발행일: 2024년 8월 7일
작성자: 팀 무치(Tim Mucci)
시맨틱 계층은 복잡한 데이터 스토리지 시스템과 비즈니스 사용자 간의 상호 작용을 단순화하도록 설계된 엔터프라이즈 데이터 아키텍처의 한 부분입니다. 고도로 숙련된 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 이해하지만, 대부분의 비즈니스 사용자는 원시 데이터에서 인사이트를 쉽게 추출하는 데 필요한 심층적인 기술 전문 지식을 갖추지 못했습니다. 시맨틱 계층은 데이터를 의미 있는 비즈니스 용어로 변환하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자가 데이터 검색의 기술적인 부분에 신경쓸 필요 없이 데이터 분석에 집중할 수 있습니다.
시맨틱 계층은 데이터 접근 및 분석을 단순화하여 비즈니스 로직을 표준화하고, 데이터 사일로를 해소하는 데 도움이 되며, 다양한 도메인에서 일관된 데이터 관리를 제공합니다. 이러한 셀프 서비스 분석을 통해 데이터 분석가를 포함한 사용자는 보고서와 인사이트를 자신 있고 정확하게 생성하는 데이터 기반 의사 결정자가 되어 조직 내 데이터 기반 문화를 촉진할 수 있습니다.
조직은 여러 소스에서 다양한 형식으로 방대한 양의 복잡한 데이터를 생성하고 저장하기 때문에 명확하고 실행 가능한 인사이트를 추출하기가 어렵습니다. 데이터 엔지니어는 ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인을 만들어 이 데이터를 복잡한 스키마와 테이블로 구성합니다.
시맨틱 계층은 이러한 복잡한 데이터 소스가 드러나지 않도록 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 레이크하우스 등의 다양한 데이터 소스를 비즈니스 객체로 표현합니다. BI 도구를 사용하면 사용자는 복잡한 SQL 쿼리를 처리하거나 여러 데이터베이스의 스키마를 이해할 필요 없이 더 간단하고 비즈니스 중심적인 데이터 플랫폼과 상호 작용할 수 있습니다. 시맨틱 계층은 다양한 소스의 데이터를 통합된 보기로 통합하여 데이터 해석의 일관성을 보장합니다.
데이터 무결성을 유지하고 정확한 비즈니스 분석 및 보고를 위해 신뢰할 수 있는 단일 소스를 제공하는 데 있어 이러한 통합이 무척 중요합니다.
대규모 데이터베이스를 사용하여 판매, 고객, 제품 및 위치에 대한 정보를 저장하는 소매업체를 생각해보세요. 원시 데이터는 판매_거래, 고객_정보, 제품_카탈로그, 스토어_위치와 같은 다양한 테이블에 저장될 수 있습니다.
시맨틱 계층이 없으면 분석가는 보고서를 작성할 때 데이터베이스 스키마를 이해하고, 다양한 테이블에서 필요한 데이터를 추출하기 위해 SQL 쿼리를 개발하고, 데이터를 변환, 내보내기 및 시각화해야 하므로 프로세스가 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수밖에 없습니다.
시맨틱 계층의 중추는 메타데이터입니다. 메타데이터는 다른 데이터에 대한 정보를 제공하며, 설명하는 데이터의 속성을 정렬하고 식별하는 데 도움이 되는 구조화된 참조를 제공합니다. 메타데이터 리포지토리에는 기술 데이터 항목을 비즈니스 친화적인 용어에 매핑하는 정의가 저장됩니다. 데이터 소스, 데이터 구조, 데이터 제품 간의 관계, 메트릭 및 차원에 대한 비즈니스 정의에 대한 정보가 이 리포지토리에 포함되어 있습니다.
