topics 데이터 통합 데이터 통합이란 무엇인가요?
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데이터 통합이란 무엇인가요?

데이터 통합은 여러 소스의 데이터를 다양한 분석, 운영 및 의사 결정 목적으로 사용할 수 있는 통일되고 일관된 형식으로 결합하고 조화시키는 프로세스를 말합니다.

오늘날의 디지털 환경에서 조직은 데이터베이스, 앱, 스프레드시트, 클라우드 서비스, API 등을 포함한 광범위한 소스에서 데이터를 수집하지 않고는 업무를 수행할 수 없습니다. 대부분의 경우 이러한 데이터는 서로 다른 형식과 위치에 다양한 수준의 품질로 저장되어 데이터 사일로와 불일치를 초래합니다.

데이터 통합 프로세스는 서로 다른 소스의 데이터를 통합하여 일관된 구조로 변환하고 분석 및 의사 결정을 위해 액세스할 수 있도록 하여 이러한 문제를 극복하는 것을 목표로 합니다.

예를 들어 데이터 통합의 한 부분일 뿐인 데이터 수집과 달리, 통합은 데이터 엔지니어링의 분석 단계까지 이어집니다. 이는 데이터 시각화비즈니스 인텔리전스(BI) 워크플로를 포함한다는 것을 의미합니다. 따라서 데이터 결과에 대해 더 많은 책임을 집니다.

데이터 리더를 위한 데이터 통합

하이브리드 클라우드 환경은 점점 더 복잡해지고 있지만 데이터 가상화, 카탈로그화, 자동화와 같은 멀티클라우드 데이터 통합 빌딩 블록은 이러한 복잡성을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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데이터 통합 작동 방식

데이터 통합에는 서로 다른 소스의 데이터를 취합하여 통일되고 사용 가능한 형식으로 변환하는 일련의 단계와 프로세스가 포함됩니다. 다음은 일반적인 데이터 통합 프로세스의 작동 방식에 대한 개요입니다.

  1. 데이터 소스 식별: 첫 번째 단계는 데이터베이스, 스프레드시트, 클라우드 서비스, API, 레거시 시스템 등과 같이 통합이 필요한 다양한 데이터 소스를 식별하는 것입니다.

  2. 데이터 추출: 다음 단계는 추출 도구 또는 프로세스를 사용하여 식별된 소스에서 데이터를 추출하는 것으로 데이터베이스 쿼리, 원격 위치에서 파일 가져오기, API를 통한 데이터 검색이 포함될 수 있습니다.

  3. 데이터 매핑: 데이터 소스마다 유사한 정보를 표현하기 위해 서로 다른 용어, 코드 또는 구조를 사용할 수 있습니다. 시스템별 데이터 요소가 서로 대응하는 방식을 정의하는 매핑 스키마를 생성하면 통합 중에 적절한 데이터 정렬이 보장됩니다.

  4. 데이터 검증 및 품질 보증: 검증에는 정확성과 품질을 보장하기 위해 오류, 불일치 및 데이터 무결성 문제를 확인하는 작업이 포함됩니다. 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하기 위해 품질 보증 프로세스가 구현됩니다.

  5. 데이터 변환: 이 단계에서는 일관성, 정확성 및 호환성을 보장하기 위해 추출된 데이터를 공통 형식으로 변환하고 구조화합니다. 여기에는 데이터 정제, 데이터 보강 및 데이터 정규화가 포함될 수 있습니다.

  6. 데이터 로딩: 데이터 로딩은 변환된 데이터가 추가 분석 또는 보고를 위해 데이터 웨어하우스 또는 기타 원하는 대상에 로드되는 과정입니다. 로딩 프로세스는 요구 사항에 따라 일괄 로딩 또는 실시간 로딩으로 수행할 수 있습니다.

  7. 데이터 동기화: 데이터 동기화는 정기적으로 업데이트하거나 새로 사용 가능한 데이터를 즉시 통합해야 하는 경우 실시간으로 동기화하여 통합 데이터가 시간이 지나도 최신 상태를 유지하도록 합니다.

