금융 서비스를 위한 데이터 리니지의 6가지 이점

금융 서비스 산업은 데이터 거버넌스를 현대화하는 과정을 10년 이상 거치고 있습니다. 하지만 글로벌 경기 침체가 가까워지면서 최고 수준의 거버넌스에 대한 필요성이 점점 절실해지고 있습니다. 은행, 신용협동조합, 금융 자문가는 제한된 예산과 높은 직원 이직률 문제를 해결하면서 어떻게 까다로운 규제를 따라잡을 수 있을까요?

답은 데이터 리니지에 있습니다. 금융 기관들이 데이터를 제어하기 위해 Manta와 같은 리니지 플랫폼으로 눈을 돌리는 6가지 이유를 알아봅시다.

기업의 모든 결정은 수익에 영향을 미칩니다. 그래서 영향 분석이 중요합니다. 이는 의사 결정의 결과를 예측하기 때문입니다. 의사 결정은 고객, 이해관계자, 매출에 어떤 영향을 미칠까요?

데이터 리니지는 이러한 조사에 도움이 됩니다. 리니지는 보고서와 데이터를 신뢰할 수 있는 환경을 조성하기 때문에 조직이 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 리니지의 가치는 이러한 신뢰성에 그치지 않습니다.

영향 분석에서 간과되기 쉬운 영역 중 하나는 IT 복원력입니다. 이 사각지대는 2021년 3월 CNA Financial에 광범위한 네트워크 중단을 일으킨 랜섬웨어 공격으로 명확해졌습니다. 회사 이메일이 해킹되었고 소비자들은 공포에 질렸으며 CNA Financial은 4천만 달러라는 기록적인 금액을 지불해야 했습니다. 바로 이럴 때 리니지 지원 영향 분석이 필요합니다. 위협이 발생하면 이에 대응할 준비를 하고 사업에 미칠 타격을 정확하게 파악해야 합니다.

IT 복원력은 자연 재해, 사용자 오류, 인프라 장애, 클라우드 전환 등으로도 위협을 받고 있습니다. 실제로 조직의 76% 가 지난 2년 동안 IT 재해 복구 계획이 필요한 사고를 경험했습니다.

대부분의 조직은 영향 분석을 수동으로 수행할 때 리소스가 많이 필요하다는 점에서 어려움을 겪고 있습니다. 하지만 Manta의 자동화된 리니지를 활용한 금융 기관들은 엔지니어링 팀의 생산성을 최대 40% 높였습니다.

앞서 설명한 것처럼 조직의 수익을 위협하는 요소는 셀 수 없이 많습니다. 랜섬웨어 공격, 클라우드 마이그레이션 계획 오류 등 원인이 무엇이든, 문제를 미리 파악해 두어야 비용이 줄어듭니다.

이런 이유로 데이터 파이프라인의 관측 가능성은 매우 중요합니다. 이는 조직 자체는 물론, 그 조직을 믿고 돈을 맡긴 고객까지 보호할 수 있습니다.

데이터 리니지는 데이터 자체와 더불어 데이터 처리 인프라 또는 데이터 파이프라인을 포괄하여 데이터 관측 가능성의 범위를 확장합니다. 이렇게 관측 가능성을 확장하면 설계 단계에서 인시던트를 방지하거나 구현 및 테스트 단계에서 인시던트를 식별하여 유지보수 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.

리니지를 완전하게 구축한 Manta 고객은 기존의 수동 방식에 비해 데이터 관련 문제를 근원까지 90% 빠르게 추적할 수 있었습니다. Manta의 연구에 따르면 특정 시스템을 담당하는 팀이 몇 분 만에 모든 문제를 해결할 수 있었습니다.

금융 분야는 규제가 엄격합니다. 금융 기관들은 Basel III, SOC 2, FACT, BSA/AML 및 CECL 같은 규정을 준수해야 합니다.

이 모든 규정을 준수하려면 데이터를 정확하게 추적해야 합니다. 조직은 다음 사항에 답할 수 있어야 합니다.

• 데이터의 출처는 어디인가?
• 데이터가 어떻게 여기까지 왔는가?
• 필요할 때마다 최신 증거로 제시할 수 있는가?
• 보고서를 작성하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸리는가?
• 그 보고서를 전적으로 신뢰할 수 있는가?

데이터 리니지는 데이터 흐름을 매우 상세하게 시각화하여 이러한 질문에 답하는 데 도움을 줍니다. 이 보고서를 사용하면 데이터를 정확하게 추적하고 보고하여 규정을 준수할 수 있습니다.

McKinsey는 2024년까지 IT 호스팅 비용 10달러 중 8달러가 클라우드로 전환될 것으로 예상합니다. 금융 분야에서는 은행의 40%, 신용 조합의 41%가 이미 클라우드 기술을 배포했습니다.