비즈니스 로직과 계산은 시맨틱 계층의 핵심으로, 사전 정의된 메트릭과 핵심 성과 지표(KPI)가 시맨틱 모델에 직접 임베드되어 있습니다. 시맨틱 계층을 구성하는 논리적 데이터 모델은 물리적 데이터 위에 위치하며 데이터 엔터티, 속성 및 기타 객체 간의 관계를 정의합니다. 이 모델을 사용하면 다양한 소스의 데이터를 특정 비즈니스 사용 사례에 따라 논리적으로 결합할 수 있습니다.
시맨틱 계층 내의 데이터 변환 및 보강 프로세스는 종종 데이터 빌드 도구(DBT) 및 OLAP 큐브와 같은 도구를 사용하여 원시 데이터를 정리, 정규화 및 보강하여 비즈니스 개념과 관련되고 분석에 유용하게 만듭니다. 이러한 프로세스에는 종종 여러 소스의 데이터를 통합하고 비즈니스 규칙을 적용하여 풍부한 데이터 세트를 만드는 작업이 포함됩니다. 변환된 데이터는 시맨틱 계층을 통해 비즈니스 요구 사항 및 용어에 부합하는 방식으로 제공됩니다.
보안은 모든 사업부서에 필수적인 요소입니다. 시맨틱 계층 내에서 액세스 제어는 권한이 있는 사용자만 데이터에 액세스하고 사용할 수 있도록 데이터를 보호합니다. 널리 쓰이는 방법으로는 역할 기반 액세스 제어, 데이터 마스킹 및 암호화를 구현하여 데이터 개인 정보 보호와 규정 요구 사항 준수를 유지하는 것이 있습니다. 시맨틱 계층 수준에서 액세스를 관리하면 데이터 상호 작용 전반에 걸쳐 일관된 보안 정책을 적용할 수 있습니다.
시맨틱 계층에는 빠른 데이터 접근을 제공하기 위한 쿼리 최적화 및 성능 관리 기능이 포함되어 있습니다. 데이터 팀, 아키텍트, 엔지니어 및 비즈니스 인텔리전스 개발자가 여기에서 일반적인 쿼리와 집계를 미리 정의합니다. 자주 액세스하는 데이터를 캐시하고 사용자 쿼리의 실행을 최적화합니다. 이러한 성능 향상 덕분에 사용자는 데이터 문의에 대해 시기적절한 응답을 받을 수 있고, 원활하고 생산적인 분석 환경을 구축할 수 있습니다.
이러한 구성 요소는 사용자를 위한 간소화된 데이터 인터페이스를 만듭니다. 이 인터페이스에는 데이터를 직관적이고 액세스 가능한 방식으로 표시하도록 설계된 데이터 시각화와 보고 및 임시 쿼리를 위한 도구가 포함될 수 있습니다. 시맨틱 계층은 원활하고 일관된 환경을 통해 사용자가 독립적으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있도록 지원하여 셀프 서비스 분석을 촉진하고 IT 지원에 대한 의존도를 낮춥니다.
빅 데이터가 계속 성장하면서, 기업들은 데이터 분석 역량을 강화하는 방법을 구현하고 있습니다. 시맨틱 계층은 정확한 데이터에 대한 액세스를 단순화하고, 일관된 데이터를 확인하는 등의 작업에 필요합니다.
시맨틱 계층의 주요 이점은 기술에 익숙하지 않은 사용자의 데이터 접근을 단순화한다는 것입니다. 시맨틱 계층이 있으면 기본 데이터 소스의 복잡성을 추상화함으로써 사용자가 데이터를 검색하고 분석하기 위해 복잡한 SQL 쿼리를 작성하거나 데이터 스키마의 복잡성을 이해할 필요가 없어집니다.
비즈니스 로직, 정의 및 계산을 중앙 집중화함으로써 IT 리더는 모든 사용자가 동일한 데이터 해석을 통해 작업하고 있다고 확신할 수 있습니다. 이러한 방식으로 작업하면 다양한 부서에서 서로 다른 정의와 메트릭을 사용할 때 발생하는 불일치와 오류가 줄어듭니다. 시맨틱 계층은 분석의 정확성을 높이고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
사용자에게 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공하면 보고서와 대시보드를 신속하게 생성할 수 있으므로 데이터 및 IT 팀의 개입 없이 인사이트를 더 빠르게 도출할 수 있습니다.