  8. 데이터 거버넌스 및 보안: 민감한 데이터나 규제 대상 데이터를 통합할 때 데이터 거버넌스 관행은 데이터가 규정 및 개인정보 보호 요구 사항에 따라 처리되도록 합니다. 통합 및 저장 중에 데이터를 보호하기 위해 추가적인 보안 조치가 구현됩니다.

  9. 메타데이터 관리: 통합 데이터에 대한 정보를 제공하는 메타데이터는 사용자가 데이터의 컨텍스트, 출처 및 의미를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 검색 가능성과 유용성을 향상합니다.

  10. 데이터 액세스 및 분석: 통합이 완료되면 BI 소프트웨어, 보고 도구, 분석 플랫폼 등 다양한 도구를 사용하여 데이터 세트에 액세스하고 분석할 수 있습니다. 이러한 분석은 의사 결정과 비즈니스 전략을 지원하는 인사이트로 이어집니다.

결론적으로 데이터 통합은 다양한 소스의 데이터가 의미 있는 분석 및 의사 결정에 사용 가능한 조화롭고 정확한 상태를 유지하도록 기술 프로세스, 도구 및 전략을 조합하는 것입니다.

ELT, ETL 및 기타 유형의 데이터 통합

데이터 통합에는 여러 유형이 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 가장 적합한 데이터 통합 방법을 선택하는 것은 조직의 데이터 요구 사항, 기술 환경, 성능 요구 사항 및 예산 제약 조건과 같은 요인에 따라 달라집니다.

ELT(추출, 로드, 변환)은 소스에서 데이터를 추출하여 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 로드한 다음 나중에 비즈니스 요구에 맞는 형식으로 변환하는 것입니다. 여기에는 데이터 정제, 취합 또는 요약이 포함될 수 있습니다. ELT 데이터 파이프라인은 속도와 확장성이 중요한 빅데이터 프로젝트 및 실시간 처리에서 일반적으로 사용됩니다.

ELT 프로세스는 최신 데이터 스토리지 시스템의 성능과 확장성에 크게 의존합니다. ELT는 데이터를 변환하기 전에 로드함으로써 이러한 시스템의 계산 능력을 최대한 활용합니다. 이 접근 방식을 사용하면 기존 방법에 비해 더 빠른 데이터 처리와 더 유연한 데이터 관리가 가능합니다.

ETL(추출, 변환, 로드)은 데이터를 변환한 다음 데이터 스토리지 시스템에 로드합니다. 즉, 변환이 데이터 스토리지 시스템 외부, 일반적으로 별도의 스테이징 영역에서 발생합니다.

성능 측면에서는 ELT가 최신 데이터 스토리지 시스템의 기능을 활용하기 때문에 더 우수한 경우가 많습니다. 반면 ETL 데이터 파이프라인은 변환 프로세스에 엄격한 데이터 정제 및 검증 단계를 포함할 수 있으므로 데이터 품질과 일관성이 가장 중요한 시나리오에서 더 적합한 선택이 될 수 있습니다.

실시간 데이터 통합은 소스 시스템에 사용 가능한 데이터가 있을 경우 즉시 데이터를 캡처하고 처리한 다음 이를 대상 시스템에 바로 통합하는 것입니다. 이 스트리밍 데이터 방식은 일반적으로 실시간 분석, 사기 탐지 및 모니터링과 같이 즉각적인 인사이트가 필요한 시나리오에서 사용됩니다.

실시간 데이터 통합의 한 형태인 변경 데이터 캡처(CDC)는 소스 시스템의 데이터에 대한 업데이트를 데이터 웨어하우스 및 기타 저장소에 적용합니다. 그런 다음 이러한 변경 사항을 다른 데이터 저장소에 적용하거나 ETL과 같은 다른 데이터 통합 도구에서 사용할 수 있는 형식으로 제공할 수 있습니다.

애플리케이션 통합(API)에는 원활한 데이터 흐름과 상호 운용성을 보장하기 위한 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션 간의 데이터 통합이 포함됩니다. 이 데이터 통합 방법은 HR 시스템이 재무 시스템과 동일한 데이터를 사용하는 경우와 같이 서로 다른 앱이 데이터를 공유하고 함께 작업해야 하는 시나리오에서 일반적으로 사용됩니다.

