데이터 처리란 무엇인가요?

지금까지 기업들은 소규모 데이터 세트를 관리하기 위해 수동 데이터 처리와 계산기에 의존해 왔습니다. 기업이 점점 더 많은 양의 데이터를 생성함에 따라 고급 데이터 처리 방법이 필수적이 되었습니다.

이러한 필요성으로 인해 데이터 처리가 등장했고, 첨단 중앙 처리 장치(CPU)와 자동화가 도입되어 인간의 개입을 최소화했습니다.

인공 지능(AI) 도입이 증가함에 따라 효과적인 데이터 처리가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 정제되고 잘 구조화된 데이터는 AI 모델을 강화하여 기업이 워크플로를 자동화하고 더 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)의 2024년 보고서에 따르면, 기술 리더의 29%만이 자사 데이터가 생성형 AI의 효율적인 확장을 지원할 수 있을 만큼 품질, 접근성, 보안 기준을 충족한다고 강하게 동의했습니다. 그러나 고품질 처리 시스템이 없으면 AI 기반 애플리케이션은 비효율성, 편향성 및 신뢰할 수 없는 아웃풋이 발생하기 쉽습니다.

오늘날 머신 러닝(ML), AI 및 병렬 처리 또는 병렬 컴퓨팅은 대규모 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 발전으로 조직은 Microsoft Azure 또는 IBM Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하여 인사이트를 도출할 수 있습니다.

데이터 처리 방법은 다양하지만 원시 데이터를 사용 가능한 정보로 체계적으로 변환하는 과정은 대략 6단계로 나뉩니다.

1. 데이터 수집: 기업은 사물인터넷(IoT) 센서, 소셜 미디어 또는 타사 제공업체와 같은 소스에서 대량의 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 단계에서 데이터 관리 관행을 표준화하면 이후 데이터 처리 작업을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
   
   
2. 데이터 준비: 이 단계에는 고품질 데이터 세트를 유지하기 위한 데이터 정리, 유효성 검사 및 표준화가 포함됩니다. Python 스크립트로 구동되는 ML 알고리즘은 이상 징후를 감지하고, 누락된 값을 표시하고, 중복 레코드를 제거하여 분석 및 AI 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
   
   
3. 데이터 입력: 선별 작업이 끝난 후, 원시 데이터는 Apache Spark와 같은 처리 시스템에 SQL Query, 워크플로 또는 배치 작업을 통해 유입됩니다. 수집 중에 데이터 보호를 우선시함으로써 기업은 특히 규제가 엄격한 환경에서 규정을 준수할 수 있습니다.
   
   
4. 분석: 알고리즘, 병렬 처리 또는 다중 처리를 통해 빅데이터에서 패턴을 발견할 수 있습니다. 여기에 AI를 통합하면 수동 감독의 필요성을 줄여 데이터 분석 속도를 높일 수 있습니다.
   
   
5. 데이터 아웃풋: 이해관계자는 그래프, 대시보드 및 보고서를 사용하여 데이터 분석 결과를 시각화할 수 있습니다. 신속한 의사 결정은 특히 예측 또는 위험 관리를 위해 사용자가 이러한 귀중한 인사이트를 얼마나 쉽게 해석할 수 있는지에 달려 있습니다.
   
   
6. 데이터 저장: 처리된 데이터는 나중에 액세스할 수 있도록 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 클라우드 컴퓨팅 리포지토리에 저장됩니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정에 부합하는 적절한 데이터 저장 관행은 기업이 규정 준수를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

데이터 처리는 조직이 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환하는 데 도움이 됩니다.

기업이 점점 더 많은 양의 데이터를 수집함에 따라 효과적인 처리 시스템은 의사 결정을 개선하고 운영을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 데이터의 정확성과 보안성을 높이고, 고도화된 AI 애플리케이션에 활용할 수 있도록 준비하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

AI 및 ML 툴은 데이터 세트를 분석하여 조직이 가격 책정 전략을 최적화하고 시장 동향을 예측하며 운영 계획을 개선하는 데 도움이 되는 인사이트를 발견합니다. 그래프 및 대시보드와 같은 데이터 시각화 툴을 사용하면 복잡한 인사이트에 더 쉽게 액세스할 수 있어 원시 데이터를 이해관계자가 실행 가능한 인텔리전스로 전환할 수 있습니다.

