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 시각화 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 워크플로를 포함한다는 것을 의미합니다. 따라서 데이터 결과에 대해 더 많은 책임을 집니다.
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 통합에는 서로 다른 소스의 데이터를 취합하여 통일되고 사용 가능한 형식으로 변환하는 일련의 단계와 프로세스가 포함됩니다. 다음은 일반적인 데이터 통합 프로세스의 작동 방식에 대한 개요입니다.
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.
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 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 통합은 다양한 소스와 시스템의 정보를 통합하여 통일되고 포괄적인 보기를 제공합니다. 조직에서 데이터 사일로를 허물고 격리된 데이터 소스에서 발생하는 중복과 불일치를 제거할 수 있습니다.
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.
통합 데이터는 수동 데이터 입력을 줄이고 반복적인 작업의 필요성을 최소화하여 보다 원활한 비즈니스 프로세스를 가능하게 합니다. 또한 오류를 최소화하고 조직 전체에서 데이터 일관성을 향상합니다.
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.
데이터 통합은 모든 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브의 기본 요소입니다. BI 도구는 통합 데이터를 기반으로 전략적 이니셔티브를 추진하는 의미 있는 시각화 및 분석을 생성합니다.
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 통합은 다양한 비즈니스 요구 사항과 과제를 해결하기 위해 광범위한 산업 및 시나리오에서 사용됩니다. 가장 일반적인 데이터 통합 사용 사례는 다음과 같습니다.
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.
IBM Databand는 데이터 파이프라인 및 웨어하우스를 위한 관측성 소프트웨어로, 메타데이터를 자동으로 수집하여 과거 기준선을 구축하고 이상 징후를 감지하며 경고를 분류하여 데이터 품질 문제를 해결합니다.
ETL 및 ELT 패턴을 지원하는 IBM® DataStage®는 온프레미스 및 클라우드 모두에서 실시간에 가까운 유연한 데이터 통합을 제공합니다.
AI 시대를 위한 지능형 데이터 카탈로그인 IBM® Knowledge Catalog를 사용하면 위치와 관계없이 데이터, 지식 자산 및 그 관계에 액세스하고, 선별하고, 분류하고, 공유할 수 있습니다.