데이터 가상화는 데이터가 물리적으로 상주하는 위치에 관계없이 서로 다른 소스의 데이터를 통합하여 볼 수 있는 가상 계층을 만드는 것입니다. 이를 통해 사용자는 물리적 데이터를 이동할 필요 없이 필요에 따라 통합 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있습니다. 통합 데이터에 대한 민첩성과 실시간 액세스가 중요한 시나리오에 유용합니다.

연합 데이터 통합을 사용하면 데이터가 원래 소스 시스템에 유지되고 이러한 서로 다른 시스템에서 실시간으로 쿼리가 실행되어 필요한 정보를 검색합니다. 데이터를 물리적으로 이동할 필요가 없고 분석을 위해 가상으로 통합할 수 있는 시나리오에 가장 적합합니다. 연합 통합은 데이터 중복을 줄이지만 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 통합의 이점

데이터 통합은 조직이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 운영을 간소화하며 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 하는 여러 가지 이점을 제공합니다. 데이터 통합의 주요 이점은 다음과 같습니다.

데이터 사일로 감소

데이터 통합은 다양한 소스와 시스템의 정보를 통합하여 통일되고 포괄적인 보기를 제공합니다. 조직에서 데이터 사일로를 허물고 격리된 데이터 소스에서 발생하는 중복과 불일치를 제거할 수 있습니다.

데이터 품질 개선

데이터 통합은 데이터 변환 및 정제 프로세스를 통해 오류, 불일치 및 중복을 식별하고 수정하여 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터는 의사 결정권자에게 확신을 심어줍니다.

효율성 향상

통합 데이터는 수동 데이터 입력을 줄이고 반복적인 작업의 필요성을 최소화하여 보다 원활한 비즈니스 프로세스를 가능하게 합니다. 또한 오류를 최소화하고 조직 전체에서 데이터 일관성을 향상합니다.

인사이트 확보 시간 단축

데이터 통합을 통해 분석을 위한 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이러한 속도는 적시에 의사 결정을 내리고 시장 동향, 고객 요구 및 새로운 기회에 대응하는 데 매우 중요합니다.

비즈니스 인텔리전스 향상

데이터 통합은 모든 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브의 기본 요소입니다. BI 도구는 통합 데이터를 기반으로 전략적 이니셔티브를 추진하는 의미 있는 시각화 및 분석을 생성합니다.

데이터 기반 혁신

엔터프라이즈 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있을 때는 보이지 않던 패턴, 추세, 기회를 통합된 데이터 속에서 발견할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 혁신을 추진하고 새로운 제품이나 서비스를 창출할 수 있습니다.

데이터 통합 사용 사례 

데이터 통합은 다양한 비즈니스 요구 사항과 과제를 해결하기 위해 광범위한 산업 및 시나리오에서 사용됩니다. 가장 일반적인 데이터 통합 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 데이터 웨어하우징: 데이터 통합은 분석 및 기본 보고를 위한 중앙 집중식 데이터 저장소를 만들기 위해 데이터 웨어하우스를 구축할 때 사용됩니다.

  • 데이터 레이크 개발: 빅데이터 환경에는 정형, 비정형 및 반정형 데이터의 조합이 포함되는 경우가 많습니다. 이 데이터를 사일로화된 온프레미스 플랫폼에서 데이터 레이크로 이동하면 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 포함해 데이터에 대한 고급 분석을 수행하여 가치를 더 쉽게 추출할 수 있습니다.

  • 360도 고객 뷰: 조직에서는 CRM(고객 관계 관리) 시스템, 마케팅 데이터베이스, 지원 플랫폼 등 다양한 소스의 고객 데이터를 통합하여 각 고객에 대한 통합된 뷰를 만들 수 있습니다. 효과적으로 통합된 고객 데이터는 기업이 마케팅 노력을 보다 효과적으로 타겟팅하고 교차 판매/상향 판매 기회를 파악하고 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 비즈니스 인텔리전스 및 보고: 데이터 통합은 영업, 마케팅, 재무 및 운영과 같은 비즈니스 성과의 다양한 측면에 대한 인사이트를 제공하는 포괄적인 BI 보고서 및 대시보드를 만드는 데 필수적입니다.

