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DataOps 프레임워크는 DataOps 원칙을 운영에 적용하기 위한 구조화된 실행 방식으로, 관행, 프로세스, 역할 및 기술의 집합입니다. 효과적으로 구현된 DataOps 프레임워크는 조직이 데이터 관리 및 분석 운영의 속도, 정확성, 신뢰성 및 거버넌스를 향상하도록 지원합니다.
더 넓은 개념에서 DataOps는 데이터 운영을 의미하며, DevOps와 애자일 방법론에서 영감을 받은 협업 중심의 데이터 관리 관행 집합으로, 소프트웨어 개발과 IT 운영(지속적 통합 및 지속적 전달 등)에서 사용됩니다.이는 신뢰할 수 있고 분석에 바로 활용 가능한 데이터를 빠르게 제공하기 위해 협업, 자동화 및 품질을 강조합니다. DataOps는 데이터를 전략적 자산(데이터 제품이라고도 함)으로 간주하며, 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 지속적으로 관리, 거버넌스 적용 및 모니터링이 이루어져야 한다고 봅니다.
요약하면 DataOps는 상위 개념의 분야이며, DataOps 프레임워크는 이를 실제로 실행하기 위한 구조화된 방법을 제공합니다. 이후 DataOps 아키텍처와 DataOps 툴이 실제 환경에서 해당 프레임워크를 구현합니다.
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빅데이터의 규모는 빠르게 증가하고 있습니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 데이터 분석은 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 요구합니다. 그리고 데이터 사일로는 점점 심화되고 있습니다.
이러한 과제는 데이터 레이크나 데이터 처리 툴만으로는 해결할 수 없으며, 기반이 되는 데이터 관리 및 운영 방식 전반을 재설계해야 합니다. DataOps는 자동화, 협업, 거버넌스 및 지속적 개선을 강조하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.
그러나 DataOps 개념을 완전히 운영 가능하고 실행 가능한 방식으로 전환하는 것은 특히 처음부터 구축할 경우 복잡합니다. DataOps 프레임워크는 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 DataOps를 효율적이고 일관되게 구현하는 데 필요한 관행, 프로세스, 역할 및 기술을 제공합니다.
프레임워크가 없으면 DataOps 구현 과정에서 팀 간 불일치, 조직 목표와의 정렬 부족, 새로운 품질 문제 및 병목 현상이 발생할 위험이 있습니다.
DataOps는 워크플로를 자동화하고 오케스트레이션하여 데이터 파이프라인의 모든 단계에서 이를 실행할 수 있도록 하며, 여기에는 데이터 통합, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 저장 및 데이터 분석이 포함됩니다.
이러한 활동을 체계적으로 연결함으로써 DataOps는 데이터가 효율적으로 이동 및 처리되어 신속하게 분석에 활용될 수 있도록 합니다. 자동화는 데이터 추출, 변환 및 적재와 같은 반복 작업을 줄이고, 인적 오류의 위험도 감소시킵니다.
데이터 오케스트레이션의 핵심 요소는 의존성을 관리하는 능력입니다. 이 기능은 데이터가 올바른 순서로 처리되도록 보장하고, 한 단계에서의 변경이나 업데이트가 후속 프로세스에 부정적인 영향을 미치지 않도록 합니다.
데이터 모니터링과 관측 가능성은 데이터 팀이 데이터 파이프라인 내 문제를 사전에 식별하고 해결하도록 지원합니다. 이는 데이터 파이프라인의 로그, 이벤트 및 지표(예: 데이터 처리 시간, 리소스 활용도 및 오류율)의 수집, 분석 및 시각화를 가능하게 합니다.
이러한 추적을 통해 데이터 팀은 데이터 워크플로의 성능과 상태에 대한 분석 정보를 확보하여 병목을 보다 효과적으로 식별하고 파이프라인 성능을 최적화할 수 있습니다. 데이터 액세스 및 사용 패턴을 모니터링함으로써 데이터 관측 가능성은 조직이 데이터 개인정보 보호 규정(GDPR 등)을 준수하고 잠재적인 데이터 보안 위험을 식별하도록 지원합니다.
공유된 툴, 프로세스 및 관행을 통해 DataOps는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 데이터 분석 팀 간의 사일로를 해소하고 협업을 촉진하여 필요한 시점에 모든 구성원이 신뢰할 수 있는 데이터에 일관되게 액세스할 수 있도록 합니다.
이러한 협업은 DataOps의 또 다른 결과물인 셀프서비스 기능에 의해 지원됩니다. 이 기능은 비즈니스 사용자에게 대시보드 및 기타 툴을 제공하여 실시간 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.
DataOps는 지속적 개선과 혁신의 문화를 촉진합니다. 팀 간 긴밀한 협업을 통해 데이터 파이프라인과 워크플로에서의 병목과 비효율을 보다 쉽게 식별하고 해결할 수 있습니다.
성공적인 DataOps 프레임워크를 효과적으로 구현한 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
DataOps 프레임워크를 도입하면 조직의 데이터 품질과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. DataOps 관행과 툴(DataOps 플랫폼 포함)은 강력한 데이터 거버넌스, 관측 가능성 및 데이터 변환 절차를 수립하고 이를 일관되게 적용하도록 지원합니다.
이러한 프로세스는 데이터가 일관되고 정확하며 다양한 이해관계자의 요구를 충족할 수 있도록 준비된 상태를 유지하도록 합니다. 고품질 데이터는 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 분석 정보를 제공하며, 이는 더 나은 의사 결정과 성과로 이어집니다.
