DataOps 프레임워크: 4가지 주요 구성 요소 및 구현 방법

DataOps 프레임워크는 조직이 데이터 관리 및 분석 작업의 속도, 정확성, 안정성을 개선할 수 있도록 지원하는 일련의 관행, 프로세스 및 기술입니다. DataOps는 소프트웨어 개발에 사용되는 DevOps 및 민첩한 방법론과 자주 비교되는데, 이는 사일로를 해체하고, 협업을 장려하고, 데이터 팀의 워크플로를 간소화하는 것을 목표로 하기 때문입니다.

DataOps의 핵심 철학은 데이터를 효율적으로 관리하고 처리해야 하는 귀중한 자산으로 취급하는 것입니다. 이는 모든 사람이 적절한 시기에 적절한 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하기 위해 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 등 다양한 팀 간의 협업의 중요성을 강조합니다. DataOps는 또한 팀이 데이터 파이프라인과 프로세스의 병목 현상과 비효율성을 파악하고 해결하기 위해 협력함에 따라 지속적인 개선과 혁신 문화를 장려합니다.

자동화는 DataOps 프레임워크에서 중요한 역할을 합니다. 자동화를 통해 조직은 데이터 관리 및 분석 프로세스를 간소화하고 인적 오류 가능성을 줄일 수 있습니다. 이는 자동화된 데이터 수집, 변환 및 분석 도구를 사용하여 달성할 수 있습니다. 반복적인 작업과 프로세스를 자동화함으로써 데이터 팀은 비즈니스 성장을 촉진하는 새로운 통찰력과 전략을 개발하는 등 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있습니다.

이 기사에서는 DataOps 프레임워크, 핵심 구성 요소, 이를 구현하는 이점, 그리고 이 프레임워크를 실제로 적용하는 방법에 대해 알아봅니다.

• DataOps 프레임워크 구현의 이점
• DataOps 프레임워크의 주요 구성 요소
• DataOps 프레임워크 구현 프로세스

DataOps 프레임워크를 도입하면 얻을 수 있는 주요 이점에 대해 알아보세요.

데이터 품질 및 정확성 향상

DataOps 프레임워크를 도입하는 주요한 이점 중 하나는 데이터 품질과 정확성이 향상된다는 것입니다. DataOps 관행은 조직이 강력한 데이터 거버넌스 정책과 절차를 수립하고, 다양한 이해관계자의 요구 사항을 충족하도록 데이터가 지속적으로 검증, 정리 및 변환되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 이것은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하여 더 나은 의사 결정과 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

더 빠른 통찰력 확보 시간

DataOps를 활용하면 조직이 데이터에서 통찰력을 얻는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. DataOps는 데이터 관리 및 분석 프로세스를 간소화하고 자동화하여 팀이 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 지원하여 더 빠른 시간 내에 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 이를 통해 조직은 변화하는 시장 상황과 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있으므로 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

향상된 협업 및 민첩성

DataOps 프레임워크는 사일로를 해체하고 기능 간 커뮤니케이션을 장려함으로써 데이터 팀 간의 협업과 민첩성 문화를 육성합니다. 이를 통해 팀이 협력하여 문제를 식별하고 해결하고, 새로운 통찰력을 개발하고, 솔루션을 더 빠르게 반복할 수 있으므로, 더욱 혁신적이고 효과적인 데이터 기반 전략이 가능해집니다. 최종 결과는 변화하는 비즈니스 요구 사항에 더 잘 적응하고 새로운 기회를 활용할 수 있는 더욱 민첩한 조직입니다.

성공적인 DataOps 프레임워크를 구성하는 몇 가지 필수 구성 요소가 있습니다.

데이터 오케스트레이션

데이터 오케스트레이션은 데이터 파이프라인의 여러 단계에 걸쳐 데이터 흐름을 관리하는 데 도움이 되므로 DataOps 프레임워크의 중요한 구성 요소입니다. 여기에는 데이터 수집, 처리, 스토리지 및 분석이 포함됩니다. 데이터 오케스트레이션은 데이터가 효율적으로 이동되고 처리되어 가능한 한 빨리 분석에 사용할 수 있도록 보장합니다.