비용 효율적인 데이터 준비 및 분석을 통해 기업은 마케팅 성과 데이터 집계부터 재고 예측 개선에 이르기까지 운영을 최적화할 수 있습니다.

더 광범위하게는 Microsoft Azure 및 AWS와 같은 클라우드 플랫폼에 구축된 실시간 데이터 파이프라인을 통해 기업은 필요에 따라 처리 능력을 확장할 수 있습니다. 이 기능은 대규모 데이터 세트를 빠르고 효율적으로 분석하는 데 도움이 됩니다.

강력한 데이터 처리를 통해 조직은 민감한 정보를 보호하고 GDPR과 같은 규정을 준수할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 보안 중심의 데이터 저장 솔루션은 데이터가 저장되고 액세스되며 보존되는 방식을 효과적으로 관리함으로써 리스크를 줄이는 데 도움이 됩니다. 자동화된 처리 시스템은 거버넌스 프레임워크와 통합하고 정책을 시행하여 일관되고 규정을 준수하는 데이터 처리를 유지할 수 있습니다. 

고품질의 정형 데이터는 생성형 AI(gen AI) 모델 및 기타 AI 기반 애플리케이션에 필수적입니다. 데이터 과학자는 고급 처리 시스템을 사용하여 데이터를 정리, 분류 및 강화합니다. 이 준비 작업은 데이터가 AI 훈련을 위해 올바르게 형식화되도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

기업은 AI 기반 자동화를 사용하여 데이터 준비를 가속화하고 ML 및 생성형 AI 솔루션의 성능을 개선할 수도 있습니다. 

처리 시스템의 발전은 조직이 정보를 분석하고 관리하는 방식을 재정의했습니다.

초기 데이터 처리는 수동 입력, 기본 계산기, 배치 기반 컴퓨팅에 의존했기 때문에 비효율적이고 일관성 없는 데이터 품질로 이어지는 경우가 많았습니다. 시간이 지남에 따라 SQL Database, 클라우드 컴퓨팅 및 ML 알고리즘과 같은 혁신은 기업이 데이터 처리 방법을 최적화하도록 영감을 주었습니다. 

오늘날 주요 데이터 처리 기술에는 다음이 포함됩니다.

클라우드 기반 처리 시스템은 확장 가능한 컴퓨팅 성능을 제공하므로 기업은 막대한 인프라 투자 없이도 방대한 양의 데이터를 관리할 수 있습니다. Apache Hadoop 및 Spark와 같은 프레임워크는 실시간 데이터를 처리하므로 기업은 공급망 예측부터 맞춤형 쇼핑 경험에 이르기까지 모든 것을 최적화할 수 있습니다. 

머신 러닝 알고리즘의 부상은 데이터 처리를 혁신했습니다. TensorFlow와 같은 AI 기반 툴은 데이터 준비를 간소화하고 예측 모델링을 개선하며 대규모 데이터 분석을 자동화합니다. Apache Kafka와 같은 실시간 프레임워크는 데이터 파이프라인을 최적화하여 사기 탐지, 동적 가격 책정 및 전자 상거래 추천 엔진과 같은 애플리케이션을 개선합니다.

지연 시간을 줄이고 실시간 데이터 분석을 개선하기 위해 엣지 컴퓨팅이 정보를 소스에서 더 가까운 곳에서 처리합니다. 이는 의료와 같이 찰나의 결정이 큰 위험을 수반하는 즉각적인 의사 결정이 필요한 산업에 필수적입니다.

또한 현지화된 데이터 처리는 지연을 최소화하여 고객 상호 작용과 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨팅 기능을 넘어 복잡한 최적화 문제를 해결함으로써 데이터 처리에 혁신을 가져올 것입니다. 사용 사례가 증가함에 따라 양자 컴퓨팅은 암호학, 물류 및 대규모 시뮬레이션과 같은 분야를 혁신하여 인사이트를 가속화하는 동시에 데이터 처리의 미래를 설계할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

기업은 운영 및 확장성 요구 사항에 따라 다양한 데이터 처리 방법을 채택할 수 있습니다.

• 일괄 처리: 이 방법은 예정된 간격으로 원시 데이터를 처리하며 사람의 개입을 최소화하면서 반복적인 작업 부하를 위한 비용 효율적인 옵션으로 남아 있습니다. 일괄 처리는 거래 집계나 급여와 같은 일상적인 작업에 가장 적합합니다.
  
