체 데이터를 생성하는 오늘날의 비즈니스 환경에서 매우 중요합니다.

조직은 데이터 일관성을 유지하고 HR 플랫폼과 재무 플랫폼처럼 서로 다른 시스템이 함께 작동할 수 있도록 애플리케이션 통합을 활용합니다. 일반적인 접근 방식으로는 통합 워크플로를 구축하고 자동화하기 위한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 커넥터, 미들웨어 및 웹훅이 있습니다.

• 주요 장점: 이전에 연결되지 않았던 애플리케이션과 시스템 간에 실시간 데이터 흐름을 지원합니다.
  
  
• 주요 과제: 레거시 시스템을 최신 SaaS 애플리케이션과 통합하는 작업은 복잡할 수 있습니다.

데이터 복제는 서로 다른 위치와 시스템에 동일한 데이터의 여러 복사본을 생성하고 유지합니다. 일반적으로 이 기술은 단일 소스 시스템의 데이터를 하나 이상의 대상 시스템(복제본)으로 복제합니다. 이는 분산 환경에서 데이터 가용성, 신뢰성 및 복원력을 보장하는 데 도움이 되며, 재해 복구 전략의 일부로도 활용됩니다.

복제는 일반적으로 비동기 방식과 동기 방식의 두 가지 방법으로 수행됩니다. 비동기 데이터 복제에서는 데이터가 먼저 기본 시스템에 복사된 후 일정한 지연을 두고 배치 단위로 복제 시스템에 복사됩니다. 동기 데이터 복제에서는 데이터가 기본 시스템과 복제 시스템에 동시에 지속적으로 복사됩니다.

• 주요 장점: 데이터가 최종 사용자에게 더 짧은 경로로 전달되도록 하여 지연 시간을 줄이고 성능을 향상시킵니다.
  
• 주요 과제: 실시간 데이터 업데이트 요구 사항과 시스템 성능 간의 균형을 맞추는 것은 어려울 수 있습니다.

차세대 데이터 통합은 AI 에이전트를 활용해 데이터 전달을 최적화하고 간소화합니다. 이러한 머신 러닝 모델은 인간의 의사결정을 모방하여 실시간으로 문제를 해결할 수 있습니다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트가 특정 하위 작업을 수행하며, AI 에이전트 오케스트레이션을 통해 조율됩니다.

에이전틱 데이터 통합 툴을 사용하면 모든 수준의 비즈니스 사용자가 자연어(예: “CRM 데이터와 ERP 데이터를 결합해줘”)로 데이터를 요청할 수 있으며, 에이전트가 기술적인 작업을 처리합니다. 에이전트는 적절한 데이터 소스에 연결하고 변환을 적용한 후 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 몇 분 만에 제공합니다. 이는 분석가와 비즈니스 사용자가 필요한 데이터를 받기까지 일반적으로 1~4주를 기다리는 것과 비교됩니다.

AI 에이전트는 팀 간 반복적인 업무 인계를 줄이고 긴 데이터 준비 주기를 단축하여, 많은 데이터 엔지니어링 리소스 없이도 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 통합 데이터에 거의 실시간으로 액세스할 수 있게 되면 팀은 분석 및 AI 프로젝트를 더 빠르게 추진하고 더 나은 의사결정을 더 신속하게 내릴 수 있습니다.