시맨틱 계층은 다양한 소스의 데이터를 통합된 보기로 통합하여 교차 기능 분석을 가능하게 합니다. 이러한 전체적인 데이터 보기는 조직 전반의 팀이 여러 데이터 소스의 입력을 반영해 전략적 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
시맨틱 계층은 중앙에서 데이터 접근, 보안 및 규정 준수를 관리할 수 있는 지점을 제공하여 강력한 데이터 거버넌스를 지원합니다. 시맨틱 계층에서 역할 기반 액세스 제어, 데이터 마스킹 및 암호화를 적용하여 사용자가 각자 권한을 가진 데이터에만 액세스하도록 인증할 수 있습니다. 이는 조직이 민감한 정보를 보호하고 규제 요건을 준수하는 데 도움이 됩니다.
조직이 성장하고 데이터 환경이 더욱 복잡해지면 시맨틱 계층을 확장하여 증가하는 데이터 볼륨과 복잡성을 수용할 수 있습니다. 새로운 데이터 소스를 통합하든, 더 많은 사용자를 지원하든, 더 정교한 분석을 처리하든, 잘 설계된 시맨틱 계층을 성능 또는 사용성을 손상시키지 않으면서 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
시맨틱 계층은 조직 내의 다양한 요구와 기술 환경을 충족하도록 다양하게 구현할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 구현 예시는 다음과 같습니다.
BI 플랫폼에는 시맨틱 계층 기능이 내장되어 있는 경우가 많습니다. 조직은 이러한 도구를 통해 비즈니스 로직, 메트릭 및 데이터 관계를 정의할 수 있으므로 심층적인 기술 지식을 갖추지 못한 사용자도 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다.
가상화 도구는 여러 소스의 데이터를 통합된 논리적 보기로 추상화하여 시맨틱 체계 계층을 제공합니다. 가상화 도구를 사용하면 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 실시간으로 데이터에 액세스하고 통합할 수 있습니다.
최신 데이터 스택에는 데이터가 저장되고 분석될 수 있는 공간인 데이터 웨어하우징 솔루션이 필요합니다. 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 레이크하우스는 데이터 모델링 및 변환 기능을 통해 시맨틱 계층 생성을 지원합니다.
특히 독특한 요구 사항이 있거나 특수 시스템과 통합해야 하는 경우, 조직은 시맨틱 계층의 사용자 지정 구현을 선택할 수 있습니다. 맞춤형 솔루션에는 데이터를 준비하고 변환하는 ETL 프로세스, 데이터 통합을 관리하는 미들웨어, 비즈니스 친화적인 데이터 접근을 제공하기 위한 맞춤형 인터페이스 또는 API가 포함되는 경우가 많습니다.
시맨틱 계층은 복잡한 데이터 시스템과 사용자 간의 격차를 해소하는 데 중추적인 역할을 합니다. 기술 데이터를 의미 있는 비즈니스 용어로 변환하므로 데이터에 더 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다. 시맨틱 계층은 다양한 요구 사항과 기술 환경에 맞게 설계되었습니다.
논리적 계층
논리적 시맨틱 계층은 물리적 데이터 스토리지의 복잡성을 추상화하고 데이터에 대한 논리적 보기를 제공합니다. 비즈니스에 친숙한 용어와 개념을 사용하여 데이터의 구조와 관련성을 정의합니다. 논리적 시맨틱 계층은 여러 소스의 데이터를 통합하여 통합 보기를 생성할 수 있으며, 다양한 데이터 소스 및 보고서에 데이터 정의와 비즈니스 규칙이 일관되게 적용되는지 확인할 수 있습니다.
