통합 데이터란 무엇인가요?

전통적으로 엔터프라이즈 데이터를 통합하면 데이터 사일로가 줄어들고 신뢰할 수 있는 단일 소스를 제공하며 데이터 접근이 확장되어 분석 및 정보에 입각한 의사 결정을 지원하는 결과를 얻을 수 있었습니다. 그러나 인공 지능(AI)의 부상으로 기업 데이터를 통합하면 더욱 신뢰할 수 있고 관련성이 높으며 시의적절한 AI 결과를 얻을 수 있다는 또 다른 이점이 크게 부각되고 있습니다.

성과와 함께 통합 데이터를 달성하는 방법도 발전했습니다. 더 이상 데이터를 통합하기 위해 물리적으로 데이터를 이동할 필요가 없습니다. 데이터 가상화 및 제로 카피 통합과 같은 기술은 데이터가 메인프레임에 있든 클라우드에 있든 관계없이 데이터를 효과적으로 통합할 수 있습니다.

데이터는 매우 풍부한 기업 자원입니다. 다양한 시스템과 애플리케이션에서 매초 생성됩니다. 이메일, 채팅, 회의, 소셜 미디어 상호 작용, 파일 및 작업은 각각 고객 또는 운영 접점을 나타내며 분석, 자동화 및 AI를 위한 데이터의 끝없는 공급에 기여합니다.

하지만 많은 기업에서는 이 데이터를 사용할 수 없습니다. 대부분은 사전 정의된 스키마가 없고 대량으로 제공되며 전통적으로 분석하기 어려운 비정형 데이터(예: 이미지, 이메일, 문서)입니다.

기업 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터를 아우르며 심각하게 파편화되어 있습니다. 메인프레임, 클라우드, 데이터 레이크, CRM , 분석 도구에 분산되어 있어 복잡성과 데이터 처리 지연이 발생합니다. 또한 각 부서 또는 팀은 고유한 데이터 정책을 따르고 고유한 도구 세트를 사용하므로 엔터프라이즈 데이터 자산 전반에서 일관되지 않은 데이터 형식, 불일치, 데이터 품질 저하로 이어집니다.

의사 결정의 속도와 정확성이 그 어느 때보다 중요해짐에 따라 기업은 모든 데이터를 효율적으로 사용할 수 있어야 합니다. 실제로 IBM 기업가치연구소(IBV)의 2025년 CDO 연구에 따르면, 경쟁 우위를 위한 데이터 배포가 최고 데이터 책임자(CDO)에게 최우선 과제가 되었으며, 거버넌스와 보안보다 우선순위가 되었습니다. ¹

효과적인 통합 데이터 전략을 통해 기업은 비즈니스에 대한 완전하고 신뢰할 수 있는 관점을 확보할 수 있습니다. 이 데이터는 통합되고 고품질이며 비즈니스 사용자 및 데이터 팀이 바로 사용할 수 있도록 준비되어 있어 데이터 기반 의사 결정, 혁신 및 AI 배포를 가속화합니다.

IBM IBV는 또한 이전에 사일로화된 데이터 소스를 연결하는 조직이 측정 가능한 이점을 얻는 것으로 나타났습니다. 메인프레임 데이터를 통합한 Salesforce 고객은 연결이 없는 조직에 비해 상당한 비용 절감과 더 정확한 AI 예측을 보고할 가능성이 거의 30% 더 높았습니다.²

엔터프라이즈 AI(생성형 AI 와 검색 증강 생성 포함)는 접근할 수 있는 데이터의 우수성에 달려 있습니다. 통합 데이터가 없으면 파편화되고 일관성이 없는 정보 집합으로만 작동할 수 있습니다.

예를 들어 글로벌 기업에서 직원들이 휴가 정책, 의료 혜택 및 보상에 대해 문의할 수 있는 HR 챗봇을 만들고자 한다고 가정해 보겠습니다. HR 데이터가 여러 지역과 시스템에 파편화되어 있으면 모델은 부분적이고 일관되지 않은 데이터 포인트 집합만 검색하고 추론할 수 있습니다.

만약 챗봇이 미국 문서에만 접근할 수 있다면, 다른 지역의 직원들에게는 아무런 쓸모가 없을 것입니다. 최신 업데이트가 서로 다른 위치에 있는 경우 직원들은 오래되었거나 상충되는 답변을 받게 됩니다. 

또한 통합 데이터는 모델이 완전하고 일관되며 정렬된 데이터를 검색하도록 함으로써 모델에 더 나은 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 됩니다(컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 운영되는지 알아보려면 컨텍스트 엔지니어링 참조).

엔터프라이즈 환경은 단순한 데이터의 집합이 아닙니다. 정책, 승인 절차, 규정 등 제약 조건이 있습니다. 이러한 정보의 대부분은 시스템 전반에 분산되어 있고 시간이 지남에 따라 변화하는 비정형 데이터 형태로 존재합니다.

이러한 서로 다른 소스를 통합하면 컨텍스트를 생성하기 위한 보다 완전하고 일관된 기반이 만들어져 모델 아웃풋에 더 큰 의미와 신뢰성을 부여할 수 있습니다. 또한 일관된 거버넌스를 적용하여 데이터를 안전하게 보호하고 규정을 준수하는 것이 더 간단해집니다.

또한 통합 데이터는 엔터프라이즈 AI 배포를 가속화하고 데이터 랭글링 및 정리에 소요되는 시간을 줄여 회사 전체로 프로젝트를 더 쉽게 확장할 수 있도록 지원합니다. 실제로86%의 조직이 AI 준비를 위해 데이터 통합을 우선순위에 두고 있습니다.