DataOps는 적절한 데이터가 적절한 시점에 적절한 팀에 전달되도록 보장합니다. 데이터 관리 및 분석 프로세스를 간소화하고 자동화함으로써 DataOps는 팀이 원시 데이터를 빠르고 효율적으로 처리 및 분석할 수 있도록 하여 인사이트 도출 시간을 단축합니다.
이러한 속도 향상은 조직이 변화하는 시장 환경과 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 하여 중요한 경쟁 우위를 제공합니다.
DataOps 프레임워크는 데이터 프로세스를 간소화하고 자동화를 통해 반복적인 수작업을 줄임으로써 데이터 팀의 효율성을 높이고 리소스를 최적화하도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 엔지니어와 운영 팀은 보다 높은 가치의 업무에 집중할 수 있습니다.
성공적인 DataOps 구현은 데이터 팀이 데이터 품질이나 파이프라인 문제 해결에 쓰는 시간을 줄이고 전략적 업무에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 합니다.
또한 협업과 피드백 루프를 촉진하고 조직 전반에서 사용되는 데이터가 고품질이며 신뢰할 수 있도록 합니다. 그 결과 조직은 변화하는 비즈니스 요구에 더 잘 대응하고 새로운 기회를 효과적으로 활용할 수 있는 보다 민첩한 형태로 발전합니다.
DataOps 프레임워크는 DataOps 구현을 가속화하고 단순화하는 데 도움을 줍니다. 프레임워크는 조직마다 다르지만 일반적인 구성 요소와 단계는 다음과 같습니다.
DataOps 프레임워크의 일반적인 첫 단계는 조직의 현재 데이터 역량과 환경을 평가하는 것입니다. 이 평가는 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 이를 지원하는 사람, 프로세스 및 워크플로와 함께 데이터 소스, 시스템, 애플리케이션, 파이프라인 및 데이터 저장소를 종합적으로 검토합니다.
목표는 기존 데이터 관리 및 분석 관행에서의 격차나 비효율을 식별하고 DataOps 관행이 가장 큰 비즈니스 효과를 낼 수 있는 영역을 파악하는 것입니다.
비즈니스의 현재 상태와 데이터 역량을 평가한 후 다음 단계는 명확한 목표, 우선순위가 지정된 사용 사례 및 측정 가능한 마일스톤을 포함하는 DataOps 전략과 로드맵을 정의하는 것입니다. 이 단계에는 오케스트레이션, 거버넌스 및 관측 가능성과 같은 DataOps 구성 요소를 운영에 적용하기 위해 필요한 인력, 프로세스, 툴 및 기술을 식별하는 작업도 포함됩니다.
적합한 DataOps 프레임워크는 반복적인 개선을 지원하며 파이프라인 신뢰성 및 데이터 품질과 같은 단기 요구와 AI 이니셔티브 및 고급 분석과 같은 장기 목표를 모두 충족해야 합니다.
DataOps 프레임워크를 효과적으로 구현하려면 전담 DataOps 팀을 구성하거나 기존 팀 내에 DataOps 역할을 포함하는 것이 중요합니다.
팀 구성원은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 비즈니스 최종 사용자 등 다양한 역할에서 참여하여 협업 기반의 크로스 기능 접근 방식을 보장할 수 있습니다. 이러한 팀은 데이터 관리 및 분석 운영을 반복적으로 구현, 관리 및 지속적으로 최적화하는 역할을 담당합니다.
비즈니스 요구 사항과 팀 책임이 정의되면 조직은 DataOps 목표를 지원하기 위한 데이터 관리 관행과 하드웨어 및 소프트웨어를 구축해야 합니다.1
이 과정에는 데이터가 어떻게 수집될지, 데이터 변환이 어떻게 수행될지, 그리고 데이터 모델링이 어떻게 이루어질지에 대한 결정이 포함되며, 어떤 데이터 플랫폼을 사용할지(예: 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 레이크하우스)와 오케스트레이션, 관측 가능성 및 거버넌스를 위해 어떤 툴을 도입할지도 포함됩니다. 데이터 규모와 비즈니스 요구가 변화함에 따라 이러한 관행과 툴이 확장성을 지원하는 것이 매우 중요합니다.
또한 민감한 데이터를 일관되고 규정을 준수하는 방식으로 관리하고 활용하기 위한 역할, 책임 및 프로세스를 정의하는 명확한 데이터 거버넌스 구조를 수립하는 것도 중요합니다.
이러한 거버넌스 구조는 DataOps 프로세스, 데이터 전략 및 데이터 흐름에 직접 통합되어 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터가 고품질, 일관성, 보안 및 규정 준수 상태를 유지하도록 해야 합니다. 액세스 제어, 데이터 형식, 데이터 계보, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 및 명명 규칙에 대한 지침은 자동화를 통해 적용할 수 있습니다.
DataOps를 운영에 적용하는 것은 최적의 성능과 결과를 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 반복 개선이 필요한 지속적인 프로세스입니다. 데이터 팀은 스키마, 계보 및 볼륨과 같은 요소를 포함해 데이터 파이프라인의 성능과 상태를 추적할 수 있는 관행과 툴을 마련하고, 문제나 병목이 발생할 때 이를 식별하고 해결하며, 의사 결정을 개선하고 가치 창출을 촉진하기 위해 DataOps 관행을 지속적으로 개선해야 합니다.
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1 “소프트웨어 산업에서 DataOps 도입을 위한 모범 사례,” IOP Publishing, 2020.