논리적 시맨틱 계층은 일반적으로 사용자가 보고서와 대시보드를 만드는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와 데이터 시각화 플랫폼에서 사용됩니다. 예를 들어 판매 거래, 재고 및 온라인 판매와 같은 데이터 소스를 가진 소매업체는 논리적 시맨틱 계층을 구현하여 '고객', '제품', '판매', '재고'와 같은 비즈니스 친화적인 용어로 복잡성을 추상화할 수 있습니다. 고객별 매출에 대한 보고서를 생성하기 위해 사용자는 시맨틱 계층에 정의된 용어를 사용하여 논리 엔터티 '판매'를 쿼리하고 '고객'과 결합합니다.
물리적 계층
물리적 시맨틱 계층에는 사전 정의된 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 집계하고 변환하는 구체화된 보기 또는 물리적 데이터 마트를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 유형의 시맨틱 계층은 데이터 변환 및 집계를 구체화하여 성능을 향상합니다. 복잡한 쿼리 및 집계를 미리 계산하면 기본 데이터베이스의 부하가 줄어들고 쿼리 성능이 개선됩니다. 구체화된 보기 또는 데이터 마트를 위해 더 많은 스토리지가 필요하지만, 기존 데이터 인프라 내에서 관리할 수 있고 빈번한 쿼리 및 보고 요구 사항에 최적화되어 실시간 계산의 필요성을 줄일 수 있습니다. 쿼리 볼륨이 많은 대규모 데이터 분석 및 보고 환경과 같이 성능이 중요한 시나리오에 이상적입니다.
하이브리드 계층
하이브리드 의미론적 계층은 논리적 시맨틱 계층과 물리적 시맨틱 계층의 요소를 결합한 것입니다. 논리적 추상화의 유연성을 제공하는 동시에, 필요한 경우 구체화된 보기와 물리적 데이터 마트의 성능 이점을 사용합니다. 이 접근 방식은 일부 데이터 쿼리에는 실시간으로 접근할 수 있어야 하면서 다른 쿼리는 미리 계산된 결과를 활용해야 하는 다양한 데이터 요구 사항을 가진 대기업에 적합합니다.
데이터 가상화 계층
데이터 가상화 계층은 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 서로 다른 여러 소스의 데이터를 통합된 가상 보기로 만듭니다. 이 접근 방식을 사용하면 다양한 시스템에서 실시간으로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 접근 방식은 온프레미스 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 타사 시스템을 포함한 다양한 소스의 데이터를 단일 가상 계층으로 통합합니다. 금융 서비스나 공급망 관리와 같이 서로 다른 여러 소스의 데이터에 실시간으로 액세스하고 분석하려는 조직에 적합합니다.
범용 시맨틱 계층
범용 시맨틱 계층은 조직 전체에서 데이터 접근 및 분석을 사용하기 위한 통합 인터페이스를 제공하는 포괄적이고 표준화된 계층입니다. 도구 및 기술에 구애받지 않도록 설계되어 다양한 BI 플랫폼, 데이터 시각화 도구 및 분석 애플리케이션과 원활하게 통합할 수 있습니다. 범용 시맨틱 계층은 기본 데이터 소스나 데이터 액세스에 사용되는 도구에 관계없이 일관되고 정확한 데이터 정의, 메트릭 및 비즈니스 로직을 제공하는 것을 목표로 합니다.
시맨틱 계층은 여러 산업 분야의 조직이 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 메트릭을 표준화하며 비즈니스 데이터에 대한 통합된 보기를 제공하여 운영 효율성을 높일 수 있게 지원합니다.
은행의 위험 관리 부서는 시맨틱 계층을 사용하여 거래 시스템, 고객 데이터베이스 및 시장 데이터 피드의 데이터를 통합합니다. 시맨틱 계층은 위험 메트릭에 대한 통합 보기를 제공하여 분석가와 데이터 과학자가 실시간 위험 평가 및 예측 모델링을 수행할 수 있도록 지원합니다.