하지만 데이터 시스템 마이그레이션에 참여해 본 적이 있다면 그 과정이 얼마나 복잡한지 잘 아실 겁니다. 앞으로 3년 동안 클라우드 자금 1,000억 달러 가량이 낭비될 것으로 예상되며, 대부분의 기업은 마이그레이션과 관련된 비용을 클라우드 도입을 주저하는 주된 이유로 꼽습니다. 모든 시스템에 수천 또는 수백만 개의 요소가 서로 연결되어 있고 이 모든 것을 한 번에 마이그레이션하는 것은 불가능하기 때문에 프로세스가 매우 복잡하고 비용이 많이 듭니다.

시스템을 더 작은 개체(보고서, 테이블, 워크플로 등)로 나누면 관리가 쉬워지지만, 한 요소를 마이그레이션하면서 다른 요소를 손상시키지 않아야 한다는 또 다른 과제가 생깁니다. 어느 요소들을 하나로 묶어야 외부 종속성 수를 최소화할 수 있는지는 어떻게 알 수 있을까요?

데이터 리니지를 사용하면 마이그레이션된 시스템의 모든 개체가 매핑되고 종속성이 문서화됩니다. Manta 고객들은 데이터 리니지를 사용하여 30% 적은 리소스로 40% 빠르게 마이그레이션 프로젝트를 완료했습니다.

데이터 엔지니어, 개발자 및 데이터 과학자는 계속해서 빠르게 성장하면서 기술 분야에서 어려운 역할을 수행하고 있습니다. 데이터 엔지니어링 인재 부족 문제는 위기 수준으로 확대되었으며, 데이터 시스템이 더 복잡해지면서 상황이 더 악화되었습니다. 마지막으로, 데이터 인시던트 추적, 계획 수정이 미치는 영향 평가, 데이터 기록의 출처에 대한 같은 질문에 계속 답변하는 것 등의 일상적이고 수동적인(그리고 번거로운) 업무를 맡기면서 데이터 엔지니어의 귀한 시간을 낭비하는 건 금물입니다.

데이터 리니지는 일상 업무를 자동화하고 가능한 경우 셀프 서비스를 활성화하여 데이터 과학자를 비롯한 이해관계자들이 필요할 때마다 스스로 최신 데이터 리니지와 데이터 출처 정보를 검색할 수 있도록 지원합니다. 데이터 엔지니어가 데이터 리니지 맵을 통해 신속하게 온보딩을 할 수 있게 되어, 데이터 환경의 안정성과 신뢰성에 영향을 주지 않고도 신규 또는 초보 엔지니어가 직무를 수행할 수 있습니다.

데이터 거버넌스는 새로운 것이 아닙니다. 금융 분야에서는 특히 그렇습니다. 바젤 위원회는 2013년에 BCBS 239를 발표했습니다. 이 규정은 은행의 위험 관련 데이터 취합 및 보고 기능을 강화하여 데이터에 대한 신뢰를 강화하기 위한 것이었습니다.

보고서 개발자, 데이터 과학자 및 데이터 시민이 적절한 시점에 확신을 가지고 정확한 판단을 하려면 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 그러나 오늘날의 복잡한 데이터 환경에서는 분산된 서버와 인프라를 다루기 때문에 데이터마다 출처가 다르고 수많은 데이터가 종속되어 있습니다. 조직 안에서 데이터가 이동하는 모든 접점을 파악하고, 그 접점들이 어떻게 상호 작용하는지 이해하려면 모든 데이터 출처를 전체적으로 조망해야 합니다. 데이터를 완전히 이해해야만 데이터를 완전히 신뢰할 수 있습니다.

데이터 리니지는 모든 데이터 흐름, 소스, 변환 및 종속성에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 개요를 보면 정확한 보고를 보장하고, 중요한 계산이 어떻게 도출되었는지 확인하고, 데이터 관리 프레임워크와 전략에 대한 확신을 얻을 수 있습니다.

Manta는 금융 분야에서 수십 개의 고객사가 데이터 리니지의 이점을 누리도록 지원했습니다. 생산성을 높이고 데이터에 대한 신뢰를 얻으며 디지털 혁신을 가속화하는 데 도움이 되는 자동 솔루션을 제공하여 메타데이터 관리에 인텔리전스를 제공합니다.

Manta 플랫폼은 40개 이상의 즉시 사용 가능한 완전 자동 스캐너를 통해 리니지를 최대한 활용할 수 있는 고유 기능을 제공합니다. 또한 Manta는 Collibra, Informatica, Alation 등의 인기 있는 데이터 카탈로그와 함께 작동합니다.

더는 망설이지 말고, 자동화된 데이터 리니지의 이점을 바로 누리세요.