데이터 오케스트레이션의 핵심 측면 중 하나는 데이터 파이프라인 작업의 자동화입니다. 데이터 추출, 변환 및 로딩(ETL)과 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 조직은 데이터 워크플로를 간소화하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또한, 자동화를 통해 데이터 팀은 데이터 모델링 및 분석과 같은 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

데이터 오케스트레이션의 또 다른 중요한 측면은 데이터 파이프라인의 여러 단계 간의 종속성을 관리하는 기능입니다. 이를 통해 데이터가 올바른 순서로 처리되고, 한 단계의 변경이나 업데이트가 다운스트림 프로세스에 부정적인 영향을 미치지 않도록 보장할 수 있습니다.

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 데이터의 정확성, 일관성, 보안을 보장하므로 DataOps 프레임워크의 필수 구성 요소입니다. 이는 조직 내에서 데이터가 수집, 저장, 관리 및 사용되는 방식을 관리하는 정책, 절차 및 표준을 수립함으로써 달성됩니다.

데이터 거버넌스의 핵심 측면 중 하나는 데이터 품질 관리입니다. 여기에는 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 보장하는 데 도움이 되는 프로세스와 통제의 구현이 포함됩니다. 데이터 품질 관리에는 데이터 검증, 데이터 정리 및 데이터 표준 시행이 포함될 수 있습니다. 데이터 품질을 개선하면 조직은 데이터 기반 통찰력의 신뢰성을 높이고 더 나은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 또 다른 중요한 측면은 데이터 보안과 개인정보 보호입니다. 여기에는 승인되지 않은 접근으로부터 민감한 데이터를 보호하는 것과 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 개인정보 보호 규정을 관리하는 것이 포함됩니다. 데이터 거버넌스 도구는 조직이 암호화 및 액세스 제어와 같은 데이터 보안 조치를 구현하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)

지속적인 통합과 지속적인 배포(CI/CD)는 데이터 프로젝트의 빠르고 반복적인 개발과 배포를 가능하게 하므로 DataOps 프레임워크의 중요한 구성 요소입니다. CI/CD 관행에는 빌드, 테스트 및 배포 프로세스의 자동화가 포함되어 데이터 팀이 빠르게 문제를 식별하고 해결하여 새로운 기능과 개선 사항을 제공할 수 있습니다.

CI/CD의 핵심 측면 중 하나는 버전 제어로, 데이터 팀이 코드와 데이터 자산의 변경 사항을 추적할 수 있도록 해줍니다. 버전 제어를 사용하면 데이터 팀이 프로젝트의 여러 부분에서 동시에 작업하고 충돌 없이 변경 사항을 병합할 수 있으므로 보다 효과적으로 협업할 수 있습니다. 또한, 버전 제어를 통해 문제가 확인되면 변경 사항을 롤백하기가 더 쉬워져 데이터 파이프라인 오류의 위험이 줄어듭니다.

CI/CD의 또 다른 중요한 측면은 자동화된 테스트입니다. 테스트 프로세스를 자동화하면 데이터 팀은 코드와 데이터 자산이 품질 기준을 충족하고 예상대로 기능하는지 확인할 수 있습니다. 자동화된 테스트에는 단위 테스트, 통합 테스트, 엔드투엔드 테스트가 포함될 수 있으며, 이를 통해 데이터 파이프라인의 다양한 측면을 검증하는 데 도움이 됩니다. CI/CD 프로세스에 자동화 테스트를 통합하면 데이터 팀은 다운스트림 프로세스나 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 조기에 포착하여 해결할 수 있습니다.