  
• 실시간 처리: 실시간 처리는 의료 모니터링이나 사기 감지와 같이 즉각적인 데이터 아웃풋이 필요한, 시간에 민감한 애플리케이션에 필수적입니다. 자동 데이터 검증, 머신 러닝 및 저지연 툴은 조직이 이벤트가 발생하는 즉시 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  
  
• 멀티프로세싱: 멀티프로세싱은 데이터 처리 작업을 여러 CPU에 분산시켜 대용량 데이터를 효율적으로 처리합니다. 이 접근 방식은 복잡한 데이터 분석을 병렬로 실행하여 총 처리 시간을 단축하려는 데이터 엔지니어에게 유용합니다. 
  
  
• 수동 데이터 처리: 이름에서 알 수 있듯이 수동 데이터 처리에는 사람의 개입이 필요합니다. 이 방법은 속도가 느리지만 규제 상황이나 특수 감사 또는 중요한 데이터 입력 활동과 같이 오류를 방지하기 위해 사람의 정확한 판단이 필요한 경우에 필요할 수 있습니다.
  
  
• 온라인 처리: 온라인 처리는 소셜 미디어 또는 전자 상거래와 같은 환경에서 지속적인 실시간 데이터 상호 작용을 지원합니다. 데이터 세트를 지속적으로 업데이트함으로써 온라인 처리는 사용자 행동 분석을 동적 시스템 응답과 일치시키고, ML 알고리즘을 배포하여 실시간으로 경험을 개선할 수 있습니다.

조직은 대량의 데이터를 관리할 때 다음과 같은 몇 가지 문제에 직면합니다. 

• 품질 문제
• 확장성 제약
• 통합 복잡성 
• 규정 준수

부적절한 데이터 정리 또는 검증은 의도하지 않은 중복, 불완전한 필드 및 일관되지 않은 형식과 같은 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제는 귀중한 인사이트를 저하시키고 예측 노력을 약화시키며 기업에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

Unity Software가 “잘못된 독점 고객 데이터”로 인해 “자해 행위”로 약 50억 달러의 시가 총액을 잃었던 때를 생각해 보세요. 조직은 엄격한 데이터 품질 표준을 유지하고 수동 감독을 줄임으로써 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 신뢰성을 높이고 윤리적 관행을 유지할 수 있습니다.

기존 처리 장치 또는 레거시 아키텍처는 데이터 세트 확장으로 인해 압도될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 2028년까지 전 세계 데이터 규모는 393.9 제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다.¹ 이는 지구상의 모래 알갱이 수의 약 50,000배에 해당하는 바이트 수입니다.

효율적인 확장 전략이 없으면 기업은 병목 현상, 쿼리 속도 저하, 인프라 비용 상승의 위험에 처하게 됩니다. 최신 다중 처리 및 병렬 처리 방법은 워크로드를 여러 CPU에 분산할 수 있으므로 시스템이 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다.

서로 다른 제공업체, 온프레미스 시스템, 클라우드 컴퓨팅 환경의 원시 데이터를 하나로 모으는 것은 어려울 수 있습니다. Anaconda의 2023년 '데이터 과학 현황' 보고서에 따르면, 데이터 과학 실무자에게 데이터 준비는 여전히 가장 시간이 많이 걸리는 작업으로 남아 있습니다.² 특히 규제가 엄격한 산업에서는 리니지를 보존하면서 데이터를 통합하기 위해 다양한 유형의 데이터 처리가 필요할 수 있습니다.

세심하게 설계된 솔루션은 단편화를 줄이고 파이프라인의 각 단계에서 의미 있는 정보를 유지할 수 있으며, 표준화된 처리 단계는 여러 환경에서 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

GDPR과 같은 규정은 데이터 보호를 중요한 우선순위로 두고 있습니다. 2024년에 규정 미준수로 인한 벌금은 총 약 12억 유로에 달했습니다.³ 데이터 처리 확장에 따라 데이터 주권, 사용자 동의 추적, 자동화된 규제 준수 보고서와 같은 요구 사항을 처리하는 조직들의 규제 리스크도 커지고 있습니다.

성능에 중점을 둔 처리 단계와 달리 규제 솔루션은 보안과 데이터 품질에 우선순위를 둡니다. 데이터 최소화 및 암호화와 같은 기술은 기업이 개인정보 보호법을 준수하면서 원시 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.