규정 준수 팀은 규제 기관에 일관된 보고를 제공하기 위해 시맨틱 계층을 사용합니다. 시맨틱 계층은 데이터 저장소 전체에서 비즈니스 메트릭 정의를 표준화하므로 분석 도구를 사용해 정확한 규정 준수 보고서를 생성하는 데 도움이 됩니다.
의료 분야에서 시맨틱 계층은 다양한 데이터 소스의 통합을 지원하여 환자 치료를 개선하고 운영을 간소화합니다.
병원의 임상 운영 부서는 시맨틱 계층을 사용하여 전자 건강 기록, 실험실 결과 및 이미징 시스템의 데이터를 통합합니다. 이를 통해 의료진은 환자 데이터에 종합적으로 액세스하여 더 나은 진단을 내리고 개인화된 치료 계획을 수립할 수 있습니다.
병원 관리자는 시맨틱 계층을 사용하여 비즈니스 인텔리전스 도구에 공급되는 데이터 파이프라인을 통해 환자 흐름 및 직원 배치 수준과 같은 운영 데이터를 분석합니다. 이는 리소스 할당을 최적화하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.
소매업 체인의 마케팅 부서는 시맨틱 계층을 사용하여 POS 시스템, 전자 상거래 플랫폼 및 고객 충성도 프로그램의 데이터를 통합합니다. 데이터 과학자는 이 통합 데이터를 사용하여 고객 세분화 및 예측 분석을 수행하여 마케팅 캠페인과 고객 참여를 강화합니다.
매장 관리자는 시맨틱 계층을 사용해 재고 수준과 판매 추세를 모니터링합니다. 공급망 시스템의 데이터를 통합하고 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 재고 보충에 대한 데이터 기반 결정을 내리고 초과 재고를 줄일 수 있습니다.
제조 회사의 생산 관리 부서는 시맨틱 계층을 사용하여 생산 라인, 공급망 시스템, 유지 관리 로그의 데이터를 통합합니다. 그러면 운영 관리자는 고급 분석 도구를 사용하여 생산 성과를 분석하고 병목 현상을 파악할 수 있습니다.
품질 보증 팀은 시맨틱 계층을 사용하여 품질 관리 검사 및 IoT 센서 데이터를 분석합니다. 머신 러닝 모델을 적용하여 결함을 조기에 발견하고 높은 제품 품질 표준을 유지할 수 있습니다.
통신 사업자의 네트워크 운영 센터는 시맨틱 계층을 사용하여 네트워크 인프라, 모니터링 시스템 및 고객 사용 패턴의 데이터를 통합합니다. 엔지니어는 네트워크 성능을 최적화하고 용량 업그레이드를 계획하는 데 이 데이터를 사용합니다.
고객 서비스 팀은 시맨틱 계층을 사용하여 통화 기록 및 서비스 요청을 포함한 고객 데이터에 액세스합니다. 비즈니스 인텔리전스 도구가 지원하는 이러한 종합적인 보기는 고객의 문제를 효율적으로 해결하고 서비스 품질을 향상하는 데 도움이 됩니다.
에너지 회사의 자원 관리 부서는 시맨틱 계층을 사용하여 발전 장치, 배전망 및 소비 계량기의 데이터를 통합합니다. 이 통합을 통해 운영자는 수요와 공급의 균형을 맞추고 예측 분석을 사용하여 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다.
지속 능성 팀은 시맨틱 계층을 사용하여 에너지 소비 패턴과 환경 영향 지표를 모니터링합니다. 다양한 소스의 데이터를 통합하고 머신 러닝 모델을 적용해 탄소 배출량 감소와 같은 지속가능성 이니셔티브를 추적하고 개선할 수 있습니다.
조직이 데이터 관리 및 분석 기능을 지속적으로 발전시키면서, 시맨틱 계층에 대한 몇 가지 새로운 트렌드가 특히 주목 받고 있습니다.