액세스 가능한 통합 데이터 환경은 기업에 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.

• 비용 효율성 향상
• 데이터 접근 및 민주화 향상
• 엔지니어링 생산성 향상
• 더 빠른 의사 결정
• 위험 완화

데이터를 통합하기 위한 만능 방법은 없지만, 모든 데이터 통합 프로세스에는 일반적으로 다양한 접근 방식이 포함됩니다. 몇 가지 일반적인 데이터 통합 기술은 다음과 같습니다.

• 최신 데이터 아키텍처 도입
• 데이터 통합
• 대규모 데이터 관리
• 데이터 파이프라인 자동화

데이터 아키텍처는 데이터 수집 및 인제스트부터 변환, 스토리지 및 소비에 이르기까지 조직 전체에서 데이터가 흐르는 방식에 대한 청사진입니다.

최신 데이터 아키텍처는 이러한 단계를 지능적으로 연결하고 데이터에 대한 액세스를 간소화하여 복잡성을 줄입니다. 데이터 통합을 위한 최신 데이터 아키텍처의 예는 다음과 같습니다.

• 데이터 패브릭: 머신 러닝(ML), 활성 메타데이터, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 기타 기술을 사용하여 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터베이스 등 온프레미스 및 클라우드 기반 환경 전반에서 데이터에 대한 통합된 가상 보기를 생성합니다. 거버넌스, 확장성 및 액세스의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 데이터 메시: 비즈니스 도메인(예: 마케팅, 영업, 고객 성공)별로 데이터를 조직하여 도메인 팀에 소유권을 부여합니다. 이들은 종종 통합 데이터 플랫폼과 데이터 패브릭과 공존하여 데이터 제품 생성, 메타데이터 관리와 같은 핵심 구성 요소를 자동화하고 최적화할 수 있습니다.
  
  
• 데이터 레이크하우스: 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 레이크의 데이터 저장 기능과 고성능 분석 및 데이터 관리 기능을 데이터 웨어하우스와 결합한 솔루션입니다. 이러한 기술은 다양한 유형의 대용량 데이터를 쉽게 결합하고 저장할 수 있도록 해주며, 데이터 분석 및 AI/ML 워크로드를 모두 지원합니다.
  
  
• 통합 데이터 플랫폼: CRM, 데이터 웨어하우스, SaaS 애플리케이션, IoT 로그 등 여러 출처의 데이터를 하나의 인터페이스로 통합합니다. 여러 부서 간의 데이터 사일로를 줄이고 거버넌스를 간소화하며 조직 전체에 신뢰할 수 있는 소스를 제공하는 데 도움이 됩니다.

데이터 통합 프로세스는 다양한 출처의 조각화된 데이터를 결합하고 변환하며, 종종 API, 파이프라인 , 사전 구축된 커넥터를 사용하여 비즈니스 요구에 맞게 접근 가능하고 활용 가능하게 만듭니다. 추출, 로드, 변환(ETL)과 같은 접근 방식이 널리 논의되고 있지만, 최신 데이터 아키텍처의 일부인 다음과 같은 몇 가지 최신 방법도 등장했습니다.

• 제로 카피 통합: 데이터 복제나 이동 없이 원본 소스에서 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.
  
  
• 데이터 가상화: 데이터를 물리적으로 이동시키지 않고 가상 추상화 계층을 사용하여 데이터를 통합합니다.
  
  
• 실시간 데이터 통합: 데이터가 생성되는 즉시 수집 및 처리하여 즉각적인 통합 및 활용을 가능하게 합니다.

강력한 데이터 거버넌스 전략은 조직이 데이터 생성, 저장 및 액세스에 대한 정책을 표준화하고 시행할 수 있도록 지원하여 통합 데이터 관리를 지원합니다. 이러한 기능을 통해 조직은 신뢰할 수 있는 단일 소스 생성을 포함하여 광범위한 데이터 통합 목표를 달성할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 전략의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 마스터 데이터 관리(MDM), ID 식별 및 시맨틱 계층을 통해 신뢰할 수 있는 단일 데이터 뷰 구축
  
  
• 데이터 정제, 검증, 풍부화, 중복 제거 및 정규화 등 데이터 품질 관리 방법을 통한 품질 유지
  
  
• 명확하게 정의된 데이터 처리 정책, 액세스 제어 및 보호 장치를 통해 데이터 보안 및 개인정보 보호 보장
  
  
• 메타데이터 관리, 데이터 카탈로그 및 관측 가능성을 통한 데이터 이해 및 검색 가능성 향상

자동화된 데이터 파이프라인은 소프트웨어를 사용하여 시스템 전반에 걸쳐 데이터의 이동, 변환 및 전달을 조정하고 관리합니다. 자동화는 수동 개입의 필요성을 줄임으로써 데이터 관리 워크플로를 간소화하고 인적 오류의 위험을 최소화하여 분석 및 AI를 위해 데이터를 일관되게 준비하고 제공할 수 있도록 지원합니다.

파이프라인 자동화도 AI 모델과 에이전틱 시스템을 통합하도록 진화하고 있습니다. 이러한 파이프라인은 메타데이터, 관측 가능성 신호 및 지능형 의사 결정을 사용하여 신뢰할 수 있고 표준화된 방식으로 데이터가 일관되게 검증, 관리 및 전달되도록 합니다.

조직은 데이터 통합을 위한 기술 솔루션을 구현하는 것 외에도 다음과 같은 여러 조직적, 문화적, 운영적 요소를 고려해야 합니다.

• 조직 및 문화적 변화 탐색
• 올바른 데이터 기술 육성
• 기술적 함정 피하기
• 데이터 프라이버시 및 규정 준수 보장