  • IoT 데이터 처리: 사물인터넷(IoT) 디바이스의 데이터를 통합하면 조직은 커넥티드 디바이스를 모니터링 및 관리하고 센서 데이터를 분석하고 실시간 인사이트를 기반으로 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
데이터 통합 도구

수년 동안 데이터 통합에 대한 가장 일반적인 접근 방식은 개발자가 관계형 데이터베이스에서 사용되는 표준 프로그래밍 언어인 SQL(Structured Query Language)로 스크립트를 직접 코딩하는 것이었습니다.

오늘날에는 오픈 소스 솔루션부터 포괄적인 데이터 통합 플랫폼에 이르기까지, 다양한 IT 공급업체가 데이터 통합 프로세스를 자동화 및 간소화하고 문서화하는 다양한 데이터 통합 도구를 제공합니다. 이러한 데이터 통합 시스템에는 일반적으로 다음과 같은 도구가 많이 포함되어 있습니다.

  • ETL 도구: ETL 도구는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 원하는 형식 또는 구조에 맞게 변환한 다음 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스를 포함한 대상 시스템에 로드하는 데 사용됩니다. 이러한 도구는 데이터 웨어하우징 외에도 데이터 통합 및 데이터 마이그레이션에 사용됩니다.

  • ESB(엔터프라이즈 서비스 버스) 및 미들웨어: 메시징 및 통신 인프라를 제공하여 다양한 소프트웨어 애플리케이션 및 서비스의 통합을 용이하게 하는 도구입니다. 이를 통해 실시간 데이터 교환, 워크플로 오케스트레이션 및 API 관리가 가능합니다.

  • 데이터 복제 도구: 데이터 복제 도구는 소스 시스템에서 대상 시스템으로 데이터를 지속적으로 복제하여 동기화를 유지하는 데 사용됩니다. 실시간 데이터 통합, 재해 복구 및 고가용성 시나리오는 이러한 도구의 일반적인 사용 사례입니다.

  • 데이터 가상화 도구: 데이터의 물리적 위치에 관계없이 다양한 소스의 데이터를 통합하여 볼 수 있는 가상 계층을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 도구를 사용하면 사용자가 물리적 데이터를 이동할 필요 없이 통합 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있습니다.

  • iPaaS(서비스형 데이터 통합): iPaaS 솔루션은 데이터 변환, 데이터 라우팅, API 관리, 다양한 클라우드 및 온프레미스 애플리케이션에 대한 연결을 포함한 클라우드 기반 데이터 통합 서비스를 제공합니다. 일반적으로 하이브리드 클라우드 통합과 SaaS 애플리케이션 연결에 사용됩니다.

  • 스트리밍 데이터 통합 도구: 이 도구는 IoT 디바이스, 센서, 소셜 미디어, 이벤트 스트림 등의 소스에서 스트리밍 데이터를 실시간으로 통합하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 조직은 데이터가 생성되는 즉시 처리하고 분석할 수 있습니다.

  • 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 도구: 여러 소스에서 통합된 데이터가 품질 표준을 충족하고 규정을 준수하고 데이터 거버넌스 정책을 준수하도록 보장하는 도구입니다. 이러한 도구에는 종종 데이터 프로파일링, 정제 및 메타데이터 관리 기능이 포함됩니다.

  • CDC 도구: CDC 도구는 소스 시스템의 데이터 변경 사항을 실시간으로 캡처하고 복제합니다. 실시간 분석뿐만 아니라 데이터 웨어하우스를 최신 상태로 유지하는 데 자주 사용됩니다.

  • 마스터 데이터 관리(MDM) 도구: MDM 도구는 고객, 제품, 직원 및 기타 유형의 마스터 데이터를 관리하고 조직 전체에서 일관성과 정확성을 보장하는 데 중점을 둡니다. 이러한 도구에는 다양한 시스템의 마스터 데이터를 통합하고 동기화하기 위한 데이터 통합 기능이 포함되어 있는 경우가 많습니다.

  • API 관리 플랫폼: 이 플랫폼은 API를 설계, 게시, 관리하기 위한 도구를 제공합니다. API 통합을 가능하게 하는 것이 주요 목적이지만 시스템과 애플리케이션을 연결하는 중요한 역할을 합니다.
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