AI 및 ML은 시맨틱 계층의 생성 및 유지 관리를 자동화합니다. 이러한 기술은 데이터 요소 사이의 관계를 식별하고 매핑하여 수동 작업을 줄이고 보다 정확하고 포괄적인 데이터 모델을 구축할 수 있게 지원합니다.
머신 러닝 알고리즘은 기존 방법으로는 알 수 없는 패턴과 상관관계를 파악하여 데이터를 보강합니다. 이는 보다 의미 있는 비즈니스 인사이트를 창출하는 데 도움이 됩니다.
클라우드 플랫폼으로 전환하는 조직이 늘어남에 따라 클라우드 네이티브 시맨틱 계층은 확장성과 유연성을 제공합니다. 이 솔루션은 탄력적인 컴퓨팅 리소스 및 분산 스토리지와 같은 클라우드의 기능을 활용하여 크고 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다.
클라우드 네이티브 시맨틱 계층은 데이터 레이크, 웨어하우스 및 분석 도구와 같은 다른 클라우드 서비스와 원활하게 통합되어 응집력 있는 데이터 처리 및 분석 환경을 제공합니다.
시맨틱 계층은 실시간 데이터 통합 및 처리를 지원하기 위해 발전하고 있습니다. 이를 통해 조직은 IoT 기기, 소셜 미디어 및 트랜잭션 시스템과 같은 소스에서 스트리밍 데이터를 분석하여 최신 인사이트를 확보하고 시기 적절한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
고급 쿼리 최적화 기법과 인메모리 처리 기능이 시맨틱 계층에 통합되어 실시간 분석에 중요한 저지연 쿼리 성능을 지원합니다.
규제 요건과 데이터 개인정보 보호 문제가 증가하면서, 시맨틱 계층은 동적 데이터 마스킹, 토큰화 및 향상된 암호화 기술과 같은 보다 정교한 보안 기능을 통합하고 있습니다.
AI 기반 규정 준수 모니터링 및 보고 도구가 시맨틱 계층에 통합되어 조직이 규제 요건을 충족하고 데이터 거버넌스 표준을 유지할 수 있도록 지원합니다.
NLP 기능이 시맨틱 계층에 내장되어 있어 사용자가 자연어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이 덕분에 기술에 익숙하지 않은 사용자도 더 쉽고 직관적으로 데이터에 접근하고 데이터를 분석할 수 있습니다.
시맨틱 계층은 AI를 사용하여 사용자의 데이터 탐색을 지원하고, 관련 인사이트를 제안하고, 추세를 식별하고, 보고서를 자동으로 생성하는 증강 분석 기능이 통합되어 있습니다.
조직들은 데이터와 인사이트를 공유하고 수익을 창출할 수 있는 데이터 마켓플레이스를 만들고 이에 참여합니다. 시맨틱 계층은 공유 데이터를 표현하고 이해하는 표준화된 방법을 제공하여 이러한 활동을 지원합니다.
데이터 엔지니어, 분석가 및 비즈니스 사용자 간의 협업을 촉진하는 도구와 플랫폼은 모든 이해관계자가 데이터에 대한 일관된 이해를 유지할 수 있도록 시맨틱 계층을 통합하고 있습니다.
탁월한 고객 및 직원 경험을 제공하기 위해 데이터 사일로를 제거하고, 복잡성을 줄이며, 데이터 품질을 개선해 주는 데이터 전략을 구축하세요.
IBM Cloud Pak for Data는 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 규정 준수를 개선할 수 있도록 합니다. 또한 사용자가 데이터를 더 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 돕습니다.
IBM Manta Data Lineage는 데이터 파이프라인의 투명성과 정확성을 높이기 위해 설계된 플랫폼입니다. 데이터 흐름의 스캔과 매핑을 자동화하여 데이터의 출처부터 소비에 이르기까지 데이터에 대한 종합적인 시각을 제공합니다. 주요 기능으로는 열 수준에서의 세분화, 위험 완화, 확장성, 향상된 협업, 50개 이상의 기술 지원 등이 제공됩니다.