데이터 모니터링 및 관측 가능성

데이터 모니터링과 관측 가능성은 DataOps 프레임워크의 중요한 구성 요소로, 데이터 팀이 데이터 파이프라인 내의 문제를 사전에 식별하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 이는 데이터 파이프라인 지표, 로그 및 이벤트를 수집, 분석 및 시각화하여 달성되며, 이를 통해 데이터 팀은 데이터 워크플로의 성능과 상태에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 모니터링 및 관측 가능성의 주요 측면 중 하나는 성능 모니터링입니다. 여기에는 지표와 데이터 처리 시간, 리소스 활용도, 오류율 등의 항목을 추적하는 것이 포함되며, 이를 통해 데이터 팀은 병목 현상을 파악하고 더 나은 성능을 위해 데이터 파이프라인을 최적화할 수 있습니다. 성능 모니터링 도구는 데이터 파이프라인에 대한 실시간 가시성을 제공하여 데이터 팀이 다운스트림 프로세스나 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 신속하게 감지하고 해결할 수 있도록 지원합니다.

데이터 모니터링 및 관측 가능성의 또 다른 중요한 측면은 데이터 파이프라인 감사입니다. 여기에는 데이터 파이프라인을 통해 이동하는 데이터 자산의 변경 사항을 추적하고 분석하는 것과 데이터 접근 및 사용 패턴을 모니터링하는 것이 포함됩니다. 데이터 파이프라인 감사는 조직이 데이터 거버넌스 정책 및 규정을 준수하는 데 도움이 되며, 잠재적인 보안 위험이나 데이터 품질 문제를 식별할 수 있습니다.

데이터 관리 및 분석 운영을 최적화하고 더 나은 의사 결정과 결과를 이끌어내는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 단계를 통해 조직에서 DataOps 프레임워크를 구현할 수 있습니다.

1. 현재 데이터 환경 평가

DataOps 프레임워크를 구현하는 첫 번째 단계는 조직에서 사용하는 시스템, 애플리케이션, 데이터 저장소를 포함하여 현재 데이터 환경을 평가하는 것입니다. 이를 통해 기존 데이터 관리 및 분석 프로세스의 격차나 비효율성을 파악하고, DataOps 실무가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 분야를 파악하는 데 도움이 됩니다.

2. 데이터 운영 전략 및 로드맵 개발

현재 데이터 환경을 평가한 후에는 달성하고자 하는 구체적인 목표, 목적 및 이정표를 설명하는 DataOps 전략과 로드맵을 개발하는 것이 중요합니다. 여기에는 DataOps의 각 구성 요소(오케스트레이션, 거버넌스 등)를 구현하는 데 필요한 사람, 도구, 기술 및 리소스를 결정하는 것이 포함됩니다.

3. DataOps 팀, 거버넌스 구조 구축 및 도구 구현

DataOps 프레임워크를 효과적으로 구현하려면 데이터 관리 및 분석 작업을 관리하고 최적화하는 전담 DataOps 팀을 구성하는 것이 필수적입니다. 이러한 팀에는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 등 다양한 기능 분야의 구성원이 포함되어야 하며, 이를 통해 협력적이고 기능 간 접근 방식을 보장할 수 있습니다.

일관되고 규정을 준수하는 방식으로 데이터를 관리하고 사용하기 위한 역할, 책임 및 프로세스를 설명하는 명확한 데이터 거버넌스 구조를 확립하는 것도 중요합니다. 다음 단계는 DataOps 파이프라인을 구축하는 데 필요한 도구와 기술을 배포하는 것입니다.

4. 지속적인 DataOps 프레임워크 모니터링 및 반복

DataOps 프레임워크를 구현하는 것은 최적의 성능과 결과를 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 반복이 필요한 지속적인 프로세스입니다. 여기에는 데이터 파이프라인 및 프로세스의 성능과 건강을 추적하고, 발생할 수 있는 문제나 병목 현상을 식별 및 해결하고, 더 나은 의사 결정과 가치 창출을 위해 DataOps 관행을 지속적으로 개선 및 개선하는 것이 포함됩니다.

IBM 데이터밴드는 데이터 팀이 데이터 파이프라인을 관리, 모니터링 및 최적화할 수 있도록 설계된 강력한 DataOps 도구입니다. 더 자세히 살펴볼 준비가 되셨다면 지금 바로 데모를 예약하세요.